学习智能合约开发 1. 理解 智能合约 智能合约 = 承诺， 你存在银行的钱，银行保证你取的时候有，来换取使用你的钱去使用的权利 ，彩票，彩票公司来保证你公平的中奖来换取 智能合约，能根本上解决当今合同不履行问题的技术，是区块链被开发出来的目的。智能合约其实就是部署在去中心化区块
参考书： 编译原理（第3版） 西北工业大学出版社 第2.4节内容 试图理解书上内容，完全意识流，捏造名词，不保证叙述正确 ε-产生式：右部为空符号串的产生式，例如A→ε 题意：将ε-产生式消除，而不改变文法所定义的语言。已知如果语言中不含ε，那么可以把ε-产生式全部消除，反之不可以。 算法2
前面两篇文章主要介绍了，快慢指针在链表环中的应用。除此之外，我们还常常利用快慢指针来查找单向链表中指定位置的节点。常见的经典题目有：1、查找倒数i位置的的节点2、查找中间节点我们依次来看一、查找快慢指针查找单链表中位于倒数第i个位置的元素力扣 剑指 Offer 22. 链表中倒数
20220908模拟测试 三道题，满分300分，预估100分，实得0分。 第一题就按照题意去写就可以。因为没有讨论一些特殊情况以及一个非常严重的问题——freopen输入打错了，导致一分也没得到。惨痛的教训。 第二题想到了正解的思路就是从浅层节点开始处理，然后传递到深层节点，按照比较贪心的思路就
1.所有大于等于节点的值之和 给定一个二叉搜索树，请将它的每个节点的值替换成树中大于或者等于该节点值的所有节点值之和。提醒一下，二叉搜索树满足下列约束条件： 节点的左子树仅包含键 小于 节点键的节点。 节点的右子树仅包含键 大于 节点键的节点。 左右子树也
138. 复制带随机指针的链表 给你一个长度为 n 的链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针 random ，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。 构造这个链表的 深拷贝。 深拷贝应该正好由 n 个 全新 节点组成，其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。新节点的 next 指针
一、ROS是什么？ ROS=通信机制+开发工具+应用功能+生态系统 目的：提高机器人研发中的软件复用率。 1、ROS中的通信机制 松耦合分布式通信： 注意：什么是耦合、紧耦合、松耦合？ 1.1 耦合 耦合是两个或多个模块之间的相互关联。在软件工程中，两个模块之间的耦合度越高，维护成本越高。因
一、题目大意 给定一个二叉树的根节点 root ，和一个整数 targetSum ，求该二叉树里节点值之和等于 targetSum 的 路径 的数目。 路径 不需要从根节点开始，也不需要在叶子节点结束，但是路径方向必须是向下的（只能从父节点到子节点）。 示例 1： 输入：root = [10,5,-3,3,2,null,11,3,-2,null,
一、nginx nignx是一个高性能的http和反向代理web服务器，同时也提供了IMAP/POP3/SMTP服务。 传统的web服务器体系结构中，每个客户端访问时候都要单独的进程或者线程进行处理，随着访问网站的人越来越多，并发连接的数量越来越大，web服务器就变得缓慢，从而降低了用户体验。 单独的进程/线
一、作用和架构 1. 作用 Redis Sentinel，即Redis哨兵，在Redis 2.8版本开始引入。哨兵的核心功能是主节点的自动故障转移。下面是Redis官方文档对于哨兵功能的描述： 监控（Monitoring）：哨兵会不断地检查主节点和从节点是否运作正常。 自动故障转移（Automatic failover）或选主：当主节点不能正
一、主从复制概述 主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。 默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一
一、 集群的作用 集群，即Redis Cluster，是Redis 3.0开始引入的分布式存储方案。 集群由多个节点(Node)组成，Redis的数据分布在这些节点中。集群中的节点分为主节点和从节点：只有主节点负责读写请求和集群信息的维护；从节点只进行主节点数据和状态信息的复制。 集群的作用，可以归纳为两点
初识MatrixOne 简介 MatrixOrigin 矩阵起源 是一家数据智能领域的创新企业，其愿景是成为数字世界的核心技术提供者。 物理世界的数字化和智能化无处不在。我们致力于建设开放的技术开源社区和生态系统、打造世界级的团队、并通过业界领先的技术创新和工程能力，实现数据在数字世界中
1.二叉搜索树：若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 它的左、右子树也分别为二叉排序树。（即中序遍历情况下，值依次增大） # 二叉搜索树 # 中序遍历情况下，值递增则为二叉树 def isBSTree(head):
1.先序遍历：根节点->左子树->右子树 # 先序打印二叉树（递归） def preOrderTraverse(node): if node is None: return None print(node.val) preOrderTraverse(node.left) preOrderTraverse(node.right) # 先序打印二叉树（非递归） def preOrderTravese(node):
一、栈是什么 栈是一种后进先出（Last In First Out, LIFO）的线性表，限定只能在表尾进行插入或者删除操作，表尾又称为栈顶。栈可分为顺序栈（使用数组实现）和链式栈（使用链表实现）两种类型，本章主要介绍链式栈。 栈常用的操作有入栈和出栈两种，在表尾插入元素称为入栈（push），在表尾删除元素称为
Jenkins节点管理 一、安装SSH插件 安装插件：SSH Build Agents、SSH Agent SSH Build Agents下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/jenkins/plugins/ssh-slaves/ SSH Agent下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/jenkins/plugins/ssh-agent/ 二、启用SSH 【系
双指针是算法中非常重要的一个解决问题的思路。双指针顾名思义，就是有两个指针。根据双指针的方向及速度，我们一般将双指针分为以下几种场景1、快慢双指针2、左右双指针所谓快慢双指针是指，两个指针，一个快指针，一个慢指针，按照相同的方向，从链表（或数组）的一侧移动到另外一侧的场景。 如下
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双机主备 HA其实就是高可用, 现在部署的其实就是一台Nginx, 但凡是单节点, 都会存在宕机的可能性, 所以我们需要一个备用机, 来完成高可用, 解决单点故障问题 Keepalived概念 解决单点故障 组件免费 可以实现高可用HA机制 基于VRRP协议 虚拟理由冗余协议(VRRP) Virtual Route
注：本文摘抄自：https://mp.weixin.qq.com/s/Q-QV86XntKniQlMohIaexQ 生活中的数据 搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据 非结构化数据 结构化数据： 也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格
基本概念 深度优先搜索算法（Depth First Search，简称DFS，深搜）：一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。整个进程反复进行直到所有节点
一、Nacos核心功能点 服务注册：Nacos Client 会通过发送 REST 请求的方式向 Nacos Server 注册自己的服务，提供自身的元数据，比如ip地址、端口等信息。Nacos Server 接收到注册请求后，就会把这些元数据信息存储在一个双层的内存Map中。 服务心跳：在服务注册后，Nacos Client 会维护一个
给定一个二叉树的 root ，返回 最长的路径的长度 ，这个路径中的 每个节点具有相同值。 这条路径可以经过也可以不经过根节点。 做这道题的时候，我一开始想到的是直接从根节点往下遍历，然后用哈希表记录相同节点出现的次数，然后取出出现次数最多的元素 代码类似这样 public void long
二叉搜索树定义： 节点左子树只包含小于当前节点的数； 节点右子树只包含大于当前节点的数； 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。 实际上，若中序遍历二叉搜索树，所得序列是单调递增的，利用这一性质来判断是否是二叉搜索树。 递归法 创建一个指针pre，指向中序遍历过程中的当前节点
