Spock测试工具
你所熟知的单元测试工具有什么呢? JUnit? JMock? 还是 Mockito? 相较于以上的传统单元测试框架，Spock 是一个更加优雅的测试框架，在开发效率、可读性和维护性方面都有很大的提升。 Spock 结合了 Groovy动态语言的特点，提供了各种各样的标签，如 given, when, then, expect, where 等，并且采用简单、通用的结构化的描述语言，使得测试用例更加易读、高效。 对于分布式微服务架构，服务与服务之间的依赖关系错综复杂。即使是在同一个服务内也会耦合多个模块，业务功能的结果需要依赖于其他模块的数据。所以，如果我们想要测试自己的代码时，就需要将其他模块进行mock，这样才可以验证我们的代码是否正确是否符合逻辑结果的预期。 由于JUnit单纯用于测试，并不提供Mock功能，以及JMock、Mockito等框架的Mock功能相对繁琐。Spock通过提供规范性的描述，定义多种标签等，从语义层面规范了代码的编写。 让我们来试试Spock吧！ 导入Spock依赖 12345<dependency> ...
分库分表
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Hello World
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线段树
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前缀树/字典树
前缀树/字典树前缀树又称为字典树，英文名trie：每个样本都从头节点开始，根据前缀字符或者前缀数字，建出来的一颗大树，就是前缀树。 前缀树的实现有pass、end信息的节点，pass表示有多少个样本通过这个节点，end表示有多少个样本在这个节点结束。字符是路径/边，节点是维护pass、end信息。 类描述的实现方式（动态结构） 数组 [节点, …, 节点] 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778public class Trie { class TrieNode { public int pass; public int end; public TrieNode[] nexts; public TrieNode()...
离线双指针和在线二分
每一个查询的最大美丽值给你一个二维整数数组items，其中items[i] = [pricei, beautyi]分别表示每一个物品的 价格 和 美丽值 。同时给你一个下标从0开始的整数数组queries。对于每个查询queries[j]，你想求出价格小于等于queries[j]的物品中，最大的美丽值是多少。如果不存在符合条件的物品，那么查询的结果为0。请你返回一个长度与queries相同的数组answer，其中answer[j]是第j个查询的答案。 离线算法 + 双指针离线算法：将queries进行排序，通过改变回答询问的顺序，使得我们可以结合双指针来解决问题。如果queries已经从小到大排好序了，那么就很好求解，使用双指针即可。但是queries是乱序的，返回值需要按照queries的顺序返回，我们可以额外创建一个数组idx，记录queries的下标，然后对idx按照queries[idx]的值进行从小到大的排序，遍历idx数组即可。 12345678910111213141516def maximumBeauty(self, items:...
回溯
回溯leetcode 2597. 美丽子集的数目给你一个由正整数组成的数组nums，和一个正整数k。如果nums中子集中，任意两个整数的绝对差均不等于k，则认为该子数组是一个美丽子集。返回数组nums中非空且美丽的子集数目。nums的子集定义为：可以经由nums删除某些元素（也可能不删除）得到的一个数组。只有在删除元素时选择的索引不同的情况下，两个子集才会被视作是不同的子集。 思路： 由于题目要求子集中任意两个整数的绝对差均不等于k，我们可以使用回溯算法来枚举所有的子集，然后判断是否满足条件。每个元素都是选或不选，如果不选则继续往前，如果选该元素，则需要判断是否有元素与该元素构成绝对差等于k，如果有，则不能选，反之，则可以选 123456789101112131415161718192021222324def beautifulSubsets(self, nums: List[int], k: int) -> int: n = len(nums) # 去除空集的情况 ans = -1 # 使用哈希加快判断速度 cnt =...
前缀和
前缀和假设有一个从零开始的数组nums，长度为n，我们可以通过计算前缀和数组prefixSum来快速计算任意区间[i,j]的和。 前缀和数组prefixSum的定义如下：prefixSum[i] = nums[0] + nums[1] + … + nums[i-1]即prefixSum[i] = prefixSum[i-1] + nums[i-1]其中prefixSum[0] = 0 有了上面的定义，我们可以快速计算任意区间[i,j]的和：sum[i,j] = prefixSum[j+1] - prefixSum[i] 例题leetcode 560....
回文字符串
leetcode 1745给你一个字符串s，如果可以将它分割成三个非空回文子字符串，那么返回true，否则返回false。 思路： 由于需要分割为三个非空子字符串，那么可以从第一个字符和最后一个字符下手，我们可以记录下来，以第一个字符开头的回文字符串，以最后一个字符结尾的回文字符串，然后再判断中间的字符串是否是回文字符串，由于分割非空的要求，需要保证中间的字符串存在。 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334def checkPartitioning(self, s: str) -> bool: n = len(s) # dp[i][j] 表示 s[i...j] 的字符串是否是回文字符串 dp = [[True for _ in range(n)] for _ in range(n)] for i in range(n-1,-1,-1): for j in range(i+1, n): dp[i][j] = (s[i] == s[j])...
慢查询
慢查询指的是查询速度慢的查询语句，MySQL提供了慢查询日志功能，可以记录查询速度慢的查询语句，以便后续优化。使用下列命令查看慢查询日志是否开启 1show variables like "slow_query_log"; slow query log表示慢查询开启的状态slow_query_log_file表示慢查询日志存放的位置 如果没有开启慢查询日志，可以使用下列命令开启 1set global slow_query_log = ON; 使用show variables like 'long_query_time'命令，查看超过多少时间，才记录慢查询日志可以使用set global long_query_time = 1;设置超过1秒的查询记录慢查询日志，单位是秒，可以自己设置，0表示所有查询都记录慢查询日志。可以通过上面两个命令结合，查看慢查询SQL的位置，以及慢查询日志记录的时间。 当定位出查询效率低的SQL后，可以使用explain查看SQL的执行计划。 type：连接类型，查看索引执行情况的一个重要指标。 system...