原创 MySQL索引失效分析 總結：
爲了演示索引失效的問題，首先來建一張表： create table staffs( id int primary key auto_increment, name varchar(100) not null default ''
2021-05-11 10:23:49
原创 MySQL連接查詢索引優化 一、單表索引優化 二、兩表索引優化 三、三表索引優化 四、exists和in 五、優化結論
一、單表索引優化 建表： 建一張表，SQL如下： create table `tb_article`( `id` int not null primary key auto_increment comment '主鍵', `au
2021-04-26 19:23:44
原创 MySQL連接查詢&索引介紹 一、常見的join查詢： 二、索引
一、常見的join查詢： join太多張表，也會導致查詢速度變慢。下面就來分析一下join語句。 1. 執行順序： 我們寫一條join查詢語句一般都是： select * from tableA left join tableB on <j
2021-04-11 13:25:47
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原创 JVM --- 垃圾回收 一、YGC和full GC的區別 二、四大回收算法
一、YGC和full GC的區別 YGC(minor GC)：只針對新生代區域進行GC，發生得非常頻繁，回收速度也很快； Full GC(major GC)：指發生在老年代的GC，出現了Full GC，經常會伴隨至少一次以上的YGC，速度
2021-04-03 02:57:46
原创 MySQL架構介紹 一、目錄結構 二、分層結構 三、innoDB和MyIsam對比
一、目錄結構 /var/lib/mysql/：MySQL數據庫文件的存放路徑； /usr/share/mysql：配置文件目錄； /usr/bin：MySQL命令的存放目錄； /etc/init.d/mysql：啓停相關腳本 二、分層結
2021-04-03 02:57:46
原创 迪傑斯特拉算法(最短路徑問題)
1. 應用場景： 假如有七個村莊(ABCDEFG)，有個人從G點出發，到其他六個村莊的最短路徑分別是多少？到A、B、F、E只有一條路，沒得選，但是到C有兩條路，可以是2 + 7，也可以是8 + 4，到D點可以是3 + 9，也可以是6 + 4
2021-03-24 13:44:13
原创 弗洛伊德算法(最短路徑問題)
1. 介紹： 弗洛伊德算法和迪傑斯特拉算法一樣，都是求最短路徑的。迪傑斯特拉算法是求某一個頂點到其他各頂點的最短路徑，而弗洛伊德算法會求出各個頂點到其他頂點的最短路徑。弗洛伊德算法更簡單，但是時間複雜度相對較高。同樣以下圖爲例： 假如有七
2021-03-24 13:44:13
原创 JVM --- 堆&棧&堆參數調優 一. 方法區： 二. 棧： 三. 堆： 四. JVM調優
一. 方法區： 線程共享的運行時內存區域，它存儲了每一個類的結構信息。什麼叫類的結構信息，其實就是上一篇講類加載器時說的類的模板。也就是類的屬性、構造器、方法、常量池等。而且，方法區是一種規範，不是具體實現。java7及以前的實現叫永久代，
2021-03-24 13:44:13
原创 克魯斯卡爾算法(公交站問題)
1. 是什麼？ 克魯斯卡爾算法其實也是生成最小生成樹的一種算法，和普里姆算法一樣，解決同一類問題的。 有7個公交站(A, B, C, D, E, F, G) ，現在需要修路把7個公交站連通，各個公交站之間的距離如下。問如何修路，能使各個公交
2021-03-24 13:44:03
原创 JVM --- 結構體系介紹
1. JVM的位置： JVM是運行在操作系統之上的虛擬機，跟硬件沒有直接交互。這也就體現了它跨平臺的優越性。只要你這個操作系統能運行JVM，那麼就可以運行java程序。 2. JVM體系結構： 下圖爲JVM的體系結構，灰色的表示線程私有，
2021-03-24 13:44:03
原创 普里姆算法(修路問題)
一、是什麼？ 1. 應用場景： 有7個村莊(A, B, C, D, E, F, G) ，現在需要修路把7個村莊連通，各個村莊之間的距離如下。問如何修路，能使各個村莊連通且修路的總里程數最小？ 這就是經典的修路問題，就可以用普里姆算法來解決
2021-03-22 18:55:51
原创 KMP算法(字符串匹配問題)
一、是什麼？ 注意，是KMP算法，不是MMP哈，我沒有罵人。KMP算法是用來做字符串匹配的，除了KMP算法分，還有暴力匹配算法，也是用來做字符串匹配的。接下來先看看暴力匹配算法，你就知道爲啥會出現KMP算法了。 二、暴力匹配算法： 1. 算
2021-01-31 10:18:17
原创 動態規劃算法(01揹包問題)
一. 動態規劃算法介紹： 動態規劃算法和分治算法類似，也是將待求解問題分成若干個小問題一步步求解，不同的是，每一個小問題求解過程依賴於上一個小問題的解。動態規劃問題可以通過填表法來得到解，最經典的應用就是揹包問題。 二. 揹包問題： 1.
2021-01-11 22:12:55
原创 分治算法(漢諾塔問題)
一. 算法介紹： 分治算法，其實就是把一個大問題看成若干個小問題，解決了所有的小問題，那麼大問題就解決了，原問題的解就是子問題解的合併，之前說的歸併排序、快速排序，都用到了分治思想。 二. 分治算法的基本步驟： 分解：將原問題分解成若干個
2020-12-31 22:09:34
原创 多叉樹 & B樹 & B+樹 & B*樹
1. 二叉樹存在的問題： 二叉樹雖然操作效率比較高，但是如果數據一多，就會有好多好多的節點，需要進行好多次的I/O操作，構建出來的二叉樹就會很高很高，也會降低操作速度。 2. 怎麼解決？ 二叉樹因爲每個節點只能有兩個子節點，所以數據一多構建
2020-12-25 12:33:36