项目用的是 TP5.1 框架，消息队列用的think-queue消息队列，结合 supervisor 进程管理使队列进程常驻。在这里记录一下顺便分享给大家，下面逻辑是加入队列、消费队列和写入数据库。 一、tp5.1的安装方法 用 composer 安装最新稳定版本 composer create-project topthink/think 5.1
众所周知，堆是一种很好用的数据结构，是基于完全二叉树的。 1 //堆的数组实现 2 const int Maxsize = 10000; 3 int len = 0; //记录当前size 4 int heap[Maxsize+1]; 5 6 //当然也可以用vector实现 7 vector <int> Heap; 8 9 //每一次插入新的数据，都要和它的父节点比
BFS, using PriorityQueue to poll out the smallest number every time. The largest number you get will be the result. class Solution { public int swimInWater(int[][] grid) { if(grid==null) return 0; int m = grid.length, n =
My BFS solution: /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode() {} * TreeNode(int val) { this.val = val; } * TreeNode(int val, TreeNode left, T
//二叉树的最小深度 /* * 给定一个二叉树，找出其最小深度 * 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量 * */ public class P18 { static class TreeNode{ int val; TreeNode left; TreeNode right; //记录当前深度
1. rabbitmq消息顺序错乱 （1）场景：顺序消息 分发给不同消费者后，处理速度不一样，写入数据库书序乱掉 （2）解决方案： 给每个消费者开一个queue，需要保证数据的3个数据，放在同一个queue中
My Solution 1: class Solution { public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) { PriorityQueue<ListNode> queue = new PriorityQueue<>((a,b)-> a.val-b.val); for(ListNode node:lists){ while(node!=null){
class MovingAverage { Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); int size = 0; double sum=0; public MovingAverage(int size) { this.size = size; } public double next(int val) { if(queue.size()==size)
一、列表 列表(list)中的数据项不需要具有相同的类型，索引从0开始，元素方括号[]中，每个元素用逗号","隔开。 1.初始化 ① 空列表 可使用直接初始化空列表[]，也可用list()方法。 list()方法语法: list(seq) seq:要转换为列表的元组或字符串。 返回值：列表。 >>>lis1=[] >>>lis1 [] >>>
二叉树的序列化和反序列化 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/serialize-and-deserialize-binary-tree/ 题目大意：写两个函数，能够分别对二叉树进行序列化和反序列化 方法1：bfs 序列化：采用队列实现，根节点先入队，处理时按照左孩子右孩子的顺序处理 func (this *Codec) serializ
My PriorityQueue Solution: class Solution { public int[][] merge(int[][] intervals) { PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>((a,b)->a[0]-b[0]); for(int[] inter: intervals){ queue.offer(inter);
Just use BFS to solve this problem: 1. put the s to queue 2. if s is not a valid string, then remove a '(' or ')', and then put to the queue. 3. once find valid strings, return. class Solution { public List<String> removeInv
Queue是python标准库中的线程安全的队列（FIFO）实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构，即队列，用来在生产者和消费者线程之间的信息传递 基本方法： Queue.Queue(maxsize=0) FIFO，如果maxsize小于1就表示队列长度无限Queue.LifoQueue(maxsize=0) LIFO，如果maxsize小于1就表
179. 最大数 给定一组非负整数 nums，重新排列每个数的顺序（每个数不可拆分）使之组成一个最大的整数。 注意：输出结果可能非常大，所以你需要返回一个字符串而不是整数。 1 class Solution { 2 public String largestNumber(int[] nums) { 3 PriorityQueue<Integer
synchronized 与 wait()和 notify() 、notifyAll() 方法相结合可以实现等待/通知模式，ReentantLock 同样也可以实现，需要借助 Condition 实现 public class ConditionTest { private Lock lock = new ReentrantLock(); private Condition condition = lock.newCondition
题面： 有n个学生排队喝茶。 第i 个学生在li的时刻来排队。如果在同一时刻有多名学生来排队，那么id 较大的学生就会在id 较小的学生之后。 队列中的学生的行为如下：如果学生面前没有人排队，那么他就用茶一秒钟，然后出队。否则会等待。如果第i 个学生在ri的开始，仍然喝不到茶（队列前面
https://leetcode-cn.com/problems/design-circular-queue/ 请原谅我直接，这一题。。。我这么傻心里都嘀咕，怎么出得那么傻~没有灵魂得题目。 class MyCircularQueue { List<Integer> queue = new ArrayList<>(); Integer capacity = 100000; public MyCirc
STL－－容器stack、queue、priority_queue 一、栈(stack) 使用前要添加头文件#include <stack> 1.构造：stack<T> stk; //T为数据类型，这里为一个模板类型 2.赋值操作:stack<T>stk(s); //用s赋值给stk 3.数据存取:stk.push(elem); //将elem 压入栈stk中stk.pop(); //栈顶元素
优先级队列 priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > q; //升序队列，小顶堆 priority_queue <int,vector<int>,greater<int> > q; //降序队列，大顶堆 priority_queue <int,vector<int>,less<int> >q; 常用的成员函数: top 访问队头元素 empt
1 使用场景. 诸如:数据库账号密码,redis 地址,各种ak,sk 等信息.你是无法放置到代码中的. 这时将这些配置放入至一个 .env 文件下. 使用时,直接 $_ENV['xx'] 调取即可. 2 代码整备 // 2.1 编写 composer.json "require" : { ... "vlucas/phpdotenv": "^5.1@dev", ...
from multiprocessing import Process def chulibkk(bka,q): global connect,con for acc in acca: result=[] aty=str(acc["rootId"]) userid=str(acc['userId']) q.put(userid) def wm0323(q): g
Cloud Design Patterns Categories Data Management Design and Implementation Messaging Patterns Ambassador Anti-Corruption Layer Asynchronous Request-Reply Backends for Frontends Bulkhead Cache-Aside Choreography Circuit Breaker Claim Check Compensating Tr
原题传送门 1. 问题描述 2. Solution 1、思路分析 逐个读入word，放到PriorityQueue中，读入结束后，逐个出队输出即可。 2、代码实现 Java实现 import java.io.IOException; import java.nio.file.Paths; import java.util.PriorityQueue; import java.util.Scanner; public class Ma
继续把昨天剩的两道打完。 104. 二叉树的最大深度 层次遍历迭代 class Solution { public int maxDepth(TreeNode root) { int depth = 0; Deque<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); if (root != null) queue.offer(root); while (!queue
queue,stack,priority_queue,没有clear函数，如果要清除 q=queue(); 创建一个新的
