victory的博客

长安一片月,万户捣衣声

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104.二叉树的最大深度

题目描述

给定一个二叉树,找出其最大深度。
二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],

题目链接

思路

方法一:深度优先搜索
首先可以想到使用深度优先搜索的方法,遍历整棵树,记录最小深度。
对于每一个非叶子节点,我们只需要分别计算其左右子树的最大叶子节点深度。这样就将一个大问题转化为了小问题,可以递归地解决该问题。

代码

# class TreeNode(object):  # Definition for a binary tree node.
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution(object):
    def maxDepth(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: int
        """
        def get_depth(root):
            if not root:
                return 0
            left_depth = get_depth(root.left)
            right_depth = get_depth(root.right)
            return max(right_depth, left_depth) + 1
        return get_depth(root)

生成二维码

代码:

import pyqrcode  # pip install pyqrcode
import png  # pip install pypng
link = "https://victory-liao.github.io/"
qrCode = pyqrcode.create(link)
qrCode.png("my blog.png", scale=10)

结果:

注:如果要生成其他链接的二维码,只需要替换link变量中的值!

19. 删除链表中的倒数第N个节点

题目描述

给你一个链表,删除链表的倒数第 n 个结点,并且返回链表的头结点。

题目链接

思路

  1. 计算链表长度
    删除链表的倒数第 n 个结点操作就等价于删除正数第L-n+1个节点,L为链表的长度


  2. 遍历链表的同时将所有节点依次入栈,根据栈 先进后出 的原则,弹出栈的第n个节点就是需要删除的节点,并且弹出
    第n个节点后的栈顶节点为待删除节点的前驱节点。

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15.三数之和

题目描述:
给你一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?请你找出所有和为 0 且不重复的三元组。
注意:答案中不可以包含重复的三元组。
三数之和
示例 1:

输入:nums = [-1,0,1,2,-1,-4]
输出:[[-1,-1,2],[-1,0,1]]

代码

class Solution:
    # 三重循环
    def threeSum1(self, nums):
        nums.sort()
        n = len(nums)
        result = []
        for first in range(0, n):
            if first == 0 or nums[first] != nums[first - 1]:
                for second in range(first + 1, n):
                    if second == first + 1 or nums[second] != nums[second - 1]:
                        for third in range(second + 1, n):
                            if third == second + 1 or nums[third] != nums[third - 1]:
                                if nums[first] + nums[second] + nums[third] == 0:
                                    result.append([nums[first], nums[second], nums[third]])
        return result
    
    # 排序+双指针
    def threeSum(self, nums):
        n = len(nums)
        nums.sort()
        ans = list()
        
        # 枚举 a
        for first in range(n):
            # 需要和上一次枚举的数不相同
            if first > 0 and nums[first] == nums[first - 1]:
                continue
            # c 对应的指针初始指向数组的最右端
            third = n - 1
            target = -nums[first]
            # 枚举 b
            for second in range(first + 1, n):
                # 需要和上一次枚举的数不相同
                if second > first + 1 and nums[second] == nums[second - 1]:
                    continue
                # 需要保证 b 的指针在 c 的指针的左侧
                while second < third and nums[second] + nums[third] > target:
                    third -= 1
                # 如果指针重合,随着 b 后续的增加
                # 就不会有满足 a+b+c=0 并且 b<c 的 c 了,可以退出循环
                if second == third:
                    break
                if nums[second] + nums[third] == target:
                    ans.append([nums[first], nums[second], nums[third]])
        
        return ans


if __name__ == "__main__":
    slt = Solution()
    nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]
    # res = slt.threeSum(nums)
    res = slt.threeSum1(nums)  # [[-1, -1, 2], [-1, 0, 1]]
    print(res)
        

JDK监控和故障处理常用工具总结

  1. jps:查看所有java进程
    JVM Process Status Tool,用于查看所有Java进程的启动类、传入参数和Java虚拟机参数等信息。

jps命令类似于Linux中的ps命令。

jps:显示虚拟机执行主类名称以及这些进程的本地虚拟机唯一ID。

jps命令常用参数:
jps -q:只输出进程的本地虚拟机唯一ID。
jps -l:输出主类的全名,如果进程执行的是 Jar 包,输出 Jar 路径。
jps -v:输出虚拟机进程启动时 JVM 参数。
jps -m:输出传递给 Java 进程 main() 函数的参数。

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垃圾收集器

垃圾收集器 串行/并行/并发 新生代/老年代 算法 目标 适用场景
Serial 串行 新生代 复制算法 响应速度优先 单CPU环境下的Client模式
Serial Old 串行 老年代 标记-整理 响应速度优先 单CPU环境下的Client模式、CMS的后备预案
ParNew 并行 新生代 复制算法 响应速度优先 多CPU环境下在Server模式下与CMS配合
Parallel Scavenge 并行 新生代 复制算法 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互任务
Parallel Old 并行 老年代 标记整理 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互任务
CMS 并发 老年代 标记-清除 响应速度优先 集中在互联网网站或者基于浏览器的B/S系统的服务端上的Java应用
G1 并发 Both 标记-整理+复制算法 响应速度优先 面向服务端应用,将来替换CMS
Shenandoah 并发 Both 标记-整理+复制算法 低延迟
ZGC 并发 Both 标记-整理+复制算法 低延迟