系列文章推荐阅读0.前言到目前为止，我们已经讲述了、、、四种数据结构，它们有一个共同的特点，就是它们都是线性表，换句话来说，它们都是线性结构，像一根绳子一样。在文章已经介绍过线性表的定义了，即由若干元素按照线性结构（一对一的关系）组成的有限序列。关键词是一对一的关系。显然，在复杂的现实社会中，这种一对一的关系是不能较好的满足我们的需求的。比如

1.两个list如果有重复元素(如List1:a,b,a List2:b,b,a)是无法通过包含关系来判断是否相等的.有两个办法,其一是两个List排序后再按顺序比较.另一个办法就是计算各元素的重复项再进行比较第一种方案劣势太明显,时间复杂度过大第二种以空间换时间,只需要遍历无需排序即可.///<summary

DRF分页组件为什么要使用分页我们数据表中可能会有成千上万条数据，当我们访问某张表的所有数据时，我们不太可能需要一次把所有的数据都展示出来，因为数据量很大，对服务端的内存压力比较大还有就是网络传输过程中耗时也会比较大。通常我们会希望一部分一部分去请求数据，也就是我们常说的一页一页获取数据并展示出来。DRF使用

遇到一个奇葩的需求。一般情况下我们打印单据，用FastReport设置打印格式，也就是就设一个模版页而己，就是一种单据格式。如果打印的单据数据多了就自动打印多页了，他们的格式是一样的。也就是读同一个模版页。现的需求是，如果打印N页内容。每一页的格式除了表体外是一样的(也可能部份不同)。而表体取自不同的数据集(也就是读取不同的FDQuery)，需要设置不同

系数据库依赖于主键，它是数据库物理模式的基石。主键在物理层面上只有两个用途： 惟一地标识一行。 作为一个可以被外键有效引用的对象。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。下面是主键和索引的一些区别与联系。 1\.主键一定是唯一性索引，唯一性索

最近开发一个项目。客户端每隔10秒提交100行数据给服务端，服务端查重后写入。客户端约在几万左右，提交数据比较集中，不考虑读数据的问题。现在的设计是：数据库按客户端进行分表。每个表的数据量不高。服务端获得数据后，先插入redis队列，然后在通过定时任务插入数据库。问题是：1、服务端提供给客户端的接口，是否能满足几千上万的客

前言在微服务架构中，一次请求往往涉及到多个模块，多个中间件，多台机器的相互协作才能完成。这一系列调用请求中，有些是串行的，有些是并行的，那么如何确定这个请求背后调用了哪些应用，哪些模块，哪些节点及调用的先后顺序？如何定位每个模块的性能问题？本文将为你揭晓答案。本文将会从以下几个方面来阐述分布式追踪系统原理及作用S

最近接触对象存储，国际上鼎鼎有名的AmazonS3还有GoogleCloudService在国内由于防火墙还有机房过远的问题，并不能投入生产使用。国内有名的对象存储，大家众所周知的七牛云，后台就是Go语言实现的。对于第一个敢吃螃蟹的人，我一直很佩服。于是抱着憧憬的心态走进Go语言的大门。首先，接触一门语言，就从最啰嗦但是最不能缺少的基础语法和顺序

事件JS与HTML的交互是通过事件实现的而事件指的就是：文档或浏览器窗口特定的交互瞬间可以通过侦听器来预定事件，以便在事件发生时执行相应的代码这种模式也是设计模式中的观察者模式事件流有了事件，也就有了事件流的概念事件流故名思意：也就是事件的流向，所以事件流描述的是从页面中接收事件的顺序虽然事件流描述的都是事件的流

冒泡排序（BubbleSort，台湾译为：泡沫排序或气泡排序）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。算法步骤1.有一个长度为n