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贪心算法

Kubernetes 实战笔记（二）：五大 Pod 控制器详解（RS/Deployment/DaemonSet/Job/CronJob）

spec:strategy:maxSurge: 1 # 更新时 pod 数量最多比期望值多 1 个 maxUnavailable: 0 # 不可用 pod 数量允许超出期望值 0 个（全程保住服务容量）这组配置的效果：先建新 pod → 新 pod Ready 且稳定 5 秒 → 再杀旧 pod，任何时刻可用容量都不低于 6 个，适合不允许容量下跌的业务。控制器核心职责典型场景ReplicaSet

想要成为老金高手
2026-08-25 18:35:43

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#kubernetes #贪心算法
心理咨询哪家实力强

回到最初的问题：心理咨询哪家实力强？没有绝对的“最强”，只有“最适合你当前阶段”的解决方案。如果你的情况已经严重影响到正常生活，寻求线下持证心理咨询师或医疗帮助是必要且正确的选择。但对于大多数只是被日常压力、迷茫焦虑、孤独感所困的普通人来说，我们需要的可能是一种新型的心理支持模式：它像空气一样随时可得，像朋友一样懂得你，又能像导师一样给你指引。无论是选择像「心晴岛」微信小程序这样的AI陪伴工具，还

 qq6719150
2026-03-01 11:31:49

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#贪心算法
书匠策AI：毕业论文的“六维超能引擎”，让学术写作开启智能新纪元

书匠策AI的“文献策研官”功能，就像一台高精度学术雷达，能扫描全球数据库，生成领域研究热力图，让选题从“拍脑袋”变为“数据驱动”。内容是论文的“血肉”，但学术表达与日常语言的差异常让初学者头疼。书匠策AI的“内容精炼师”功能，像一位严格的学术编辑，能自动检测学科术语的使用场景，避免混淆，并提升表达的专业性和流畅性。现在，访问书匠策AI官网，或关注微信公众号“书匠策AI”，开启你的智能学术之旅——让

 书匠策AI学术
2026-02-27 10:01:55

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#人工智能 #深度学习 #科技 +4
学术写作新纪元：书匠策AI如何用“六维超能力”重塑毕业论文全流程

更厉害的是，其“AI痕迹消除”技术能模拟人类写作的词汇偏好与句式特征，规避检测工具对AI生成内容的敏感识别，让文本更符合学术表达习惯。它不是要取代你的思考与创作，而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点，让你在保留学术自主性的同时，获得更高效的写作支持。，或关注微信公众号“书匠策AI”，开启你的智能科研之旅——让每一篇论文都成为思想与技术的完美共舞，让学术之路因智能而更高效、从容！，微

 书匠策AI学术
2026-02-25 10:10:04

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#人工智能 #动态规划 #重构 +4
学术写作的“智能外挂”：书匠策AI如何让课程论文变身“六边形战士”

在学术江湖里，课程论文就像一场“闯关游戏”——选题是第一道迷宫，文献是隐藏的宝藏地图，逻辑是搭建通关桥梁的砖石，而格式则是最后的“通关密码”。更厉害的是，其“AI痕迹消除”技术可模拟人类写作的词汇偏好与句式特征，使文本更符合学术表达习惯，有效规避检测工具对AI生成内容的敏感识别。书匠策AI通过五大核心功能，重构了课程论文创作的全流程：选题更精准、逻辑更清晰、内容更学术、格式更规范、查重更安心。选题

 书匠策AI学术
2026-02-17 11:57:24

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#决策树 #人工智能 #支持向量机 +4
codeforces CF835

有了思路这里就用 pos0 记录第一个 0 的位置，pos1 记录最后一个 1 的位置，gain0 表示翻转 0 的贡献，gain1 表示翻转 1 的贡献，求出两者的大小关系即确定了翻转的对象，在正式翻转元素后，这里我套用归并排序求逆序对数量的模版思路复杂了。01逆序的求解比较特殊，直接遍历就好，但是方法是好的，如果这里看懂了该模版，不妨去试试CF790的H2😁。

wljy1
2026-02-12 13:15:05

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#算法 #蓝桥杯 #数学 +1
Day2【算法进阶】贪心算法

逻辑严密性：如 else if 的互斥思考。数学敏感度：如 i+1 的下标偏移。工具掌控力：如 priority_queue 的底层模板参数。对于未来从事 AI 研究的你，这些不仅仅是算法题，更是数据处理思维的基石。继续加油！

NickCheng916
2026-02-05 23:42:55

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#算法 #贪心算法
书匠策AI：教育论文数据分析的“时空折叠器”，让你的研究穿越未来

今天，我们就用一场“科幻之旅”的方式，揭秘书匠策AI如何让教育论文的数据分析“开挂”。但传统数据分析工具像一台老式天文台——操作复杂、视野有限，研究者常被困在“清洗数据”“调试代码”“选择图表”的琐碎中，真正的研究灵感反而被淹没。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）的价值，不在于替代研究者思考，而在于通过智能技术降低数据分析门槛，让更多人能专注于研究问题的本质。：虚拟数据不仅能模拟正常场景，还能生成

 书匠策AI学术
2026-01-30 10:48:44

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#数据分析 #数据挖掘 #人工智能 +4
当教育论文遇上“数据炼金师”：书匠策AI如何把数字变成学术金矿

下次写作时，不妨让它成为你的“数据搭子”，一起把枯燥的数字变成论文里的“金句”吧！，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）的价值，不在于替代研究者思考，而在于通过智能技术降低数据分析门槛，让更多人能专注于研究问题的本质。你只需要描述需求，比如：“用T检验比较两组数据的差异”，AI就会自动生成SPSS、Python或R代码，并标注每一步的作用：！，微信公众号搜一搜“书匠策AI”），它能把枯燥的数据变成论文

 书匠策AI学术
2026-01-30 10:44:28

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#数据挖掘 #人工智能 #大数据 +4
书匠策AI：教育论文的“数据炼金术士”，让你的研究结论自带科学滤镜

在学术江湖里，论文数据分析常被视为“玄学”——有人对着满屏的SPSS报错抓狂，有人为异常值该删该留纠结三天三夜，还有人拿着“p<0.05”的统计结果却讲不清实际意义。一位研究者分析“一带一路国家高等教育国际化水平”，上传包含“国家”“国际化指数”“年份”的数据后，系统生成动态热力图：……的“数据炼金术士”横空出世，用智能算法拆解学术数据的“黑匣子”，让研究者从“数据搬运工”变身“科学故事家”下次写

 书匠策AI学术
2026-01-30 10:39:08

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 2

#人工智能 #大数据 #贪心算法 +4
书匠策AI：教育论文的“数据炼金术士”，让你的研究结论自带科学滤镜

一位教育技术学博士生想研究“AI教学助手对学生学习效果的影响”，书匠策AI推荐：“若能随机分组，用真实验设计（如随机对照试验）；在教育研究的江湖里，数据分析是连接“假设”与“结论”的桥梁，但这座桥常常布满荆棘：数据清洗像“扫雷游戏”，方法选择像“盲盒抽奖”，结果解读像“密码破译”，跨学科整合更像“语言翻译”。的“数据炼金术士”正悄然登场，它用AI魔法将复杂的数据分析转化为一场“科学探险”，让教育研

 书匠策AI学术
2026-01-30 10:34:32

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 3

#人工智能 #大数据 #贪心算法 +4
教育论文的“数据炼金术”：书匠策AI如何将数字变成学术黄金

在学术写作的江湖里，数据是论文的“骨骼”，分析是“灵魂”，而如何让数据开口说话，则是每个研究者必须修炼的“绝世武功”。它像一位“数据魔法师”，用零代码、可视化的方式，让数据分析从“技术苦役”变成“创意游戏”。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）通过虚拟实验环境、智能代码库、动态图表工坊三大核心功能，让数据分析从“技术苦力”变成“创作乐趣”，让每一位教育研究者都能轻松打造令人印象深刻的学术视觉作品。在

 书匠策AI学术
2026-01-30 10:29:52

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#贪心算法 #人工智能 #数据分析 +4
书匠策AI：教育论文的“数据炼金术士”，让数字开口说故事的魔法工具

在教育研究的江湖里，数据曾是“沉默的证人”——它们躺在Excel表格里，藏在SPSS的输出窗口中，或是被复杂的统计公式困住，无法向世界讲述自己的故事。：智能代码库不是“替代思考”，而是“降低门槛”——它让研究者从“查教程-改代码-再报错”的循环中解放出来，专注于研究问题的本质。的出现，这位“数据炼金术士”用魔法棒轻轻一点，让冰冷的数据变成了会跳舞的精灵，让论文写作从“技术苦役”变成了“创意游戏”教

 书匠策AI学术
2026-01-30 10:25:26

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 10

#人工智能 #数据分析 #数据挖掘 +4
10人干40人的活：AI时代中小企业敏捷团队搭建与增效指南

因为这本书的内容将如一场手术，它不会安抚你，只会精准地切开你公司“低效增生”的组织肿瘤，过程可能会让你感到不适——当你看到那些血淋淋的数据、那些每天都在发生的资源浪费、以及那个被“人海战术”拖入慢性死亡的“另一个你”时。当你的竞争对手开始用1/3的人力，以2倍的速度，交付质量更高的产品时，你的价格优势、交付优势、甚至生存空间，会在几个季度内被彻底碾碎。但如果你在字里行间看到了自己企业的倒影，感到了

 malaoshiketang
2026-01-29 22:45:55

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#贪心算法 #动态规划 #排序算法 +1
kubernetes学习（八）存储

这时候引出了配置中心ConfigMap（如果不能满足需求可以开发自定义配置中心），首先会在每个节点上安装一个agent端，agent端的作用就是监控配置中心的资源是否发生更新动作，如果有agent端就会去配置中心下载最新的配置文件来替换当前的，然后出发nginx重载，使配置生效。但是它会使用其本地缓存的数值作为secret的当前值。所以当第一次注入的时候第一个文件产生了一个链接（有且只会有这一个链

 玻璃呦
2024-12-21 13:22:06

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 33

#kubernetes #学习 #贪心算法
代码随想录刷题大纲与清单

本文提供了一个系统化的算法刷题大纲，包含基础数据结构、核心算法和进阶技巧三大部分。基础部分涵盖数组、链表、哈希表等7大结构(共51题)；核心算法专题包括二叉树、回溯、贪心和动态规划(97题)；进阶部分涉及单调栈、双指针和图论(30题)。特别设计了AI学习助手提示词模板，可针对具体算法获取概念解释、代码模板和实战演示。所有题目按知识点分类并标注LeetCode/卡码网题号，形成从基础到进阶的完整训练

 默生h
2026-01-15 22:18:32

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 12

#算法 #数据结构 #leetcode +4
采购管理软件发展趋势如何？

采购管理软件行业正经历智能化转型，AI技术深度融入采购全流程，实现需求预测、智能比价等功能。主流产品各具特色：泛微·京桥通专注大型企业合规管控，SAP Ariba强于全球化采购协同，鲸采云适合中小企业轻量化需求，Oracle SCM则以集成能力见长。选型需考量企业规模、系统集成、行业经验及成本因素。未来采购软件将向更智能、自动化的方向发展，成为企业构建数字化供应链的核心工具。

LucasLeee
2026-01-13 16:24:47

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#算法 #数据结构 #线性回归 +2
用好这些工具，企业采购管理降本增效

采购管理软件行业迎来智能化升级，四大主流产品各具特色：泛微京桥通主打协同能力，面向中大型企业提供全周期数智化采购方案；鼎捷专注制造业供需协同，满足中小型制造企业精益采购需求；鲸采云以轻量化SaaS服务中小微企业合规采购；企企通则通过AI赋能实现全行业适配。企业选型需考量规模、行业特性等要素，中大型企业适合京桥通的系统集成能力，制造企业可优先考虑鼎捷的行业适配性。随着AI技术发展，采购软件正从流程工

 LucasLeee
2026-01-09 11:52:53

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#算法 #数据结构 #线性回归 +2
基于SpringAI的智能AIOps项目：部署相关容器化部署管理技术图解版

fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;传统部署方式手动管理服务器负载均衡配置复杂维护困难Kubernetes部署方式智能容器编排自动负载均衡自动化运维。

Coder_Boy_
2026-01-01 21:17:56

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 7

#人工智能 #贪心算法 #算法 +1
Kubernetes 中 “Deployment does not have minimum availability“ 错误解析与解决方案

在 Kubernetes 中，Deployment是一种声明式的 API 资源，它允许开发者描述应用的期望状态，并且 Kubernetes 会确保这个期望状态得以实现。一个Deployment可以管理多个副本的 Pod，提供高可用性、负载均衡和滚动更新等功能。"Deployment does not have minimum availability" 错误通常是因为Deployment中定义的

 知识分享官
2025-12-30 14:43:26

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 10

#kubernetes #贪心算法 #算法
（论文速读）基于M-LLM的高效视频理解视频帧选择

本文提出了一种基于多模态大语言模型（M-LLM）的自适应视频帧选择方法，以提高视频理解效率。针对现有均匀采样方法可能导致关键帧丢失的问题，该方法通过轻量级帧选择器，结合空间和时间双重监督信号，智能选取与问题相关的视频帧。实验表明，该方法在中长视频问答任务上显著提升性能（最高+3.7%），并能用更少帧数达到更好效果（4帧接近32帧的均匀采样效果）。核心创新在于问题导向的帧选择策略，仅需1.5B参数即

 LJ1147517021
2025-12-24 14:02:29

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#人工智能 #视频生成 #贪心算法
实在好用

从手动拼凑的煎熬，到AI辅助的从容，这不仅仅是工具的升级，更是思维和工作模式的革命。上述8款工具，尤其是像PaperTan这样专注于全流程深度优化的解决方案，已经为你铺平了道路。别再把时间浪费在低效、重复且痛苦的劳动上。将机械性工作交给AI，把你的创造力、批判性思维和深度思考，投入到真正决定论文价值的核心部分——创新点的挖掘、理论的深化、结论的升华。现在，是时候做出选择了。点击链接，亲自体验这些工

 a111678
2025-12-22 23:20:48

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 9

#模拟退火算法 #leetcode #贪心算法
在 KubeSphere 上部署 AI 大模型 Ollama

本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点，然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后，部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路，为企业级AI应用

 chian-ocean
2025-12-09 00:18:17

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 22

#贪心算法 #算法
数据结构与算法 - 分治算法的并行化：子问题的并行求解思路

本文探讨了分治算法的并行化实现，重点分析了如何利用Java的Fork/Join框架将传统分治算法转化为高效并行程序。文章首先阐述了分治算法天然适合并行化的特性，指出其子问题独立性是实现并行计算的关键。通过Mermaid图表对比了串行与并行执行流程的差异，展示了并行化带来的性能优势。核心内容详细介绍了Java的Fork/Join框架，包括ForkJoinPool和RecursiveTask等关键组

 Jinkxs
2025-11-22 03:30:00

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#算法 #数据结构 #贪心算法 +2
数据结构与算法 - 大规模数据处理：分治思想在分布式计算中的应用

本文探讨了分治思想在大规模数据处理中的应用，重点介绍了其在分布式计算中的核心作用。通过MapReduce模型的分治策略（分割、映射、归约），实现了海量数据的高效并行处理。文章以词频统计为例，结合Mermaid流程图和Java伪代码，展示了如何将单机分治算法扩展为分布式解决方案。这种数据并行模式突破了单机性能限制，为大数据处理提供了可扩展的工程实践方案，是构建现代分布式系统（如Hadoop）的理论基

 Jinkxs
2025-11-22 00:30:00

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 18

#算法 #数据结构 #动态规划 +2
人工智能与大数据的结合：重塑医疗行业的未来

未来，随着技术的进一步发展，AI将在医疗健康领域发挥更加重要的作用，为全球提供更加高效、精准和可持续的医疗服务。比如，IBM的Watson for Oncology就是一个结合了AI和大数据的智能医疗平台，能够分析患者的癌症病例，并为医生提供个性化的治疗方案。这为医生提供了有力的决策支持，尤其是在复杂和罕见疾病的诊疗中，AI可以为医生提供新的视角和参考。AI和大数据将帮助创建跨医院、跨区域的医疗数

 程序猿小白日记
2025-11-21 15:10:18

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#贪心算法
500GB 数据盘挂载记录 /var/lib/kubernetes-storage

本文记录了500GB新磁盘的配置全过程，从分区创建到最终目录结构规划，确保与原系统文件系统(xfs)保持一致性。操作步骤包括：1) 检查根目录文件系统信息；2) 创建500GB主分区/dev/vdb1；3) 使用xfs格式化；4) 挂载至/var/lib/kubernetes-storage目录；5) 配置fstab实现开机自动挂载。完成基础配置后，还创建了conda、pip、containerd

victory0431
2025-11-19 15:18:42

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#kubernetes #贪心算法 #容器
数据结构与算法 - 归并排序：分治思想的经典实现

归并排序是一种基于分治思想的经典排序算法，其核心步骤包括分解、递归排序和合并。本文将详细介绍归并排序的原理、实现和优化方法。通过Mermaid图表展示数组分解与合并过程，并以Java代码实现为例，解析递归排序和双指针合并的具体操作。文章还讨论了算法的时间复杂度（O(nlogn)）和空间优化策略，如避免频繁创建临时数组。归并排序以其稳定性和可预测性，在大数据排序和外部排序中具有重要应用价值。无论是算

 Jinkxs
2025-11-17 14:00:00

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#贪心算法 #数据结构 #算法 +1
数据结构与算法 - 子集问题：回溯法生成所有子集的两种方式

本文深入解析了子集问题的两种回溯解法：逐层扩展法：基于二叉决策树，每个元素独立选择"选/不选"，递归深度固定为n，逻辑简单清晰，适用于需要完整决策路径的问题。逐个添加法：基于多叉决策树，通过start参数控制选择范围，每个中间状态都是有效解，天然避免重复组合，更适合需要及时收集结果的场景。两种方法各有优势：方式一更直观体现决策过程方式二生成顺序更自然方式二更容易扩展

 Jinkxs
2025-11-12 16:56:31

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 12

#算法 #数据结构 #贪心算法 +2
数据结构与算法 - 排列问题：全排列与去重的处理技巧

本文探讨了数据结构与算法中的排列问题，重点分析了全排列与去重的处理技巧。主要内容包括：排列问题基础：介绍了排列的定义与特点，对比无重复和有重复元素的情况。无重复全排列实现：使用回溯算法框架，通过used数组控制元素唯一性，给出Java实现代码和mermaid流程图解。含重复元素排列的去重方案：提出"同层去重+排序"策略，详细解释了!used[i-1]判断条件的关键作用，并

 Jinkxs
2025-11-12 14:47:35

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 22

#贪心算法 #算法 #数据结构 +2
数据结构与算法 - 组合问题：回溯+去重的实现思路

摘要本文探讨了组合问题的回溯算法实现，重点解决含重复元素的去重挑战。通过分析子集问题（无重复和有重复元素两种情况），提出了利用排序和同层去重的核心方法。文章提供了清晰的Java代码示例和mermaid流程图，展示如何避免生成重复解。关键点包括：回溯模板中使用start参数确保组合唯一性对重复元素问题需先排序通过if(i>start && nums[i]==nums[i

Jinkxs
2025-11-12 08:30:00

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 39

#贪心算法 #leetcode #算法 +2
数据结构与算法 - 多维度DP：二维状态下的转移方程设计

本文介绍了动态规划中的二维DP问题解决方法，重点讨论了最长公共子序列（LCS）和编辑距离两个经典案例。对于LCS问题，通过定义dp[i][j]表示两个字符串前i和前j个字符的LCS长度，设计状态转移方程并在二维表中填充求解。编辑距离问题同样使用二维DP，通过比较字符是否相等来决定操作方式（插入、删除或替换），最终得到最小操作数。文章提供了Java代码实现和Mermaid流程图，直观展示了状态转移过

 Jinkxs
2025-11-12 01:30:00

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 37

#算法 #数据结构 #贪心算法 +2
数据结构与算法 - 编辑距离问题：字符串相似度计算的DP思路

本文介绍了编辑距离（Levenshtein距离）的概念及其在字符串相似度计算中的重要性。编辑距离通过动态规划方法，计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少插入、删除或替换操作次数。文中详细阐述了动态规划的状态定义、转移方程和边界条件，并提供了Java代码实现示例。此外，还通过Mermaid图表展示了状态转移过程，帮助读者直观理解这一经典算法。编辑距离广泛应用于拼写纠错、搜索引擎、DNA序列比对

 Jinkxs
2025-11-08 17:00:00

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 27

#贪心算法 #算法 #数据结构 +1
数据结构与算法 - 最长公共子序列（LCS）：动态规划的经典应用

本文介绍了最长公共子序列（LCS）问题的动态规划解法。LCS是指在两个字符串中找到最长的公共子序列，该子序列不要求连续但需保持相对顺序。文章首先定义了问题，举例说明，并强调了LCS在版本控制、生物信息学等领域的广泛应用。核心部分详细讲解了动态规划的思路：通过构建二维DP表，定义状态转移方程，处理字符匹配与不匹配的两种情况。提供了Java代码实现，分析算法复杂度为O(m×n)。最后展示了如何通过回溯

 Jinkxs
2025-11-08 15:00:00

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 29

#动态规划 #算法 #贪心算法 +1
数据结构与算法 - 最长递增子序列（LIS）：从O(n²)到O(nlogn)的优化

本文探讨了最长递增子序列（LIS）问题的两种解法：动态规划（O(n²)）和贪心+二分查找（O(n log n)）。LIS问题在股票分析、生物信息学等领域有广泛应用。通过定义dp状态和转移方程，动态规划解法能直观解决问题；而贪心策略通过维护tails数组和二分查找，显著提升了算法效率。文章提供了清晰的Java代码实现和可视化示例，帮助读者理解从暴力解法到高效优化的完整思路演变过程。这些方法既展示了算

 Jinkxs
2025-11-08 12:00:00

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#贪心算法 #leetcode #算法 +2
数据结构与算法 - 贪心算法的核心逻辑：局部最优能否推导全局最优

本文深入探讨贪心算法的核心逻辑，重点分析"局部最优能否推导全局最优"这一关键命题。通过理论解析和Java代码示例，阐述了贪心算法的三大要素：贪心选择性质、最优子结构和无后效性。文章以活动选择问题和霍夫曼编码两个经典案例为例，证明在某些问题中局部最优确实能推导出全局最优解。其中活动选择问题通过选择最早结束的活动实现最大化活动数量，霍夫曼编码则通过合并最小频率节点实现最优压缩。两

 Jinkxs
2025-10-31 10:04:13

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#贪心算法 #算法 #数据结构
数据结构与算法 - 稀疏图与稠密图：存储方式的选择依据

本文探讨了稀疏图和稠密图的区别及其存储方式的选择依据。稀疏图边数远小于顶点数的平方，适合使用空间效率高的邻接表存储；稠密图边数接近顶点数平方，更适合查询效率高的邻接矩阵。文章通过Java代码示例和Mermaid图表对比了两种存储方式的优缺点：邻接矩阵查询快但空间浪费大，邻接表空间利用率高但查询效率较低。最后给出选择建议——稀疏图优先用邻接表，稠密图适合邻接矩阵，并提供了经验法则（当边数小于顶点数对

 Jinkxs
2025-10-31 08:00:00

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#算法 #数据结构 #动态规划 +2
数据结构与算法 - 有向图的环检测：DFS与拓扑排序的两种方案

本文探讨有向图环检测的两种经典方法：深度优先搜索(DFS)和拓扑排序。作者指出环检测在编译系统、任务调度等领域具有重要应用价值。DFS方法采用三色标记法（白色未访问、灰色处理中、黑色完成），通过检查邻接节点状态来发现环。拓扑排序则基于Kahn算法，通过维护节点入度队列来判断是否存在环。文章提供完整的Java实现代码，并通过Mermaid图表直观展示检测过程。两种方法都能高效识别有向图中的循环依赖，

Jinkxs
2025-10-31 02:30:00

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#深度优先 #算法 #leetcode +2
K8s PV/PVC 存储配置：基于 NFS 的动态存储供应（StorageClass）与容量扩容

在 Kubernetes（K8s）中，PV（Persistent Volume）和 PVC（Persistent Volume Claim）用于管理存储资源。基于 NFS（Network File System）的动态存储供应通过 StorageClass 实现自动创建 PV，而容量扩容允许在不中断服务的情况下扩展 PVC 的大小。内容基于 Kubernetes v1.20+ 版本，并假设您已有一

 2501_93892472
2025-10-30 17:54:53

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#kubernetes #贪心算法 #java
数据结构与算法 - 图的子图提取：连通分量的识别方法

本文介绍了图论中连通分量的概念及其识别方法。连通分量是指无向图中极大连通子图，在实际应用中具有广泛价值，如社交网络分析、网络可靠性评估等。文章详细讲解了两种核心算法（DFS和BFS）的原理，并通过Mermaid图表可视化了算法流程。重点提供了基于DFS的Java实现代码，包含图构建、DFS遍历、分量识别和连接判断等功能。代码示例展示了如何构建包含多个连通分量的图，并输出识别结果。该算法可高效处

 Jinkxs
2025-10-30 15:26:41

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#算法 #数据结构 #贪心算法 +2
数据结构与算法 - 平衡二叉树（AVL）：平衡因子与旋转操作原理

摘要本文深入探讨了平衡二叉树（AVL树）的核心原理与实现。针对二叉搜索树在极端数据下退化为链表的问题，AVL树通过平衡因子（每个节点左右子树高度差≤1）和四种旋转操作（LL、RR、LR、RL）动态维持平衡。文章结合Mermaid图表和Java代码，详细解析了旋转场景与实现逻辑，包括： LL/RR旋转：单次旋转处理左左或右右失衡 LR/RL旋转：双旋转处理左右或右左复合失衡节点设计：高度属性动态

 Jinkxs
2025-10-28 17:41:00

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#算法 #数据结构 #动态规划 +2
数据结构与算法 - 二叉树的最近公共祖先：递归与哈希表两种思路

本文介绍了二叉树中寻找最近公共祖先（LCA）的两种主要方法：递归法：通过后序遍历实现，时空复杂度分别为O(n)和O(h)，代码简洁优雅，适合单次查询。哈希表法：通过预处理父节点关系，查询时回溯祖先路径，适合多次查询，但空间复杂度较高。两种方法各有优劣，递归法更简洁高效，而哈希表法适合需要重复查询的场景。理解这两种思路有助于深入掌握二叉树遍历和节点关系处理技巧。本文通过Java代码示例、Mer

Jinkxs
2025-10-27 17:40:59

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#散列表 #数据结构 #贪心算法 +2
第18篇：让利润奔跑！Freqtrade 移动止损配置详解

Freqtrade移动止损配置详解：本文介绍了Freqtrade中移动止损(Trailing Stop)的关键参数配置方法，包括trailing_stop（是否启用）、trailing_stop_positive（止盈回撤阈值）、trailing_stop_positive_offset（激活门槛）等核心参数。通过案例分析展示了这些参数如何协同工作，以及针对不同交易策略的实战建议参数设置。移动止损

 luckys.one
2025-10-14 08:04:20

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#mysql #数据库 #贪心算法 +4
数据结构与算法 - 二叉树的基本特性：节点、深度、高度的定义

本文深入浅出地讲解了二叉树的核心概念——节点、深度和高度。通过生动的比喻和清晰的图示，阐明了这些易混淆术语的精确定义：节点是树的构成单元，深度表示从根到节点的距离（根为0），高度则是节点到最远叶子的距离（叶为0）。文章特别强调了深度自顶向下、高度自底向上的计算方向，并提供了Java代码示例实现深度计算算法。配合Mermaid可视化图表和权威参考资料，帮助读者彻底掌握这些基础但至关重要的二叉树特性，

Jinkxs
2025-10-24 17:56:36

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#贪心算法 #动态规划 #数据结构 +1
贪心算法—活动选择问题与钱币找零问题

目录1、活动选择问题1，动态规划算法解决思路2，贪心算法递归解决迭代解决2、钱币找零问题1、活动选择问题有n个需要在同一天使用同一个教室的活动a1,a2,…,an，教室同一时刻只能由一个活动使用。每个活动ai都有一个开始时间si和结束时间fi 。一旦被选择后，活动ai就占据半开时间区间[si,fi)。如果[si,fi]和[sj,fj]互不重叠，ai和aj两个活动就可以被安排在这一天。该问题就是要安

 SethCurry
2021-10-21 15:44:32

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#贪心算法 #算法
Kubernetes企业级高可用与资源调度深度解析：从控制平面容灾到调度器内核优化

本文系统阐述了构建高可用Kubernetes集群的关键技术与实践方案，主要内容包括：控制平面组件（etcd、APIServer等）的容灾设计，深入解析多节点集群部署、负载均衡架构等保障措施；资源调度优化策略，涵盖BinPacking算法、拓扑感知调度等性能提升方法；调度器工作原理源码级剖析，展示过滤算法、打分算法的核心实现；以及资源限制机制详解，包括QoS等级分类、cgroups隔离等底层实现。通

 庸子
2025-09-01 19:29:04

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#kubernetes #平面 #贪心算法
题解：CF2072C Creating Keys for StORages Has Become My Main Skill

本文介绍了解决CF2072C题目的思路和代码实现。题目要求构造长度为n的数组，使其按位或结果为x，同时使得数组的MEX值（最小缺失非负整数）最大化。关键在于贪心策略：尽可能包含0到n-1的连续自然数，当这些数的或运算结果无法达到x时就补上x。代码通过遍历0到n-1的数进行或运算，当发现无法满足条件时直接填充x，从而保证结果满足题目要求。该方法高效简洁，适用于大规模输入数据。

songlll1
2025-08-31 20:01:03

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#c++#青少年编程 #贪心算法
大厂面试必备！贪心算法高频考点全解析，轻松拿下送分题！

贪心算法是一种在每一步选择局部最优解以期望获得全局最优解的算法策略。其核心思想是"只顾眼前"，通过局部最优选择来构建问题的解。该算法适用于具有贪心选择性质和最优子结构性质的问题，具有简单高效的特点，但可能无法保证全局最优解。经典应用包括无重叠区间、分数背包和跳跃游戏等问题。贪心算法常与其他算法结合使用，如动态规划、回溯和二分查找等。学习贪心算法需要系统练习经典问题，并验证策略的

 网安福宝
2025-08-30 15:21:49

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#java #人工智能 #服务器 +1
牛客周赛 Round 106

现在小苯给定了你 a3 到 an 的所有数字，请你还原出波浪序列对应的第一个和第二个数字 a1 和 a2。解题思路：对于你选择的数字ai, 经过与ai/2 , 按位异或后, 多次执行这个操作后, 会重新变回ai,所以原数字中的前后数对, 如果想成功匹配, 必须是在对方的循环里面的, 然后取最小值。解题思路：通过手动模拟就会发现, 我们在从个位洞数增加的到十位洞数再到百位洞数的过程中只有1 4

Script_Kids
2025-08-26 00:19:33

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#算法 #数据结构 #贪心算法 +4