【云周刊】第191期：阿里云的这群疯子
本期头条
阿里云的这群疯子
世事安稳，岁月静好。电影里才有疯子。麦克墨菲在疯人院里带领一群精神病人揭竿而起，怼天怼地；饿了三天的黑皮为了抢一口面包被店主追上高架桥，末路狂奔；杰克和泰勒在午夜的搏击俱乐部里挥拳相向，鲜血淋漓。屏幕对面，我们把爆米花塞进嘴里，哭成狗或者笑成狗。电影散场，各自回家。真正的疯子，从来不看电影。他们把别人的目光变成聚光灯，把自己的生活变成真人秀，手提钢刀用肉身串演一个浓重的角色。他们的人生结局无外乎两种：黄袍加身，或者玉石俱焚。阿里云这群疯子，就用56度的荷尔蒙，在横跨十年的悠长画布上涂抹了这样一个故事。点击查看
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拜托，面试别再问我计数排序了！！！
排序，面试中，问的比较多。 时间复杂度为O(n)的排序，除了基数排序(Radix Sort)，还有计数排序(Counting Sort)。今天，1分钟，通过几幅图，争取让大家搞懂计数排序。 计数排序的适用范围？ 待排序的元素在某一个范围[MIN, MAX]之间。 画外音：很多业务场景是符合这一场景，例如uint32的数字排序位于[0, 2^32]之间。 计数排序的空间复杂度？ 计数排序需要一个辅助空间，空间大小为O(MAX-MIN)，用来存储所有元素出现次数（“计数”）。 画外音：计数排序的核心是，空间换时间。 计数排序的关键步骤？ 步骤一：扫描待排序数据arr[N]，使用计数数组counting[MAX-MIN]，对每一个arr[N]中出现的元素进行计数； 步骤二：扫描计数数组counting[]，还原arr[N]，排序结束； 举个栗子： 假设待排序的数组， arr={5, 3, 7, 1, 8, 2, 9, 4, 7, 2, 6, 6, 2, 6, 6} 很容易发现，待排序的元素在[0, 10]之间，可以用counting[0,10]来存储计数。 第一步：统计计数 扫描未排序的数组...
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SpringCloud(3):服务的提供与注册
说在前面 之前的文章我们已经详细的讲解了微服务的概念，以及分析了Dubbo与SpringCloud这两个SOA框架的区别。传送门1（SpringCloud(1):说说什么是微服务）：https://www.jianshu.com/p/183871ec8add 传送门2：（SpringCloud(2)：注册中心Eureka的搭建）:https://www.jianshu.com/p/79b1000e068f 那么概念了解了，注册中心也已经搭建好了，我们来搭建服务生产者吧。 服务生产者 核心坐标 <!--eureka-client--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId> </dependency> Maven坐标 <parent> <groupId>cn.****<...
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