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🎈202. 快乐数 难度简单1063 编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。 [快乐数」 定义为： 对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。 然后重复这个过程直到这个数变为 1，也可能是 无限循环 但始终变不到 1。 如果这个过程 结果为 1，那么这个数就是快乐数。 如果 n 是 快乐数 就返回 true ；不是，则返回 false 。 这题目上来就一脸懵逼, 暴力计算肯定就又TLE了, 既然是个简单题, 那应该是有什么小窍门 快乐的知识点增加了 - 快乐数 - 力扣（LeetCode） 链表找环 每个数字都会根据 各位平方和 指向另一个数字，所以从任意数字开始进行 各位平方和 的迭代操作，就相当于在链表上游走。如果 无限循环 但始终变不到 1，那说明肯定是链表游走到了环。 为什么呢？ （此处应该有图） 为什么无限循环就一定是走到了环了呢？而不是链表上的数字越变越大？这里我来给一个证明。 通过上面的证明, 本题也就化为了链表找环问题 , 快慢指针 slow每次走一步, fast每次走两步, 这里的走步 , 其实就求平方和 , 当slow==fast的时候, 相当于进入环了, fast超slow整整一个环 返回结果就是slow是否为1 其实本题最后如果slow==fast==1 , 1 本身就是一个环 代码如下 123456789101112131415161718class Solution { public boolean isHappy(int n) { int slow=n,fast=squareSum(n); while(slow!=fast){ slow=squareSum(slow); fast=squareSum(squareSum(fast)); } return slow==1; } int squareSum(int n){ //求平方和 int sum=0; while(n!=0){ sum+=(n%10)*(n%10); n/=10; } return sum; ...

8、指标监控 1.SpringBoot Actuator与Endpoint 未来每一个微服务在云上部署以后，我们都需要对其进行监控、追踪、审计、控制等。SpringBoot就抽取了Actuator场景，使得我们每个微服务快速引用即可获得生产级别的应用监控、审计等功能。 官方文档 - Spring Boot Actuator: Production-ready Features 1.x与2.x的不同： SpringBoot Actuator 1.x 支持SpringMVC 基于继承方式进行扩展 层级Metrics配置 自定义Metrics收集 默认较少的安全策略 SpringBoot Actuator 2.x 支持SpringMVC、JAX-RS以及Webflux 注解驱动进行扩展 层级&名称空间Metrics 底层使用MicroMeter，强大、便捷默认丰富的安全策略 如何使用 添加依赖： 1234<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency> 访问http://localhost:8080/actuator/**。 暴露所有监控信息为HTTP。 123456management: endpoints: enabled-by-default: true #暴露所有端点信息 web: exposure: include: '*' #以web方式暴露 测试例子 http://localhost:8080/actuator/beans http://localhost:8080/actuator/configprops http://localhost:8080/actuator/metrics http://localhost:8080/actuator/metrics/jvm.gc.pause http://localhost:8080/actuator/metrics/endpointName/detail ...

👉day 19位运算 201. 数字范围按位与 难度中等398 给你两个整数 left 和 right ，表示区间 [left, right] ，返回此区间内所有数字 按位与 的结果（包含 left 、right 端点）。 0 与谁与都为 0 ,因此只要有一个0，那么无论有多少个 1都是 0 本题其实就是需要求这两个数字的二进制表示的公共前缀, 以5 , 7 为例 可以看到，5 和 7 二进制形式存在公共前缀 01 ，因此从 5 → 7 ，其前两位 01 是一直不变的，只有后两位一直在变化，从 01 → 11。 我们可以确定按位与的结果，前两位一定是 01。 根据公共前缀确定结果前两位为 01，接下来就要确定剩余部分按位与结果。 若存在剩余部分，剩余部分的表现形式一定是 0XXX → 1XXX。举个极端的例子 01111111 → 10000000（相差仅为 1 ）。 即使在最极端的情况下，剩余部分中每一位也一定存在 0 ，因此我们可以认定，剩余部分按位与结果一定为 0。 👉day 20其他 384. 打乱数组 labuladong 题解 难度中等296 给你一个整数数组 nums ，设计算法来打乱一个没有重复元素的数组。打乱后，数组的所有排列应该是 等可能 的。 实现 Solution class: Solution(int[] nums) 使用整数数组 nums 初始化对象 int[] reset() 重设数组到它的初始状态并返回 int[] shuffle() 返回数组随机打乱后的结果 【宫水三叶】洗牌算法模板题 - 打乱数组 - 力扣（LeetCode） 洗牌算法 123456789101112131415161718192021222324class Solution { int[] nums; int n; Random random = new Random(); public Solution(int[] _nums) { nums = _nums; n = nums.length; } public int[] reset() { return nums; } public int[] shuffle() { int[] ...

1️⃣ 01背包问题 有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 首先可以回溯搜索出所有的情况 , 但是这样一来时间复杂度直接起飞 O(2n) , 需要使用动态规划来进行优化 背包最大重量为4。 物品为： 重量 价值 物品0 1 15 物品1 3 20 物品2 4 30 问背包能背的物品最大价值是多少？ 二维dp数组01背包 1.确定dp数组以及下标的含义 对于背包问题，有一种写法， 是使用二维数组，即**dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少**。 二维数组的定义，可以看下面这个图： 要时刻记着这个dp数组的含义，下面的一些步骤都围绕这dp数组的含义进行的，如果哪里看懵了，就来回顾一下i代表什么，j又代表什么。 2.确定递推公式 再回顾一下dp[i][j]的含义：从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。 那么可以有两个方向推出来dp[i][j]， 不放物品i：由dp[i - 1][j]推出，即背包容量为j，里面不放物品i的最大价值，此时dp[i][j]就是dp[i - 1][j]。 ​ 其实就是当物品i的重量大于背包j的重量时，物品i无法放进背包中，所以被背包内的价值依然和前面相同。 放物品i：由dp[i - 1][j - weight[i]]推出，dp[i - 1][j - weight[i]] 为背包容量为j - weight[i]的时候不放物品i的最大价值，那么dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i] （物品i的价值），就是背包放物品i得到的最大价值 所以递归公式： dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); 3.dp数组如何初始化 关于初始化，一定要和dp数组的定义吻合，否则到递推公式的时候就会越来越乱。 首先从dp[i][j]的定义出发，如果背包容量j为0的话，即dp[i][0]，无论是选取哪些物品，背包价值总和一定为0。如图： 在看其他情况。 状态转移方程dp ...

👉day 16 300. 最长递增子序列 labuladong 题解思路 难度中等2745 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 注意子序列以及子串, 对于子序列, 只需要保证顺序就行, 而子串需要保证连续 dp数组含义, : dp[i] 代表以nums[i] 结尾时, 数组的最长递增子序列 状态转移: 我们从当前的数组往前遍历 , 当遇到了比当前的num[i] 小的数时, 那么dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+1) dp数组初始化 : 由于每一个子序列至少含有一个元素, 因此dp数组的所有元素都应该初始化为 1 遍历方向以及范围: 从左向右顺序遍历 , 范围就是dp数组的所有数字 返回值 : 在遍历的过程中, 维护res , 每次都取最大值, 最后返回 , 记为最长递增子序列 123456789101112131415161718class Solution { public int lengthOfLIS(int[] nums) { if(nums.length==1) return 1; int res=0; int[]dp=new int[nums.length]; //dp[i]表示 以nums[i]结尾的最长的递增的子序列的长度 Arrays.fill(dp,1); // 初始化为 1 for (int i = 0; i < nums.length; i++) { for (int j = i-1 ; j >= 0; j--) { if(nums[i]>nums[j]){ // 注意不能执行完了一次if就直接跳出循环了, 因为元素的顺序与子序列的长度没关系 dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+1); } } res=Math.max(re ...

六、数据访问 1.数据库场景的自动配置分析与整合测试 1️⃣导入JDBC场景 1234<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId></dependency> 接着导入数据库驱动包（MySQL为例）。 数据库驱动？ 为什么导入JDBC场景，官方不导入驱动？官方不知道我们接下要操作什么数据库。 数据库版本和驱动版本对应 123456789101112131415161718<!--默认版本：--><mysql.version>8.0.22</mysql.version><dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <!--<version>5.1.49</version>--></dependency><!--想要修改版本1、直接依赖引入具体版本（maven的就近依赖原则）2、重新声明版本（maven的属性的就近优先原则）--><properties> <java.version>1.8</java.version> <mysql.version>5.1.49</mysql.version></properties> 注意数据库的版本和驱动的版本对应 高版本的可以向下兼容 2️⃣相关数据源配置类 1.自动配置的类 DataSourceAutoConfiguration ： 数据源的自动配置。 修改数据源相关的配置：spring.datasource。 数据库连接池的配置，是自己容器中没有DataSource才自动配置的。 底层配置好的连接池是：HikariDataSource。 DataSourceTransaction ...

7、文件上传 1.单文件与多文件上传的使用 页面代码 1/static/form/form_layouts.html 多文件上传, 使用multiple 12345678910111213141516171819202122232425262728<form role="form" th:action="@{/upload}" method="post" enctype="multipart/form-data"> <div class="form-group"> <label for="exampleInputEmail1">邮箱</label> <input type="email" name="email" class="form-control" id="exampleInputEmail1" placeholder="Enter email"> </div> <div class="form-group"> <label for="exampleInputPassword1">名字</label> <input type="text" name="username" class="form-control" id="exampleInputPassword1" placeholder="Password"> </div> <div class="form-group"> <label for="exampleInputFile">头像</label> <input type="file" name="headerImg" id="exampleInputFile"> </div> <div class="form-group"> <label for="exampleInputFile">生活照</label> <input type=" ...

1. correct access rights Please make sure you have the correct access rights and the repository exists. 原因: 公钥出问题了,需要删除.ssh下文件,然后重设置用户名和邮箱再重新生成ssh公钥即可解决 git遇到的问题之“Please make sure you have the correct access rights and the repository exists.”_jingtingfengguo的博客-CSDN博客 遇到这个错误大概率是因为ssh key有问题 解决步骤 1、删除.ssh下所有所有文件 2、重新在git设置一下身份的名字和邮箱 设置 name git config --global user.name "yourname" 例如 git config --global user.name adorabled4 设置email git config --global user.email“your@email.com" 例如git config --global user.email dhx2648466390@163.com 查看是否配置成功: git config -list 3、git输入命令生成ssh-key ssh-keygen -t rsa -C “your@email.com”（请填你设置的邮箱地址） 一路回车即可, 随后系统会自动在.ssh文件夹下生成两个文件，id_rsa和id_rsa.pub，用记事本打开id_rsa.pub ,将全部的内容复制 4、在github配置 完成

⭐基础知识 代码随想录 (programmercarl.com) 什么是动态规划 动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。 所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的， 动态规划的解题步骤 动态规划五部曲 确定dp数组(dp table)以及下标的含义 确定递推公式 dp数组如何初始化 确定遍历顺序 举例推导dp数组 动态规划应该如何debug 做动规的题目，写代码之前一定要把状态转移在dp数组的上具体情况模拟一遍，心中有数，确定最后推出的是想要的结果。 然后再写代码，如果代码没通过就打印dp数组，看看是不是和自己预先推导的哪里不一样。 如果打印出来和自己预先模拟推导是一样的，那么就是自己的递归公式、初始化或者遍历顺序有问题了。 如果和自己预先模拟推导的不一样，那么就是代码实现细节有问题。 这样才是一个完整的思考过程，而不是一旦代码出问题，就毫无头绪的东改改西改改，最后过不了，或者说是稀里糊涂的过了。 👉day12 213. 打家劫舍 II 198. 打家劫舍 - 力扣（LeetCode） 和第 198 题的不同之处是，这道题中的房屋是首尾相连的，第一间房屋和最后一间房屋相邻，因此第一间房屋和最后一间房屋不能在同一晚上偷窃。 难度中等1148 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警 。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 在不触动警报装置的情况下 ，今晚能够偷窃到的最高金额。 打家劫舍 II（动态规划，结构化思路，清晰题解） - 打家劫舍 II - 力扣（LeetCode） 本题dp[i] 表示前i家人口能抢劫到的最大金额 递推公式: dp[i]=Math.max(dp[i]-1,dp[i-2]+nums[i]); 初始状态： 前 0间房子的最大偷窃价值为 00 ，即 dp[0] = 0 。 遍历顺序从左至右 以前三家为例 : (假设房屋总数大于3) 可以选择的 ...

👉 day03 双指针 82. 删除排序链表中的重复元素 II 难度中等970 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除原始链表中所有重复数字的节点，只留下不同的数字 。返回 已排序的链表 。 蛮力法 遍历链表 ,使用数组存储下每个值出现的次数, 然后再次遍历, 造一个新的链表, 返回即可 注意题目的数据 : -100<=val<=100 123456789101112131415161718192021class Solution { public ListNode deleteDuplicates(ListNode head) { if(head==null||head.next==null) return head; ListNode pre=new ListNode(-1); ListNode cur=head; int []nums=new int[200]; while(cur!=null){ nums[cur.val+100]++; cur=cur.next; } ListNode res=new ListNode(-1); head=res; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if(nums[i]==1){ res.next=new ListNode(i-100); res=res.next; } } return head.next; }} 🎈15. 三数之和 难度中等5138 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。 双指针 思路: 对数组进行排序 先设定一个前置的值 然后定义两个指针, 指向当前的值得后面的元素 l=i+1 , r=len-1 , 这里类似于二分的思想 ...