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Khirye
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发布于: 2020 年 06 月 15 日

Algorithm

Leetcode 70 climbing stairs

典型的递归题,不过直接用递归会超时,因为涉及大量重复计算。所以两种解

  1. 递归加记忆化,抹除重复计算

  2. 动态规划

Review

来自Medium的一篇文章 You don’t need Feature Branches anymore…

老外的一些文章总是给我一种文不对题的感觉。比如这一篇,咋一看题目感觉是在讲Git分支管理。实际上却是讲的开发管理。

他以反对多特性分支开发模式为切入点,阐述了自己的开发管理理念。主要观点无非是:

  • code review

  • 结对编程

  • 快速迭代

说实话,我发现外国的开发者大多都是再鼓吹这三个观点。我个人是非常认同这中开发模式的。但是国内的公司有多少是实现这种模式的,就不得而知了。

就个人经历来说,我认为中国的大部分开发人员对“什么是好的代码”没有一个统一的标准,甚至大部分人都不知道怎么衡量“什么是好的代码”,所以以上提到的三点就无发实施。

  • 没有人能说服别人什么是好的代码,只能定一系列死的规矩,例如大括号不准新起一行(逃~)

  • 更不用提什么结对编程,“four eyes principle”等等

  • 代码质量没有保障,就不可能实现代码merge到master分支就自动上线,必须等测试同事测完才能上线

Tips

利用Slf4j MDC 优雅的给日志加上traceId

在日常的生产环境排查故障是,我们免不了要去追踪日志来定位问题,在基础设施比较完善的公司,会有分布式链路监控,能够完整的看到一个请求的整个生命周期,通常一个请求会绑定一个traceId。以此来追溯整个请求过程中产生的日志。

对于一个微服务自身,可以通过给日志增加traceId的方式,来追踪本机上一个请求相关联的所有日志信息。

通过AOP + Slf4j MDC的方式,即可优雅的给日志加上traceId。

例如,给所有的controller方法进行AOP代理,在请求进入具体方法前,调用slf4j的MDC类的put方法,设置一组key,value。例如key=traceId,value=时间戳。然后在logback等配置文件的pattern里配置相应的占位符。

之后所有业务代码中打的日志都会带上traceId。

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王争《数据结构与算法之美》 动态规划理论

动态规划学了n遍,忘了n遍,这篇文章总算给我聊明白了动态规划的几个关键点

适合动态规划求解的问题 —— 一个模型三个特征

  1. 多阶段决策最优解模型,说人话就是解决的问题需要经历多个决策阶段(决策这两个字很关键),每个决策阶段对应一个状态,最终就会得到一组组的决策序列,然后从这些决策序列中的出最优解的这么一个问题模型

  2. 特征一:最优子结构,即可以通过子问题的最优解推出最终问题的最优解

  3. 特征二:无后效性,em。。。太学院派,没啥用的特征

  4. 特征三:重复子问题,在不同的决策序列里,会出现重复的子问题。



写动态规划代码的几个套路

  1. 状态表转移法

画一个表,通常对应代码里的二维数组,每一个坑位能同时表示3种状态,横坐标,纵坐标,数组值,比较容易思考,但是不适合维度太多的问题

  1. 状态转移方程法

说白了就说状态表不好处理的问题,只能用这种方法来思考——想办法写出问题的状态转移方程



发布于: 2020 年 06 月 15 日阅读数: 93
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