Algorthm

https://leetcode.com/problems/find-duplicate-subtrees



题目是找到二叉树中的所有相同的子树。



要做这类题，首先想到的就是使用map的数据结构做辅助，因为哈希表的key-value结构可以帮助找到出现过的内容。



下一步思考用什么来做key，既然是找相同的子树，那么就应该将子树作为哈希表的key，而整个子树不好存储，因此将子树序列化为字符串，空节点由特殊字符替代，比如"#"。因为要找子树，应该先遍历子节点，所以遍历时使用后序遍历，由子树序列化后的字符串做key，再结合map的判断，就能找到所有相同的子树了。



Review

https://hackernoon.com/eventual-vs-strong-consistency-in-distributed-databases-282fdad37cf7



点评：

作者以电脑设备的数据，备份到移动硬盘及云盘来举例子，用生动形象的语言对比了数据的最终一致性和强一致性。



强一致性保证了数据的一致性，但是会有较高的延迟（因为数据需要同步到所有的节点）

最终一致性可以快速响应读的请求，但是可能读到旧的数据（因为数据还没完成同步）



Tip

关于partition

分布式系统理论中，有一个词叫`partition`，很多人翻译为分区，看这觉得有点不对，会误导了读者，“分区”是个中性词，不好也不坏。而CAP定理中的Partition代表的是一种“坏”的情况。



wiki的解释是：

a network partition refers to the failure of a network device that causes a network to partition.



partition应该指的是碎片化，用一种比较抽象的思维去理解：网络的碎片化是某个网络设备失效导致整个网络无法互联，变成了一个个的“网络碎片”。



使用Lazy注解调整Spring中加载顺序

@Lazy/DependsOn

在某些场景中，bean A 间接依赖 bean B。如Bean B需要加载一些配置，bean A需要使用Bean B加载的配置，因此，如果bean B没有准备好，bean A就无法访问，整个程序甚至无法启动成功。

简单的说，bean B一定需要比bean A先加载完毕，可以对bean A使用@Lazy注解，使得A晚一点初始化。



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https://coolshell.cn/articles/20977.html

推荐皓子哥的文章，文章的核心观念很明确，有以下几点：

1、认识自己，找到自己适合的方向以及成长的节奏

2、打好基础，以不变应万变

3、提高学习效率：

找一手信息源

注重基础和原理

多总结和归纳

实践和坚持



程序员成长的道路很长，面对当下庞大的信息，很容易焦虑，基础原理学起来会很枯燥，但尽可能坚持下去吧。



原创文章，文笔有限，才疏学浅，文中若有不正之处，万望告知。

如果本文对你有帮助，麻烦顺手点个赞吧，谢谢