算法思路

十进制蚁群算法：解决连续优化问题的创新方法 该算法将连续函数优化问题转换为蚁群构建十进制数串的过程。蚁群在选择数字时，会在路径上留下信息素，影响后续选择，最终生成优化解。实验结果表明，该算法在求解速度和解的质量上均优于遗传算法和其他同类算法，为连续优化领域提供了新的解决思路。

暴力的直接、递归的缠绕、动态规划的缜密、贪心的聪明、回溯的深挖——算法的几种典型思路都在这里集齐了。每类方法都配了挺经典的习题，练完之后基本上思路就打开了。尤其是动态规划和贪心，场景多，拿捏好了不少面试题都能轻松搞定。你要是刷题刷得脑壳疼，不妨从这些练练手，既能找感觉，也能学思路。

如果你正在开发秒杀抢购系统，Redis 的Watch机制可谓是你的得力助手。它利用乐观锁来确保在高并发的情况下数据的一致性，不仅避免了悲观锁带来的性能瓶颈，还能有效控制抢购人数。通过监视某个键，当该键被修改时，当前客户端的操作会被打断，确保你不会操作到过时的数据。使用事务来控制抢购逻辑，可以让成功的用户信息被记录到setsucc集合中，失败的则放入setfail集合，这种方法实现起来既简单又高效。比如用ExecutorService模拟高并发，Jedis 客户端连接 Redis，执行抢购任务，直接又能模拟真实环境的压力。挺适合在大流量的秒杀场景中使用的哦！

受启发于chaijunkun分享的Delphi XE连接MySQL数据库的经验，找到了另一种解决连接问题的方法。无需购买昂贵的国外插件，只需将RADPHP/bin目录下的dbxmys.dll文件替换/RAD Studio/9.0/bin/下的同名文件即可，且兼容不同版本的libmysql.dll文件。 开发阶段，将libmysql.dll文件放置于c:windowssystem32目录下；程序发布时，将Delphi自带的dbxmys.dll和提供的libmysql.dll文件与主程序置于同一文件夹。

在信息化时代，数据被视为无价资源之一。Python作为一种强大的编程语言，在网络数据抓取领域有着广泛的应用。将详细探讨如何利用Python开发简单而高效的网页爬虫，以抓取在线教育平台上的课程内容为例。

Oracle 性能问题一般解决思路 诊断性能问题：通过 AWR 报告、ASH 报告或 SQL Trace 来识别性能瓶颈。 数据库结构优化：检查表结构、索引、分区、表空间等设计是否合理。 SQL 优化：分析和优化 SQL 语句，如使用合适的索引，避免全表扫描，减少磁盘 I/O。 内存配置调整：调整 SGA 和 PGA 配置，确保系统内存资源得到有效利用。 I/O 优化：通过检查磁盘性能、优化数据文件布局等方式，提升 I/O 性能。 并发控制：减少锁竞争，优化事务隔离级别，避免死锁。 数据库缓存：优化缓存配置，减少数据库访问延迟。 硬件资源：检查服务器 CPU、内

Oracle 的性能优化一直是让人头疼的事，是碰到老系统用的还是 10g 版本。《让 Oracle 跑得更快》这本资料就挺对味的，专门讲怎么慢 SQL、如何调参数，思路清晰，操作性也强。 优化思路的还挺系统的，从 SQL 执行计划到索引策略都有提到。讲的不光是原理，更多是怎么一步步排查，怎么配工具，像老司机带你跑一遍流程。 像我自己有次遇到ORDER BY卡顿，就是按它讲的先看Explain Plan，再配合tkprof，几分钟就找到了问题点。确实蛮实用。 配套的文章也值得一看。比如这篇《Oracle 10G 性能优化》，讲得还挺细，适合想多学一点的你。还有《CentOS 5.5 安装 Ora

中华石衫老师倾情分享，带你深入剖析Spark电商项目源码，代码注释清晰易懂，蕴含丰富的Spark性能调优经验，助力开发者提升实战技能。

大数据挖掘与是个比较庞大的领域，涉及到各种技术和工具。你想要搭建一个高效的大数据平台，可以参考一些经典的思路和方案。比如，有篇文章详细了人社系统的大数据建设思路，挺实用的，适合做大数据架构的参考。如果你对数据比较感兴趣，也可以了解一下《大数据与挖掘》这篇文章，里面讲的技术方法蛮有意思，应用场景广泛。 而且，如果你想了解一些新的技术和视角，可以看一下《拟态计算赋能大数据》这篇，它从全新的角度了高效能平台的设计思路。要是你对 GIS 技术有兴趣，《ArcGIS 平台下的大数据与挖掘》也挺有价值的，了如何在 ArcGIS 平台上实现大数据。，大数据挖掘不仅是技术的挑战，也是思路的碰撞。如果你深入了解

高并发服务的瓶颈和优化思路挺实用的，尤其是对中后台开发的同学来说。这篇内容把服务拆分、数据库分片、网络优化几个关键点都讲清楚了，读下来有种‘这不就是我项目里踩过的坑’的感觉。像是数据库连接数爆了怎么、缓存加在哪最合适这些，讲得比较接地气。适合你做架构优化、性能调优时参考一下，思路清晰也容易上手。