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基于P站(Poloniex)的广度优先搜索算法来获得任意两种币的兑换价格


币圈的P站是Poloniex,前几年被孙宇晨收购了,它是一个交易所。我很久之前用过Poloniex,当时对其印象并不是很好。

不过,现在我对其好感增加,因为币安买下的coinmarketcap免费的接口就很多限制。

官方文档),这个接口的频率限制是一秒200次,很慷慨了。

https://api.poloniex.com/markets/price

能返回所有交易配对,比如这样的:

[
    {
        "symbol": "BTS_BTC",
        "price": "0.0000000186",
        "time": 1731852313035,
        "dailyChange": "-0.0462",
        "ts": 1731852313054
    },
    {
        "symbol": "DASH_BTC",
        "price": "0.000317",
        "time": 1731848096481,
        "dailyChange": "0.0063",
        "ts": 1731848096489
    },
    ... ...
]

这个JSON返回的结构是一个数组,每个元素是个结构体,也就是一个币价的具体配对信息,我们可以看成是一条边Edge两个顶点Vertice,这样就是一个图结构(带权图 Weighted Graph,权值就是兑换价格),虽然给的是单边,但其实是个双向的,比如USD_BTC得值可以反过来推得BTC到USD的价格。我们可以设计一个算法,从币价A到币价B,可以通过BFS广度优先搜索算法来获取价格。比如有配对A_B、B_C、C_D我们就可以获得A_D的值。

深度优先搜索算法DFS也可以,不过这个算法会返回找到的第一条路径,并不能保证是最短的,最短的确实是最准确的,因为链也长,转换精度就会下降。

当然,可能存在多条路径,最理想的状态是把这些路径都求出来,取个平均啥的,不过这样就得暴力搜索所有的路径了,算法时间复杂度就会比较高。

以下是BFS广度优先算法的代码,Javascript的,可以用于网页前端或者NodeJs后端,甚至是CloudFlare Serverless Worker或者是其它无服务框架:Azure Function、AWS Lambda等。

const fetch = require('node-fetch');

async function getTicker(a, b) {
  try {
    const response = await fetch('https://api.poloniex.com/markets/price');
    const data = await response.json();

    // 创建一个哈希表来存储代币对及其价格
    const pairMap = new Map();

    // 使用直接对及其反向对填充哈希表
    for (const { symbol, price } of data) {
      const [base, quote] = symbol.split('_').map(token => token.toLowerCase());
      if (!pairMap.has(base)) pairMap.set(base, new Map());
      if (!pairMap.has(quote)) pairMap.set(quote, new Map());
      
      pairMap.get(base).set(quote, parseFloat(price));
      pairMap.get(quote).set(base, 1 / parseFloat(price)); // 添加反向边
    }

    // 将 token 转换为小写
    a = a.toLowerCase();
    b = b.toLowerCase();

    // BFS 查找从 a 到 b 的转换率
    const queue = [[a, 1]]; // 从初始代币和兑换率 1 开始
    const visited = new Set([a]);

    while (queue.length > 0) {
      const [currentToken, currentRate] = queue.shift();

      if (currentToken === b) return currentRate;

      // Check connected tokens
      for (const [nextToken, rate] of (pairMap.get(currentToken) || new Map())) {
        if (!visited.has(nextToken)) {
          visited.add(nextToken);
          queue.push([nextToken, currentRate * rate]);
        }
      }
    }

    // 如果未找到路径,则返回 null
    return null;
  } catch (error) {
    console.error("获取或处理数据时出错:", error);
    return null;
  }
}

// Example usage:
(async () => {
  const rate = await getTicker('btc', 'trx');
  console.log('BTC 到 TRX 的兑换率:', rate);
})();

代码的一些简单说明:

  • API 数据提取:从 P站 API 提取数据并将响应解析为 JSON。
  • 映射对:以每个代币作为键创建一个映射,其中值是它可以直接转换为的另一个代币映射,以及兑换率。
  • 双向映射:通过反转反向转换的价格来存储直接对和反向对。
  • 广度优先搜索:使用队列遍历从 a 到 b 的路径。对于每个代币,都会检查其邻居(可转换代币)。如果找到 b,该函数将返回累积率;如果没有,则继续,直到所有选项都用尽。
  • 处理无路径:如果未找到转换路径,则函数返回 null。

如果有多组兑换,我们可以改成传入一个数组,这样就不用多次调用P站的API了。

const fetch = require('node-fetch');

async function getToken(pairs) {
  try {
    const response = await fetch('https://api.poloniex.com/markets/price');
    const data = await response.json();

    // 创建一个哈希表来存储代币对及其价格
    const pairMap = new Map();

    // 使用直接对及其反向对填充哈希表
    for (const { symbol, price } of data) {
      const [base, quote] = symbol.split('_').map(token => token.toLowerCase());
      if (!pairMap.has(base)) pairMap.set(base, new Map());
      if (!pairMap.has(quote)) pairMap.set(quote, new Map());
      
      pairMap.get(base).set(quote, parseFloat(price));
      pairMap.get(quote).set(base, 1 / parseFloat(price)); // 添加一条反向边
    }

    // 使用 BFS 查找单个对的转换率的辅助函数
    const findConversionRate = (a, b) => {
      a = a.toLowerCase();
      b = b.toLowerCase();
      
      if (a === b) return 1; // 直接转换

      const queue = [[a, 1]];
      const visited = new Set([a]);

      while (queue.length > 0) {
        const [currentToken, currentRate] = queue.shift(); // 出队列

        if (currentToken === b) return currentRate;

        for (const [nextToken, rate] of (pairMap.get(currentToken) || new Map())) {
          if (!visited.has(nextToken)) {
            visited.add(nextToken);
            queue.push([nextToken, currentRate * rate]);
          }
        }
      }

      return null; // 路径没找到
    };

    // 迭代列表并查找转换率
    const results = pairs.map(([a, b]) => findConversionRate(a, b));
    return results;
  } catch (error) {
    console.error("Error fetching or processing data:", error);
    return pairs.map(() => null); // 如果有错误,则返回每对的 null
  }
}

// Example usage:
(async () => {
  const conversionRates = await getToken([['btc', 'trx'], ['usd', 'steem']]);
  console.log('兑换结果:', conversionRates);
})();

简单的代码说明:

  • 参数更新:getToken 现在接受成对的元组数组,其中每个元组代表一对 [a, b]。
  • 辅助函数:findConversionRate 处理每对的转换,实现与以前相同的 BFS 方法。
  • 映射每对:函数迭代数组里的每个配对币,应用 findConversionRate 计算转换率,并将结果存储在数组中。
  • 错误处理:如果出现 API 或处理错误,则返回一个空值数组,与输入数组的长度匹配。

这个修改后的函数现在可以接受一个数组,并在一次Poloniex API调用中返回数组里每个配对的兑换率。

英文:Crypto Token Exchange Rate Computation Based on Breadth First Search Algorithm on Poloniex API

区块链技术

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「叙利亚风格」

「还是妳的叙利亚风格」,老顾客花了好久终于找到了新店地址,进门后对我这样感慨。虽然在我的设计思路里,这次装修加入了很多中式元素,想营造一种近似于禅的意境,不过这不是重点,我这个年纪已经不会因为被误解而专门写篇文章来排解。重点是「叙利亚风格」真的不是一个合适的称呼。

就像有装修设计里有中式、日式风格一样,叙利亚悠久历史,的确也有叙利亚风格——色彩明快、光洁的瓷砖、纷繁花纹的挂毯、吊灯、花瓶……当然,不能要求所有人都了解这些。但是,显然大家却都知道作为流行语的所谓叙利亚风格——战火造成的简陋的、破损的景象。拿别人的苦难来调侃,实在不合适。

说完重点再回过头来聊聊设计。几个月前,我店旁边的街上开了一间餐馆,拆开的纸箱展平了订在大白墙上,毛笔歪扭地写了几个本地方言发音的、读不通顺的大字。我猜设计者——如果有设计的话——或许把在社交平台上看到的时下流行的店面设计归纳为破败,然后做了一个自己版本的破败出来。结果显而易见,没人喜欢在令人不适的地方久留,更别提用餐;这家店已经关张。

空间的氛围来自背后理念的传递。为什么同样是大白墙或裸砖墙,有的让人感觉舒适自在,有的却让人不安?原因往往就在设计师的态度和表达。活跃的人传递热情,缜密的人表达冷静。而缺少关怀的人、用刻板印象和简单标签来看待世界的人,只能展示麻木。

fin.

理解系统设计中的可用性百分比: 计算系统的停机时间(Availability)


aws-four-nines-sla 理解系统设计中的可用性百分比: 计算系统的停机时间(Availability) 学习笔记 程序员 系统设计 计算机 面试

亚马逊云AWS的SLA是4个9也就是99.99%在线时间uptime

系统设计面试中,可用性百分比是软件工程师应该熟悉的基本知识。

在系统可靠性领域(System Availability),99.9% 或 99.99% 之类的可用性百分比是关键的基准。但是这些数字究竟意味着什么?它们又如何转化为实际停机时间(Downtime)?以下介绍了如何计算与不同可用性水平相关的停机时间,并使用示例来说明 99.9%、99.99% 和其他可用性目标所带来的预期。

什么是可用性百分比?

可用性百分比表示系统在给定时间段(通常是一年、一月或一天)内预计正常运行的时间比例。例如,99.9% 的可用性意味着系统在指定期间内可以停机 0.1% 的时间。

可用性百分比和停机时间

以下是根据不同时间段的可用性百分比计算停机时间的方法:

  1. 确定总时间周期:选择参考周期:
    • 年:365 天,或 31,536,000 秒(365 天 × 24 小时 × 60 分钟 × 60 秒)
    • 月:30 天,或 2,592,000 秒
    • 日:24 小时,或 86,400 秒
  2. 计算允许的停机时间:使用公式:

    停机时间 = 总时间周期 × (1 – 可用性百分比)

示例:99.9% 可用性的停机时间

99.9% 可用性的年度停机时间

  • 一年中的总秒数:31,536,000
  • 可用性:99.9% = 0.999
  • 停机时间 = 31,536,000 × (1 – 0.999) = 31,536 秒
  • 转换为小时和分钟:31,536 秒约为 8 小时 45 分钟

99.9% 可用性的月度停机时间

  • 一个月中的总秒数:2,592,000
  • 停机时间 = 2,592,000 × (1 – 0.999) = 2,592 秒
  • 转换为分钟:2,592 秒约为 43.2 分钟

99.9% 可用性的每日停机时间

  • 一天中的总秒数:86,400
  • 停机时间 = 86,400 × (1 – 0.999) = 86.4 秒
  • 转换为分钟:86.4 秒约为 1.44 分钟

更高可用性水平的停机时间

对于具有更高可用性目标的系统,如 99.99% 或 99.999%,允许的停机时间会变得更短。以下是总结不同可用性水平停机时间的表格:

可用性 年度停机时间 月度停机时间 每日停机时间
99.9%(三个 9) 约 8 小时 45 分钟 约 43.2 分钟 约 1.44 分钟
99.99%(四个 9) 约 52.6 分钟 约 4.4 分钟 约 8.6 秒
99.999%(五个 9) 约 5.3 分钟 约 26 秒 约 0.86 秒
99.9999%(六个 9) 约 31.5 秒 约 2.6 秒 约 86 毫秒

高可用性的重要性

具有高可用性目标的系统对于那些停机会直接影响收入、客户满意度或安全的行业至关重要。实现这些目标需要精心设计,包括负载均衡、冗余、故障转移机制,有时还需要资源的地理分布。

总结

可用性百分比提供了表达系统可靠性的一种方便方式,但将其转换为停机时间则可以更清楚地看到面临的风险。使用这些计算来设置现实的可用性目标,并相应地准备您的基础设施。

英文:Understanding Availability Percentages: Calculating Downtime for Your Systems

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C++的异步编程: std::future, std::async 和 std::promise


在 C++ 中,std::future 和 std::async 是 C++11 标准 并发库的一部分。它们允许您异步/Asynchronous运行任务并在稍后获取结果,非常适合编写非阻塞代码和并行化计算。以下是它们的工作原理和典型用法。

C++ std::async

std::async 是一个高级函数,允许您异步启动一个任务(一个可调用对象,如函数或 lambda)。您指定要运行的函数,std::async 返回一个表示该 函数结果的 std::future。您可以稍后获取该结果,无论是任务完成时还是您需要时。

#include <iostream>
#include <future>
#include <chrono>

int compute() {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));  // 模拟工作
    return 42;  // 计算结果
}

int main() {
    // 异步启动任务
    std::future<int> result = std::async(std::launch::async, compute);

    // 当 compute() 运行时执行其他任务...

    // 获取 compute() 的结果(如果任务未完成则会等待)
    int value = result.get();
    std::cout << "结果: " << value << std::endl;

    return 0;
}

在此示例中:

  • std::async(std::launch::async, compute) 异步启动 compute(),返回一个 std::future 对象。
  • result.get() 调用等待任务完成(如果尚未完成)然后获取结果。

C++ std::launch 策略

  • std::launch::async: 强制任务在新线程上异步运行。
  • std::launch::deferred: 推迟执行直到 future 上调用 get() 或 wait(),使其同步运行。

如果省略策略,C++ 可能根据实现定义的标准选择其中之一。

C++ std::future

std::future 是一个类模板,表示稍后获取的结果。它本质上是一个异步操作结果的占位符。

关键方法

  • get(): 如果结果尚未完成则等待并获取结果。调用 get() 后,std::future 变为空。
  • wait(): 等待任务完成,但不获取结果。
  • valid(): 如果 std::future 具有共享状态(即有结果可用)返回 true。
  • wait_for() 和 wait_until(): 等待特定时间或直到结果可用的截止时间。

带有 wait_for 的示例

if (result.wait_for(std::chrono::seconds(1)) == std::future_status::ready) {
    std::cout << "结果已就绪: " << result.get() << std::endl;
} else {
    std::cout << "仍在等待结果..." << std::endl;
}

此代码检查结果是否在 1 秒内就绪。如果没有就绪则继续执行,不 阻塞

C++ std::promise

对于更高级的用法,std::promise 允许您手动设置 std::future 的结果。std::promise 对象提供一个 std::future,您可以显式设置结果。

#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>

void setPromise(std::promise<int> p) {
    p.set_value(10);  // 设置 promise 的结果
}

int main() {
    std::promise<int> p;
    std::future<int> f = p.get_future();  // 从 promise 获取 future

    std::thread t(setPromise, std::move(p));  // 将 promise 传递给线程
    t.join();

    std::cout << "promise 的结果: " << f.get() << std::endl;  // 获取结果
    return 0;
}

在此例子中,结果 10 是由 std::promise 设置的,std::future 可以通过 f.get() 获取。

C++ Future/Async/Promise 总结

  • std::async: 启动一个异步运行的任务,返回一个 std::future。
  • std::future: 表示将来会设置的值,通常是异步任务的返回值。
  • std::promise: 允许手动设置 std::future 的结果。

使用这些功能,您可以有效地管理 C++ 中的异步任务,更轻松地并行运行计算或将工作分配给其他线程而不阻塞主线程。

英文:Tutorial on C++ Future, Async and Promise

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C++的异步编程: std::future, std::async 和 std::promise. (AMP 移动加速版本)

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初探 UX工程师 的世界

初探 UX工程师 的世界

引言

UX Engineer(UXE)是一个最近我才经常听到的一个岗位名称,因为目前为止国内很少有招聘这个岗位的公司,身边更是没有朋友任职过这一岗位。通过名字来看就是 UX Designer 和 Engineer 的结合,可以说是创意全能型人才。

最近也开始看到国外的公司开始有这个岗位招聘,比如 Google 和 GitLab 都有这一岗位,这是他们的岗位介绍页面 [Google-why Google need ux engineer] [GitLab-UX Engneer]。

Medium上有一篇《What Does a UX Engineer Do, Exactly? A Little Bit of Everything》的文章就介绍了在谷歌从事该岗位的工程师的日常。

那么 UXE 到底是什么?其实这个岗位比较难以描述,因为它需要身兼数职、拥有各种知识背景和专业知识,他像是一个设计师和开发之间的桥梁,要会使用设计语言和编程语言。比如在以下工作场景中咨询 UXE 是最恰当不过的选择了:

  • 是否需要在项目开发过程中构建一个支持 Figma 集成的新工具
  • 是否需要研究一些新技术来确定可行性
  • 是否需要开发一个用于用户测试的功能原型
  • 使用新技术和新平台来构建前端的最佳实践

通过以上的例子我们可以大致了解这个岗位需要处理和完成的工作内容。

初探 UX工程师 的世界
  • 什么是 UX Engineer?
  • UX(用户体验)与工程相结合的角色
  • 在团队中的位置与职责
  • 为什么这个岗位越来越重要?

UX Engineer 的角色与职责

UXE 是一个交流沟通的桥梁,也需要具备创造性的解决问题的能力。

他是介于设计师和开发者之间的角色,所有通常会有两个不同的视角来思考手里的工作。

作为设计师的角色会需要在设计评审中针对设计原型和方案提出建议,并尽可能的去预测可能出现的设计以及体验问题,这个时候就需要设计师的经验来帮助我们,设计师通常需要具备将用户或者客户的模糊需求转化为可行性方案的能力,并且通过与各相关方的讨论以及用户测试去验证可行性方案,最终输出设计给到开发者。

同时作为开发者的角色中我们又要保证代码的整洁清晰、尽量减少技术债务、合理结构,减少开发成本,并且基于目前最合适的软件工程最佳实践来开展开发工作。

就如前面文章提到的那位在谷歌担任这一职位的作者描述的一样,虽然他可能不会向所有人推荐成为 UX Engineer 的角色,但因为具备了更多的相关知识和同理心,更能轻松的和设计师、研发、项目经理合作,因此这个角色能够更好的在团队中发挥效力,并且更重要的是会成为 HR 眼中的独角兽。

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在 GitLab 的 UE 岗位描述中我们可以了解不同职级的 UXE 的工作职责,通常包括以下内容:

  • 改善产品用户体验和界面
  • 开发设计系统组件并完善设计系统
  • 在最小团队支持下,持续不断的迭代产品
  • 了解并分享最新的 UI/UX 技术、工具和模式

成为 UX Engineer 的学习路径

首先要了解这个岗位的要求之后,我们才可以更好的去学习如何成为一个合格的 UXE。

下面的一段是 GitLab 对 UXE 的岗位要求:

  • 精通 HTML、CSS 和 JavaScript 等前端编程语言。
  • 具有使用 Vue.js 框架的专业经验。
  • 具有深厚的设计系统知识、理解和实践。
  • 对视觉设计、交互设计和可用性测试有深入的了解。
  • 有使用 Git 和 Yarn 或 NPM 等包管理器的经验。
  • 具有编写自动化测试的经验(例如 Jest、Karma、Jasmine、Mocha、AVA、tape)。
    对于 senior 的 UXE 的要求还包括:
  • 需要深入了解产品知识
  • 参与设计评审
  • 要通过撰写博客、发表演讲等方式提升影响力
  • 跨部门合作
  • 带领指导团队成员和负责招聘

我们分为几个部分来看首先是设计基础,需要了解学习用户体验设计的基本原则,通常在设计师最早接触 UX 这个岗位时最多推荐的一本书就是经典的《About Face: The Essentials of Interaction Design》,虽然最早是1995年首次出版,但依然是 UX 设计领域中的权威著作之一。里面会介绍一系列的交互设计的基本原则,比如一致性、简洁性、可见性等。这些原则帮助设计师在设计时确保用户能顺利理解并使用界面。

如果你是经验丰富的开发者,那么对于 UX 的学习可能会快很多,这里推荐 tailwind css 的作者发布的一本书 《RefactoringUI》,通过一些例子来快速的提升产品的用户体验。

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截图是书中给出的一些例子

针对设计师学习前端开发技能,需要掌握基本的比如 HTML、CSS 和 Javascript ,如果是新手小白非常推荐 w3schoolcodecademy

当了解了设计和开发的基础知识后就可以开始学习设计与代码的结合,可以通过一些开源的设计系统了解一些组件库的构建,这里非常推荐 GitLab 的 Pajamas 设计系统后,因为是开源的你可以通过文档以及代码了解它具体是如何实现的。

我的学习成长之路

先说一下我的背景,我是工业设计专业出身,并没有开发背景,在刚毕业的时候只有一些在开发作品网站的时候有过一些 webflow 还有 framer的使用经历,以上产品其实算不上真正的开发工具,只能是界面化的网页编辑工具,或者是我们通常说的 nocode 产品。

但在使用的过程中对于一些 css 调整以及自适应布局等基础概念有了实际上手操作的机会。

最近的两份工作经验中,一个是让我更熟悉了代码托管工具和 Git 相关的知识,另一个则是让我真正有了贡献开源项目代码的机会。

目前我们团队有一个开源在 GitHub 上的产品,前端是使用 Vue 和 tailwind 写的,因为项目人员有限并且时间紧张的关系,我们只能先解决有没有的问题,关于好不好用以及好不好看的问题只能排在第二优先级,但作为设计师看到自己的设计实现还原度失真还是很难接受,所以我就动了自己上手修改前端代码的想法。

在项目开始的时候我们使用了 element 作为我们的前端组件,原因是它对于大多数前端开发来讲都非常熟悉,而且有非常详尽的文档支持,但设计稿中却使用了 Untitled UI 来作为 design library。这就会一定程度上造成前端与设计稿不一致的问题。这是我遇到的一些困难和挑战。

但好在 tailwind 支持更改主题,在 config 文件中我们可以设定我们的 color、space以及其他的一些属性,好让我们看起来不那么 “element” 。

在这个过程中我将前端在代码中使用的 hex 色值替换为了 config css 中的 color token, 使用类似 text-gray-700 替换之前的 #344054  这样做的好处是,如果我们的客户希望将产品的主题色由蓝色修改为另外的颜色,我们就可以通过 config css中的 一行代码的修改来全局调整。关联代码变更:Csghub  replace color design token by youngbeom-shin · Pull Request #702 · OpenCSGs/csghub

这像不像我们在 Figma 中使用 color library,其实这些工程化的东西思路都是大差不差的。

还有一些比如我们有一个页面中有大段文字页面,里面的内容是使用markdown渲染的,但是这里面的 text 还有 font weight 以及 text color 渲染效果都不尽如人意,那我们就可以通过修改 style sheet 目录中的 markdown.css 来优化渲染样式。关联代码变更:Csghub  update markdown css by youngbeom-shin · Pull Request #615 · OpenCSGs/csghub

还有如果看到产品页面上元素位置异常,我们也可以直接在GitHub上创建一个修改分支,提交代码修改:#605

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当然也可以选择从一些小页面开始将设计稿变成开发好的页面,下面的是一个404页面的代码修改:#539

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以上都是一些通过实际项目积累开发经验的例子,在这里也非常感谢团队成员的帮助,一次在我遇到安装部署以及前后端server启动问题时给予的帮助。

借助 AI 开发工具

代码问答

在很多时候 AI 辅助编程也是一个离不开的好帮手,再遇到一些逻辑清楚但不知道如何修改的代码时,我都会将需求讲给 cursor ,让它给我一些代码建议或者直接补全代码。

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生成提交信息

Cursor还有一些很方便的功能,比如自动生成 commit message, 在聊天窗口中输入 @ 之后选择 git,选择 commit(Diff of Working State),然后输入下面图片中的 prompts,Cursor 就会根据当下分支中的代码变更输出合适的 commit message,这是一个非常实用的功能。

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改写代码

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Cursor有另外一个非常好用的功能就是改写代码,虽然我们在项目中大部分是使用的tailwind css来写的,但是有一些部分老旧页面还是试用 css 写法写的,所以为了快速统一,我会借助 cursor 快速帮我改写,我就需要参照它的改写来选择是否使用新代码替换老代码就可以。

代码评审

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同时在我们团队内部也会使用自己开发的 StarShip 来助力我们的研发流程,产品支持代码生成、代码审查和代码问答,我个人最喜欢的功能就是代码评审,它会在代码仓库的合并请求中以 bot 机器人的形式,对修改的代码进行评审,并给出建议。结合 StarShip IDE 可以更好的提高代码质量优化软件开发周期,目前 IDE 插件已经支持了 jetbrains 和 vscode。

在实际接触代码变更的过程中会越来越多的发现可以着手处理的事情,比如在设计之初只考虑了一个pc端、iPad以及移动端的页面宽度,对于更大的屏幕兼容并不是很好,那这时候tailwind的 responsive-design  就可以帮助我们更好设定不同屏幕的宽度下的表现形式。

在tailwind css中还有很多的设定可以让我们的设计发挥出更好的效果,比如我们可以根据主题设定不同的字体:Customizing your theme

还有更方便的在 tailwind.config.js 中设定 深色模式,让用户在切换不同的颜色模式时能够更快速的应用在产品 UI 上。

结语

这个岗位目前国内还暂时没有大范围的应用,但我相信针对这种跨职能的岗位会在目前的就业形势中有更大的竞争力,毕竟谁会不喜欢和更了解自己工作的同事工作呢,真的会少了很多沟通的过程,能够能快的迭代产品,对于开发资源和设计资源的浪费是最少的。

其次给我的感觉是兴趣是一切学习的动力,真正的感兴趣才可以不觉得枯燥,才会有更大的动力去研究各种新鲜的技术。

另外,也有非常多的优秀设计师朋友在影响着我们,比如我的好朋友 JeeJee 会开发一些 Figma 插件 [Small image compressor],帮助设计师更好的压缩导出设计资源,再早一些使用Sketch的朋友一定也用过 Utom 开发的 Sketch Measure,在我看来他们都可以称作是非常优秀的UXE。

除了插件这样的产品,现在越来越多的设计师也开始独立开发运营产品,包括之前设计师用的比较多的 Remix icon 的作者章萧醇也开始推出了一款app:~Somno 元气睡眠 - 一款 iOS 睡眠监测软件~

真的希望国内也能有更多更优秀的 UX Engineer 涌现出来,也希望我能将目前团队开源的这个产品的用户体验真正提升到优秀的水平,也让我通过项目提升更多的开发技能。

相关链接

  1. why-google-needs-ux-engineers
  2. GitLab UX Engineer
  3. What Does a UX Engineer Do, Exactly? A Little Bit of Everything
  4. RefactoringUI
  5. w3school
  6. codecademy
  7. Pajamas
  8. webflow
  9. framer

我在STEEM区块链上办的银行业务之: SP租赁服务


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STEEM能量出租

我打算写几篇文章来分享这些年来我在STEEM区块链上的一些有趣玩法。我是在2016年8月20日首次注册STEEM账号 @justyy 的(至今已有8.2年),后来发现区块链真的很有趣,特别适合程序员,因为它开放、透明、强大并且充满自由。

我还有一个外号“行长”,这个称号源于我在STEEM上创建了第一个银行。最初,我的业务是收取存款并支付利息,后来逐渐扩展到了代币兑换服务等。存折腾,用爱发电,(扣掉每个月昂贵的服务器运维成本)基本不挣钱,就交个朋友.jpg

在2018年2月25日(至今6.7年)我成为了STEEM见证人/Witness,也就是出块打包的矿工。一路走来,从2020年3月18日左右开始进入全球前20名,并一直保持未掉出前20,甚至长期位居STEEM见证人排行榜的首位,目前排名第二。STEEM区块链采用的共识算法是DPOS,即 Delegated Proof of Stake / 委托权益证明算法。

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STEEM区块链见证人排名表

今天我要分享的是今年8月1日左右我推出的一项服务。当时我在村里跑步,一边跑步一边构思。回家后,我当天加隔天写好了代码,测试完毕后上线。

SP租赁服务

在STEEM区块链上,有STEEM和SBD两种代币/Token,SBD(Steem Dollar)是锚定1美元的代币,而STEEM目前约值0.16美元。区块链上的代币主要用于激励,例如奖励矿工、点赞文章获得收益等。

STEEM可以锁定(Stake)成Steem Power(解锁需要4周)。锁定的能量越多,账号的权力越大,比如投票权和点赞能力。我的SP租赁服务的原理非常简单:用户先将利息(STEEM)转账到账号@rentsp,并在备注(MEMO)中注明租赁天数。程序会计算所需的SP并自动借给指定账号。查看当前的借款人

这是预付利息的形式,用户先支付利息,区块链上没有退款功能,资金到账后不可逆转。当SP代理(租出)后,借款人仅在取消代理前拥有使用权。等到期后,程序会自动收回SP代理。这遵循STEEM区块链的规则(代码即法律,Code is Law),因此不必担心用户卷款跑路。

用户A将SP借给用户B,用户B仅拥有SP的使用权。用户A可以随时收回借出的SP,完全不必担心资金的丢失。这就好比用户A把一只会下蛋的母鸡借给用户B,用户B在租借期间只能获取母鸡下的蛋,而用户A随时可以收回这只母鸡。

由于STEEM目前没有智能合约,理论上我是可以卷款跑路的,但不值得为了些许利息而影响长期信用。我在STEEM上活跃多年,各项指标如声誉(Reputation)、见证人排名和STEEM POWER(可直接借出的资金)等都较强。

上线三个月来,该服务累计使用49次,总共收取利息XXXX个STEEM。没多少,用爱发电/折腾。这算不上是被动收入,因为每隔几天才会有一单,好在不需要太多的维护。

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SP租赁服务记录

有兴趣的可以查看详情:STEEM区块链SP租赁服务

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SP租赁服务估计

我在STEEM区块链上办的银行业务

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Steem 坐火箭🚀!

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三次冲击谷歌软件工程师: 我的面试起伏录 (谷歌面试是不是一生只有三次机会?)


Google(谷歌)是全球知名的互联网巨头之一,几年前被认为是养老终级大厂,福利优厚,压力相对较小。在英国伦敦,Google设有一个主要从事开发和研究的办公室。

第一次面试 2016年

我在2016年首次面试Google。第一轮是电话面试,由一位在瑞士的工程师主导,通过电话交流并在Google Doc上同步编写代码。由于当时技术水平有限,我用C++完成了那道消息打印的题目,核心是使用队列和哈希表来解决问题,写得很磕磕巴巴。

当时对软件工程师的级别没有特别概念,推测自己面的是SWE L4/L5的级别,因为当时也就工作了5年多。

我查了一下邮件,2013年11月份的时候谷歌猎头联系我问我要不要试试?我说我当时没拿到英国永居,不想冒险,虽然他说到谷歌可以办工签,我当时还是没有选择去面试,现在想起来实在不可思议,后来2014年/2015年的时候同一个猎头还每隔6个月就check-in一次,最后面是在2016年4月份的时候才开始第一次的。

hello-from-google-email-3-years 三次冲击谷歌软件工程师: 我的面试起伏录 (谷歌面试是不是一生只有三次机会?) 程序员 软件工程 面试

这个谷歌猎头很敬业,2014年联系我,最后跟踪了三年让我参加第一轮面试。

我要是当时聪明一些,努力刷题一些,搞不好当时进谷歌,现在也工作将近十年了,拿着谷歌股票到现在,也不至于现在混个高不成低不就的。

第二次面试 2020年

第二次面试是2020年11月份,第零轮其实应该算是Google的猎头问的一些选择题,比如C++里的哈希表/map如果访问一个不存在的键会发生什么?Google的软件工程师包括SRE站点可靠工程师在面试的时候都可以选两种路径,一个是数据结构和算法(编程),另一个是运维/DevOps偏LINUX知识的。我都选前者,毕竟这个我感觉只要短期刷题就好了,相反后者需要多年工作实战的积累。

通过了猎头的小测试,我进入了第一轮,是道编程题,但是并不是那种力扣上可以见到的,这一轮45分钟,给得是一个比较有意思的游戏,比如迷宫生成算法。面试的时候需要你主导整个过程,包括澄清问题,构思,写代码,分析复杂度等等,每一步都需要你Think Aloud。虽然这一轮我犯了些错误,但是给得反馈总题还不错,面试官说他觉得我应该进入下一轮。

到了终面,安排在了同一天,上午2轮,下午3轮,我记得3轮编程/Coding,一轮系统设计,一轮Culture Fit/Behavior/行为模式。除了系统设计是1小时,其它的4轮都是45分钟,谷歌的Coding面试45分钟都是解决1题即可,题目并不是力扣上的,题目范围/scope较大,偏难。一般来说coding完还会有一些Follow-up的问题,比如怎么优化算法。这个和Meta/Facebook的Coding面试不同,Meta百分百喜欢出力扣上原题,40分钟内需要解决2题力扣原题(留5分钟问问题),这个可以通过力扣按公司归类最近3/6个月的试题准备即可。

系统设计我记得是设计一个类似AWS S3的文件存储,也不知道是不是看我当时在AWS S3工作。很可惜,最后面这一轮不过关,当时我面的是L5(Senior),软件工程师级别越往上走,对系统设计的能力则要求越高(设计可扩展/分布式/高性能的系统 )。

Unfortunately Google doesn’t disclose specific feedback per interview session so in this case I can’t share more context. I wish I had more to share with you! Also, we don’t use the scoring system from 1-4 anymore, each person puts in full context, notes, and recommendations and then HC reviews for an overall consensus decision.

不幸的是,Google 不会披露每个面试环节的具体反馈,因此在这种情况下我无法分享更多背景信息。我希望我能与您分享更多!此外,我们不再使用 1-4 的评分系统,每个人都会提供完整的背景信息、注释和建议,然后由 HC 进行审查以做出总体共识决定。

一般大厂来说,不太会降级别给Offer,也就是说,如果面的是L5职位,但是能力可能只到L4,一般来说是不会给Offer的,但也不排除个别情况下,据说Meta就有面试E5给E4的情况。

级别是在面试过程中根据您的个人背景确定的,包括简历经验、面试表现等多种因素,以及与 SWE/SRE 的契合程度。

Unfortunately we reviewed for overall technical depth slotted against our teams and right now the decision is not to proceed.

不幸的是,我们审查了我们队伍的整体技术深度,现在的决定是不继续。

这次面试的职位是SRE站点可靠工程师

我的面试谷哥GOOGLE伦敦SRE的经验和教训

第三次面试 2024年

其实去年2023年,也申请了谷歌伦敦Google Research的位置,当时和猎头简单聊过之后,就没下文了,猎头说会把我的简历给招聘经理,不过等了好几周,最后面很抱歉的说已经招了别人了。

Apologies for the radio silence on this one, we have had radio silence from the hiring manager on this role. They have unfortunately decided to prioritise other hiring areas in the team so we won’t be able to move forward at this stage.

However, if we have any other roles in the future I will make sure to keep you in mind.

抱歉,我们没有得到任何回复,我们一直没有收到招聘经理关于这个职位的任何回复。不幸的是,他们决定优先考虑团队中的其他招聘领域,因此我们目前无法继续推进。

但是,如果我们将来有其他职位,我一定会记住你的。

2021年/2022年我记得也投过,不过都没有下文(简历被拒),有一年直接申请Google瑞士,因为听说那边的工资高,和美国一样高,所以想试了试,第二天直接收到了拒信,还是谷歌瑞士的工程师直接发的邮件。

今年就随手申请了一下,也不知道是不是招聘市场回暖,简历同时过了Meta和Google的第一轮筛选。上一次2020年也是,同一时间面试Google和Meta,两个公司的面试都进入了最后一轮(Final Onsite)。

今年和Google猎头聊了聊,她并没有给小测试,就是了解了情况,然后让我选是以算法为主还是运维/DevOps为主,我今年面试的是SRE站点可靠工程师,和第二次一样。

第一轮面试也是一轮设计一个简化版的游戏,面试了45分钟,最后面拖了三分钟 Follow-up问题,也就是把这游戏 Scale Up,如果很多很多人玩,单机内存不够怎么办?

google-interview-first-round-coding-ring 三次冲击谷歌软件工程师: 我的面试起伏录 (谷歌面试是不是一生只有三次机会?) 程序员 软件工程 面试

今年第一轮谷歌面试在家里中午午休的时候进行的,45分钟。这个是当时我房间的Ring拍摄记录的。

我最开始的暴力解法写得很6,犯了两个小错误,并不是Bug Free,不过面试官指出后我立马意识到并改正了,后来优化需要用到 二分搜索+前缀和/Prefix Sum,面试官很满意说他没想到这种方法。

再后来的优化用到了线段树,但由于时间限制,并不需要去实现,但需要讲明白算法原理。我脑子里想着另一种实现二叉索引树Binary Index Tree,但是不记得实现原理了,结果在那里纠结浪费了一些时间。

最后面给出的回馈就是最后面的Follow-up回答得不是很好。不过并没有立刻拒我,我猜是我过了Bar,但是并不是表现最好的那一个。一般一个职位一个坑,如果接到100份简历,那么只会邀请6-8个来进行第一轮面试,然后淘汰掉一半,最后面邀请3-4个来进行终面。

当时猎头给我打电话,说了反馈,然后就说暂时把我的申请on-hold了。

又过了两周,猎头给我回复:

I hope you’re keeping well, I just wanted to update you that we have now closed our London role. If we get another one through we will definitely be in touch! Thank you so much for everything you invested in our interviews, I know you put in a lot, on top of everything else and elsewhere too – and I know it takes a lot, so really do appreciate it, and I really hope we can keep in touch and work together again in the not so distant future! Take care and thank you again for everything you invested in our process, I really enjoyed working with you and getting to know you.

I wish you every strength, take care XXX!

希望你一切安好,我只是想告诉你,我们现在已经结束了伦敦的职位。如果我们又有新职位,我们一定会保持联系!非常感谢你为我们的面试所做的一切,我知道你付出了很多,除了其他一切之外,也付出了很多——我知道这需要很多,所以真的很感激,我真的希望我们能保持联系,在不久的将来再次合作!保重,再次感谢你为我们的过程所做的一切,我真的很高兴和你一起工作,认识你。

祝你一切顺利,保重 XXX!

我回了(不知道可不可以再投其它职位):

Could I apply to other roles if there are any suitable in the meantime? Or is it better to just wait?

如果在此期间有其他合适的职位,我可以申请吗?还是最好等待?

更新:Google猎头隔了几天又回了:

I hope you’re keeping well! Thank you for your patience, we should have some roles coming live in London so I’ll catch up with you super soon! Good news!

希望你一切安好!谢谢你的耐心,我们应该会在伦敦有一些HC职位,所以我很快就会再次联系你!好消息!

每年都面试一下,才能知道自己几斤几两。

谷歌面试是不是一生只有三次机会?

谷歌的面试通常没有严格的次数限制,理论上并不是“一生只有三次机会”。不过,谷歌对多次申请有一定的冷却期政策,这意味着在未通过面试后,申请者需要等待一段时间才能再次申请。

通常的冷却期为6到12个月,但这时间会因具体情况和职位类型有所不同。如果之前的面试表现较好,甚至可以更早重新申请。此外,间隔期越长,对候选人的成长和进步的期望也会更高,因此再次面试时需要准备得更充分。

英文:Three Attempts at Google: My Software Engineer Interview Journey (Is There Only Three Chances in a Lifetime?)

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产品设计和系统设计面试的区别(Product Design vs System Design)


meta 产品设计和系统设计面试的区别(Product Design vs System Design) Facebook 程序员 系统设计 计算机 面试

Meta / Facebook

在 Facebook/Meta 的软件工程师(包括站点可靠性工程师SRE企业工程师EE)的面试中,产品设计/Product Design和系统设计/System Design起着比较相当重要的作用。

一般来说,编程面试(Coding Interviews)和行为规范面试(Behavior,考查是否和公司的文化价值观一致)是最基本的要求,而设计能力(系统设计或者产品设计)才是决定给你Offer的级别。

产品设计面试:Product Design Interview

  • 目标:评估您创建以用户为中心的产品的能力,这些产品可以有效解决实际问题。
  • 重点:您如何考虑用户需求、确定功能的优先级以及制定符合业务目标的解决方案。

典型问题

  • “您将如何设计一个允许用户管理其隐私设置的功能?”
  • “为 Facebook 上的新用户设计入门体验。”

评估的技能

  • 了解用户角色和痛点。
  • 打造直观且可扩展的用户体验。
  • 平衡用户需求与业务目标。
  • 分析不同产品特性之间的权衡。

关键方法:CIRCLES 等框架(考虑用户、想象场景、需求、削减和确定优先级、列出解决方案、评估权衡、总结)。

系统设计面试:System Design Interview

  • 目标:评估您构建可扩展、可靠且性能卓越的复杂的分布式系统的能力。
  • 重点:如何设计技术后端和基础设施以支持高流量和强大的应用程序性能。

典型问题

  • “设计一个像 Facebook 一样可扩展的新闻推送系统。”
  • “您将如何设计 URL 缩短服务?”

评估的技能

  • 了解分布式系统和架构原则。
  • 能够选择适当的技术(数据库、负载平衡器、缓存)。
  • 了解可扩展性、容错性、数据一致性和延迟。
  • 不同架构之间的权衡选择。

关键方法:使用 RESIST(需求、估计、存储、接口、可扩展性和权衡)等框架,并专注于应对技术挑战

总结:TLDR

  • 产品设计侧重于用户体验和产品功能。
  • 系统设计侧重于后端基础设施和技术可扩展性。
  • 两者的准备都需要模拟场景练习,但重点不同(用户需求与技术架构)。

Meta 猎头:

本次面试将重点关注系统设计和架构——考虑分布式系统和 API——非常注重构建/实现结构/产品。问题的一个示例:您将如何构建一个处理数百万同时连接用户的聊天系统?请务必非常透彻地解释,我们通常在白板上寻找一个方框和箭头图。

我还附上了几份白皮书供您阅读,它们展示了我们设计系统/产品的方法,希望可以让您了解我们在寻找什么(Haystack 是一个具有产品设计元素的完整系统的示例,即 API 和 CDN,其余的是更多的系统设计专注)。

英文:Difference Between Product Design Interview and System Design Interview

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用Matlab画一个南瓜/Pumpkin


一年一度的万圣节要到了,正好这天在Linkedin上看到Mathworks发的帖子,用Matlab画一个南瓜,很是有趣。

matlab-pumpkin 用Matlab画一个南瓜/Pumpkin Matlab 学习笔记 程序设计 编程 节日 计算机 计算机

用Matlab画一个南瓜/Pumpkin

% Pumpkin
[X,Y,Z]=sphere(200);
R=1-(1-mod(0:.1:20,2)).^2/12;
x=R.*X; y=R.*Y; z=Z.*R;
c=hypot(hypot(x,y),z)+randn(201)*.03;
surf(x,y,(.8+(0-(1:-.01:-1)'.^4)*.3).*z,c, 'FaceColor', 'interp', 'EdgeColor', 'none')
% Stem
s = [ 1.5 1 repelem(.7, 6) ] .* [ repmat([.1 .06],1,10) .1 ]';
[t, p] = meshgrid(0:pi/15:pi/2,0:pi/20:pi);
Xs = -(.4-cos(p).*s).*cos(t)+.4;
Zs = (.5-cos(p).*s).*sin(t) + .55;
Ys = -sin(p).*s;
surface(Xs,Ys,Zs,[],'FaceColor', '#008000','EdgeColor','none');
% Style
colormap([1 .4 .1; 1 1 .7])
axis equal
box on
material([.6 1 .3])
lighting g
camlight

英文:Draw a Pumpkin using Matlab

Mathwork Matlab

英国万圣节/Halloween

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在WSL中启用调试控制台


Windows Subsystem for Linux (WSL)设置中,“启用调试控制台”选项允许您直接从WSL环境访问详细的调试信息。此功能有助于排查WSL进程的问题,提供对系统调用、内核交互和性能瓶颈的洞察。尤其当您的WSL环境无法启动时,它在调试中非常有用。

wsl-debug-console 在WSL中启用调试控制台 I.T. Windows 操作系统 小技巧 程序设计 计算机
WSL Debug Console

在WSL中启用调试控制台

要在WSL中启用调试控制台,请按照以下步骤操作:

使用管理员权限打开PowerShell或Windows Terminal。

运行以下命令:

wsl --update

以确保您拥有最新的WSL版本。

通过更新WSL配置文件来启用调试控制台:

打开位于WSL发行版中的/etc/wsl.conf文件。

添加以下配置:

[wsl2]
debugConsole=true

保存文件并重启WSL:

wsl --shutdown
wsl

启用后,调试控制台可以提供详细的日志和系统诊断信息,帮助解决问题或优化您的WSL环境。

另一种启用WSL调试控制台的方法是通过Windows Subsystem for Linux设置的图形用户界面(GUI)。以下是操作步骤:

打开WSL设置

按Windows + I键打开设置,导航到“系统”,然后选择“为开发人员”。

wsl-settings-from-start 在WSL中启用调试控制台 I.T. Windows 操作系统 小技巧 程序设计 计算机
WSL Settings

访问WSL设置

向下滚动到“Windows Subsystem for Linux”部分。点击WSL选项下的“管理设置”。

启用调试控制台

在WSL设置窗口中,切换“启用调试控制台”选项为“开”。

wsl-enable-debug-console 在WSL中启用调试控制台 I.T. Windows 操作系统 小技巧 程序设计 计算机
为WSL启用调试控制台

重启WSL

启用后,通过在终端中运行wsl –shutdown或重启计算机来重启WSL。
这种方法更简单,不需要手动编辑配置文件,适合那些喜欢使用GUI方法的用户。

Windows操作系统

英文:Enabling the Debug Console for WSL2 (Windows Subsystem for Linux)

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迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现


数学中的迭代幂运算/重幂是什么?

迭代幂运算(重幂)是数学中的一种运算,涉及到反复进行幂次运算。它是超运算序列的一部分,该序列延伸了加法、乘法和幂运算。在迭代幂运算中,一个数自乘多次,直到达到指定的次数。

一个数a迭代幂的高度n通常表示为:tex_7f275feba9caa33491cc739d97613e41 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,也就是把n写在a的左上角,(也可以记作:a↑↑n)这表示a被迭代n次。

例如:

  • tex_809d19495ee2ad967edb956694773d96 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 (简单恒等式)
  • tex_b2971689df7256a7c315e159e8dceca6 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 (a自乘一次)
  • tex_185fcc3b7fe6daf47068d87ffd22f670 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 (a的幂次为a自乘)
  • tex_a932b7bb96225dc665bbe571f816002a 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,依此类推。

在迭代幂运算的上下文中,tex_b3ef97b6eba2428ee919c02c89d2c9ea 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 通常未定义或没有普遍共识。然而,一些数学惯例建议对于任何 tex_58c6653dfed174ea991f702adfb3e6f4 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 tex_2f1f5ed0eeff6d95cf9b145624dfb6af 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,类似于在幂运算中对任何非零的 tex_58c6653dfed174ea991f702adfb3e6f4 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 tex_5c135adeedf02dca7953a9719fb38fa2 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 的情况。

迭代幂运算示例

让我们评估 tex_a5f6729c6edbc3df5dae3c81efe128b2 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 (读作“2迭代到高度3”):

tex_c3974a6b51c4029486462ba28d7f5c17 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机
tex_38f3272f3cc8a02e84ceed576663756c 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机
因此 tex_a79a23ebbcc28f19e40a7b5604f3e748 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机

迭代幂/重幂运算的通用性质

  • 非交换性:迭代幂运算不是交换的,这意味着 tex_2bb7d37b96ba358da2a2c8024d02fe57 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机
  • 增长速度非常快:迭代幂运算增长非常快。即使是小数也会因为幂运算的快速增长而导致非常大的结果。

迭代幂运算/重幂在基础数学中较少见,但在某些高级数学领域中发挥作用,特别是在涉及极大数的领域,如大数理论和计算机科学中。

用 Python 计算迭代幂运算

以下是两个计算迭代幂运算的Python函数。第一个使用递归,第二个使用迭代。

在两个函数中,我们在开始时添加了对 n = 0 的检查。如果 n 为 0,则函数返回 1,否则继续处理。这种方式使函数能够按照任意数的迭代幂高为0时为1的惯例处理 n=0 的情况。

递归函数计算迭代幂

递归函数:此函数将自己调用,n 的高度递减1,直到达到1,此时返回基数a。这就实现了从上到下构建指数链的效果。

@lru.cache(None)  ## 缓存函数
def tetration_recursive(a, n):
    if n == 0:
        return 1
    if n == 1:
        return a
    return a ** tetration_recursive(a, n - 1)

递归计算迭代幂的函数理论上可以进行尾优化。在尾递归中,递归调用是函数中的最后一个操作,这样某些编译器或解释器可以通过重用相同的堆栈帧来优化调用堆栈的使用。这可以通过消除每个递归调用的额外堆栈帧需求来将空间复杂度降到 O(1)。

然而,当前的递归实现并不是尾递归的,因为递归调用嵌套在一个幂运算中:

return a ** tetration_recursive(a, n - 1)

这里,幂运算依赖于递归调用的结果,所以在完成当前调用之前必须计算出结果,从而阻止了尾递归优化。

迭代函数计算迭代幂

迭代函数:此函数使用 for 循环遍历高度 n,通过在每次迭代中更新幂运算的结果,来从下至上计算结果。

def tetration_iterative(a, n):
    if n == 0:
        return 1
    result = a
    for _ in range(1, n):
        result = a ** result
    return result

迭代幂算法的时间/空间复杂度

Python函数计算迭代幂的时间和空间复杂度取决于其递归或迭代实现。让我们分析两种实现。

递归函数的复杂度

时间复杂度:

  • 每次递归调用都会与之前的调用结果进行一次幂运算。
  • 总共有n-1次递归调用,所以该函数被调用了O(n)次。
  • 然而,像 tex_ad68cb15ab4e6c9d3aa23d421625d67a 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 的幂运算需要 tex_e6c0128be5c7d7501ff5a45664d688da 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 的时间。
  • 因此,对于较大的 n 值,由于幂次的增长,其时间复杂度会呈指数增长。
  • 这导致总的时间复杂度大约为 tex_61a94ff4b35f50421447e762bcc2b21e 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,有n层,这意味着增长速度非常快

空间复杂度:

  • 由于这是一个递归函数,每次调用都需要堆栈空间。
  • 递归的最大深度为 n,所以空间复杂度为 O(n)。
迭代函数的复杂度

时间复杂度:

  • 与递归版本一样,该函数迭代 n – 1 次
  • 每次迭代涉及计算 tex_58c6653dfed174ea991f702adfb3e6f4 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 的幂次,这个结果会呈指数增长。
  • 因此,时间复杂度也成为 tex_61a94ff4b35f50421447e762bcc2b21e 迭代幂运算/重幂的介绍与其Python代码实现 Python 学习笔记 数学 数学 程序设计 计算机 ,有n层,因为每一步都是指数级增长。

空间复杂度:

  • 此迭代版本仅需要少量额外空间用于 result 变量等,因此它的额外空间复杂度为 O(1)。
  • 然而,结果本身可能会变得非常大,如果 a 和 n 很大,可能需要大量内存来存储。

由于反复幂次的快速增长,这两种实现的时间复杂度都非常高,对于较大的值变得不可行。递归版本由于调用堆栈的使用空间复杂度为 O(n),而迭代版本的辅助空间复杂度为 O(1),但仍然需要处理极大数,这可能会间接影响内存使用。

英文:Tetration Operator in Math Simply Explained with Python Algorithms

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C/C++ 中的内存管理器(堆与栈)


最近面试的时候遇到这个问题。这个问题考你计算机的基本功。

在 C/C++ 中,内存管理是控制程序如何分配和管理其资源的关键方面。C/C++ 程序中的内存通常分为不同的区域:堆栈和堆是最主要的动态和自动内存分配区域。

ACM题解系列之 – 最小堆栈 (Min Stack)

stack C/C++ 中的内存管理器(堆与栈) 学习笔记 技术 程序员 程序设计 编程 计算机 软件工程 面试

Stack 栈

堆栈内存

  • 定义:堆栈内存用于静态(自动)内存分配。它是存储函数参数、本地变量和返回地址的地方。当调用一个函数时,一个新的内存块(称为堆栈帧)会被添加到堆栈的顶部。当函数返回时,该内存会被自动释放。
  • 分配:内存由系统自动管理——在变量超出作用域时自动分配和释放。无需人工干预。
  • 生命周期:受限于函数或代码块的作用域。一旦函数退出,内存将被释放。
  • 大小限制:堆栈的大小通常较小并由系统预定义,意味着大的分配可能导致堆栈溢出。
  • 访问速度:由于其后进先出(LIFO)的结构,堆栈内存访问速度更快。由于内存是连续的且可预测的,它允许快速访问。
  • 使用场景:局部变量、函数调用信息和固定大小的对象(数组、结构体)。

堆内存

  • 定义:堆内存用于动态内存分配,程序员使用 C 中的 malloc()、calloc()、free() 和 C++ 中的 new、delete 手动分配和释放内存。
  • 分配:内存在运行时分配,并且分配的生命周期由程序员手动控制。它可以持续存在,直到显式释放。
  • 生命周期:堆分配的对象的生命周期不受作用域的限制。内存将一直被使用,直到被释放为止。
  • 大小限制:堆通常比堆栈大,但取决于系统资源。不当处理可能导致内存泄漏(忘记释放分配的内存)或碎片化(内存使用效率低)。
  • 访问速度:堆内存的访问速度比堆栈慢,因为分配是分散的,动态分配涉及更多的开销。
  • 使用场景:如链表、等大数据结构,或在运行时确定大小的对象。

堆与栈的主要区别

特征 堆栈
内存大小 通常较小,预定义 通常较大,受系统资源限制
分配 自动,由编译器管理 手动,由程序员管理(使用 new、malloc 等)
释放 自动(函数退出时) 手动(使用 delete、free 等)
生命周期 限于函数/代码块作用域 可以持续,直到显式释放
速度 较快(连续内存) 较慢(分散内存,开销更大)
风险 堆栈溢出(如果超出大小限制) 内存泄漏和碎片化

堆栈分配示例

void function() {
    int x = 10; // 分配在堆栈上
} // x 会自动释放

堆分配示例

void function() {
    int* p = new int; // 分配在堆上
    *p = 10;
    delete p; // 必须手动释放
}

正确管理堆内存在 C/C++ 中非常重要,因为它可能导致与内存相关的错误,如内存泄漏或重复释放。理解堆和堆栈内存之间的差异有助于优化程序的性能和可靠性。

英文:The Memory Manager in C/C++ (Heap vs Stack)

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45 分钟模拟面试(编程、系统设计)+职业发展建议


许多大型科技公司(如 FANG:Facebook/Meta、Apple、Netflix、Google)以及微软等,在发出工作邀请之前,通常会进行多轮面试。这些面试通常包括编程/Coding、系统设计/System Design和行为评估/Behaviour,以考察文化契合度。

我提供 45 分钟的模拟面试,帮助您准备编码和系统设计环节。作为曾在亚马逊(AWS,S3 Object Lambda)担任面试官的我,将通过真实的练习环节为您提供指导。在编码模拟面试中,您将解决一到两个编程问题;而在系统设计模拟面试中,您需要在白板上设计一个可扩展的产品。

此外,我还提供 45 分钟的聊天时间,可以讨论任何话题,包括职业发展和建议。

我目前定价 60 英镑一小时,会员价是 55 英镑,毕竟时间就是金钱。而这也大概和我的时薪差不多。

如果您有兴趣,请点击此处

mocked-interviews 45 分钟模拟面试(编程、系统设计)+职业发展建议 微软 程序员 系统设计 资讯 面试

本人提供模拟面试(编程/系统设计)或/和 职业规划建议

PS:我发现 Buy Me a Coffee 这个创业点子很好,赞赏+集成了网上商店,很是方便,界面也很友好,感兴趣的可以通过这个链接来创建一个专属于你的页面,在为用户创作内容的同时也能很快捷的收到赞赏!

英文:45 Minute Mock Interview (Coding, System Design) + Career Development Advices

system-design-interview 45 分钟模拟面试(编程、系统设计)+职业发展建议 微软 程序员 系统设计 资讯 面试

系统设计面试 System Design Interview

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C++的 map 当键(Key)不存在的时候会发生什么?


面试流程(例如筛选)的早期阶段,一位 Google 招聘人员曾向我问过这个问题。

在C++中,当你使用std::map访问一个不存在的键时,行为取决于你是如何访问它的。

使用下标操作符 [] 访问时

如果键不存在,std::map 会默认插入一个该键的元素,并为其赋值为类型的默认值。比如,如果 map 的值类型是 int,那么它会插入该键并赋值为 0。

例子:

std::map<int, int> myMap;
int value = myMap[10]; // 如果键10不存在,会插入myMap[10] = 0

使用 at() 方法访问时

如果键不存在,at() 会抛出 std::out_of_range 异常。

例子:

std::map<int, int> myMap;
try {
    int value = myMap.at(10); // 如果键10不存在,会抛出异常
} catch (const std::out_of_range& e) {
    std::cout << "Key not found!" << std::endl;
}

使用 find() 方法

find() 方法不会修改 map,它返回一个迭代器。如果键不存在,它会返回 map.end()。

例子:

std::map<int, int> myMap;
auto it = myMap.find(10);
if (it == myMap.end()) {
    std::cout << "Key not found!" << std::endl;
} else {
    std::cout << "Value: " << it->second << std::endl;
}

C++ std::map 和 std::unordered_map的比较

std::unordered_map 处理不存在的键与 std::map 类似,但有一些差异,主要是因为它们内部的数据结构不同。

map 和 unordered_map 的区别:

  • 顺序:std::map 是有序的(内部实现为平衡树),所以元素会按键的顺序排列。而 std::unordered_map 是无序的,使用哈希表存储元素,因此没有特定的顺序。
  • 性能:std::unordered_map 通常有更快的平均访问时间(由于哈希结构,平均时间复杂度为 O(1)),而 std::map 的访问时间复杂度为 O(log n),因为其内部实现为树结构。然而,如果发生大量哈希冲突,unordered_map 在最坏情况下的时间复杂度可能是 O(n)。

总的来说,std::unordered_map 和 std::map 在处理不存在的键时,对于 []、at() 和 find() 的行为相似,但它们在顺序和性能方面存在差异。

总结

  • 使用 [] 访问时,如果键不存在,map 会插入一个新元素并赋予默认值。
  • 使用 at() 访问时,如果键不存在,会抛出异常。
  • 使用 find() 可以检查键是否存在,而不会修改 map。

英文:C++: Access a Non-existent Key in std::map or std::unordered_map

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回溯 = 深度优先搜索(DFS) + 剪枝


回溯 = DFS + 剪枝” 是一个对回溯算法简明且直观的描述。要理解这一点,我们可以先拆解这个等式中的几个关键概念。

深度优先搜索 (DFS)

DFS(Depth-First Search)是一种图或树的遍历算法,它从根节点开始,沿着一个分支深入到尽可能远的节点,直到达到叶子节点或无可拓展的节点,然后回溯到上一个节点继续搜索其他分支。这种搜索策略自然地适合解决需要遍历所有可能状态的问题,如组合、排列问题等。

剪枝/Pruning

剪枝(Pruning)是指在搜索过程中,提前排除不符合条件的分支,以减少计算量。剪枝的主要作用是在搜索的过程中,避免无谓的计算。通过某些条件判断,可以在尚未完全展开某些分支时就停止搜索,从而减少时间复杂度。例如,当我们知道一个分支肯定不会产生有效解时,可以提前终止该分支的搜索过程。

回溯算法/Backtracking

回溯算法可以看作是深度优先搜索DFS的一种特例或具体应用。它采用DFS的思想,在搜索的过程中尝试每一种可能的选择(通常是通过递归实现),并在发现某个选择不符合条件或已经无法产生有效解时,及时回退(即“回溯”),然后继续尝试其他选择。这种“试探—回溯”的过程就构成了回溯算法。

结合三者的理解

DFS 为回溯算法提供了基本的搜索框架,即从起点开始沿着一个分支深入探索;

剪枝 则是在DFS基础上增加的优化步骤,目的是减少无效状态的探索。

因此,“回溯 = DFS + 剪枝” 是对回溯算法的一种总结。它表明回溯算法不仅仅是简单的深度优先搜索,还通过剪枝来提升效率。剪枝使得回溯算法在解决很多问题时比单纯的DFS更加高效,尤其是在解空间很大的情况下,剪枝能够大幅减少计算量,从而使得问题求解变得可行。

例子:Alpha-beta 算法剪枝

Alpha-beta 剪枝可以看作是一种回溯算法,它通过剪枝技术增强了深度优先搜索算法。

alpha-beta-pruning 回溯 = 深度优先搜索(DFS) + 剪枝 ACM题解 程序设计 算法 编程

alpha-beta-pruning

Alpha-beta 剪枝:这是用于减少博弈论中极小极大算法中评估节点数量的一种技术。

回溯算法:Alpha-beta 剪枝确实可以被视为回溯的一种形式,因为它系统地探索潜在解决方案(在本例中为游戏动作)并修剪保证不会影响最终决策的路径。

深度优先搜索 (DFS):Alpha-beta 剪枝通常使用 DFS 对树结构进行操作,在回溯之前深入探索节点。

剪枝技术:Alpha-beta 剪枝的主要特征是“剪枝”部分,其中跳过不可能影响最终决策的树的分支。

英文:Backtracking Algorithm = Depth First Search + Pruning

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ECharts实现WordPress评论统计图

之前使用Google Charts在本站创建过统计图,不知是什么原因最近发现各种统计图都不显示,以为是不小心动了某个代码,于是重新修改了一次,问题依旧。想着可能是代码冲突或者GG被qiang的原因。本着有问题必须解决的态度,想到了EChart。

辞旧迎新

不经意间现在这台服务器已经用了5年,总的来说还算不错的,除了慢点,至少没出现过问题,不过看了下续费价格我就沉默了。新的服务器不只是价格美丽,配置方面也是秒杀我之前的服务器的。

获得最新Apache服务器访问记录的脚本


apache 服务器将访问请求记录在 /var/log/apache2 中,因此我们可以分析这个日志文件来找出最后的几个请求。

下面解析 apache2 服务器日志,并逐行打印请求。它基于 BASH 命令:tail 和 awk

#!/bin/bash 

NUMBER_OF_REQUESTS=50
LOG_FILES_PREFIX=/var/log/apache2/access

tail -n $NUMBER_OF_REQUESTS $LOG_FILES_PREFIX* | awk -F'"' '
    # 确保 IP 地址、请求和用户代理字段存在
    $1 ~ /^[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+/ && $2 ~ /^(GET|POST|HEAD|PUT|DELETE|OPTIONS|PATCH)/ && $6 != "" {
        split($1, part1, " ")
        ip = part1[1]
        split($2, request, " ")
        method = request[1]
        path = request[2]
        user_agent = $6
        print ip, path, user_agent
    }
'

示例输出(每行包含 IP 地址、URI/URL 和用户代理字符串):

last-few-access-apache2-logs 获得最新Apache服务器访问记录的脚本 BASH LINUX 程序设计 运维

通过 IP、URL 和用户代理向 Apache2 发送的最后几个请求

有了它,我们可以集成到 BASH 脚本中,当 CPU 平均负载较高时发送电子邮件通知,以帮助我们了解导致峰值的原因。

英文:How to Get the Last Requests to Apache2 Server?

本文一共 198 个汉字, 你数一下对不对.
获得最新Apache服务器访问记录的脚本. (AMP 移动加速版本)

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