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HashMap 的线程安全性是多线程编程中的一个重要问题，下面我将为你详细解答，并探讨线程安全 HashMap 的设计方案。 # 🔒 HashMap 的线程安全性分析 ## HashMap 的非线程安全本质 HashMap 在设计上**不是线程安全**的。当多个线程同时访问和修改同一个 HashMap 实例时，会导致不可预知的行为。 ### 并发环境下的主要问题： - **数据竞争**：多个线程同时执行 put/remove 操作可能导致数据丢失或覆盖 - **死循环**：在扩容过程中，多线程可能导致链表形成环，引发 CPU 100% 问题 - **大小不一致**：size() 方法返回的结果可能不准确 ### 特例分析 需要注意的是，当 HashMap 作为**方法内的局部变量**，且每个线程拥有独立实例时，不存在线程安全问题。 # 🛠️ 实现线程安全 HashMap 的设计方案 #...

### 🌲 Trie树的核心特性 Trie树有三个基本性质： 1. **根节点不包含字符**，它作为所有字符串的起点。 2. 从根节点到任意一个节点的路径上，经过的所有字符连接起来，就是该节点对应的字符串（或前缀）。 3. 每个节点的所有子节点所包含的字符都互不相同。 它的核心思想是 **空间换时间**，通过将字符串的公共前缀合并存储，避免了大量无谓的字符串比较，使得查询效率在很多情况下优于哈希表。 ### 🧱 结构与基本操作 一个典型的Trie树节点（TrieNode）通常包含两部分信息： * **子节点指针**：可以是固定大小的数组（如处理26个小写英文字母时使用长度为26的数组）或更灵活的映射（如`Map`），用于指向下一个字符节点。 * **结束标记**：一个布尔值（如`isEndOfWord`），标记从根节点到当前节点的路径是否构成了一个完整的单词（而不仅仅是前缀）。...

评论系统是内容平台和社交应用的核心功能之一，而脏词过滤是保障内容安全、维护社区氛围的关键技术。本文将详细介绍如何在SpringBoot中实现一个**高性能、支持动态更新**的脏词过滤系统。 ## 一、背景与需求分析 随着Web应用的发展，用户生成内容（UGC）面临着严峻的内容安全挑战。脏词过滤系统需要满足以下核心需求： - **高性能**：处理海量用户评论时不能成为系统瓶颈 - **动态更新**：脏词库需要支持实时更新，无需重启服务 - **准确性**：准确识别敏感词，同时控制误判率 - **灵活性**：支持多种处理策略（替换、拒绝、审核） ## 二、核心技术选型：为何选择DFA算法？ 在脏词过滤场景下，**DFA（确定有限状态自动机）算法**相比传统方法有显著优势。 ### 2.1 传统方法的瓶颈 - **暴力匹配**：遍历每个脏词检查文本是否包含，时间复杂度O(n*m)，随脏词数量增加...

在MySQL开发中，除了计数场景，深度分页（即`LIMIT offset, size`中`offset`值极大的分页查询）也是高频遇到的性能问题。比如“查询第1000页数据，每页10条”（`LIMIT 9990, 10`），常会出现查询缓慢的情况。下面详细讲解深度分页的问题根源及解决方案。 ### 1. 深度分页的问题根源 先明确常规分页的实现方式：使用`LIMIT offset, size`，其中`offset`表示跳过前N条数据，`size`表示取N条数据。 问题核心：当`offset`极大时（如9990），MySQL需要先扫描并跳过前9990条数据，再取10条数据。即使查询条件有索引，也需要遍历索引到第9990条位置，才能定位到目标数据，导致IO开销大、查询效率低。 示例（低效查询）： ```sql -- 查询第1000页数据，每页10条，offset=9990 SELECT id,...

在MySQL开发中，计数是高频操作，而`count(*)`、`count(1)`和`count(字段名)`这三种常见的计数方式，常常让开发者混淆——它们的计数结果是否一致？执行效率有差异吗？该如何选择？本文将从核心逻辑、具体区别、效率对比、实践建议四个维度，彻底讲清三者的差异，帮你避开使用误区。 ## 一、先明确核心：count()函数的本质 首先要厘清一个基础认知：`count()`是MySQL的聚合函数，核心作用是**统计查询结果集中符合条件的行数**。三者的差异根源，在于「统计范围」和「MySQL对其的优化逻辑」不同，而非函数本身的功能差异。 ## 二、三者的具体区别：逻辑+示例验证 为了更直观地对比，我们先创建一张测试表并插入测试数据（包含NULL值，模拟真实业务场景）： ```sql -- 创建测试表 CREATE TABLE test_count ( id INT COMMEN...

# 二分查找的两种核心类型：精准查找与近似查找（Java实现与场景分析） ## 前言 二分查找（Binary Search）作为有序数组的高效查找算法，其时间复杂度为O(log n)，远优于线性查找的O(n)。根据查找需求的不同，二分查找可分为两大核心类型：**精准查找**与**近似查找**。精准查找是二分查找的原始形态，专注于判断目标值是否存在并返回其精确索引；近似查找则是精准查找的扩展，用于在目标值不存在时，找到与目标值最接近的元素，满足实际业务中的模糊匹配需求。本文将详细讲解这两种查找类型的原理、Java实现及适用场景。 ## 一、 精准查找（Exact Binary Search） ### 1.

本文将详细介绍如何在 Vue3 应用中实现版本更新后浏览器自动加载最新内容的完整方案，涵盖构建优化、缓存策略与版本控制的各个方面。 ## 1. 构建工具配置：静态资源哈希命名 在 Vue3 项目中，使用 Vite 或 Webpack 等构建工具为静态资源生成带哈希值的文件名是版本控制的基础。当文件内容变化时，哈希值会更新，浏览器会因 URL 不同而重新加载资源。 ### Vite 配置示例 ```js // vite.config.js export default defineConfig({ build: { rollupOptions: { output: { entryFileNames: `assets/[name]-[hash].js`, chunkFileNames: `assets/[name]-[hash].js`, assetFileNames:...

### **1. 核心思想** 二分算法是一种高效的搜索算法，适用于**有序数组**，通过**分治策略**逐步缩小搜索范围。其核心思想是： - 将数组分为两半，比较目标值与中间元素的大小关系； - 根据比较结果，决定继续在左半部分或右半部分搜索； - 重复此过程，直到找到目标值或确定其不存在。 --- ### **2. 使用前提** - **数组必须有序**（升序或降序）。 - 适用于静态数据（无需频繁插入/删除），因动态数据维护有序性成本较高。 --- ### **3. 算法步骤** 以升序数组为例，查找目标值 `target`： 1. **初始化**：定义两个指针 `low`（起始位置）和 `high`（结束位置）。 - 通常 `low = 0`，`high = 数组长度 - 1`。 2. **循环条件**：当 `low <= high` 时继续循环。 3.

# Spring Boot 如何避免用户重复下单（多次下单未支付，占用库存）？—— 面试题详解 在高并发电商系统中，一个常见的问题是：**用户短时间内多次点击“下单”按钮，生成多个未支付订单，导致库存被无效占用，影响其他用户购买**。这不仅浪费系统资源，还可能引发超卖或库存不足的问题。 本文将围绕 **Spring Boot 技术栈**，从原理、方案设计到代码实现，详细讲解如何有效防止用户重复下单，并形成一套可落地的解决方案。 --- ## 一、问题场景还原（面试题背景） > **面试官提问**： > “在我们的电商平台中，经常有用户在未支付的情况下多次点击下单按钮，造成多个待支付订单和库存锁定。请问你如何在 Spring Boot 项目中解决这个问题？” 这是一个典型的 **幂等性 + 库存管理 + 分布式锁** 综合问题。 --- ## 二、核心思路分析 要解决重复下单问题，需从以下维...