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各种镜像源管理

pip镜像源

一般来说pip默认使用的源可能会比较慢,此时需要修改成国内的源

修改方法:

临时修改

  • 在命令后面添加如下参数即可将安装源换成阿里云

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    -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com

  • 只在当前命令中修改,以后想要使用时需要继续添加参数

  • 特别说明: 在阿里云的服务器上使用这个指令时效果非常明显

永久修改

  • 修改文件~/.pip/pip.conf内容, 如果没有该文件则新建一个

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    vim ~/.pip/pip.conf
    # write the following contents and save
    # the example is USTC
    [global]
    index-url = https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

  • 这个命令修改当前用户的默认pip命令镜像

镜像列表

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清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/ 
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/ 
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
  • 其中清华的比较常用

Ubuntu源

Linux一般默认使用自己系统的源,比如Ubuntu使用的就是自己的Ubuntu官网源

修改方法

  • 修改文件/etc/apt/source.list
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    sudo /vim/apt/source.list

    # write new image source
    # the example of aliyun
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
    deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse

    # update and upgrade
    sudo apt-get update
    sudo apt-get upgrade

镜像源列表

中科大源
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deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
163源
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deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
清华源
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deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse

Centos源

修改方法

  • 修改文件/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo
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    # backup
    sudo mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo_bak
    # create new config file
    # the example of aliyun, the config file could be downloaded from remote directly
    sudo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
    # update chche
    sudo yum makechche
    # update
    sudo -y update

镜像源列表

网易源
阿里源

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CNAME是什么

  • CNAME是DNS解析中的一种别名记录，允许同一个网站有两个不同的记录解析过去
  • CNAME在GitHub Pages中体现为可以将xxx.github.io的域名添加别名为自定义的域名（这个域名通常是自己买的，在域名那里也要配置解析到当前xxx.github.io）

GitHub Pages中使用CNAME时遇到的问题

  • 我们可以在GitHub账户中设置CNAME
  • 重新提交commit并推送数据到GitHub上后，之前设置的CNAME会被删除，需要重新设置，也就是说每次push操作后都需要重新设置
    • 这个问题在hexo d后也会出现

解决方案

  • 在当前项目的GitHub Pages对应的分支下面新建一个文件，命名为CNAME
  • 打开文件并新建一行为目标网站的域名（如果是中文域名则需要编码转换）
  • 在Hexo中，我们可以在source文件夹下面新建该文件
    • hexo generate时会将source文件夹下面的文件都拷贝到public文件夹下面

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本文总结一些可能误解或者需要注意的指令用法

总体概况总结

分支管理

  • 查看本地分支

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    git branch

  • 查看所有分支(包括远程)

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    git branch -a

  • 删除本地分支

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    git branch -d branch_name

  • 删除远程分支

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    git push origin :branch_name
    • 将空的东西推送到远程的branch_name分支，也就是删除远程分支

  • 新建本地分支

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    git fetch origin master:branch_name

    • fetch将远程分支拉取到本地的Repository中，但不修改本地工作目录，如果本地分支不存在，则新建分支

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      git pull origin master:branch_name

    • fetch将远程分支拉取到本地的Repository中，同时修改本地工作目录，如果本地分支不存在，则新建分支

  • 新建远程分支

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    git push origin master:branch_name
    • 将本地分支推送到远程，如果branch_name不存在，则新建分支

冲突管理

远程分支和本地分支有不同的commit

  • git pull和git push均产生reject异常

  • 使用下面语句拉取远程分支到本地old分支并合并

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    git fetch origin master:old
    git merge old
    • 上面两句等价于
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      git pull origin master:old

  • 如果能够快速合并，也就是相同文件没有同时被不同提交修改：

    • 上面的语句将弹出一个合并窗口提示输入合并这个操作(提交)的Comment，按照提示提交保存即可
    • 保存后自动生成一个以刚才的Comment命名的提交

  • 不能快速合并时

    • 上面的语句会提示我们哪些文件有合并冲突需要解决的
    • 我们需要根据提示找到并修改文件中冲突
    • 然后重新提交(像正常提交代码一样即可)
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      git add .
      git commit -m "  "

  • 合并完成后删除多余分支

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    git branch -d old

fetch和pull

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git pull == git fetch + git merge
git pull origin master:old == git fetch origin master:old + git merge old

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持续更新

位运算

用移位代替乘除法

  • 移位的效率远高于乘除法
  • 除以2时一般直接右移一位即可
  • 乘以2时一般直接左移一位即可

用位运算判断奇偶性

  • 将整数与1做与运算,值为1表示为奇数,为0表示为偶数

判断二进制数中1的个数

方法一: n=(n-1)&n
  • n = (n-1) & n 可以将二进制数n中的最后一位1变成0
  • 不停执行该语句,知道n为0,执行次数即二进制数n中1的数量
方法二: result=n&flag
  • flag初始化为与n相同的类型(二进制位数一致)
  • flag从1,2,4….,为2的次方数,即初始化为1,每次向左移动一位,直到flag为0为止(此时说明flag移位溢出了,n的每一位都进行过比较了)
  • 累计result为1的次数就是二进制数n中1的数量
错误方法: result=n&1
  • 这种方法不设置flag变量,每次将n左移一位,直到n为0
  • 当n为负数时会引发无线循环,所以此方法是错的

小数的精度

比较两个小数是否相等

  • 无论a,b类型是否相等(float, double),都不能直接使用==符号直接比较
  • 定义以下函数实现比较即可|a-b| < \(\epsilon\) (\(\epsilon\)是一个误差允许的极小值)
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    bool Equal(double num1, double, num2){
    	if(num1-num2 < 0.0000001 && num1-num2 > -0.0000001)
    		return true;
    	return flase;
    }

为什么存在精度问题

  • 因为十进制的小数存到内存时是二进制,此时有很多无线循环,但是二进制位数有限,所以有误差

  • 一般来说,double类型足以满足我们日常计算的精度,在无需很高精度时使用float可以减少内存占用

  • 实例:

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    double a = 0.9;
    float b = 0.9;
    if(a == (double)b)
    	printf("a==b is true")
    else
    	printf("a==b is flase")
    # output:
    a==b is false
    • 对于小数0.9,表示为二进制后小数部分是无线循环小数,在float类型时与double类型时由于保留的小数位不同,所以值不同

最大最小整数

最小负数

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# int
int INT_MIN = 0x80000000; //32位
# long
long LONG_MIN = 0x8000000000000000; //64位

最大正数

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# int
int INT_MAX = 0x7FFFFFFF; //32位
# long 
long LONG_MAX = 0x7FFFFFFFFFFFFFFF; //64位

第一要务:输入检查

  • 无论何时,函数实现的第一步都应该是检查输入是否合法

常见的检查

  • 指针:是否为空
  • 整数:是否满足条件(大于0,小于0等)
  • 多个整数之间的关系:是否满足大小关系等

访问数组时必须首先确认

  • 数组已初始化
  • 访问的Index没有超过数组

关于折半搜索和查找

  • 一般来说low从0开始,high从数组长度开始(注意，有时候high如果从len-1开始则可能造成无法访问到最后一个位置？)
    • 相关题目：LeetCode 35题 Search Insert Position

mid定义为(low + high)/2

  • 如果mid的定义如下

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    mid = (low + high) / 2

  • 那么每次查找结束时更新时应该作如下更新

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    low = mid + 1
    high = mid

  • 或者

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    low = mid + 1
    high = mid - 1

  • 如果此时使用下面的语句作为更新

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    low = mid
    • low == high - 1有low == mid,上面的式子将造成死循环

mid定义为(low + high + 1)/2

  • 如果mid的定义如下

    1
    mid = (low + high + 1) / 2

  • 那么每次查找结束时更新时应该作如下更新

    1
    2
    low = mid
    high = mid - 1

  • 或者

    1
    2
    low = mid + 1
    high = mid - 1

  • 如果使用下面的语句作为更新

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    high = mid
    • low == high - 1有high == mid,上面的式子将造成死循环

  • 二分查找相等的数时往往可以使用

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    low = mid + 1
    high = mid - 1

  • 但是查找的是当前数组不存在的节点的存放位置时要注意查找时

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    low = mid + 1
    high = mid
    • 这样确保i和j退出时相等
    • 相关题目：LeetCode 35 Search Insert Position

相关题目

  • 详细情况参考LeetCode 34题 Find First and Last Position of Element in Sorted Array

深度优先遍历和回溯法的异同

  • 深度优先方法(DFS, Depth First Search)使用栈实现,广度优先方法(BFS, Breadth First Search)使用队列实现

  • 一般来说在树中遍历时才有深度优先搜索这种说法，不然比如数组的全部组合遍历都叫做回溯法，而不是DFS

  • 对于树而言，回溯法也是遵循深度优先遍历原则实现的

  • 回溯法可以访问已经访问过的节点，而深度优先一般来说不会再访问已经访问过的节点

  • DFS是把所有可能的情况考虑到就行了，但回溯法可能会重视访问节点的顺序[LeetCode 79 Word Search]

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    def solution(nums):
    	path, result = [], []
    	* 如果nums含有重复元素，需要重新排序
    	def backtrace(index):
    	    if 满足存储条件:
    	    	result.append(path[:])
    		if 不需要继续迭代:
    			return
    	    * 迭代访问内部节点(不同情况访问方式不同，详情看下面)
    	    * 一种简单的可能是
    	    for i in range(*视具体情况变化):
    	    	* 如果nums含有重复元素，需要判断是否跳过(如果nums当前节点与上一个节点重复，则跳过)
    	    	path.append(nums[i])
    	    	* 不同情况不同回溯方式
    	    		* 当path里面不能重复访问同一元素时
    	    			* backtrace(i+1)
    	    		* 当path里面能重复访问同一元素时
    	    			* backtrace(i)
    	    	path.pop()
    	backtrace(0)
    	return result

  • 特殊情况，如果path不能访问同一元素而且不同顺序相同元素算是不同路径的时候，我们可能必须使用rest对象在迭代中记录当前未被访问的对象

    • 此时由于不同顺序相同元素算是不同路径，所以我们不能用每次只能向前访问的方法来实现去除重复(及[index:], 这种每次只能向前访问的方法会将先[a, b], [b, a]视为重复而去除，只保留[a, b]当(a < b时))

关于递归函数内部的节点访问方式

其实在使用回溯法访问一个数组时，可以考虑这个我们在访问一棵树，从空节点开始，然后每次迭代所有符合的子节点

| 路径是否可以访问同一节点多次 | 顺序不同节点相同是否算不同路径 | 原始数组中是否包含重复元素 | 预处理 |每一层迭代代码 |
| :——: | :——: | :——: | :——: |
| 是 | 是 | 是 | data.sort() | for i in [:]:
  if与前一个相等:
    continue
  visit(i)
  backtrace()
最后移除重复路径|
| 是 | 是 | 否 | - | for i in [:]:
  visit(i)
  backtrace() [待更新]|
| 是 | 否 | 是 | data.sort() | for i in [index:]:
  if与前一个相等:
    continue
  visit(i)
  backtrace(i)
最后移除重复路径|
| 是 | 否 | 否 | - | for i in [index:]:
  visit(i)
  backtrace(i)|
| 否 | 是 | 是 | data.sort()
rest存储剩余元素| for i in rest:
  if与前一个相等:
    continue
  visit(i)
  backtrace(rest-i)|
| 否 | 是 | 否 | rest存储剩余元素 | for i in rest:
  visit(i)
  backtrace(rest-i) |
| 否 | 否 | 是 | data.sort() | for i in [index:]:
  if与前一个相等:
    continue
  visit(i)
  backtrace(i+1) |
| 否 | 否 | 否 | - | for i in [index:]:
  visit(i)
  backtrace(i+1)|

相关理解

  • 当节点相同顺序不同是相同路径时，使用每次迭代只向后而不向前访问的方式可以避免重复(因为先a后b,与先b后a重复)

    • 路径可含有重复节点时，向后迭代从当前节点开始，包括当前节点backtrace(i)
    • 路径不可包含重复节点时，向后迭代从当前节点的下一个开始，不包括当前节点backtrace(i+1)

  • 当路径不可包含重复节点时，还可使用rest存储尚未访问的节点或每次迭代时只向后即可解决问题

  • 当数组中包含重复节点时，可以现将其排序，然后在迭代时跳过与前一个节点相同的节点

  • 一个万能的写法是：

    • 每次迭代访问所有节点
    • 将所有符合条件的路径加入结果
    • 最后将重复路径删除即可

  • 1，3这两种情况实际中很少出现，我们不能提前用某种算法确保加入的数据不重复,这时需要我们最终从result中去除重复的(或者每次都查看result中是否有与当前路径相同的路径)

    • 第1，3两种情况中，即使我们保证访问顺序完全相同的路径不会重复出现，但是由于数组中可能有重复值,且每个元素可能被访问多次
      • 比如[2,1,1]中，容易造成同一个元素a[1]被访问两次的到的[1,1]路径与两个元素a[1],a[2]分别被访问一次得到的[1,1]路径结果完全相同，此时我们只能通过最终手段保证返回结果中路径的唯一性
    • 保证路径的唯一性在Python中可以使用将路径转换为tuple(path)的方式实现路径的比较,且可以放入set中
    • 第1, 3两种情况的不同之处在于第1种情况中不同顺序的路径是不同的,所以无需对路径进行排序,第3种情况中不同顺序相同结点的路径也是相同结点,则需要先对路径进行排序,再转换为tuple才行

  • 第4种情况对应LeetCode 39 Combination Sum

  • 第7种情况对应LeetCode 40 Combination Sum II

  • 第8种情况对应LeetCode 216 Combination Sum III

  • 第5种情况对应LeetCode 47 Permutations II

对列表中数字列表的排序

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List[List[number]]

  • 找出所有列表的所有数中最大的数M

  • 定义一个函数,用一个M+1进制的数对每个内层列表进行映射表示

    • 系数:

      • 需要递增排序的位前面系数为1
      • 需要递减排序的位前面系数为-1
      • 无需排序的位前面系数为0

    • 示例:

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      def key(x):
      	return x[0]*(M+1)**3 - x[1]*(M+1)**2 - x[2]*(M+1) + x[3]
      • 对第一和第四位按照递增排序,第二和第三位按照递减排序

  • 映射函数定义后可以使用sort函数排序

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    l.sort(key=key)

  • 也可以使用lambda函数定义

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    l.sort(key=lambda x: x[0]*(M+1)**3 - x[1]*(M+1)**2 - x[2]*(M+1) + x[3])

使用 memo 存储中间结果

memo可理解为备忘录,但是和传统的备忘录设计模式有一定区别,后者的目标是恢复对象之前的某个状态,前者的目标更应该理解为动态规划的思想dp存储计算中间值

  • 对某些可能会多次被求解的子空间(子数组,子集等), 且子空间能够独立的情况
    • 这种题目对应一般可以使用DFS求解,但是由于子空间能够独立,使用DFS会多次求解子空间,从而产生超时的情况
    • 子空间能够独立的就应该使用memo
  • 如果能够唯一标识(能作为字典的Key值)这些空间数据,即可使用memo存储
  • memo 为一个已子空间唯一标识为 Key, 子空间的对应求解结果为Value
  • 相关题目: LeetCode 140, Word Break II

在使用特殊字符节省空间

  • 在使用DFS搜索空间中的路径时,往往需要记录访问过的点,不能重复访问
  • 常用的做法是开辟一个新的相同大小的visited数组,记录是否访问过当前结点
  • 一种更好的做法是每次记录当前结点的值, 然后修改为一个特殊字符, DFS 完成后恢复成原始字符, 这种做法无需开辟新的空间

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Maven配置

  • maven默认配置路径为~/.m2/settings.xml,
  • 默认项目路径为~/.m2/repository
  • maven包版本号检索:https://mvnrepository.com/

Maven不能下载的包

某些包无法通过maven自动下载

  • 即使他们在https://mvnrepository.com/ 中能搜到对应版本号
  • 此时一种解决方案是下载包,对应在~/.m2/repository路径下创建包名和版本号相对应的文件夹,并且拷贝jar到对应的路径下
    • 下面是一个例子
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      # 包信息
          <groupId>org.springframework.boot</groupId>
          <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
          <version>2.1.6.RELEASE</version>
      # 存储到本地
      	~/.m2/repository/org/springframework/boot/spring-boot-starter-jdbc/2.1.6.RELEASE/spring-boot-starter-jdbc-2.1.6.RELEASE.jar