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  • Offer(Python多种思路实现):斐波那契数列
    千次阅读
    2020-02-22 01:28:45

    剑指Offer(Python多种思路实现):斐波那契数列

    面试10题:

    题目:大家都知道斐波那契数列,现在要求输入一个整数n,请你输出斐波那契数列的第n项。n<=39

     n=0时,f(n)=0 n=1时,f(n)=1 n>1时,f(n)=f(n-1)+f(n-2)

    解题思路一:基于循环【推荐】

    # 基于循环【推荐】
    class Solution:
        def Fibonacci(self, n):
            small, big=0, 1
    
            if n<=0:    return 0
            if n==1:    return 1
            for i in range(2, n+1):
                small, big = big, small+big
            return small

    解题思路二:基于递归

    class Solution:
        def Fibonacci(self, n):
            # write code here
            if n<=0:
                return 0
            elif n==1:
                return 1
            return self.Fibonacci(n-1)+self.Fibonacci(n-2)

     题目拓展2:变态跳台阶

    一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。

    # 变态跳台阶
    class Solution:
        def jumpFloorII(self, number):
            # write code here
            if number<=0:
                return 0
            return 2**(number-1)

    题目拓展3:矩形覆盖

    我们可以用2*1的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形,总共有多少种方法? 

    # 矩形覆盖
    class Solution:
        def rectCover(self, n):
            if n<=0:    return 0
            if n==1:    return 1
            if n==2:    return 2
            small, big = 1, 2
            for i in range(3, n+1):
                small, big = big, small+big
            return small

     

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    5W2H分析法又叫七问分析法,是二战中美国陆军兵器修理部首创。62616964757a686964616fe78988e69d8331333431363636

    其简单、方便、易于理解、富有启发意义,广泛用于企业管理和技术活动,对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的疏漏。

    5W2H分析法的发明者用五个以W开头的英语单词和两个以H开头的英语单词进行设问,从而可以发现解决问题的线索,寻找发明思路,进行设计构思,从而搞出新的发明项目,这就叫做5W2H法。

    1、WHAT:这是什么?我的目的是什么?

    2、WHY:我为什么要做?我可不可以不做?

    3、WHO:由谁来做?

    4、WHEN:何时?在什么时间做?什么时机最适宜?

    5、WHERE:何地?在什么地方做?

    6、HOW:怎么做?怎么提高效率?怎么实施?方法是什么?

    7、HOW MUCH:做多少?做到什么程度?数量如何?质量水平如何?

    扩展资料:

    5W2H分析法的优势

    如果现行的做法或产品经过七个问题的审核已无懈可击,便可认为这一做法或产品可取。如果七个问题中有一个答复不能令人满意,则表示这方面有改进余地。如果哪方面的答复有独创的优点,则可以扩大产品这方面的效用。新产品已经克服原产品的缺点,扩大原产品独特优点的效用。

    5W2H分析法可以准确界定、清晰表述问题,提高工作效率。有效掌控事件的本质,完全地抓住了事件的主骨架,把事件打回原形思考。简单、方便,易于理解、使用,富有启发意义。有助于思路的条理化,杜绝盲目性。有助于全面思考问题,从而避免在流程设计中遗漏项目。

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  • JVM调优,基本思路什么

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    jvm调优主要是针对垃圾收集器的收集性能优化,令运行在虚拟机上的应用能够使用更少的内存以及延迟获取更大的吞吐量。

    1、性能定义
    要查找和评估器性能瓶颈,首先要知道性能定义,对于jvm调优来说,我们需要知道以下三个定义属性,依作为评估基础:
    吞吐量:重要指标之一,是指不考虑垃圾收集引起的停顿时间或内存消耗,垃圾收集器能支撑应用达到的最高性能指标。
    延迟:其度量标准是缩短由于垃圾啊收集引起的停顿时间或者完全消除因垃圾收集所引起的停顿,避免应用运行时发生抖动。
    内存占用:垃圾收集器流畅运行所需要 的内存数量。
    这三个属性中,其中一个任何一个属性性能的提高,几乎都是以另外一个或者两个属性性能的损失作代价,不可兼得,具体某一个属性或者两个属性的性能对应用来说比较重要,要基于应用的业务需求来确定。

    2、性能调优原则
    在调优过程中,我们应该谨记以下3个原则,以便帮助我们更轻松的完成垃圾收集的调优,从而达到应用程序的性能要求。
    2.1MinorGC回收原则: 每次minor GC 都要尽可能多的收集垃圾对象。以减少应用程序发生Full GC的频率。
    2.2GC内存最大化原则:处理吞吐量和延迟问题时候,垃圾处理器能使用的内存越大,垃圾收集的效果越好,应用程序也会越来越流畅。
    2.3GC调优3选2原则: 在性能属性里面,吞吐量、延迟、内存占用,我们只能选择其中两个进行调优,不可三者兼得。

    1、系统延迟需求
    在调优之前,我们需要知道系统的延迟需求是那些,以及对应的延迟可调优指标是那些。
    应用程序可接受的平均停滞时间: 此时间与测量的Minor GC持续时间进行比较。
    可接受的Minor GC频率:Minor GC的频率与可容忍的值进行比较。
    可接受的最大停顿时间: 最大停顿时间与最差情况下FullGC的持续时间进行比较。
    可接受的最大停顿发生的频率:基本就是FullGC的频率。
    以上中,平均停滞时间和最大停顿时间,对用户体验最为重要,可以多关注。

    基于以上的要求,我们需要统计以下数据:
    MinorGC的持续时间;
    统计MinorGC的次数;
    FullGC的最差持续时间;
    最差情况下,FullGC的频率;

    2、优化新生代的大小
    比如如上的gc日志中,我们可以看到Minor GC的平均持续时间=0.069秒,MinorGC 的频率为0.389秒一次。
    如果,我们系统的设置的平均停滞时间为50ms,当前的69ms明显是太长了,就需要调整。
    我们知道新生代空间越大,Minor GC的GC时间越长,频率越低。
    如果想减少其持续时长,就需要减少其空间大小。
    如果想减小其频率,就需要加大其空间大小。
    为了降低改变新生代的大小对其他区域的最小影响。在改变新生代空间大小的时候,尽量保持老年代空间的大小。
    比如此次减少了新生代空间10%的大小,应该保持老年代和持代的大小不变化,第一步调优后的参数如下变化:
    java -Xms359m -Xmx359m -Xmn126m -XX:PermSize=5m -XX:MaxPermSize=5m
    新生代的大小有140m变为126,堆大小顺应变化,此时老年代是没有变化的。

    3、优化老年代的大小
    同上一步一样,在优化之前,也需要采集gc日志的数据。此次我们关注的是FullGC的持续时间和频率。
    可以调整老年代的大小来调整FullGC的频率

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