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CyC2018 2018-04-05 14:13:14 +08:00
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commit 73bb201a61
6 changed files with 47 additions and 24 deletions

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@ -4231,6 +4231,33 @@ public ListNode deleteDuplicates(ListNode head) {
}
```
**删除链表的倒数第 n 个节点**
[Leetcode : 19. Remove Nth Node From End of List (Medium)](https://leetcode.com/problems/remove-nth-node-from-end-of-list/description/)
```html
Given linked list: 1->2->3->4->5, and n = 2.
After removing the second node from the end, the linked list becomes 1->2->3->5.
```
```java
public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {
ListNode newHead = new ListNode(-1);
newHead.next = head;
ListNode fast = newHead;
while (n-- > 0) {
fast = fast.next;
}
ListNode slow = newHead;
while (fast.next != null) {
fast = fast.next;
slow = slow.next;
}
slow.next = slow.next.next;
return newHead.next;
}
```
**交换链表中的相邻结点**
[Leetcode : 24. Swap Nodes in Pairs (Medium)](https://leetcode.com/problems/swap-nodes-in-pairs/description/)

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@ -330,7 +330,7 @@ FROM mytable
可以对同一分组数据使用汇总函数进行处理,例如求分组数据的平均值等。
指定的分组字段除了能让数组按该字段进行分组,也可以按该字段进行排序,例如按 col 字段排序并分组数据:
指定的分组字段除了能按该字段进行分组,也可以按该字段进行排序,例如按 col 字段排序并分组数据:
```sql
SELECT col, COUNT(*) AS num
@ -338,6 +338,15 @@ FROM mytable
GROUP BY col;
```
GROUP BY 是按照分组字段进行排序ORDER BY 也可以以汇总字段来进行排序。
```sql
SELECT col, COUNT(*) AS num
FROM mytable
GROUP BY col
ORDER BY num;
```
WHERE 过滤行HAVING 过滤分组。行过滤应当先与分组过滤;
```sql
@ -348,19 +357,10 @@ GROUP BY col
HAVING COUNT(*) >= 2;
```
GROUP BY 的排序结果为分组字段,而 ORDER BY 也可以以聚集字段来进行排序。
```sql
SELECT col, COUNT(*) AS num
FROM mytable
GROUP BY col
ORDER BY num;
```
分组规定:
1. GROUP BY 子句出现在 WHERE 子句之后ORDER BY 子句之前;
2. 除了汇总计算语句的字段外SELECT 语句中的每一字段都必须在 GROUP BY 子句中给出;
2. 除了汇总字段外SELECT 语句中的每一字段都必须在 GROUP BY 子句中给出;
3. NULL 的行会单独分为一组;
4. 大多数 SQL 实现不支持 GROUP BY 列具有可变长度的数据类型。
@ -374,7 +374,7 @@ ORDER BY num;
SELECT *
FROM mytable1
WHERE col1 IN (SELECT col2
FROM mytable2);
FROM mytable2);
```
下面的语句可以检索出客户的订单数量,子查询语句会对第一个查询检索出的每个客户执行一次:
@ -390,7 +390,7 @@ ORDER BY cust_name;
# 十五、连接
连接用于连接多个表,使用 JOIN 关键字,并且条件语句使用 ON 而不是 Where
连接用于连接多个表,使用 JOIN 关键字,并且条件语句使用 ON 而不是 WHERE
连接可以替换子查询,并且比子查询的效率一般会更快。
@ -463,8 +463,8 @@ from employee natural join department;
```sql
select Customers.cust_id, Orders.order_num
from Customers left outer join Orders
on Customers.cust_id = Orders.curt_id;
from Customers left outer join Orders
on Customers.cust_id = Orders.curt_id;
```
如果需要统计顾客的订单数,使用聚集函数。
@ -522,9 +522,7 @@ WHERE col5 = val;
## 使用存储过程的好处
1. 代码封装,保证了一定的安全性;
2. 代码复用;
3. 由于是预先编译,因此具有很高的性能。
## 创建存储过程

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@ -58,7 +58,7 @@ Two-phase Commit2PC
<div align="center"> <img src="../pics//3f5bba4b-7813-4aea-b578-970c7e3f6bf3.jpg"/> </div><br>
如果 Acceptor 接到一个提议请求,包含的提议为 [n2, v2],并且之前已经接收过提议 [n1, v1]。如果 n1 > n2那么就丢弃该提议请求否则发送提议响应该提议响应包含之前已经接收过的提议 [n1, v1],设置当前接收到的提议为 [n2, v2],并且保证以后不会再接受序号小于 n2 的提议。
如果 Acceptor 接到一个提议请求,包含的提议为 [n2, v2],并且之前已经接收过提议 [n1, v1]。如果 n1 > n2那么就丢弃该提议请求否则发送提议响应该提议响应包含之前已经接收过的提议 [n1, v1],设置当前接收到的提议为 [n2, v2],并且保证以后不会再接受序号小于 n2 的提议。
如下图Acceptor Z 收到 Proposer A 发来的 [n=2, v=8] 的提议请求,由于之前已经接收过 [n=4, v=5] 的提议,并且 n > 2因此就抛弃该提议请求Acceptor X 收到 Proposer B 发来的 [n=4, v=5] 的提议请求,因为之前接收到的提议为 [n=2, v=8],并且 2 <= 4因此就发送 [n=2, v=8] 的提议响应,设置当前接收到的提议为 [n=4, v=5],并且保证以后不会再接受序号小于 4 的提议。Acceptor Y 类似。
@ -66,7 +66,7 @@ Two-phase Commit2PC
当一个 Proposer 接收到超过一半 Acceptor 的提议响应时,就可以发送接受请求。
Proposer A 接到两个提议响应之后,就发送 [n=2, v=8] 接受请求。该接受请求会被所有 Acceptor 丢弃,因为此时所有 Acceptor 都保证不接受序号小于 4 的提议。
Proposer A 接到两个提议响应之后,就发送 [n=2, v=8] 接受请求。该接受请求会被所有 Acceptor 丢弃,因为此时所有 Acceptor 都保证不接受序号小于 4 的提议。
Proposer B 过后也收到了两个提议响应,因此也开始发送接受请求。需要注意的是,接受请求的 v 需要取它收到的最大 v 值,也就是 8。因此它发送 [n=4, v=8] 的接受请求。

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@ -59,7 +59,7 @@
#### 2.1 消息处理模型
(一)点对点
(一)消息队列
<div align="center"> <img src="../pics//96b63e13-e2d8-4ddb-9aa1-a38959ca96e5.jpg" width="700"/> </div><br>

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@ -311,8 +311,6 @@ InnoDB 的 MVCC 使用到的快照存储在 Undo 日志中,该日志通过回
## 快照读与当前读
快照读读指的是而当前读指的是
### 1. 当前读
读取最新的数据。
@ -335,8 +333,6 @@ update ;
delete;
```
# 六、Next-Key Locks
Next-Key Locks 也是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。MVCC 不能解决幻读的问题Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读隔离级别下MVCC + Next-Key Locks就可以防止幻读的出现。

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@ -206,6 +206,8 @@ a.+c
**|** 是或元字符,它把左边和右边所有的部分都看成单独的两个部分,两个部分只要有一个匹配就行。
**正则表达式**
```
(19|20)\d{2}
```