最近在看python rq的源码，发现它使用了redis pipeline的功能，下面通过文档入手，学习它的原理。

redis网络模型

redis使用的是client-server类型的网络模型，client每个请求便会阻塞等待server响应，server收到请求、处理请求、发送响应给client。很多时候是需要取回多个key，如果client请求1K次，每次的RTT（Round Trip Time）是20ms，那么需要20s才能完成。

目前（2019.5.18）Vscode remote功能还不是正式的功能，需要下载vscode insiders版本。
下载链接：https://code.visualstudio.com/insiders/

建立多线程环境

python只有在运行module thread的start_new_thread方法后会启动多线程模式，即创建GIL锁。start_new_thread对应的实现是threadmdule.c里的thread_PyThread_start_new_thread，这个函数首先完成下面操作：

题目解析

题目要求实现一个LFU Cache，提供put、get两个操作。LFU就是 Least Frequently Used，也就是对每个key都会对它的操作进行计数count，但容器满了以后，把count最小的那个数删掉（如果最小的count有两个元素，那么按LRU来选择，即最早添加的删除）。
之所以它是hard，主要是因为它要求get和put的操作为O(1)。在LRU那道题里面使用一个list来保存所有的元素，使用unordered_map来保存key对应的list节点。现在需要保存key对应的count，以及根据count快速找到list节点。

https://leetcode.com/problems/stream-of-characters/description/

前期准备

1. 一台root的安卓手机
2. android版的tcpdump，下载地址：https://www.androidtcpdump.com/android-tcpdump/downloads

https://leetcode.com/problems/maximum-sum-of-two-non-overlapping-subarrays

题目解析

这道题是LCS（最长公共子序列）的数组版本，LCS资料都很多，本题的状态转移公式是:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1 while A[i] == B[j] or dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) while A[i] != B[j]

题目解析

这道题最难的地方我觉得是题目意思不好理解- -，题目的意思的就是给你一个用数字代表颜色的地图，然后再给你一个坐标[row, col]，把坐标所在格子连通的其他格子看成一整块（component），把这个整块的边界变为新的颜色。

题目解析

题目的意思是给一个数组，找到里面最长的等差数列（子序列， 不要求紧邻）。

解答

既然是等差数列，那么首先要找到的是差值d，这个差值需要两个数的差值，那么用两个for来遍历所有可能的d，然后再使用这个d来找到之后的数（也就是再用一个for），因为这样时间复杂度比较高，故使用unordered_set来保存所有数，之后的数可以直接查询到
时间复杂度O(n^3)

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class Solution {
public:
    int longestArithSeqLength(vector<int>& A) {
        unordered_set<int> a;
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
            a.insert(A[i]);    
        }
        for (int i = 0; i < A.size()-1; i++) {
            for (int j = i+1; j < A.size(); j++) {
                int d = A[j] - A[i];

                result = max(result, 2);
                int temp = A[j] + d;
                if (a.count(temp) == 0) continue;
                int temp_count = 2;

                for (int k = j+1; k < A.size(); k++) {
                    if (A[k] == temp) {
                        temp_count++;
                        temp += d;
                    }
                }
                result = max(temp_count, result);
            }    
        }
        return result;
    }
};