分类 - 数据结构与算法

「算法工程师」做的这个「算法」，和「数据结构与算法」中的这个「算法」完全是两码事， 免得⼀些初学同学误解。 对前者来说，重点在数学建模和调参经验，计算机真就只是拿来做计算的工具而已；而后者的重点是计算机思维，需要你能够站在计算机的视角，抽象、化简实际问题，然后用合理的数据结构去解决问题。

在业务开发中，如果遇到并发量很高的情况下，通常会使用缓存对系统查询性能进行优化，在缓存命中率很高的情况下，缓存的使用能够大幅提升系统查询性能。但是在缓存命中率非常低场景下，如果采用传统缓存读取模式，大部分的请求会穿透至数据库，造成数据库的巨大压力。

Levenshtein Distance，一般称为编辑距离（Edit Distance，Levenshtein Distance只是编辑距离的其中一种）或者莱文斯坦距离，算法概念是俄罗斯科学家弗拉基米尔·莱文斯坦

对于一个子串而言，如果它是回文串，并且长度大于 2，那么将它首尾的两个字母去除之后，它仍然是个回文串。例如对于字符串ababa，如果我们已经知道bab是回文串，那么ababa一定是一个回文串，因为它首尾两个字母都是a。

一. 为什么需要复杂度分析你可能会有些疑惑，我把代码跑一遍，通过统计、监控，就能得到算法执行的时间和占用的内存大小。为什么还要做时间、空间复杂度分析呢？这种分析方法能比我实实在在跑一遍得到的数据更准确吗？这种评估算法执行效率的方法是正确的。但是这种统计方法有非常大的局限性。1. 测试的结果依赖测试的