**Trie**（发音类似 “try”）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补全和拼写检查。 请你实现 Trie 类： Trie() 初始化前缀树对象。 void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。 boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。 boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。 示例： 1234567891011121314输入["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"][ ...

在给定的 m x n 网格 grid 中，每个单元格可以有以下三个值之一： 值 0 代表空单元格； 值 1 代表新鲜橘子； 值 2 代表腐烂的橘子。 每分钟，腐烂的橘子 周围 4 个方向上相邻 的新鲜橘子都会腐烂。 返回 直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能，返回 -1 。 示例 1： 12输入：grid = [[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]输出：4 示例 2： 123输入：grid = [[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]]输出：-1解释：左下角的橘子（第 2 行， 第 0 列）永远不会腐烂，因为腐烂只会发生在 4 个方向上。 示例 3： 123输入：grid = [[0,2]]输出：0解释：因为 0 分钟时已经没有新鲜橘子了，所以答案就是 0 。 解法：使用BFS BFS 可以看成是层序遍历。从某个结点出发，BFS 首先遍历到距离为 1 的结点，然后是距离为 2、3、4…… 的结点。因此，BFS 可以用来求最短路径问题。BFS 先搜索到的结点，一定是距离最近的结点。 再看看这道题的题目要求：返回直到单元格中没有新 ...

给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。 岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。 此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。 示例 1： 1234567输入：grid = [ ["1","1","1","1","0"], ["1","1","0","1","0"], ["1","1","0","0","0"], ["0","0","0","0","0"]]输出：1 示例 2： 1234567输入：grid = [ ["1"," ...

Spring中的@Schedule注解

Spring中的基本概念什么是Spring BeanBean就相当于定义一个组件，这个组件是用于具体实现某个功能的。 在Spring文档的官方解释是：在 Spring 中，构成应用程序主干并由 Spring IoC 容器管理的对象称为 bean。bean 是由Spring IoC 容器实例化、组装和管理的对象。 简单说明一下就是： bean 是对象，一个或者多个不限定 bean 由 Spring 中一个叫 IoC 的东西管理的 我们的应用程序由一个个 bean 构成 Bean就是Spring当中的最小执行单位 什么是IOCIOC（Inversion of Control，控制反转）Spring IOC它的主要作用是将对象的创建和依赖关系的管理交给 Spring 容器来处理，而不是在代码中手动创建和管理对象。 控制反转通过依赖注入（DI）方式实现对象之间的松耦合关系。程序运行时，依赖对象由辅助程序动态生成并注入到被依赖对象中，动态绑定两者的使用关系。Spring IoC 容器就是这样的辅助程序，它负责对象的生成和依赖的注入，然后再交由我们使用。 通过这种方式，Spring ...

Spring的三级缓存以及循环依赖什么是循环依赖：假设我们有两个类 A 和 B，类A和类B的实例互为成员变量即为循环依赖。 什么情况下会出现死循环? 当 Spring 框架启动后，开始根据注解将类 A 实例化并注入到容器当中，在实例化 A 之后就会尝试获取类 B 的实例来进行依赖注入。 由于类 B 并没有进行实例化，那么 Spring 框架就会去实例化类 B，同样的也会需要将类 A 的依赖注入到类 B 的实例中最终，无论先实例化哪个类，都会形成死循环。 三级缓存是什么①一级缓存：单例池，缓存已经经历了完整的生命周期，已经初始化完成的bean对象 ②二级缓存：缓存早期的bean对象（生命周期还没走完） ③三级缓存：缓存的是ObjectFactory，表示对象工厂，用来创建某个对象的 缓存名称 源码名称 说明 一级缓存 singletonObjects 单例池，缓存已经初始化完成的bean对象。 二级缓存 earlySingletonObjects 缓存早期的bean对象。（例如：只进行了实例化，还没有进行依赖注入） 三级缓存 singletonFactories ...

Spring中的@Schedule注解

抽奖整体流程设计 包含前置，中置以及后置规则，有一点类似于Bean对象 为了将代码进行解耦，这里我们需要使用到责任链模式： 责任链模式：职责链模式有时候也叫责任链模式，它是一种对象行为的设计模式。目的是：使多个对象都有机会处理请求，从而避免请求的发送者和接收者之间的耦合关系，将这些对象连成一条链，并沿着这条链传递该请求，直到有一个对象处理它为止。发送请求的客户端并不知道链上的哪个对象会处理这个请求，这使得系统在不影响客户端的情况下动态的组织和分配责任。 这里在装配规则的时候使用到了工厂模式以及责任链模式，因为例如黑名单，白名单，权重计算等都是针对于用户的过滤规则，所以使用责任链模式来判断用户应该应用到的规则。由于不同的策略可能存在一种或者多种规律规则，所以需要使用到了工厂模式来进行创建。

以我的大营销抽奖项目为例子： Redis 作为缓存主要是为了应对高并发和系统实时性要求。抽奖系统通常有以下几个特点，结合这些需求，我选择 Redis： 1. 高并发处理抽奖活动往往伴随着瞬时的大量用户涌入，比如秒杀、限时优惠等。这时 Redis 的高性能读写能力尤为重要。Redis 可以在内存中快速处理数据，不需要频繁访问数据库，从而减少数据库的压力，并保证抽奖系统在高并发情况下仍然能快速响应。 2. 库存和奖品计数在抽奖过程中，奖品数量是需要精确控制的。使用 Redis 的原子性操作，如 INCR、DECR 等，可以保证每次减少奖品数量的操作是线程安全的，防止多个用户同时中奖时出现超卖、超发的情况。这在并发用户访问时，保证了奖品数量的精确控制。 3. 用户状态管理抽奖活动需要记录用户的参与状态，防止用户重复参与或者超额参与。可以使用 Redis 来存储用户的参与记录，设置过期时间（TTL），这样可以在短时间内快速判断用户是否已经参与过，而不需要每次都查询数据库，提升系统的响应速度。 4. 实时性需求抽奖系统通常有实时开奖或者中奖公告的需求，Redis 的低延迟操作能够满足这类实时性的 ...