dijkstra（堆优化版）:从边的数量出发，采用邻接表存储图：vector>> grid(n + 1)；构建小顶堆来直接选最近结点（不需要循环），优先级队列中存放pair，使用vector>作为底层容器,并通过mycomparison类来比较元素；priority_queue, vector>, mycomparison> pq；时间复杂度：O(ElogE) E 为边的数量Bellman_ford 算法：求带负权值的单向最短路，dijkstra算法只能求权值为非负数的最短路问题。思路：对所有边松弛 n-1 次，然后得出得到终点的最短路径。对所有边松弛一次，相当于计算 起点到达 与起点一条边相连的节点 的最短距离，松弛就是一次去获取到该结点的最短路径的尝试，因为给出的边规定了哪个结点到哪个结点有路，这说明某次的松弛操作不一定能真正实行，可能起点到某条边的出发结点还未找到最短路，所以要松弛n-1次，才能最终得到起点到终点的最短路。// 松弛操作 // minDist[from] != INT_MAX 防止从未计算过的节点出发if (minDist[from] != INT_MAX && minDist[to] > minDist[from] + price) {       minDist[to] = minDist[from] + price;  }时间复杂度： O(N * E) , N为节点数量，E为图中边的数量

3 - Redis 篇3.1 Redis 基础3.1.1 什么是 Redis？使用场景？1. 什么是 Redis？Redis 是一种基于内存的数据库，因此读写速度非常快，常用于 缓存，消息队列、分布式锁 等场景。Redis 数据类型的操作都是 原子性 的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。2. Redis 使用场景？Redis 支持事务 、持久化、Lua 脚本、多种集群（主从复制、哨兵）、发布/订阅模式，内存淘汰、过期删除等机制。缓存：数据存储：频繁访问、不经常变更、读取远多于写入的数据，复杂查询结果、会话信息等。数据读取：当应用接收到数据请求时，首先检查 Redis 缓存是否...

有没有佬了解云的弹性计算部门呀，可以讲一下嘛

在上一篇文章中，我们讲解了大三学生如何去找自己的第一份实习，接下来我就要讲我们的进阶，如何在第一份实习后，找到一份比较有含金量的第二实习。因为我是一个普通二本，所以我当时建议大家第一份实习不需要太好，但是一定要去肯下功夫学习东西，整理自己在实习遇到的困难，这些都是为我们的简历打下基础。经过第一份工作的磨练，我相信大家应该都已经对工作有了一个具体的感受。在我们实习的时候，也不可以松懈，在你把你的业务打磨的差不多的时候，这个时候其实第一份实习也差不多接近尾声，这个时候你可以在完成工作的情况下，去琢磨一下八股文，虽然大家都在说什么问八股文没含金量，没水平啥的，但是不可否认的是，在应届在校生，八股文的...