class Solution { public int[] nextGreaterElements(int[] nums) { int[] res = new int[nums.length]; Arrays.fill(res, -1); Stack<Integer> stack = new Stack<>(); // 存储的是索引index // 由于是循环数组,对于末位元素,要往后循环考虑到其前一位数也就是倒数第二个数 for(int i =...

实现思路： 利用单调栈的思路求出元素的下一个更大元素。 Stack用来存储数组下标。 当前元素的值大于栈顶元素 && 栈不为空 -> 将栈顶元素（index）弹出，栈顶的值对应的元素的下一个更大的元素是 当前元素。 不满足前一个条件的时候将当前元素的下标入栈。 class Solution { public int[] dailyTemperatures(int[] T) { Stack<Integer> stack = new Stack<>(); int []res = n...

class Solution { public int largestRectangleArea(int[] heights) { int len = heights.length; int []left = new int[len]; int []right = new int[len]; Stack<Integer> stack = new Stack<>(); for(int i=0; i<len; i++){ //从前往后找当前元素后面的比他小的最...

思路： 将链表转换成列表存储，因为列表的查询速度快。 如果当前元素比栈顶元素的值还要大，并且栈不为空，那么一直弹栈，弹出来的元素对应的更大的数就是当前要进栈的数。 如果不满足上述条件就将当前元素的下标进栈。 如果所有元素都遍历结束，栈中还有元素，那么说明栈中的元素后面没有比他自己更大的元素。 /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { val = x; } * } */ class Soluti...

1.实现基本购买商品功能； 2.使用Jmeter测试没加防护措施的情况下是否会出现商品超卖的现象。 3.分别采用悲观锁和乐观锁来解决商品超卖现象； 4.对比两种实现方式的优缺点和应用场景。 3.采用悲观锁和乐观锁来解决商品超卖现象 3.1实现购买商品功能 说明: 使用乐观锁解决商品的超卖问题,实际上是把主要防止超卖问题交给数据库解决,利用数据库中定义的version字段以及数据库中的事务实现在并发情况下商品的超卖问题。

秒杀系统 本专栏使用SpringBoot框架从零搭建秒杀系统，采用乐观锁、悲观锁或Redis解决商品超卖现象，采用令牌桶算法来实现限流，采用URL加盐的方式对URL加密，采用Redis控制用户单位时间的请求次数。 1. 开发背景及项目创建 1.1 为什么要做个系统？ 如果你的项目流量非常小，完全不用担心有并发的购买请求，那么做这样一个系统意义不大。但如果你的系统要像12306那样，接受高并发访问和下单的考验，那么你就需要一套完整的流程保护措施，来保证你系统在用户流量高峰期不会被搞挂了。 严格防止超卖：库存100件你卖了120件，等着辞职吧 防止黑产：防止不怀好意...

解题思路： 使用递归的思想，每K个数进行一次递归，如果最后剩的数少于k个，那么提前将当前阶段的head返回。 每轮递归过程，都将本轮K的进行reverse，但是需要指明链表反转的起始位置和结束位置。 将反转后链表的尾节点指向 递归的下一轮。 返回反转之后的头结点即可！ import java.util.*; /*  * public class ListNode {  *   int val; &...