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ON DUPLICATE KEY UPDATE重复插入时更新 -
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不一定哦，就算大小相当，in 和 exists的性能也会很大差 ...
mysql查询语句in和exists二者的区别和性能影响 -
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如何正确防御xss攻击 -
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q315506754 写道还是佩服写c的 用其它语言一样可以实 ...
玩转深度优先搜索算法 -
q315506754：
还是佩服写c的
玩转深度优先搜索算法
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该算法由荷兰的一个牛人计算机科学家Edsger Wybe Dijkstra在1956年发现。
这套算法主要解决计算从一个点到其它的点的最短距离，而不是Floyd-Warshall算法的任意两点距离。
如图，现要计算出，从1号点到其它各点的最短距离，首先我还是转化成矩阵
由此可见1号点到其它点的初始距离为：
0 1 12 ∞ ∞ ∞
很明显2号点是离1号点最近的点，那么1号点到2号点的最短距离肯定就是直达了。那我就将2号点作为“换乘点”，来计算下距离：
0 1 10 4 ∞ ∞
这个过程有个专业术语“松弛”。2号点我也已经用了，那么4号点是离 ...
Robert W.Floyd和Stephen Warshall在1962年发表了Floyd-Warshall算法
如图，有1234，四个点，每个点都有一定的距离，比如1和2有2的距离，现在我想知道任意两个点的最短距离。
我先用“邻接矩阵存储法”将这个图转化为矩阵
竖坐标是出发点，横坐标是目的地，∞表示无穷大，也就是到不了，例如2到不1。有了这个矩阵，就可以用一个两维数组来存储。
现在切入重点：Floyd-Warshall算法。拿从4到3来看，4到3直达为12，要想缩短，只有“换乘”。
我发现4还可以直达1，1换乘到3，这时距离为11，比直达要短。那有什么比这 ...
小时候玩游戏，有个BOMB人的游戏，把BOMB放在一个空地上，将怪兽炸死，如图：
BOMB的威力只要不碰到墙壁，可以无限延长。那么我们应该把BOMB放哪里可以炸死最多的怪兽呢？
这个问题貌似很简单，一个一个地方试下不就知道了吗？是啊，那我们用代码来试下。
将图象转成字符，用#表示墙，用G表示怪兽，用.表示空地，最后得到的字符为：
#############
#GG.GGG#GGG.#
###.#G#G#G#G#
#.......#..G#
#G#.###.#G#G#
#GG.GGG.#.GG#
#G#.#G#.#.#.#
##G...G.....#
#G ...
XSS:Cross Site Script，本来简写是css，但为了区别样式表的css，因此在安全领域叫做“XSS”。
XSS攻击通常是指黑客通过"HTML注入"篡改了网页，插入了恶意的脚本，从而在用户浏览网页时，控制用户浏览器的一种攻击。
一、HttpOnly防止劫取Cookie
HttpOnly最早由微软提出，至今已经成为一个标准。浏览器将禁止页面的Javascript访问带有HttpOnly属性的Cookie。目前主流浏览器都支持，HttpOnly解决是XSS后的Cookie支持攻击。
已文大神可以略过。
当一台服务器已不能满足日益膨胀的站点时，就应该对数据库进行扩展。
一、主从复制
几乎所有的主流数据都支持复制，在mysql中，配置如下
开头先理解一下所谓的“均衡”
不能狭义地理解为分配给所有实际服务器一样多的工作量，因为多台服务器的承载能力各不相同，这可能体现在硬件配置、网络带宽的差异，也可能因为某台服务器身兼多职，我们所说的“均衡”，也就是希望所有服务器都不要过载，并且能够最大程序地发挥作用。
一、http重定向
当http代理（比如浏览器）向web服务器请求某个URL后，web服务器可以通过http响应头信息中的Location标记来返回一个新的URL。这意味着HTTP代理需要继续请求这个新的URL，完成自动跳转。
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C升的水。
想必很多人都可能被问到过这个问题，问题虽然简单的，但是要费些脑子。这个问题显然是个逻辑问题，那么就肯定能够用程序来实现。
现在我假设A=3,B=5,C=4。
大脑的运算过程：
第一步、把3装满，或把5装满（只有这
多维缩放可以为数据集找到一种二维表达形式。算法根据每对数据项之间的差距情况，尝试绘制出一幅图来，图中的各数据项之间的距离远近，对应于它们彼此间的差异程度。
以分类聚集算法中的数据为例
第一步：计算所有数据项两两间的实际距离（可参考皮尔逊算法或欧几里德算法）
第二步：将数据项随机放置在二维图上。
第三步：针对每两两构成的一对数据项，将它们的实际距离与当前在二维图上的距离进行比较，求出一个误差值
第四步：根据误差的情况，按照比例将每个数据项的所在位置移近或移远少许量。（每一个节点的移动，都是所有其它节点施加在该节点上的推或拉的结合效应。）
第五步：重复第三步、第四步（节点每移动一 ...
1、通过pip安装uwsgi
$sudo yum install python-devel
$sudo yum install python-pip
$sudo pip install pip --upgrade
$sudo yum install libpcre3 libpcre3-dev
$sudo yum install zlib1g-dev
如果安装版本错误，先卸载：
$pip uninstall uwsgi
$sudo yum remove uwsgi
python 版本最好是python 2.7.*
pip的版本应该是最新版本。查看pi ...
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
一、Lpush，Rpush
t_list.c
void lpushCommand(redisClient *c) {
pushGenericCommand(c,REDIS_HEAD);
}
void rpushCommand(redisClient *c) {
pushGenericCommand(c,REDIS_TAIL);
}
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
前面讲过了字典和压缩列表的实现，redis的哈希数据就是存储在这两种结构之中的，如果对这两种结构都非常清楚了，那么对哈希命令的实现的理解将会非常简单。
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
用过Redis的应该对其哈希命令不陌生，在探索其实现之前，先得了解Redis的一个内部映射数据结构——压缩列表。
形象化设计模式实战 HELLO!架构
redis之字符串命令源码解析（一）
redis之字符串命令源码解析（二）
前面已经将set get命令的原理与过程作了详细的解析，下面对一些常用的命令做一些简单讲解，前提是前面的已经明白。
1、append方法解析
t_string.c中的appendCommand方法：
形象化设计模式实战 HELLO!架构
在redis之字符串命令源码解析（一）中讲了get的简单实现，并没有对如何取到数据做深入分析，这里将深入。
1、redisObject 数据结构，以及Redis 的数据类型
（一）中说set test "hello redis"，“hello redis”会最终保存在robj中，redisObject是Redis的核心，数据库的每个键、值，以及Redis本身处理的参数都表示为这种数据类型，其结构如下：
/* The actual Redis Object */
/*
* Red ...
形象化设计模式实战 HELLO!架构
在redis的使用中，set/get无疑是使用最普遍的命令，我先telnet连接运行看看
先看get命令，获取一个key服务器返回了两行内容，是"$3\r\n123\r\n"（\r\n为换行符），不难发现3就是“123”的长度，redis的官方文档get返回值为：
Bulk string reply: the value of key, or nil when