一个纯正程序员的啰嗦
[Updated on 9/22/2017] 如今回头看来，里面很多做法都不是最佳的，有的从复杂度上根本就不是最优解，有的写的太啰嗦，有的则用了一些过于 tricky 的方法。我没有为了这个再更新，就让它们去吧。
LeetCode 上面的题目更新很快，而且题目是越来越不好做了。我把最新的 155 到 226 题目的思考和解答过程放在下面，解法有好有坏，有问题我们可以讨论。老规矩，有一些题目是要买一个特定的电子书才可以在线做题的，我就跳过去了。
226
Invert Binary Tree[……]阅读全文
最近在忙于公司内部换组的事情，在亚马逊等等很多公司都有这样的政策文化，就是，如果你在这一个组工作一年以后，并且绩效不太差的话，都可以自己去寻找觉得喜欢的团队加入。我在当前的这个大组干了两年多了，经历了一些成败和风波，我觉得是时候离开去寻找一个更合我胃口的团队了，增加阅历和体验，当然，也肯定是新的挑战。在思考自己的职业未来的时候，其实是有不少选项的。大约是最近这一年，我越来越感觉到，在 Amazon 工作，那么多内容里面，最有价值的大概是数据，我寻找的下一站，也是想多参与和大数据更紧密的工作。如果说以前我的工作更像是一个 full stack engineer 的话，接下去一段时间，我要更多地和数据、
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最近看到这篇文章 《小伙伴们手滑集》，觉得感慨很多，强烈推荐大家阅读。比如这样的例子：
UPDATE 没有 WHERE 条件
而我则经历过 delete 没有写 where 条件的惨剧，这个惨剧是某些 case 下面代码调用触发的，不是手动执行 SQL 发生的。
还有臭名昭著的，我没有经历过，但是我有不止一个同事干过这样的事情：
rm -rf
都只是手稍稍地温柔地 “滑了一下” 而已嘛……
这些事情我觉得一下子很亲切，似乎全世界的软件工程师都是如此得同一。
出的事故多了以后，变得战战兢兢，如履薄冰，尤其是回车键这样的敲击，似乎总是带着颤抖落指。
还有这篇文章 《让自家系统瘫痪，这事我也干过》，讲了一个关于使用 tr
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大学里面算法课老师教导过动态规划，但是就像看书要把书看厚再看薄一样，要把动态规划彻底理解，还是需要一些时间的锻炼。解动态规划问题，每个人都有自己的习惯的套路，我的理解是最核心的过程有两部，一个是找出问题的一个一个子“ 状态”，再一个就是建立“ 状态转移方程”（就是所谓的“ 递推关系式”）。把这个过程搞定，基本上动态规划的题目就解了一半了，剩下那些代码层面的事情，是把思路和数学方程实现而已了。
在实现的过程中，可能会用到一些技巧，比如“ 循环还是递归”，这只是实现的办法而已，不是动态规划的本质；再比如空
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最近耳道感染，左耳朵又堵又疼，在美国几次就医，本人虽非医学专业出身，但从局外人的角度，想到和国内那些求医的历史，还是有一些比较可言。
首先对于医生的划分，国内基本上就是根据科室来完成，一个医生在一个科室，时间久了，经验丰富，遂成为出名的医生。好处在于医生更能够专精于自己的一亩三分地，专科阅历容易积累。而看看许多国内的专家，有大量的机会见各种各样奇怪的病人，并且手术的机会也会非常多，因此我猜测经验会更加丰富。但不足之处在于，对于病人来说，疾病往往是复杂性全身性的，可能对要挂哪个科室并不清楚，即便到求医中后期，都有可能面临多科室一同合作的情况，这些情形都容易导致耽搁病情。
而美国的医疗体系，
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读模型
1、主键读
最常见的读模型，说是主键，其实也包括其它索引键，或者联合主键。
常见实现：hash，时间复杂度可以接近 O(1)；B 树或变种：时间复杂度接近 O(log(n))。
关于 B 树和变种：
B 树（B-树）：本质上是二叉查找树的升级版，变成了平衡的 N 叉查找树，这个 N 的范围根据磁盘一次读取的块大小来调整，这样复杂度 log n 的底数就从 2 变成一个更大的数，减少了树的高度。除此以外，还有一些额外的优化，比如为了插入和删除的性能考虑，通常准备一些预留的空间，只要在当前块或者邻近块中找到空间写入，就避免了开销巨大的所有记录向后偏移的操作。
B 树的阶：
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接上文 《从 Java 和 JavaScript 来学习 Haskell 和 Groovy（引子）》。
首先搞清几个概念：
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我记得刚接触计算机的时候，我就受到了两个非常巨大的错误观念的影响，这个观念最初是来自于老师的传授还是学长的教诲已经记不清了，但是直到我工作几年以后，才慢慢有了实际的体会：
简直就是是胡扯啊。也许在某个极其狭隘的上下文中还能这样说，但是泛泛而谈，这样的态度无疑是误人子弟的。
就说第一条，编程语言不但重要，而且太重要了。换句话说，学习一门新的编程语言，可能学习的是背后的范型和思考问题的方式。如果这个部分能带来新的东西，那就是值得花时间投入的。
可能很多人和我的背景一样，熟悉 Java 和
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系统设计方面的问题问题是非常考验经验和思维过程的，而且和常见的算法问题、语言基础问题不同，涉及的面很广，还没有比较一致的判别标准。但无论如何，还是可以归纳一些常见的思路和典型问题的线索。
首先，反复沟通和澄清系统需求。只有把需求澄清清楚了，才可以开始思考并落到纸面上。但是需求的沟通应该是持续和循序渐进的，问题很难从一开始就思考全面。最重要的条目包括：
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有这样一道算法题：
给定一个能够生成均匀 1~5 随机枚举数的函数，请设计一个能够生成均匀 1~7 随机枚举数的函数。
就是说，有一个生成随机数的函数 rand5，可能返回 1、2、3、4、5 这 5 个枚举值，其中每个值被返回的概率都是严格的 1/5，现在需要设计一个类似的随机数函数 rand7，可能返回 1、2、3、4、5、6、7 这几个枚举值，每个值被返回的概率都是严格的 1/7。
先掩卷思考，脑海中浮现的思路包括：
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2012 年的时候，我曾经写了一篇 《程序员学英语》，总结了一些我对于英语学习的看法，包括为什么英语对于程序员来说如此重要，还有一些自己总结的英语学习的方法。时过境迁，在西雅图待了半年多了，于是在这些内容基础上，我现在有了一些新感触，以 tips 的记录在这里，希望对于像我这样对于英语学习天赋平平的程序员来说有所帮助。
先说明一点，通常情况下我不太赞同高强度的语言训练，譬如连续地花时间背诵红宝书，我没有 GRE 的迫切压力，自然也不会像那些莘莘学子一样花数周的时间反复强力地背诵和巩固红宝书词汇。当然，话说回来，这可能还是最佳的单词记忆方式，因为可以做到高密度的反复。在一周内记诵的词汇得到反复，比每天零零
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I was working on the page reconstruction recently, and here is how I divide a page into widgets and how do they interacts in this new attempt.
Core Concepts
Page and widget: A page is composed by several widgets, and a widget is the minimum unit for reuse.
Widget controller: Accepts multiple widget
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最近抽空把 java.lang 下面常用的那些容器类型（数据结构）复习了一下，这些东西是基础，平时使用的时候也可以很容易查得到，有些方法大概知道，但是总是弄混，如果可以记住那些重要方法，并且能够熟练使用的话，还是可以让编码过程变得容易很多。另外一个是实现机制，对于常用数据结构的实现机制，应该说是必须要熟知的。
另外，并发容器我之前整理过，放在这篇文章里。
Queue
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最近在知乎上面看到不少关于歧视讨论的帖子，大部分人的观点都是，歧视是负面的，要避免歧视，尤其是在公众场合歧视的人，要惩戒。这条观点展开来的话题，大部分我都认同，只是我想补充的是，其实歧视没有那么遥远，不要把歧视的事情全部看做多么罪恶深重的事情，事情要一码一码分开来看，有轻有重，我向来厌恶鸡汤，统一的道德帝是可恶的。
首先，来澄清 “歧视” 的概念：歧视，是针对特定族群的成员，仅仅由于其身份或归类，而非个人品质，给予不同的对待。好，就针对这样的定义，有那么多人跳出来说，“我不歧视任何人”，“我不歧视任何事”，说说如此容易，可这样的话经得起考验么？从最简单的分类例子看起，知乎 “歧视” 话题 [……]阅读全文
在之前做算法题的途中发现，LeetCode 上面推出了数据库解答，有十道题，于是这两天晚上时间就给做了。解答是次要主要的好处是，正好复习复习 SQL 一些查询语句的写法，比如自定义变量和常用函数。题目都比较简单，少做解释，以贴题目和答案为主。
175 Combine Two Tables 32.5% Easy 176 Second Highest Salary 23.8% Easy 177 Nth Highest Salary 14.1% Medium 178 Rank Scores 20.7%[……]阅读全文
不久前看到一个讨论帖，说的是 XML 和 JSON 的比较，说着说着后来就变成了 JSON 到底比 XML 牛逼在哪里。不吹不黑，客观地来比较一下二者的异同。
XML 比 JSON 更胖吗？
有的情况下是的，但也不一定，比较这样的片段：
<user age="18">
<address>
<city name="Seattle" />
</address>
</user>
和
{"user" : {
"age" : 18,
"address" : {
city
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[Updated on 9/22/2017] 如今回头看来，里面很多做法都不是最佳的，有的从复杂度上根本就不是最优解，有的写的太啰嗦，有的则用了一些过于 tricky 的方法。我没有为了这个再更新，就让它们去吧。
以下是 LeetCode 题目解答的最后一部分：Hard 部分。
Text Justification
14.0%
Hard
Search in Rotated Sorted Array
28.6%
Hard
Binary Tree Maximum Path Sum
20.2%
Hard
