2020 5-6 ARTS

ARTS1

Algorithm

        LeetCode 76 单词搜索 深度优先遍历,难度中等。
        用深度优先遍历,循序渐进的思考,先考虑矩阵中的字母能组成多少单词,再考虑根据目标单词进行剪枝。
        思考遍历的终止条件是什么(超出矩阵的范围或者走到已走过的位置)、怎样标记已经走过的路径(先把矩阵对应位置的值存在 tmp 内,然后把值改成一个标识符)。
        思考怎么样遍历:起始位置是矩阵中的任一位置,横向、纵向坐标 +1 -1 去遍历。
        思考怎样剪枝:只有当前位置的字母、顺序符合目标单词要求才继续向下遍历,否则返回。

Review

        看到有人推荐,订阅了 statuscode 技术周报,挑选了个文章 Embracing Machine Learning as a Mobile Developer,看下质量。
        文章建议不要上来就学习算法,比较花费精力,看不到实际应用比较枯燥,不适合作为全职工作人员入坑机器学习的方法(方法因人而异,读研期间看了李航的《统计学习方法》作为入坑的书,算法为主,结合例子感觉也挺不错,但是确实比较花时间,在书里面没有涉及很复杂的算法的情况下),推荐了几款可以快速上手看效果的移动端框架Google Cloud AutoMLFirebase ML Kit (Beta)、Fritz Mobile SDK ,以及他用来入门几篇文章。
        有了初印象之后,他参照了 TensorFlow For Poets 的指引,选了个例子,进行了下一步的模型学习和训练,并用 TensorFlow Lite 在移动端运行训练好的模型(这是个通用模式,server 端训练,然后下发训练好的模型参数等给移动端,移动端跑模型做分类、识别、增强现实等功能)。
       经过以上过程,作者入了坑,然后就开心的接着去学习概念和算法了。整体思路就是从简单现成的东西入手,动手实践看到效果,再进一步的学习算法。感觉是个靠谱的方法。

Tips

想引入一个新的库,结果遇到了 Gradle sync failed:'Gradle:android.test.ext:junit:1.1@aar'already disposed 最后用下图的这个功能清缓存重启好了(普通的重启没有好)

image.png

Share

想看下 Gson 对序列化做了哪些优化操作,搜文章的时候发现了这篇译文,翻译的比较晦涩,但原文是个大神 Jakob Jenkov 写的,内容是介绍如何设计一个高性能的解析器,内容很棒,有空了再找找看看原文。
https://www.infoq.cn/article/HIgh-Performance-Parsers-in-Java

ARTS2

A:

191 二进制中1的个数 easy
方法一:就是把目标数据不断右移,同时做按位与操作,看最低位是否是 1,然后计数。
时间复杂度等于目标数字的位数。
方法二:巧用 n & (n - 1) ,时间复杂度为 1 的个数。
n = n & (n - 1) 的结果就是把最低位的 1 变为 0。

二进制运算:
1.正数最高位为 0,负数为 1。负数取反码符号位不变,做加减符号位是要参与运算的。
2.实际上反码的意义就是可以让符号位参与运算,补码的意义在于统一 0 的表现形式。

  1. 32 位整数的最小值,取负值,还是本身。因为取负数,实际是做的“取反加一”(不是取反码,要带上符号位操作)操作,值 0x80000000 操作完了还是自己,这是位数满了之后的特例。
  2. 32 位整数的最大值 ,取负值是可以正常取到的。0x7fffffff 取反加一正好是 0x80000000 。
  3. 看一个数是奇数还是偶数,可以通过 n & 1 == 1 来判断,为 1 则为奇数。不知道用除余方式底层转化的形式与这个是否相同,两者写起来有没有效率差。
  4. 左移右移操作代替 乘2除2操作。是否有效率差同样需要验证,因为转到最底层执行的时候都是左移右移操作,左移右移操作可读性没有乘除法直观。

R: Kotlin Coroutines patterns & anti-patterns

讲 kotlin 协程写法 Best Practice 的,描述了几种情况怎么写协程比较好。
它的第一个 case 关于协程的异常捕获,试了下发现它描述的情况与实际试验情况不符,但是想讲的知识内容是对的。所以关于它对协程机制相关的描述需要自己动手写一下试一下。这个文章提供了一些场景,提供了试验协程各种写法,以及去翻阅 kotlin 官网语法说明,以及探究协程实现细节的动力。

T:

又是尝试往 Android Studio 中增加个依赖库,同步的时候没注意电脑没联网,同步失败了。然后联网之后再同步,一直失败,一直提示离线模式没找到这个库。搜了下通过点击这里取消了离线模式。
image.png

S

“吹Kotlin协程的,可能吹错了!” 带你真正理解一波
正好在看协程,这里对协程的描述感觉比较准确。
另外 鸿洋 大神的公众号可以关注下。

ARTS3

A

正则表达式匹配
难度 hard。
先用暴力递归的方式解了一下,coding 时间花费略长,dp 的解法之后再看。
主要是 * 的规则比较难处理。要把 * 和它之前的 char 当成一个整体来处理。如果没有匹配项,则丢弃这两个字符继续递归。如果有匹配项,则有两个选择
1、丢弃这两个字符继续递归
2、丢弃这两个字符和匹配项继续递归
终止条件为递归处理到字符串末尾。

R

Perfetto 说明文档
主要是想看看有没有比较方便看内存泄漏的的工具,就找上了它。说明文档还是比较详细的,并且不止讲了工具的使用,还降了一些内存原理,感觉还是比较良心的。

T

前段时间搞了个 APT ,最近有同事反馈说 APT 的项目同步失败。看了下主要跪在下面这句报了空指针:

  // APT 中用到的 tools 类,用于编译时,不加会编译出错(虽然 ide 不会提示语法错误)
    compileOnly files(org.gradle.internal.jvm.Jvm.current().getToolsJar())

整了一波发现这个 org.gradle.internal.jvm.Jvm.current().getToolsJar() 使用的是电脑 java 环境版本,把电脑 java 环境由 java 9 (及以上) 换成 1.8.0 版本就好了。具体原因还没细看。

S

9 reasons why I gave up on being a Mobile Developer 一个现实版的 Android 放弃之路,作者的痛点是共同的,各种适配和基础库缺失浪费了他太多的精力,他跳出了 Android 圈,想把精力放在更有意义、更通用的技术上面,扎心了老铁。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,233评论 6 495
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,357评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,831评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,313评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,417评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,470评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,482评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,265评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,708评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,997评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,176评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,827评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,503评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,150评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,391评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,034评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,063评论 2 352