感觉很多人不懂“保持原先顺序是什么意思”

是[1,3,2,3] -> [1,3,2]
而不是[1,3,2,3] -> [1,2,3]

看下这个 https://github.com/digoal/blog/blob/master/201611/20161114_01.md
应该用图论 G= (V,E) 的方式来存, 而不是存一个坐标.

反正数据量这么小, 不如在 mysql 和 postgresql 里挑一个, 可以保证在数据库上一定不会出问题. 能用的工具也很多.

不管是写个界面还是搞个 json 配置, 关键是要把任务甩给运营, 这样就算他配错价格了, 也不是你的锅.

1. 化简有未知数的表达式, 可以用 https://github.com/Z3Prover/z3 这种库.
2. 你需要把表达式编译成代码, 把 js 的 jit 利用起来, 有了 jit, 是不是优化表达式就关系不大了. 不过我不懂 js, 不知道该怎么做.

postgresql 可以 update returning, mysql 好像只能开事务或者写存储过程.

内存可见性, 指令重排都不能保证

建议把代码里无关的东西去掉, 然后搞一个带 main 函数的, 直接能运行的 demo.

@nenseso 成功率还能这么算的? 你是在用纯 udp 协议吗?

专门为你的页面写个接口是没道理的.
可以让后端提供一个能一次性查询多个接口的方法.
大概下面那样.
req
{"data": [{"uri": "get_user", "body": {}}, {"uri": "get_time", "body"}]}
resp
{"data": [{"uri": "get_user", "resp": {"id": "12313"}}, {"uri": "get_time", "resp": "2024-4-29"}]}

“线程池不是应该首先要保证任务完成吗？”

不是, 线程池主要是为了省资源, 减少创建/销毁线程的次数.
你这样做明显会增加创建/销毁线程的次数.

candidates = [10, 20, 20, 30, 40]
target = 45
target1 = 10

from functools import cache

@cache
def dp(idx, count, min_element, max_element):
if idx == len(candidates):
________if count > target and count - min_element < target and count - max_element <= target - target1:
____________print(count, min_element, max_element)
____________return 1
________return 0
____if not count - min_element < target:
________return 0
____ele = candidates[idx]
____pick = dp(idx + 1, count + ele, min(ele, min_element), max(ele, max_element))
____not_pick = dp(idx + 1, count, min_element, max_element)
____return pick + not_pick


print(dp(0, 0, 4e18, 0))


O(n^3 * target) 只有方案数, 具体方案是什么你自己改一下.

要在编译期算运行期的值只能打表啊, 这也没办法.

2 种可能性,
1. 你题目理解错了
2. 面试官 sb

@zero47 这点数量算什么? 随便一个网络游戏, 一次就加载几千个装备物品, 还不是大把人能做?

cache 里不要按调用次数缓存, 改成每秒更新一次就行吧.

还有算 topn 可以用 heap, 虽然这点应该没多大影响.

矿是什么东西? 建议不要在问题里加上只有你知道的业务词汇.
然后看了问题, 我也不知道你想要查什么, 怎么查.

带懒删除的 fib heap