懒得写题解了，就在这里放吧。。 不建议你们当成题解看，因为不是认真写的题解。 有的题会去补详细题解。 CF704D 题 先全染贵的那个颜色，然后看最多能染几个便宜的颜色。 建二分图，左边行，右边列，加个上下界限制，最大流就是最多能染几个便宜的颜色。 P3558 题 简单 DP 首先第一个数不会变，所 ...
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2020-08-09 09:22:58
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都退役了，做个锤子。 上接5 月做题记录 CF1354E 题 首先 1 和 2 能连，2 和 3 能连，1 和 3 不能连。 先不管数量限制，看什么时候无解。 只要不是二分图就无解。 现在可以考虑数量了，把每个连通块跑个二分图染色染成黑点和白点，先令每个连通块都是黑点比白点少。 把所有黑点染 2，如 ...
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2020-08-09 09:21:41
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|题记网上当前（截止20170914）流传的各种配置文件普通存在以下问题：1）版本低，不能和当前版本5.X匹配。2）5.X的配置本身较1.X，2.X就有很大不同，原有配置已不适用。3）ES英文、中文文档也没有及时更新。现在，确保ES5.X的高性能到底需要哪些配置越发令人神往。以下清单内容参考了ES官网文档，且都是在ES5.4.0的环境中验证过的，请放心使用。清单1：了解ES集群拓扑结构您需要确定您
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2020-08-03 09:43:22
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0、题记实际业务场景中，会遇到基础数据存在Mysql中，实时写入数据量比较大的情景。迁移至kafka是一种比较好的业务选型方案。而mysql写入kafka的选型方案有：方案一：logstash_output_kafka插件。方案二：kafka_connector。方案三：debezium插件。方案四：flume。方案五：其他类似方案。其中：debezium和flume是基于mysqlbinlog实
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2020-08-01 12:38:39
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0、题记本文建立在干货|LogstashGrok数据结构化ETL实战上，并专注于在Grok中使用自定义正则表达式。有时Logstash没有我们需要的模式。幸运的是，我们有正则表达式库：Oniguruma。Oniguruma是一个灵活的正则表达式库。它包含多种语言的不同正则表达式实现的特性。Github地址：https://github.com/kkos/oniguruma1、基础再认知Logsta
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2020-07-31 01:08:58
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0、题记日志分析是ELK最常用、最核心业务场景之一。如果你正在使用ElasticStack并且正尝试将自定义Logstash日志映射到Elasticsearch，那么这篇文章适合你。Logstash写入ES之前的中间数据处理过程一般叫做：数据ETL或者数据清洗。本文重点介绍数据清洗环节的非结构数据转化为结构化数据的——Grok实现。1、认知前提老生常谈，夯实基础认知。ELKStack是三个开源项目
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2020-07-31 01:06:57
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题记这是星球-静夜思模块里面一篇文章，有感于星球微信群的一次交流，连夜边思考边记录了下来。静夜思模块完全是深夜里由感而发，大多包含但不限于：认知的梳理、方法论的探讨、各种问题的暗时间思考……微信群机缘巧合，认识了很多领域的先行者、持续技术跟进者，统称或者俗称大佬。比如：硅谷、腾讯云、阿里云、蚂蚁金服、小米、华为、Oracle一线大厂ES大佬。比如：HBASE大佬比如：SPring大佬比如：Flin
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2020-07-31 01:01:32
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题记percolatorquery大家肯定在文档中见过，但实际业务中则较少用到。本文探究一下percolatorquery的使用方法、原理、适用场景。1、什么是percolator查询percolator中文含义：***器。percolatorquery等价于***查询或者反向查询。我们相信大多数Elasticsearch开发人员都会按照惯例进行思考，我们为数据建模并将其存储在索引中。然后，他们通过搜
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2020-07-29 18:00:55
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0、题记Elastic中文社区和各种Elastic爱好者交流群中会遇到形形色色的问题。来自运维球友讨论的真实线上吐槽问题总结：问题1：开发不规范。我们这边es都是我们在推,很多开发不会用或者用的不规范！问题2：不管性能，用起来再说！场景1：我们这边开发只要work，管他wildcard，能模糊就好，管他内存，windowssize死命地设，不管多少页都让它翻。问题3：不评估可行性和高可用性，先搞起
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2020-07-29 18:00:21
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题记几个月以来，我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想，我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。文章从以下几个维度展开讲解：映射（Mapping）设置（Setting）查询方式（Querying）实战技巧
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2020-07-29 15:04:50
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