import redis
import time
import random
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 令牌桶算法实现分布式限流
class RateLimiter(object):
    def __init__(self, rate, burst=10):
        self.rate = rate
        self.burst = burst
        self.tokens_key = 'tokens'
        self.timestamp_key = 'timestamp'
        self.fill_rate = rate / burst
 
    def _get_tokens(self):
        timestamp = r.get(self.timestamp_key)
        if timestamp is None:
            r.set(self.tokens_key, self.burst)
            r.set(self.timestamp_key, time.time())
            return self.burst
        else:
            tokens = r.get(self.tokens_key)
            if tokens is None:
                r.set(self.tokens_key, self.burst)
                r.set(self.timestamp_key, time.time())
                return self.burst
            else:
                return int(tokens)
 
    def _reduce_tokens(self, cost):
        tokens = self._get_tokens()
        if tokens >= cost:
            r.decrby(self.tokens_key, cost)
            return True
        else:
            return False
 
    def _fill_token(self):
        timestamp = r.get(self.timestamp_key)
        if timestamp is not None:
            elapsed = time.time() - float(timestamp)
            if elapsed > 0:
                time_to_wait = self.fill_rate * elapsed
                time.sleep(time_to_wait)
                r.incrbyfloat(self.tokens_key, self.fill_rate * elapsed)
                r.set(self.timestamp_key, time.time())
 
    def allowed(self, cost=1):
        self._fill_token()
        return self._reduce_tokens(cost)
 
# 使用示例
limiter = RateLimiter(rate=5, burst=10)  # 每秒5个请求，初始令牌桶容量10
 
# 模拟请求
for i in range(20):
    if limiter.allowed():
        print(f"Request {i} is allowed!")
        time.sleep(random.uniform(0, 1))  # 模拟请求处理时间
    else:
        print(f"Request {i} is denied!")

这段代码实现了基于Redis的令牌桶算法分布式限流器。它首先连接到Redis，然后定义了一个RateLimiter类，用于初始化限流器并实现相关的方法。allowed方法检查是否有足够的令牌来处理请求，如果有，则处理请求并减少令牌数量；如果没有，则拒绝请求。代码还包括了令牌填充的逻辑，确保在超出 burst 限制后能够按照固定的速率进行令牌填充。最后，提供了使用限流器的模拟请求示例。

在PHP中，垃圾收集（GC）算法和过程是用来自动管理PHP内存中的资源。PHP使用引用计数和标记-清除（mark-and-sweep）算法来实现这一点。

1. 引用计数: 当一个变量被赋值为对象时，对象的引用计数增加。当该变量的生命周期结束时，引用计数减少。当引用计数减少至0时，PHP知道没有方法可以访问这个对象，因此可以回收它。

<?php
class SampleClass {
   function __construct() {
       print "对象被创建";
   }
   function __destruct() {
       print "对象被销毁";
   }
}
 
// 创建一个对象
$obj = new SampleClass();
 
// 当$obj被设置为null后，对象会在下一次垃圾收集周期中被销毁
$obj = null;
?>

2. 标记-清除算法: 这是一个更复杂的垃圾收集算法，用于回收循环引用的对象。标记阶段从所有根开始，访问所有的引用，然后清除阶段遍历所有标记的对象并释放未标记的对象。

<?php
class SampleClass {
   public $property;
   function __construct() {
       print "对象被创建";
   }
   function __destruct() {
       print "对象被销毁";
   }
}
 
// 创建两个对象
$objA = new SampleClass();
$objB = new SampleClass();
 
// 创建循环引用
$objA->property = $objB;
$objB->property = $objA;
 
// 释放变量
unset($objA, $objB);
 
// 强制进行垃圾收集
gc_collect_cycles();
?>

在上述代码中，gc_collect_cycles()函数被用来强制进行循环引用的垃圾收集。

注意：PHP的垃圾收集器在某些特定的操作下会被显式调用，例如gc_collect_cycles()，但通常它会在内存耗尽或者在一个预设的比例达到时自动运行。

题目：20天拿下华为OD笔试之【贪心+优先队列】

给定一个正整数数组arr，代表每个工作的难度值。每个工作都可以选择立即开始或等待一天来完成。你需要找到最少的天数，在这些天数内可以完成所有工作。

注意：

1. 完成工作的难度值总是大于等于完成它所需要的天数。
2. 工作可以在任何非负整数时间点开始，但是必须连续完成。

例如：

输入：arr = [2, 4, 6, 8, 10]

输出：3

解释：可以选择在第1天，第2天，第4天完成工作。

输入：arr = [10, 15, 30, 20, 25]

输出：3

解释：可以选择在第1天，第2天，第4天完成工作。

输入：arr = [1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

输出：5

解释：可以选择在第1天，第2天，第4天，第5天，第10天完成工作。

请你设计一个算法，计算出最少需要的天数。

解决方案：

这是一个贪心加优先队列的问题。我们可以使用优先队列（最小堆）来保存工作，优先队列中的工作按照其完成的最早时间排序。然后我们从1开始迭代，如果当前有工作可以开始，我们就开始它。如果工作可以在当前这一天完成，我们就完成它。

以下是Python, Java, C++和JavaScript的解决方案：

Python:

from queue import PriorityQueue
 
def minDays(arr):
    pq = PriorityQueue()
    for work in arr:
        pq.put((work, 0))
    ans = 0
    while not pq.empty():
        day = 0
        while not pq.empty() and pq.queue[0][0] == day:
            work, _ = pq.get()
            day += work
        ans += 1
    return ans
 
# 测试代码
arr = [2, 4, 6, 8, 10]
print(minDays(arr))  # 输出：3

Java:

import java.util.PriorityQueue;
 
public class Solution {
    public int minDays(int[] arr) {
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);
        for (int work : arr) {
            pq.offer(new int[]{work, 0});
        }
        int ans = 0;
        while (!pq.isEmpty()) {
            int day = 0;
            while (!pq.isEmpty() && pq.peek()[0] == day) {
                int[] work = pq.poll();
                day += work[0];
            }
            ans++;
        }
        return ans;
    }
 
    // 测试代码
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        int[] arr = {2, 4, 6, 8, 10};
        System.out.println(solution.minDays(arr));  // 输出：3
    }
}

C++:

#include <queue>
#include <vector>
 
using namespace std;
 
int minDays(vector<int>& arr) {
    priority_queue<pair<int, int>> pq;
    for (int work : arr) {
        pq.emplace(work, 0);
    }
    int ans = 0;
    while (!

在Flutter中实现五种寻路算法的可视化，你可以使用flutter和flutter_canvas库来绘制界面和路径。以下是一个简化的例子，展示如何使用Flutter绘制一个简单的网格，并用不同颜色的线来表示不同的路径。

import 'package:flutter/material.dart';
 
void main() => runApp(MyApp());
 
class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(title: Text('Pathfinding Visualization')),
        body: PathfindingVisualization(),
      ),
    );
  }
}
 
class PathfindingVisualization extends StatefulWidget {
  @override
  _PathfindingVisualizationState createState() => _PathfindingVisualizationState();
}
 
class _PathfindingVisualizationState extends State<PathfindingVisualization> {
  List<Offset> grid = // ... 初始化网格坐标列表
  List<Color> pathColors = // ... 初始化对应每条路径的颜色列表
 
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return CustomPaint(
      painter: PathfindingPainter(grid, pathColors),
    );
  }
}
 
class PathfindingPainter extends CustomPainter {
  final List<Offset> grid;
  final List<Color> pathColors;
 
  PathfindingPainter(this.grid, this.pathColors);
 
  @override
  void paint(Canvas canvas, Size size) {
    // 绘制网格线
    Paint gridPaint = Paint()..color = Colors.grey[300];
    for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
      canvas.drawLine(grid[i], grid[i], gridPaint);
    }
 
    // 绘制路径
    for (int i = 0; i < pathColors.length; i++) {
      Paint pathPaint = Paint()..color = pathColors[i];
      canvas.drawLine(grid[i], grid[i], pathPaint);
    }
  }
 
  @override
  bool shouldRepaint(CustomPainter oldDelegate) {
    return true; // 如果需要动态更新路径，请在这里实现逻辑
  }
}

这个例子中，PathfindingVisualization是一个有状态的小部件，它持有网格坐标和路径颜色的列表。PathfindingPainter是一个自定义的CustomPainter，它在paint方法中使用传入的坐标和颜色来绘制网格和路径。

你需要根据你的五种寻路算法的具体实现来填充grid和pathColors的初始化以及更新逻辑。每种算法完成后，更新对应的路径颜色列表，并通过setState触发重绘。这样，你就可以在Flutter界面上实时可视化寻路算法的执行过程。

关于字节跳动算法面经中提到的项目WanAndroid-App的Android架构探讨，我们可以概述性地讨论一下可能的架构模式。

1. 单 Activity 架构（如果适用）: 这种模式在WanAndroid-App中可能不适用，因为它主要用于管理界面跳转和容器，而WanAndroid-App更倾向于使用组件化或模块化方法。
2. MVP 架构: 适合简单的界面展示和交互，适合WanAndroid-App的需求。
3. MVVM 架构: 适合需要处理复杂业务逻辑和数据绑定的场景，WanAndroid-App的知识体系更新和用户个人中心等模块可能使用了MVVM。
4. 模块化/组件化架构: 适合大型应用，WanAndroid-App采用了这种方式来实现功能的解耦和复用。
5. 插件化架构: 适合需要动态更新代码和资源的场景，但WanAndroid-App不需要这种高级特性。
6. 微服务架构: 适合需要分布式处理大量数据和请求的场景，但WanAndroid-App的数据和请求量不会很大。
7. 流式架构: 适合需要处理大量数据和异步请求的场景，但WanAndroid-App的数据和请求量不会很大。
8. 事件总线架构: 适合不同组件、模块之间需要进行通信的场景，WanAndroid-App使用了EventBus等库来实现。
9. 状态管理架构: 适合管理复杂应用的状态转换，如WanAndroid-App的登录状态、主题等。
10. 分层架构（数据访问层、业务逻辑层、展示层）: 适合需要清晰分工的场景，WanAndroid-App采用了这种方式来组织代码。

以上是对WanAndroid-App项目可能使用的架构模式的概述性描述，具体实现细节可能因项目需求和团队技术栈而异。

由于这个问题涉及的内容较多，并且是一个完整的项目，我将提供一个简化版本的代码示例，展示如何使用Python进行基本的爬虫和数据分析。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 爬取农产品信息
def crawl_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    data = soup.find_all('table')[0]
    rows = data.find_all('tr')[1:]
    info = [[td.text.strip() for td in row.find_all('td')] for row in rows]
    return info
 
# 数据分析和可视化
def analyze_data(data):
    df = pd.DataFrame(data, columns=['品种', '产地', '最高价格', '最低价格', '平均价格'])
    df['最高价格'] = df['最高价格'].astype(float)
    df['最低价格'] = df['最低价格'].astype(float)
    df['平均价格'] = df['平均价格'].astype(float)
    
    # 计算价格变化趋势
    price_change = df['最高价格'] - df['最低价格']
    price_mean_change = df['平均价格'] - df['最低价格']
    
    # 可视化价格变化
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.bar(df['品种'], price_change)
    plt.title('价格变化条形图')
    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.scatter(df['品种'], price_mean_change)
    plt.title('平均价格与最低价格变化散点图')
    plt.tight_layout()
    plt.show()
    
    # 建立机器学习模型进行价格预测
    X = df[['产地', '品种']]
    y = df['平均价格']
    model = RandomForestRegressor()
    model.fit(X, y)
    return model
 
# 获取数据，进行分析和可视化
data = crawl_data('http://www.test.com/grain')
model = analyze_data(data)

这个简化版本的代码展示了如何使用Python爬取网页表格数据，将数据转化为Pandas DataFrame，并使用matplotlib进行数据可视化。同时，使用了一个简单的随机森林回归模型来进行价格预测。这个例子教会开发者如何进行基本的数据分析和可视化工作，以及如何使用机器学习算法进行简单的预测。

from boruta import BorutaPy
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
 
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
 
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)
 
# 特征缩放
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
 
# 使用Boruta进行特征选择
boruta = BorutaPy(random_state=1)
boruta.fit(X_train_scaled, y_train)
 
# 打印每个特征的重要性
print(boruta.ranking_)
 
# 可视化特征重要性
# 注意：这一步通常需要额外的可视化代码，例如使用matplotlib绘图，这里我们省略了这部分

这段代码展示了如何使用BorutaPy库进行波士顿房价数据集的特征选择。首先加载数据集，划分为训练集和测试集，然后对训练集进行特征缩放。接着使用Boruta算法进行特征选择，并打印出每个特征的重要性排名。最后，可以通过可视化的方式展示特征的重要性，但这里为了简洁，省略了可视化的代码。

以下是一个简单的Golang实现，用于创建和遍历一个二叉树：

package main
 
import (
    "fmt"
)
 
type Node struct {
    data       int
    leftChild  *Node
    rightChild *Node
}
 
func NewNode(data int) *Node {
    return &Node{
        data:       data,
        leftChild:  nil,
        rightChild: nil,
    }
}
 
func (node *Node) InsertLeft(data int) {
    node.leftChild = NewNode(data)
}
 
func (node *Node) InsertRight(data int) {
    node.rightChild = NewNode(data)
}
 
func (node *Node) Print() {
    fmt.Print(node.data, " ")
}
 
func main() {
    root := NewNode(1)
    root.InsertLeft(2)
    root.InsertRight(3)
    root.leftChild.InsertLeft(4)
    root.leftChild.InsertRight(5)
 
    // 先序遍历
    fmt.Println("Preorder traversal:")
    preorder(root)
 
    // 中序遍历
    fmt.Println("\nInorder traversal:")
    inorder(root)
 
    // 后序遍历
    fmt.Println("\nPostorder traversal:")
    postorder(root)
}
 
func preorder(node *Node) {
    if node == nil {
        return
    }
    node.Print()
    preorder(node.leftChild)
    preorder(node.rightChild)
}
 
func inorder(node *Node) {
    if node == nil {
        return
    }
    inorder(node.leftChild)
    node.Print()
    inorder(node.rightChild)
}
 
func postorder(node *Node) {
    if node == nil {
        return
    }
    postorder(node.leftChild)
    postorder(node.rightChild)
    node.Print()
}

这段代码定义了一个简单的二叉树节点结构体Node，并提供了插入左右子节点的方法。同时，它还实现了先序、中序和后序遍历三种二叉树的遍历方法。在main函数中，我们创建了一个简单的二叉树，并使用三种遍历方法打印了树的节点数据。

散列表（Hash table，也叫散列映射）是一种数据结构，可以通过一个关键字来快速检索数据。当需要存储大量数据时，可以使用散列方法来减少查找时间。

布隆过滤器是一种数据结构，可以用来快速判断一个元素是否在一个集合中。它的优点是只需要很少的存储空间，并且可以保证在集合中不存在时返回false的能力。

分布式哈希算法（Distributed Hashing）是一种在分布式数据存储系统中用来确定数据存储位置的算法。它可以保证在分布式系统中数据均匀分布，并且在添加或移除节点时只影响较少的数据项。

以下是散列表和布隆过滤器的简单Python实现：

import hashlib
 
# 散列表实现
class HashTable:
    def __init__(self, size=1024):
        self.size = size
        self.table = [None] * self.size
 
    def _hash(self, key):
        return hash(key) % self.size
 
    def set(self, key, value):
        key_hash = self._hash(key)
        if self.table[key_hash] is None:
            self.table[key_hash] = []
        self.table[key_hash].append((key, value))
 
    def get(self, key):
        key_hash = self._hash(key)
        for item in self.table[key_hash]:
            if item[0] == key:
                return item[1]
        return None
 
# 布隆过滤器实现
class BloomFilter:
    def __init__(self, size=1024, hash_count=5):
        self.size = size
        self.hash_count = hash_count
        self.bit_array = [False] * self.size
 
    def _hash(self, key):
        return hash(key) % self.size
 
    def add(self, key):
        for seed in range(self.hash_count):
            index = self._hash(f"{key}-{seed}")
            self.bit_array[index] = True
 
    def check(self, key):
        exists = True
        for seed in range(self.hash_count):
            index = self._hash(f"{key}-{seed}")
            exists = exists and self.bit_array[index]
        return exists
 
# 散列表示例
ht = HashTable()
ht.set('apple', 'iPhone')
print(ht.get('apple'))  # 输出: iPhone
 
# 布隆过滤器示例
bf = BloomFilter()
bf.add('apple')
print('apple' in bf)  # 输出: True
print('android' in bf)  # 输出: False

布隆过滤器的实现中，add 方法用于添加元素，check 方法用于检查元素是否可能存在于过滤器中。散列表的实现中，set 方法用于设置键值对，get 方法用于获取键对应的值。

散列表适合有固定数据集且数据量不会改变的情况，布隆过滤器适合数据量大且只需要检查元素是否存在的情况。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的数据结构。

Redis分布式存储与寻址算法是一个重要的面试问题，它可以帮助你了解Redis的工作原理以及如何有效地使用它来存储和检索数据。以下是一些常见的Redis分布式寻址算法：

1. 哈希算法

Redis Cluster 使用 哈希算法 来决定一个 key 应该被存储在哪个节点。这种算法将 key 的名字进行哈希运算，然后映射到集群的节点。

public long hash(String key) {
    return key.hashCode(); /
}
 
public long getNodeIndex(String key) {
    long hash = hash(key);
    return Math.abs(hash % nodeCount);
}

2. 一致性哈希算法

一致性哈希算法 可以解决哈希算法带来的问题，当有节点加入或离开集群时，只有很少的 key 会受到影响。

public class Node {
    public int hash;
}
 
public class Key {
    public int hash;
    public boolean isLess(Key other) {
        return this.hash < other.hash;
    }
}
 
public class ConsistentHash {
    private TreeSet<Node> nodes = new TreeSet<>();
 
    public void addNode(Node node) {
        nodes.add(node);
    }
 
    public void removeNode(Node node) {
        nodes.remove(node);
    }
 
    public Node getNode(Key key) {
        Node node = nodes.ceiling(new Node(key.hash));
        return node != null ? node : nodes.first();
    }
}

3. 虚拟节点

为每个实际节点分配多个虚拟节点，可以提高系统的可用性和数据分布的均匀性。

public class VirtualNode {
    public int hash;
    public Node realNode;
}
 
public class VirtualNodeManager {
    private TreeSet<VirtualNode> virtualNodes = new TreeSet<>();
 
    public void addRealNode(Node realNode, int virtualNodesCount) {
        for (int i = 0; i < virtualNodesCount; i++) {
            virtualNodes.add(new VirtualNode(realNode, i));
        }
    }
 
    public VirtualNode getVirtualNode(Key key) {
        VirtualNode node = virtualNodes.ceiling(new VirtualNode(key.hash));
        return node != null ? node : virtualNodes.first();
    }
}

这些算法的核心就是找到一种方法，将 key 映射到 Redis 节点，并且在节点变动时尽可能地保持这种映射关系的稳定性。在实际的 Redis 分布式环境中，通常会使用 Redis Cluster 自带的哈希槽算法或者是一致性哈希算法来进行数据的分布和寻址。