搜索与动态规划的本质比较

探索问题，开启算法之门 深入探讨“为什么讲这个问题” ，可以引导我们更好地理解搜索和动态规划算法。 这两种算法体现了“电脑”和“人脑”在解决问题上的差异： 电脑擅长快速枚举， 而人脑更倾向于总结规律， 找到最优解。 通过“回到起点”和“变换角度”的思考方式， 我们可以不断优化解题思路， 将复杂问题分解成可解决的子问题。 动态规划正是利用了这种思想， 通过记录子问题的解， 避免重复计算， 从而提高效率。

搜索技术的进步，从有序的状态空间节点中寻找问题解决方案，涵盖了深度优先搜索和广度优先搜索策略，优化搜索成为高级枚举的重要手段。

第1章全局在胸——用工具对SQL整体优化1 1.1都有哪些性能工具1 1.1.1不同调优场景分析2 1.1.2不同场景对应工具2 1.2整体性能工具的要点4 1.2.1五大性能报表的获取5 1.2.2五大报表关注的要点10 1.3案例的分享与交流18 1.3.1和并行等待有关的案例18 1.3.2和热块竞争有关的案例19 1.3.3和日志等待有关的案例20 1.3.4新疆某系统的前台优化20 1.3.5浙江某系统的调优案例21 1.4本章总结延伸与习题21 1.4.1总结延伸21 1.4.2习题训练23第2章风驰电掣——有效缩短SQL优化过程24 2.1\u3000SQL调优时间都去哪儿了25

数学是一门关于数量、结构、变化和空间的科学。它使用符号、语言和逻辑推理来探索和描述世界的基本规律。

数据仓库：超越报表系统，洞悉业务真相 数据仓库并非简单的报表工具，也非短期速效的形象工程。其核心价值在于深入分析业务数据，揭示潜在关系，为决策提供有力支持。 数据仓库的特性： 面向主题：围绕特定业务主题组织数据，如客户、产品等。 集成：整合来自不同来源的数据，形成统一视图。 稳定：数据仓库中的数据是历史的、稳定的，不会频繁变更。 随时间变化：记录数据随时间变化的情况，支持趋势分析。 数据仓库的核心功能： 业务洞察：通过数据挖掘和分析，发现业务问题，揭示潜在规律和趋势。 决策支持：为管理者提供数据支持，辅助制定更明智的决策。 业务优化：指导业务流程改进和业务模式创新。 数据仓库的价值在于

动态规划，作为一种解决复杂问题的高效算法，其核心在于将问题分解为子问题，并利用子问题的解来构建原问题的解。 动态规划的精髓 动态规划算法的关键在于状态的定义和状态转移方程的构建。状态通常代表问题的子问题，而状态转移方程则描述了如何利用已知状态的解来计算未知状态的解。 经典案例解析 为了更好地理解动态规划的应用，我们将深入探讨一些经典的动态规划问题，例如： 最长公共子序列问题： 给定两个序列，找到它们之间长度最长的公共子序列。 背包问题： 给定一组物品，每个物品具有不同的重量和价值，选择一些物品放入背包中，使得背包的总价值最大，同时不超过背包的容量限制。 编辑距离问题： 计算将一个字符串转换为

贪心算法和动态规划是计算机科学中用于解决优化问题的两种关键策略。贪心算法通过每一步选择当前状态下的最佳选择，尝试实现全局最优解。动态规划则将复杂问题分解为互相重叠的子问题，通过记录和利用先前计算过的子问题答案来提高效率。这两种方法在解决背包问题、旅行商问题等优化问题中发挥着重要作用。了解和掌握它们对于提升算法设计和解决实际问题至关重要。

在大数据处理领域，Apache Hadoop YARN是核心组件之一，负责管理和调度集群上的计算资源。YARN动态资源池的规划与管理是优化集群性能的关键环节，尤其在CDH企业级Hadoop平台中显得尤为重要。CDH集群上配置YARN动态资源池时，需进行参数配置和放置规则设置，以及选择合适的调度器（FIFO Scheduler、Capacity Scheduler和Fair Scheduler），以确保资源的有效利用和应用的公平性。

这份资料来自微软数据库论坛的一位MVP，展示了一些其他书籍和资料中不常见的技巧。