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一个人内耗，说明他活在过去；一个人焦虑，说明他活在未来。只有当一个人平静时，他才活在现在。

日常

1、起床6:00

2、健身2h

3、LeetCode刷了1题

1. 动态规划：01背包理论基础
   1. 掌握01背包和完全背包，就够用了，最多可以再来一个多重背包。
   2. 完全背包又是也是01背包稍作变化而来，即：完全背包的物品数量是无限的。01背包是每个物品数量只有一个
   3. 有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
   4. 那么暴力的解法应该是怎么样的呢？每一件物品其实只有两个状态，取或者不取，所以可以使用回溯法搜索出所有的情况，那么时间复杂度就是O(2^n)，这里的n表示物品数量。
   5. 二维dp数组01背包：动规五部曲分析一波
      1. 确定dp数组以及下标的含义：我们需要使用二维数组，为什么呢？因为有两个维度需要分别表示：物品 和 背包容量，二维数组为 dp[i][j]；i 来表示物品、j表示背包容量。dp[i][j]表示共i个物品和j的容量的最大价值 = Math.max(放入i的最大价值dp[i-1][j-w[i]]+v[i]，不放入i的最大价值dp[i-1][j])
      2. 确定递推公式：dp[i][j]表示i个物品和j的容量的最大价值 = Math.max(放入i后的最大价值dp[i-1][j-w[i]]+v[i]，不放入i的最大价值dp[i-1][j])
      3. 初始化dp数组：刚开始初始化时，只需要根据每个物品的价值和重量，将当前物品单独放入后初始化数组即可，即对于每一行i，当容量大于i物品的重量时，就令元素为i的价值，否则为0，且第一行第一列一定要进行初始化，第一列全部为0，因为背包容量为0，第一行根据第一个物品的价值进行初始化
      4. 确认遍历顺序：根据递推公式，要从前向后、从上向下遍历，可以先遍历物品再遍历背包，也可以先遍历背包再遍历物品，虽然两个for循环遍历的次序不同，但是dp[i][j]所需要的数据就是左上角，根本不影响dp[i][j]公式的推导！
      5. 举例判断：如果出错则打印dp数组看是否符合预期
   6. 滚动数组(dp[i]表示背包容量)
      1. 就是把二维dp降为一维dp，因为二维dp是从前向后从上向下的，故可以使用一维dp来节省空间
      2. 对于背包问题其实状态都是可以压缩的。
      3. 可以发现如果把dp[i - 1]那一层拷贝到dp[i]上，表达式完全可以是：dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);与其把dp[i - 1]这一层拷贝到dp[i]上，不如只用一个一维数组了，只用dp[j]（一维数组，也可以理解是一个滚动数组）。j表示背包容量为j是可以存放的最大价值
      4. 滚动数组需要满足的条件是上一层可以重复利用，直接拷贝到当前层
      5. 此时的递推公式为：dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
      6. dp数组初始化的时候，都初始为0就可以了，或者初始化为第一个物品放入后的价值
      7. 一维数组时，必须先遍历背包容量，即外出循环是物品，内层循环是背包容量，必须先从前到后遍历然后再从上向下遍历，故必须先遍历背包容量，外层是物品
      8. 倒序遍历：二维dp遍历的时候，背包容量是从小到大，而一维dp遍历的时候，背包是从大到小，背包里只放入了一个物品
   7. 使用一维dp数组的写法，比较直观简洁，而且空间复杂度还降了一个数量级
   8. 要求先实现一个纯二维的01背包，如果写出来了，然后再问为什么两个for循环的嵌套顺序这么写？反过来写行不行？(二维数组遍历顺序不影响，因为只依赖左上方的元素)，再讲一讲初始化的逻辑。然后要求实现一个一维数组的01背包，最后再问，一维数组的01背包，两个for循环的顺序反过来写行不行？为什么？ 不可以，因为一维必须每加一个物品就遍历一行背包容量，每加一个物品要在前面背包的基础上更新
2. 分割等和子集
   1. 先求出总sum，为奇数直接返回false，然后看最大元素是否超过了 sum / 2，超过了直接返回false，否则就是要动图规划dp进行判断，使用一维dp，外层循环是元素
   2. 背包的体积为sum / 2
   3. 背包要放入的商品（集合里的元素）重量为 元素的数值，价值也为元素的数值
   4. 背包如果正好装满(价值等于重量)，说明找到了总和为 sum / 2 的子集。
   5. 背包中每一个元素是不可重复放入。
   6. 递推公式：dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[j]] + nums[j])
   7. 如果使用一维dp数组，物品遍历的for循环放在外层，遍历背包的for循环放在内层，且内层for循环倒序遍历
   8. 每个物品的价值等于重量，如果正好装满则说明存在子集

4、复盘22:00

不复盘等于白学！！！

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学习和感想

Kubernetes学习

1. Kubernetes

1. 存储抽象
   1. 存储抽象就是实现多个集群机器中的存储共享
   2. NFS文件系统实现挂载

      1. 存储抽象就是实现多个集群机器中的存储共享，可以通过NFS文件系统进行实现，此时需要每个机器都先安装NFS文件系统，任何主节点将其创建的共享文件暴露出去，从节点将自己的某个目录与主节点暴露的目录挂载起来，此时就可以实现目录共享，从而实现存储共享

      2. NFS文件系统就是在一个集群中多个机器中实现一个共享文件，此时集群中容器就可以挂载到NFS文件系统中，从而实现数据存储更加安全，因为被同时保存在多个机器中

      3. k8s将每个pod挂载的目录抽象出来，形成存储层

      4. 可以使用NFS文件系统实现存储抽象，NFS文件系统环境配置
         

      5. k8s基于NFS实现数据挂载，通过以下配置创建的deployement中的容器会将指定的文件挂载到配置的NFS文件系统中存储共享的文件中，此时容器挂载的文件会通过NFS文件系统被共享到每台机器中，且多个容器中文件可以挂载到同一个数据卷中

      6. 要挂载到NFS文件系统中，则必须在NFS文件系统中创建指定的目录，只有目录存在时才可以挂载

      7. NFS文件系统的挂载，当容器删除之后，其挂载的文件(NFS中)不会被删除，且每个容器挂载的文件不会被限制

   3. PV&PVC持久卷(静态/动态供应)

      1. PV：持久卷，将应用需要持久化的数据保存到指定位置

      2. PVC：持久卷申明，申明需要使用的持久卷的规格，即文件大小

      3. PV&PVC：此时pod需要持久化数据挂载时，通过PVC申请一块持久化空间PV，并指定空间大小，然后就可以实现数据持久化挂载，然后当pod结束时，就会删除PVC并回收分配的PV，从而取消挂载

      4. 使用PVC申请PV时，会根据申请的空间大小分配一个合适的PV，且一个PV只可以被一个PVC申请，同一个PV只可以被一个PVC申请

      5. 先创建PVC申请PV，然后在创建pod时指定所创建的PVC，此时就会在指定的PV中进行数据持久化

   4. ConfigMap

      1. 挂载目录推荐使用PV&PVC，因为此时当pod删除时也会释放其上挂载的PVC，且可以指定分配的空间

      2. 但PV&PVC主要用于挂载目录，对于配置文件，推荐使用ConfigMap进行挂载

      3. 可以使用ConfigMap单独挂载配置文件

      4. 可以通过 kubectl create cm cmName --from-file=xxx.conf 将pod的配置文件单独创建为一个配置集cm(ConfigMap)，此时会存放在k8s的etcd中进保存，此时启动容器时，就可以使用配置集中的配置文件进行启动

      5. 使用创建的配置集来启动pod容器

      6. 且使用ConfigMap来挂载配置文件时，此时对CM修改会直接同步更新容器内部的配置文件，修改ConfigMap会自动修改挂载改cm的pod容器内部的配置文件，但不会生效，因为**配置文件修改后必须重启才会生效

   5. Secret
      1. Secret对象类型用来保存敏感信息，将这些信息放在Secret中比放在pod的定义或者容器镜像中更加安全灵活
      2. 就比如当创建pod时要从私有镜像库中拉取镜像，此时需要密码权限才可以拉取，如果直接在pod的yaml文件中配置密码是很不安全的，故可以将密码放到Secret中保存，此时就可以通过在yaml配置文件中配置Secret来进行访问

2. KubeSphere

1. 简介+安装
   1. KubeSphere平台基于Kubenetes构建的分布式、多租户、多集群、企业级开源平台，有强大且完善的网络与存储能力，并通过极简的人机交互提供完善的管理
   2. 在 www.kubeshere.com.cn 官网中进行安装，可以在Kubernetes或者Linux中进行安装
   3. 在Kubernetes中安装KubeSphere，前提是安装好Kubernetes集群
   4. 当Kubernetes安装完成后就可以安装KubeSphere前置环境