为什么要使用线程池，线程池的好处是什么：
减少资源消耗：避免重复创建、销毁线程带来的性能开销；
提升客观理性：使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控；
提升响应速度：任务到达时能立即执行任务；
线程池现有的问题：
线程池的参数并不好配置
线程池执⾏的情况和任务类型相关性较⼤
IO密集型和CPU密集型的任务运⾏起来的情况差异⾮常⼤
一些现有的框架如：Disruptor框架、Actor框架、协程框架,但是框架难以维护和扩展.
所以既然不能保证参数配 置最合理，那么是否可以通过将修改线程池参数的成本降下来，这样⾄少可以发⽣故障的时候可以快速 调整从⽽缩短故障恢复的时间？基于这个思考，我们可以将线程池的参数从代码中迁移到注册中心上， 实现线程池参数可动态配置和即时⽣效。
缓冲队列
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17. 电话号码的字母组合
给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。
给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。
示例 1：
12>输入：digits = "23">输出：["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]
示例 2：
12>输入：digits = "">输出：[]
示例 3：
12>输入：digits = "2">输出：["a","b","c"]
代码：
1234567891011121314151617181920212223242526class Solution(object): def let ...
189. 轮转数组
给定一个整数数组 nums，将数组中的元素向右轮转 k 个位置，其中 k 是非负数。
示例 1:
123456>输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7], k = 3>输出: [5,6,7,1,2,3,4]>解释:>向右轮转 1 步: [7,1,2,3,4,5,6]>向右轮转 2 步: [6,7,1,2,3,4,5]>向右轮转 3 步: [5,6,7,1,2,3,4]
示例 2:
12345>输入：nums = [-1,-100,3,99], k = 2>输出：[3,99,-1,-100]>解释: >向右轮转 1 步: [99,-1,-100,3]>向右轮转 2 步: [3,99,-1,-100]
提示：
1 <= nums.length <= 105
-231 <= nums[i] <= 231 - 1
0 <= k <= 105
进阶：
尽可能想出更多的解决方案，至少有 三种 不同的方法可以解决这个问题。
你可以使用空间复杂度为 O( ...
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22. 括号生成
数字 n 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。
示例 1：
12>输入：n = 3>输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]
示例 2：
12>输入：n = 1>输出：["()"]
提示：
1 <= n <= 8
回溯需要画出树形图，能够发现其实原题能够转化为一个满二叉树
但是根据情况肯定不能输出所有节点的值，所以需要一些剪枝。这里增加了left与right参数，分别代表左括号与右括号的数量，每生成一个就增加一个。
代码：
12345678910111213141516171819class Solution(object): def generateParenthesis(self, n): """ :type n: int ...
238. 除自身以外数组的乘积
给你一个整数数组 nums，返回 数组 answer ，其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。
题目数据 保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。
请 不要使用除法，且在 O(n) 时间复杂度内完成此题。
示例 1:
12>输入: nums = [1,2,3,4]>输出: [24,12,8,6]
示例 2:
12>输入: nums = [-1,1,0,-3,3]>输出: [0,0,9,0,0]
提示：
2 <= nums.length <= 105
-30 <= nums[i] <= 30
保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内
进阶：你可以在 O(1) 的额外空间复杂度内完成这个题目吗？（ 出于对空间复杂度分析的目的，输出数组 不被视为 额外空间。）
每个位置的结果，即为它左边的数的乘积，乘上它右边的数的乘积。因此，我们只要申请两个数组，一个用来记 ...
41. 缺失的第一个正数
给你一个未排序的整数数组 nums ，请你找出其中没有出现的最小的正整数。
请你实现时间复杂度为 O(n) 并且只使用常数级别额外空间的解决方案。
示例 1：
123>输入：nums = [1,2,0]>输出：3>解释：范围 [1,2] 中的数字都在数组中。
示例 2：
123>输入：nums = [3,4,-1,1]>输出：2>解释：1 在数组中，但 2 没有。
示例 3：
123>输入：nums = [7,8,9,11,12]>输出：1>解释：最小的正数 1 没有出现。
提示：
1 <= nums.length <= 105
-231 <= nums[i] <= 231 - 1
这个问题可以通过将数组中的每个数字放到它应该在的位置来解决，即 nums[i] 应该放在 nums[i-1] 的位置，相当于把原来的数组当作一个哈希表来使用，具体步骤如下：
初始化：设置 max_len 为数组长度加1，这是我们需要处理的最大正整数。
标记无效数字：将所有非正数或大于 ...
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39. 组合总和
给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ，找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ，并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。
对于给定的输入，保证和为 target 的不同组合数少于 150 个。
示例 1：
123456>输入：candidates = [2,3,6,7], target = 7>输出：[[2,2,3],[7]]>解释：>2 和 3 可以形成一组候选，2 + 2 + 3 = 7 。注意 2 可以使用多次。>7 也是一个候选， 7 = 7 。>仅有这两种组合。
示例 2：
12>输入: candidates = [2,3,5], target = 8>输出: [[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]
示例 3：
12>输入: candidates = [2], ...
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46. 全排列
给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
示例 1：
12>>输入：nums = [1,2,3]>>输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
示例 2：
12>>输入：nums = [0,1]>>输出：[[0,1],[1,0]]
示例 3：
12>>输入：nums = [1]>>输出：[[1]]
提示：
1 <= nums.length <= 6
-10 <= nums[i] <= 10
nums 中的所有整数 互不相同
终止条件： 当 x = len(nums) - 1 时，代表所有位已固定（最后一位只有 1 种情况），则将当前组合 nums 转化为数组并加入 res ，并返回。
1234567891011121314151617>class Solution(object): def permute(self, ...
56. 合并区间
以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。
示例 1：
123>输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]>输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]>解释：区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].
示例 2：
123>输入：intervals = [[1,4],[4,5]]>输出：[[1,5]]>解释：区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。
提示：
1 <= intervals.length <= 104
intervals[i].length == 2
0 <= starti <= endi <= 104
使用左区间进行排序以示例 1 为例，我们有 [1,3],[2,6],[8,10],[15,18] 这四个区间。
为 ...
53. 最大子数组和
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
子数组
是数组中的一个连续部分。
示例 1：
123>输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]>输出：6>解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。
示例 2：
12>输入：nums = [1]>输出：1
示例 3：
12>输入：nums = [5,4,-1,7,8]>输出：23
提示：
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
进阶：如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的 分治法 求解。
1234567891011121314151617# 动态规划class Solution(object): def maxSubArray(self, nums): """ :type nums: List[ ...
