Algorithm：每周至少做一个 leetcode 的算法题

因为在重新回顾 <数据结构与算法之美>专栏，所以从该专栏里面提到的算法题开始

如何利用数组实现LRU缓存淘汰策略呢？

package
com.kaesar.jike_time.shuJvJieGouYuSuanFaZhiMei.chp06;
import java.util.Objects;
/**
* 数组实现LRU缓存
*
* 处理步骤：
* 1. 如果数组为空，直接将新值添加到缓存中；
* 2. 如果数组不为空，则遍历数组，分为两种情况：
* 2.1. 在缓存中查找到了待插入的新值，则将 0~i-1 的数据挪到 1~i，然后将新值插入到缓存头
* 2.2. 在缓存中没有找到待插入的新值，则将 0~length-1 的数据挪到 1~length，然后将新值插入到缓存头
*
* 时间复杂度分析：因为需要挪动数据，所以最坏时间复杂度为 O(n)
*/
public class ArrayLRU<T> {
private T[] cache;
private Integer length;
private Integer capacity = 8;
public ArrayLRU() {
this.cache = (T[]) new Object[capacity];
this.length = 0;
}
public ArrayLRU(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = (T[]) new Object[this.capacity];
this.length = 0;
}
public boolean get(T value) {
if (this.capacity <= 0) {
return false;
}
if (this.length == 0) {
cache[0] = value;
this.length++;
return false;
}
for (int i = 0; i < this.length; i++) {
if (Objects.equals(value, cache[i])) {
this.moveData(cache, 0, i - 1);
cache[0] = value;
return true;
}
}
if (this.length < this.capacity) {
this.length++;
}
this.moveData(cache, 0, this.length - 2);
cache[0] = value;
return false;
}
private void moveData(T[] array, int from, int to) {
for (int i = to; i >= from; i--) {
array[i + 1] = array[i];
}
}
public void print() {
for (int i = 0; i < this.length; i++) {
System.out.print(cache[i] + " ");
}
System.out.println();
}
public static void main(String[] args) {
ArrayLRU lru = new ArrayLRU(3);
lru.get("a");
lru.print();
lru.get("b");
lru.print();
lru.get("c");
lru.print();
lru.get("a");
lru.print();
lru.get("d");
lru.print();
lru.get("a");
lru.print();
}
}

Review：阅读并点评至少一篇英文技术文章

原文链接：9 AI Skills You MUST Learn Before Everyone Else Does (or Get Left Behind)

主要内容

1. Prompt Engineering: Your Shortcut to "Talking" with AI(好好学prompt技能，关键词：指定角色、提示示例、明确目标)
2. AI-Assisted Software Development: Build Apps Without Being a Coder(找到人们一直抱怨的问题 ，使用人工智能来构建解决方案，不仅可以构建方案，还可以实现。工具：Replit 和 Cursor 和 Trae)
3. AI Design & AI Art: Unleash Your Inner Creativity(将宝宝画的画变成更丰富的图案，工具：Midjourney、 Leonardo 和 DALL-E)
4. AI Video Editing: Make Magic Without the Tech Headaches(视频创作，工具：Runway ML 、 Pictory 和 Descript)
5. AI Writing: Turn Your Ideas Into Income(垃圾文的诞生，工具：ChatGPT 、 Jasper 和 Copy.ai 等等)
6. AI Content Marketing: Be Everywhere, Effortlessly(全民营销，工具：Taplio, Repurpose.io, and Hypefury 等)
7. No-Code AI Automation: Become a Workflow Wizard(工作流，消除重复性工作。规划好工作流程， 找出瓶颈， 然后让人工智能来处理繁琐的工作。)
8.AI Data Analysis: Turn Messy Data Into Gold(数据分析)
9.No-Code AI Agent Development: Build Digital Employees(AI 代理可以全天候工作， 从不抱怨 ， 始终如一地交付成果。 如果你能定义一项工作，训练代理，并密切关注其表现，你就能取代重复性的工作，并获得丰厚的报酬)
Don't wait for AI to replace you. Be the person who builds the AI.(会用AI很重要)
You Don't Need to Master All 9, Just Start with One，Here's your shortcut：
- Pick a skill that excites you
- Watch a 10-minute tutorial
- Use an AI tool on something you actually care about
- Share your result online

个人感想：总结一下就是现在这个社会必须要学会AI，基本上方方面面都用得上，甚至整个人都有被替代的可能，当然想这么多没用。 实在一点就是梳理一下自己想做的，以及自己正在做的，哪些事情可以使用AI工具提效甚至完全替代。

Tip：学习至少一个技术技巧

这部分想着最近在学习AI，干脆就把记录的学习内容放在这里了，至少对于我来说都是新货、新技巧。

Share：分享一篇有观点和思考的技术文章

平时阅读的一些技术类文章

1. 原文链接：<左耳听风>专栏

• 最近把 <左耳听风> 专栏的所有文章都看完了，ARTS打卡学习就是从这里面学到的一种方法。
  先说一下执行ARTS的感受（当然到目前为止这才是第二周），对执行力的要求很强，比如算法、阅读英文技术文章等，如果不真实的去做的话，那就相当于没完成。所以这个是对执行力很好的一种锻炼方式。
  对该专栏的总结，可以当做一个技术学习大纲并在此基础上扩展学习，其中也提到了很多扩展资源，嗯，是很多很多，学习之路是没有尽头的。可能专栏中有些提到的技术不再流行了，但是学习方法是可以借鉴的。从中也感受到了作者真的是很厉害的一个人，应该是习惯很好而且很自律的一个人。
  最后，摘录几段该专栏中印象较深的内容：
  - 我完全没有必要通过打工听人安排而活着，而是反过来通过在公司工作提高自己的技能，让自己可以更为独立和自由地生活。
  - 会挣钱的人一定是会投资的人。我一直认为，最宝贵的财富并不是钱，而是你的时间，时间比钱更宝贵，因为钱你不用还在那里，而时间你不用就浪费掉了。你把你的时间投资在哪些地方，就意味着你未来会走什么样的路。所以，利用好你的时间，投到一些有意义的地方吧。
  - 要学好这些软件开发和设计的方法，你真的需要磨练和苦行，反复咀嚼，反复推敲，在实践和理论中螺旋式地学习，才能真正掌握。
  - 学习是一件“逆人性”的事，就像锻炼身体一样，需要人持续付出，会让人感到痛苦，并随时想找理由放弃。
  - 山外有山，楼外有楼，人活着最怕的就是坐井观天，自以为是。因为这样一来，你的大脑会封闭起来，你会开始不接受新的东西，你的发展也就到了天花板。开拓眼界的目的就是发现自己的不足和上升空间，从而才能让自己成长。