QS的大西瓜
首先，该文章来自于极客时间网站，王争的专栏——《数据结构与算法之美》，我这里只是做最简单的解释、记录并添加自己的见解，只是作为个人笔记，若侵权，马上删除。最后建议直接去该网站上购买该课程看原作者的讲解，一来是支持作者，二来是作者写的确实不错。
现在的编程语言基本都会内置排序函数，比如 C 语言中 qsort()，C++ STL 中的 sort()、stable_sort()，还有 Java 语言中的 Collections.sort()。在平时开发中，我们也都是直接使用这些现成的函数。下面我们就探索一下这些排序函数是如何实现的、底层都利用了哪种排序算法？
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今天主要介绍一下三种时间复杂度为O(n)的排序算法：桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度都是线性的，所以称这类算法为线性排序（Linear sort）。之所以能做到线性的时间复杂度，主要原因是，这三个算法是非基于比较的排序算法，都不涉及元素之间的比较操作。
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上一节讲了冒泡排序、插入排序、选择排序，它们的时间复杂度都是$O(n^2)$，比较高，适合小规模数据的排序。对于比较大规模的数据集，可以使用两种时间复杂度为$O(nlogn)$的排序算法，归并排序和快速排序。
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排序非常重要，而且排序算法很多，有很多可能你连名字都没听说过，比如猴子排序、睡眠排序、面条排序等。我只讲众多排序算法中的一小撮，也是最经典的、最常用的：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。我按照时间复杂度把它们分成了三类，分三节课来讲解。
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推荐注册返佣金的这个功能我想你应该不陌生吧？现在很多 App 都有这个功能。这个功能中，用户 A 推荐用户 B 来注册，用户 B 又推荐了用户 C 来注册。我们可以说，用户 C 的“最终推荐人”为用户 A，用户 B 的“最终推荐人”也为用户 A，而用户 A 没有“最终推荐人”。
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CPU 资源是有限的，任务的处理速度与线程个数并不是线性正相关。相反，过多的线程反而会导致 CPU 频繁切换，处理性能下降。所以，线程池的大小一般都是综合考虑要处理任务的特点和硬件环境，来事先设置的。
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浏览器的前进、后退功能，我想你肯定很熟悉吧？当你依次访问完一串页面 a-b-c 之后，点击浏览器的后退按钮，就可以查看之前浏览过的页面 b 和 a。当你后退到页面 a，点击前进按钮，就可以重新查看页面 b 和 c。但是，如果你后退到页面 b 后，点击了新的页面 d，那就无法再通过前进、后退功能查看页面 c 了。假设你是 Chrome 浏览器的开发工程师，你会如何实现这个功能呢？
之前一直想学Docker，但是一拖再拖，最近看到一个大佬写的关于Docker的博客不错。特来学（ban）习（yun）一下。
特此声明，下面大部分内容来自于这位大佬，除此之外，还添加了一些自己的理解。
Docker的官方地址在这里
Docker 是一种容器技术，它可以将应用和环境等进行打包，形成一个独立的，类似于手机APP形式的「应用」，这个应用可以直接被分发到任意一个支持 Docker 的环境中，通过简单的命令即可启动运行。Docker 是一种最流行的容器化实现方案。和虚拟化技术类似，它极大的方便了应用服务的部署；又与虚拟化技术不同，它以一种更轻量的方式实现了应用服务的打包。使用 Docker 可以让每个应用彼此相互隔离，在同一台机器上同时运行多个应用，不过他们彼此之间共享同一个操作系统。Docker 的优势在于，它可以在更细的粒度上进行资源的管理，也比虚拟化技术更加节约资源。