在“欢迎”屏幕上，如何解决？

1. 开始的时候和上一版一样，当 workCount < corePoolSize 时，通过创建新的 Worker 来执行任务。

2. 当 workCount >= corePoolSize 就停止创建新线程，把任务直接丢到队列里。

3. 但当队列已满且仍然 workCount < maximumPoolSize 时，不再直接走拒绝策略，而是创建非核心线程，直到 workCount = maximumPoolSize，再走拒绝策略。

小宇：哎呀，我怎么没想到，这样 corePoolSize 就负责平时大多数情况所需要的工作线程数，而 maximumPoolSize 就负责在高峰期临时扩充工作线程数。

闪客：没错，高峰时期的弹性搞定了，那自然就还要考虑低谷时期。当长时间没有任务提交时，核心线程与非核心线程都一直空跑着，浪费资源。我们可以给非核心线程设定一个超时时间 keepAliveTime，当这么长时间没能从队列里获取任务时，就不再等了，销毁线程。
 

此时我们已经找到的递推关系了，那么可以用动规五部曲在系统分析一遍。

1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dp[i] ：1到i为节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i]。

也可以理解是i的不同元素节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i] ，都是一样的。

以下分析如果想不清楚，就来回想一下dp[i]的定义

2.确定递推公式

在上面的分析中，其实已经看出其递推关系， dp[i] += dp[以j为头结点左子树节点数量] * dp[以j为头结点右子树节点数量]

j相当于是头结点的元素，从1遍历到i为止。

所以递推公式：dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]; ，j-1 为j为头结点左子树节点数量，i-j 为以j为头结点右子树节点数量

3.dp数组如何初始化

初始化，只需要初始化dp[0]就可以了，推导的基础，都是dp[0]。

那么dp[0]应该是多少呢?

从定义上来讲，空节点也是一颗二叉树，也是一颗二叉搜索树，这是可以说得通的。

从递归公式上来讲，dp[以j为头结点左子树节点数量] * dp[以j为头结点右子树节点数量] 中以j为头结点左子树节点数量为0，也需要dp[以j为头结点左子树节点数量] = 1， 否则乘法的结果就都变成0了。

所以初始化dp[0] = 1

4.确定遍历顺序

首先一定是遍历节点数，从递归公式：dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]可以看出，节点数为i的状态是依靠 i之前节点数的状态。

那么遍历i里面每一个数作为头结点的状态，用j来遍历。

代码如下：

（编辑：平顶山站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!