8.15
This commit is contained in:
xiongraorao
parent
edc63efa34
commit
f2968f6376
@ -1,9 +1,39 @@
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package com.raorao.java;
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import com.google.common.collect.HashBasedTable;
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import java.util.Enumeration;
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import java.util.HashMap;
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import java.util.Hashtable;
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import java.util.Iterator;
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import java.util.LinkedHashMap;
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import java.util.LinkedHashSet;
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import java.util.Map.Entry;
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public class Test {
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static int a;
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int b;
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static int c;
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int b;
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public static int cMethod() {
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c++;
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return c;
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}
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public static void main(String args[]) {
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Hashtable<Integer, Integer> hashMap = new Hashtable<>();
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hashMap.put(1, 10);
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hashMap.put(2, 20);
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hashMap.put(3, 30);
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hashMap.put(19, 30);
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hashMap.forEach((e1, e2)-> System.out.println( e1 + ":" + e2));
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Iterator<Entry<Integer, Integer>> iterator = hashMap.entrySet().iterator();
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Enumeration<Integer> enumeration = hashMap.elements();
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while (enumeration.hasMoreElements()){
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System.out.println(enumeration.nextElement());
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}
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}
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public int aMethod() {
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a++;
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@ -14,15 +44,4 @@ public class Test {
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b++;
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return b;
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}
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public static int cMethod() {
|
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c++;
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return c;
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}
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public static void main(String args[]) {
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String str = null;
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System.out.println(str);
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}
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}
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70
code/src/main/java/com/raorao/java/althorithm/HeapSort.java
Normal file
70
code/src/main/java/com/raorao/java/althorithm/HeapSort.java
Normal file
@ -0,0 +1,70 @@
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package com.raorao.java.althorithm;
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import java.util.Arrays;
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/**
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* 堆排序.
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*
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* 参考链接：https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6129630.html
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*
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* @author Xiong Raorao
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* @since 2018-08-15-19:19
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*/
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public class HeapSort {
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public static void main(String[] args) {
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int []arr = {4,6,8,5,9};
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sort(arr);
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System.out.println(Arrays.toString(arr));
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}
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public static void sort(int []arr){
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//1.构建大顶堆
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for(int i=arr.length/2-1;i>=0;i--){
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//从第一个非叶子结点从下至上，从右至左调整结构
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adjustHeap(arr,i,arr.length);
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}
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//2.调整堆结构+交换堆顶元素与末尾元素
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for(int j=arr.length-1;j>0;j--){
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swap(arr,0,j);//将堆顶元素与末尾元素进行交换
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||||
adjustHeap(arr,0,j);//重新对堆进行调整,每调整好一个，length就减少一个。
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}
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}
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/**
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* 调整大顶堆（仅是调整过程，建立在大顶堆已构建的基础上）
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* @param arr
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* @param i
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* @param length
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*/
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public static void adjustHeap(int []arr,int i,int length){
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||||
int temp = arr[i];//先取出当前元素i
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||||
for(int k=i*2+1;k<length;k=k*2+1){//从i结点的左子结点开始，也就是2i+1处开始
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||||
if(k+1<length && arr[k]<arr[k+1]){//如果左子结点小于右子结点，k指向右子结点
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||||
k++;
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}
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||||
if(arr[k] >temp){//如果子节点大于父节点，将子节点值赋给父节点（不用进行交换）
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||||
arr[i] = arr[k];
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i = k;
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}else{
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break;
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||||
}
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||||
}
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||||
arr[i] = temp;//将temp值放到最终的位置
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||||
}
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||||
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||||
/**
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||||
* 交换元素
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||||
* @param arr
|
||||
* @param a
|
||||
* @param b
|
||||
*/
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public static void swap(int []arr,int a ,int b){
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||||
int temp=arr[a];
|
||||
arr[a] = arr[b];
|
||||
arr[b] = temp;
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||||
}
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||||
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||||
}
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||||
86
interview/answer.md
Normal file
86
interview/answer.md
Normal file
@ -0,0 +1,86 @@
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<!-- TOC -->
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- [java基础](#java基础)
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- [java 语言基础](#java-语言基础)
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- [java自动拆装箱：](#java自动拆装箱)
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- [java 四种引用及其应用场景](#java-四种引用及其应用场景)
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||||
- [foreach与正常for循环效率对比](#foreach与正常for循环效率对比)
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||||
- [java反射的作用于原理](#java反射的作用于原理)
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||||
- [数据库](#数据库)
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||||
- [truncate与 delete区别](#truncate与-delete区别)
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||||
- [B+树索引和哈希索引的区别](#b树索引和哈希索引的区别)
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<!-- /TOC -->
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# java基础
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## java 语言基础
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### java自动拆装箱：
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自动装箱是将一个java定义的基本数据类型赋值给相应封装类的变量。 拆箱与装箱是相反的操作，自动拆箱则是将一个封装类的变量赋值给相应基本数据类型的变量。
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### java 四种引用及其应用场景
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1、强引用
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最普遍的一种引用方式，如String s = "abc"，变量s就是字符串“abc”的强引用，只要强引用存在，则垃圾回收器就不会回收这个对象。
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2、软引用（SoftReference）
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用于描述还有用但非必须的对象，如果内存足够，不回收，如果内存不足，则回收。一般用于实现内存敏感的高速缓存，软引用可以和引用队列ReferenceQueue联合使用，如果软引用的对象被垃圾回收，JVM就会把这个软引用加入到与之关联的引用队列中。
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3、弱引用（WeakReference）
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弱引用和软引用大致相同，弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。
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4、虚引用（PhantomReference）
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就是形同虚设，与其他几种引用都不同，虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它就和没有任何引用一样，在任何时候都可能被垃圾回收器回收。 虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收器回收的活动。
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虚引用与软引用和弱引用的一个区别在于：
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虚引用必须和引用队列 （ReferenceQueue）联合使用。当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引，就会在回收对象的内存之前，把这个虚引用加入到与之关联的引用队列中。
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### foreach与正常for循环效率对比
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用for循环arrayList 10万次花费时间：5毫秒。
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用foreach循环arrayList 10万次花费时间：7毫秒。
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用for循环linkList 10万次花费时间：4481毫秒。
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用foreach循环linkList 10万次花费时间：5毫秒。
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循环ArrayList时，普通for循环比foreach循环花费的时间要少一点。
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循环LinkList时，普通for循环比foreach循环花费的时间要多很多。
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当我将循环次数提升到一百万次的时候，循环ArrayList，普通for循环还是比foreach要快一点；但是普通for循环在循环LinkList时，程序直接卡死。
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ArrayList：ArrayList是采用数组的形式保存对象的，这种方式将对象放在连续的内存块中，所以插入和删除时比较麻烦，查询比较方便。
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LinkList：LinkList是将对象放在独立的空间中，而且每个空间中还保存下一个空间的索引，也就是数据结构中的链表结构，插入和删除比较方便，但是查找很麻烦，要从第一个开始遍历。
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结论：
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**需要循环数组结构的数据时，建议使用普通for循环，因为for循环采用下标访问，对于数组结构的数据来说，采用下标访问比较好。
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需要循环链表结构的数据时，一定不要使用普通for循环，这种做法很糟糕，数据量大的时候有可能会导致系统崩溃。**
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链表：使用foreach
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数组：使用for循环
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### java反射的作用于原理
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Java 反射是可以让我们在运行时，通过一个类的Class对象来获取它获取类的方法、属性、父类、接口等类的内部信息的机制。
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这种动态获取信息以及动态调用对象的方法的功能称为JAVA的反射。
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# 数据库
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## truncate与 delete区别
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TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。 DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。
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TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。 TRUNCATE,DELETE,DROP 放在一起比较：
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TRUNCATE TABLE ：删除内容、释放空间但不删除定义。
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DELETE TABLE: 删除内容不删除定义，不释放空间。
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DROP TABLE ：删除内容和定义，释放空间
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## B+树索引和哈希索引的区别
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B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接，是有序的
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哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可,是无序的
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**优势对比：**
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@ -1,11 +1,16 @@
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<!-- TOC -->
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- [HashMap ConcurrentHashMap](#hashmap-concurrenthashmap)
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- [HashMap ConcurrentHashMap Hashtable](#hashmap-concurrenthashmap-hashtable)
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||||
- [为什么HashMap线程不安全](#为什么hashmap线程不安全)
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||||
- [如何线程安全的使用hashmap](#如何线程安全的使用hashmap)
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||||
- [TreeMap、HashMap、LindedHashMap的区别](#treemaphashmaplindedhashmap的区别)
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||||
- [try?catch?finally，try里有return，finally还执行么](#trycatchfinallytry里有returnfinally还执行么)
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||||
- [java this 和 super的用法](#java-this-和-super的用法)
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||||
- [this](#this)
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||||
- [super](#super)
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||||
- [super和this的异同：](#super和this的异同)
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||||
- [抽象类和接口](#抽象类和接口)
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||||
- [java 重写和重载的区别](#java-重写和重载的区别)
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||||
- [Synchronized 和 volitate区别](#synchronized-和-volitate区别)
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||||
- [异常](#异常)
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||||
- [String StringBuffer StringBuilder的区别](#string-stringbuffer-stringbuilder的区别)
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@ -29,7 +34,7 @@
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<!-- /TOC -->
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# HashMap ConcurrentHashMap
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# HashMap ConcurrentHashMap Hashtable
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HashMap和ConcurrentHashMap的最主要的区别就是前者是线程不安全，后者是线程安全的。在不同的JDK版本中，区别也不一样
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@ -45,6 +50,92 @@ ConcurrentHashMap 不用segment,改成CAS+synchronized方法实现。
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CAS 的含义是“我认为原有的值应该是什么，如果是，则将原有的值更新为新值，否则不做修改，并告诉我原来的值是多少”
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Hashtable 继承自陈旧的Directory，使用synchronized 同步，但是**不允许key和value为空**
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Hashtable使用Enumeration，HashMap使用Iterator
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HashMap 的迭代器：遍历的时候，根据Node数组的索引自然顺序，forEach
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Hashtable 除了Iterator,自己实现了迭代器Enumeration，但是是从Node的**尾部到头部**开始遍历，不一样
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hashtable elements() 方法获取的迭代器的下一个元素
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``` java
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@SuppressWarnings("unchecked")
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public T nextElement() {
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Entry<?,?> et = entry;
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int i = index; // index 为元素的长度
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Entry<?,?>[] t = table;
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/* Use locals for faster loop iteration */
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while (et == null && i > 0) {
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et = t[--i];
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}
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entry = et;
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index = i;
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if (et != null) {
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Entry<?,?> e = lastReturned = entry;
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entry = e.next;
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return type == KEYS ? (T)e.key : (type == VALUES ? (T)e.value : (T)e);
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}
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throw new NoSuchElementException("Hashtable Enumerator");
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}
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```
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HashTable虽然性能上不如ConcurrentHashMap，但并不能完全被取代，两者的迭代器的一致性不同的，HashTable的迭代器是强一致性的，而ConcurrentHashMap是弱一致的。
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ConcurrentHashMap的get，clear，iterator 都是弱一致性的。 Doug Lea 也将这个判断留给用户自己决定是否使用ConcurrentHashMap。
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弱一致性的意思就是，put一个元素进去之后，不是马上对该元素可见。
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## 为什么HashMap线程不安全
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HashMap 在并发执行 put 操作时会引起死循环，导致 CPU 利用率接近100%。因为多线程会导致 HashMap 的 Node 链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Node 的 next 节点永远不为空，就会在获取 Node 时产生死循环。
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## 如何线程安全的使用hashmap
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三种方法：
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``` java
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Map<String, String> hashtable = new Hashtable<>();
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//synchronizedMap
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Map<String, String> synchronizedHashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>());
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//ConcurrentHashMap
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Map<String, String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();
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```
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## TreeMap、HashMap、LindedHashMap的区别
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LinkedHashMap可以保证HashMap集合有序，存入的顺序和取出的顺序一致。LinekdHashMap的Entry继承自HashMap.Node, 提供了双向指针。
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LinkedHashMap 继承了HashMap，hashmap预留了三个函数，便于linkedHashMap对元素进行后续操作，下面三个函数在LinkedHashMap都有实现。
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``` java
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// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
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void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
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void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
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void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }
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```
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TreeMap实现SortMap接口，能够把它保存的记录根据键排序,默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。
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HashMap不保证顺序，即为无序的，具有很快的访问速度。
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HashMap最多只允许一条记录的键为Null;允许多条记录的值为 Null。
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HashMap不支持线程的同步。
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我们在开发的过程中使用HashMap比较多，在Map中在Map 中插入、删除和定位元素，HashMap 是最好的选择。
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但如果您要按自然顺序或自定义顺序遍历键，那么TreeMap会更好。
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如果需要输出的顺序和输入的相同,那么用LinkedHashMap 可以实现,它还可以按读取顺序来排列。
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总结：其实联系到三种hashmap的底层实现原理，很容易想到，TreeMap 的底层使用的是二叉堆来实现的，自然能够保证自动排序，HashMap底层使用数组实现，使用迭代器遍历的话，是根据key的hash值在存储表的索引来确定的，是无序的。LinkedHashMap底层使用的链表来存储数据，可根据插入的顺序来读取数据。
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# try?catch?finally，try里有return，finally还执行么
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肯定会执行。finally{}块的代码。 只有在try{}块中包含遇到System.exit(0)。 之类的导致Java虚拟机直接退出的语句才会不执行。
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当程序执行try{}遇到return时，程序会先执行return语句，但并不会立即返回——也就是把return语句要做的一切事情都准备好，也就是在将要返回、但并未返回的时候，程序把执行流程转去执行finally块，当finally块执行完成后就直接返回刚才return语句已经准备好的结果。
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# java this 和 super的用法
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## this
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@ -159,10 +250,6 @@ this和super不能同时出现在一个构造函数里面，因为this必然会
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this()和super()都指的是对象，所以，均不可以在static环境中使用。包括：static变量,static方法，static语句块。
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从本质上讲，this是一个指向本对象的指针, 然而super是一个Java关键字。
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# 抽象类和接口
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抽象类与接口：
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@ -198,6 +285,10 @@ this()和super()都指的是对象，所以，均不可以在static环境中使
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需要让不相关的类都实现一个方法，例如不相关的类都可以实现 Compareable 接口中的 compareTo() 方法；
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需要使用多重继承，例如Runnable接口实现线程类
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# java 重写和重载的区别
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# Synchronized 和 volitate区别
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[volatile与synchronized的区别](https://www.cnblogs.com/tf-Y/p/5266710.html)
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32
interview/network/http.md
Normal file
32
interview/network/http.md
Normal file
@ -0,0 +1,32 @@
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<!-- TOC -->
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- [Http常见状态码](#http常见状态码)
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<!-- /TOC -->
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# Http常见状态码
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2XX 成功
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200 OK，表示从客户端发来的请求在服务器端被正确处理
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204 No content，表示请求成功，但响应报文不含实体的主体部分
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206 Partial Content，进行范围请求
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3XX 重定向
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301 moved permanently，永久性重定向，表示资源已被分配了新的 URL
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302 found，临时性重定向，表示资源临时被分配了新的 URL
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||||
303 see other，表示资源存在着另一个 URL，应使用 GET 方法丁香获取资源
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||||
304 not modified，表示服务器允许访问资源，但因发生请求未满足条件的情况
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||||
307 temporary redirect，临时重定向，和302含义相同
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||||
4XX 客户端错误
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400 bad request，请求报文存在语法错误
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||||
401 unauthorized，表示发送的请求需要有通过 HTTP 认证的认证信息
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||||
403 forbidden，表示对请求资源的访问被服务器拒绝
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||||
404 not found，表示在服务器上没有找到请求的资源
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||||
5XX 服务器错误
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||||
500 internal sever error，表示服务器端在执行请求时发生了错误
|
||||
503 service unavailable，表明服务器暂时处于超负载或正在停机维护，无法处理请求
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||||
@ -63,6 +63,8 @@ Java后端开发（大数据、分布式应用等）
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||||
> [计算机网络基础](network/base.md)
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||||
> [Http](network/http.md)
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## 项目技能
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> [分布式问题分析](../notes/分布式问题分析.md)
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@ -10,6 +10,8 @@
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||||
- [运输层](#运输层)
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||||
- [算法和数结构](#算法和数结构)
|
||||
- [HTTP](#http)
|
||||
- [设计模式](#设计模式)
|
||||
- [分布式](#分布式)
|
||||
- [数据库](#数据库)
|
||||
- [Linux](#linux)
|
||||
- [安全](#安全)
|
||||
@ -40,6 +42,13 @@
|
||||
- @transactional注解在什么情况下会失效，为什么。
|
||||
- java 基本类型的自动拆装箱的过程
|
||||
- 内部类与静态内部类的区别
|
||||
- foreach与正常for循环效率对比
|
||||
- java 8 的新特性
|
||||
- AOP和OOP的区别
|
||||
- java 枚举
|
||||
- Java的四种引用，强弱软虚，用到的场景
|
||||
- foreach与正常for循环效率对比
|
||||
- java反射的作用于原理
|
||||
|
||||
|
||||
## IO
|
||||
@ -82,7 +91,8 @@
|
||||
- 悲观锁，乐观锁，优缺点，CAS有什么缺陷，该如何解决。
|
||||
- 可重入锁的用处及实现原理，写时复制的过程，读写锁，分段锁（ConcurrentHashMap中的segment）。
|
||||
- ABC三个线程如何保证顺序执行。
|
||||
- 线程状态
|
||||
- 线程状态以及状态之间的切换
|
||||
- ThreadLocal的了解，实现原理
|
||||
|
||||
# 操作系统
|
||||
|
||||
@ -99,6 +109,7 @@
|
||||
- TCP 洪泛攻击
|
||||
- OSI 五层网络协议
|
||||
- TCP和UDP的区别
|
||||
- 长连接和短连接。 连接池适合长连接还是短连接。
|
||||
|
||||
|
||||
# 算法和数结构
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||||
@ -108,17 +119,31 @@
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- Hash算法和二叉树算法分别什么时候用
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- 图的广度优先算法和深度优先算法：详见jvm中垃圾回收实现
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- B-树和B+树的原理和应用场景
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- 十大排序算法的原理和复杂度，最好能够手撕出来。
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- 十大排序算法的原理和复杂度，最好能够手撕出来。（尤其是快排序和堆排序）
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## HTTP
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- cookie和session的区别，分布式环境怎么保存用户状态；
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# 设计模式
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- 观察者模式 代理模式 单例模式
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# 分布式
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- 分布式事务
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- 分布式锁的设计
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- 分布式session
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# 数据库
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- mysql 的索引分类
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- truncate与 delete区别
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- B+树索引和哈希索引的区别
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- 数据库事务
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- 四大基本特性？什么是隔离性？数据库并发有几个隔离级别？
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- MySQL默认级别？
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# Linux
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@ -0,0 +1,83 @@
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<!-- TOC -->
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- [树](#树)
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- [二叉树](#二叉树)
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- [二叉树定义](#二叉树定义)
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- [二叉树性质](#二叉树性质)
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- [满二叉树](#满二叉树)
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- [完全二叉树](#完全二叉树)
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- [二叉查找树](#二叉查找树)
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- [AVL树](#avl树)
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- [参考链接](#参考链接)
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<!-- /TOC -->
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# 树
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1. 树的定义
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树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。
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2. 基本术语
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若一个结点有子树，那么该结点称为子树根的"双亲"，子树的根是该结点的"孩子"。有相同双亲的结点互为"兄弟"。一个结点的所有子树上的任何结点都是该结点的后裔。从根结点到某个结点的路径上的所有结点都是该结点的祖先。
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结点的度：结点拥有的子树的数目。
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叶子：度为零的结点。
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分支结点：度不为零的结点。
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树的度：树中结点的最大的度。
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层次：根结点的层次为1，其余结点的层次等于该结点的双亲结点的层次加1。
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树的高度：树中结点的最大层次。
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无序树：如果树中结点的各子树之间的次序是不重要的，可以交换位置。
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有序树：如果树中结点的各子树之间的次序是重要的, 不可以交换位置。
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森林：0个或多个不相交的树组成。对森林加上一个根，森林即成为树；删去根，树即成为森林。
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## 二叉树
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### 二叉树定义
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二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。它有五种基本形态：二叉树可以是空集；根可以有空的左子树或右子树；或者左、右子树皆为空。
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### 二叉树性质
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性质1：二叉树第i层上的结点数目最多为 2^(k-1) (i≥1)。
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性质2：深度为k的二叉树至多有2^k - 1个结点(k≥1)。
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性质3：包含n个结点的二叉树的高度至少为log2 (n+1)。
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性质4：在任意一棵二叉树中，若终端结点的个数为n0，度为2的结点数为n2，则n0=n2+1。
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### 满二叉树
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定义：高度为h，并且由2{h} –1个结点的二叉树，被称为满二叉树。
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### 完全二叉树
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定义：一棵二叉树中，只有最下面两层结点的度可以小于2，并且最下一层的叶结点集中在靠左的若干位置上。这样的二叉树称为完全二叉树。
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特点：叶子结点只能出现在最下层和次下层，且最下层的叶子结点集中在树的左部。显然，一棵满二叉树必定是一棵完全二叉树，而完全二叉树未必是满二叉树。
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### 二叉查找树
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定义：二叉查找树(Binary Search Tree)，又被称为**二叉搜索树**。设x为二叉查找树中的一个结点，x节点包含关键字key，节点x的key值记为key[x]。如果y是x的左子树中的一个结点，则key[y] <= key[x]；如果y是x的右子树的一个结点，则key[y] >= key[x]。
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在二叉查找树中：
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(01) 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
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(02) 任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
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(03) 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树。
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(04) **没有键值相等的节点（no duplicate nodes）。**
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## AVL树
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定义：自平衡二叉查找树
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# 参考链接
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- [数据结构](https://blog.csdn.net/qq_31196849/article/details/78529724)
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- [数据结构全](https://blog.csdn.net/heyuchang666/article/details/49891635)
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