Long Long Ago,Java开发的依赖问题一直都是需要群众手工进行管理。耗时耗力不说,还TM容易出幺蛾子。直到后来Maven的出现,才彻底地扭转了这一局面。将人民群众从剪不断理还乱的依赖关系中解脱出来,全心全意地投入到为PM的服务当中去。相信很多人对Maven如何管理依赖已经有一个基础的认知了,此处就不再多言了。这里将主要对Maven依赖管理中不常见的容易忽略的知识点进行介绍
排序算法(四): Heap Sort 堆排序与 Top K 问题
现代基础性计算环境中,输入量的元素规模N会非常大,但有时候会只要求从中找出K个最大(或最小)的元素,即Top K问题。如果使用之前介绍的传统排序算法,先对N个元素进行全排序然后再取前K个元素,计算代价会变的非常高昂。因为我们实际上只需要Top K元素的排序,而剩余元素的详细排序结果我们其实并不care。而本文介绍的Heap Sort堆排序不仅是一种高效的排序算法,还可以很好地解决Top K问题
排序算法(三): Quick Sort 快速排序
之前的文章中,我们介绍了Merge Sort算法,其时间复杂度虽然是线性对数的,但是由于辅助数组的存在,致使其空间复杂度为线性的。那有没有一种排序算法,能够在时间、空间上都表现较为良好均衡呢?答案是有的,这就是在各种库中广泛使用的 Quick Sort 快速排序,简称”快排”
排序算法(二): Merge Sort 归并排序
Merge Sort 归并排序,比较类排序算法中的一种。该算法运用了典型的分治思想,将大规模的元素排序问题分解为一个个的小规模级别排序,然后将这些小问题各个击破、分别排序,最后将各小规模级别问题的排序结果归并到一起,即完成整体排序
排序算法(一): 初级比较排序
排序算法,作为算法中最基础的一部分。其中很多思想值得我们学习借鉴,故有必要了解、掌握一些常见常用的排序算法。排序算法根据是否使用比较元素的思想,可分为两大类:比较排序、非比较排序。本文,我们将对比较排序中的初级排序算法——Bubble Sort 冒泡排序、Selection Sort 选择排序、Insertion Sort 插入排序 一一进行介绍
Git(七): Maç下配置SSH代理
由于众所周知的原因,GitHub在国内访问日常抽风,对于Web页面,我们可以直接通过浏览器挂代理访问。但终端下通过SSH协议的访问,速度依然很慢,甚至会出现无法正常连接的情况。本文将介绍如何在Mac下配置Git的SSH协议代理
Bloom Filter 布隆过滤器
哈希表(又称作散列表)这种数据结构,通过计算元素在哈希表中的存储位置,可以快速判定该元素是否存在于该哈希表中,而无需遍历哈希表中全部元素一一进行比较。看上去哈希表这种数据结构是一个很好的工具,但是当数据量非常大达到亿级别,再加上为了解决哈希冲突的负载因子的缘故,使得哈希表的内存空间开销非常巨大,甚至会出现机器内存都无法支撑的情况。这种超大规模数据的场景下,如何快速判定一个元素是否在指定元素集合中?本文将详细介绍一种概率模型的数据结构——布隆过滤器(Bloom Filter)
Java List 迭代器删除元素细节的源码分析
Java List 迭代器用于遍历、删除等相关操作——Iterator、ListIterator,前者只能向后遍历,而后者则通过继承前者以提供了向前遍历的方法。本文将结合JDK源码解释迭代器遍历过程中删除元素的相关细节,具体以ArrayList为例进行分析,LinkedList迭代器与其虽在实现上略有差别,但是设计思想大同小异