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三歪问我为啥用枚举,枚举有哪些用法?

Java基础:枚举的用法与原理 在学习过程中,我们也只是在定义常量的时候,会意识到枚举的存在,而定义常量其实可以在类中实现,这时就会感觉枚举有点鸡肋。...但是有个问题,用于存储的int值不见了,所以我们还需要设定另一个方法: public static int toInt(Season nowSeason){ if(nowSeason...那么枚举有什么要注意的东西呢? 枚举使用的是enum关键字,而不是class; 枚举变量之间用逗号隔开,且枚举变量最好用大写,多个单词之间使用“_"隔开(INT_SUM)。...关于这个问题,我们还是得从Season的父类Enum说起。...Java枚举的线程安全和序列化问题,但是在了解完Java枚举的原理之后,这些问题,都迎刃而解了,也许在未来可能会碰上枚举的特例吧。

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    未曾深入源码,算不得一枚码农

    回想起来觉得那时候的想法确实挺…… 工作了一年多之后准备跳槽了,开始了一轮的面试,其中有几个面试官就问到了相关的源码问题:ArrayList、HashMap的底层实现,spring、mybatis的相关源码...读spring源码起于工作中遇到了一个问题(spring jdbcTemplate事务,各种诡异,包你醍醐灌顶!)...最近在搭建自己的后台管理系统,用到了quartz,集成的过程也遇到了一些问题,因此有了quartz的两篇文章。 慢慢的,从一味的网上找资料变成了很多时候会从源码中找答案。...一刚开始为了面试,后来为了解决工作中的问题,再后来就是个人喜好了。...和 spring-boot-2.0.3之quartz集成,数据源问题,源码探究 为背景来讲,需要搞清楚两个点:springboot是如何向quartz注入数据源的,quartz是如何操作数据库的 springboot

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    思维风暴:5名海盗如何分配100枚金币?

    海盗分金问题 说是有5个海盗组成了一个舰队,找到了传说中的宝藏。这份宝藏是100枚金币,于是这伙海盗就面临一个分赃的问题,我们知道海盗是非常残忍并且贪婪的。...虽然这100枚金币每一枚都价值连城,但海盗们还是依然希望尽可能多地分到金币。 经过一系列协商,最终这5名达成共识,决定采取一种非常残忍的方案。...所以1号只需要给3号和4号海盗每人分配1枚金币就可以拉拢他们。 这个时候的分配方案是:[0, 98, 0, 1, 1] 五个海盗 最后我们再加入一个海盗,就达成了题意当中说的5个海盗齐聚的情况了。...如果1号死了,2号可以得到98枚金币,所以2号一定反对。只能从3、4、5号海盗中下手,如果1号死了,2号提议的话,那么3、4、5号海盗的收益是[0, 1, 1]。...1号只需要拉拢两人,可以给3号一枚,在4号和5号中挑一人给2枚即可。 所以最终的分配方案是[97, 0, 1, 2, 0]或者是[97, 0, 1, 0, 2]。 到这里,这个问题就结束了。

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    假币问题:有n枚硬币,其中有一枚是假币,已知假币的重量较轻。现只有一个天平,要求用尽量少的比较次数找出这枚假币。

    2017年软件设计师上半场下午题目 【说明】 假币问题:有n枚硬币,其中有一枚是假币,已知假币的重量较轻。现只有一个天平,要求用尽量少的比较次数找出这枚假币。...【分析问题】 将n枚硬币分成相等的两部分: (1)当n为偶数时,将前后两部分,即1…n/2和n/2+1…n,放在天平的两端,较轻的一端里有假币,继续在较轻的这部分硬币中用同样的方法找出假币; (2...为奇数时,将前后两部分,即1…(n -1)/2和(n+1)/2+1…n,放在天平的两端,较轻的一端里有假币,继续在较轻的这部分硬币中用同样的方法找出假币;若两端重量相等,则中间的硬币,即第 (n+1)/2枚硬币是假币...int first, int last) { int firstSum = 0, lastSum = 0; int i; if (first == last - 1) // 只剩两枚硬币...] < coins[last]) return first; return last; } if ((last - first + 1) % 2 == 0) // 偶数枚硬币

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    一枚程序员眼中的单元测试

    但现实并不那么美好,当你在验证代码正确性的时候遇到问题,你就不得不频繁地启用调试模式,而调试正是吞噬你宝贵时间的恶魔。...仔细推敲这三大派系,甩出几个问题就能让这些借口不攻自破: 如果连代码的行为都不清楚,写出来的代码意义何在? 通过编译就代表能正常工作吗?...另外,如果是因为不熟练而导致编写测试的时间太长,不妨记录一下自己每天花在定位问题和调试上的时间,做个对比,你会发现编写单元测试最终是会为你节省时间的。...我们编写单元测试也无非是一种价值的取舍,当它给我们带来的价值低于我们付出的成本时,我们就要保持警惕了,比如思考以下两个问题: 在追求漂亮的测试覆盖率数字100%的时候,思考一下它真有那么高的价值吗?

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    跟Kaggle大神17枚金牌得主学NLP实战

    Abhishek在Kaggle上的成就: Competitions Grandmaster(17枚金牌,世界排名第3) Kernels Expert (Kagglers排名前1%) Discussion...Grandmaster(65枚金牌,世界排名第2) 目前,Abhishek在挪威boost公司担任首席数据科学家的职位,这是一家专门从事会话人工智能的软件公司。...由于Abhishek是专家,并且这是一个NLP问题,与涉及数值数据的问题相比,探索性数据分析EDA)是比较浅显的问题。 数据科学的新人会从更全面的EDA中收益。...对数据进行深入的研究可以发现任何缺失的值,知道需要进行多少数据清理,并在问题的后期帮你做出建模决策。 Abhishek还提醒到,我们正在解决多类文本分类问题。...多类别分类问题:这类问题要求我们预测观察属于哪个类别,每个观察可能属于三个或更多类别中的任何一个类别 预处理:在构建任何模型之前,必须对数据进行预处理。

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