通过上一篇《Java 并发（2）AbstractQueuedSynchronizer 源码分析之独占模式》的分析，我们知道了独占模式获取锁有三种方式，分别是不响应线程中断获取，响应线程中断获取，设置超时时间获取。在共享模式下获取锁的方式也是这三种，而且基本上都是大同小异，我们搞清楚了一种就能很快的理解其他的方式。
这篇主要是分析下AQS的原理，说实话挺难懂的。写文章的时候也难以下手。先解释下AQS是什么。
在上一篇《Java 并发系列（1）AbstractQueuedSynchronizer 源码分析之概要分析》中介绍了 AbstractQueuedSynchronizer 基本的一些概念，主要讲了 AQS 的排队区是怎样实现的，什么是独占模式和共享模式以及如何理解结点的等待状态。理解并掌握这些内容是后续阅读 AQS 源码的关键，所以建议读者先看完我的上一篇文章再回过头来看这篇就比较容易理解。
protected int tryAcquireShared(int arg) ：共享式获取同步状态，返回值大于等于0，代表获取成功；反之获取失败；
Java并发包（JUC）中提供了很多并发工具，这其中，很多我们耳熟能详的并发工具，譬如ReentrangLock、Semaphore，它们的实现都用到了一个共同的基类--AbstractQueuedSynchronizer,简称AQS。AQS是一个用来构建锁和同步器的框架，使用AQS能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue，FutureTask等等皆是基于AQS的。当然，我们自己也能利用AQS非常轻松容易地构造出符合我们自己需求的同步器。
在多线程阻塞队列的应用中上一篇已经讲述了ArrayBlockingQueue，在这一篇主要介绍思想与他差不多的另一个阻塞队列，基于链表的阻塞队列-LinkedBlockingDeque。基于链表的阻塞队列和基于数组的阻塞队列相同，内部都有一把可重入锁，对于该队列的写操作和读操作都会进行加锁，所以他们都是线程安全的，但是写操作和读操作都会占用锁资源所以在并发量大的情况下会降低性能。另外内部维护了读操作时和写操作时候的Condition，当队列在读取元素时，若发现队列中没有元素，会阻塞读操作，直到队列中有元素被可被读取时才会被唤醒。同理，写操作的Condition，当队列需要进行写入操作时，若发现队列容量满的时候，会阻塞写操作，直到队列中有元素被取出时才会被唤醒。
AQS（AbstractQuenedSynchronizer 抽象队列同步器） 是一个用来构建锁和同步器的框架，使用 AQS能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如 ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue，FutureTask等等皆是基于 AQS的。AQS是一种提供了原子式管理同步状态、阻塞和唤醒线程功能以及队列模型的简单框架。当然，我们自己也能利用 AQS非常轻松容易地构造出符合我们自己需求的同步器。AQS 框架如下：上图中有颜色的为Method，无颜色的为Attribution。
【1】LinkedBlockingDeque是一个基于链表实现的双向阻塞队列，默认情况下，该阻塞队列的大小为Integer.MAX_VALUE，可以看做无界队列，但也可以设置容量限制，作为有界队列。
在 ReentrantLock(重入锁)功能详解和应用演示这篇文章里我们讲解并演示了ReentrantLock(重入锁)的各种功能,其中就谈到ReentrantLock可以有公平锁和非公平锁的不同实现,只要在构造它的时候传入不同的布尔值,继续跟进下源码我们就能发现,关键在于实例化内部变量 sync的方式不同,如下所示
如果你想深入研究Java并发的话，那么AQS一定是绕不开的一块知识点，Java并发包很多的同步工具类底层都是基于AQS来实现的，比如我们工作中经常用的Lock工具ReentrantLock、栅栏CountDownLatch、信号量Semaphore等，而且关于AQS的知识点也是面试中经常考察的内容，所以，无论是为了更好的使用还是为了应付面试，深入学习AQS都很有必要。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 先上图：（下图如果有点小看不清的话，请打开链接查看 https://img-blog.csdn.net/20160803234144705?watermark
MFC上面放一个树控件.并未这个树控件绑定变量.然后添加一个按钮.按钮的作用就是添加父节点跟子节点.
构建二叉查找树，主要把握几条原则，小于当前结点的在左边，大于的在右边，相等的不予处理。但是情况下结合实际业务需求，也可在相等时放在左结点或右结点，但是必须统一规则，不能左右都存在相等的。创建结点对象：
单向循环链表是单链表的另一种形式，其结构特点是链表中最后一个结点的指针不再是结束标记，而是指向整个链表的第一个结点，从而使单链表形成一个环。
链表作为一种数据结构，它存放着有序元素的集合。元素与元素之间通过指针连接，因此在链表中添加或删除元素只需要修改指针的指向即可，执行速度相比数组有得到显著的提升。 现实生活中也有许多使用到链表的例子，例如兔子舞，每个人勾肩搭背组合而成，其中人相当于链表中的元素，勾肩搭背的手相当于链接每个人的指针，在队列中加入一个人，只需要找到想加入的点，断开连接，插入一个人再重新连接起来。 本文将详解链表以及链表其他变相的实现思路并使用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
StampedLock类，在JDK1.8时引入，是对读写锁ReentrantReadWriteLock的增强，该类提供了一些功能，优化了读锁、写锁的访问，同时使读写锁之间可以互相转换，更细粒度控制并发。
将树中的结点，按照从上层到下层，同层从左到右的次序排成一个线性序列，把他们编成连续的自然数
BeautifulSoup4是爬虫里面需要掌握的一个必备库，通过这个库，将使我们通过requests请求的页面解析变得简单无比，再也不用通过绞尽脑汁的去想如何正则该如何匹配内容了。（一入正则深似海虽然它使用起来效率很高效哈）
现虽然顺序表的查询很快，时间复杂度为 O(1) , 但是增删的效率是比较低的，因为每一次增删操作都伴随着大量的数据元素移动。
文章目录 一、深度优先搜索算法 二、完整代码示例 完整代码示例 执行结果 一、深度优先搜索算法 ---- 深度优先搜索算法步骤 : 将 深度优先搜索 算法步骤 转为代码 ; ① 访问初始结点 : 访问 初始结点 v , 并将该 初始结点 v 标记为 " 已访问 " ; 设置一个 访问标记 数组 , 数组元素个数与 顶点个数相同 ; /** * 判定顶点是否被访问 */ private boolean[] isVisted; ② 查找邻接节点 : 查找 初始结点 v 的 第一个 邻接节点 w
2.独占锁exclusive是一个悲观锁。保证只有一个线程经过一个阻塞点，只有一个线程可以获得锁。
在上一篇文章中，我们讲了 Java 的 LinkedList 的源码，今天我们就自己来实现一个单链表。
叶子结点或终端结点：度为0的结点称为叶结点； 如上图：B、C、H、I...等节点为叶结点
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！ 在上个章节中，咱们介绍了单链表的基本概念，以及如果初始化带头结点的单链表与不带头结点的单链表，相信大家现在对这一块内容都是比较熟悉的了。下面我们先来一起回顾一下单链表的初始化，为了方便理解，这里我们还是通过数据域为整型且带有头结点的单链表来进行介绍；
前面已经说过了ReentrantLock的基本用法，下面我们通过源码对ReentrantLock进行分析，首先写一个测试类，作用是在debug的时候好进行源码分析；测试类代码如下，使用两个线程模拟加锁过程，若第一个线程拿到锁以后实际上第二个线程时拿不到的，没有unlock进行释放锁。
AQS（AbstractQueuedSynchronizer）抽象的队列同步器，其是一个用于构建锁和同步器的框架，由AQS构造出来的有ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch、ReentrantReadWriteLock等。
本文实例讲述了python爬虫学习笔记之Beautifulsoup模块用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
继上次的redis源码分析(一)之后，本人开始订制着一份非常伟大的计划-啃完redis源代码，也对他进行了切块划分，鉴于本人目前对他的整个运行流畅还不特别清楚的情况下，所以决定第一个要解决的就是与逻辑无关的代码，也就是一些基本模块，因为是相互独立的，所以不会影响整体的阅读，所以第一个开刀的就是结构体模块了。结构体模块我划分了差不多10个文件的样子，今天看的主要是adlist.c的文件，收获有如下 1.真心的帮我把数据结构的链表操作复习了一遍 2.还有给人感觉最深的就是函数编程的思想无处不在，并没有明确的数据
我们知道哈希表是一种非常高效的数据结构，设计优良的哈希函数可以使其上的增删改查操作达到 O (1) 级别。Java 为我们提供了一个现成的哈希结构，那就是 HashMap 类，在前面的文章中我曾经介绍过 HashMap 类，知道它的所有方法都未进行同步，因此在多线程环境中是不安全的。为此，Java 为我们提供了另外一个 HashTable 类，它对于多线程同步的处理非常简单粗暴，那就是在 HashMap 的基础上对其所有方法都使用 synchronized 关键字进行加锁。
学习Java并发编程不得不去了解一下java.util.concurrent这个包，这个包下面有许多我们经常用到的并发工具类，例如：ReentrantLock,CountDownLatch,CyclicBarrier, Semaphore等。而这些类的底层实现都依赖于AbstractQueuedSynchronizer这个类，由此可见这个类的重要性。所以在Java并发系列文章中我首先对AbstractQueuedSynchronizer这个类进行分析。为了叙述简单，后续有些地方会用AQS代表这个类。
JDK 中独占锁（排他锁）的实现除了使用关键字 synchronized 外，还可以使用ReentrantLock。虽然在性能上 ReentrantLock 和 synchronized 没有什么大区别，但 ReentrantLock 相比 synchronized 而言功能更加丰富，使用起来更为灵活，也更适合复杂的并发场景。
官方地址：http://rapidxml.sourceforge.net/ 官方手册：http://rapidxml.sourceforge.net/manual.html 也可以在github上下载到别人上传的rapidxml:https://github.com/dwd/rapidxml
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
上篇文章写到CAS算法时，里面使用AtomicInteger举例说明，这个类在java.unit.concurrent.atomic包中，存储的都是一些原子类，除此之外，“java.unit.concurrent”，这个包作为Java中最重要的一个并发工具包，大部分的并发类都在其中，我们今天就来继续学习这个包中的其他并发工具类。
通过前面三篇的分析，我们深入了解了 AbstractQueuedSynchronizer 的内部结构和一些设计理念，知道了 AbstractQueuedSynchronizer 内部维护了一个同步状态和两个排队区，这两个排队区分别是同步队列和条件队列。
1 package java.util; 2 3 import java.util.function.Consumer; 4 5 /** 6 * LinkedList是List和Deque接口的双向链表的实现。实现了所有可选List操作，并允许包括null值。 7 * LinkedList既然是通过双向链表去实现的，那么它可以被当作堆栈、队列或双端队列进行操作。并且其顺序访问非常高效，而随机访问效率比较低。 8 * 内部方法，注释会描述为节点的操作(
http://blog.csdn.net/chenleixing/article/details/42392283
链接 | http://www.cnblogs.com/liuyun1995/p/8400663.html
链表是一种 递归 的数据结构，或者为空 null，或者指向一个结点（node）的引用，一个结点含有 一个泛型元素和一个指向另一条链表的引用。
如图所示，我们三个客户端去监听同一节点，那么只有一个客户端比如A客户端能够创建成功，那么其余结点由于监听了节点事件，当A使用完毕更改了结点状态，其余节点也就知道可以开始再次抢占资源了。
给定一个二叉树和其中的一个结点，请找出中序遍历顺序的下一个结点并且返回。注意，树中的结点不仅包含左右子结点，同时包含指向父结点的指针。
图 数据结构 中 , 每个 结点 是一个 元素 , 可以有 0 个或 多个 相邻元素 , 两个结点 之间的 连接 称为 边 ;
TableView多级列表的实现效果预览图 需求 TableView多级列表：分级展开或合并，逐级获取并展示其子级数据，可以设置最大的层级数，支持多选、单选、取消选择。 示例Demo：MultilevelList 思路 由需求和示意图可知，这些数据元素之间存在着一对多关系，很符合 数据结构与算法 -- 树形结构 的特征。那么，我们就用树形结构中的结点(Node)来作为存储和关联数据的模型(NodeModel)。 //每个结点信息，采用的是树状结构模型 关于树状结构不了解的可以看看
AQS（ AbstractQueuedSynchronizer ）是一个用来构建锁和同步器（所谓同步，是指线程之间的通信、协作）的框架，Lock 包中的各种锁（如常见的 ReentrantLock, ReadWriteLock）, concurrent 包中的各种同步器（如 CountDownLatch, Semaphore, CyclicBarrier）都是基于 AQS 来构建，所以理解 AQS 的实现原理至关重要，AQS 也是面试中区分侯选人的常见考点，我们务必要掌握，本文将用循序渐近地介绍 AQS，相信大家看完一定有收获。文章目录如下
在同质图中，具有相同标签或相似特征的结点更倾向于靠近彼此。而在异质图中，具有不同标签或不相似特征的结点也有邻接的可能性。在真实世界网络中，很多网络都是异质的，并不满足同质图的假定。比如在电商网络中，诈骗者经常骚扰正常用户；在邮件网络中，我们的邮箱经常会收到垃圾信息。
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：
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