本文主要介绍Java 8 中的异步处理的方式，主要是 CompletableFuture类的一些特性。 为了展示CompletableFuture的强大特性，我们会创建一个名为“最佳价格查询器” (best-price-finder)的应用，它会查询多个在线商店，依据给定的产品或服务找出最低的价格。这个过程中，你会学到几个重要的技能。
为了展示 CompletableFuture 的强大特性， 创建一个名为 best-price-finder 的应用，它会查询多个在线商店，依据给定的产品或服务找出最低的价格。
简介：本文将介绍一个简单的购物系统的实现，使用Java编程语言来实现一个基于控制台的购物系统。通过这个实例，我们可以学习如何进行用户输入、条件判断和基本的数值计算。
在现实生活中，我们需要对很多信息进行相应的排序，然后呈现给大家查看，有些数据是可以直接排序的，比如说我们最常见的数字，可以按照升序或者降序的方法来进行排列，又比如说日期，可以按照时间的远近来进行排序。这些都是最为常见的信息排序。
经过训练营第一天的学习，大家都已经能基本熟练的使用 GitHub Copilot 进行辅助编程啦。
给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
酒店提供给各个渠道商房间价格是不一样的，我们需要轮询所有的渠道商接口，给用户返回一个最低的价格，前端会将这个价格显示给用户。
同步：如果数据存在线程间的共享，或竞态条件，需要同步。如多个线程同时对同一个变量进行读和写的操作，必须等前一个请求完成，后一个请求去调用前一个请求的结果，这时候就只能采用同步方式。
在项目开发中，后端服务对外提供API接口一般都会关注响应时长。但是某些情况下，由于业务规划逻辑的原因，我们的接口可能会是一个聚合信息处理类的处理逻辑，比如我们从多个不同的地方获取数据，然后汇总处理为最终的结果再返回给调用方，这种情况下，往往会导致我们的接口响应特别的慢。
这道题的意思就是，数组里的数按照顺序是每天的股票价格，你可以选择在某一天购买，然后再之后的某一天销售掉，销售的日子当然必须在购买的日子之后，也就是数组的顺序要靠后一些。要计算在哪两天进行买卖收益最大。这道题乍一看需要n*n的循环去计算每出一个价格后的最优解，我也是这样一开始就这样做，但是这样做时间复杂度太高，会超时，实际上也不用这么复杂。我们只需要每出一个新价格后，先判断这个价格减去我之前选择的买进价格后是否比之前的收益要大，以及这个新价格是否比我之前的买入价格要低，然后进行相应的操作即可，如果收益更大，就把这个收益记录下来，如果比买入价格低，就把买入价格换成这个价格。不需要担心这样直接换了之后往后计算的收益会不会不如之前，因为我们已经记录了在此之前的最大收益了，每次都会做对比的，而更换了更低的买入价格后，我们继续往后看能不能获得更大的收益，因为对于后面的数字来说这个数就是之前最小的买入价格了。其实想清楚后要进行的操作很简单，但如果想不清楚，就会觉得可能性太多了，要面面俱到总是会出问题，这里就要求头脑清晰了。
该文介绍了函数式编程的概念、特点以及Haskell这门函数式编程语言的相关知识。
CompletableFuture是java8引入的一个很实用的特性，可以视为Future的升级版本，以下几个示例可以说明其主要用法（注：示例来自《java8实战》一书第11章）
大家好，我是千与千寻，前一段时间的基金市场波动很大啊，也就又诞生了很多“韭菜”，在这里千寻也提醒大家“股市有风险，入市需谨慎”，玩基金一定用不着急用的钱哦~
这个量化会不断地检测当前价格，如果价格上涨并且尚未购买，则以当前价格购买。如果价格下降并且已经购买，则以当前价格出售，并计算利润。
在对 Optional 对象完成一些检查和校验后，我们可以使用 get() 方法来返回对象中的值。
首先，解释一下什么是度假起价引擎。度假每个旅游线路涉及到不同的出发地，不同的出发地下有不同可出发班期，每个班期都有对应的这一天的价格。旅游产品的价格由多个资源组成的，任何一个资源价格发生变化，都会影响到产品的价格。 为了尽快捕捉到价格变化，需要有一个专门的价格系统去监测不同资源的价格变化，这就是起价引擎。
我碰到过这样一个问题，对项目上用车记录中的用车里程、油耗、计价等数据进行计算，有一辆车花费了108.1元，还有一辆车的花费是29.2元，当计算这两个价格的和时出问题了，结果竟然不是137.3，而是137.29999999999998！
在Java代码中，我们是不推荐带有变长参数的方法重载的。这样的代码调用人类阅读起来会感到“模糊”。
小弟最近在研究设计模式，准备边学边发博客，与众多大佬们交流学习，希望各位能够指出不足之处（废话不多说了，直接开花）
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
这是来自知乎的问题，是一个大二学生问的，说老师在讲课时说，从工资来看，后端开发要比前端高，并且说，掌握公司核心技术的都是后端。他问事实是否真的如此，然后问该如何规划自己的工作。
策略模式： 是对算法的包装，是把使用算法的责任和算法本身分割开来，委派给不同的对象管理。策略模式通常把一个系列的算法包装到一系列的策略类里面，作为一个抽象策略类的子类。用一句话来说，就是：“准备一组算法，并将每一个算法封装起来，使得它们可以互换”。下面就以一个示意性的实现讲解策略模式实例的结构。
我们就使用Java8 in action里面的商店的例子来说明。 我们写了一个应用，这个应用需要通过互联网接口从其他的服务商那里取得价格，由于会有好多个服务商，因此我们先将操作封装到Shop类中。
Java 8 引入了强大的 Stream API，为处理集合数据提供了简洁、高效的解决方案。其中，parallel() 方法为流处理引入了并行化能力，允许开发者充分利用多核处理器的优势，大幅提升大规模数据集的处理效率。
咕泡同学提问：我在看runtime文档的时候做个测试， agg求avg的时候不管是double还是long，数据都不准确，这种在生产环境中如何解决啊？
相信大家都在外面吃过烤鱼，我们吃烤鱼的时候是不是都会点一些配菜放到烤鱼里面一起加热煮熟着吃，那么这些配菜肯定是根据个人的爱好添加的，有的人喜欢海带、金针菇、有的人喜欢粉丝、青菜等等，这些配菜的价格肯定是不一样的。不管加入什么配菜，最后的价格都是烤鱼的价格+配菜的价格，烤鱼分为黑鱼、草鱼、鲇鱼。那么我们如何来计算最终烤鱼+配菜的价格呢？
小王开了一个Apple商店，每天销售量都很不错，但是，近期却有一件事让他很苦恼，那就是针对不同的角色用户，商品的售价是各不同的。
首先设置最小价格为 Integer.MAX_VALUE，这样才能无论如何数组的第一个值都小于最小价格，才能完成下一步的赋值。同时初始化最大收益为 0.
因为我们的项目的需求是永远在变的，为了应对这种变化，使得我们的代码能够轻易的实现解耦和拓展。如果能够保证代码一次写好以后都不会再改变了，那可以想怎么写怎么写了。
博主的博客地址：https://www.jeffcc.top/ 推荐入门学习设计模式java版本的数据Head First 《设计模式》
在并发编程中，我们经常需要处理多线程的任务，这些任务往往具有依赖性，异步性，且需要在所有任务完成后获取结果。Java 8 引入了 CompletableFuture 类，它带来了一种新的编程模式，让我们能够以函数式编程的方式处理并发任务，显著提升了代码的可读性和简洁性。
match-trade超高效的交易所撮合引擎，采用伦敦外汇交易所LMAX开源的Disruptor框架，用Hazelcast进行分布式内存存取，以及原子性操作。使用数据流的方式进行计算撮合序列，才用价格水平独立撮合逻辑，实现高效大数据撮合。
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
在软件开发过程中，我们经常会遇到需要处理金融数据的情况，而BigDecimal类则是Java中处理精确浮点数运算的首选类。本文将介绍如何将String类型的数据转换为BigDecimal，以及BigDecimal常用的操作方法，并分享一些避免在使用BigDecimal时常见的问题和坑。
之前的《万字长文深度解析WordCount程序》使用WordCount展示了Flink程序的基本结构，本文将以股票价格案例来演示如何使用Flink的DataStream API。通过本文，你可以学到：
本篇文章继续介绍 Java 8 的另一个特性——Stream API。Stream API 与 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念，Stream API 是对 Java 中集合操作的增强，可以利用它进行各种过滤、排序、分组、聚合等操作。
最近我负责的活动促销系统中要在审批的时候增加计算参加活动的商品的毛利率的需求。但是我负责打辅助，主要是同事负责具体开发，我了解了他的实现方式思路以后，果断拒绝了，并给出了我的解决方案以及优点，他发现我的方案确实扩展性和可维护性更好以后就采用了，本文就来通过这个实例来说明如何让本腐朽的代码变得优雅起来。
装饰者模式： 动态的将责任附加到对象上。若要扩展功能，装饰者提供了比继承更有弹性的替代方案。 新的包装类肯定要持有原有基类的句柄，然后覆盖超类中的方法。我们把被包装的类传入包装类，新的包装类就可以调用被包装类的方法并在此基础上做出改动。因为面向对象语言的上溯造型，在需要被包装类的地方完全可以提供包装类。 Java语言的I/O流系统就是装饰者模式的非常典型的代表。 示例:星巴兹咖啡订单系统。星巴兹提供多种口味咖啡并且提供向咖啡中添加各种调料的服务。 错误实现1： 定义一个Beverage抽象超类，店内所有饮
http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/hashset.html
package com.vista; import java.io.IOException; import jeasy.analysis.MMAnalyzer;
无论承接什么样的需求，是不是身边总有那么几个人代码写的烂，但是却时常有测试小姐姐过来聊天(求改bug)、有产品小伙伴送吃的(求写需求)、有业务小妹妹陪着改代码(求上线)，直至领导都认为他的工作很重要，而在旁边的你只能蹭点吃的。
在上面的demo中, 我们全部都是使用循环来进行计算, 并且最后达到了我们想要的效果. 点击计算按钮, 查看计算结果:
本文是一个由多部分组成的系列文章的第二篇，该系列文章展示了FlinkSQL应用于市场数据的功能和可表达性。万一您错过了它，第一部分从计算流VWAP的简单情况开始。该系列的代码和数据可在github上获得。
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