4 TreeMap 上一篇，介绍了集合框架中的HashMap对象，主要讲述了HashMap的底层实现和基本操作。本篇，让我们继续来学习Map集合，今天的主角是TreeMap。 相比于HashMap来说，TreeMap理解起来更为复杂，你做好准备了吗？ 4.1 TreeMap 在Map集合框架中，除了HashMap以外，TreeMap也是我们工作中常用到的集合对象之一。 与HashMap相比，TreeMap是一个能比较元素大小的Map集合，会对传入的key进行了大小排序。其中，可以使用元素的自然顺序，也可以使
练技术，长经验是最实在的，不过如果自己有一个好的开源项目，还可以在开源中国或github上开源，让更多人受益，也许能获得许多的Star，让自已获得满足，激励自己完善项目功能。在面试时，也可以在简历显眼的位置给出开源项目名称和Git地址。面试官一般都会去查看，这是程序员实力的最好见证，是自己Coding能力的最好见证。所以如果要编写一个面试时拿的出手的项目，首先需要做到“规范”，下面谈一下我眼中规范的开源项目。
哈夫曼树、哈夫曼编码很多人可能听过，但是可能并没有认真学习了解，今天这篇就比较详细的讲一下哈夫曼树。
原文地址：http://java-lang-programming.com/en/articles/29 概述 MerkleTree被广泛的应用在比特币技术中，本文旨在通过代码实现一个简单的Merkl
「整体性学习方法」是在一本叫做《如何高效学习》的书中看到的。这本书的作者是个老外，他用一年就学完了四年的麻省理工课程。而这本书正是其这一年来的学习心得，书中介绍了他的学习方法。
前言 声明，本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合： Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 原本我是打算继续将Collection下的
Java是一种广泛应用的编程语言，拥有强大的数据结构库，使程序员能够轻松地处理各种数据和算法。本文将深入探讨Java中的数据结构，从基础概念到高级应用，包括示例代码和实际用例。
存粹个人看法哦，静态扫描我觉得是一个在开发过程中就去避免掉一部分bug的重要的工具。但是对这方面的介绍的文章还是有点少，我其实写的也不怎么样，但是起码集思广益，互相提高吧。
前言 大家好，今天提供不相交集合的笔记（即union/find）. 不相交集合有实现简单，证明困难的特点，若有想证明的可以自行查阅相关文献。我就不做赘述啦！ 用途 不相交集类解决动态等价类问题，即： 查找find一个元素属于哪个等价类， 合并union 两个等价类为一个新的等价类。 也就是常说的union/find算法 基本概念介绍 等价类定义 一个元素a属于S的等价类是S的一个子集合，它包含所有与a有等价关系的元素。 等价类对S进行划分：S中的每一个成员恰好出现在一个等级类中。 等价关系定义 自反性 a
android的view管理是以window为单位的，每个window对应一个view树。这里管理涉及到view的绘制以及事件分发等。Window机制不仅管理着view的显示，也负责view的事件分发。
今天我们继续来解读《算法》这本书，我将会按照书中的顺序来依次来介绍算法。今天介绍的是本书的第二个算法——并查集。
Trie 树，也叫“字典树”或“前缀树”。顾名思义，它是一个树形结构。但与二分搜索树、红黑树等不同的是，Trie 树是一种多叉树，即每个节点可以有 m 个子节点。它是一种专门处理字符串匹配的数据结构，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
数据结构在Java的语言体系中按逻辑结构可以分为两大类：线性数据结构和非线性数据结构。
在Java里面常用的util有：String [],int [],ArrayList,Vector,CopyOnWriteArrayList等。及可以同过一维数组[]自己实现不同逻辑结构的Util类。而ArrayList封装了一些[]的基本操作方法。ArrayList和Vector的区别是:Vector是线程安全的，方法同步。CopyOnWriteArrayList也是线程安全的但效率要比Vector高很多。
Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
大家都知道，排序算法是计算机学科最基础的知识之一，常见的排序算法有冒泡、快排等。这里讨论的文本排序不是一个排序算法，而是作为某个排序算法的底层依赖，常常在多语言环境下需要考虑，比如说中文的排序，日文的排序。
说到这里，有必要说一下Java字节码和Dalvik 字节码 java字节码可以参考这篇文章作为了解一文让你明白Java字节码，里面演示了如何将字节码反过来解析出对应的class文件。我自己也按照他的方法解析了一次class文件字节码解析 Dalvik 字节码可以看这篇dex文件字节码解析这篇文章开头还有对应的参考链接，本人按照这两个链接做的 总的来说，dex文件比class文件要复杂得多.一方面是小端排列,另一方面需要寻址.最重要的一点是,class文件的类索引里面所有的信息都是直接排进去的,但是dex文件里面的类都是存的索引,dex文件更为紧凑.也就是意味着,如果需要修改dex文件,那么他的成本会比修改class文件难得多
打开CMD，运行javac HelloWorld.java,得到一个对应的class文件
前言 在数据结构与算法的图论中，(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚，什么是最小生成树? 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如：
笔者在使用Golang的时候就发现构建系统依赖树非常繁琐，New了很多对象，又手工代码将它们拼接起来，写了一堆非常冗繁的代码。然后就开始想，要是Golang像Java一样有一个好用的依赖注入框架就好啦。
在上一章节介绍了领域驱动设计的基本概念以及按照领域驱动设计的思想进行代码分层，但仅仅只是从一个简单的分层结构上依然没法理解DDD以及如何去开发这样的微服务。另外往往按照这样分层后依然感觉和MVC也没有什么差别，也没有感受到带来什么非常大的好处。那么问题出在哪呢？我个人觉得DDD学起来更像是一套指导思想，不断的将学习者引入到领域触发的思维中去，而这恰恰也是最难学习的地方。时而感觉会了，而实际开发中又不对，本来已经拆解清晰了，但怎么又那么像MVC了。甚至怀疑自己，我在干嘛？
同学：ArrayList、HashMap、TreeMap、LinkedList.....（回答了挺多的）。
本章将介绍一个 Web 搜索引擎，我们将在本书其余部分开发它。我描述了搜索引擎的元素，并介绍了第一个应用程序，一个从维基百科下载和解析页面的 Web 爬行器。本章还介绍了深度优先搜索的递归实现，以及迭代实现，它使用 JavaDeque实现“后入先出”的栈。
通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。因为n个节点最少需要n-1个边联通，而距离就需要采取某种策略选择恰当的边。
phpLDAPadmin 是一款LDAP GUI客户端管理软件，它提供一个简单并且支持多种语言的LDAP管理软件。
内容涵盖15大章节：综述，数组，简单排序，栈和队列，链表，递归，高级排序，二叉树，红-黑树，2-3-4树和外部存储，哈希表，堆，图，带权图，应用场合，共30W字。
主要介绍Javac的实现过程及原理。 首先弄明白什么是Javac？ Javac是一种编译器，将一种语言转换为另一种语言规范。编译器的作用就是将符合java语言规范的源代码转化为JVM虚拟机能够识别的字
在计算机科学中，抽象语法树是源代码语法结构的一种抽象表示，它以树状的形式表现编程语言的语法结构，树上的每个节点都对应为源代码中的一种语法结构。抽象语法树可以说是静态代码分析中最常用的，也是最核心的技术之一，通过抽象语法树可以很方便构建模型，判断源码中是否存在缺陷特征。
又称单词查找树，Trie 树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，能在常数时间 O(len)内实现插入和查询操作，是一种以空间换取时间的数据结构，广泛用于词频统计和输入统计领域。
这一章展示了二叉搜索树，它是个Map接口的高效实现。如果我们想让元素有序，它非常实用。
一名3年工作经验的Java程序员应该具备的技能，这可能是Java程序员们比较关心的内容。
一名3年工作经验的Java程序员应该具备的技能，这可能是Java程序员们比较关心的内容。我这里要说明一下，以下列举的内容不是都要会的东西—-但是如果你掌握得越多，最终能得到的评价、拿到的薪水势必也越高。
树（Tree）是一种重要的数据结构，它在计算机科学中被广泛应用。树由节点（Node）组成，这些节点之间通过边（Edge）相连接。树的一个特殊节点被称为根（Root），除了根节点外，每个节点都有一个父节点（Parent）和零个或多个子节点（Child）。
一、介绍 1、常见的数据结构 「队列」、「栈」这两种数据结构既可以使⽤链表也可以使⽤数组实现。⽤数组实现，就要处理扩容缩容的问题；⽤链表实现，没有这个问题，但需要更多的内存空间存储节点指针。 「图」的两种表⽰⽅法，邻接表就是链表，邻接矩阵就是⼆维数组。邻接矩阵判断连通性迅速，并可以进⾏矩阵运算解决⼀些问题，但是如果图⽐较稀疏的话很耗费空间。邻接表⽐较节省空间，但是很多操作的效率上肯定⽐不过邻接矩阵。 「散列表」就是通过散列函数把键映射到⼀个⼤数组⾥。⽽且对于解决散列冲突的⽅法，拉链法需要链表特性，操作
瑞士计算机科学家Niklaus Wirth在1976年写了一本书，名为《算法+数据结构=编程》。
说的专业一点，HashMap是常用的用于存储key-value键值对数据的一个集合，底层是基于对Map的接口实现。每一个键值对又叫Entry，这些Entry分散的存储在一个由数组和链表组成的集合中。当然在Java8中，Entry变成了Node。
其实就是我们前端的编译过程，是通过javac（编译器）把java文件变成.class字节码文件。
Lombok 是一个 Java 库，使用 Lombok 可以通过简单的注解帮助我们消除 Java 的样板代码，使代码更加简洁清晰。
这次给大家带来的是牛客一位昵称为hel-mal的朋友分享的面经，勾玉在这里做出分析解答，一起看看吧~
当我们执行这个命令后，就会得到一个class文件，这一步其实就是编译，在前面一节我们提及到Java不同于C/C++，它首先需要将Java文件编译成class文件， 然后再由JVM将二进制文件代码转为与机器适配的机器码，而java文件编译成class文件就是由Javac编译器来完成。通常我们也叫Javac编译器为前端编译器，因为一个传统编译器编译结果是由源码到本地机器码的一个过程，而由于Javac编译器只负责源码到字节码这一步，所以叫前端编译器；字节码到本地机器码这一步是由后端运行时编译器来完成的，比如HotSpot VM中的C1、C2编译器。此外对于程序的优化也主要集中在后端运行时编译，这样可以使非Javac编译器产生Class文件(Scala，Groovy等语言的Class文件)也能享受到编译器优化的好处。
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先，希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能，特别是为了解决大数据（例如，半结构化数据和高级分析）所遇到的各种问题。第二，我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如，通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则，或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
头几年只要群里一问我该学哪个开发语言，哪个语言最好。群里肯定聊的特别火热，有人支持PHP、有人喊号Java、也有C++和C#。但这几年开始好像大家并不会真的刀枪棍棒、斧钺钩叉般讨论了，大多数时候都是开玩笑的闹一闹。于此同时在整体的互联网开发中很多时候是一些开发语言公用的，共同打造整体的生态圈。而大家选择的方式也是更偏向于不同领域下选择适合的架构，而不是一味地追求某个语言。这可以给很多初学编程的新人一些提议，不要刻意的觉得某个语言好，某个语言不好，只是在适合的场景下选择最需要的。而你要选择的那个语言可以参考招聘网站的需求量和薪资水平决定。
今天是五一假期的第一天，仍然有同学在继续准备面试，他已经面了阿里的大部分部门，包括前面提到的饿了吗、阿里妈妈、支付宝、阿里国际等等。这次我们就以《Java 面试指南》中同学 5 为例，来看看阿里的面试官都喜欢问哪些问题。
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