算法：Trie(前缀树、字典树）

算法：Trie(前缀树、字典树）前缀树(Trie，又称字典树)是一种功能倾向性很强的数据结构，通过对词汇的前缀做数结构，很容易实现查询、前缀词推荐系统，例如，我们将如下多个单词放入树结构中： [apple,bat,bee,cat,cap,car]，最终生成的前缀树结构为 通过深度递归，我们很容易用较小的时间复杂度判断出符合前缀的单词在不在 假设Trie的字符集范围是固定的，并且范围不大，例如是上面的纯英文字符，假设忽略大小写总共为26个，可以选择使用桶结构进行存储，即每一个Node都是一个长度为26的bucket数组 这样看来，Trie的结构并不复杂，只通过循环不断提高深度进行遍历即可 假定字符集的范围是未知的，或者范围很大（比如中文汉字），就要放弃使用bucket结构，而是通过一个Map维护，这里使用树结构TreeMap，key为相应节点的字符
2021-01-19鱼鱼

算法：深度优先搜索（DFS）

算法：深度优先搜索（DFS）在算法：广度优先搜索（BFS）（最短路径）中，我们提到了按照广度优先遍历的搜索方式，使用队列作为常规的搜索方式，与之相对应的为深度优先搜索（DFS） 如果说BFS对应着树结构的前中后序遍历 但是DFS相对解法较为多元一些，有些时候不得不使用递归进行求解 同时，有很多求解只是进行图的遍历，不关心是广度还是深度优先，其解都是相同的 在这里我们暂且不讨论的基于栈而是侧重基于递归的遍历实现 对于二叉树，最常见的遍历方式有前序(又称 先序)遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历 前中后序只为取得的值先后顺序不同，即递归有先后 依赖栈实现的的深度优先是前序遍历 以下是一个二叉树的前序遍历代码实现：
2020-06-27鱼鱼

过滤器、拦截器、监听器和AOP

过滤器、拦截器、监听器和AOP用这篇文章来梳理一下这些杂七杂八的Spring MVC中的基础概念，顺便讲一下在项目中的一些基本使用和常见应用（其实主要是针对AOP的），至于使用他们实现具体的功能，后续可能会独立写出来（谁知道呢） 执行的顺序： 项目初始化：filter:init()->filter:doFilter()->preHandle->Controller->postHandle->afterComplition ->destory() 过滤器（Filter），由servlet提供，拦截URL(其实是servlet)，经过代理，执行想要的方法，最基本的使用是集成Filter类并重写方法，因为是从url层面上直接拦截，可以有很多用途，比如用于用户身份校验，比如某些页面需要有用户权限才能访问，就可以利用过滤器进行拦截，一些安全框架的鉴权本身也是过滤器的实现
2020-03-01鱼鱼

ooo

ooo拆箱：包装类-》基本数据类型 Integer Byte -127- 127是以缓存数组指向相同对象，之外的默认new 模块化 完全解耦 #预编译 $直接用 $内容手动干涉 Mybatis有三种基本的Executor执行器，SimpleExecutor、ReuseExecutor、BatchExecutor SimpleExecutor：每执行一次update或select，就开启一个Statement对象，用完立刻关闭Statement对象 ReuseExecutor：执行update或select，以sql作为key查找Statement对象，存在就使用，不存在就创建，用完后，不关闭Statement对象，而是放置于Map内，供下一次使用
2019-04-02鱼鱼

ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex

ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex本篇介绍es提供的几种分词分析器和常用的开源分词分析器 es默认的分词器，中规中矩的按照 Unicode Standard Annex #29分词，一般的小写符号会忽略，对于中文等字符会逐字分割，参数max_token_length表示最大的字符长度，再切分后会继续按此切分 譬如： 会分词为： 一个无视语义，按照字符尽量收集全索引的分词方式，会前后叠加的按符号位分词，参数： 会分词为： nGram的分词很全面，但如此夸张的方式用不好会导致索引doc过大，同时使查询效率偏低 分词规则很简单，无其余规则的按空格分词： 会分词为： 在standard的基础上能够有效拆分出邮箱和url地址的格式，同样有max_token_length这一参数：
2020-09-05鱼鱼

Servlet线程模型与异步请求

Servlet线程模型与异步请求本篇文章主要意在整理Servlet的线程模型，帮助大家更好的理解请求在广泛使用的web容器下（基于Servlet的Tomcat服务器）的运行原理 Servlet是Java的服务端框架，可以利用Servlet来编写一个动态服务器（动态主要是区别于单纯的html构建的静态页面），主要基于Http协议 通过Servlet提供的API，我们可以轻松的处理网络请求和与其他服务建立连接（相比于基于Socket编程），并且基于Java使得它具有跨平台性、灵活性 简单的说Servlet就是一个封装了操作网络请求的API，它将Http网络请求简化为更容易处理的对象 从某种意义上讲，当我们不适用任何web框架（例如Spring mvc和Struts2）时，我们编写的每一个页面（jsp或是继承于HttpServlet的类）也都可以说是一个Servlet
2020-03-23鱼鱼

Redis原理-源码解析：数据结构2 list

Redis原理-源码解析：数据结构2 list所有原理实现基于Redis版本6.0.9 Redis中的list采用的是链表，在开始前，我们先看看list的最基本指令实现 t-list.c 由此可知，Redis的List底层数据结构都是基于quickList的 这是list所依赖的数据结构： quicklist.h 我们注意到其是由quicklistNode所构成的链表，而其中的数据实则为zl(ziplist)或是bookmark，在大多时候quicklistNode都使用ziplist存储数据 在上文中lpush执行了一个插入方法quicklistPush，在quicklist.c中有他的实现： quicklist真正存储数据的结构是ziplist，所以倒不如说，在Redis中，list是一个由ziplist节点构成的链表
2020-11-28鱼鱼

多线程应用提高(III) 并发编程的艺术

多线程应用提高(III) 并发编程的艺术《并发编程的艺术》p36：JMM不保证64位的long型和double型变量的写操作具有原子性 面试中可能经常会被问到HashMap和HashTable的区别，其中最重要的就是前者并不是线程安全的，但其实在高并发的情形下，后者的效率低的不像话甚至不可用，所以在jdk7之后出现了线程高效且安全的ConcurrentHashMap 当并发严重时，某线程若是调用了同步方法，另外的线程将进入阻塞/轮询状态，既不能put也不能get，但ConcurrentHashMap是不同的，它采用了锁的分段技术，将数据分段存储，不同的数据持有不同的锁，这样可用性会大大高于HashTable，所以在实际开发中我们都用ConcurrentHashMap取代HashTable
2019-06-18鱼鱼

安全框架的使用：Shiro

安全框架的使用：ShiroShiro与Sping Security均是java的安全框架，主要用于处理用户身份验证和授权 常见场景为用户系统登录 Shiro易用性强，提供了认证，授权，加密，和会话管理功能 Shiro的三大核心组件 ： Subject：即当前用户概念，不止代表着某用户，也可以是进程或任何可能的事物 SecurityManager：即所有Subject的管理者，可以把他看做是一个Shiro框架的全局管理组件，用于调度各种Shiro框架的服务 作用类似于SpringMVC中的DispatcherServlet，用于拦截所有请求并进行处理 Realm：Realm是用户的信息认证器和用户的权限认证器，我们需要自己来实现Realm来自定义的管理我们自己系统内部的权限规则
2019-09-29鱼鱼

JVM的垃圾回收

JVM的垃圾回收此文介绍Java的基本垃圾回收机制 GC主要回收的是堆区，在堆中是有对象分代的，一个对象每“逃”过一次回收，对象代数便+1，新生对象被称作新生代（如果是占据内存较大的对象直接定义为老年代），当代数一定时对象将由新生代变为老年代 同时在Java1.7之前还有永久代，保存了一些静态变量 总之，内存回收只发生在新生代和老年代之间 除了分代，内存也有分区： 如图，是内存区域分配，其中Eden存储了新建的小对象，当回收时，将Eden中存活的对象转移到To Survivor区中，将From Survivor中的代数高（一般是15）的存活对象转移到老年代中，代数没达到阈值的存活对象转移到To Survivor中
2021-04-07鱼鱼

ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志

ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志大多情况下，我们可能都习惯了使用linux指令查看日志，很多时候一句简简单单的tail、grep能定位绝大多数问题 但是面临复杂的目录结构和分布式系统产生的“分布式日志文件”，如果还要我们一个一个去查日志，就会耗费很多没必要的时间 可以利用ELK这套组件快速搭建一个日志系统 注意此文仅针对可能很多情况下格式不确定的业务日志，对于某些组件日志我们有更好的可视化实践方式，可以参考此系列的其他文章 对于一个日志系统，我们要确认我们的诉求，在不同的场景下采用不同的收集方式： 是否是分布式系统需要合并多个节点的日志 如果需要，则需要用分布式组件收集并合并日志，这也是一个日志系统最基本的要求；
2020-03-14鱼鱼

算法：动态规划解法及例题

算法：动态规划解法及例题经历过很多算法题，其中最常见的解题方法便是动态规划 动态规划（dynamic programming,即DP)，是一种常见的求解最优解的方案，他通过将复杂的问题拆分为单阶段的小问题求解，核心思想是递推，通过简单基础的解一步步接近最优解 对于一个算法问题，总有一个相对令人满意的解，但却不一定是我们想要的最优解，譬如在解决动态规划中最经典的背包问题时，有些人首先想到简单省心的贪心算法，取价值最高或是性价比最高的物品组合，这种方案得到的很有可能是最优解，但贪心的算法并不适用于动态规划领域，若是物品中恰好有能将背包塞得很满的组合，而采用贪心策略却浪费了很多背包空间 其实贪心策略本身更多也是一种“相对最优”的解决方案，而很少是真正的最优，这一点请务必斟酌
2020-03-11鱼鱼

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