java 学习发展规划_java学习发展 - CSDN
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    每个程序员、或者说每个工作者都应该有自己的职业规划,如果你不是富二代,不是官二代,也没有职业规划,希望你可以思考一下自己的将来。今天小编给大家分享的是一篇来自阿里Java工程师对3年工作经验程序员的职业建议,希望对你有启发。

     

      程序员的三个阶段

     

      第一阶段-——三年

     

    我认为三年对于程序员来说是第一个门槛,这个阶段将会淘汰掉一批不适合写代码的人。这一阶段,我们走出校园,迈入社会,成为一名程序员,正式从书本上的内容迈向真正的企业级开发。我们知道如何团队协作、如何使用项目管理工具、项目版本如何控制、我们写的代码如何测试如何在线上运行等等,积累了一定的开发经验,也对代码有了一定深入的认识,是一个比较纯粹的Coder的阶段。

     

      第二阶段——五年

     

    五年又是区分程序员的第二个门槛。有些人在三年里,除了完成工作,在空余时间基本不会研究别的东西, 热衷于研究各种技术实现细节、看了N多好书、写一些博客、在Github上分享技术,这些人在五年后必然具备在技术上独当一面的能力并且清楚自己未来的发展方向,从一个Coder逐步走向系统分析师或是架构师,成为项目组中不可或缺的人物。

     

      第三阶段——十年

     

    十年又是另一个门槛了,转行或是继续做一名程序员就在这个节点上。如果在前几年就抱定不转行的思路并且为之努力的话,那么在十年的这个节点上,有些人必然成长为一名对行业有着深入认识、对技术有着深入认识、能从零开始对一个产品进行分析的程序员,这样的人在公司基本担任的都是CTO、技术专家、首席架构师等最关键的职位,这对于自己绝对是一件荣耀的事,当然老板在经济上也绝不会亏待你。

     

    总结一下,我认为,随着你工作年限的增长、对生活对生命认识的深入,应当不断思考三个问题:

     

      我到底适不适合当一名程序员?

     

      我到底应不应该一辈子以程序员为职业?

     

      我对编程到底持有的是一种什么样的态度,是够用就好呢还是不断研究?

     

    最终,明确自己的职业规划,对自己的规划负责并为之努力。


      关于专业技能


    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。

     

      1、基本语法

     

    这包括static、final、transient等关键字的作用,foreach循环的原理等等。今天面试我问你static关键字有哪些作用,如果你答出static修饰变量、修饰方法我会认为你合格,答出静态块,我会认为你不错,答出静态内部类我会认为你很好,答出静态导包我会对你很满意,因为能看出你非常热衷研究技术。

     

    让我印象深刻的一次面试经历,面试官直接问到了我volatile关键字的底层实现原理(顺便插一句,面试和被面试本身就是相对的,面试官能问这个问题同时也让面试者感觉到面试官也是一个喜爱研究技术的人,增加了面试者对公司的好感,我最终选择的就是问了这个问题的公司),不要觉得这太吹毛求疵了----越简单的问题越能看出一个人的水平,别人对你技术的考量绝大多数都是以深度优先、广度次之为标准的,切记。

     

      2、集合

     

    非常重要,也是必问的内容。基本上就是List、Map、Set,问的是各种实现类的底层实现原理,实现类的优缺点。

     

    集合要掌握的是ArrayList、LinkedList、Hashtable、HashMap、ConcurrentHashMap、HashSet的实现原理,能流利作答,当然能掌握CopyOnWrite容器和Queue是再好不过的了。另外多说一句,ConcurrentHashMap的问题在面试中问得特别多,大概是因为这个类可以衍生出非常多的问题,关于ConcurrentHashMap,我提供三点回答或者是研究方向:

     

      ConcurrentHashMap的锁分段技术

     

      ConcurrentHashMap的读是否要加锁,为什么

     

      ConcurrentHashMap的迭代器是强一致性的迭代器还是弱一致性的迭代器

     

      3、设计模式

     

    本来以为蛮重要的一块内容,结果只在阿里巴巴B2B事业部面试的时候被问了一次,当时问的是装饰器模式。

     

    当然咱们不能这么功利,为了面试而学习,设计模式在工作中还是非常重要、非常有用的,23种设计模式中重点研究常用的十来种就可以了,面试中关于设计模式的问答主要是三个方向:

     

      你的项目中用到了哪些设计模式,如何使用

     

      知道常用设计模式的优缺点

     

      能画出常用设计模式的UML图

     

      4、多线程

     

    这也是必问的一块了。因为三年工作经验,所以基本上不会再问你怎么实现多线程了,会问得深入一些比如说Thread和Runnable的区别和联系、多次start一个线程会怎么样、线程有哪些状态。当然这只是最基本的,出乎意料地,几次面试几乎都被同时问到了一个问题,问法不尽相同,总结起来是这么一个意思:

     

    假如有Thread1、Thread2、Thread3、Thread4四条线程分别统计C、D、E、F四个盘的大小,所有线程都统计完毕交给Thread5线程去做汇总,应当如何实现?

     

    你对这个问题是否有答案呢?不难,java.util.concurrent下就有现成的类可以使用。

     

    另外,线程池也是比较常问的一块,常用的线程池有几种?这几种线程池之间有什么区别和联系?线程池的实现原理是怎么样的?实际一些的,会给你一些具体的场景,让你回答这种场景该使用什么样的线程池比较合适。

     

    最后,虽然这次面试问得不多,但是多线程同步、锁这块也是重点。synchronized和ReentrantLock的区别、synchronized锁普通方法和锁静态方法、死锁的原理及排查方法等等...

     

      5、 IO

     

    IO分为File IO和Socket IO,File IO基本上是不会问的,问也问不出什么来,平时会用就好了,另外记得File IO都是阻塞IO。

     

    Socket IO是比较重要的一块,要搞懂的是阻塞/非阻塞的区别、同步/异步的区别,借此理解阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO、异步IO这四种IO模型,Socket IO如何和这四种模型相关联。这是基本一些的,深入一些的话,就会问NIO的原理、NIO属于哪种IO模型、NIO的三大组成等等,这有些难,当时我也是研究了很久才搞懂NIO。

     

    提一句,NIO并不是严格意义上的非阻塞IO而应该属于多路复用IO,面试回答的时候要注意这个细节,讲到NIO会阻塞在Selector的select方法上会增加面试官对你的好感。

     

    如果用过Netty,可能会问一些Netty的东西,毕竟这个框架基本属于当前最好的NIO框架了(Mina其实也不错,不过总体来说还是比不上Netty的),大多数互联网公司也都在用Netty。

     

      6、JDK源码

     

    要想拿高工资,JDK源码不可不读。上面的内容可能还和具体场景联系起来,JDK源码就是实打实地看你平时是不是爱钻研了。我面试过程中被问了不少JDK源码的问题,其中最刁钻的一个问题——String的hashCode()方法是怎么实现的,幸好我平时String源代码看得多,答了个大概。JDK源码其实没什么好总结的,纯粹看个人,总结一下比较重要的源码:

     

      List、Map、Set实现类的源代码

     

      ReentrantLock、AQS的源代码

     

      AtomicInteger的实现原理,主要能说清楚CAS机制并且AtomicInteger是如何利用CAS机制实现的

     

      线程池的实现原理

     

      Object类中的方法以及每个方法的作用

     

    这些其实要求蛮高的,我去年一整年基本把JDK中重要类的源代码研究了个遍,真的花费时间、花费精力,当然回头看,是值得的----不仅仅是为了应付面试。

     

      7、 框架

     

    老生常谈,面试必问的东西。一般来说会问你一下你们项目中使用的框架,然后给你一些场景问你用框架怎么做,比如我想要在spring初始化bean的时候做一些事情该怎么做、想要在bean销毁的时候做一些事情该怎么做、MyBatis中$和#的区别等等,这些都比较实际了,平时积累得好、有多学习框架的使用细节自然都不成问题。

     

    如果上面你的问题答得好,面试官往往会深入地问一些框架的实现原理。问得最多的就是Spring AOP的实现原理,当然这个很简单啦,两句话就搞定的的事儿,即使你不会准备一下就好了。我遇到的最变态的是让我画一下Spring的Bean工厂实现的UML图,当然面对这样一个有深度的问题,我是绝对答不出来的......

     

      8、数据库

     

    数据库十有八九也都会问到。一些基本的像union和union all的区别、left join、几种索引及其区别就不谈了,比较重要的就是数据库性能的优化,如果对于数据库的性能优化一窍不通,那么有时间,还是建议你在面试前花一两天专门把SQL基础和SQL优化的内容准备一下。

     

    不过数据库倒是不用担心,一家公司往往有很多部门,如果你对数据库不熟悉而基本技术又非常好,九成都是会要你的,估计会先把你放到对数据库使用不是要求非常高的部门锻炼一下。

     

      9、数据结构和算法分析

     

    数据结构和算法分析,对于一名程序员来说,会比不会好而且在工作中绝对能派上用场。数组、链表是基础,栈和队列深入一些但也不难,树挺重要的,比较重要的树AVL树、红黑树,可以不了解它们的具体实现,但是要知道什么是二叉查找树、什么是平衡树,AVL树和红黑树的区别。记得某次面试,某个面试官和我聊到了数据库的索引,他问我:

     

    你知道索引使用的是哪种数据结构实现吗?

     

    我答到用的Hash表吧,答错。他又问,你知道为什么要使用树吗?我答到因为Hash表可能会出现比较多的冲突,在千万甚至是上亿级别的数据面前,会大大增加查找的时间复杂度。而树比较稳定,基本保证最多二三十次就能找到想要的数据,对方说不完全对,最后我们还是交流了一下这个问题,我也明白了为什么要使用树,这里不说,大家觉得索引为什么要使用树来实现呢?

     

    至于算法分析,不会、不想研究就算了,记得某次面试对方问我,Collections.sort方法使用的是哪种排序方法,额,吐血三升。当然为了显示我的博学,对算法分析也有一定的研究,我还是硬着头皮说了一句可能是冒泡排序吧。当然答案肯定不是,有兴趣的朋友可以去看一下Collections.sort方法的源代码,用的是一种叫做TimSort的排序法,也就是增强型的归并排序法。

     

      10、 Java虚拟机

     

    出乎我意料,Java虚拟机应该是很重要的一块内容,结果在这几家公司中被问到的概率几乎为0。要知道,我去年可是花了大量的时间去研究Java虚拟机的,光周志明老师的《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》,就读了不下五遍。

     

    言归正传,虽然Java虚拟机没问到,但我觉得还是有必要研究的,我就简单地列一个提纲吧,谈谈Java虚拟机中比较重要的内容:

     

      Java虚拟机的内存布局

     

      GC算法及几种垃圾收集器

     

      类加载机制,也就是双亲委派模型

     

      Java内存模型

     

      happens-before规则

     

      volatile关键字使用规则

     

    也许面试无用,但在走向大牛的路上,不可不会。

     

      11、Web方面的一些问题

     

    Java主要面向Web端,因此Web的一些问题也是必问的。我碰到过问得最多的两个问题是:

     

      1.谈谈分布式Session的几种实现方式

     

    常用的四种能答出来自然是让面试官非常满意的,另外一个常问的问题是:

     

      2.讲一下Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理

     

    这两个问题之外,web.xml里面的内容是重点,Filter、Servlet、Listener,不说对它们的实现原理一清二楚吧,至少能对它们的使用知根知底。另外,一些细节的方面比如get/post的区别、forward/重定向的区别、HTTPS的实现原理也都可能会被考察到。

     

    最后,如果有兴趣有时间,建议学习、研究一下SOA和RPC,面向服务体系,大型分布式架构必备,救命良方、包治百病、屡试不爽。

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  • java详细路线: ... 本文将告诉你学习Java需要达到的30个目标,学习过程中...Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE。 这三块相互补充,应用范围不同。 J2SE就是Java2的标准版,主要用于...

     

     

    java详细路线:

     

    原文出自点击打开链接

    本文将告诉你学习Java需要达到的30个目标,学习过程中可能遇到的问题,及学习路线。希望能够对你的学习有所帮助。对比一下自己,你已经掌握了这30条中的多少条了呢?

    路线

    Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE。

    这三块相互补充,应用范围不同。

    J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;

    J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;

    J2EE是Java2的企业版,主要用于分布式的网络程序的开发,如电子商务网站和ERP系统。

    先学习j2se

    要学习j2ee就要先学习j2se,刚开始学习j2se先建议不要使用IDE,然后渐渐的过渡到使用IDE开发,毕竟用它方便嘛。学习j2se推荐两本书,《java2核心技术一二卷》,《java编程思想》,《java模式》。其中《java编程思想》要研读,精读。这一段时间是基本功学习,时间会很长,也可能很短,这要看学习者自身水平而定。

    不要被IDE纠缠

    在学习java和j2ee过程中,你会遇到五花八门的IDE,不要被他们迷惑,学JAVA的时候,要学语言本身的东西,不要太在意IDE的附加功能,JAVA编程在不同IDE之间的转换是很容易的,过于的在意IDE的功能反而容易耽误对语言本身的理解。目前流行的IDE有jbuilder,eclipse和eclipse的加强版WSAD。用好其中一个就可以了,推荐从eclipse入手j2ee。因为Jbuilder更适合于写j2se程序。

    选择和学习服务器使用配置

    当你有了j2se和IDE的经验时,可以开始j2ee的学习了,web服务器:tomcat,勿庸置疑,tomcat为学习web服务首选。而应用服务器目前主要有三个:jboss、weblogic、websphere。有很多项目开始采用jboss,并且有大量的公司开始做websphere或weblogic向jboss应用服务器的移植(节省成本),这里要说的是,学习tomcat和jboss我认为是首选,也是最容易上手的。学习服务器使用配置最好去询问有经验的人(有条件的话),因为他们或许一句话就能解决问题,你自己上网摸索可能要一两天(我就干过这种傻事),我们应该把主要时间放在学习原理和理论上,一项特定技术的使用永远代替不了一个人的知识和学问。

    学习web知识

    如果你是在做电子商务网站等时,你可能要充当几个角色,这是你还要学习:

    html,可能要用到vscode或者webstorm或者sublime或者等IDE。

    Javascript,学会简单的数据校验,数据联动显示等等。

    J2eeAPI学习

    学习j2eeAPI和学习服务器应该是一个迭代的过程。

    先学习jsp和servlet编程,这方面的书很多,我建立看oreilly公司的两本《jsp设计》和《java servlet编程》,oreilly出的书总是那本优秀,不得不佩服。

    学习jdbc数据库编程,j2ee项目大多都是MIS系统,访问数据库是核心。这本应属于j2se学习中,这里拿出来强调一下。

    学习jndi api,它和学习ejb可以结合起来。

    学习ejb api,推荐书《精通ejb》

    经过上面的这些的学习,大概可以对付一般的应用了。

    有人说跟着sun公司的《j2ee tutorial》一路学下来,当然也可以。

    学习ejb设计模式和看代码(最重要)

    设计模式是练内功,其重要性可以这么说吧,如果你不会用设计模式的话,你将写出一堆使用了ejb的垃圾,有慢又是一堆bug,其结果不如不用ejb实现(ejb不等于j2ee)

    无论学习什么语言,都应该看大量代码,你看的代码量不到一定数量,是学不好j2ee的。

    目前有很多开源的工程可以作为教材:

    jive论坛

    petstore sun公司

    dune sun公司

    等等,研读一个,并把它用到自己的工程中来。

    J2ee其他学习

    当你渐渐对j2ee了解到一定深度时,你要开始关注当前领域中的一些技术变化,J2ee是一块百家争鸣的领域,大家都在这里提出自己的解决方案,例如structs,hiberate,ofbiz等等,学习这些东西要你的项目和目标而定,预先补充一下未尝不可,但不用涉及太深,毕竟学习原理和理论是最最重要的事。

    目前常见j2eeAPI

    JavaServer Pages(JSP)技术1.2

    Java Servlet技术2.3

    JDBC API 2.0

    Java XML处理API(JAXP)1.1

    Enterprise JavaBeans技术2.0

    Java消息服务(JMS)1.0

    Java命名目录接口(JNDI)1.2

    Java事务API(JTA) 1.0

    JavaMail API 1.2

    JavaBeans激活架构(JAF)1.0

    J2EE连接器体系结构(JCA)1.0

    Java认证和授权服务(JAAS)1.0

    学习上面的某些API要以你的项目而定,了解所有他们总之是有好处的。

    上面印证了大家说的一句话,java语言本身不难学,但是技术太多,所以学java很费劲。回想一下,基本上每个初学者,在刚学习java的时候可能都会问别人这么一句话,你怎么知道的哪个方法(api)在哪个包里的?呵呵,无他,唯手熟尔。

    1 基础是王道。我们的基础要扎实扎实再扎实。

    以上面的整个流程来看java的技术分支很多,要想完全掌握是绝对不可能的。我们只有从中精通1到2个部分。但是java也是有通性的,所谓万变不离其宗。java的所有编程思路都是“面向对象”的编程。所以大家在往更高境界发展以前一定要打好基础,这样不管以后是jree还是j3d都有应刃而解的感觉。在这里强烈推荐“java编程思想”.

    2 所谓打好基础并不是说要熟悉所有的java代码。我说的意思是要了解java的结构。class,methode,object,各种套用import,extend 让自己在结构上对java有个立体而且整体的了解即刻。其实java的学习不用固执于对代码的熟悉,1来java本身带有很多demo,java2d

    的所有问题几乎都有demo的样例。2来java是开放代码,即使没有demo网络上也有很多高手把自己的代码分享。所以不要怕没有参考,参考是到处都有的。

    3 最后还有1点经验和大家分享,对sun的api一定要学会活用,不论是学习还是作为参考api都有很大的帮助,在完全了解java的结构的基础上,不论什么方法都是可以通过api来找到的.所以不要怕找不到方法,了解结构,了解api就能找到方法。

    重点

    精通:能够掌握此技术的85%技术要点以上,使用此技术时间超过两年,并使用此技术成功实施5个以上的项目。能使用此技术优化性能或代码,做到最大可能的重用。

    熟练:能够掌握此技术的60%技术要点以上,使用此技术时间超过一年,并使用此技术成功实施3个以上的项目。能使用此技术实现软件需求并有经验的积累在实现之前能做优化设计尽可能的实现模块或代码的重用。

    熟悉:能够掌握此技术的50%技术要点以上,使用此技术时间超过半年上,并使用此技术成功实施1个以上的项目。能使用此技术实现软件需求。

    了解:可以在实际需要时参考技术文档或帮助文件满足你的需要,基本知道此项技术在你运用是所起的作用,能够调用或者使用其根据规定提供给你的调用方式。

    二:基本要求

    1:html 掌握程度:熟练。原因:不会html你可能写JSP?

    2:javascript/jscript:掌握程度:熟悉。原因:client端的数据校验、一些页面处理需要你使用脚本。

    3:CSS 掌握程度:熟悉。原因:实现页面风格的统一通常会使用css去实现。

    4:java基础编程 掌握程度:熟练。原因:不会java你能写JSP?开玩笑吧。还有你必须非常熟悉以下几个包java.lang;java.io;java.sql;java.util;java.text;javax.sevrlet;javax.servlet.http; javax.mail;等。

    5:sql 掌握程度:熟练。原因:如果你不使用数据库的话你也许不需要掌握sql。同时你必须对以下几种数据库中的一种以上的sql比较熟悉。Oracle,DB2,Mysql,Postgresql.

    6:xml 掌握程度:了解 原因:AppServer的配置一般是使用XML来实现的。

    7:ejb 掌握程度:了解 原因:很多项目中商业逻辑是由ejb来实现的,所以呢„„

    8:以下几种AppServer(engnier) 你需要了解一个以上。

    a:)Tomcat b:)WebLogic c:)WebSphere d:)JRun e:)Resin 原因:你的jsp跑在什么上面啊!

    三:选择要求(因项目而定)

    1:LDAP 掌握程度:了解 原因:LADP越来越多的运用在权限控制上面。

    2:Struts 掌握程度:熟练 原因:如果符合MVC设计通常会使用Struts实现C。

    3:Xsp 掌握程度:根据需要而定很多时候是不使用的,但在不需要使用ejb但jsp+servlet+bean实现不了的时候Xsp是一个非常不错的选择。

    4:Linux 掌握程度:熟悉 原因:如果你的运用跑在Linux/Unix上你最少要知道rm ,mv,cp,vi,tar gzip/gunzip 是用来做什么的吧。

    四:工具的使用 1:UltraEdit(EditPlus)+jakarta-ant+jakarta-log4j; 2:Jubilder4-6 3:Visual Age For Java 4:VCafe

    以上的工具你选择你自己熟悉的吧。不过强烈建议你用log4j做调试工具。

    五:成长之路

    1:html 学习时间,如果你的智商在80以上,15天时间应该够用了。至少你能手写出一个页面来。

    2:jacascript/jscript学习时间,这真的不好说,比较深奥的东西,够用的话一个礼拜可以学写皮毛。

    3:css 学习时间,三天的时间你应该知道如何使用css了,不要求你写,一般是美工来写css。

    4:java 学习时间,天才也的三个月吧。慢满学吧。如果要精通,那我不知道需要多少时间了。用来写

    jsp,四个月应该够了。

    5:sql 学习时间,只需要知道insert ,delete ,update ,select,create/drop table的话一天你应该知道了。

    6:xml 学习时间,我不知道我还没有学会呢。呵呵。不过我知道DTD是用来做什么的。

    7:ejb 学习时间,基本的调用看3天你会调用了。不过是建立在你学会java的基础上的。

    8:熟悉AppServer,Tomcat四天你可以掌握安装,配置。把jsp跑起来了。如果是WebLogic也够了,但要使用ejb那不关你的事情吧。SA做什么去了。

    9:熟悉Linux那可得需要不少时间。慢慢看man吧。

    10:Struts如果需要你再学习。

    目标

    1.你需要精通面向对象分析与设计(OOA/OOD)、涉及模式(GOF,J2EEDP)以及综合模式。你应该十分了解UML,尤其是class,object,interaction以及statediagrams。

    2. 你需要学习JAVA语言的基础知识以及它的核心类库(collections,serialization,streams, networking, multithreading,reflection,event,handling,NIO,localization,以及其他)。

    3.你应该了解JVM,classloaders,classreflect,以及垃圾回收的基本工作机制等。你应该有能力反编译一个类文件并且明白一些基本的汇编指令。

    4. 如果你将要写客户端程序,你需要学习WEB的小应用程序(applet),必需掌握GUI设计的思想和方法,以及桌面程序的SWING,AWT, SWT。你还应该对UI部件的JAVABEAN组件模式有所了解。JAVABEANS也被应用在JSP中以把业务逻辑从表现层中分离出来。

    5.你需要学习java数据库技术,如JDBCAPI并且会使用至少一种persistence/ORM构架,例如Hibernate,JDO, CocoBase,TopLink,InsideLiberator(国产JDO红工厂软件)或者iBatis。

    6.你还应该了解对象关系的阻抗失配的含义,以及它是如何影响业务对象的与关系型数据库的交互,和它的运行结果,还需要掌握不同的数据库产品运茫 热?oracle,mysql,mssqlserver。

    7.你需要学习JAVA的沙盒安全模式(classloaders,bytecodeverification,managers,policyandpermissions,

    codesigning, digitalsignatures,cryptography,certification,Kerberos,以及其他)还有不同的安全/认证 API,例如JAAS(JavaAuthenticationandAuthorizationService),JCE (JavaCryptographyExtension),JSSE(JavaSecureSocketExtension),以及JGSS (JavaGeneralSecurityService)。

    8.你需要学习Servlets,JSP,以及JSTL(StandardTagLibraries)和可以选择的第三方TagLibraries。

    9.你需要熟悉主流的网页框架,例如JSF,Struts,Tapestry,Cocoon,WebWork,以及他们下面的涉及模式,如MVC/MODEL2。

    10.你需要学习如何使用及管理WEB服务器,例如tomcat,resin,Jrun,并且知道如何在其基础上扩展和维护WEB程序。

    11.你需要学习分布式对象以及远程API,例如RMI和RMI/IIOP。

    12.你需要掌握各种流行中间件技术标准和与java结合实现,比如Tuxedo、CROBA,当然也包括javaEE本身。

    13.你需要学习最少一种的XMLAPI,例如JAXP(JavaAPIforXMLProcessing),JDOM(JavaforXMLDocumentObjectModel),DOM4J,或JAXR(JavaAPIforXMLRegistries)。

    14. 你应该学习如何利用JAVAAPI和工具来构建WebService。例如JAX-RPC(JavaAPIforXML/RPC),SAAJ (SOAPwithAttachmentsAPIforJava),JAXB(JavaArchitectureforXMLBinding),JAXM (JavaAPIforXMLMessaging), JAXR(JavaAPIforXMLRegistries),或者JWSDP(JavaWebServicesDeveloperPack)。

    15.你需要学习一门轻量级应用程序框架,例如Spring,PicoContainer,Avalon,以及它们的IoC/DI风格(setter,constructor,interfaceinjection)。

    16. 你需要熟悉不同的J2EE技术,例如JNDI(JavaNamingandDirectoryInterface),JMS (JavaMessageService),JTA/JTS(JavaTransactionAPI/JavaTransactionService), JMX (JavaManagementeXtensions),以及JavaMail。

    17.你需要学习企业级 JavaBeans(EJB)以及它们的不同组件模式:Stateless/StatefulSessionBeans,EntityBeans(包含 Bean- ManagedPersistence[BMP]或者Container-ManagedPersistence[CMP]和它的EJB-QL),或者 Message-DrivenBeans(MDB)。

    18.你需要学习如何管理与配置一个J2EE应用程序服务器,如WebLogic,JBoss等,并且利用它的附加服务,例如簇类,连接池以及分布式处理支援。你还需要了解如何在它上面封装和配置应用程序并且能够监控、调整它的性能。

    19.你需要熟悉面向方面的程序设计以及面向属性的程序设计(这两个都被很容易混淆的缩

    写为AOP),以及他们的主流JAVA规格和执行。例如AspectJ和AspectWerkz。

    20. 你需要熟悉对不同有用的API和frame work等来为你服务。例如Log4J(logging/tracing),Quartz (scheduling),JGroups(networkgroupcommunication),JCache (distributedcaching), Lucene(full-textsearch),JakartaCommons等等。

    21.如果你将要对接或者正和旧的系统或者本地平台,你需要学习JNI (JavaNativeInterface) and JCA (JavaConnectorArchitecture)。

    22.你需要熟悉JINI技术以及与它相关的分布式系统,比如掌握CROBA。

    23.你需要JavaCommunityProcess(JCP)以及他的不同JavaSpecificationRequests(JSRs),例如Portlets(168),JOLAP(69),DataMiningAPI(73),等等。

    24.你应该熟练掌握一种JAVAIDE例如sunOne,netBeans,IntelliJIDEA或者Eclipse。(有些人更喜欢VI或EMACS来编写文件。随便你用什么了:)

    25.JAVA(精确的说是有些配置)是冗长的,它需要很多的人工代码(例如EJB),所以你需要熟悉代码生成工具,例如XDoclet。

    26.你需要熟悉一种单元测试体系(JNunit),并且学习不同的生成、部署工具(Ant,Maven)。

    27.你需要熟悉一些在JAVA开发中经常用到的软件工程过程。例如RUP(RationalUnifiedProcess)andAgilemethodologies。

    28.你需要能够深入了解加熟练操作和配置不同的操作系统,比如GNU/linux,sunsolaris,macOS等,做为跨平台软件的开发者。

    29.你还需要紧跟java发展的步伐,比如现在可以深入的学习javaME,以及各种java新规范,技术的运用,如新起的web富客户端技术。

    30.你必需要对opensource有所了解,因为至少java的很多技术直接是靠开源来驱动发展的,如java3D技术。(BlogJava-Topquan's Blog)

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    当然学习了基础知识,也少不了了解一些数据结构与算法

    数据结构是以某种形式将数据组织在一起的集合,它不仅存储数据,还支持访问和处理数据的操作。算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚指定的简单指令的集合。下面是自己整理的常用数据结构与算法相关内容,如有错误,欢迎指出。

    为了便于描述,文中涉及到的代码部分都是用Java语言编写的,其实Java本身对常见的几种数据结构,线性表、栈、队列等都提供了较好的实现,就是我们经常用到的Java集合框架,有需要的可以阅读这篇文章。Java - 集合框架完全解析

    一、线性表
      1.数组实现
      2.链表
    二、栈与队列
    三、树与二叉树
      1.树
      2.二叉树基本概念
      3.二叉查找树
      4.平衡二叉树
      5.红黑树
    四、图
    五、总结
    

    一、线性表

    线性表是最常用且最简单的一种数据结构,它是n个数据元素的有限序列。

    实现线性表的方式一般有两种,一种是使用数组存储线性表的元素,即用一组连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。另一种是使用链表存储线性表的元素,即用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素(存储单元可以是连续的,也可以是不连续的)。

    数组实现

    数组是一种大小固定的数据结构,对线性表的所有操作都可以通过数组来实现。虽然数组一旦创建之后,它的大小就无法改变了,但是当数组不能再存储线性表中的新元素时,我们可以创建一个新的大的数组来替换当前数组。这样就可以使用数组实现动态的数据结构。

    • 代码1 创建一个更大的数组来替换当前数组
    int[] oldArray = new int[10];
            
    int[] newArray = new int[20];
            
    for (int i = 0; i < oldArray.length; i++) {
        newArray[i] = oldArray[i];
    }
    
    // 也可以使用System.arraycopy方法来实现数组间的复制     
    // System.arraycopy(oldArray, 0, newArray, 0, oldArray.length);
            
    oldArray = newArray;
    
    • 代码2 在数组位置index上添加元素e
    //oldArray 表示当前存储元素的数组
    //size 表示当前元素个数
    public void add(int index, int e) {
    
        if (index > size || index < 0) {
            System.out.println("位置不合法...");
        }
    
        //如果数组已经满了 就扩容
        if (size >= oldArray.length) {
            // 扩容函数可参考代码1
        }
    
        for (int i = size - 1; i >= index; i--) {
            oldArray[i + 1] = oldArray[i];
        }
    
        //将数组elementData从位置index的所有元素往后移一位
        // System.arraycopy(oldArray, index, oldArray, index + 1,size - index);
    
        oldArray[index] = e;
    
        size++;
    }
    

    上面简单写出了数组实现线性表的两个典型函数,具体我们可以参考Java里面的ArrayList集合类的源码。数组实现的线性表优点在于可以通过下标来访问或者修改元素,比较高效,主要缺点在于插入和删除的花费开销较大,比如当在第一个位置前插入一个元素,那么首先要把所有的元素往后移动一个位置。为了提高在任意位置添加或者删除元素的效率,可以采用链式结构来实现线性表。

    链表

    链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列节点组成,这些节点不必在内存中相连。每个节点由数据部分Data和链部分Next,Next指向下一个节点,这样当添加或者删除时,只需要改变相关节点的Next的指向,效率很高。

    单链表的结构

    下面主要用代码来展示链表的一些基本操作,需要注意的是,这里主要是以单链表为例,暂时不考虑双链表和循环链表。

    • 代码3 链表的节点
    class Node<E> {
    
        E item;
        Node<E> next;
        
        //构造函数
        Node(E element) {
           this.item = element;
           this.next = null;
       }
    }
    
    • 代码4 定义好节点后,使用前一般是对头节点和尾节点进行初始化
    //头节点和尾节点都为空 链表为空
    Node<E> head = null;
    Node<E> tail = null;
    
    • 代码5 空链表创建一个新节点
    //创建一个新的节点 并让head指向此节点
    head = new Node("nodedata1");
    
    //让尾节点也指向此节点
    tail = head;
    
    • 代码6 链表追加一个节点
    //创建新节点 同时和最后一个节点连接起来
    tail.next = new Node("node1data2");
    
    //尾节点指向新的节点
    tail = tail.next;
    
    • 代码7 顺序遍历链表
    Node<String> current = head;
    while (current != null) {
        System.out.println(current.item);
        current = current.next;
    }
    
    • 代码8 倒序遍历链表
    static void printListRev(Node<String> head) {
    //倒序遍历链表主要用了递归的思想
        if (head != null) {
            printListRev(head.next);
            System.out.println(head.item);
        }
    }
    
    • 代码 单链表反转
    //单链表反转 主要是逐一改变两个节点间的链接关系来完成
    static Node<String> revList(Node<String> head) {
    
        if (head == null) {
            return null;
        }
    
        Node<String> nodeResult = null;
    
        Node<String> nodePre = null;
        Node<String> current = head;
    
        while (current != null) {
    
            Node<String> nodeNext = current.next;
    
            if (nodeNext == null) {
                nodeResult = current;
            }
    
            current.next = nodePre;
            nodePre = current;
            current = nodeNext;
        }
    
        return nodeResult;
    }
    

    上面的几段代码主要展示了链表的几个基本操作,还有很多像获取指定元素,移除元素等操作大家可以自己完成,写这些代码的时候一定要理清节点之间关系,这样才不容易出错。

    链表的实现还有其它的方式,常见的有循环单链表,双向链表,循环双向链表。 循环单链表 主要是链表的最后一个节点指向第一个节点,整体构成一个链环。 双向链表 主要是节点中包含两个指针部分,一个指向前驱元,一个指向后继元,JDK中LinkedList集合类的实现就是双向链表。** 循环双向链表** 是最后一个节点指向第一个节点。

    二、栈与队列

    栈和队列也是比较常见的数据结构,它们是比较特殊的线性表,因为对于栈来说,访问、插入和删除元素只能在栈顶进行,对于队列来说,元素只能从队列尾插入,从队列头访问和删除。

    栈是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表,该位置是表的末端,叫作栈顶,对栈的基本操作有push(进栈)和pop(出栈),前者相当于插入,后者相当于删除最后一个元素。栈有时又叫作LIFO(Last In First Out)表,即后进先出。

    栈的模型

    下面我们看一道经典题目,加深对栈的理解。

    关于栈的一道经典题目

    上图中的答案是C,其中的原理可以好好想一想。

    因为栈也是一个表,所以任何实现表的方法都能实现栈。我们打开JDK中的类Stack的源码,可以看到它就是继承类Vector的。当然,Stack是Java2前的容器类,现在我们可以使用LinkedList来进行栈的所有操作。

    队列

    队列是一种特殊的线性表,特殊之处在于它只允许在表的前端(front)进行删除操作,而在表的后端(rear)进行插入操作,和栈一样,队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾,进行删除操作的端称为队头。

    队列示意图

    我们可以使用链表来实现队列,下面代码简单展示了利用LinkedList来实现队列类。

    • 代码9 简单实现队列类
    public class MyQueue<E> {
    
        private LinkedList<E> list = new LinkedList<>();
    
        // 入队
        public void enqueue(E e) {
            list.addLast(e);
        }
    
        // 出队
        public E dequeue() {
            return list.removeFirst();
        }
    }
    

    普通的队列是一种先进先出的数据结构,而优先队列中,元素都被赋予优先级。当访问元素的时候,具有最高优先级的元素最先被删除。优先队列在生活中的应用还是比较多的,比如医院的急症室为病人赋予优先级,具有最高优先级的病人最先得到治疗。在Java集合框架中,类PriorityQueue就是优先队列的实现类,具体大家可以去阅读源码。

    三、树与二叉树

    树型结构是一类非常重要的非线性数据结构,其中以树和二叉树最为常用。在介绍二叉树之前,我们先简单了解一下树的相关内容。

    ** 树 是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。它具有以下特点:每个节点有零个或多个子节点;没有父节点的节点称为节点;每一个非根节点有且只有一个 父节点 **;除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树。

    树的结构

    二叉树基本概念

    • 定义

    二叉树是每个节点最多有两棵子树的树结构。通常子树被称作“左子树”和“右子树”。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。

    • 相关性质

    二叉树的每个结点至多只有2棵子树(不存在度大于2的结点),二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒。

    二叉树的第i层至多有2(i-1)个结点;深度为k的二叉树至多有2k-1个结点。

    一棵深度为k,且有2^k-1个节点的二叉树称之为** 满二叉树 **;

    深度为k,有n个节点的二叉树,当且仅当其每一个节点都与深度为k的满二叉树中,序号为1至n的节点对应时,称之为** 完全二叉树 **。

    • 三种遍历方法

    在二叉树的一些应用中,常常要求在树中查找具有某种特征的节点,或者对树中全部节点进行某种处理,这就涉及到二叉树的遍历。二叉树主要是由3个基本单元组成,根节点、左子树和右子树。如果限定先左后右,那么根据这三个部分遍历的顺序不同,可以分为先序遍历、中序遍历和后续遍历三种。

    (1) 先序遍历 若二叉树为空,则空操作,否则先访问根节点,再先序遍历左子树,最后先序遍历右子树。 (2) 中序遍历 若二叉树为空,则空操作,否则先中序遍历左子树,再访问根节点,最后中序遍历右子树。(3) 后序遍历 若二叉树为空,则空操作,否则先后序遍历左子树访问根节点,再后序遍历右子树,最后访问根节点。

    给定二叉树写出三种遍历结果

    • 树和二叉树的区别

    (1) 二叉树每个节点最多有2个子节点,树则无限制。 (2) 二叉树中节点的子树分为左子树和右子树,即使某节点只有一棵子树,也要指明该子树是左子树还是右子树,即二叉树是有序的。 (3) 树决不能为空,它至少有一个节点,而一棵二叉树可以是空的。

    上面我们主要对二叉树的相关概念进行了介绍,下面我们将从二叉查找树开始,介绍二叉树的几种常见类型,同时将之前的理论部分用代码实现出来。

    二叉查找树

    • 定义

    二叉查找树就是二叉排序树,也叫二叉搜索树。二叉查找树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: (1) 若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;(2) 若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;(3) 左、右子树也分别为二叉排序树;(4) 没有键值相等的结点。

    典型的二叉查找树的构建过程

    • 性能分析

    对于二叉查找树来说,当给定值相同但顺序不同时,所构建的二叉查找树形态是不同的,下面看一个例子。

    不同形态平衡二叉树的ASL不同

    可以看到,含有n个节点的二叉查找树的平均查找长度和树的形态有关。最坏情况下,当先后插入的关键字有序时,构成的二叉查找树蜕变为单支树,树的深度为n,其平均查找长度(n+1)/2(和顺序查找相同),最好的情况是二叉查找树的形态和折半查找的判定树相同,其平均查找长度和log2(n)成正比。平均情况下,二叉查找树的平均查找长度和logn是等数量级的,所以为了获得更好的性能,通常在二叉查找树的构建过程需要进行“平衡化处理”,之后我们将介绍平衡二叉树和红黑树,这些均可以使查找树的高度为O(log(n))。

    • 代码10 二叉树的节点
    
    class TreeNode<E> {
    
        E element;
        TreeNode<E> left;
        TreeNode<E> right;
    
        public TreeNode(E e) {
            element = e;
        }
    }
    

    二叉查找树的三种遍历都可以直接用递归的方法来实现:

    • 代码12 先序遍历
    protected void preorder(TreeNode<E> root) {
    
        if (root == null)
            return;
    
        System.out.println(root.element + " ");
    
        preorder(root.left);
    
        preorder(root.right);
    }
    
    • 代码13 中序遍历
    protected void inorder(TreeNode<E> root) {
    
        if (root == null)
            return;
    
        inorder(root.left);
    
        System.out.println(root.element + " ");
    
        inorder(root.right);
    }
    
    • 代码14 后序遍历
    protected void postorder(TreeNode<E> root) {
    
        if (root == null)
            return;
    
        postorder(root.left);
    
        postorder(root.right);
    
        System.out.println(root.element + " ");
    }
    
    • 代码15 二叉查找树的简单实现
    /**
     * @author JackalTsc
     */
    public class MyBinSearchTree<E extends Comparable<E>> {
    
        // 根
        private TreeNode<E> root;
    
        // 默认构造函数
        public MyBinSearchTree() {
        }
    
        // 二叉查找树的搜索
        public boolean search(E e) {
    
            TreeNode<E> current = root;
    
            while (current != null) {
    
                if (e.compareTo(current.element) < 0) {
                    current = current.left;
                } else if (e.compareTo(current.element) > 0) {
                    current = current.right;
                } else {
                    return true;
                }
            }
    
            return false;
        }
    
        // 二叉查找树的插入
        public boolean insert(E e) {
    
            // 如果之前是空二叉树 插入的元素就作为根节点
            if (root == null) {
                root = createNewNode(e);
            } else {
                // 否则就从根节点开始遍历 直到找到合适的父节点
                TreeNode<E> parent = null;
                TreeNode<E> current = root;
                while (current != null) {
                    if (e.compareTo(current.element) < 0) {
                        parent = current;
                        current = current.left;
                    } else if (e.compareTo(current.element) > 0) {
                        parent = current;
                        current = current.right;
                    } else {
                        return false;
                    }
                }
                // 插入
                if (e.compareTo(parent.element) < 0) {
                    parent.left = createNewNode(e);
                } else {
                    parent.right = createNewNode(e);
                }
            }
            return true;
        }
    
        // 创建新的节点
        protected TreeNode<E> createNewNode(E e) {
            return new TreeNode(e);
        }
    
    }
    
    // 二叉树的节点
    class TreeNode<E extends Comparable<E>> {
    
        E element;
        TreeNode<E> left;
        TreeNode<E> right;
    
        public TreeNode(E e) {
            element = e;
        }
    }
    
    

    上面的代码15主要展示了一个自己实现的简单的二叉查找树,其中包括了几个常见的操作,当然更多的操作还是需要大家自己去完成。因为在二叉查找树中删除节点的操作比较复杂,所以下面我详细介绍一下这里。

    • 二叉查找树中删除节点分析

    要在二叉查找树中删除一个元素,首先需要定位包含该元素的节点,以及它的父节点。假设current指向二叉查找树中包含该元素的节点,而parent指向current节点的父节点,current节点可能是parent节点的左孩子,也可能是右孩子。这里需要考虑两种情况:

    1. current节点没有左孩子,那么只需要将patent节点和current节点的右孩子相连。
    2. current节点有一个左孩子,假设rightMost指向包含current节点的左子树中最大元素的节点,而parentOfRightMost指向rightMost节点的父节点。那么先使用rightMost节点中的元素值替换current节点中的元素值,将parentOfRightMost节点和rightMost节点的左孩子相连,然后删除rightMost节点。
        // 二叉搜索树删除节点
        public boolean delete(E e) {
    
            TreeNode<E> parent = null;
            TreeNode<E> current = root;
    
            // 找到要删除的节点的位置
            while (current != null) {
                if (e.compareTo(current.element) < 0) {
                    parent = current;
                    current = current.left;
                } else if (e.compareTo(current.element) > 0) {
                    parent = current;
                    current = current.right;
                } else {
                    break;
                }
            }
    
            // 没找到要删除的节点
            if (current == null) {
                return false;
            }
    
            // 考虑第一种情况
            if (current.left == null) {
                if (parent == null) {
                    root = current.right;
                } else {
                    if (e.compareTo(parent.element) < 0) {
                        parent.left = current.right;
                    } else {
                        parent.right = current.right;
                    }
                }
            } else { // 考虑第二种情况
                TreeNode<E> parentOfRightMost = current;
                TreeNode<E> rightMost = current.left;
                // 找到左子树中最大的元素节点
                while (rightMost.right != null) {
                    parentOfRightMost = rightMost;
                    rightMost = rightMost.right;
                }
    
                // 替换
                current.element = rightMost.element;
    
                // parentOfRightMost和rightMost左孩子相连
                if (parentOfRightMost.right == rightMost) {
                    parentOfRightMost.right = rightMost.left;
                } else {
                    parentOfRightMost.left = rightMost.left;
                }
            }
    
            return true;
        }
    

    平衡二叉树

    平衡二叉树又称AVL树,它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。

    平衡二叉树

    AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树算法。在AVL中任何节点的两个儿子子树的高度最大差别为1,所以它也被称为高度平衡树,n个结点的AVL树最大深度约1.44log2n。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O(log n)。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。

    红黑树

    红黑树是平衡二叉树的一种,它保证在最坏情况下基本动态集合操作的事件复杂度为O(log n)。红黑树和平衡二叉树区别如下:(1) 红黑树放弃了追求完全平衡,追求大致平衡,在与平衡二叉树的时间复杂度相差不大的情况下,保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡,实现起来也更为简单。(2) 平衡二叉树追求绝对平衡,条件比较苛刻,实现起来比较麻烦,每次插入新节点之后需要旋转的次数不能预知。点击查看更多

    四、图

    • 简介

    图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构,在线性表中,数据元素之间仅有线性关系,在树形结构中,数据元素之间有着明显的层次关系,而在图形结构中,节点之间的关系可以是任意的,图中任意两个数据元素之间都可能相关。图的应用相当广泛,特别是近年来的迅速发展,已经渗入到诸如语言学、逻辑学、物理、化学、电讯工程、计算机科学以及数学的其他分支中。

    • 相关阅读

    因为图这部分的内容还是比较多的,这里就不详细介绍了,有需要的可以自己搜索相关资料。

    (1) 《百度百科对图的介绍》
    (2) 《数据结构之图(存储结构、遍历)》

    这篇文章是常见数据结构与算法整理总结的下篇,上一篇主要是对常见的数据结构进行集中总结,这篇主要是总结一些常见的算法相关内容,文章中如有错误,欢迎指出。

    一、概述
    二、查找算法
    三、排序算法
    四、其它算法
    五、常见算法题
    六、总结
    

    一、概述

    以前看到这样一句话,语言只是工具,算法才是程序设计的灵魂。的确,算法在计算机科学中的地位真的很重要,在很多大公司的笔试面试中,算法掌握程度的考察都占据了很大一部分。不管是为了面试还是自身编程能力的提升,花时间去研究常见的算法还是很有必要的。下面是自己对于算法这部分的学习总结。

    算法简介

    算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。对于同一个问题的解决,可能会存在着不同的算法,为了衡量一个算法的优劣,提出了空间复杂度与时间复杂度这两个概念。

    时间复杂度

    一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n),算法的时间度量记为 ** T(n) = O(f(n)) **,它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度。这里需要重点理解这个增长率。

    举个例子,看下面3个代码:
    
    1、{++x;}
    
    2、for(i = 1; i <= n; i++) { ++x; }
    
    3、for(j = 1; j <= n; j++) 
            for(j = 1; j <= n; j++) 
                 { ++x; }
    
    上述含有 ++x 操作的语句的频度分别为1 、n 、n^2,
    
    假设问题的规模扩大了n倍,3个代码的增长率分别是1 、n 、n^2
    
    它们的时间复杂度分别为O(1)、O(n )、O(n^2)
    

    空间复杂度

    空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,记做S(n)=O(f(n))。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

    二、查找算法

    查找和排序是最基础也是最重要的两类算法,熟练地掌握这两类算法,并能对这些算法的性能进行分析很重要,这两类算法中主要包括二分查找、快速排序、归并排序等等。

    顺序查找

    顺序查找又称线性查找。它的过程为:从查找表的最后一个元素开始逐个与给定关键字比较,若某个记录的关键字和给定值比较相等,则查找成功,否则,若直至第一个记录,其关键字和给定值比较都不等,则表明表中没有所查记录查找不成功,它的缺点是效率低下。

    二分查找

    • 简介

    二分查找又称折半查找,对于有序表来说,它的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好。

    二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止;如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x。

    二分查找的时间复杂度为O(logn)

    • 实现
    //给定有序查找表array 二分查找给定的值data
    //查找成功返回下标 查找失败返回-1
    
    static int funBinSearch(int[] array, int data) {
    
        int low = 0;
        int high = array.length - 1;
    
        while (low <= high) {
    
            int mid = (low + high) / 2;
    
            if (data == array[mid]) {
                return mid;
            } else if (data < array[mid]) {
                high = mid - 1;
            } else {
                low = mid + 1;
            }
        }
        return -1;
    }
    

    三、排序算法

    排序是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。下面主要对一些常见的排序算法做介绍,并分析它们的时空复杂度。

    常见排序算法

    常见排序算法性能比较:

    图片来自网络

    上面这张表中有稳定性这一项,排序的稳定性是指如果在排序的序列中,存在前后相同的两个元素的话,排序前和排序后他们的相对位置不发生变化。

    下面从冒泡排序开始逐一介绍。

    冒泡排序

    • 简介

    冒泡排序的基本思想是:设排序序列的记录个数为n,进行n-1次遍历,每次遍历从开始位置依次往后比较前后相邻元素,这样较大的元素往后移,n-1次遍历结束后,序列有序。

    例如,对序列(3,2,1,5)进行排序的过程是:共进行3次遍历,第1次遍历时先比较3和2,交换,继续比较3和1,交换,再比较3和5,不交换,这样第1次遍历结束,最大值5在最后的位置,得到序列(2,1,3,5)。第2次遍历时先比较2和1,交换,继续比较2和3,不交换,第2次遍历结束时次大值3在倒数第2的位置,得到序列(1,2,3,5),第3次遍历时,先比较1和2,不交换,得到最终有序序列(1,2,3,5)。

    需要注意的是,如果在某次遍历中没有发生交换,那么就不必进行下次遍历,因为序列已经有序。

    • 实现
    // 冒泡排序 注意 flag 的作用
    static void funBubbleSort(int[] array) {
    
        boolean flag = true;
    
        for (int i = 0; i < array.length - 1 && flag; i++) {
    
            flag = false;
    
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
    
                if (array[j] > array[j + 1]) {
    
                    int temp = array[j];
                    array[j] = array[j + 1];
                    array[j + 1] = temp;
    
                    flag = true;
                }
            }
        }
    
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            System.out.println(array[i]);
        }
    }
    
    • 分析

    最佳情况下冒泡排序只需一次遍历就能确定数组已经排好序,不需要进行下一次遍历,所以最佳情况下,时间复杂度为** O(n) **。

    最坏情况下冒泡排序需要n-1次遍历,第一次遍历需要比较n-1次,第二次遍历需要n-2次,...,最后一次需要比较1次,最差情况下时间复杂度为** O(n^2) **。

    简单选择排序

    • 简介

    简单选择排序的思想是:设排序序列的记录个数为n,进行n-1次选择,每次在n-i+1(i = 1,2,...,n-1)个记录中选择关键字最小的记录作为有效序列中的第i个记录。

    例如,排序序列(3,2,1,5)的过程是,进行3次选择,第1次选择在4个记录中选择最小的值为1,放在第1个位置,得到序列(1,3,2,5),第2次选择从位置1开始的3个元素中选择最小的值2放在第2个位置,得到有序序列(1,2,3,5),第3次选择因为最小的值3已经在第3个位置不需要操作,最后得到有序序列(1,2,3,5)。

    • 实现
    static void funSelectionSort(int[] array) {
    
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
    
            int mink = i;
    
                // 每次从未排序数组中找到最小值的坐标
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
    
                if (array[j] < array[mink]) {
                    mink = j;
                }
            }
    
            // 将最小值放在最前面
            if (mink != i) {
                int temp = array[mink];
                array[mink] = array[i];
                array[i] = temp;
            }
        }
    
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            System.out.print(array[i] + " ");
        }
    }
    
    • 分析

    简单选择排序过程中需要进行的比较次数与初始状态下待排序的记录序列的排列情况** 无关。当i=1时,需进行n-1次比较;当i=2时,需进行n-2次比较;依次类推,共需要进行的比较次数是(n-1)+(n-2)+…+2+1=n(n-1)/2,即进行比较操作的时间复杂度为 O(n^2) ,进行移动操作的时间复杂度为 O(n) 。总的时间复杂度为 O(n^2) **。

    最好情况下,即待排序记录初始状态就已经是正序排列了,则不需要移动记录。最坏情况下,即待排序记录初始状态是按第一条记录最大,之后的记录从小到大顺序排列,则需要移动记录的次数最多为3(n-1)。

    简单选择排序是不稳定排序。

    直接插入排序

    • 简介

    直接插入的思想是:是将一个记录插入到已排好序的有序表中,从而得到一个新的、记录数增1的有序表。

    例如,排序序列(3,2,1,5)的过程是,初始时有序序列为(3),然后从位置1开始,先访问到2,将2插入到3前面,得到有序序列(2,3),之后访问1,找到合适的插入位置后得到有序序列(1,2,3),最后访问5,得到最终有序序列(1,2,3,5).

    • 实现
    static void funDInsertSort(int[] array) {
    
        int j;
    
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
    
            int temp = array[i];
    
            j = i - 1;
    
            while (j > -1 && temp < array[j]) {
    
                array[j + 1] = array[j];
    
                j--;
            }
    
            array[j + 1] = temp;
    
        }
    
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            System.out.print(array[i] + " ");
        }
    }
    
    • 分析

    最好情况下,当待排序序列中记录已经有序时,则需要n-1次比较,不需要移动,时间复杂度为** O(n) 。最差情况下,当待排序序列中所有记录正好逆序时,则比较次数和移动次数都达到最大值,时间复杂度为 O(n^2) 。平均情况下,时间复杂度为 O(n^2) **。

    希尔排序

    希尔排序又称“缩小增量排序”,它是基于直接插入排序的以下两点性质而提出的一种改进:(1) 直接插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时,效率高,即可以达到线性排序的效率。(2) 直接插入排序一般来说是低效的,因为插入排序每次只能将数据移动一位。点击查看更多关于希尔排序的内容

    归并排序

    • 简介

    归并排序是分治法的一个典型应用,它的主要思想是:将待排序序列分为两部分,对每部分递归地应用归并排序,在两部分都排好序后进行合并。

    例如,排序序列(3,2,8,6,7,9,1,5)的过程是,先将序列分为两部分,(3,2,8,6)和(7,9,1,5),然后对两部分分别应用归并排序,第1部分(3,2,8,6),第2部分(7,9,1,5),对两个部分分别进行归并排序,第1部分继续分为(3,2)和(8,6),(3,2)继续分为(3)和(2),(8,6)继续分为(8)和(6),之后进行合并得到(2,3),(6,8),再合并得到(2,3,6,8),第2部分进行归并排序得到(1,5,7,9),最后合并两部分得到(1,2,3,5,6,7,8,9)。

    • 实现
        //归并排序
        static void funMergeSort(int[] array) {
    
            if (array.length > 1) {
    
                int length1 = array.length / 2;
                int[] array1 = new int[length1];
                System.arraycopy(array, 0, array1, 0, length1);
                funMergeSort(array1);
    
                int length2 = array.length - length1;
                int[] array2 = new int[length2];
                System.arraycopy(array, length1, array2, 0, length2);
                funMergeSort(array2);
    
                int[] datas = merge(array1, array2);
                System.arraycopy(datas, 0, array, 0, array.length);
            }
    
        }
    
        //合并两个数组
        static int[] merge(int[] list1, int[] list2) {
    
            int[] list3 = new int[list1.length + list2.length];
    
            int count1 = 0;
            int count2 = 0;
            int count3 = 0;
    
            while (count1 < list1.length && count2 < list2.length) {
    
                if (list1[count1] < list2[count2]) {
                    list3[count3++] = list1[count1++];
                } else {
                    list3[count3++] = list2[count2++];
                }
            }
    
            while (count1 < list1.length) {
                list3[count3++] = list1[count1++];
            }
    
            while (count2 < list2.length) {
                list3[count3++] = list2[count2++];
            }
    
            return list3;
        }
    
    • 分析

    归并排序的时间复杂度为O(nlogn),它是一种稳定的排序,java.util.Arrays类中的sort方法就是使用归并排序的变体来实现的。

    快速排序

    • 简介

    快速排序的主要思想是:在待排序的序列中选择一个称为主元的元素,将数组分为两部分,使得第一部分中的所有元素都小于或等于主元,而第二部分中的所有元素都大于主元,然后对两部分递归地应用快速排序算法。

    • 实现
    // 快速排序
    static void funQuickSort(int[] mdata, int start, int end) {
        if (end > start) {
            int pivotIndex = quickSortPartition(mdata, start, end);
            funQuickSort(mdata, start, pivotIndex - 1);
            funQuickSort(mdata, pivotIndex + 1, end);
        }
    }
    
    // 快速排序前的划分
    static int quickSortPartition(int[] list, int first, int last) {
    
        int pivot = list[first];
        int low = first + 1;
        int high = last;
    
        while (high > low) {
    
            while (low <= high && list[low] <= pivot) {
                low++;
            }
    
            while (low <= high && list[high] > pivot) {
                high--;
            }
    
            if (high > low) {
                int temp = list[high];
                list[high] = list[low];
                list[low] = temp;
            }
        }
    
        while (high > first && list[high] >= pivot) {
            high--;
        }
    
        if (pivot > list[high]) {
            list[first] = list[high];
            list[high] = pivot;
            return high;
        } else {
            return first;
        }
    }
    
    • 分析

    在快速排序算法中,比较关键的一个部分是主元的选择。在最差情况下,划分由n个元素构成的数组需要进行n次比较和n次移动,因此划分需要的时间是O(n)。在最差情况下,每次主元会将数组划分为一个大的子数组和一个空数组,这个大的子数组的规模是在上次划分的子数组的规模上减1,这样在最差情况下算法需要(n-1)+(n-2)+...+1= ** O(n^2) **时间。

    最佳情况下,每次主元将数组划分为规模大致相等的两部分,时间复杂度为** O(nlogn) **。

    堆排序

    • 简介

    在介绍堆排序之前首先需要了解堆的定义,n个关键字序列K1,K2,…,Kn称为堆,当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质):(1) ki <= k(2i)且 ki <= k(2i+1) (1 ≤ i≤ n/2),当然,这是小根堆,大根堆则换成>=号。

    如果将上面满足堆性质的序列看成是一个完全二叉树,则堆的含义表明,完全二叉树中所有的非终端节点的值均不大于(或不小于)其左右孩子节点的值。

    堆排序的主要思想是:给定一个待排序序列,首先经过一次调整,将序列构建成一个大顶堆,此时第一个元素是最大的元素,将其和序列的最后一个元素交换,然后对前n-1个元素调整为大顶堆,再将其第一个元素和末尾元素交换,这样最后即可得到有序序列。

    • 实现
    //堆排序
    public class TestHeapSort {
    
        public static void main(String[] args) {
            int arr[] = { 5, 6, 1, 0, 2, 9 };
            heapsort(arr, 6);
            System.out.println(Arrays.toString(arr));
        }
    
        static void heapsort(int arr[], int n) {
    
            // 先建大顶堆
            for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {
                heapAdjust(arr, i, n);
            }
    
            for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
                swap(arr, 0, n - i - 1);
                heapAdjust(arr, 0, n - i - 1);
            }
        }
    
        // 交换两个数
        static void swap(int arr[], int low, int high) {
            int temp = arr[low];
            arr[low] = arr[high];
            arr[high] = temp;
        }
    
        // 调整堆
        static void heapAdjust(int arr[], int index, int n) {
    
            int temp = arr[index];
    
            int child = 0;
    
            while (index * 2 + 1 < n) {
                            
                child = index * 2 + 1;
                            
                // child为左右孩子中较大的那个
                if (child != n - 1 && arr[child] < arr[child + 1]) {
                    child++;
                }
                // 如果指定节点大于较大的孩子 不需要调整
                if (temp > arr[child]) {
                    break;
                } else {
                    // 否则继续往下判断孩子的孩子 直到找到合适的位置
                    arr[index] = arr[child];
                    index = child;
                }
            }
    
            arr[index] = temp;
        }
    }
    
    
    • 分析

    由于建初始堆所需的比较次数较多,所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。堆排序时间复杂度也为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。它是不稳定的排序方法。与快排和归并排序相比,堆排序在最差情况下的时间复杂度优于快排,空间效率高于归并排序。

    四、其它算法

    在上面的篇幅中,主要是对查找和常见的几种排序算法作了介绍,这些内容都是基础的但是必须掌握的内容,尤其是二分查找、快排、堆排、归并排序这几个更是面试高频考察点。(这里不禁想起百度一面的时候让我写二分查找和堆排序,二分查找还行,然而堆排序当时一脸懵逼...)下面主要是介绍一些常见的其它算法。

    递归

    • 简介

    在平常解决一些编程或者做一些算法题的时候,经常会用到递归。程序调用自身的编程技巧称为递归。它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。上面介绍的快速排序和归并排序都用到了递归的思想。

    • 经典例子

    斐波那契数列,又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这样一个数列:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2,n∈N*)。

    //斐波那契数列 递归实现
    static long funFib(long index) {
    
        if (index == 0) {
            return 0;
        } else if (index == 1) {
            return 1;
        } else {
            return funFib(index - 1) + funFib(index - 2);
        }
    }
    

    上面代码是斐波那契数列的递归实现,然而我们不难得到它的时间复杂度是O(2^n),递归有时候可以很方便地解决一些问题,但是它也会带来一些效率上的问题。下面的代码是求斐波那契数列的另一种方式,效率比递归方法的效率高。

    static long funFib2(long index) {
    
        long f0 = 0;
        long f1 = 1;
        long f2 = 1;
    
        if (index == 0) {
            return f0;
        } else if (index == 1) {
            return f1;
        } else if (index == 2) {
            return f2;
        }
    
        for (int i = 3; i <= index; i++) {
            f0 = f1;
            f1 = f2;
            f2 = f0 + f1;
        }
    
        return f2;
    }
    

    分治算法

    分治算法的思想是将待解决的问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题,递归地求解这些子问题,然后合并这些子问题的解来建立最终的解。分治算法中关键地一步其实就是递归地求解子问题。关于分治算法的一个典型例子就是上面介绍的归并排序。查看更多关于分治算法的内容

    动态规划

    动态规划与分治方法相似,都是通过组合子问题的解来求解待解决的问题。但是,分治算法将问题划分为互不相交的子问题,递归地求解子问题,再将它们的解组合起来,而动态规划应用于子问题重叠的情况,即不同的子问题具有公共的子子问题。动态规划方法通常用来求解最优化问题。查看更多关于动态规划的内容

    动态规划典型的一个例子是最长公共子序列问题。

    常见的算法还有很多,比如贪心算法,回溯算法等等,这里都不再详细介绍,想要熟练掌握,还是要靠刷题,刷题,刷题,然后总结。

    五、常见算法题

    下面是一些常见的算法题汇总。

    不使用临时变量交换两个数

    static void funSwapTwo(int a, int b) {
    
        a = a ^ b;
        b = b ^ a;
        a = a ^ b;
    
        System.out.println(a + " " + b);
    }
    

    判断一个数是否为素数

    static boolean funIsPrime(int m) {
    
        boolean flag = true;
    
        if (m == 1) {
            flag = false;
        } else {
    
            for (int i = 2; i <= Math.sqrt(m); i++) {
                if (m % i == 0) {
                    flag = false;
                    break;
                }
            }
        }
    
        return flag;
    }
    

    其它算法题

    1、15道使用频率极高的基础算法题
    2、二叉树相关算法题
    3、链表相关算法题
    4、字符串相关算法问题

     

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    数据结构与算法原文出自简书尘语凡心常见数据结构与算法整理总结

    当然作为后端也要掌握一些架构师技术图谱

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  • IT培训网小编汇总了适合Java程序员发展的职业规划,希望对大家有所帮助! 程序员被调侃的又很多,比如“码农”“IT农民工”“程序猿”等等,也有很多新闻在报道程序员“悲催”的日程生活,有java程序员改行去卖猪肉...

    做好职业规划可以少走很多弯路,对于Java程序员来说,同样如此。IT培训网小编汇总了适合Java程序员发展的职业规划,希望对大家有所帮助!

    程序员被调侃的又很多,比如“码农”“IT农民工”“程序猿”等等,也有很多新闻在报道程序员“悲催”的日程生活,有java程序员改行去卖猪肉的、有java程序员一直娶不到媳妇的,说的最多的是java程序员每天在加班。这种报道,严重误解了程序员们的工作和生活。他们有着一个编程思维、执着的执行力,他们懂得奋斗就是每一天都很难,可一年比一年容易。不奋斗就是每一天都很容易,可一年比一年更难。怕吃苦的人吃苦一辈子,不怕吃苦的人吃苦一阵子。有人看见java程序员做一辈子的吗,几年之后不是项目负责人,就是总监等等,最重要的是java程序员要做好自己的职业规划。

    随着大数据、云计算时代的到来,需要大批的程序员支持开发, Java是现阶段最流行的编程语言,而且它的涉及范围非常广,自然受到广大编程人员的喜爱。java程序员的发展前景是光明的,选择在这方面发展的人还是很有眼光的。下面IT培训网小编跟大家梳理一下Java程序员应该怎么学习。

    java程序员职业规划:

    具备一定的java基础

    自学或者培训java深层编程语言

    具备一定的大、中、小项目开发经验

    要对行业有所深层次的领悟对后期扩展相应的知识

    深刻理解面对对象知识。熟悉常用架构,对公司采用的架构能提出改善意见

    参与需求讨论并能提出简化方案

    运用一种架构对项目、产品进行设计

    实现核心组件、技术难关

    行业技术指导。

    在每年的编程语言排行榜上,Java从来都是位居前几名的,使用范围广泛,待遇发展相当不错,因此,想要从事Java开发的人可以做Java程序员职业规划,一步一个脚印,梦想是属于那些从来不曾放弃的人。

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  •  Java学习这一部分其实也算是今天的重点,这一部分用来回答很多群里的朋友所问过的问题,那就是我你是如何学习Java的,能不能给点建议?今天我是打算来点干货,因此咱们就不说一些学习方法和技巧了,直接来谈每个...

      一位资深程序员大牛给予Java初学者的学习路线建议

          Java学习这一部分其实也算是今天的重点,这一部分用来回答很多群里的朋友所问过的问题,那就是我你是如何学习Java的,能不能给点建议?今天我是打算来点干货,因此咱们就不说一些学习方法和技巧了,直接来谈每个阶段要学习的内容甚至是一些书籍。这一部分的内容,同样适用于一些希望转行到Java的同学。

      在大家看之前,我要先声明两点。1、由于我本人是Java后端开发出身,因此所推荐的学习内容是Java Web和Java后端开发的路线,非Java Web和Java后端开发的同学请适当参考其学习思想即可,切勿照搬。2、下面对于【第一部分】的推荐内容,目的是让你尽快成为一个可以参加工作的Java开发者,更适用于处于待业状态,准备转行Java的同学。

      如果你是在校学生,务必要在学好基础(比如计算机系统、算法、编译原理等等)的前提下,再考虑去进行下面的学习。第一部分:对于尚未做过Java工作的同学,包括一些在校生以及刚准备转行Java的同学。

      一、Java基础首先去找一个Java的基础教程学一下,这里可以推荐一个地址,或者你也可以参照这个地址上去找相应的视频。学习Java基础的时候,应该尽量多动手,很多时候,你想当然的事情,等你写出来运行一下,你就会发现不是这么回事儿,不信你就试试。学完以上内容以后,你应该对Java有一个基本的了解了,你可以用Java语言写出一些简单的程序,并且你用的是最简单的编辑器,比如记事本。这个时候,不要急于进入下一部分,留下几天好好写一些程序,尽可能熟悉这些基础内容。

      二、Web开发等你写上几天程序以后,你往往会比较迷茫,因为你写的东西似乎看起来毫无用处,比如实现一个简单的计算器,读取一个文件等。这个时候你就应该去学着写一些让你觉得有意思的东西了,所以你应该学习更多的知识。这些内容主要是Web开发相关的内容,包括HTML/CSS/JS(前端页面)、Servlet/JSP(J2EE)以及MySQL数据库)相关的知识。它们的学习顺序应该是从前到后,因此最先学习的应该是HTML/CSS/JS(前端页面),这部分内容你可以去上面的那个runoob网站上找。

      你可以试着自己写一些页面,当然,你可以尽你最大的努力让它变得最漂亮。这部分内容对于后端Java来说,理论上不是特别重要,但至少要达到可以自己写出一些简单页面的水平。接下来,你需要学习的是Servlet/JSP(J2EE)部分,这部分是Java后端开发必须非常精通的部分,因此这部分是这三部分中最需要花精力的,而且这个时候,你要学会使用开发工具,而不能再使用记事本了,可以选择eclipse。当你下载安装好eclipse以后,请视频中的教程一步一步去学习,一定要多动手。关于Servlet/Jsp部分视频的选择,业界比较认可马士兵的视频,因此推荐给大家。

      当然了,我本人并没有看过他的视频,所以不好说的太绝对,如果大家自己有更好的选择,可以坚持自己的,不要被我干扰。原本我也是打算出教学视频的,但是由于时间问题,还是决定放弃了。但是如果你看视频的过程中遇到了问题,欢迎来我的交流群提问,或者去斗鱼观看我的直播提出你的问题,直播地址和群号都在我的个人博客左侧。最后一步,你需要学会使用数据库,mysql是个不错的入门选择,而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候,就会接触到的,其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库,还要学会使用数据库客户端工具,比如navicat,sqlyog,二选一即可。

      三、开发框架当你学会以上内容以后,这个时候你还不足以参加工作,你还需要继续深造。公司里为了提高开发的效率,会使用一些Java Web框架,因此你还需要学习一些开发框架。目前比较主流的是SSM框架,即spring、springmvc、mybatis。你需要学会这三个框架的搭建,并用它们做出一个简单的增删改查的Web项目。你可以不理解那些配置都是什么含义,以及为什么要这么做,这些留着后面你去了解。

      但你一定要可以快速的利用它们三个搭建出一个Web框架,你可以记录下你第一次搭建的过程,相信我,你一定会用到的。还要提一句的是,你在搭建SSM的过程中,可能会经常接触到一个叫maven的工具。这个工具也是你以后工作当中几乎是必须要使用的工具,所以你在搭建SSM的过程中,也可以顺便了解一下maven的知识。在你目前这个阶段,你只需要在网络上了解一下maven基本的使用方法即可,一些高端的用法随着你工作经验的增加,会逐渐接触到的。

      关于学习SSM框架的地址给大家推荐一个,这里面有视频,大家可以去观看。四、找工作当你完成开发框架的学习以后,你就该找工作了,在校的找实习,毕业的找全职。与此同时,在找工作的同时,你不应该停下你的学习,准确的说,是你在以后都不能停下学习。上面这些内容你只是囫囵吞枣的学会了使用,你可以逐步尝试着去了解更多的东西,网络是你最重要的老师。

      第二部分:对于参加工作一年以内的同学。恭喜你,这个时候,你已经拥有了一份Java的工作。这个阶段是你成长极快的阶段,而且你可能会经常加班。但是加班不代表你就可以松懈了,永远记得我说的那句话,从你入行那一刻起,你就要不停的学习。在这一年里,你至少需要看完《Java编程思想》这本书。这本书的内容是帮助你对于Java有一个更加深入的了解,是Java基础的升级版。这本书很厚,当初看这本书,我花了整整三个月。正常速度的话,应该可以在半年左右看完。我这里不要求过高,只要你在一年以内把这本书看完即可。当然了,我所说的看完,是充分吸收,而不是读一遍就完事了,因此有些内容你可能会看不止一遍。总而言之,这个阶段的核心学习思想就是,在工作中实践,并且更加深入的了解Java基础。

      第二部分:对于参加工作1年到2年的同学。这部分时间段的同学,已经对Java有了一个更加深入的了解。但是对于面向对象的体会可能还不够深刻,编程的时候还停留在完成功能的层次,很少会去考虑设计的问题。于是这个时候,设计模式就来了。我当时看的是《大话设计模式》这本书,并且写了完整版的设计模式博客。因此,我要求大家,最多在你工作一年的时候,必须开始写博客,而设计模式就是你博客的开端。

      请记住,我所提的基本都是最低要求,因此不要有任何松懈的心理,否则五年后,你不要去羡慕别人高于你的工资,也不要去羡慕别人进入了某公司。这一年,你必须对于设计模式了如指掌,《大话设计模式》可以作为你的开端。此外,设计模式并不是你这一年唯一的任务,你还需要看一些关于代码编写优化的书。比如《重构 改善既有代码的设计》,《effective java》。总而言之,这个阶段,你的核心任务就是提高你的代码能力,要能写出一手优雅的代码。

      第三部分:对于参加工作2年到3年的同学有的同学在这个时候觉得自己已经很牛逼了,于是忍不住开始慢慢松懈。请记住,你还嫩的多。这个阶段,有一本书是你必须看的,它叫做《深入理解Java虚拟机》。这本书绝对是Java开发者最重要的书,没有之一。在我眼里,这本书的重要性还要高于《Java编程思想》。这本书的内容是帮助你全面的了解Java虚拟机,在这个阶段,你一定已经知道Java是运行在JVM之上的。所以,对于JVM,你没有任何理由不了解它。

      另外,在过去2年的工作当中,你肯定或多或少接触过并发。这个时候,你应该去更加深入的了解并发相关的知识,而这部分内容,我比较推荐《Java并发编程实战》这本书。只要你把这本书啃下来了,并发的部分基本已经了解了十之六七。与此同时,这个阶段你要做的事情还远不止如此。这个时候,你应该对于你所使用的框架应该有了更深入的了解,对于Java的类库也有了更深入的了解。

      因此,你需要去看一些JDK中的类的源码,也包括你所使用的框架的源码。这些源码能看懂的前提是,你必须对设计模式非常了解。否则的话,你看源码的过程中,永远会有这样那样的疑问,这段代码为什么要这么写?为什么要定义这个接口,它看起来好像很多余?由此也可以看出,这些学习的过程是环环相扣的,如果你任何一个阶段拉下来了,那么你就真的跟不上了,或者说是一步慢步步慢。而且我很负责的告诉你,我在这个阶段的时候,所学习的东西远多于这里所罗列出来的。

      因此千万不要觉得你已经学的很多了,我所说的这些都只是最低要求,不光是我,很多人在这个时间段所学习的内容都远超本文的范围。如果你不能跟上节奏的话,若干年后,如果不是程序猿市场还不错的话,你很可能不仅仅是工资比别人低,公司没别人好,而是根本就找不到工作。总而言之,这个阶段,你需要做的是深入了解Java底层和Java类库(比如并发那本书就是Java并发包java.concurrent的内容),也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架,方式比较推荐看源码或者看官方文档。另外,还有一种学习的方式,在2年这个阶段,也应该启用了,那就是造轮子。不要听信那套“不要重复造轮子”的论调,那是公司为了节省时间成本编造出来的。重复造轮子或许对别人没有价值,因为你造的轮子可能早就有了,而且一般情况下你造出来的轮子还没有现存的好。

      但是对别人没有价值,不代表对你自己没有价值。一个造轮子的过程,是一个从无到有的过程。这个过程可以对你进行系统的锻炼,它不仅考察你的编码能力,还考察你的框架设计能力,你需要让你的轮子拥有足够好的扩展性、健壮性。而且在造轮子的过程中,你会遇到各种各样的难题,这些难题往往又是你学习的契机。当你把轮子造好的时候,你一定会发现,其实你自己收获了很多。所以,这个阶段,除了上面提到的了解JVM、JDK和框架源码以外,也请你根据别人优秀的源码,去造一个任何你能够想象出来的轮子。

      第四部分:参加工作3年到4年的同学这个阶段的同学,提升已经是很难了,而且这个阶段的学习往往会比较多样化。因为在前3年的过程中,你肯定或多或少接触过一些其它的技术,比如大数据、分布式缓存、分布式消息服务、分布式计算、软负载均衡等等。这些技术,你能精通任何一项,都将是你未来面试时巨大的优势,因此如果你对某一项技术感兴趣的话,

      这个时候可以深入去研究一下。这项技术不一定是你工作所用到的,但一定是相关的。而且在研究一门新技术时,切忌朝三暮四。有的同学今天去整整大数据,搞搞HadoopHbase一类的东西。过不了一段时间,就觉得没意思,又去研究分布式缓存,比如Redis。然后又过不了一段时间,又去研究分布式计算,比如整整Mapreduce或者storm。结果到最后,搞得自己好像什么都会一样,在简历上大言不惭的写上大数据、分布式缓存、分布式计算都了解,其实任何一个都只是浮于表面。到时候面试官随便一问,就把你给识破了。

      一定要记住,作为一个程序猿,平日里所接触的技术可能会很多,但是想要让一门技术成为你的优势,那么一定是你对这门技术的了解强过绝大多数人才行。因此在这个阶段,你就不能再简单的去学习前3年的内容了,虽然前面的学习如果还不够深入的话依旧要继续,但这个时候你应该更多的考虑建立你的优势,也可以称为差异性。差异性相信不难理解,就是让你自己变得与众不同。你前面三年的学习足够你成为一名基本合格的Java开发者,但你离成为一名优秀的Java开发者还有很大的距离。

      所谓优秀,即能别人所不能。而你前三年所学习的内容,是很多做过几年的Java开发都能够掌握的。那么为了让自己有差异性,你就需要另辟蹊径,找一个方向深入研究下去,以期在将来,你能够成为这个领域的专家,比如分布式计算领域的专家,大数据领域的专家,并发领域的专家等等。此外,你除了建立你的差异性之外,还要去弥补你基础上的不足,直到现在,我都没有提及基础知识。原因是基础是很枯燥无味的,学的太早不仅容易懵逼,而且懵逼的同时还容易产生心理阴影,以至于以后再不想去研究这些基础。但基础又是你深入研究一些领域时所必须掌握的,比如你去研究分布式计算,你不懂算法你玩个毛毛?比如你去做分布式缓存,你对计算机系统的内存不了解,你如何去做缓存?

      如果你的基础本来就非常强,那么恭喜你,相信你在之前的工作中已经充分体会到了这些基础对你的帮助。但我相信大部分人的基础都很薄弱,哪怕是科班毕业的人,很多人也不敢说自己当初的基础学的多么强大,比如算法、计算机系统原理、编译原理这些。但是每个人时间都是有限的,而且这些基础的书籍每一本读下来,没个一年半载的,还真拿不下来,因此还是要有所抉择的。虽然艺多不压身,但问题是艺多是有代价的,是需要你付出时间和精力的,而我个人更赞成在同等代价的情况下获取最大的收获。

      首先,我比较推崇的基础书籍有三本,分别是《深入理解计算机系统》,《tcp/ip详解 卷一、二、三》,《数据结构与算法》。其中TCP/IP有三本书,但我们这里把这三本看成是一本大书。这三本分别适合三种人,《深入理解计算机系统》比较适合一直从事Java Web开发和APP后端开发工作的人群。《tcp/ip详解 卷一、二、三》比较适合做网络编程的人群,比如你使用netty去开发的话,那么就要对TCP/IP有更深入的了解。而《数据结构与算法》这本书,则比较适合做计算研究工作的人,比如刚才提到的分布式计算。另外,我要强调的是,这里所说的适合,并不是其它两本对你就没有用。比如你做Java Web和APP后端开发,《tcp/ip详解 卷一、二、三》这本书对你的作用也是很大的。这里只是分出个主次关系而已,你要是时间足够的话,能把三本都精读那当然最好不过了。

      但如果时间有限的话,那么就先挑对你帮助最大的书去读。理论上来讲,这一年你能把这三本其中一本精读下来,就已经非常厉害了。有了基础,有了前面的工作经验,你就可以去开拓属于你的领域了。在这一年里,一定要规划好自己的领域,建立好自己的优势,制造出差异性。如果你对自己的领域不够清晰的话,随着你工作的时间日益增多,你接触的技术会越来越多,这个时候,你很容易被淹死在技术的海洋里,看似接触的技术越来越多,会用的也越来越多,但你毫无优势。有的同学可能会问,“我,我也不知道我的领域是什么啊?怎么办呢?”对于这种人,我只想说,“卧槽,这还问我?要不干脆我替你学习得了,好不好?”

      第五部分:参加工作4年到5年的同学经过前面一年的历练,相信你在自己所钻研的领域已经有了自己一定的见解,这个时候,技术上你应该已经遇到瓶颈了。这个时候不要着急提高自己的技术,已经是时候提高你的影响力了,你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景,你可以发表一些文章去影响更多的人。当然,你也可以去Github创建一个属于你的开源项目,去打造自己的产品。

      这次的开源项目不同于之前的造轮子,你这个时候是真的要去尽量尝试造出来真正对别人有价值的轮子。技术学到这个阶段,很容易遇到瓶颈,而且往往达到一定程度后,你再深入下去的收效就真的微乎其微了,除非你是专门搞学术研究的。然而很可惜,大部分程序猿做不到这一步,那是科学家做的事情。这个时候提高影响力不仅仅是因为技术上容易遇到瓶颈,更多的是影响力可以给你创造更多的机会。程序猿在某种程度上和明星很像,一个好的电视剧和电影就可以成就一批明星,程序猿有的时候也是,一个好的项目就可以成就一群程序猿。比如国内几个脍炙人口的项目,像淘宝、支付宝、QQ、百度、微信等等。这每一个项目,都成就了一批程序猿。我敢说,这里面任何一个项目,如果你是它的核心开发,光是这样一个Title,就已经是你非常大的优势。更何况还不止如此,Title说到底也是个名头,更重要的是,这种项目在做的时候,对你的历练一定也是非常给力的。

      而你如果想要参与这样的项目,除了靠运气之外,影响力也是很重要的一个手段。比如你在分布式计算领域有一定的影响力,那么如果有什么好的关于分布式计算的项目,对方就很可能会邀请你。就算人家不邀请你,你自己主动去面试的时候,对方如果知道你在这个领域的影响力,也肯定会起到很大的作用,而这个作用,甚至可能会超过你现在的技术能力。所以,在这个阶段,你最大的任务是提高自己的影响力,为自己未来的十年工作生涯那一天做准备。如果你能够靠你的影响力和以前积累的技术,参与到一个伟大的项目当中,那么你后面的五年也就有着落了。当然了,我现在满打满算,做程序猿也就4年半不到,因此关于4年到5年这一部分,我的见解不一定是对的,就算是对的,也不一定是适合任何人的。

      所以,希望大家自己有的判断力,去决定到底该如何度过这一年。结语本文到此就基本结束了,整篇文章很长,但其实主要就说了两部分内容,一个是社招面试的准备,一个是Java生涯的学习。关于这两部分,我已经给出了自己的见解,但是还是那句话,每个人吸收知识的时候,都要有抽取精华,去除糟粕的能力。我所说的,可能有些是对的,有些是错的,有些是适合你的,有些是不太适合你的,你要自己能够判断。其实你在生活和工作当中也是一样的,你身边的人形形色色,有的人你喜欢,有的人你很讨厌。但其实你喜欢的人也有缺点,你讨厌的人也有优点。你要学会从你讨厌的人身上学会他的优点,千万不要一棒子打死,这只会让你失去很多学习成长的机会。好了,说了这么多了,就到此为止吧,希望本文可以帮助到作为程序猿或即将成为程序猿的你。java学习交流群544975743爱好java喜欢java和我们一起学习吧。

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