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  • 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...

     

     

    java详细路线:

     

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    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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  • Java学习网站推荐

    2019-03-12 16:01:52
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    学习Java不仅依靠自身的努力,还要多看一些相关技术文档,那么必不可少的就是学习Java的网站,本人整理收集一些Java学习网站,这些网站可以提供一些最新Java的资料,有时定期开设讲座等线下活动,而且里面的一些Java相关的问题以及讨论,不仅适用于Java小白程序员,而且还适用于一些Java大神,其实外网有很多比较专业的Java学习网站,但是鉴于为Java小白推荐网站,立足当下!!!所以推荐国内的一些Java学习网站。

    动力节点

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    动力节点的Java教学视频还是很不错的,比较全面,有关Java的所有教学视频都有,不管是老的技术还是新的技术,都一直在更新,对于Java零基础还是比较友好的,涵盖了Java开发当中的所有的知识点,是学习Java必不可少的网站!另外建议小白多看看Java301集

     

     

    Oracle

    网址:https://www.oracle.com/index.html

     

    相信学习Java的你对于Java SE所用到的API文档,一定不会陌生,所有的Java SE API文档都能在这个网站找到,而且Java规则也是Oracle公司也是制定的,里面所有的有关Java的东西对你都有用。

     

    菜鸟教程

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    菜鸟教程可谓是中国编程界中最为实用的网站了,里面的相关技术文档都很详细,对于学习Java很有帮助,还有一些Java代码实例,而且还可以自己根据这些代码实例在线学习。

     

    W3Cschool

    网址:https://www.w3cschool.cn/

     

     

    这个网站我之前做开发的时候也看,一直到现在有些时候也没事看看,内容比较全面,比较适合查漏补缺。

     

    Import New

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    对于Java有一定基础的人来说不错,一些Java的最新技术随时更新,其中很多文章都写的很好 , 并且有图片、插图进行说明。而且还有一个优点来说不错,那就是他的社交性,里面对于一些Java程序员比较关注的话题,都有人讨论,社区比别的论坛等活跃。

     

     

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  • 最近一直在重新学习java的基础,也写了一系列的博客(重新认识java系列)。很荣幸得到了许多同学的反馈。其中有许多人是初学者,来问我一些问题,也有一些是已经有过一定的基础,看了我的博客,也有了一些新的认知,...

    最近一直在重新学习java的基础,也写了一系列的博客(重新认识java系列)。很荣幸得到了许多同学的反馈。其中有许多人是初学者,来问我一些问题,也有一些是已经有过一定的基础,看了我的博客,也有了一些新的认知,来和我讨论。当然,大部分人都是在问我怎么学习,自己不知道该怎么学了,让我出个主意啥的,真正讨论问题的并且加了我好友的,大概只有两个吧。因为总有人陆陆续续的加我并且问我怎么学习啊啥的,一个一个回复同样的内容我觉得没有什么必要,所以在这里总结一下,方便自己也方便大家。

    前排提示:我不是什么大神,有n年经验的大牛。我只是一个在校本科生。不保证我说的都是对的,但是我所说的,都是我自己的亲身经历。不保证对所有人都适用,具体情况,请大家自行斟酌~

    java的方向

    有一些初学者在学java,但是却不知道学了java可以做什么。我来粗略的总结一下。

    做桌面程序

    桌面程序,就是我们平常使用的客户端。由于java是一门跨平台的语言,所以用java写的桌面程序天生就是跨平台的。但是,不得不说,awt和swing做一个桌面程序实在是太痛苦了,javafx也不咋地。所以,除非你神经大条或者只是想学习了解一下。不建议这条路。

    做游戏

    在我的印象里。。用java写的游戏只有mc。。。我知道肯定还有别的,但是应该都不怎么出名吧(也有可能是我孤陋寡闻)。所以,很明显,这也不是一条有前途的路,除非你也能写个mc出来。现在做游戏还是c++,lua,js,c#多一点吧。讲道理我也不太熟,但是我知道,用java写游戏不靠谱。

    写服务端

    这是学java的三个最好的选择之一。现在大型的网站基本上都是用java写的。虽然现在服务端百花齐放,php,nodejs,go,ror,python都在抢这一块的饭碗,但是java还是有很大的竞争力的。不信?bat现在在春招,你去看一下岗位,都有招java的,但是其他的呢?反正我是没看到。。

    当然,我这不是在说java无敌,宇宙第一,而是说,java在服务端的前景还是很好的。

    唯一的不好就是,学的人有点多,初级程序员满地跑,没有一定的实力还是不怎么好混的。不过,我感觉现在java服务端找工作还好。。反正我找个实习两天就找到了(大概是我要求不高。。)

    android

    这个就是最好的选择之二了。不多说了,有google爸爸支持,android未来n年还是死不了的。虽然现在也可以用kotlin开发,google也在推自己的dart语言。但是java的地位还是无法撼动的。

    遗憾的是,听说最近android不怎么好找工作。当然,我只是听说,毕竟我不是专业的。

    嵌入式

    n年前,还是直板手机的年代。我记得有的手机支持java。。可以安装后缀为.jar的软件。当时觉得这种手机牛比的不得了。因为我在用这种手机之前一直在用辣鸡国产,那种叫斯凯平台的?忘了名字了,反正用键盘输入*#220807#,就可以召唤神龙的那种手机。。。。

    扯远了,当时那种支持java的手机,就是使用的一种叫做javame的技术。javame就是一种轻量级的java,可以在移动设备(手机,汽车车载设备,机顶盒什么的)运行java程序。

    不过现在javame差不多也死绝了吧,不清楚。。反正我没接触过,哈哈哈。

    大数据

    这是最后一个我推荐的方向。都说现在是数据时代。各种大数据技术层出不穷。目前处理大数据的技术有python,java,R等。虽然说java没有绝对的优势,但是也是一大霸主。不服?hadoop就是用java实现的,还用多说什么么?

    要学习什么内容

    先声明一下。我接下来的建议,都是针对在校的大学生或者有充足的时间的转行的人的。对于那些想要快速转行,然后找到工作的可能不是很合适,因为我的建议或者说经验是需要很多时间的。

    首先,不管你以后选择什么方向。基础永远都是最重要的!!!不要觉得自己看了一套视频,或者看完一本入门的书,能写个简单的代码就叫学会了。你还差的很远。工作好几年的人也不敢说对java基础了如指掌。所以,巩固基础不分时间段,你的职业生涯的任何时刻,都应该巩固基础。并且,基础不只是java的知识,还有一些基本的算法,数据结构,计算机网络,计算机组成原理等。

    所以,第一要学的,是基础!(要不断的学)

    其次,现在互联网每天都在不断前进。无论是网站还是app都需要有服务端才能运行的起来(单机的和静态网站还是不多的)。所以,不管你以后会不会从事java后台的工作,我觉得了解一下还是很有好处的。而且,一般的大学应该也会开javaweb这门课吧。

    所以,我觉得每个学java的人,在时间充足的情况下,可以去学习javaweb。当然,如果你本来就是想往这个方向发展的,那就更不用说了。

    最后,我推荐大家了解一下大数据。为什么呢?现在是一个大数据的时代,无论你是否要往这个方向发展,多了解一些总是有好处的。分布式文件系统,分布式数据库,负载均衡等前沿技术多接触接触总是好的。

    所以,我也建议大家可以多了解一些大数据方面的知识。

    当然,以上是我个人的见解。每个人都应该有各自的人生规划,你也可以按照自己的规划来。

    怎么学习

    其实,我主要是想说这一部分。每个人都有自己的学习方式,我来分享一下我的。

    大一

    这个时候,刚刚接触计算机,你可能什么都不懂,听课也是一脸懵逼,什么for循环,if语句,恶心的不得了。这个时候你要做的不是抱怨,而是去努力的寻找乐趣。因为你已经入了这个坑了,除非你转专业,否则你是摆脱不了它的。

    怎么寻找乐趣呢?我觉得,编程最大的魅力,就是当你成功的时候的那种发自内心的成就感。不知道大家还记不记得第一次写helloworld的时候,各种出错—分号写成中文的了,大括号少了一个—但是最后终于成功的输出了结果的那种喜悦。

    对于一个刚刚接触编程的人,我觉得,写游戏是最容易获得成就感的。这里给大家推荐一个之乎专栏— 做游戏,学编程(C语言)。专栏的作者,通过让一些学生做游戏来学习c语言。我觉得这个一个很好的学习方式,即有挑战性,又可以培养出成就感。

    大学的入门语言差不多都是c或者c++吧。。如果不是,你也可以参考一下专栏里的小游戏,然后用你自己的语言试着写一下。

    但是,我要重点说的是。写游戏其实是一件很有挑战性的事。有的人也许会在一开始就陷入困境,不知道如何继续下去。这个时候,如果你能坚持下去,多问问老师,学长,百度,google,把问题解决,那你以后肯定会很优秀。如果你放弃了,不要灰心,因为并不是所有的人都适合通过游戏来培养兴趣,你也可以通过做一些acm的题来提高自己。每个学校应该都有相关的网站吧。如果没有的话,可以去浙大的看看。(来我们学校的也行。。。http://cpp.zjut.edu.cn 或者 http://acm.zjut.edu.cn) 。做一些自己能力范围之内的题,也可以提高自己的兴趣。

    当然,这些只是针对一部分同学,毕竟很多人其实对代码无感。。根本耐不下性子去写代码。对于这部分同学,我建议去学习html 和 css。因为它们入门超级简单,是用来写网页的。没有c语音那么复杂的逻辑,几个标签,几个css就可以设计出一个精美的网页,我想这也会很有成就感吧。


    大一的这一年,是打基础,培养兴趣的一年。不需要你有多么大的成就,写出多么厉害的程序。只要你能够培养出兴趣,并且愿意在编程这条路上走下去,那么你的任务就算完成了。

    所以,这一年,你要做的,就是培养兴趣,让自己爱上编程(最基本的要求)。

    大二

    假设你现在已经喜欢上编程了。但是一般大一只会学一门语言(默认c/c++,不要问我为什么,因为我就是这么学的。。)。所以你可能只是写了几个小游戏,写了个小管理系统或者刷了一些题。你不满足于现状,你想做一些更有意思,更好的东西。同时,这个时候,学校应该也开了java课了。(如果没开,你就自学。毕竟这篇文章讲的是java,主角再不登场就没有多少露脸的机会了)。

    写在前面:大二要做的,是拓宽你的广度!!!广度!!

    首先,你要好好学java。可能学校的进度是一个学期。但是我建议大家用一个月的时间学完。因为有了c和c++的基础,java其实很容易就学会了(入门级学会)。更好的情况是,你在大一结束的那个暑假,就抽时间先搞定java基础。这样当开学的时候,别人还没接触java,而你可以骄傲的和别人说,你都学完了。成就感满满的。

    那么,怎么学java基础呢?我的建议是视频为主,入门书为辅,自己跟着写代码。

    看书其实是一件很枯燥的事情,如果你初学java,只是看书的话可能配置一个环境变量就要搞好久,这会打击你的自信心。不要小看配置环境变量这个过程。我记得当时两天配不好环境变量最后让我帮忙的人可不少。但是视频就好多了,因为老师会亲自演示给你看,你会少走很多弯路,并且也比书有趣多了。

    书为辅,是因为老师不可能记得所有的知识,总会有疏漏的地方或者讲得不太好的地方,这个时候 书就可以派上用场了。看完一节课的视频,然后关掉视频,自己写一遍相应的代码,出错了自己先试试能不能解决,是在不能的话,再看一遍视频,直到跑通。然后去看看书里对这部分知识的讲解,加深印象,查漏补缺。

    这里的重点是,一定要自己写一遍代码。你看的时候觉得自己会了,可是大部分时间,你一写全是错误。所以一定要自己写。并且,在你初学的时候,不要使用编译器(eclipse idea NetBeans等),就使用notepad++这种类型的编辑器就可以。

    这套流程最大的缺点就是耗时比较久,但是效果是很好的。java里有很多都和c/c++一样的,比如一些语句什么的,如果你已经掌握的很好了,直接忽略掉这些也是可以的,这就看你自己的情况了。

    推荐一些学习资料(后面会给出)。

    • 视频: 毕向东,马士兵,韩顺平的视频都挺好的。口碑也都不错,不信可以自己去百度一下。我看的毕向东的,讲的挺有趣的。但是每个人口味不一样,你可以多下载几套,都听一下,然后选一套自己喜欢的。

    • 书籍:入门推荐《head first java 》。head first 是一个系列,这系列书最大的特点是图文并茂和案例驱动,让读书的过程不那么的枯燥。《疯狂java讲义》据说也挺不错的,但是我没有看过,不做评价。

    • 编辑器推荐:notepad++ 免费,小巧。初学者够用了,直接百度下载就好。sublime , vs code, atom 也可以,挑一个自己喜欢的就好。

    一个月,干掉java基础!这是你大二首先要做的事。

    前面说过,这一年,你要做的是拓宽自己的广度。什么意思呢?就是说,你要尽可能的去多接触一些技术,多学一些知识,因为你以后很难再找到这么多你可以自由支配的时间了。

    java基础搞定。接下来,学习java web。

    你要知道,优秀的人永远都走在大部队的前面。不要学校安排什么你就学什么,学校不安排你就不学。事实上有的老师讲的不是很好,大学里真正有用的知识,都是自己学的。所以,接下来要做的是自学java web。

    依旧是视频+书+写代码。

    java web更重要的是实践。我当时学的时候的书就是学校的教材。。我是基本没看书的。就跟着视频一步一步来,有问题就google。在大二上学期结束的时候,完成javaweb的学习。

    因为需要和前台做一些交互,所以免不了要学一点前端的知识(html + css + js)。在正式学习web之前,先学点前端知识(资料都准备好了,自取不谢)。然后按部就班的学习javaweb。

    这个过程中,遇到的问题千奇百怪,我记得我当时一个小问题google了一天都没能解决,最后才知道是jar包版本的问题。。所以,遇到问题是很正常的,遇到很难解决的问题也是很正常的,只要你肯问,肯查总能解决。

    好了,你现在已经有了自己写一个小网站的能力了(丑点无所谓)。接下来就厉害了。去参加比赛!进实验室!做项目!没有什么比做一个项目更能提高水平了。

    所以,你大二下的任务就是尽可能的去做项目,依次来巩固你学的技术。可以参加一些比赛,或者加入实验室,或者寻求老师的帮助。总之,你要做项目!

    除此之外,你需要继续扩展你的视野。前端(不是你之前学的简单的html!),python,android,ios,cocos。。。只要是你感兴趣的,就去接触一下,不需要你学的多厉害,也不需要你完全掌握。只是为了让你的视野更加开阔,知道原来还有这么多技术,原来还可以这样。

    大二的一年,你需要学会java和javaweb,并且至少做一个拿得出手的项目。同时,尽可能的提高你的视野。当你觉得你一无所知,你还是个菜鸟,这一年的任务就完成了。

    大三

    这是很关键的一年,因为这一年你将决定是否考研。考研的我就不管了。。接下来是针对准备一毕业就工作的同学的。

    写在前面:这一年,你要做的,是深度!

    通过大二一年的努力,你的广度已经足够了。并且在这个过程中,你应该也找到了自己最感兴趣的方向,如果没有,那就继续研究java吧,总比你不知道学什么好。无论怎样,这一年,你的重心都应该放在一条路上。以java为例。

    首先,巩固基础!

    这是最重要的。怎么做呢?进阶书籍+看博客+写总结+写开源项目。

    这个阶段的视频不是很多,也没有必要了。直接看书+看博客+开源项目,最后再总结就够了。我举个例子,比如,我现在要学设计模式,我买一本《head first 设计模式》然后一个模式一个模式的学,每学一个模式,看一遍书,然后google一下这个模式,看几篇高质量博客,结合书和博客自己写一个总结,甚至可以自己写一个博客专栏,让后来者也能享受到你的学习成果。同时,可以好好整理一下自己学习过程中的代码,放到github上,最好可以试着封装一下这个模式,让其他人更方便的使用这个模式。当你收获一个又一个的star时,你会非常有成就感的。

    上面是学习的大致方式。学完了,怎么检查自己有没有学好呢?给大家提供一个网站牛客网,你打开就知道怎么用了。

    基础都包括什么呢?

    • 面向对象的思想。
    • java常用类。
    • 集合框架。
    • io
    • nio
    • 多线程并发
    • 设计模式
    • 算法
    • jvm
    • 计算机网络
    • spring
    • orm框架
    • 。。。

    每个知识点,不只是要会用,更要能理解一下底层的原理,有必要的话可以看看jdk源码或者框架源码。

    推荐一波资料。

    • 《java编程思想》《java核心技术》《head first 设计模式》《设计模式之禅》《java并发编程实战》《重构 改善既有的代码设计》《算法导论》

    你要知道,bat等大厂每年会有两次招聘,一次春招,在每年3-5月,一次秋招8-10月。春招是招实习生的,秋招是招正式员工。所以,如果你想进这些公司,就要提前做好准备。至少,上面的那些基础你是必须得都掌握的。

    大三这一年,要让你的深度足够,有能力的可以继续延伸自己的广度。这个阶段,最忌讳的是朝三暮四。早上看python,下午发现go很有趣,看了一下午go,晚上听说R很厉害,又去研究R了。千万不要这样!不要成为各个领域的杂牌军,你现在要做的,是在一个方向有一些建树。

    大四

    实习。。。

    实习的话我能给的建议不多,虽然我的实习经历还蛮多的。但是毕竟不是混迹职场多年的人,就不乱说了。

    找工作,待遇,环境挺重要的。但是我觉得,这个公司的技术栈,行业背景也是很重要的。我实习的三家公司是三个不同的行业,所以我知道,不同的行业差距还是很大的。有的公司招聘的时候会要求你在这个行业有过经验啥的。所以,行业背景还是有必要注意一下的。同时,为了自己为了的前途,一定要问清楚公司的技术栈!

    当然:作为一个有抱负的人,毕业设计一定要向着优秀发展!并且依旧要不断提高自己的水平。这个时候,学什么可能得根据公司的需求来了,但是,永远不要停止学习!

    学习资料

    这里放一些学习资料:https://github.com/CleverFan/awesome-java-datum 。简单的总结了一下,还有很多没放上去。最近公司的事情和挑战杯的比赛搞得我有点头大。。忙完这阵会都放上去的。大家可以先收藏着。。

    总结

    大一:培养兴趣
    大二:横向发展,广度优先
    大三:纵向发展,深度优先
    大四:选好方向,不断提高自己

    事实上,大二结束以后就可以试着去找工作了(我就是),这个阶段,不要在意工资什么的,只要有机会你就去,一定会有收获的。如果你不知道学什么了,有一个很鸡贼的方法,就是可以多去参加一些面试,多投简历,面试中一定会有你不会的问题,然后你就知道学什么了吧?(面试过了,可以不去的嘛。。。)

    在你的学习过程中,你会遇到很多的bug,我建议大家把每个解决bug的过程都记录下来。因为同一个问题,你可能会遇到好几次,整理bug,不仅仅是为了下次遇到能快速解决问题,而且可以养成一种归纳整理的习惯。可以写成博客,也可以以笔记的形式记录,比如有道云笔记等,gitbook也是一个好东西~


    我现在是一个大三的学生,经验和经历都有限。所以我也不确定我的学习方式,以及我的看法是不是正确的。但是这些都是我现在正在用的方式。所以我把它分享出来。如果有哪里说得不好或者不对,请路过的大神指点一下。感激不尽。

    如果你还需要其他的资料,或者想和我一起学习。欢迎加群281440885。加群请备注,来自博客。刚刚建的,里面只有几个人,都是学生~

    很晚了。。先写这些。有时间再补充,欢迎大家批评指正。


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  • 2019年最新Java学习路线图,路线图的宗旨就是分享,专业,便利,让喜爱Java的人,都能平等的学习。从今天起不要再找借口,不要再说想学Java却没有资源,赶快行动起来,Java等你来探索,高薪距你只差一步! java...

     

    2019年最新Java学习路线图, 路线图的宗旨就是分享,专业,便利,让喜爱Java的人,都能平等的学习。从今天起不要再找借口,不要再说想学Java却没有资源,赶快行动起来,Java等你来探索,高薪距你只差一步!

     

    java学习基础

    针对Java零基础入门学习者,比较详细的知识点总结和学习路线

    数据库

     

    数据库是程序员必须要掌握中知识点,详细的学习思路和面试题,

    适用/适合人群:

    拥有Java语言并可以实现网站爬取数据并分析

    目标:

    掌握mysql,Oracle在各个平台上的安装及使用

    Mysql数据库基础

    1. mysql概述、优点、运行原理及内存结构
    2. mysql数据类型
    3. mysqlDDL语句的使用
    4. SQL语言的使用
    5. DML语句的介绍及使用
    6. SQL事务
    7. SQL查询机制、查询基础、技巧、查询优化;

    Mysql数据库高级

    1. mysql数据库引擎分类
    2. mysql事务
    3. mysql表
    4. mysql数据类型
    5. mysql视图
    6. mysql索引
    7. mysql分页
    8. SQL语句优化技巧

    Oracle实战

    1. Oracle安装与调试
    2. Oracle数据类型
    3. Oracle与MySQL对比
    4. Oracle数据结构概述
    5. Oracle运行原理
    6. Oracle内存结构
    7. Oracle表空间
    8. 用户,表,序列的创建及使用
    9. Oracle索引
    10. Oracle分区表的创建及使用

    PL/SQL实战

     

    1. PL/SQL基础知识
    2. 异常处理
    3. 游标
    4. 存储过程

    JDBC

     

    1. JDBC概述
    2. JDBC工作原理
    3. JDBC API
    4. JDBC访问数据库
    5. JDBC常用接口

    ●数据库连接池

    1. Java多线程开发
    2. 多线程与单线程比较
    3. 多线程应用
    4. 多线程使用注意事项
    5. 数据库连接池技术

     

    WEB前端技术

    目标:

    1. 掌握HTML,CSS,JavaScript等前端基本技术,并使用JSP,Servlet开发小型网站
    2. 使用框架技术开发大型网站

    HTML+CSS基础

     

    1. W3C标准
    2. HTML编辑工具
    3. HTML标签
    4. CSS的基本用法
    5. 在HTML中引入CSS样式

     

    CSS高级

    1. CSS编辑网页文本
    2. 列表样式
    3. 盒子模型
    4. 浮动
    5. 定位网页元素

    JS基础

    1. JavaScript核心语法
    2. 程序调试
    3. JavaScript对象

    JS高级

    1. 初识jQuery,jQuery选择器
    2. jQuery中的事件与动画
    3. jQuery操作DOM
    4. 表单校验

    JavaWEB

     

    web基础技(项目实战),初级的一般是用JSP(Java Server Pages)+servlet+Javabean来开发的,对大型的网站一般是使用框架来开发的,例如struts,hibernate,spring,典型的struts框架结构。

    JavaWEB项目

     

    EGOA项目、二手车电商平台项目都是JAVAWEB的项目

     

    Java高级框架

     

    设计模式

      设计原则 【单一职责、里氏替换、依赖倒置、接口隔离、迪米特法则、开闭原则】

      代理模式

      工厂模式

      策略模式

    Spring源码

     Spring核心组件

    IOC机制

     

    AOP实现原理【aop编辑思想、aop在spring中的使用、cglib和jdk动态代理】

    Transaction事务处理【事务隔离级别】

    SpringMVC【DispatcherServlet、请求映射、参数绑定与转换、页面渲染】

    Mybatis

    mydatis代码

    Sqlsession原理

    mybatis事务

    自带缓存机制与Spring结合实现缓存

    使用代码生成器快速开发

    互联分布式网架构体系

    1SpringBoot

    starter快速集成组件【缓存、数据库、消息队列、搜索引擎】

    AutoConfigure自动化配置

    Actuator系统监控【数据库、消息队列中间件、自定义监控】

    新注解特性分析

     

    工程化管理

    git管理

    maven

    Sonar代码质量检测平台

    jenkins持续集成

    Devops持续集成

    jenkins环境构建

    jenkins集成git/svn/tomcat/sonar

    jenkins插件机制

    微服务架构

    架构设计

    互联网架构【服务化架构】

    DDD领域驱动设计【建模、事件驱动】

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    微服务架构【服务拆分、服务治理】

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    RPC模式【rmi,http,hessian】

    分布式系统指挥者Zookeeper【CAP理论、ZK、、】

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    服务发现机制

    mock机制

    容错机制

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    配置加载机制

    数据绑定实现原理

    与spring的集成原理

    rpc-协议原理

    netty的使

    高并发开发技术

    java多线程【基础线程、线程池和Executor框架、线程安全、】

    java常用并发工具接口和类【ContDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore、Exchange、ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap、Fork\Jion、HashMap、List】

    NIO【阻塞\非阻塞、高性能网络编辑框架-natty、】

    高并发-缓存【Redis、memcached、】

    高并发-消息队列【ActiveMq(JMS规范、ack机制)、RabbitMq(AMQP规范)】

    高并发-分流【DNS分流、CDN分流+加速、Nginx、LVS】

    高并发技术实战

    分布式锁定实现方案【redis、zookeeper】

    分布式事务解决方案【X/A协议、消息队列、TCC解决】

    分布式系统校验【分布式session、JWT方式、单点框架】

    互联网高可用框架【负载均衡技术分析、keepalive实现】

    分布式订单流水号生成策略【基于数据库、基于雪花算法、基于redis、】

    分布式系统数据存储【】

     

    传统数据库、

    NoSQL数据库、

    MYSQL高可用、

    MongoDB、

    大数据分库分表解决方案mycat

    性能优化

    JVM优化【参数调优、性能】

    WEB【java低能代码、Tomcat容器原理\手写简版Tomcat、Tomcat参数、Benchmark】

    SQL优化【数据库存储引擎、索引、Sql语句性能、SQL语句{业务层面、数据库层面、sql语句拆分}】

     

     

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