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  • java详细学习路线及路线图

    万次阅读 多人点赞 2018-05-20 16:15:02
    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...

    本文将告诉你学习Java的一些步骤,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。

    一、Java基础






    二、Java学习七大阶段



    阶段1、JavaSE基础



    阶段2、WEB前端



    阶段3、数据库



    阶段4、JavaWeb

    Javaweb

    XML

    XML以及相关概念

    dom4j+xpath

    Servlet

    B/S架构概论

    Tomcat服务器安装与配置

    怎么写一个Servlet

    Servlet生命周期

    ServletConfig

    ServletContext

    Servlet线程安全问题

    Http协议详解&GET和POST区别与选用

    HttpServletRequest

    HttpServletResponse

    Cookie

    HttpSession

    转发和重定向

    Filter

    责任链设计模式

    Listener

    观察者设计模式

    JSP&FreeMarker&Velocity

    JSP核心语法

    EL表达式

    JSTL标签

    FreeMarker

    Velocity

    AJAX

    AJAX核心原理

    jQuery-AJAX

    AJAX跨域



    阶段5、JavaWeb项目



    阶段6、流行框架



    阶段7、前沿技术&架构师项目

    上述原文点击打开链接

    上面图片来自原文链接

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    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

    Java入门书籍,Java基础及进阶书籍,框架与中间件,架构设计,设计模式,数学与算法,JVM周边语言,项目管理&领导力&流程,职业素养与个人成长

    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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  • Java程序员学习路线

    2019-04-19 21:33:59
    Java程序员学习路线
  • java 学习路线图-2018最新 以有趣和好理解的方式展示Java和Web的内容 设计一些略有挑战的练习 创造一些便于理解和消化知识点的方式,享受这个创造的过程
  • Java后端学习路线

    万次阅读 多人点赞 2019-09-05 15:43:22
    Java是一种纯面向对象的语言,我们要学习Java的基本类型、封装、继承、多态、反射、IO等,不建议看课本,直接看视频,敲代码效果比较好,掌握了之后,再去看课本效果比较好,不然看不懂,这里推荐《Java编程思想》的...

    Java后端学习路线
    1,Java基础

    Java是一种纯面向对象的语言,我们要学习Java的基本类型、封装、继承、多态、反射、IO等,不建议看课本,直接看视频,敲代码效果比较好,掌握了之后,再去看课本效果比较好,不然看不懂,这里推荐《Java编程思想》的书。

    2,数据库

    数据库首先要进行Mysql的学习,不建议看视频,直接跟着视频进行操作,比如单表查询、多表查询、存储过程、触发器等,开始就从简单的select、add、delete进行学习。

    3,Web基础

    首先要明白Http协议,然后进行Web相关的学习,先进行JSP和Servlet的学习,掌握JSP常用的标签和Servlet基本的原理,然后能独立的写几个Demo。再重复一次,Servlet的原理一定要搞懂,为接下来的各种框架的学习打好基础。

    4,框架学习

    JavaWeb中常用的框架有SpringMVCSSH、SSM等,SpringMVC 它的思想是全部请求统一用一个 Servlet 去做请求转发与控制,这个 Servlet 叫 DispatcherServlet,能够独立的写Demo。学好Servlet,很容易懂。

    5,框架进阶

    掌握以上,就可以进军Spring的全家桶,SpringBoot和SpringCloud,SpringBoot 弥补了 Spring 配置上的缺点,再也不用为繁杂的 xml 费劲精力了,堪称是 Java 后端开发的颠覆者。SpringCloud 是一个微服务架构,能够将项目按照业务分成一个个微服务,每个微服务都可独立部署,服务之间互相协调。

    6,其它的技术

    除了以上,通常还会用到一些技术或者服务,例如前段的框架:Vue.js、Recat、Layui等,消息中间件:MQ和kafaka,分布式服务框架Dubbo,key-value的存储系统redis。很多的技术都需要自己去努力学习,才能真正成为一个全栈工程师。

    注意:

    基于这个学习线路,大约的时间是一年,找到一个普通的开发工作还是没有问题的,当然面试通常也会问一些基础的问题。很多具体的知识没办法细说,跟着视频,然后自己写Demo。

    最后,关于培训机构,我是不太赞同的,水太深。我建议先自己学习下,如果基础都不会,即使一对一的教学,效果也不会多好,就好比你去学功夫,基础的东西都不会的话,师傅是没办法教导的。如果需要资料的话,私聊我。后面我也会不断完善资料。花个两三万才入门,属实有些坑。如果有其他的问题,可以留言。

    java基础思维导图版: https://gitee.com/yzdyzdyzd/java-basic-mind-map.git

    希望我们在开发的道路上越走越远,相信我们都会有美好的未来。

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  • 到现在为止还在云端飘着,对于Java小白来说就像天书一般,Java大神看了以后感觉云山雾绕不知道讲什么东西,动力节点Java学院作为Java业界标杆深意为耻,于是从实际教学出发,呕心沥血整理出来Java学习路线图希望大家...
  • Java 学习路线

    万次阅读 多人点赞 2018-01-06 13:21:35
    对于入门java将近两年的时间...结合多种书籍(其中个人觉得“疯狂java讲义”这本书写的特别好,所以大部分是根据这本书整理的),特别整理出了下面的java学习路线,跟大家分享,觉得好的话,希望大家多多指点,下面进入

    对于入门java将近两年的时间,曾经迷惘过,一直想知道java的具体学习路线,看过了许许多多的java经验分享的帖子,评论,以及其他各种培训机构所谓的学习路线,发现没有一个符合我个人需求的学习路线,根据个人实际的经历,结合多种书籍(其中个人觉得“疯狂java讲义”这本书写的特别好,所以大部分是根据这本书整理的),特别整理出了下面的java学习路线,跟大家分享,觉得好的话,希望大家多多指点,下面进入主题:

    一、Java SE部分

    1、java基础:基础语法;面向对象(重点);集合框架(重点);常见类库API;

    2、java界面编程:AWT;事件机制;Swing;

    3、java高级知识:Annotation;IO和NIO、AIO;多线程、线程池;阻塞、非阻塞、异步网络通信;反射、动态代理;

    二、JDBC编程

    4、SQL基础:基础SQL语句;基本查询;多表查询;子查询;结果集的交、并、差运算;

    5、JDBC基础:常见数据库用法;JDBC操作常见数据库;RowSet与离线结果集;数据库连接池;事务管理、批处理;

    6、JDBC进阶:存储过程、函数;触发器;理解JCBC的不足;掌握ORM工具优势和设计;

    三、DHTML编程

    7、HTML基础:基本HTML标签;常见表单标签;DIV+CSS布局;

    8、JavaScript知识:javascript基本语法;javascript基本对象特征;Json语法;深刻理解javascript的动态特征;

    9、Dom和事件机制:DOM操作、编程;常见浏览器事件机制;掌握用户交互技巧;

    四、XML编程

    10、XML基础:XML基础规则;DTD和SCheme;XML和样式单;

    11、XML进阶:DOM、SAX和JAXP;dom4j、JDOM等工具;XQuery和XQJ;基于XML的数据交换;

    12、Web Service:JAX_WS2、SAAJ规范;WSDL和SOAP协议;CXF框架、拦截器;CXF整合Spring;

    五、Java Web编程

    13、Web编程基础:Tomcat服务器;Jsp语法、EL、内置对象;Servlet API;Servlet 3.0注解;Listener和Filter;

    14、Web编程进阶:自定义标签库;MVC和DAO、Servlet、标签的作用;JSTL、DisplayTag等常见标签库用法;

    15、Web编程原理:请求/响应、架构;Http协议;深刻理解Jsp运行原理;掌握Web容器底层的线程池、socket通信、调用Servlet的命令模式;

    六、Ajax编程:

    16、Ajax编程:XML HttpRequest和异步请求;发送请求和处理响应;常见Ajax库(Prototype、Jquery、ExtJs、DWR)用法;结合Http协议、异步请求深入研究ajax库的设计;

    七、Android开发

    17、Android基础:Android开发调试环境;Android应用结构;界面组件与界面编程;资源管理;四大组件;

    18、Android中级:文件IO和SQLite;图形、图像与动画;音频、视频的录制与播放;传感器编程;GPS应用;

    19、Android高级:网络编程与Web Service;OpenGL_ES 3D开发;整合Google服务;使用NDK开发;java和c相互调试;

    八、轻量级Java EE

    17、Struts2:MVC与struts体系;Action和Result;国际化和标签库;文件上传、下载;类型转换和输入检验;拦截器与插件开发;

    18、Hibernate:ORM与持久化映射;关系映射、继承映射;延迟加载、性能调优;HQL查询、条件查询、SQL查询;二级缓存和查询缓存;

    19、Spring:IoC与Bean配置、管理;Bean生命周期;SP、EL;AOP与事务权限控制;S2SH整合开发;Spring整合Jpa;

    九、经典Java EE

    20、JSF<选学>:MVC与JSF设计理念;托管Bean与导航模型;JSF流程与事件机制;JSF标签库;类型转换与输入检验;

    21、EJB及相关技术:JNPI与RMI;会话Bean及其生命周期;IoC与EJB拦截器;JMS与MDB;会话Bean与Web Service;

    22、JPA:ORM框架与JPA规范;JPA注解与常用API;JTA事务与事务管理;JPQL查询;EJB、JPA整合;

    十、Java 拓展、进阶:

    23、Java EE实践与架构:Ant+Ivy或Maven;SVN、CVS;深刻理解10种以上设计模式;掌握各种Java EE架构及各自优势;

    24、Workflow:Workflow规范及功能;JBPM等workflow框架;多次重构、反复思考;大型项目经验;

    25、Java EE进阶:掌握各MVC框架运行原理、能开发类似框架;掌握Spring、HiveMind、AspectJ等框架原理、能开发类似工具;掌握Hibernate、iBatis等框架原理,能开发类似工具;深入研究EJB机制、大致了解应用服务器的实现;


    本文出处:http://blog.csdn.net/cl05300629/article/details/9214479 作者:伫望碧落



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  • 史上最强 Java 学习路线图!

    万次阅读 多人点赞 2021-04-22 16:08:36
    这个阶段就是编程入门,掌握 Java 这门编程语言的基本语法,为后面的修行之路打好基础。 包括的知识点有: 环境搭建——Intellij IDEA 一站式搞定 Java 基础语法 面向对象——封装、继承、多态 数组 字符串 集合...

    网上看到一首诗:“代码尽头谁为峰,一见秃头道成空。编程修真路破折,一步一劫渡飞升。”感觉还挺有意境的。

    第一部分:Java 基础篇

    这个阶段就是编程入门,掌握 Java 这门编程语言的基本语法,为后面的修行之路打好基础。

    包括的知识点有:

    • 环境搭建——Intellij IDEA 一站式搞定
    • Java 基础语法
    • 面向对象——封装、继承、多态
    • 数组
    • 字符串
    • 集合框架
    • IO
    • 反射
    • 注解
    • 网络编程
    • 并发编程

    这方面的资源我给大家梳理下:

    1)针对 Intellij IDEA,GitHub 上有一份简体中文版教程:

    https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial

    2)针对 Java 基础知识总览,我这有一份 GitHub 上星标 115k+ 的教程,我亲自整理的,包括 Java 基础、Java 容器、Java 并发、Java 虚拟机和 Java IO,可以说非常全面了。

    太赞了,GitHub 上标星 115k+ 的 Java 教程!


    大家可以通过这份教程先过一遍。

    并发编程是其中一块难点,所以我在这给大家整理了另外一份牛逼的学习资料,几位阿里大佬写的,名叫《重学 Java 并发编程》,非常强!

    以后面试再也不怕被问Java并发编程了,多亏了这本PDF电子书

    所涉及的知识点我用下面的思维导图汇总下。

    书的话,我推荐两本,一本《Java 核心技术卷》,一本《Head First Java》。

    《Java 核心技术卷》分为上下两册,上册的难度较低,可以在最短时间内刷完,尤其是有了 C语言的编程基础后,再刷这本书可以说是手到擒来。下册涉及到的内容有流与文件(☆)、XML、网络(☆)、数据库编程、国际化、Swing、AWT、JavaBean、安全(☆)、脚本编译和注解处理、分布式对象、本地方法(☆),没有标星的内容我认为可以略过。

    《Head First Java》更有趣一些,里面有很多小游戏,很活泼的一本书。

    两本书之间的风格差别比较大,之前就有读者给我反馈说,《Head First Java》有点驾驭不了,那就挑《Java 核心技术卷》。

    刷完任意一本书后,可以看一看《Java 编程思想》,看自己是否能驾驭得了。因为思想的东西嘛,只有经过一些实践后才能有所感悟,否则就像王阳明一开始对着竹子格物一样,屁也格不出来,有了后面领军作战的经验,以及到地方上体验艰苦生活的感受后就开创了心学。

    视频的话,可以看一下浙江大学教授翁恺老师的。在浙大,每年最受关注的内容之一就是永平奖的百万大奖会花落谁家。2018 年,获得永平杰出教学贡献奖的人,就是翁恺教授。

    在 B 站上就可以看:

    https://www.bilibili.com/video/BV1DJ411B7cG?p=3

    这么一套组合拳下来,Java 的基础知识基本上可以说是吃的透透的!

    第二部分,数据库

    学习一门编程语言,如果不去操作下数据,就感觉这门编程语言空有皮囊却没有灵魂,对吧?要想学好数据,首先要学习一下 SQL,推荐《SQL 必知必会》,然后是 MySQL,推荐《高性能 MySQL》。再拓展的话,还有 Redis,互联网技术领域中使用最广泛的存储中间件,推荐《Redis 深度历险:核心原理与应用实战》。还有 MongoDB,非关系型数据库,推荐《MongoDB权威指南》。

    视频的话,B 站上推荐 3 个。

    SQL:一个老外的视频课(中字版啦),内容制作得非常棒,所以完全不用担心听不懂。

    https://www.bilibili.com/video/BV1UE41147KC

    MySQL:一个女老师讲的,弹幕很精彩。

    https://www.bilibili.com/video/BV12b411K7Zu

    Redis:

    https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB

    第三部分:框架

    大部分 Java 程序员都要从事 JavaWeb 的相关开发工作,要开发 JavaWeb,自然就离不开 Spring 的系列框架。甚至可以这么说,没有 Spring 的 Java 项目是不存在的。Spring 框架正在变得越来越庞大,但核心的概念仍然是 IOC 和 AOP,也就是控制反转和面向切面编程。这个两个概念对于初学者来说,学习曲线有点陡峭。

    目前流行的内容主要是:

    • Spring
    • Spring MVC
    • MyBatis
    • Spring Boot
    • Spring Cloud

    要学习 Spring,能读的书不多,我能想到的只有《Spring实战》,坦白地说,这本书很一般,但市面上比它好的书,我还不知道。

    单视频的话,推荐:

    https://www.bilibili.com/video/BV1Vf4y127N5/?spm_id_from=333.788.videocard.7

    学完 Spring,就要学 SpringMVC,推荐大家看视频,江南一点雨的,在 B 站上虽然播放量不是特别大,但我觉得内容特别棒——毕竟好兄弟!视频地址我贴一下。

    https://www.bilibili.com/video/BV1qp4y1n7D1

    然后是 MyBatis,不用找书看了,直接看官方文档就行,讲得特别好。本身 MyBatis 也没有特别难的东西,就是一些 XML 配置和动态 SQL。

    https://mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html

    Spring+SpringMVC+MyBatis 这三个框架学完,可以说你就具备了开发企业级应用的能力了。至于 Spring Boot,我推荐看纯洁的微笑的博客,访问量在千万级别以上,影响了无数的初学者,我个人强烈推荐。

    http://www.ityouknow.com/spring-boot.html

    视频的话,也有。

    https://www.bilibili.com/video/BV1PE411i7CV

    最后是 Spring Cloud,是一系列框架的有序集合。它利用 Spring Boot 的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等,都可以用 Spring Boot 的开发风格做到一键启动和部署。

    博客的话,推荐纯洁的微笑。

    http://www.ityouknow.com/spring-cloud.html

    视频:

    https://www.bilibili.com/video/BV1jJ411S7xr

    第四部分:练手项目

    到底是不是一个好的 Java 练手项目,关键的因素在这个项目的文档是否全面!这个因素我认为是最重要的,GitHub 和码云上有成千上万的项目,真正能脱颖而出的不在这个项目有多牛逼,作者的技术有多厉害,而在于这个项目的文档能不能让大家看得懂!

    我不给大家推荐太多,多的话,就乱,不知道该从哪个开始。

    1)电商秒杀

    SpringBoot 完整电商系统 Mall:包括前台商城系统及后台管理系统,基于 SpringBoot+MyBatis 实现。

    https://github.com/macrozheng/mall

    miaosha:秒杀系统设计与实现。

    https://github.com/qiurunze123/miaosha

    2)博客论坛

    vhr:微人事是一个前后端分离的人力资源管理系统,项目采用 SpringBoot+Vue 开发。

    https://github.com/lenve/vhr

    halo([ˈheɪloʊ],意为光环,也可以当成拼音读(哈喽)):一个优秀的开源博客发布应用。

    https://github.com/halo-dev/halo

    这些项目都非常适合作为练手项目。像 vhr,我是贡献者之一,目前有 20k star。


    后端技术栈

    Spring Boot
    Spring Security
    MyBatis
    MySQL
    Redis
    RabbitMQ
    Spring Cache
    WebSocket

    前端技术栈

    Vue
    ElementUI
    axios
    vue-router
    Vuex
    WebSocket
    vue-cli4

    基本上主流的前后端技术都用到了。松哥为初学者还特意录了项目的部署视频教程,很贴心,有木有~

    mall 的话,也非常牛逼,有 47k 的 star。

    我之前做的一个电商项目还用了 mall 作为基层的架构!mall 的学习教程更全面,宏哥直接做了一个在线的网站,基本上用的技术都讲述得特别明白!

    第五部分:简历+算法+面试

    到这一步,基本上理论知识也有了,经验也有了,剩下三件事:

    • 准备简历
    • 刷算法题
    • 刷面试题

    一份好的简历太重要了,它是你拍醒招聘方的一块强有力的板砖!怎么才能写好简历呢?可以参照我这篇文章,有家长就觉得很不错,转发给了他的孩子。

    教你编写一份脱颖而出的简历,从而 offer 手到擒来,要参加校招的同学要提前准备了

    无论什么时候,程序=数据结构+算法这种说法都是成立的。Java 中的线性数据结构有数组、链表、栈、队列,非线性数据结构有树、哈希表、图等等。常见的排序算法有:选择排序、冒泡排序、插入排序、快速排序、归并排序、希尔排序、基数排序、计数排序、桶排序、堆排序等等。常见的查找算法有:顺序查找、二分查找、插值查找、斐波那契查找、树表查找等等。常见的算法有:KMP算法、贪心算法、回溯算法、动态规划、递归算法等等。

    这里给大家推荐一份纯 Java 版的 LeetCode 刷题笔记吧。作者曾给我说,刷完 100 道题之后,发现真的是爱上了刷题。基本上后面的每道题都可以想出一种思路,甚至就是最优解,还会萌生一些别人没想到过的解法——基本上只要算法学得好,大厂小厂的 offer 基本上就 70% 的把握了!

    刷完 300 道 LeetCode 题后,我膨胀到要飘起来了!纯正 Java 版

    一定要要在找工作前多刷一刷算法题和面试题,让自己有更多的选择,去一家相对成熟的公司,一家给你更多试错机会的公司,一家发展前景更好的公司。我这里有一份 GitHub 上星标 100K+ 的 Java 面试攻略,应该能帮得上忙,让大家在准备的时候都有章可循。

    V4.0 《JavaGuide 面试突击版》来啦!GitHub 上标星 98.1k,帮你成功上岸!

    这个学习路线图是真的强,各位学弟学妹们看到的话,一定要收藏, 毕竟等于学会呀!

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  • JAVA学习路线

    千次阅读 多人点赞 2019-02-27 01:16:23
    JAVA学习路线 声明:以下内容转载自https://www.cnblogs.com/huaxingtianxia/p/5724093.html 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...
  • Java学习路线(完整详细版)超详细

    万次阅读 多人点赞 2019-05-14 10:56:47
    一门永不过时的编程语言——Java 软件开发。 Java编程语言占比: 据官方数据统计,在全球编程语言工程师的数量上,Java编程语言以1000万的程序员数量位居首位。 而且很多软件的开发都离不开Java编程,因此其程序员...
  • Java学习路线 2020.md

    2020-04-30 11:38:39
    分享一个适合小白的java开发初级工程师的学习路线,从java基础到java web到网络协议以及MySQL数据库到java框架Mybatis、JPA/Hibernate、Spring、springBoot、MVC......的学习路线
  • 从入门到精通,Java学习路线导航

    万次阅读 多人点赞 2019-09-09 11:00:25
    当然,这里我只是说Java学习路线,因为自己就是学Java的,对Java理当很熟悉,对于其它方面,我也不是很了解。 基础阶段 首先是基础阶段,在基础阶段,我们必须掌握Java基础,Mysql数据库,Ora...
  • 鱼皮 - Java 学习路线导图.xmind
  • Java学习路线

    2018-12-29 23:03:05
    详细介绍学习Java的路线,让你清晰掌握Java学习路径。
  • java 学习路线图-2020最新 实战驱动,免费入门,新手教程,适合小白的入门学习网站,SSH,SSM,springboot,springcloud
  • 2020年最新整理的Java学习路线规划图,包含详细的知识体系,从入门到精通,再到架构,总结了众多练手项目推荐。。。。
  • java学习路线XMind图

    2018-11-01 15:39:24
    java学习路线图,包含基础、初级、中级、高级开发人员需要学习的技术
  • java程序员学习路线

    2019-03-13 18:34:59
    java程序员学习路线图,为学习java编程提供清晰的学习路径
  • java学习路线图分享

    千次阅读 多人点赞 2018-10-19 17:09:43
    Java学习路线,就像我们的学习目录,可以作为我们系统学习的参照。千锋老师总结了一套从入门到精通的经典java学习路线,可以作为自己学习的系统规划! 阶段一:从Java基础开始学习。 从计算机基本概念,DOS命令...
  • Java学习路线

    2018-11-28 16:52:27
    提供给初学者的Java路线图,指导刚入门Java的你。实现最快速的入门和精通
  • Java学习路线图.png

    2019-09-10 15:12:18
    本资源是Java学习路线图,内容包括JavaSE方面、数据库方面、Web前端方面、Web后端、J2EE 高级框架、Maven、Git&SVN;
  • JAVA学习路线XMIND文件

    2016-02-03 22:28:30
    对应作者JAVA学习路线博客中的图片资源
  • java100天学习路线

    2020-12-29 10:33:24
    java学习路线详细
  • java高级工程师学习路线推荐,网易高级
  • Java全栈学习路线

    千次阅读 多人点赞 2020-07-25 11:16:01
    Java全栈学习路线一、Java基础二、JavaWeb三、SSM框架四、Linux运维五、微服务和分布式六、大数据开发七、持续学习 一、Java基础 二、JavaWeb 三、SSM框架 四、Linux运维 五、微服务和分布式 六、大数据开发 ...
  • 一个毕业后差一点进大厂的...2.没有一个完整的学习路线 3.不清晰某一框架或组件的作用 主要路线 一、Java基础 变量 控制结构 OOP 数组 java API 异常处理 集合泛型 io...
  • Java后端学习路线图,你真的只需要这一张!

    万次阅读 多人点赞 2018-10-10 17:19:14
    网上搜到的Java学习路线图也是一抓一大把。 今天我只选一张图,仅此一图,足以包罗Java后端技术的知识点。所谓不求最好,但求最全,学习Java后端的同学完全可以参考这张图进行学习路线安排。 当然,有一些知识点是...
  • Java学习路线

    万次阅读 多人点赞 2016-06-02 21:52:30
    1、Java学习路径1 Java研发工程师.png ...Java学习路线.jpg 这是另外一张Java学习路径,同样可以参考学习,图片上有来源,所以这里就不再复述了,想要找来源的自己按照图片上的去查找即可。 3...
  • 2021 Java后端学习路线

    万次阅读 多人点赞 2021-02-18 15:16:10
    所以,我总结了2021年Java学习路线分享给大家。我总结的可能不太细致,都是一些比较大的面。欢迎留言区补充。 路线图 详解 计算机基础知识 Java基础知识 前端 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解...

空空如也

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