diff --git a/notes/2016 校招真题题解.md b/notes/2016 校招真题题解.md new file mode 100644 index 00000000..da6709ab --- /dev/null +++ b/notes/2016 校招真题题解.md @@ -0,0 +1,742 @@ + +* [前言](#前言) +* [1. 小米-小米Git](#1-小米-小米git) +* [2. 小米-懂二进制](#2-小米-懂二进制) +* [3. 小米-中国牛市](#3-小米-中国牛市) +* [4. 微软-LUCKY STRING](#4-微软-lucky-string) +* [5. 微软-Numeric Keypad](#5-微软-numeric-keypad) +* [6. 微软-Spring Outing](#6-微软-spring-outing) +* [7. 微软-S-expression](#7-微软-s-expression) +* [8. 华为-最高分是多少](#8-华为-最高分是多少) +* [9. 华为-简单错误记录](#9-华为-简单错误记录) +* [10. 华为-扑克牌大小](#10-华为-扑克牌大小) +* [11. 去哪儿-二分查找](#11-去哪儿-二分查找) +* [12. 去哪儿-首个重复字符](#12-去哪儿-首个重复字符) +* [13. 去哪儿-寻找Coder](#13-去哪儿-寻找coder) +* [14. 美团-最大差值](#14-美团-最大差值) +* [15. 美团-棋子翻转](#15-美团-棋子翻转) +* [16. 美团-拜访](#16-美团-拜访) +* [17. 美团-直方图内最大矩形](#17-美团-直方图内最大矩形) +* [18. 美团-字符串计数](#18-美团-字符串计数) +* [19. 美团-平均年龄](#19-美团-平均年龄) +* [20. 百度-罪犯转移](#20-百度-罪犯转移) +* [22. 百度-裁减网格纸](#22-百度-裁减网格纸) +* [23. 百度-钓鱼比赛](#23-百度-钓鱼比赛) +* [24. 百度-蘑菇阵](#24-百度-蘑菇阵) + + + +# 前言 + +省略的代码： + +```java +import java.util.*; +``` + +```java +public class Solution { +} +``` + +```java +public class Main { + public static void main(String[] args) { + Scanner in = new Scanner(System.in); + while (in.hasNext()) { + } + } +} +``` + +# 1. 小米-小米Git + +- 重建多叉树 +- 使用 LCA + +```java +private class TreeNode { + int id; + List childs = new ArrayList<>(); + + TreeNode(int id) { + this.id = id; + } +} + +public int getSplitNode(String[] matrix, int indexA, int indexB) { + int n = matrix.length; + boolean[][] linked = new boolean[n][n]; // 重建邻接矩阵 + for (int i = 0; i < n; i++) { + for (int j = 0; j < n; j++) { + linked[i][j] = matrix[i].charAt(j) == '1'; + } + } + TreeNode tree = constructTree(linked, 0); + TreeNode ancestor = LCA(tree, new TreeNode(indexA), new TreeNode(indexB)); + return ancestor.id; +} + +private TreeNode constructTree(boolean[][] linked, int root) { + TreeNode tree = new TreeNode(root); + for (int i = 0; i < linked[root].length; i++) { + if (linked[root][i]) { + linked[i][root] = false; // 因为题目给的邻接矩阵是双向的，在这里需要把它转为单向的 + tree.childs.add(constructTree(links, i)); + } + } + return tree; +} + +private TreeNode LCA(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) { + if (root == null || root.id == p.id || root.id == q.id) return root; + TreeNode ancestor = null; + int cnt = 0; + for (int i = 0; i < root.childs.size(); i++) { + TreeNode tmp = LCA(root.childs.get(i), p, q); + if (tmp != null) { + ancestor = tmp; + cnt++; + } + } + return cnt == 2 ? root : ancestor; +} +``` + +# 2. 小米-懂二进制 + +对两个数进行异或，结果的二进制表示为 1 的那一位就是两个数不同的位。 + +```java +public int countBitDiff(int m, int n) { + return Integer.bitCount(m ^ n); +} +``` + +# 3. 小米-中国牛市 + +背包问题，可以设一个大小为 2 的背包。 + +状态转移方程如下： + +```html +dp[i, j] = max(dp[i, j-1], prices[j] - prices[jj] + dp[i-1, jj]) { jj in range of [0, j-1] } = max(dp[i, j-1], prices[j] + max(dp[i-1, jj] - prices[jj])) +``` + +```java +public int calculateMax(int[] prices) { + int n = prices.length; + int[][] dp = new int[3][n]; + for (int i = 1; i <= 2; i++) { + int localMax = dp[i - 1][0] - prices[0]; + for (int j = 1; j < n; j++) { + dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], prices[j] + localMax); + localMax = Math.max(localMax, dp[i - 1][j] - prices[j]); + } + } + return dp[2][n - 1]; +} +``` + +# 4. 微软-LUCKY STRING + +- 斐波那契数列可以预计算； +- 从头到尾遍历字符串的过程，每一轮循环都使用一个 Set 来保存从 i 到 j 出现的字符，并且 Set 保证了字符都不同，因此 Set 的大小就是不同字符的个数。 + +```java +Set fibSet = new HashSet<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89)); +Scanner in = new Scanner(System.in); +String str = in.nextLine(); +int n = str.length(); +Set ret = new HashSet<>(); +for (int i = 0; i < n; i++) { + Set set = new HashSet<>(); + for (int j = i; j < n; j++) { + set.add(str.charAt(j)); + int cnt = set.size(); + if (fibSet.contains(cnt)) { + ret.add(str.substring(i, j + 1)); + } + } +} +String[] arr = ret.toArray(new String[ret.size()]); +Arrays.sort(arr); +for (String s : arr) { + System.out.println(s); +} +``` + +# 5. 微软-Numeric Keypad + +```java +private static int[][] canReach = { + {1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}, // 0 + {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}, // 1 + {1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1}, // 2 + {0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1}, // 3 + {1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1}, // 4 + {1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1}, // 5 + {0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1}, // 6 + {1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1}, // 7 + {1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1}, // 8 + {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1} // 9 +}; + +private static boolean isLegal(char[] chars, int idx) { + if (idx >= chars.length || idx < 0) return true; + int cur = chars[idx] - '0'; + int next = chars[idx + 1] - '0'; + return canReach[cur][next] == 1; +} + +public static void main(String[] args) { + Scanner in = new Scanner(System.in); + int T = Integer.valueOf(in.nextLine()); + for (int i = 0; i < T; i++) { + String line = in.nextLine(); + char[] chars = line.toCharArray(); + for (int j = 0; j < chars.length - 1; j++) { + while (!isLegal(chars, j)) { + if (--chars[j + 1] < '0') { + chars[j--]--; + } + for (int k = j + 2; k < chars.length; k++) { + chars[k] = '9'; + } + } + } + System.out.println(new String(chars)); + } +} +``` + +# 6. 微软-Spring Outing + +下面以 N = 3，K = 4 来进行讨论。 + +初始时，令第 0 个地方成为待定地点，也就是呆在家里。 + +从第 4 个地点开始投票，每个人只需要比较第 4 个地方和第 0 个地方的优先级，里，如果超过半数的人选择了第 4 个地方，那么更新第 4 个地方成为待定地点。 + +从后往前不断重复以上步骤，不断更新待定地点，直到所有地方都已经投票。 + +上面的讨论中，先令第 0 个地点成为待定地点，是因为这样的话第 4 个地点就只需要和这个地点进行比较，而不用考虑其它情况。如果最开始先令第 1 个地点成为待定地点，那么在对第 2 个地点进行投票时，每个人不仅要考虑第 2 个地点与第 1 个地点的优先级，也要考虑与其后投票地点的优先级。 + +```java +int N = in.nextInt(); +int K = in.nextInt(); +int[][] votes = new int[N][K + 1]; +for (int i = 0; i < N; i++) { + for (int j = 0; j < K + 1; j++) { + int place = in.nextInt(); + votes[i][place] = j; + } +} +int ret = 0; +for (int place = K; place > 0; place--) { + int cnt = 0; + for (int i = 0; i < N; i++) { + if (votes[i][place] < votes[i][ret]) { + cnt++; + } + } + if (cnt > N / 2) { + ret = place; + } +} +System.out.println(ret == 0 ? "otaku" : ret); +``` + +# 7. 微软-S-expression + +# 8. 华为-最高分是多少 + +```java +int N = in.nextInt(); +int M = in.nextInt(); +int[] scores = new int[N]; +for (int i = 0; i < N; i++) { + scores[i] = in.nextInt(); +} +for (int i = 0; i < M; i++) { + String str = in.next(); + if (str.equals("U")) { + int id = in.nextInt() - 1; + int newScore = in.nextInt(); + scores[id] = newScore; + } else { + int idBegin = in.nextInt() - 1; + int idEnd = in.nextInt() - 1; + int ret = 0; + if (idBegin > idEnd) { + int t = idBegin; + idBegin = idEnd; + idEnd = t; + } + for (int j = idBegin; j <= idEnd; j++) { + ret = Math.max(ret, scores[j]); + } + System.out.println(ret); + } +} +``` + +# 9. 华为-简单错误记录 + +```java +HashMap map = new LinkedHashMap<>(); +while (in.hasNextLine()) { + String s = in.nextLine(); + String key = s.substring(s.lastIndexOf('\\') + 1); + map.put(key, map.containsKey(key) ? map.get(key) + 1 : 1); +} +List> list = new LinkedList<>(map.entrySet()); +Collections.sort(list, (o1, o2) -> o2.getValue() - o1.getValue()); +for (int i = 0; i < 8 && i < list.size(); i++) { + String[] token = list.get(i).getKey().split(" "); + String filename = token[0]; + String line = token[1]; + if (filename.length() > 16) filename = filename.substring(filename.length() - 16); + System.out.println(filename + " " + line + " " + list.get(i).getValue()); +} +``` + +# 10. 华为-扑克牌大小 + +```java +public class Main { + + private Map map = new HashMap<>(); + + public Main() { + map.put("3", 0); + map.put("4", 1); + map.put("5", 2); + map.put("6", 3); + map.put("7", 4); + map.put("8", 5); + map.put("9", 6); + map.put("10", 7); + map.put("J", 8); + map.put("Q", 9); + map.put("K", 10); + map.put("A", 11); + map.put("2", 12); + map.put("joker", 13); + map.put("JOKER ", 14); + } + + private String play(String s1, String s2) { + String[] token1 = s1.split(" "); + String[] token2 = s2.split(" "); + CardType type1 = computeCardType(token1); + CardType type2 = computeCardType(token2); + if (type1 == CardType.DoubleJoker) return s1; + if (type2 == CardType.DoubleJoker) return s2; + if (type1 == CardType.Bomb && type2 != CardType.Bomb) return s1; + if (type2 == CardType.Bomb && type1 != CardType.Bomb) return s2; + if (type1 != type2 || token1.length != token2.length) return "ERROR"; + for (int i = 0; i < token1.length; i++) { + int val1 = map.get(token1[i]); + int val2 = map.get(token2[i]); + if (val1 != val2) return val1 > val2 ? s1 : s2; + } + return "ERROR"; + } + + private CardType computeCardType(String[] token) { + boolean hasjoker = false, hasJOKER = false; + for (int i = 0; i < token.length; i++) { + if (token[i].equals("joker")) hasjoker = true; + else if (token[i].equals("JOKER")) hasJOKER = true; + } + if (hasjoker && hasJOKER) return CardType.DoubleJoker; + int maxContinueLen = 1; + int curContinueLen = 1; + String curValue = token[0]; + for (int i = 1; i < token.length; i++) { + if (token[i].equals(curValue)) curContinueLen++; + else { + curContinueLen = 1; + curValue = token[i]; + } + maxContinueLen = Math.max(maxContinueLen, curContinueLen); + } + if (maxContinueLen == 4) return CardType.Bomb; + if (maxContinueLen == 3) return CardType.Triple; + if (maxContinueLen == 2) return CardType.Double; + boolean isStraight = true; + for (int i = 1; i < token.length; i++) { + if (map.get(token[i]) - map.get(token[i - 1]) != 1) { + isStraight = false; + break; + } + } + if (isStraight && token.length == 5) return CardType.Straight; + return CardType.Sigal; + } + + private enum CardType { + DoubleJoker, Bomb, Sigal, Double, Triple, Straight; + } + + public static void main(String[] args) { + Main main = new Main(); + Scanner in = new Scanner(System.in); + while (in.hasNextLine()) { + String s = in.nextLine(); + String[] token = s.split("-"); + System.out.println(main.play(token[0], token[1])); + } + } +} +``` + +# 11. 去哪儿-二分查找 + +对于有重复元素的有序数组，二分查找需要注意以下要点： + +- if (val <= A[m]) h = m; +- 因为 h 的赋值为 m 而不是 m - 1，因此 while 循环的条件也就为 l < h。（如果是 m - 1 循环条件为 l <= h） + +```java +public int getPos(int[] A, int n, int val) { + int l = 0, h = n - 1; + while (l < h) { + int m = l + (h - l) / 2; + if (val <= A[m]) h = m; + else l = m + 1; + } + return A[h] == val ? h : -1; +} +``` + +# 12. 去哪儿-首个重复字符 + +```java +public char findFirstRepeat(String A, int n) { + boolean[] hasAppear = new boolean[256]; + for (int i = 0; i < n; i++) { + char c = A.charAt(i); + if(hasAppear[c]) return c; + hasAppear[c] = true; + } + return ' '; +} +``` + +# 13. 去哪儿-寻找Coder + +```java +public String[] findCoder(String[] A, int n) { + List> list = new ArrayList<>(); + for (String s : A) { + int cnt = 0; + String t = s.toLowerCase(); + int idx = -1; + while (true) { + idx = t.indexOf("coder", idx + 1); + if (idx == -1) break; + cnt++; + } + if (cnt != 0) { + list.add(new Pair<>(s, cnt)); + } + } + Collections.sort(list, (o1, o2) -> (o2.getValue() - o1.getValue())); + String[] ret = new String[list.size()]; + for (int i = 0; i < list.size(); i++) { + ret[i] = list.get(i).getKey(); + } + return ret; +} + +// 牛客网无法导入 javafx.util.Pair，这里就自己实现一下 Pair 类 +private class Pair { + T t; + K k; + + Pair(T t, K k) { + this.t = t; + this.k = k; + } + + T getKey() { + return t; + } + + K getValue() { + return k; + } +} +``` + +# 14. 美团-最大差值 + +贪心策略。 + +```java +public int getDis(int[] A, int n) { + int max = 0; + int soFarMin = A[0]; + for (int i = 1; i < n; i++) { + if(soFarMin > A[i]) soFarMin = A[i]; + else max = Math.max(max, A[i]- soFarMin); + } + return max; +} +``` + +# 15. 美团-棋子翻转 + +```java +public int[][] flipChess(int[][] A, int[][] f) { + int[][] direction = {{0, 1}, {0, -1}, {1, 0}, {-1, 0}}; + for (int[] ff : f) { + for (int[] dd : direction) { + int r = ff[0] + dd[0] - 1, c = ff[1] + dd[1] - 1; + if(r < 0 || r > 3 || c < 0 || c > 3) continue; + A[r][c] ^= 1; + } + } + return A; +} +``` + +# 16. 美团-拜访 + +```java +private Set paths; +private List curPath; + +public int countPath(int[][] map, int n, int m) { + paths = new HashSet<>(); + curPath = new ArrayList<>(); + for (int i = 0; i < n; i++) { + for (int j = 0; j < m; j++) { + if (map[i][j] == 1) { + map[i][j] = -1; + int[][] leftRightDirection = {{1, 0}, {-1, 0}}; + int[][] topDownDirection = {{0, 1}, {0, -1}}; + for (int[] lr : leftRightDirection) { + for (int[] td : topDownDirection) { + int[][] directions = {lr, td}; + backtracking(map, n, m, i, j, directions); + } + } + return paths.size(); + } + } + } + return 0; +} + +private void backtracking(int[][] map, int n, int m, int r, int c, int[][] directions) { + if (map[r][c] == 2) { + String path = ""; + for (int num : curPath) { + path += num; + } + paths.add(path); + return; + } + for (int i = 0; i < directions.length; i++) { + int nextR = r + directions[i][0]; + int nextC = c + directions[i][1]; + if (nextR < 0 || nextR >= n || nextC < 0 || nextC >= m || map[nextR][nextC] == -1) continue; + map[nextR][nextC] = map[nextR][nextC] == 2 ? 2 : -1; + curPath.add(nextR); + curPath.add(nextC); + backtracking(map, n, m, nextR, nextC, directions); + curPath.remove(curPath.size() - 1); + curPath.remove(curPath.size() - 1); + map[nextR][nextC] = map[nextR][nextC] == 2 ? 2 : 0; + } +} +``` + +# 17. 美团-直方图内最大矩形 + +```java +public int countArea(int[] A, int n) { + int max = 0; + for (int i = 0; i < n; i++) { + int min = A[i]; + for (int j = i; j < n; j++) { + min = Math.min(min, A[j]); + max = Math.max(max, min * (j - i + 1)); + } + } + return max; +} +``` + +# 18. 美团-字符串计数 + +字符串都是小写字符，可以把字符串当成是 26 进制。但是字典序的比较和普通的整数比较不同，是从左往右进行比较，例如 "ac" 和 "abc"，字典序的比较结果为 "ac" > "abc"，如果按照整数方法比较，因为 "abc" 是三位数，显然更大。 + +由于两个字符串的长度可能不想等，在 s1 空白部分和 s2 对应部分进行比较时，应该把 s1 的空白部分看成是 'a' 字符进行填充的。 + +还有一点要注意的是，s1 到 s2 长度为 leni 的字符串个数只比较前面 i 个字符。例如 'aaa' 和 'bbb' ，长度为 2 的个数为 'aa' 到 'bb' 的字符串个数，不需要考虑后面部分的字符。 + +在统计个数时，从 len1 开始一直遍历到最大合法长度，每次循环都统计长度为 i 的子字符串个数。 + +```java +String s1 = in.next(); +String s2 = in.next(); +int len1 = in.nextInt(); +int len2 = in.nextInt(); +int len = Math.min(s2.length(), len2); +int[] subtractArr = new int[len]; +for (int i = 0; i < len; i++) { + char c1 = i < s1.length() ? s1.charAt(i) : 'a'; + char c2 = s2.charAt(i); + subtractArr[i] = c2 - c1; +} +int ret = 0; +for (int i = len1; i <= len; i++) { + for (int j = 0; j < i; j++) { + ret += subtractArr[j] * Math.pow(26, i - j - 1); + } +} +System.out.println(ret - 1); +``` + +# 19. 美团-平均年龄 + +```java +int W = in.nextInt(); +double Y = in.nextDouble(); +double x = in.nextDouble(); +int N = in.nextInt(); +while (N-- > 0) { + Y++; // 老员工每年年龄都要加 1 + Y += (21 - Y) * x; +} +System.out.println((int) Math.ceil(Y)); +``` + +# 20. 百度-罪犯转移 + +部分和问题，将每次求的部分和缓存起来。 + +```java +int n = in.nextInt(); +int t = in.nextInt(); +int c = in.nextInt(); +int[] values = new int[n]; +for (int i = 0; i < n; i++) { + values[i] = in.nextInt(); +} +int cnt = 0; +int totalValue = 0; +for (int s = 0, e = c - 1; e < n; s++, e++) { + if (s == 0) { + for (int j = 0; j < c; j++) totalValue += values[j]; + } else { + totalValue = totalValue - values[s - 1] + values[e]; + } + if (totalValue <= t) cnt++; +} +System.out.println(cnt); +``` + +# 22. 百度-裁减网格纸 + +```java +int n = in.nextInt(); +int minX, minY, maxX, maxY; +minX = minY = Integer.MAX_VALUE; +maxX = maxY = Integer.MIN_VALUE; +for (int i = 0; i < n; i++) { + int x = in.nextInt(); + int y = in.nextInt(); + minX = Math.min(minX, x); + minY = Math.min(minY, y); + maxX = Math.max(maxX, x); + maxY = Math.max(maxY, y); +} +System.out.println((int) Math.pow(Math.max(maxX - minX, maxY - minY), 2)); +``` + +# 23. 百度-钓鱼比赛 + +P ( 至少钓一条鱼 ) = 1 - P ( 一条也钓不到 ) + +坑：读取概率矩阵的时候，需要一行一行进行读取，而不能直接用 in.nextDouble()。 + +```java +public static void main(String[] args) { + Scanner in = new Scanner(System.in); + while (in.hasNext()) { + int n = in.nextInt(); + int m = in.nextInt(); + int x = in.nextInt(); + int y = in.nextInt(); + int t = in.nextInt(); + in.nextLine(); // 坑 + double pcc = 0.0; + double sum = 0.0; + for (int i = 1; i <= n; i++) { + String[] token = in.nextLine().split(" "); // 坑 + for (int j = 1; j <= m; j++) { + double p = Double.parseDouble(token[j - 1]); + // double p = in.nextDouble(); + sum += p; + if (i == x && j == y) { + pcc = p; + } + } + } + double pss = sum / (n * m); + pcc = computePOfIRT(pcc, t); + pss = computePOfIRT(pss, t); + System.out.println(pcc > pss ? "cc" : pss > pcc ? "ss" : "equal"); + System.out.printf("%.2f\n", Math.max(pcc, pss)); + } +} + +// compute probability of independent repeated trials +private static double computePOfIRT(double p, int t) { + return 1 - Math.pow((1 - p), t); +} +``` + +# 24. 百度-蘑菇阵 + +这题用回溯会超时，需要用 DP。 + +dp[i][j] 表示到达 (i,j) 位置不会触碰蘑菇的概率。对于 N\*M 矩阵，如果 i == N || j == M，那么 (i,j) 只能有一个移动方向；其它情况下能有两个移动方向。 + +考虑以下矩阵，其中第 3 行和第 3 列只能往一个方向移动，而其它位置可以有两个方向移动。 + + +```java +int N = in.nextInt(); +int M = in.nextInt(); +int K = in.nextInt(); +boolean[][] mushroom = new boolean[N][M]; +while (K-- > 0) { + int x = in.nextInt(); + int y = in.nextInt(); + mushroom[x - 1][y - 1] = true; +} +double[][] dp = new double[N][M]; +dp[0][0] = 1; +for (int i = 0; i < N; i++) { + for (int j = 0; j < M; j++) { + if (mushroom[i][j]) dp[i][j] = 0; + else { + double cur = dp[i][j]; + if (i == N - 1 && j == M - 1) break; + if (i == N - 1) dp[i][j + 1] += cur; + else if (j == M - 1) dp[i + 1][j] += cur; + else { + dp[i][j + 1] += cur / 2; + dp[i + 1][j] += cur / 2; + } + } + } +} +System.out.printf("%.2f\n", dp[N - 1][M - 1]); +``` diff --git a/notes/Git.md b/notes/Git.md new file mode 100644 index 00000000..1695faad --- /dev/null +++ b/notes/Git.md @@ -0,0 +1,158 @@ + +* [学习资料](#学习资料) +* [集中式与分布式](#集中式与分布式) +* [Git 的中心服务器](#git-的中心服务器) +* [Git 工作流](#git-工作流) +* [分支实现](#分支实现) +* [冲突](#冲突) +* [Fast forward](#fast-forward) +* [分支管理策略](#分支管理策略) +* [储藏（Stashing）](#储藏stashing) +* [SSH 传输设置](#ssh-传输设置) +* [.gitignore 文件](#gitignore-文件) +* [Git 命令一览](#git-命令一览) + + + +# 学习资料 + +- [Git - 简明指南](http://rogerdudler.github.io/git-guide/index.zh.html) +- [图解 Git](http://marklodato.github.io/visual-git-guide/index-zh-cn.html) +- [廖雪峰 : Git 教程](https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000) +- [Learn Git Branching](https://learngitbranching.js.org/) + +# 集中式与分布式 + +Git 属于分布式版本控制系统，而 SVN 属于集中式。 + +集中式版本控制只有中心服务器拥有一份代码，而分布式版本控制每个人的电脑上就有一份完整的代码。 + +集中式版本控制有安全性问题，当中心服务器挂了所有人都没办法工作了。 + +集中式版本控制需要连网才能工作，如果网速过慢，那么提交一个文件的会慢的无法让人忍受。而分布式版本控制不需要连网就能工作。 + +分布式版本控制新建分支、合并分支操作速度非常快，而集中式版本控制新建一个分支相当于复制一份完整代码。 + +# Git 的中心服务器 + +Git 的中心服务器用来交换每个用户的修改。没有中心服务器也能工作，但是中心服务器能够 24 小时保持开机状态，这样就能更方便的交换修改。Github 就是一种 Git 中心服务器。 + +# Git 工作流 + +

+ +新建一个仓库之后，当前目录就成为了工作区，工作区下有一个隐藏目录 .git，它属于 Git 的版本库。 + +Git 版本库有一个称为 stage 的暂存区，还有自动创建的 master 分支以及指向分支的 HEAD 指针。 + +

+ +- git add files 把文件的修改添加到暂存区 +- git commit 把暂存区的修改提交到当前分支，提交之后暂存区就被清空了 +- git reset -- files 使用当前分支上的修改覆盖暂缓区，用来撤销最后一次 git add files +- git checkout -- files 使用暂存区的修改覆盖工作目录，用来撤销本地修改 + +

+ +可以跳过暂存区域直接从分支中取出修改或者直接提交修改到分支中 + +- git commit -a 直接把所有文件的修改添加到暂缓区然后执行提交 +- git checkout HEAD -- files 取出最后一次修改，可以用来进行回滚操作 + +# 分支实现 + +Git 把每次提交都连成一条时间线。分支使用指针来实现，例如 master 分支指针指向时间线的最后一个节点，也就是最后一次提交。HEAD 指针指向的是当前分支。 + +

+ +新建分支是新建一个指针指向时间线的最后一个节点，并让 HEAD 指针指向新分支表示新分支成为当前分支。 + +

+ +每次提交只会让当前分支向前移动，而其它分支不会移动。 + +

+ +合并分支也只需要改变指针即可。 + +

+ +# 冲突 + +当两个分支都对同一个文件的同一行进行了修改，在分支合并时就会产生冲突。 + +

+ +Git 会使用 <<<<<<< ，======= ，>>>>>>> 标记出不同分支的内容，只需要把不同分支中冲突部分修改成一样就能解决冲突。 + +``` +<<<<<<< HEAD +Creating a new branch is quick & simple. +======= +Creating a new branch is quick AND simple. +>>>>>>> feature1 +``` + +# Fast forward + +"快进式合并"（fast-farward merge），会直接将 master 分支指向合并的分支，这种模式下进行分支合并会丢失分支信息，也就不能在分支历史上看出分支信息。 + +可以在合并时加上 --no-ff 参数来禁用 Fast forward 模式，并且加上 -m 参数让合并时产生一个新的 commit。 + +``` +$ git merge --no-ff -m "merge with no-ff" dev +``` + +

+ +# 分支管理策略 + +master 分支应该是非常稳定的，只用来发布新版本； + +日常开发在开发分支 dev 上进行。 + +

+ +# 储藏（Stashing） + +在一个分支上操作之后，如果还没有将修改提交到分支上，此时进行切换分支，那么另一个分支上也能看到新的修改。这是因为所有分支都共用一个工作区的缘故。 + +可以使用 git stash 将当前分支的修改储藏起来，此时当前工作区的所有修改都会被存到栈上，也就是说当前工作区是干净的，没有任何未提交的修改。此时就可以安全的切换到其它分支上了。 + +``` +$ git stash +Saved working directory and index state \ "WIP on master: 049d078 added the index file" +HEAD is now at 049d078 added the index file (To restore them type "git stash apply") +``` + +该功能可以用于 bug 分支的实现。如果当前正在 dev 分支上进行开发，但是此时 master 上有个 bug 需要修复，但是 dev 分支上的开发还未完成，不想立即提交。在新建 bug 分支并切换到 bug 分支之前就需要使用 git stash 将 dev 分支的未提交修改储藏起来。 + +# SSH 传输设置 + +Git 仓库和 Github 中心仓库之间是通过 SSH 加密。 + +如果工作区下没有 .ssh 目录，或者该目录下没有 id_rsa 和 id_rsa.pub 这两个文件，可以通过以下命令来创建 SSH Key： + +``` +$ ssh-keygen -t rsa -C "youremail@example.com" +``` + +然后把公钥 id_rsa.pub 的内容复制到 Github "Account settings" 的 SSH Keys 中。 + +# .gitignore 文件 + +忽略以下文件： + +1. 操作系统自动生成的文件，比如缩略图； +2. 编译生成的中间文件，比如 Java 编译产生的 .class 文件； +3. 自己的敏感信息，比如存放口令的配置文件。 + +不需要全部自己编写，可以到 [https://github.com/github/gitignore](https://github.com/github/gitignore) 中进行查询。 + +# Git 命令一览 + +

+ +比较详细的地址：http://www.cheat-sheets.org/saved-copy/git-cheat-sheet.pdf + + diff --git a/notes/HTTP.md b/notes/HTTP.md new file mode 100644 index 00000000..4dd80655 --- /dev/null +++ b/notes/HTTP.md @@ -0,0 +1,848 @@ + +* [一 、基础概念](#一-基础概念) + * [Web 基础](#web-基础) + * [URL](#url) + * [请求和响应报文](#请求和响应报文) +* [二、HTTP 方法](#二http-方法) + * [GET](#get) + * [HEAD](#head) + * [POST](#post) + * [PUT](#put) + * [PATCH](#patch) + * [DELETE](#delete) + * [OPTIONS](#options) + * [CONNECT](#connect) + * [TRACE](#trace) +* [三、HTTP 状态码](#三http-状态码) + * [2XX 成功](#2xx-成功) + * [3XX 重定向](#3xx-重定向) + * [4XX 客户端错误](#4xx-客户端错误) + * [5XX 服务器错误](#5xx-服务器错误) +* [四、HTTP 首部](#四http-首部) + * [通用首部字段](#通用首部字段) + * [请求首部字段](#请求首部字段) + * [响应首部字段](#响应首部字段) + * [实体首部字段](#实体首部字段) +* [五、具体应用](#五具体应用) + * [Cookie](#cookie) + * [缓存](#缓存) + * [持久连接](#持久连接) + * [管线化处理](#管线化处理) + * [编码](#编码) + * [分块传输编码](#分块传输编码) + * [多部分对象集合](#多部分对象集合) + * [范围请求](#范围请求) + * [内容协商](#内容协商) + * [虚拟主机](#虚拟主机) + * [通信数据转发](#通信数据转发) +* [六、HTTPs](#六https) + * [加密](#加密) + * [认证](#认证) + * [完整性](#完整性) +* [七、Web 攻击技术](#七web-攻击技术) + * [攻击模式](#攻击模式) + * [跨站脚本攻击](#跨站脚本攻击) + * [跨站点请求伪造](#跨站点请求伪造) + * [SQL 注入攻击](#sql-注入攻击) + * [拒绝服务攻击](#拒绝服务攻击) +* [八、GET 和 POST 的区别](#八get-和-post-的区别) + * [参数](#参数) + * [安全](#安全) + * [幂等性](#幂等性) + * [可缓存](#可缓存) + * [XMLHttpRequest](#xmlhttprequest) +* [九、各版本比较](#九各版本比较) + * [HTTP/1.0 与 HTTP/1.1 的区别](#http10-与-http11-的区别) + * [HTTP/1.1 与 HTTP/2.0 的区别](#http11-与-http20-的区别) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一 、基础概念 + +## Web 基础 + +- HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议）。 +- WWW（World Wide Web）的三种技术：HTML、HTTP、URL。 +- RFC（Request for Comments，征求修正意见书），互联网的设计文档。 + +## URL + +- URI（Uniform Resource Indentifier，统一资源标识符） +- URL（Uniform Resource Locator，统一资源定位符） +- URN（Uniform Resource Name，统一资源名称），例如 urn:isbn:0-486-27557-4 。 + +URI 包含 URL 和 URN，目前 WEB 只有 URL 比较流行，所以见到的基本都是 URL。 + +

+ +## 请求和响应报文 + +### 1. 请求报文 + +

+ +### 2. 响应报文 + +

+ +# 二、HTTP 方法 + +客户端发送的 **请求报文** 第一行为请求行，包含了方法字段。 + +## GET + +> 获取资源 + +当前网络请求中，绝大部分使用的是 GET 方法。 + +## HEAD + +> 获取报文首部 + +和 GET 方法一样，但是不返回报文实体主体部分。 + +主要用于确认 URL 的有效性以及资源更新的日期时间等。 + +## POST + +> 传输实体主体 + +POST 主要用来传输数据，而 GET 主要用来获取资源。 + +更多 POST 与 GET 的比较请见第八章。 + +## PUT + +> 上传文件 + +由于自身不带验证机制，任何人都可以上传文件，因此存在安全性问题，一般不使用该方法。 + +```html +PUT /new.html HTTP/1.1 +Host: example.com +Content-type: text/html +Content-length: 16 + +

New File

+``` + +## PATCH + +> 对资源进行部分修改 + +PUT 也可以用于修改资源，但是只能完全替代原始资源，PATCH 允许部分修改。 + +```html +PATCH /file.txt HTTP/1.1 +Host: www.example.com +Content-Type: application/example +If-Match: "e0023aa4e" +Content-Length: 100 + +[description of changes] +``` + +## DELETE + +> 删除文件 + +与 PUT 功能相反，并且同样不带验证机制。 + +```html +DELETE /file.html HTTP/1.1 +``` + +## OPTIONS + +> 查询支持的方法 + +查询指定的 URL 能够支持的方法。 + +会返回 Allow: GET, POST, HEAD, OPTIONS 这样的内容。 + +## CONNECT + +> 要求用隧道协议连接代理 + +要求在与代理服务器通信时建立隧道，使用 SSL（Secure Sockets Layer，安全套接层）和 TLS（Transport Layer Security，传输层安全）协议把通信内容加密后经网络隧道传输。 + +```html +CONNECT www.example.com:443 HTTP/1.1 +``` + +

+ +## TRACE + +> 追踪路径 + +服务器会将通信路径返回给客户端。 + +发送请求时，在 Max-Forwards 首部字段中填入数值，每经过一个服务器就会减 1，当数值为 0 时就停止传输。 + +通常不会使用 TRACE，并且它容易受到 XST 攻击（Cross-Site Tracing，跨站追踪），因此更不会去使用它。 + +# 三、HTTP 状态码 + +服务器返回的 **响应报文** 中第一行为状态行，包含了状态码以及原因短语，用来告知客户端请求的结果。 + +| 状态码 | 类别 | 原因短语 | +| :---: | :---: | :---: | +| 1XX | Informational（信息性状态码） | 接收的请求正在处理 | +| 2XX | Success（成功状态码） | 请求正常处理完毕 | +| 3XX | Redirection（重定向状态码） | 需要进行附加操作以完成请求 | +| 4XX | Client Error（客户端错误状态码） | 服务器无法处理请求 | +| 5XX | Server Error（服务器错误状态码） | 服务器处理请求出错 | + +### 1XX 信息 + +- **100 Continue** ：表明到目前为止都很正常，客户端可以继续发送请求或者忽略这个响应。 + +## 2XX 成功 + +- **200 OK** + +- **204 No Content** ：请求已经成功处理，但是返回的响应报文不包含实体的主体部分。一般在只需要从客户端往服务器发送信息，而不需要返回数据时使用。 + +- **206 Partial Content** ：表示客户端进行了范围请求。响应报文包含由 Content-Range 指定范围的实体内容。 + +## 3XX 重定向 + +- **301 Moved Permanently** ：永久性重定向 + +- **302 Found** ：临时性重定向 + +- **303 See Other** ：和 302 有着相同的功能，但是 303 明确要求客户端应该采用 GET 方法获取资源。 + +- 注：虽然 HTTP 协议规定 301、302 状态下重定向时不允许把 POST 方法改成 GET 方法，但是大多数浏览器都会在 301、302 和 303 状态下的重定向把 POST 方法改成 GET 方法。 + +- **304 Not Modified** ：如果请求报文首部包含一些条件，例如：If-Match，If-ModifiedSince，If-None-Match，If-Range，If-Unmodified-Since，如果不满足条件，则服务器会返回 304 状态码。 + +- **307 Temporary Redirect** ：临时重定向，与 302 的含义类似，但是 307 要求浏览器不会把重定向请求的 POST 方法改成 GET 方法。 + +## 4XX 客户端错误 + +- **400 Bad Request** ：请求报文中存在语法错误。 + +- **401 Unauthorized** ：该状态码表示发送的请求需要有认证信息（BASIC 认证、DIGEST 认证）。如果之前已进行过一次请求，则表示用户认证失败。 + +- **403 Forbidden** ：请求被拒绝，服务器端没有必要给出拒绝的详细理由。 + +- **404 Not Found** + +## 5XX 服务器错误 + +- **500 Internal Server Error** ：服务器正在执行请求时发生错误。 + +- **503 Service Unavilable** ：服务器暂时处于超负载或正在进行停机维护，现在无法处理请求。 + +# 四、HTTP 首部 + +有 4 种类型的首部字段：通用首部字段、请求首部字段、响应首部字段和实体首部字段。 + +各种首部字段及其含义如下（不需要全记，仅供查阅）： + +## 通用首部字段 + +| 首部字段名 | 说明 | +| :--: | :--: | +| Cache-Control | 控制缓存的行为 | +| Connection | 控制不再转发给代理的首部字段、管理持久连接| +| Date | 创建报文的日期时间 | +| Pragma | 报文指令 | +| Trailer | 报文末端的首部一览 | +| Transfer-Encoding | 指定报文主体的传输编码方式 | +| Upgrade | 升级为其他协议 | +| Via | 代理服务器的相关信息 | +| Warning | 错误通知 | + +## 请求首部字段 + +| 首部字段名 | 说明 | +| :--: | :--: | +| Accept | 用户代理可处理的媒体类型 | +| Accept-Charset | 优先的字符集 | +| Accept-Encoding | 优先的内容编码 | +| Accept-Language | 优先的语言（自然语言） | +| Authorization | Web 认证信息 | +| Expect | 期待服务器的特定行为 | +| From | 用户的电子邮箱地址 | +| Host | 请求资源所在服务器 | +| If-Match | 比较实体标记（ETag） | +| If-Modified-Since | 比较资源的更新时间 | +| If-None-Match | 比较实体标记（与 If-Match 相反） | +| If-Range | 资源未更新时发送实体 Byte 的范围请求 | +| If-Unmodified-Since | 比较资源的更新时间（与 If-Modified-Since 相反） | +| Max-Forwards | 最大传输逐跳数 | +| Proxy-Authorization | 代理服务器要求客户端的认证信息 | +| Range | 实体的字节范围请求 | +| Referer | 对请求中 URI 的原始获取方 | +| TE | 传输编码的优先级 | +| User-Agent | HTTP 客户端程序的信息 | + +## 响应首部字段 + +| 首部字段名 | 说明 | +| :--: | :--: | +| Accept-Ranges | 是否接受字节范围请求 | +| Age | 推算资源创建经过时间 | +| ETag | 资源的匹配信息 | +| Location | 令客户端重定向至指定 URI | +| Proxy-Authenticate | 代理服务器对客户端的认证信息 | +| Retry-After | 对再次发起请求的时机要求 | +| Server | HTTP 服务器的安装信息 | +| Vary | 代理服务器缓存的管理信息 | +| WWW-Authenticate | 服务器对客户端的认证信息 | + +## 实体首部字段 + +| 首部字段名 | 说明 | +| :--: | :--: | +| Allow | 资源可支持的 HTTP 方法 | +| Content-Encoding | 实体主体适用的编码方式 | +| Content-Language | 实体主体的自然语言 | +| Content-Length | 实体主体的大小 | +| Content-Location | 替代对应资源的 URI | +| Content-MD5 | 实体主体的报文摘要 | +| Content-Range | 实体主体的位置范围 | +| Content-Type | 实体主体的媒体类型 | +| Expires | 实体主体过期的日期时间 | +| Last-Modified | 资源的最后修改日期时间 | + +# 五、具体应用 + +## Cookie + +HTTP 协议是无状态的，主要是为了让 HTTP 协议尽可能简单，使得它能够处理大量事务。HTTP/1.1 引入 Cookie 来保存状态信息。 + +Cookie 是服务器发送给客户端的数据，该数据会被保存在浏览器中，并且客户端的下一次请求报文会包含该数据。通过 Cookie 可以让服务器知道两个请求是否来自于同一个客户端，从而实现保持登录状态等功能。 + +### 1. 创建过程 + +服务器发送的响应报文包含 Set-Cookie 字段，客户端得到响应报文后把 Cookie 内容保存到浏览器中。 + +```html +HTTP/1.0 200 OK +Content-type: text/html +Set-Cookie: yummy_cookie=choco +Set-Cookie: tasty_cookie=strawberry + +[page content] +``` + +客户端之后发送请求时，会从浏览器中读出 Cookie 值，在请求报文中包含 Cookie 字段。 + +```html +GET /sample_page.html HTTP/1.1 +Host: www.example.org +Cookie: yummy_cookie=choco; tasty_cookie=strawberry +``` + +### 2. 分类 + +- 会话期 Cookie：浏览器关闭之后它会被自动删除，也就是说它仅在会话期内有效。 +- 持久性 Cookie：指定一个特定的过期时间（Expires）或有效期（Max-Age）之后就成为了持久性的 Cookie。 + +```html +Set-Cookie: id=a3fWa; Expires=Wed, 21 Oct 2015 07:28:00 GMT; +``` + +### 3. Set-Cookie + +| 属性 | 说明 | +| :--: | -- | +| NAME=VALUE | 赋予 Cookie 的名称和其值（必需项） | +| expires=DATE | Cookie 的有效期（若不明确指定则默认为浏览器关闭前为止） | +| path=PATH | 将服务器上的文件目录作为 Cookie 的适用对象（若不指定则默认为文档所在的文件目录） | +| domain=域名 | 作为 Cookie 适用对象的域名（若不指定则默认为创建 Cookie 的服务器的域名） | +| Secure | 仅在 HTTPs 安全通信时才会发送 Cookie | +| HttpOnly | 加以限制，使 Cookie 不能被 JavaScript 脚本访问 | + +### 4. Session 和 Cookie 区别 + +Session 是服务器用来跟踪用户的一种手段，每个 Session 都有一个唯一标识：Session ID。当服务器创建了一个 Session 时，给客户端发送的响应报文包含了 Set-Cookie 字段，其中有一个名为 sid 的键值对，这个键值对就是 Session ID。客户端收到后就把 Cookie 保存在浏览器中，并且之后发送的请求报文都包含 Session ID。HTTP 就是通过 Session 和 Cookie 这两种方式一起合作来实现跟踪用户状态的，Session 用于服务器端，Cookie 用于客户端。 + +### 5. 浏览器禁用 Cookie 的情况 + +会使用 URL 重写技术，在 URL 后面加上 sid=xxx 。 + +### 6. 使用 Cookie 实现用户名和密码的自动填写 + +网站脚本会自动从保存在浏览器中的 Cookie 读取用户名和密码，从而实现自动填写。 + +但是如果 Set-Cookie 指定了 HttpOnly 属性，就无法通过 Javascript 脚本获取 Cookie 信息，这是出于安全性考虑。 + +## 缓存 + +### 1. 优点 + +1. 降低服务器的负担； +2. 提高响应速度（缓存资源比服务器上的资源离客户端更近）。 + +### 2. 实现方法 + +1. 让代理服务器进行缓存； +2. 让客户端浏览器进行缓存。 + +### 3. Cache-Control 字段 + +HTTP 通过 Cache-Control 首部字段来控制缓存。 + +```html +Cache-Control: private, max-age=0, no-cache +``` + +### 4. no-cache 指令 + +该指令出现在请求报文的 Cache-Control 字段中，表示缓存服务器需要先向原服务器验证缓存资源是否过期； + +该指令出现在响应报文的 Cache-Control 字段中，表示缓存服务器在进行缓存之前需要先验证缓存资源的有效性。 + +### 5. no-store 指令 + +该指令表示缓存服务器不能对请求或响应的任何一部分进行缓存。 + +no-cache 不表示不缓存，而是缓存之前需要先进行验证，no-store 才是不进行缓存。 + +### 6. max-age 指令 + +该指令出现在请求报文的 Cache-Control 字段中，如果缓存资源的缓存时间小于该指令指定的时间，那么就能接受该缓存。 + +该指令出现在响应报文的 Cache-Control 字段中，表示缓存资源在缓存服务器中保存的时间。 + +Expires 字段也可以用于告知缓存服务器该资源什么时候会过期。在 HTTP/1.1 中，会优先处理 Cache-Control : max-age 指令；而在 HTTP/1.0 中，Cache-Control : max-age 指令会被忽略掉。 + +## 持久连接 + +当浏览器访问一个包含多张图片的 HTML 页面时，除了请求访问 HTML 页面资源，还会请求图片资源，如果每进行一次 HTTP 通信就要断开一次 TCP 连接，连接建立和断开的开销会很大。持久连接只需要建立一次 TCP 连接就能进行多次 HTTP 通信。 + +

+ +持久连接需要使用 Connection 首部字段进行管理。HTTP/1.1 开始 HTTP 默认是持久化连接的，如果要断开 TCP 连接，需要由客户端或者服务器端提出断开，使用 Connection : close；而在 HTTP/1.1 之前默认是非持久化连接的，如果要维持持续连接，需要使用 Connection : Keep-Alive。 + +## 管线化处理 + +HTTP/1.1 支持管线化处理，可以同时发送多个请求和响应，而不需要发送一个请求然后等待响应之后再发下一个请求。 + +## 编码 + +编码（Encoding）主要是为了对实体进行压缩。常用的编码有：gzip、compress、deflate、identity，其中 identity 表示不执行压缩的编码格式。 + +## 分块传输编码 + +Chunked Transfer Coding，可以把数据分割成多块，让浏览器逐步显示页面。 + +## 多部分对象集合 + +一份报文主体内可含有多种类型的实体同时发送，每个部分之间用 boundary 字段定义的分隔符进行分隔，每个部分都可以有首部字段。 + +例如，上传多个表单时可以使用如下方式： + +```html +Content-Type: multipart/form-data; boundary=AaB03x + +--AaB03x +Content-Disposition: form-data; name="submit-name" + +Larry +--AaB03x +Content-Disposition: form-data; name="files"; filename="file1.txt" +Content-Type: text/plain + +... contents of file1.txt ... +--AaB03x-- +``` + +## 范围请求 + +如果网络出现中断，服务器只发送了一部分数据，范围请求使得客户端能够只请求未发送的那部分数据，从而避免服务器端重新发送所有数据。 + +在请求报文首部中添加 Range 字段指定请求的范围，请求成功的话服务器发送 206 Partial Content 状态。 + +```html +GET /z4d4kWk.jpg HTTP/1.1 +Host: i.imgur.com +Range: bytes=0-1023 +``` + +```html +HTTP/1.1 206 Partial Content +Content-Range: bytes 0-1023/146515 +Content-Length: 1024 +... +(binary content) +``` + +## 内容协商 + +通过内容协商返回最合适的内容，例如根据浏览器的默认语言选择返回中文界面还是英文界面。 + +涉及以下首部字段：Accept、Accept-Charset、Accept-Encoding、Accept-Language、Content-Language。 + +## 虚拟主机 + +HTTP/1.1 使用虚拟主机技术，使得一台服务器拥有多个域名，并且在逻辑上可以看成多个服务器。 + +使用 Host 首部字段进行处理。 + +## 通信数据转发 + +### 1. 代理 + +代理服务器接受客户端的请求，并且转发给其它服务器。 + +使用代理的主要目的是：缓存、网络访问控制以及访问日志记录。 + +代理服务器分为正向代理和反向代理两种，用户察觉得到正向代理的存在，而反向代理一般位于内部网络中，用户察觉不到。 + +

+ +

+ +### 2. 网关 + +与代理服务器不同的是，网关服务器会将 HTTP 转化为其它协议进行通信，从而请求其它非 HTTP 服务器的服务。 + +### 3. 隧道 + +使用 SSL 等加密手段，为客户端和服务器之间建立一条安全的通信线路。隧道本身不去解析 HTTP 请求。 + +# 六、HTTPs + +HTTP 有以下安全性问题： + +1. 使用明文进行通信，内容可能会被窃听； +2. 不验证通信方的身份，通信方的身份有可能遭遇伪装； +3. 无法证明报文的完整性，报文有可能遭篡改。 + +HTTPs 并不是新协议，而是 HTTP 先和 SSL（Secure Sockets Layer）通信，再由 SSL 和 TCP 通信。也就是说使用了隧道进行通信。 + +通过使用 SSL，HTTPs 具有了加密、认证和完整性保护。 + +

+ +## 加密 + +### 1. 对称密钥加密 + +Symmetric-Key Encryption，加密的加密和解密使用同一密钥。 + +- 优点：运算速度快； +- 缺点：密钥容易被获取。 + +

+ +### 2. 公开密钥加密 + +Public-Key Encryption，使用一对密钥用于加密和解密，分别为公开密钥和私有密钥。公开密钥所有人都可以获得，通信发送方获得接收方的公开密钥之后，就可以使用公开密钥进行加密，接收方收到通信内容后使用私有密钥解密。 + +- 优点：更为安全； +- 缺点：运算速度慢； + +

+ +### 3. HTTPs 采用的加密方式 + +HTTPs 采用混合的加密机制，使用公开密钥加密用于传输对称密钥，之后使用对称密钥加密进行通信。（下图中的 Session Key 就是对称密钥） + +

+ +## 认证 + +通过使用 **证书** 来对通信方进行认证。 + +数字证书认证机构（CA，Certificate Authority）是客户端与服务器双方都可信赖的第三方机构。服务器的运营人员向 CA 提出公开密钥的申请，CA 在判明提出申请者的身份之后，会对已申请的公开密钥做数字签名，然后分配这个已签名的公开密钥，并将该公开密钥放入公开密钥证书后绑定在一起。 + +进行 HTTPs 通信时，服务器会把证书发送给客户端，客户端取得其中的公开密钥之后，先进行验证，如果验证通过，就可以开始通信。 + +

+ +使用 OpenSSL 这套开源程序，每个人都可以构建一套属于自己的认证机构，从而自己给自己颁发服务器证书。浏览器在访问该服务器时，会显示“无法确认连接安全性”或“该网站的安全证书存在问题”等警告消息。 + +## 完整性 + +SSL 提供报文摘要功能来验证完整性。 + +# 七、Web 攻击技术 + +## 攻击模式 + +### 1. 主动攻击 + +直接攻击服务器，具有代表性的有 SQL 注入和 OS 命令注入。 + +### 2. 被动攻击 + +设下圈套，让用户发送有攻击代码的 HTTP 请求，用户会泄露 Cookie 等个人信息，具有代表性的有跨站脚本攻击和跨站请求伪造。 + +## 跨站脚本攻击 + +### 1. 概念 + +跨站脚本攻击（Cross-Site Scripting, XSS），可以将代码注入到用户浏览的网页上，这种代码包括 HTML 和 JavaScript。利用网页开发时留下的漏洞，通过巧妙的方法注入恶意指令代码到网页，使用户加载并执行攻击者恶意制造的网页程序。攻击成功后，攻击者可能得到更高的权限（如执行一些操作）、私密网页内容、会话和 Cookie 等各种内容。 + +例如有一个论坛网站，攻击者可以在上面发表以下内容： + +```html + +``` + +之后该内容可能会被渲染成以下形式： + +```html +

+``` + +另一个用户浏览了含有这个内容的页面将会跳往 domain.com 并携带了当前作用域的 Cookie。如果这个论坛网站通过 Cookie 管理用户登录状态，那么攻击者就可以通过这个 Cookie 登录被攻击者的账号了。 + +### 2. 危害 + +- 伪造虚假的输入表单骗取个人信息 +- 窃取用户的 Cookie 值 +- 显示伪造的文章或者图片 + +### 3. 防范手段 + +（一）过滤特殊字符 + +许多语言都提供了对 HTML 的过滤： + +- PHP 的 htmlentities() 或是 htmlspecialchars()。 +- Python 的 cgi.escape()。 +- Java 的 xssprotect (Open Source Library)。 +- Node.js 的 node-validator。 + +（二）指定 HTTP 的 Content-Type + +通过这种方式，可以避免内容被当成 HTML 解析，比如 PHP 语言可以使用以下代码： + +```php + +``` + +## 跨站点请求伪造 + +### 1. 概念 + +跨站点请求伪造（Cross-site request forgery，CSRF），是攻击者通过一些技术手段欺骗用户的浏览器去访问一个自己曾经认证过的网站并执行一些操作（如发邮件，发消息，甚至财产操作如转账和购买商品）。由于浏览器曾经认证过，所以被访问的网站会认为是真正的用户操作而去执行。这利用了 Web 中用户身份验证的一个漏洞：简单的身份验证只能保证请求发自某个用户的浏览器，却不能保证请求本身是用户自愿发出的。 + +XSS 利用的是用户对指定网站的信任，CSRF 利用的是网站对用户网页浏览器的信任。 + +假如一家银行用以执行转账操作的 URL 地址如下： + +``` +http://www.examplebank.com/withdraw?account=AccoutName&amount=1000&for=PayeeName。 +``` + +那么，一个恶意攻击者可以在另一个网站上放置如下代码： + +``` +。 +``` + +如果有账户名为 Alice 的用户访问了恶意站点，而她之前刚访问过银行不久，登录信息尚未过期，那么她就会损失 1000 资金。 + +这种恶意的网址可以有很多种形式，藏身于网页中的许多地方。此外，攻击者也不需要控制放置恶意网址的网站。例如他可以将这种地址藏在论坛，博客等任何用户生成内容的网站中。这意味着如果服务器端没有合适的防御措施的话，用户即使访问熟悉的可信网站也有受攻击的危险。 + +透过例子能够看出，攻击者并不能通过 CSRF 攻击来直接获取用户的账户控制权，也不能直接窃取用户的任何信息。他们能做到的，是欺骗用户浏览器，让其以用户的名义执行操作。 + +### 2. 防范手段 + +（一）检查 Referer 字段 + +HTTP 头中有一个 Referer 字段，这个字段用以标明请求来源于哪个地址。在处理敏感数据请求时，通常来说，Referer 字段应和请求的地址位于同一域名下。 + +这种办法简单易行，工作量低，仅需要在关键访问处增加一步校验。但这种办法也有其局限性，因其完全依赖浏览器发送正确的 Referer 字段。虽然 HTTP 协议对此字段的内容有明确的规定，但并无法保证来访的浏览器的具体实现，亦无法保证浏览器没有安全漏洞影响到此字段。并且也存在攻击者攻击某些浏览器，篡改其 Referer 字段的可能。 + +（二）添加校验 Token + +由于 CSRF 的本质在于攻击者欺骗用户去访问自己设置的地址，所以如果要求在访问敏感数据请求时，要求用户浏览器提供不保存在 cookie 中，并且攻击者无法伪造的数据作为校验，那么攻击者就无法再执行 CSRF 攻击。这种数据通常是表单中的一个数据项。服务器将其生成并附加在表单中，其内容是一个伪乱数。当客户端通过表单提交请求时，这个伪乱数也一并提交上去以供校验。正常的访问时，客户端浏览器能够正确得到并传回这个伪乱数，而通过 CSRF 传来的欺骗性攻击中，攻击者无从事先得知这个伪乱数的值，服务器端就会因为校验 token 的值为空或者错误，拒绝这个可疑请求。 + +## SQL 注入攻击 + +### 1. 概念 + +服务器上的数据库运行非法的 SQL 语句。 + +### 2. 攻击原理 + +例如一个网站登录验证的 SQL 查询代码为： + +```sql +strSQL = "SELECT * FROM users WHERE (name = '" + userName + "') and (pw = '"+ passWord +"');" +``` + +如果填入以下内容： + +```sql +userName = "1' OR '1'='1"; +passWord = "1' OR '1'='1"; +``` + +那么 SQL 查询字符串为： + +```sql +strSQL = "SELECT * FROM users WHERE (name = '1' OR '1'='1') and (pw = '1' OR '1'='1');" +``` + +此时无需验证通过就能执行以下查询： + +```sql +strSQL = "SELECT * FROM users;" +``` + +### 3. 危害 + +- 数据表中的数据外泄，例如个人机密数据，账户数据，密码等。 +- 数据结构被黑客探知，得以做进一步攻击（例如 SELECT * FROM sys.tables）。 +- 数据库服务器被攻击，系统管理员账户被窜改（例如 ALTER LOGIN sa WITH PASSWORD='xxxxxx'）。 +- 获取系统较高权限后，有可能得以在网页加入恶意链接、恶意代码以及 XSS 等。 +- 经由数据库服务器提供的操作系统支持，让黑客得以修改或控制操作系统（例如 xp_cmdshell "net stop iisadmin" 可停止服务器的 IIS 服务）。 +- 破坏硬盘数据，瘫痪全系统（例如 xp_cmdshell "FORMAT C:"）。 + +### 4. 防范手段 + +- 在设计应用程序时，完全使用参数化查询（Parameterized Query）来设计数据访问功能。 +- 在组合 SQL 字符串时，先针对所传入的参数作字符取代（将单引号字符取代为连续 2 个单引号字符）。 +- 如果使用 PHP 开发网页程序的话，亦可打开 PHP 的魔术引号（Magic quote）功能（自动将所有的网页传入参数，将单引号字符取代为连续 2 个单引号字符）。 +- 其他，使用其他更安全的方式连接 SQL 数据库。例如已修正过 SQL 注入问题的数据库连接组件，例如 ASP.NET 的 SqlDataSource 对象或是 LINQ to SQL。 +- 使用 SQL 防注入系统。 + +## 拒绝服务攻击 + +### 1. 概念 + +（denial-of-service attack，DoS），亦称洪水攻击，其目的在于使目标电脑的网络或系统资源耗尽，使服务暂时中断或停止，导致其正常用户无法访问。 + +（distributed denial-of-service attack，DDoS），指攻击者使用网络上两个或以上被攻陷的电脑作为“僵尸”向特定的目标发动“拒绝服务”式攻击。 + +> [维基百科：拒绝服务攻击](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%BB%E6%96%B7%E6%9C%8D%E5%8B%99%E6%94%BB%E6%93%8A) + +# 八、GET 和 POST 的区别 + +## 参数 + +GET 和 POST 的请求都能使用额外的参数，但是 GET 的参数是以查询字符串出现在 URL 中，而 POST 的参数存储在内容实体。 + +GET 的传参方式相比于 POST 安全性较差，因为 GET 传的参数在 URL 中是可见的，可能会泄露私密信息。并且 GET 只支持 ASCII 字符，如果参数为中文则可能会出现乱码，而 POST 支持标准字符集。 + +``` +GET /test/demo_form.asp?name1=value1&name2=value2 HTTP/1.1 +``` + +``` +POST /test/demo_form.asp HTTP/1.1 +Host: w3schools.com +name1=value1&name2=value2 +``` + +## 安全 + +安全的 HTTP 方法不会改变服务器状态，也就是说它只是可读的。 + +GET 方法是安全的，而 POST 却不是。 + +安全的方法除了 GET 之外还有：HEAD、OPTIONS。 + +不安全的方法除了 POST 之外还有 PUT、DELETE。 + +## 幂等性 + +幂等的 HTTP 方法，同样的请求被执行一次与连续执行多次的效果是一样的，服务器的状态也是一样的。换句话说就是，幂等方法不应该具有副作用（统计用途除外）。在正确实现的条件下，GET，HEAD，PUT和 DELETE 等方法都是幂等的，而 POST 方法不是。所有的安全方法也都是幂等的。 + +GET /pageX HTTP/1.1是幂等的。连续调用多次，客户端接收到的结果都是一样的： + +``` +GET /pageX HTTP/1.1 +GET /pageX HTTP/1.1 +GET /pageX HTTP/1.1 +GET /pageX HTTP/1.1 +``` + +POST /add_row HTTP/1.1不是幂等的。如果调用多次，就会增加多行记录： + +``` +POST /add_row HTTP/1.1 +POST /add_row HTTP/1.1 -> Adds a 2nd row +POST /add_row HTTP/1.1 -> Adds a 3rd row +``` + +DELETE /idX/delete HTTP/1.1是幂等的，即便是不同请求之间接收到的状态码不一样： + +``` +DELETE /idX/delete HTTP/1.1 -> Returns 200 if idX exists +DELETE /idX/delete HTTP/1.1 -> Returns 404 as it just got deleted +DELETE /idX/delete HTTP/1.1 -> Returns 404 +``` + +## 可缓存 + +如果要对响应进行缓存，需要满足以下条件： + +1. 请求报文的 HTTP 方法本身是可缓存的，包括 GET 和 HEAD，PUT 和 DELETE 不可缓存，POST 在多数情况下不可缓存的。 +2. 响应报文的 状态码是可缓存的，包括： 200, 203, 204, 206, 300, 301, 404, 405, 410, 414, and 501。 +3. 响应报文的 Cache-Control 首部字段没有指定不进行缓存。 + +## XMLHttpRequest + +为了阐述 POST 和 GET 的另一个区别，需要先了解 XMLHttpRequest： + +> XMLHttpRequest 是一个 API，它为客户端提供了在客户端和服务器之间传输数据的功能。它提供了一个通过 URL 来获取数据的简单方式，并且不会使整个页面刷新。这使得网页只更新一部分页面而不会打扰到用户。XMLHttpRequest 在 AJAX 中被大量使用。 + +在使用 XMLHttpRequest 的 POST 方法时，浏览器会先发送 Header 再发送 Data。但并不是所有浏览器会这么做，例如火狐就不会。 + +# 九、各版本比较 + +## HTTP/1.0 与 HTTP/1.1 的区别 + +1. 持久连接 +2. 管线化处理 +3. 虚拟主机 +4. 状态码 100 +5. 分块传输编码 +6. 缓存处理字段 + +具体内容见上文 + +## HTTP/1.1 与 HTTP/2.0 的区别 + +### 1. 多路复用 + +HTTP/2.0 使用多路复用技术，使用同一个 TCP 连接来处理多个请求。 + +### 2. 首部压缩 + +HTTP/1.1 的首部带有大量信息，而且每次都要重复发送。HTTP/2.0 要求通讯双方各自缓存一份首部字段表，从而避免了重复传输。 + +### 3. 服务端推送 + +在客户端请求一个资源时，会把相关的资源一起发送给客户端，客户端就不需要再次发起请求了。例如客户端请求 index.html 页面，服务端就把 index.js 一起发给客户端。 + +### 4. 二进制格式 + +HTTP/1.1 的解析是基于文本的，而 HTTP/2.0 采用二进制格式。 + +# 参考资料 + +- 上野宣. 图解 HTTP[M]. Ren min you dian chu ban she, 2014. +- [MDN : HTTP](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP) +- [Are http:// and www really necessary?](https://www.webdancers.com/are-http-and-www-necesary/) +- [HTTP (HyperText Transfer Protocol)](https://www.ntu.edu.sg/home/ehchua/programming/webprogramming/HTTP_Basics.html) +- [Web-VPN: Secure Proxies with SPDY & Chrome](https://www.igvita.com/2011/12/01/web-vpn-secure-proxies-with-spdy-chrome/) +- [File:HTTP persistent connection.svg](http://en.wikipedia.org/wiki/File:HTTP_persistent_connection.svg) +- [Proxy server](https://en.wikipedia.org/wiki/Proxy_server) +- [What Is This HTTPS/SSL Thing And Why Should You Care?](https://www.x-cart.com/blog/what-is-https-and-ssl.html) +- [What is SSL Offloading?](https://securebox.comodo.com/ssl-sniffing/ssl-offloading/) +- [Sun Directory Server Enterprise Edition 7.0 Reference - Key Encryption](https://docs.oracle.com/cd/E19424-01/820-4811/6ng8i26bn/index.html) +- [An Introduction to Mutual SSL Authentication](https://www.codeproject.com/Articles/326574/An-Introduction-to-Mutual-SSL-Authentication) +- [The Difference Between URLs and URIs](https://danielmiessler.com/study/url-uri/) +- [维基百科：跨站脚本](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B7%A8%E7%B6%B2%E7%AB%99%E6%8C%87%E4%BB%A4%E7%A2%BC) +- [维基百科：SQL 注入攻击](https://zh.wikipedia.org/wiki/SQL%E8%B3%87%E6%96%99%E9%9A%B1%E7%A2%BC%E6%94%BB%E6%93%8A) +- [维基百科：跨站点请求伪造](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B7%A8%E7%AB%99%E8%AF%B7%E6%B1%82%E4%BC%AA%E9%80%A0) +- [维基百科：拒绝服务攻击](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%BB%E6%96%B7%E6%9C%8D%E5%8B%99%E6%94%BB%E6%93%8A) +- [What is the difference between a URI, a URL and a URN?](https://stackoverflow.com/questions/176264/what-is-the-difference-between-a-uri-a-url-and-a-urn) +- [XMLHttpRequest](https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/XMLHttpRequest) +- [XMLHttpRequest (XHR) Uses Multiple Packets for HTTP POST?](https://blog.josephscott.org/2009/08/27/xmlhttprequest-xhr-uses-multiple-packets-for-http-post/) diff --git a/notes/JDK 中的设计模式.md b/notes/JDK 中的设计模式.md new file mode 100644 index 00000000..8e2161cc --- /dev/null +++ b/notes/JDK 中的设计模式.md @@ -0,0 +1,283 @@ + +* [一、创建型](#一创建型) + * [1. 单例模式](#1-单例模式) + * [2. 简单工厂模式](#2-简单工厂模式) + * [3. 工厂方法模式](#3-工厂方法模式) + * [4. 抽象工厂](#4-抽象工厂) + * [5. 生成器模式](#5-生成器模式) + * [6. 原型模式](#6-原型模式) +* [二、行为型](#二行为型) + * [1. 责任链](#1-责任链) + * [2. 命令模式](#2-命令模式) + * [3. 解释器模式](#3-解释器模式) + * [4. 迭代器](#4-迭代器) + * [5. 中间人模式](#5-中间人模式) + * [6. 备忘录模式](#6-备忘录模式) + * [7. 观察者模式](#7-观察者模式) + * [8. 策略模式](#8-策略模式) + * [9. 模板方法](#9-模板方法) + * [10. 访问者模式](#10-访问者模式) + * [11. 空对象模式](#11-空对象模式) +* [三、结构型](#三结构型) + * [1. 适配器](#1-适配器) + * [2. 桥接模式](#2-桥接模式) + * [3. 组合模式](#3-组合模式) + * [4. 装饰者模式](#4-装饰者模式) + * [5. 蝇量模式](#5-蝇量模式) + * [6. 动态代理](#6-动态代理) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、创建型 + +## 1. 单例模式 + +确保只实例化一个对象，并提供一个对象的全局访问点。 + +```java +java.lang.Runtime#getRuntime() +java.awt.Toolkit#getDefaultToolkit() +java.awt.GraphicsEnvironment#getLocalGraphicsEnvironment() +java.awt.Desktop#getDesktop() +``` + +## 2. 简单工厂模式 + +在不对用户暴露对象内部逻辑的前提下创建对象；使用通用的接口来创建对象； + +## 3. 工厂方法模式 + +定义创建对象的接口，但是让子类来决定应该使用哪个类来创建；使用通用的接口来创建对象； + +```java +java.lang.Proxy#newProxyInstance() +java.lang.Object#toString() +java.lang.Class#newInstance() +java.lang.reflect.Array#newInstance() +java.lang.reflect.Constructor#newInstance() +java.lang.Boolean#valueOf(String) +java.lang.Class#forName() +``` + +## 4. 抽象工厂 + +提供一个创建相关对象家族的接口，而没有明确指明它们的类。 + +```java +java.util.Calendar#getInstance() +java.util.Arrays#asList() +java.util.ResourceBundle#getBundle() +java.sql.DriverManager#getConnection() +java.sql.Connection#createStatement() +java.sql.Statement#executeQuery() +java.text.NumberFormat#getInstance() +javax.xml.transform.TransformerFactory#newInstance() +``` + +## 5. 生成器模式 + +定义一个新的类来构造另一个类的实例，以创建一个复杂的对象。 + +它可以封装一个对象的构造过程，并允许按步骤构造。 + +```java +java.lang.StringBuilder#append() +java.lang.StringBuffer#append() +java.sql.PreparedStatement +javax.swing.GroupLayout.Group#addComponent() +``` + +## 6. 原型模式 + +使用原型实例指定要创建对象的类型；通过复制这个原型来创建新对象。 + +```java +java.lang.Object#clone() +java.lang.Cloneable +``` + +# 二、行为型 + +## 1. 责任链 + +避免将请求的发送者附加到其接收者，从而使其它对象也可以处理请求；将请求以对象的方式发送到链上直到请求被处理完毕。 + +```java +java.util.logging.Logger#log() +javax.servlet.Filter#doFilter() +``` + +## 2. 命令模式 + +将命令封装进对象中；允许使用命令对象对客户对象进行参数化；允许将命令对象存放到队列中。 + +```java +java.lang.Runnable +javax.swing.Action +``` + +## 3. 解释器模式 + +为语言创建解释器，通常由语言的语法和语法分析来定义。 + +```java +java.util.Pattern +java.text.Normalizer +java.text.Format +``` + +## 4. 迭代器 + +提供一种一致的访问聚合对象元素的方法，并且不暴露聚合对象的内部表示。 + +```java +java.util.Iterator +java.util.Enumeration +``` + +## 5. 中间人模式 + +使用中间人对象来封装对象之间的交互。中间人模式可以让降低交互对象之间的耦合程度。 + +```java +java.util.Timer +java.util.concurrent.Executor#execute() +java.util.concurrent.ExecutorService#submit() +java.lang.reflect.Method#invoke() +``` + +## 6. 备忘录模式 + +在不违反封装的情况下获得对象的内部状态，从而在需要时可以将对象恢复到最初状态。 + +```java +java.util.Date +java.io.Serializable +``` + +## 7. 观察者模式 + +定义对象之间的一对多依赖，当一个对象状态改变时，它的所有依赖都会收到通知并且自动更新状态。 + +```java +java.util.EventListener +javax.servlet.http.HttpSessionBindingListener +javax.servlet.http.HttpSessionAttributeListener +javax.faces.event.PhaseListener +``` + +## 8. 策略模式 + +定义一系列算法，封装每个算法，并使它们可以互换。策略可以让算法独立于使用它的客户端。 + +```java +java.util.Comparator#compare() +javax.servlet.http.HttpServlet +javax.servlet.Filter#doFilter() +``` + +## 9. 模板方法 + +定义算法框架，并将一些步骤的实现延迟到子类。通过模板方法，子类可以重新定义算法的某些步骤，而不用改变算法的结构。 + +```java +java.util.Collections#sort() +java.io.InputStream#skip() +java.io.InputStream#read() +java.util.AbstractList#indexOf() +``` + +## 10. 访问者模式 + +提供便捷的维护方式来操作一组对象。它使你在不改变操作对象的前提下，可以修改或扩展对象的行为。 + +例如集合，它可以包含不同类型的元素，访问者模式允许在不知道具体元素类型的前提下对集合元素进行一些操作。 + +```java +javax.lang.model.element.Element and javax.lang.model.element.ElementVisitor +javax.lang.model.type.TypeMirror and javax.lang.model.type.TypeVisitor +``` + +## 11. 空对象模式 + +使用什么都不做的空对象来替代 NULL。 + +# 三、结构型 + +## 1. 适配器 + +把一个类接口转换成另一个用户需要的接口。 + +```java +java.util.Arrays#asList() +javax.swing.JTable(TableModel) +java.io.InputStreamReader(InputStream) +java.io.OutputStreamWriter(OutputStream) +javax.xml.bind.annotation.adapters.XmlAdapter#marshal() +javax.xml.bind.annotation.adapters.XmlAdapter#unmarshal() +``` + +## 2. 桥接模式 + +将抽象与实现分离开来，使它们可以独立变化。 + +```java +AWT (It provides an abstraction layer which maps onto the native OS the windowing support.) +JDBC +``` + +## 3. 组合模式 + +将对象组合成树形结构来表示整理-部分层次关系，允许用户以相同的方式处理单独对象和组合对象。 + +```java +javax.swing.JComponent#add(Component) +java.awt.Container#add(Component) +java.util.Map#putAll(Map) +java.util.List#addAll(Collection) +java.util.Set#addAll(Collection) +``` + +## 4. 装饰者模式 + +为对象动态添加功能。 + +```java +java.io.BufferedInputStream(InputStream) +java.io.DataInputStream(InputStream) +java.io.BufferedOutputStream(OutputStream) +java.util.zip.ZipOutputStream(OutputStream) +java.util.Collections#checked[List|Map|Set|SortedSet|SortedMap]() +``` + +## 5. 蝇量模式 + +利用共享的方式来支持大量的对象，这些对象一部分内部状态是相同的，而另一份状态可以变化。 + +Java 利用缓存来加速大量小对象的访问时间。 + +```java +java.lang.Integer#valueOf(int) +java.lang.Boolean#valueOf(boolean) +java.lang.Byte#valueOf(byte) +java.lang.Character#valueOf(char) +``` + +## 6. 动态代理 + +提供一个占位符来控制对象的访问。 + +代理可以是一些轻量级的对象，它控制着对重量级对象的访问，只有在真正实例化这些重量级对象时才会去实例化它。 + +```java +java.lang.reflect.Proxy +RMI +``` + +# 参考资料 + +- [The breakdown of design patterns in JDK](http://www.programering.com/a/MTNxAzMwATY.html) +- [Design Patterns](http://www.oodesign.com/) + + diff --git a/notes/Java IO.md b/notes/Java IO.md new file mode 100644 index 00000000..1c1e4e1b --- /dev/null +++ b/notes/Java IO.md @@ -0,0 +1,404 @@ + +* [一、概览](#一概览) +* [二、磁盘操作](#二磁盘操作) +* [三、字节操作](#三字节操作) +* [四、字符操作](#四字符操作) +* [五、对象操作](#五对象操作) +* [六、网络操作](#六网络操作) + * [InetAddress](#inetaddress) + * [URL](#url) + * [Sockets](#sockets) + * [Datagram](#datagram) +* [七、NIO](#七nio) + * [流与块](#流与块) + * [通道与缓冲区](#通道与缓冲区) + * [缓冲区状态变量](#缓冲区状态变量) + * [文件 NIO 实例](#文件-nio-实例) + * [套接字 NIO 实例](#套接字-nio-实例) + * [内存映射文件](#内存映射文件) + * [对比](#对比) +* [八、参考资料](#八参考资料) + + + +# 一、概览 + +Java 的 I/O 大概可以分成以下几类： + +1. 磁盘操作：File +2. 字节操作：InputStream 和 OutputStream +3. 字符操作：Reader 和 Writer +4. 对象操作：Serializable +5. 网络操作：Socket +6. 新的输入/输出：NIO + +# 二、磁盘操作 + +File 类可以用于表示文件和目录，但是它只用于表示文件的信息，而不表示文件的内容。 + +# 三、字节操作 + +

+ +Java I/O 使用了装饰者模式来实现。以 InputStream 为例，InputStream 是抽象组件，FileInputStream 是 InputStream 的子类，属于具体组件，提供了字节流的输入操作。FilterInputStream 属于抽象装饰者，装饰者用于装饰组件，为组件提供额外的功能，例如 BufferedInputStream 为 FileInputStream 提供缓存的功能。 + +实例化一个具有缓存功能的字节流对象时，只需要在 FileInputStream 对象上再套一层 BufferedInputStream 对象即可。 + +```java +BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file)); +``` + +DataInputStream 装饰者提供了对更多数据类型进行输入的操作，比如 int、double 等基本类型。 + +批量读入文件内容到字节数组： + +```java +byte[] buf = new byte[20*1024]; +int bytes = 0; +// 最多读取 buf.length 个字节，返回的是实际读取的个数，返回 -1 的时候表示读到 eof，即文件尾 +while((bytes = in.read(buf, 0 , buf.length)) != -1) { + // ... +} +``` + +# 四、字符操作 + +不管是磁盘还是网络传输，最小的存储单元都是字节，而不是字符，所以 I/O 操作的都是字节而不是字符。但是在程序中操作的通常是字符形式的数据，因此需要提供对字符进行操作的方法。 + +InputStreamReader 实现从文本文件的字节流解码成字符流；OutputStreamWriter 实现字符流编码成为文本文件的字节流。它们继承自 Reader 和 Writer。 + +编码就是把字符转换为字节，而解码是把字节重新组合成字符。 + +```java +byte[] bytes = str.getBytes(encoding); // 编码 +String str = new String(bytes, encoding)； // 解码 +``` + +GBK 编码中，中文占 2 个字节，英文占 1 个字节；UTF-8 编码中，中文占 3 个字节，英文占 1 个字节；Java 使用双字节编码 UTF-16be，中文和英文都占 2 个字节。 + +如果编码和解码过程使用不同的编码方式那么就出现了乱码。 + +# 五、对象操作 + +序列化就是将一个对象转换成字节序列，方便存储和传输。 + +序列化：ObjectOutputStream.writeObject() + +反序列化：ObjectInputStream.readObject() + +序列化的类需要实现 Serializable 接口，它只是一个标准，没有任何方法需要实现。 + +transient 关键字可以使一些属性不会被序列化。 + +**ArrayList 序列化和反序列化的实现** ：ArrayList 中存储数据的数组是用 transient 修饰的，因为这个数组是动态扩展的，并不是所有的空间都被使用，因此就不需要所有的内容都被序列化。通过重写序列化和反序列化方法，使得可以只序列化数组中有内容的那部分数据。 + +```java +private transient Object[] elementData; +``` + +# 六、网络操作 + +Java 中的网络支持： + +1. InetAddress：用于表示网络上的硬件资源，即 IP 地址； +2. URL：统一资源定位符，通过 URL 可以直接读取或者写入网络上的数据； +3. Sockets：使用 TCP 协议实现网络通信； +4. Datagram：使用 UDP 协议实现网络通信。 + +## InetAddress + +没有公有构造函数，只能通过静态方法来创建实例。 + +```java +InetAddress.getByName(String host); +InetAddress.getByAddress(byte[] addr); +``` + +## URL + +可以直接从 URL 中读取字节流数据 + +```java +URL url = new URL("http://www.baidu.com"); +InputStream is = url.openStream(); // 字节流 +InputStreamReader isr = new InputStreamReader(is, "utf-8"); // 字符流 +BufferedReader br = new BufferedReader(isr); +String line = br.readLine(); +while (line != null) { + System.out.println(line); + line = br.readLine(); +} +br.close(); +isr.close(); +is.close(); +``` + +## Sockets + +- ServerSocket：服务器端类 +- Socket：客户端类 +- 服务器和客户端通过 InputStream 和 OutputStream 进行输入输出。 + +

+ +## Datagram + +- DatagramPacket：数据包类 +- DatagramSocket：通信类 + +# 七、NIO + +新的输入/输出 (NIO) 库是在 JDK 1.4 中引入的。NIO 弥补了原来的 I/O 的不足，它在标准 Java 代码中提供了高速的、面向块的 I/O。 + +## 流与块 + +I/O 与 NIO 最重要的区别是数据打包和传输的方式，I/O 以流的方式处理数据，而 NIO 以块的方式处理数据。 + +面向流的 I/O 一次处理一个字节数据，一个输入流产生一个字节数据，一个输出流消费一个字节数据。为流式数据创建过滤器非常容易，链接几个过滤器，以便每个过滤器只负责单个复杂处理机制的一部分，这样也是相对简单的。不利的一面是，面向流的 I/O 通常相当慢。 + +一个面向块的 I/O 系统以块的形式处理数据，一次处理数据块。按块处理数据比按流处理数据要快得多。但是面向块的 I/O 缺少一些面向流的 I/O 所具有的优雅性和简单性。 + +I/O 包和 NIO 已经很好地集成了，java.io.\* 已经以 NIO 为基础重新实现了，所以现在它可以利用 NIO 的一些特性。例如，java.io.\* 包中的一些类包含以块的形式读写数据的方法，这使得即使在面向流的系统中，处理速度也会更快。 + +## 通道与缓冲区 + +### 1. 通道 + +通道 Channel 是对原 I/O 包中的流的模拟，可以通过它读取和写入数据。 + +通道与流的不同之处在于，流只能在一个方向上移动，(一个流必须是 InputStream 或者 OutputStream 的子类)，而通道是双向的，可以用于读、写或者同时用于读写。 + +通道包括以下类型： + +- FileChannel：从文件中读写数据； +- DatagramChannel：通过 UDP 读写网络中数据； +- SocketChannel：通过 TCP 读写网络中数据； +- ServerSocketChannel：可以监听新进来的 TCP 连接，对每一个新进来的连接都会创建一个 SocketChannel。 + +### 2. 缓冲区 + +发送给一个通道的所有对象都必须首先放到缓冲区中，同样地，从通道中读取的任何数据都要读到缓冲区中。也就是说，不会直接对通道进行读写数据，而是要先经过缓冲区。 + +缓冲区实质上是一个数组，但它不仅仅是一个数组。缓冲区提供了对数据的结构化访问，而且还可以跟踪系统的读/写进程。 + +缓冲区包括以下类型： + +- ByteBuffer +- CharBuffer +- ShortBuffer +- IntBuffer +- LongBuffer +- FloatBuffer +- DoubleBuffer + +## 缓冲区状态变量 + +- capacity：最大容量； +- position：当前已经读写的字节数； +- limit：还可以读写的字节数。 + +状态变量的改变过程举例： + +① 新建一个大小为 8 个字节的缓冲区，此时 position 为 0，而 limit = capacity = 9。capacity 变量不会改变，下面的讨论会忽略它。 + +

+ +② 从输入通道中读取 3 个字节数据写入缓冲区中，此时 position 移动设为 3，limit 保持不变。 + +

+ +③ 以下图例为已经从输入通道读取了 5 个字节数据写入缓冲区中。在将缓冲区的数据写到输出通道之前，需要先调用 flip() 方法，这个方法将 limit 设置为当前 position，并将 position 设置为 0。 + +

+ +④ 从缓冲区中取 4 个字节到输出缓冲中，此时 position 设为 4。 + +

+ +⑤ 最后需要调用 clear() 方法来清空缓冲区，此时 position 和 limit 都被设置为最初位置。 + +

+ +## 文件 NIO 实例 + +① 为要读取的文件创建 FileInputStream，之后通过 FileInputStream 获取输入 FileChannel； + +```java +FileInputStream fin = new FileInputStream("readandshow.txt"); +FileChannel fic = fin.getChannel(); +``` + +② 创建一个容量为 1024 的 Buffer； + +```java +ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024); +``` + +③ 将数据从输入 FileChannel 写入到 Buffer 中，如果没有数据的话，read() 方法会返回 -1； + +```java +int r = fcin.read(buffer); +if (r == -1) { + break; +} +``` + +④ 为要写入的文件创建 FileOutputStream，之后通过 FileOutputStream 获取输出 FileChannel + +```java +FileOutputStream fout = new FileOutputStream("writesomebytes.txt"); +FileChannel foc = fout.getChannel(); +``` + +⑤ 调用 flip() 切换读写 + +```java +buffer.flip(); +``` + +⑥ 把 Buffer 中的数据读取到输出 FileChannel 中 + +```java +foc.write(buffer); +``` + +⑦ 最后调用 clear() 重置缓冲区 + +```java +buffer.clear(); +``` + +## 套接字 NIO 实例 + +### 1. ServerSocketChannel + +每一个监听端口都需要有一个 ServerSocketChannel 用来监听连接。 + +```java +ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open(); +ssc.configureBlocking(false); // 设置为非阻塞 + +ServerSocket ss = ssc.socket(); +InetSocketAddress address = new InetSocketAddress(ports[i]); +ss.bind(address); // 绑定端口号 +``` + +### 2. Selectors + +异步 I/O 通过 Selector 注册对特定 I/O 事件的兴趣 ― 可读的数据的到达、新的套接字连接等等，在发生这样的事件时，系统将会发送通知。 + +创建 Selectors 之后，就可以对不同的通道对象调用 register() 方法。register() 的第一个参数总是这个 Selector。第二个参数是 OP_ACCEPT，这里它指定我们想要监听 ACCEPT 事件，也就是在新的连接建立时所发生的事件。 + +SelectionKey 代表这个通道在此 Selector 上的这个注册。当某个 Selector 通知您某个传入事件时，它是通过提供对应于该事件的 SelectionKey 来进行的。SelectionKey 还可以用于取消通道的注册。 + +```java +Selector selector = Selector.open(); +SelectionKey key = ssc.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT); +``` + +### 3. 主循环 + +首先，我们调用 Selector 的 select() 方法。这个方法会阻塞，直到至少有一个已注册的事件发生。当一个或者更多的事件发生时，select() 方法将返回所发生的事件的数量。 + +接下来，我们调用 Selector 的 selectedKeys() 方法，它返回发生了事件的 SelectionKey 对象的一个集合。 + +我们通过迭代 SelectionKeys 并依次处理每个 SelectionKey 来处理事件。对于每一个 SelectionKey，您必须确定发生的是什么 I/O 事件，以及这个事件影响哪些 I/O 对象。 + +```java +int num = selector.select(); + +Set selectedKeys = selector.selectedKeys(); +Iterator it = selectedKeys.iterator(); + +while (it.hasNext()) { + SelectionKey key = (SelectionKey)it.next(); + // ... deal with I/O event ... +} +``` + +### 4. 监听新连接 + +程序执行到这里，我们仅注册了 ServerSocketChannel，并且仅注册它们“接收”事件。为确认这一点，我们对 SelectionKey 调用 readyOps() 方法，并检查发生了什么类型的事件： + +```java +if ((key.readyOps() & SelectionKey.OP_ACCEPT) + == SelectionKey.OP_ACCEPT) { + // Accept the new connection + // ... +} +``` + +可以肯定地说，readOps() 方法告诉我们该事件是新的连接。 + +### 5. 接受新的连接 + +因为我们知道这个服务器套接字上有一个传入连接在等待，所以可以安全地接受它；也就是说，不用担心 accept() 操作会阻塞： + +```java +ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel)key.channel(); +SocketChannel sc = ssc.accept(); +``` + +下一步是将新连接的 SocketChannel 配置为非阻塞的。而且由于接受这个连接的目的是为了读取来自套接字的数据，所以我们还必须将 SocketChannel 注册到 Selector 上，如下所示： + +```java +sc.configureBlocking(false); +SelectionKey newKey = sc.register(selector, SelectionKey.OP_READ); +``` + +注意我们使用 register() 的 OP_READ 参数，将 SocketChannel 注册用于读取而不是接受新连接。 + +### 6. 删除处理过的 SelectionKey + +在处理 SelectionKey 之后，我们几乎可以返回主循环了。但是我们必须首先将处理过的 SelectionKey 从选定的键集合中删除。如果我们没有删除处理过的键，那么它仍然会在主集合中以一个激活的键出现，这会导致我们尝试再次处理它。我们调用迭代器的 remove() 方法来删除处理过的 SelectionKey： + +```java +it.remove(); +``` + +现在我们可以返回主循环并接受从一个套接字中传入的数据 (或者一个传入的 I/O 事件) 了。 + +### 7. 传入的 I/O + +当来自一个套接字的数据到达时，它会触发一个 I/O 事件。这会导致在主循环中调用 Selector.select()，并返回一个或者多个 I/O 事件。这一次， SelectionKey 将被标记为 OP_READ 事件，如下所示： + +```java +} else if ((key.readyOps() & SelectionKey.OP_READ) + == SelectionKey.OP_READ) { + // Read the data + SocketChannel sc = (SocketChannel)key.channel(); + // ... +} +``` + +## 内存映射文件 + +内存映射文件 I/O 是一种读和写文件数据的方法，它可以比常规的基于流或者基于通道的 I/O 快得多。 + +只有文件中实际读取或者写入的部分才会映射到内存中。 + +现代操作系统一般会根据需要将文件的部分映射为内存的部分，从而实现文件系统。Java 内存映射机制只不过是在底层操作系统中可以采用这种机制时，提供了对该机制的访问。 + +向内存映射文件写入可能是危险的，仅只是改变数组的单个元素这样的简单操作，就可能会直接修改磁盘上的文件。修改数据与将数据保存到磁盘是没有分开的。 + +下面代码行将文件的前 1024 个字节映射到内存中，map() 方法返回一个 MappedByteBuffer，它是 ByteBuffer 的子类。因此，您可以像使用其他任何 ByteBuffer 一样使用新映射的缓冲区，操作系统会在需要时负责执行映射。 + +```java +MappedByteBuffer mbb = fc.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, 1024); +``` + +## 对比 + +NIO 与普通 I/O 的区别主要有以下两点： + +- NIO 是非阻塞的。应当注意，FileChannel 不能切换到非阻塞模式，套接字 Channel 可以。 +- NIO 面向块，I/O 面向流。 + +# 八、参考资料 + +- Eckel B, 埃克尔, 昊鹏, 等. Java 编程思想 [M]. 机械工业出版社, 2002. +- [IBM: NIO 入门](https://www.ibm.com/developerworks/cn/education/java/j-nio/j-nio.html) +- [深入分析 Java I/O 的工作机制](https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-javaio/index.html) +- [NIO 与传统 IO 的区别](http://blog.csdn.net/shimiso/article/details/24990499) +- [Decorator Design Pattern](http://stg-tud.github.io/sedc/Lecture/ws13-14/5.3-Decorator.html#mode=document) +- [Socket Multicast](http://labojava.blogspot.com/2012/12/socket-multicast.html) diff --git a/notes/Java 基础.md b/notes/Java 基础.md new file mode 100644 index 00000000..6cc8a936 --- /dev/null +++ b/notes/Java 基础.md @@ -0,0 +1,632 @@ + +* [一、关键字](#一关键字) + * [final](#final) + * [static](#static) +* [二、Object 通用方法](#二object-通用方法) + * [概览](#概览) + * [clone()](#clone) + * [equals()](#equals) +* [四、继承](#四继承) + * [访问权限](#访问权限) + * [抽象类与接口](#抽象类与接口) + * [super](#super) + * [重载与重写](#重载与重写) +* [五、String](#五string) + * [String, StringBuffer and StringBuilder](#string,-stringbuffer-and-stringbuilder) + * [String 不可变的原因](#string-不可变的原因) + * [String.intern()](#stringintern) +* [六、基本类型与运算](#六基本类型与运算) + * [包装类型](#包装类型) + * [switch](#switch) +* [七、反射](#七反射) +* [八、异常](#八异常) +* [九、泛型](#九泛型) +* [十、注解](#十注解) +* [十一、特性](#十一特性) + * [面向对象三大特性](#面向对象三大特性) + * [Java 各版本的新特性](#java-各版本的新特性) + * [Java 与 C++ 的区别](#java-与-c++-的区别) + * [JRE or JDK](#jre-or-jdk) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、关键字 + +## final + +**1. 数据** + +声明数据为常量，可以是编译时常量，也可以是在运行时被初始化后不能被改变的常量。 + +- 对于基本类型，final 使数值不变； +- 对于引用类型，final 使引用不变，也就不能引用其它对象，但是被引用的对象本身是可以修改的。 + +```java +final int x = 1; +x = 2; // cannot assign value to final variable 'x' +final A y = new A(); +y.a = 1; +``` + +**2. 方法**
+ +声明方法不能被子类覆盖。 + +private 方法隐式地被指定为 final，如果在子类中定义的方法和基类中的一个 private 方法签名相同，此时子类的方法不是覆盖基类方法，而是重载了。 + +**3. 类** + +声明类不允许被继承。 + +## static + +**1. 静态变量** + +静态变量在内存中只存在一份，只在类第一次实例化时初始化一次。 + +- 静态变量：类所有的实例都共享静态变量，可以直接通过类名来访问它； +- 实例变量：每创建一个实例就会产生一个实例变量，它与该实例同生共死。 + +```java +public class A { + private int x; // 实例变量 + public static int y; // 静态变量 +} +``` + +**2. 静态方法** + +静态方法在类加载的时候就存在了，它不依赖于任何实例，所以 static 方法必须实现，也就是说它不能是抽象方法（abstract）。 + +**3. 静态语句块** + +静态语句块和静态变量一样在类第一次实例化时运行一次。 + +**4. 初始化顺序** + +静态数据优先于其它数据的初始化，静态变量和静态语句块哪个先运行取决于它们在代码中的顺序。 + +```java +public static String staticField = "静态变量"; +``` + +```java +static { + System.out.println("静态语句块"); +} +``` + +实例变量和普通语句块的初始化在静态变量和静态语句块初始化结束之后。 + +```java +public String field = "实例变量"; +``` + +```java +{ + System.out.println("普通语句块"); +} +``` + +最后才是构造函数中的数据进行初始化 + +```java +public InitialOrderTest() { + System.out.println("构造函数"); +} +``` + +存在继承的情况下，初始化顺序为： + +1. 父类（静态变量、静态语句块块） +2. 子类（静态变量、静态语句块） +3. 父类（实例变量、普通语句块） +4. 父类（构造函数） +5. 子类（实例变量、普通语句块） +6. 子类（构造函数） + +# 二、Object 通用方法 + +## 概览 + +```java +public final native Class getClass() + +public native int hashCode() + +public boolean equals(Object obj) + +protected native Object clone() throws CloneNotSupportedException + +public String toString() + +public final native void notify() + +public final native void notifyAll() + +public final native void wait(long timeout) throws InterruptedException + +public final void wait(long timeout, int nanos) throws InterruptedException + +public final void wait() throws InterruptedException + +protected void finalize() throws Throwable {} +``` + +## clone() + +**1. cloneable** + +clone() 是 Object 的受保护方法，这意味着，如果一个类不显式去重载 clone() 就没有这个方法。 + +```java +public class CloneTest { + private int a; + private int b; +} +``` + +```java +CloneTest x = new CloneTest(); +CloneTest y = x.clone(); // 'clone()' has protected access in 'java.lang.Object' +``` + +接下来重载 Object 的 clone() 得到以下实现： + +```java +public class CloneTest{ + private int a; + private int b; + + @Override + protected Object clone() throws CloneNotSupportedException { + return super.clone(); + } +} +``` + +```java +CloneTest x = new CloneTest(); +try { + CloneTest y = (CloneTest) x.clone(); +} catch (CloneNotSupportedException e) { + e.printStackTrace(); +} +``` + +```html +java.lang.CloneNotSupportedException: CloneTest +``` + +以上抛出了 CloneNotSupportedException，这是因为 CloneTest 没有实现 Cloneable 接口。应该注意的是，clone() 方法并不是 Cloneable 接口的方法，而是 Object 的一个 protected 方法。Cloneable 接口只是规定，如果一个类没有实现 Cloneable 接口又调用了 clone() 方法，就会抛出 CloneNotSupportedException。 + +**2. 深拷贝与浅拷贝** + +

+ +- 浅拷贝：拷贝对象和原对象的引用类型引用同一个对象； +- 深拷贝：引用不同对象。 + +实现深拷贝的方法： + +- [Defensive copying](http://www.javapractices.com/topic/TopicAction.do?Id=15) +- [copy constructors](http://www.javapractices.com/topic/TopicAction.do?Id=12) +- [static factory methods](http://www.javapractices.com/topic/TopicAction.do?Id=21). + +> [How do I copy an object in Java?](https://stackoverflow.com/questions/869033/how-do-i-copy-an-object-in-java) + +## equals() + +**1. == 与 equals() 区别** + +- 对于基本类型，== 判断两个值是否相等，基本类型没有 equals() 方法。 +- 对于引用类型，== 判断两个引用是否引用同一个对象，而 equals() 判断引用的对象是否等价。 + +**2. 等价性** + +> [散列](https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/Java%20%E5%AE%B9%E5%99%A8.md#%E4%B8%89%E6%95%A3%E5%88%977) + +# 四、继承 + +## 访问权限 + +Java 中有三个访问权限修饰符：private、protected 以及 public，如果不加访问修饰符，表示包级可见。 + +可以对类或类中的成员（字段以及方法）加上访问修饰符。 + +- 成员可见表示其它类可该类的对象访问到该成员； +- 类可见表示其它类可以用这个类创建对象。 + +在理解类的可见性时，可以把类当做包中的一个成员，然后包表示一个类，那么就可以类比成员的可见性。 + +protected 用于修饰成员，表示在继承体系中成员对于子类可见。但是这个访问修饰符对于类没有意义，因为包没有继承体系。 + +> [浅析 Java 中的访问权限控制](http://www.importnew.com/18097.html) + +## 抽象类与接口 + +**1. 抽象类** + +抽象类和抽象方法都使用 abstract 进行声明。抽象类一般会包含抽象方法，抽象方法一定位于抽象类中。抽象类和普通类最大的区别是，抽象类不能被实例化，需要继承抽象类才能实例化其子类。 + +```java +public abstract class GenericServlet implements Servlet, ServletConfig, Serializable { + // abstract method + abstract void service(ServletRequest req, ServletResponse res); + + void init() { + // Its implementation + } + // other method related to Servlet +} +``` + +> [深入理解 abstract class 和 interface](https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/l-javainterface-abstract/) + +**2. 接口** + +接口是抽象类的延伸。Java 为了安全性而不支持多重继承，一个类只能有一个父类。但是接口不同，一个类可以同时实现多个接口，不管这些接口之间有没有关系，所以接口弥补不支持多重继承的缺陷。 + +```java +public interface Externalizable extends Serializable { + + void writeExternal(ObjectOutput out) throws IOException; + + void readExternal(ObjectInput in) throws IOException, ClassNotFoundException; +} +``` + +从 Java 8 开始，接口也可以拥有默认的方法实现，这是因为不支持默认方法的接口的维护成本太高了。在 Java 8 之前，如果一个接口想要添加新的方法，那么要修改所有实现了该接口的类。 + +```java +public interface InterfaceDefaultTest { + default void func() { + System.out.println("default method in interface!"); + } +} +``` + +**3. 比较** + +- 从设计层面上看，抽象类提供了一种 IS-A 关系，那么就必须满足里式替换原则，即子类对象必须能够替换掉所有父类对象。而接口更像是一种 LIKE-A 关系，它只是提供一种方法实现契约，并不要求子类和父类具有 IS-A 关系； +- 从使用上来看，一个类可以实现多个接口，但是不能继承多个抽象类。 + +**4. 使用选择** + +使用抽象类： + +- 需要在几个相关的类中共享代码； +- 需要能控制继承来的方法和字段的访问权限，而不是都为 public。 +- 需要继承非静态（non-static）和非常量（non-final）字段。 + +使用接口： + +- 需要让不相关的类都实现一个方法，例如不相关的类都可以实现 Compareable 接口中的 compareTo() 方法； +- 需要使用多重继承。 + +> [When to Use Abstract Class and Interface](https://dzone.com/articles/when-to-use-abstract-class-and-intreface) + +## super + +**1. 访问父类的成员** + +如果子类覆盖了父类的中某个方法的实现，可以通过使用 super 关键字来引用父类的方法实现。 + +```java +public class Superclass { + public void printMethod() { + System.out.println("Printed in Superclass."); + } +} +``` + +```java +public class Subclass extends Superclass { + // Overrides printMethod in Superclass + public void printMethod() { + super.printMethod(); + System.out.println("Printed in Subclass"); + } + + public static void main(String[] args) { + Subclass s = new Subclass(); + s.printMethod(); + } +} +``` + +**2. 访问父类的构造函数** + +可以使用 super() 函数访问父类的构造函数，从而完成一些初始化的工作。 + +```java +public MountainBike(int startHeight, int startCadence, int startSpeed, int startGear) { + super(startCadence, startSpeed, startGear); + seatHeight = startHeight; +} +``` + +> [Using the Keyword super](https://docs.oracle.com/javase/tutorial/java/IandI/super.html) + +## 重载与重写 + +- 重写存在于继承体系中，指子类实现了一个与父类在方法声明上完全相同的一个方法； + +- 重载即存在于继承体系中，也存在于同一个类中，指一个方法与已经存在的方法或者父类的方法名称上相同，但是参数类型、个数、顺序至少有一个不同。应该注意的是，返回值不同，其它都相同不算是重载。 + +# 五、String + +## String, StringBuffer and StringBuilder + +**1. 是否可变** + +- String 不可变 +- StringBuffer 和 StringBuilder 可变 + +**2. 是否线程安全** + +- String 不可变，因此是线程安全的 +- StringBuilder 不是线程安全的 +- StringBuffer 是线程安全的，内部使用 synchronized 来同步 + +> [String, StringBuffer, and StringBuilder](https://stackoverflow.com/questions/2971315/string-stringbuffer-and-stringbuilder) + +## String 不可变的原因 + +**1. 可以缓存 hash 值** + +因为 String 的 hash 值经常被使用，例如 String 用做 HashMap 等情况。不可变的特性可以使得 hash 值也不可变，因此只需要进行一次计算。 + +**2. String Pool 的需要** + +如果一个 String 对象已经被创建过了，那么就会从 String Pool 中取得引用。只有 String 是不可变的，才可能使用 String Pool。 + +

+ +**3. 安全性** + +String 经常作为参数，String 不可变性可以保证参数不可变。例如在作为网络连接参数的情况下如果 String 是可变的，那么在网络连接过程中，String 被改变，改变 String 对象的那一方以为现在连接的是其它主机，而实际情况却不一定是。 + +**4. 线程安全** + +String 不可变性天生具备线程安全，可以在多个线程中使用。 + +> [Why String is immutable in Java?](https://www.programcreek.com/2013/04/why-string-is-immutable-in-java/) + +## String.intern() + +使用 String.intern() 可以保证所有相同内容的字符串变量引用相同的内存对象。 + +> [揭开 String.intern() 那神秘的面纱](https://www.jianshu.com/p/95f516cb75ef) + +# 六、基本类型与运算 + +## 包装类型 + +八个基本类型：boolean/1 byte/8 char/16 short/16 int/32 float/32 long/64 double/64 + +基本类型都有对应的包装类型，基本类型与其对应的包装类型之间的赋值使用自动装箱与拆箱完成。 + +```java +Integer x = 2; // 装箱 +int y = x; // 拆箱 +``` + +new Integer(123) 与 Integer.valueOf(123) 的区别在于，Integer.valueOf(123) 可能会使用缓存对象，因此多次使用 Integer.valueOf(123) 会取得同一个对象的引用。 + +```java +public static void main(String[] args) { + Integer a = new Integer(1); + Integer b = new Integer(1); + System.out.println("a==b? " + (a == b)); + + Integer c = Integer.valueOf(1); + Integer d = Integer.valueOf(1); + System.out.println("c==d? " + (c == d)); +} +``` + +```html +a==b? false +c==d? true +``` + +valueOf() 方法的实现比较简单，就是先判断值是否在缓存池中，如果在的话就直接使用缓存池的内容。 + +```java +public static Integer valueOf(int i) { + final int offset = 128; + if (i >= -128 && i <= 127) { + return IntegerCache.cache[i + offset]; + } + return new Integer(i); +} +``` + +基本类型中可以使用缓存池的值如下： + +- boolean values true and false +- all byte values +- short values between -128 and 127 +- int values between -128 and 127 +- char in the range \u0000 to \u007F + +自动装箱过程编译器会调用 valueOf() 方法，因此多个 Integer 对象使用装箱来创建并且值相同，那么就会引用相同的对象。这样做很显然是为了节省内存开销。 + +```java +Integer x = 1; +Integer y = 1; +System.out.println(c == d); // true +``` + +> [Differences between new Integer(123), Integer.valueOf(123) and just 123 +](https://stackoverflow.com/questions/9030817/differences-between-new-integer123-integer-valueof123-and-just-123) + +## switch + +A switch works with the byte, short, char, and int primitive data types. It also works with enumerated types and a few special classes that "wrap" certain primitive types: Character, Byte, Short, and Integer. + +In the JDK 7 release, you can use a String object in the expression of a switch statement. + +switch 不支持 long，是因为 swicth 的设计初衷是为那些只需要对少数的几个值进行等值判断，如果值过于复杂，那么还是用 if 比较合适。 + +> [Why can't your switch statement data type be long, Java?](https://stackoverflow.com/questions/2676210/why-cant-your-switch-statement-data-type-be-long-java) + +switch 使用查找表的方式来实现，JVM 中使用的指令是 lookupswitch。 + +```java +public static void main(String... args) { + switch (1) { + case 1: + break; + case 2: + break; + } +} + +public static void main(java.lang.String[]); + Code: + Stack=1, Locals=1, Args_size=1 + 0: iconst_1 + 1: lookupswitch{ //2 + 1: 28; + 2: 31; + default: 31 } + 28: goto 31 + 31: return +``` + +> [How does Java's switch work under the hood?](https://stackoverflow.com/questions/12020048/how-does-javas-switch-work-under-the-hood) + +# 七、反射 + +每个类都有一个 **Class** 对象，包含了与类有关的信息。当编译一个新类时，会产生一个同名的 .class 文件，该文件内容保存着 Class 对象。 + +类加载相当于 Class 对象的加载。类在第一次使用时才动态加载到 JVM 中，可以使用 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver") 这种方式来控制类的加载，该方法会返回一个 Class 对象。 + +反射可以提供运行时的类信息，并且这个类可以在运行时才加载进来，甚至在编译时期该类的 .class 不存在也可以加载进来。 + +Class 和 java.lang.reflect 一起对反射提供了支持，java.lang.reflect 类库主要包含了以下三个类： + +1. **Field** ：可以使用 get() 和 set() 方法读取和修改 Field 对象关联的字段； +2. **Method** ：可以使用 invoke() 方法调用与 Method 对象关联的方法； +3. **Constructor** ：可以用 Constructor 创建新的对象。 + +IDE 使用反射机制获取类的信息，在使用一个类的对象时，能够把类的字段、方法和构造函数等信息列出来供用户选择。 + +> [深入解析 Java 反射（1）- 基础](http://www.sczyh30.com/posts/Java/java-reflection-1/) + +**Advantages of Using Reflection:** + +- **Extensibility Features** : An application may make use of external, user-defined classes by creating instances of extensibility objects using their fully-qualified names. +- **Class Browsers and Visual Development Environments** : A class browser needs to be able to enumerate the members of classes. Visual development environments can benefit from making use of type information available in reflection to aid the developer in writing correct code. +- **Debuggers and Test Tools** : Debuggers need to be able to examine private members on classes. Test harnesses can make use of reflection to systematically call a discoverable set APIs defined on a class, to insure a high level of code coverage in a test suite. + +**Drawbacks of Reflection:** + +Reflection is powerful, but should not be used indiscriminately. If it is possible to perform an operation without using reflection, then it is preferable to avoid using it. The following concerns should be kept in mind when accessing code via reflection. + +- **Performance Overhead** : Because reflection involves types that are dynamically resolved, certain Java virtual machine optimizations can not be performed. Consequently, reflective operations have slower performance than their non-reflective counterparts, and should be avoided in sections of code which are called frequently in performance-sensitive applications. +- **Security Restrictions** : Reflection requires a runtime permission which may not be present when running under a security manager. This is in an important consideration for code which has to run in a restricted security context, such as in an Applet. +- **Exposure of Internals** :Since reflection allows code to perform operations that would be illegal in non-reflective code, such as accessing private fields and methods, the use of reflection can result in unexpected side-effects, which may render code dysfunctional and may destroy portability. Reflective code breaks abstractions and therefore may change behavior with upgrades of the platform. + +> [Trail: The Reflection API](https://docs.oracle.com/javase/tutorial/reflect/index.html) + +# 八、异常 + +Throwable 可以用来表示任何可以作为异常抛出的类，分为两种： **Error** 和 **Exception**，其中 Error 用来表示 JVM 无法处理的错误（比如 java.lang.OutOfMemoryError）。 + +Exception 分为两种： + +1. **受检异常** ：需要用 try...catch... 语句捕获并进行处理，并且可以从异常中恢复； +2. **非受检异常** ：是程序运行时错误，例如除 0 会引发 Arithmetic Exception，此时程序奔溃并且无法恢复。 + +

+ +> - [Java 入门之异常处理](https://www.tianmaying.com/tutorial/Java-Exception) +> - [Java 异常的面试问题及答案 -Part 1](http://www.importnew.com/7383.html) + +# 九、泛型 + +```java +public class Box { + // T stands for "Type" + private T t; + public void set(T t) { this.t = t; } + public T get() { return t; } +} +``` + +> - [Java 泛型详解](https://www.ziwenxie.site/2017/03/01/java-generic/) +> - [10 道 Java 泛型面试题](https://cloud.tencent.com/developer/article/1033693) + +# 十、注解 + +Java 注解是附加在代码中的一些元信息，用于一些工具在编译、运行时进行解析和使用，起到说明、配置的功能。注解不会也不能影响代码的实际逻辑，仅仅起到辅助性的作用。 + +> [注解 Annotation 实现原理与自定义注解例子](https://www.cnblogs.com/acm-bingzi/p/javaAnnotation.html) + +# 十一、特性 + +## 面向对象三大特性 + +> [封装、继承、多态](https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/%E9%9D%A2%E5%90%91%E5%AF%B9%E8%B1%A1%E6%80%9D%E6%83%B3.md#%E5%B0%81%E8%A3%85%E7%BB%A7%E6%89%BF%E5%A4%9A%E6%80%81) + +## Java 各版本的新特性 + +**New highlights in Java SE 8** + +1. Lambda Expressions +2. Pipelines and Streams +3. Date and Time API +4. Default Methods +5. Type Annotations +6. Nashhorn JavaScript Engine +7. Concurrent Accumulators +8. Parallel operations +9. PermGen Error Removed + +**New highlights in Java SE 7** + +1. Strings in Switch Statement +2. Type Inference for Generic Instance Creation +3. Multiple Exception Handling +4. Support for Dynamic Languages +5. Try with Resources +6. Java nio Package +7. Binary Literals, Underscore in literals +8. Diamond Syntax + +> - [Difference between Java 1.8 and Java 1.7?](http://www.selfgrowth.com/articles/difference-between-java-18-and-java-17) +> - [Java 8 特性 ](http://www.importnew.com/19345.html) + +## Java 与 C++ 的区别 + +Java 是纯粹的面向对象语言，所有的对象都继承自 java.lang.Object，C++ 为了兼容 C 即支持面向对象也支持面向过程。 + +| Java | C++ | +| -- | -- | +| Java does not support pointers, templates, unions, operator overloading, structures etc. The Java language promoters initially said "No pointers!", but when many programmers questioned how you can work without pointers, the promoters began saying "Restricted pointers." Java supports what it calls "references". References act a lot like pointers in C++ languages but you cannot perform arithmetic on pointers in Java. References have types, and they're type-safe. These references cannot be interpreted as raw address and unsafe conversion is not allowed. | C++ supports structures, unions, templates, operator overloading, pointers and pointer arithmetic.| +| Java support automatic garbage collection. It does not support destructors as C++ does. | C++ support destructors, which is automatically invoked when the object is destroyed. | +| Java does not support conditional compilation and inclusion. | Conditional inclusion (#ifdef #ifndef type) is one of the main features of C++. | +| Java has built in support for threads. In Java, there is a `Thread` class that you inherit to create a new thread and override the `run()` method. | C++ has no built in support for threads. C++ relies on non-standard third-party libraries for thread support. | +| Java does not support default arguments. There is no scope resolution operator (::) in Java. The method definitions must always occur within a class, so there is no need for scope resolution there either. | C++ supports default arguments. C++ has scope resolution operator (::) which is used to to define a method outside a class and to access a global variable within from the scope where a local variable also exists with the same name. | +| There is no _goto_ statement in Java. The keywords `const` and `goto` are reserved, even though they are not used. | C++ has _goto_ statement. However, it is not considered good practice to use of _goto_ statement. | +| Java doesn't provide multiple inheritance, at least not in the same sense that C++ does. | C++ does support multiple inheritance. The keyword `virtual` is used to resolve ambiguities during multiple inheritance if there is any. | +| Exception handling in Java is different because there are no destructors. Also, in Java, try/catch must be defined if the function declares that it may throw an exception. | While in C++, you may not include the try/catch even if the function throws an exception. | +| Java has method overloading, but no operator overloading. The `String` class does use the `+` and `+=` operators to concatenate strings and `String`expressions use automatic type conversion, but that's a special built-in case. | C++ supports both method overloading and operator overloading. | +| Java has built-in support for documentation comments (`/** ... */`); therefore, Java source files can contain their own documentation, which is read by a separate tool usually `javadoc` and reformatted into HTML. This helps keeping documentation maintained in easy way. | C++ does not support documentation comments. | +| Java is interpreted for the most part and hence platform independent. | C++ generates object code and the same code may not run on different platforms. | + +> [What are the main differences between Java and C++?](http://cs-fundamentals.com/tech-interview/java/differences-between-java-and-cpp.php) + +## JRE or JDK + +- JRE is the JVM program, Java application need to run on JRE. +- JDK is a superset of JRE, JRE + tools for developing java programs. e.g, it provides the compiler "javac" + +# 参考资料 + +- Eckel B. Java 编程思想[M]. 机械工业出版社, 2002. +- Bloch J. Effective java[M]. Addison-Wesley Professional, 2017. diff --git a/notes/Java 容器.md b/notes/Java 容器.md new file mode 100644 index 00000000..2a05225b --- /dev/null +++ b/notes/Java 容器.md @@ -0,0 +1,768 @@ + +* [一、概览](#一概览) + * [Collection](#collection) + * [Map](#map) +* [二、容器中的设计模式](#二容器中的设计模式) + * [迭代器模式](#迭代器模式) + * [适配器模式](#适配器模式) +* [三、散列](#三散列) +* [四、源码分析](#四源码分析) + * [ArrayList](#arraylist) + * [Vector](#vector) + * [LinkedList](#linkedlist) + * [TreeMap](#treemap) + * [HashMap](#hashmap) + * [LinkedHashMap](#linkedhashmap) + * [ConcurrentHashMap - JDK 1.7](#concurrenthashmap---jdk-17) + * [ConcurrentHashMap - JDK 1.8](#concurrenthashmap---jdk-18) +* [五、参考资料](#五参考资料) + + + +# 一、概览 + +容器主要包括 Collection 和 Map 两种，Collection 又包含了 List、Set 以及 Queue。 + +## Collection + +

+ +### 1. Set + +- HashSet：基于哈希实现，支持快速查找，但不支持有序性操作，例如根据一个范围查找元素的操作。并且失去了元素的插入顺序信息，也就是说使用 Iterator 遍历 HashSet 得到的结果是不确定的。 + +- TreeSet：基于红黑树实现，支持有序性操作，但是查找效率不如 HashSet，HashSet 查找时间复杂度为 O(1)，TreeSet 则为 O(logn)； + +- LinkedHashSet：具有 HashSet 的查找效率，且内部使用链表维护元素的插入顺序。 + +### 2. List + +- ArrayList：基于动态数组实现，支持随机访问； + +- Vector：和 ArrayList 类似，但它是线程安全的； + +- LinkedList：基于双向循环链表实现，只能顺序访问，但是可以快速地在链表中间插入和删除元素。不仅如此，LinkedList 还可以用作栈、队列和双端队列。 + +### 3. Queue + +- LinkedList：可以用它来支持双向队列； + +- PriorityQueue 是基于堆结构实现，可以用它来实现优先级队列。 + +## Map + +

+ +- HashMap：基于哈希实现； + +- HashTable：和 HashMap 类似，但它是线程安全的，这意味着同一时刻多个线程可以同时写入 HashTable 并且不会导致数据不一致。它是遗留类，不应该去使用它。现在可以使用 ConcurrentHashMap 来支持线程安全，并且 ConcurrentHashMap 的效率会更高，因为 ConcurrentHashMap 引入了分段锁。 + +- LinkedHashMap：使用链表来维护元素的顺序，顺序为插入顺序或者最近最少使用（LRU）顺序。 + +- TreeMap：基于红黑树实现。 + +# 二、容器中的设计模式 + +## 迭代器模式 + +

+ +Collection 实现了 Iterable 接口，其中的 iterator() 方法能够产生一个 Iterator 对象，通过这个对象就可以迭代遍历 Collection 中的元素。 + +从 JDK 1.5 之后可以使用 foreach 方法来遍历实现了 Iterable 接口的聚合对象。 + +```java +List list = new ArrayList<>(); +list.add("a"); +list.add("b"); +for (String item : list) { + System.out.println(item); +} +``` + +> [迭代器模式](https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F.md#%E5%8D%81%E4%BA%8C%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E5%99%A8%E6%A8%A1%E5%BC%8F) + +## 适配器模式 + +java.util.Arrays#asList() 可以把数组类型转换为 List 类型。 + +```java +@SafeVarargs +public static List asList(T... a) +``` + +如果要将数组类型转换为 List 类型，应该注意的是参数列表为泛型的变长参数，因此不能使用基本类型数组作为参数，只能使用相应的包装类型数组。 + +```java +Integer[] arr = {1, 2, 3}; +List list = Arrays.asList(arr); +``` + +也可以使用以下方式生成 List。 + +```java +List list = Arrays.asList(1,2,3); +``` + +> [适配器模式](https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F.md#%E5%8D%81%E9%80%82%E9%85%8D%E5%99%A8%E6%A8%A1%E5%BC%8F) + +# 三、散列 + +hasCode() 返回散列值，使用的是对象的地址。 + +而 equals() 是用来判断两个对象是否相等的，相等的两个对象散列值一定要相同，但是散列值相同的两个对象不一定相等。 + +相等必须满足以下五个性质： + +**1. 自反性** + +```java +x.equals(x); // true +``` + +**2. 对称性** + +```java +x.equals(y) == y.equals(x) // true +``` + +**3. 传递性** + +```java +if(x.equals(y) && y.equals(z)) { + x.equals(z); // true; +} +``` + +**4. 一致性** + +多次调用 equals() 方法结果不变 + +```java +x.equals(y) == x.equals(y); // true +``` + +**5. 与 null 的比较** + +对任何不是 null 的对象 x 调用 x.equals(null) 结果都为 false + +```java +x.euqals(null); // false; +``` + +# 四、源码分析 + +建议先阅读 [算法-查找](https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/%E7%AE%97%E6%B3%95.md#%E6%9F%A5%E6%89%BE) 部分，对容器类源码的理解有很大帮助。 + +至于 ConcurrentHashMap 的理解，需要有并发方面的知识，建议先阅读：[Java 并发](https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/Java%20%E5%B9%B6%E5%8F%91.md) + +以下源码从 JDK 1.8 提取而来，下载地址：[JDK-Source-Code](https://github.com/CyC2018/JDK-Source-Code)。 + +## ArrayList + +[ArraList.java](https://github.com/CyC2018/JDK-Source-Code/tree/master/src/ArrayList.java) + +### 1. 概览 + +实现了 RandomAccess 接口，因此支持随机访问，这是理所当然的，因为 ArrayList 是基于数组实现的。 + +```java +public class ArrayList extends AbstractList + implements List, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable +``` + +基于数组实现，保存元素的数组使用 transient 修饰，该关键字声明数组默认不会被序列化。这是 ArrayList 具有动态扩容特性，因此保存元素的数组不一定都会被使用，那么就没必要全部进行序列化。ArrayList 重写了 writeObject() 和 readObject() 来控制只序列化数组中有元素填充那部分内容。 + +```java +transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access +``` + +数组的默认大小为 10。 + +```java +private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; +``` + +删除元素时需要调用 System.arraycopy() 对元素进行复制，因此删除操作成本很高。 + +```java +public E remove(int index) { + rangeCheck(index); + + modCount++; + E oldValue = elementData(index); + + int numMoved = size - index - 1; + if (numMoved > 0) + System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved); + elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work + + return oldValue; +} +``` + +添加元素时使用 ensureCapacity() 方法来保证容量足够，如果不够时，需要使用 grow() 方法进行扩容，使得新容量为旧容量的 1.5 倍（oldCapacity + (oldCapacity >> 1))。扩容操作需要把原数组整个复制到新数组中，因此最好在创建 ArrayList 对象时就指定大概的容量大小，减少扩容操作的次数。 + +```java +private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) { + modCount++; + + // overflow-conscious code + if (minCapacity - elementData.length > 0) + grow(minCapacity); +} + +private void grow(int minCapacity) { + // overflow-conscious code + int oldCapacity = elementData.length; + int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); + if (newCapacity - minCapacity < 0) + newCapacity = minCapacity; + if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) + newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); + // minCapacity is usually close to size, so this is a win: + elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); +} +``` + +### 2. Fail-Fast + +modCount 用来记录 ArrayList 结构发生变化的次数。结构发生变化是指添加或者删除至少一个元素的所有操作，或者是调整内部数组的大小，仅仅只是设置元素的值不算结构发生变化。 + +在进行序列化或者迭代等操作时，需要比较操作前后 modCount 是否改变，如果改变了需要抛出 ConcurrentModificationException。 + +```java +private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) + throws java.io.IOException{ + // Write out element count, and any hidden stuff + int expectedModCount = modCount; + s.defaultWriteObject(); + + // Write out size as capacity for behavioural compatibility with clone() + s.writeInt(size); + + // Write out all elements in the proper order. + for (int i=0; i()); 返回一个线程安全的 ArrayList，也可以使用 concurrent 并发包下的 CopyOnWriteArrayList 类； + +### 4. 和 LinkedList 的区别 + +- ArrayList 基于动态数组实现，LinkedList 基于双向循环链表实现； +- ArrayList 支持随机访问，LinkedList 不支持； +- LinkedList 在任意位置添加删除元素更快。 + +## Vector + +[Vector.java](https://github.com/CyC2018/JDK-Source-Code/tree/master/src/Vector.java) + +## LinkedList + +[LinkedList.java](https://github.com/CyC2018/JDK-Source-Code/tree/master/src/LinkedList.java) + +## TreeMap + +[TreeMap.java](https://github.com/CyC2018/JDK-Source-Code/tree/master/src/TreeMap.java) + +## HashMap + +[HashMap.java](https://github.com/CyC2018/JDK-Source-Code/tree/master/src/HashMap.java) + +### 1. 存储结构 + +使用拉链法来解决冲突，内部包含了一个 Entry 类型的数组 table，数组中的每个位置被当成一个桶。 + +```java +transient Entry[] table; +``` + +其中，Entry 就是存储数据的键值对，它包含了四个字段。从 next 字段我们可以看出 Entry 是一个链表，即每个桶会存放一个链表。 + +

+ +JDK 1.8 使用 Node 类型存储一个键值对，它依然继承自 Entry，因此可以按照上面的存储结构来理解。 + +需要注意的是，Key 类型为 final，这意味着它不可改变，因此每个桶的链表采用头插法实现，也就是说新节点需要只能在链表头部插入。 + +```java +static class Node implements Map.Entry { + final int hash; + final K key; + V value; + Node next; + + Node(int hash, K key, V value, Node next) { + this.hash = hash; + this.key = key; + this.value = value; + this.next = next; + } + + public final K getKey() { return key; } + public final V getValue() { return value; } + public final String toString() { return key + "=" + value; } + + public final int hashCode() { + return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); + } + + public final V setValue(V newValue) { + V oldValue = value; + value = newValue; + return oldValue; + } + + public final boolean equals(Object o) { + if (o == this) + return true; + if (o instanceof Map.Entry) { + Map.Entry e = (Map.Entry)o; + if (Objects.equals(key, e.getKey()) && + Objects.equals(value, e.getValue())) + return true; + } + return false; + } +} +``` + +### 2. 拉链法的工作原理 + +```java +HashMap map = new HashMap<>(); // 默认大小为 16 +map.put("sachin", 30); +map.put("vishal", 20); +map.put("vaibhav", 20); +``` + +- 计算 "sachin" 的 hashcode 为 115，使用除留余数法得到 115 % 16 = 3，因此 ("sachin", 30) 键值对放到第 3 个桶上。 +- 同样得到 ("vishal", 20) 和 ("vaibhav", 20) 都应该放到第 6 个桶上。("vishal", 20) 先放入， ("vaibhav", 20) 链接到 ("vishal", 20) 之后。 + +

+ +当进行查找时，需要分成两步进行，第一步是先根据 hashcode 计算出所在的桶，第二步是在链表上顺序查找。由于 table 是数组形式的，具有随机读取的特性，因此第一步的时间复杂度为 O(1)，而第二步需要在链表上顺序查找，时间复杂度显然和链表的长度成正比。 + +### 3. 链表转红黑树 + +应该注意到，从 JDK 1.8 开始，一个桶存储的链表长度大于 8 时会将链表转换为红黑树。 + +

+ +### 4. 扩容 + +因为从 JDK 1.8 开始引入了红黑树，因此扩容操作较为复杂，为了便于理解，以下内容使用 JDK 1.7 的内容。 + +设 HashMap 的 table 长度为 M，需要存储的键值对数量为 N，如果哈希函数满足均匀性的要求，那么每条链表的长度大约为 N/M，因此平均查找次数的数量级为 O(N/M)。 + +为了让查找的成本降低，应该尽可能使得 N/M 尽可能小，因此需要保证 M 尽可能大，可就是说 table 要尽可能大。HashMap 采用动态扩容来根据当前的 N 值来调整 M 值，使得空间效率和时间效率都能得到保证。 + +和扩容相关的参数主要有：capacity、size、threshold 和 load_factor。 + +| 参数 | 含义 | +| :--: | :-- | +| capacity | table 的容量大小，默认为 16，需要注意的是 capacity 必须保证为 2 的次方。| +| size | table 的实际使用量。 | +| threshold | size 的临界值，size 必须小于 threshold，如果大于等于，就必须进行扩容操作。 | +| load_factor | table 能够使用的比例，threshold = capacity * load_factor。| + +```java +static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; + +static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; + +static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; + +transient Entry[] table; + +transient int size; + +int threshold; + +final float loadFactor; + +transient int modCount; +``` + +从下面的添加元素代码中可以看出，当需要扩容时，令 capacity 为原来的两倍。 + +```java +void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { + Entry e = table[bucketIndex]; + table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); + if (size++ >= threshold) + resize(2 * table.length); +} +``` + +扩容使用 resize() 实现，需要注意的是，扩容操作同样需要把旧 table 的所有键值对重新插入新的 table 中，因此这一步是很费时的。 + +```java +void resize(int newCapacity) { + Entry[] oldTable = table; + int oldCapacity = oldTable.length; + if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { + threshold = Integer.MAX_VALUE; + return; + } + + Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; + transfer(newTable); + table = newTable; + threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); +} + +void transfer(Entry[] newTable) { + Entry[] src = table; + int newCapacity = newTable.length; + for (int j = 0; j < src.length; j++) { + Entry e = src[j]; + if (e != null) { + src[j] = null; + do { + Entry next = e.next; + int i = indexFor(e.hash, newCapacity); + e.next = newTable[i]; + newTable[i] = e; + e = next; + } while (e != null); + } + } +} +``` + +### 5. 确定桶下标 + +需要三步操作：计算 Key 的 hashCode、高位运算、除留余数法取模。 + +

+ +**（一）hashcode()** + +```java +public final int hashCode() { + return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); +} +``` + +**（二）高位运算** + +通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位，使得数组比较小时，也能保证高低位都参与到了哈希计算中。 + +```java +static final int hash(Object key) { + int h; + return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); +} +``` + +**（三）除留余数** + +令 x = 1<<4，即 x 为 2 的 4 次方，它具有以下性质： + +``` +x : 00010000 +x-1 : 00001111 +``` + +令一个数 y 与 x-1 做与运算，可以去除 y 位级表示的第 4 位及以上数： + +``` +y : 10110010 +x-1 : 00001111 +y&(x-1) : 00000010 +``` + +这个性质和 y 对 x 取模效果是一样的： + +``` +x : 00010000 +y : 10110010 +y%x : 00000010 +``` + +我们知道，位运算的代价比求模运算小的多，因此在进行这种计算时能用位运算的话能带来更高的性能。 + +拉链法需要使用除留余数法来得到桶下标，也就是需要进行以下计算：hash%capacity，如果能保证 capacity 为 2 的幂次方，那么就可以将这个操作转换位位运算。 + +以下操作在 Java 8 中没有，但是原理上相同。 + +```java +static int indexFor(int h, int length) { + return h & (length-1); +} +``` + +### 6. 扩容-重新计算桶下标 + +在进行扩容时，需要把 Node 重新放到对应的桶上。HashMap 使用了一个特殊的机制，可以降低重新计算桶下标的操作。 + +假设原数组长度 capacity 为 8，扩容之后 new capacity 为 16： + +```html +capacity : 00010000 +new capacity : 00100000 +``` + +对于一个 Key，它的 hashCode 如果在第 6 位上为 0，那么除留余数得到的结果和之前一样；如果为 1，那么得到的结果为原来的结果 + 8。 + +### 7. 扩容-计算数组容量 + +先考虑如何求一个数的补码，对于 10100000，它的补码为 11111111，可以使用以下方法得到： + +``` +mask |= mask >> 1 11000000 +mask |= mask >> 2 11110000 +mask |= mask >> 4 11111111 +``` + +如果最后令 mask+1，得到就是大于原始数字的最小的 2 次方。 + +以下是 HashMap 中计算一个大小所需要的数组容量的代码： + +```java +static final int tableSizeFor(int cap) { + int n = cap - 1; + n |= n >>> 1; + n |= n >>> 2; + n |= n >>> 4; + n |= n >>> 8; + n |= n >>> 16; + return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; +} +``` + +### 7. null 值 + +HashMap 允许有一个 Node 的 Key 为 null，该 Node 一定会放在第 0 个桶的位置，因为这个 Key 无法计算 hashCode()，因此只能规定一个桶让它存放。 + +### 8. 与 HashTable 的区别 + +- HashTable 是同步的，它使用了 synchronized 来进行同步。它也是线程安全的，多个线程可以共享同一个 HashTable。HashMap 不是同步的，但是可以使用 ConcurrentHashMap，它是 HashTable 的替代，而且比 HashTable 可扩展性更好。 +- HashMap 可以插入键为 null 的 Entry。 +- HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器，而 Hashtable 的 enumerator 迭代器不是 fail-fast 的。 +- 由于 Hashtable 是线程安全的也是 synchronized，所以在单线程环境下它比 HashMap 要慢。 +- HashMap 不能保证随着时间的推移 Map 中的元素次序是不变的。 + +## LinkedHashMap + +[LinkedHashMap.java](https://github.com/CyC2018/JDK-Source-Code/tree/master/src/HashMap.java) + +## ConcurrentHashMap - JDK 1.7 + +[ConcurrentHashMap.java](https://github.com/CyC2018/JDK-Source-Code/blob/master/src/1.7/ConcurrentHashMap.java) + +ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似，最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了了分段锁，每个分段锁维护着几个桶，多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶。 + +相比于 HashTable 和用同步包装器包装的 HashMap（Collections.synchronizedMap(new HashMap())），ConcurrentHashMap 拥有更高的并发性。在 HashTable 和由同步包装器包装的 HashMap 中，使用一个全局的锁来同步不同线程间的并发访问。同一时间点，只能有一个线程持有锁，也就是说在同一时间点，只能有一个线程能访问容器。这虽然保证多线程间的安全并发访问，但同时也导致对容器的访问变成串行化的了。 + +### 1. 存储结构 + +和 HashMap 类似。 + +```java +static final class HashEntry { + final int hash; + final K key; + volatile V value; + volatile HashEntry next; +} +``` + +继承自 ReentrantLock，每个 Segment 维护着多个 HashEntry。 + +```java +static final class Segment extends ReentrantLock implements Serializable { + + private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L; + + static final int MAX_SCAN_RETRIES = + Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1; + + transient volatile HashEntry[] table; + + transient int count; + + transient int modCount; + + transient int threshold; + + final float loadFactor; +} +``` + +```java +final Segment[] segments; +``` + +默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。 + +```java +static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16; +``` + +

+ +### 2. HashEntery 的不可变性 + +HashEntry 中的 key，hash，next 都声明为 final 型。这意味着，不能把节点添加到链接的中间和尾部，也不能在链接的中间和尾部删除节点。这个特性可以保证：在访问某个节点时，这个节点之后的链接不会被改变。这个特性可以大大降低处理链表时的复杂性。 + +同时，HashEntry 类的 value 域被声明为 Volatile 型，Java 的内存模型可以保证：某个写线程对 value 域的写入马上可以被后续的某个读线程 “看” 到。在 ConcurrentHashMap 中，不允许用 null 作为键和值，当读线程读到某个 HashEntry 的 value 域的值为 null 时，便知道产生了冲突——发生了重排序现象，需要加锁后重新读入这个 value 值。这些特性互相配合，使得读线程即使在不加锁状态下，也能正确访问 ConcurrentHashMap。 + +```java +final V remove(Object key, int hash, Object value) { + if (!tryLock()) + scanAndLock(key, hash); + V oldValue = null; + try { + HashEntry[] tab = table; + int index = (tab.length - 1) & hash; + HashEntry e = entryAt(tab, index); + HashEntry pred = null; + while (e != null) { + K k; + HashEntry next = e.next; + if ((k = e.key) == key || + (e.hash == hash && key.equals(k))) { + V v = e.value; + if (value == null || value == v || value.equals(v)) { + if (pred == null) + setEntryAt(tab, index, next); + else + pred.setNext(next); + ++modCount; + --count; + oldValue = v; + } + break; + } + pred = e; + e = next; + } + } finally { + unlock(); + } + return oldValue; +} +``` + +在以下链表中删除 C 节点，C 节点之后的所有节点都原样保留，C 节点之前的所有节点都被克隆到新的链表中，并且顺序被反转。可以注意到，在执行 remove 操作时，原始链表并没有被修改，也就是说，读线程不会受到执行 remove 操作的并发写线程的干扰。 + +

+ +

+ +除了 remove 操作，其它操作也类似。可以得出一个结论：写线程对某个链表的结构性修改不会影响其他的并发读线程对这个链表的遍历访问。 + +### 3. Volatile 变量 + +```java +static final class HashEntry { + final int hash; + final K key; + volatile V value; + volatile HashEntry next; +} +``` + +由于内存可见性问题，未正确同步的情况下，写线程写入的值可能并不为后续的读线程可见。 + +下面以写线程 M 和读线程 N 来说明 ConcurrentHashMap 如何协调读 / 写线程间的内存可见性问题。 + +

+ +假设线程 M 在写入了 volatile 型变量 count 后，线程 N 读取了这个 volatile 型变量 count。 + +根据 happens-before 关系法则中的程序次序法则，A appens-before 于 B，C happens-before D。 + +根据 Volatile 变量法则，B happens-before C。 + +根据传递性，连接上面三个 happens-before 关系得到：A appens-before 于 B； B appens-before C；C happens-before D。也就是说：写线程 M 对链表做的结构性修改，在读线程 N 读取了同一个 volatile 变量后，对线程 N 也是可见的了。 + +虽然线程 N 是在未加锁的情况下访问链表。Java 的内存模型可以保证：只要之前对链表做结构性修改操作的写线程 M 在退出写方法前写 volatile 型变量 count，读线程 N 在读取这个 volatile 型变量 count 后，就一定能 “看到” 这些修改。 + +ConcurrentHashMap 中，每个 Segment 都有一个变量 count。它用来统计 Segment 中的 HashEntry 的个数。这个变量被声明为 volatile。 + +```java +transient volatile int count; +``` + +所有不加锁读方法，在进入读方法时，首先都会去读这个 count 变量。比如下面的 get 方法： + +```java +V get(Object key, int hash) { + if(count != 0) { // 首先读 count 变量 + HashEntry e = getFirst(hash); + while(e != null) { + if(e.hash == hash && key.equals(e.key)) { + V v = e.value; + if(v != null) + return v; + // 如果读到 value 域为 null，说明发生了重排序，加锁后重新读取 + return readValueUnderLock(e); + } + e = e.next; + } + } + return null; +} +``` + +在 ConcurrentHashMap 中，所有执行写操作的方法（put, remove, clear），在对链表做结构性修改之后，在退出写方法前都会去写这个 count 变量。所有未加锁的读操作（get, contains, containsKey）在读方法中，都会首先去读取这个 count 变量。 + +根据 Java 内存模型，对 同一个 volatile 变量的写 / 读操作可以确保：写线程写入的值，能够被之后未加锁的读线程 “看到”。 + +这个特性和前面介绍的 HashEntry 对象的不变性相结合，使得在 ConcurrentHashMap 中，读线程在读取散列表时，基本不需要加锁就能成功获得需要的值。这两个特性相配合，不仅减少了请求同一个锁的频率（读操作一般不需要加锁就能够成功获得值），也减少了持有同一个锁的时间（只有读到 value 域的值为 null 时 ，读线程才需要加锁后重读）。 + +### 4. 小结 + +ConcurrentHashMap 的高并发性主要来自于三个方面： + +- 用分离锁实现多个线程间的更深层次的共享访问。 +- 用 HashEntery 对象的不变性来降低执行读操作的线程在遍历链表期间对加锁的需求。 +- 通过对同一个 Volatile 变量的写 / 读访问，协调不同线程间读 / 写操作的内存可见性。 + +## ConcurrentHashMap - JDK 1.8 + +[ConcurrentHashMap.java](https://github.com/CyC2018/JDK-Source-Code/blob/master/src/ConcurrentHashMap.java) + +

+ + +JDK 1.7 分段锁机制来实现并发更新操作，核心类为 Segment，它继承自重入锁 ReentrantLock。 + +

+ +JDK 1.8 的实现不是用了 Segment，Segment 属于重入锁 ReentrantLock。而是使用了内置锁 synchronized，主要是出于以下考虑： + +1. synchronized 的锁粒度更低； +2. synchronized 优化空间更大； +3. 在大量数据操作的情况下，ReentrantLock 会开销更多的内存。 + +并且 JDK 1.8 的实现也在链表过长时会转换为红黑树。 + +# 五、参考资料 + +- Eckel B. Java 编程思想 [M]. 机械工业出版社, 2002. +- [Java Collection Framework](https://www.w3resource.com/java-tutorial/java-collections.php) +- [Iterator 模式](https://openhome.cc/Gossip/DesignPattern/IteratorPattern.htm) +- [Java 8 系列之重新认识 HashMap](https://tech.meituan.com/java-hashmap.html) +- [What is difference between HashMap and Hashtable in Java?](http://javarevisited.blogspot.hk/2010/10/difference-between-hashmap-and.html) +- [Java 集合之 HashMap](http://www.zhangchangle.com/2018/02/07/Java%E9%9B%86%E5%90%88%E4%B9%8BHashMap/) +- [The principle of ConcurrentHashMap analysis](http://www.programering.com/a/MDO3QDNwATM.html) +- [探索 ConcurrentHashMap 高并发性的实现机制](https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/java-lo-concurrenthashmap/) +- [HashMap 相关面试题及其解答](https://www.jianshu.com/p/75adf47958a7) +- [Java 集合细节（二）：asList 的缺陷](http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-enhancement/java-thirtysix.html) + diff --git a/notes/Java 并发.md b/notes/Java 并发.md new file mode 100644 index 00000000..f7e64359 --- /dev/null +++ b/notes/Java 并发.md @@ -0,0 +1,792 @@ + +* [一、使用线程](#一使用线程) + * [实现 Runnable 接口](#实现-runnable-接口) + * [实现 Callable 接口](#实现-callable-接口) + * [继承 Thread 类](#继承-thread-类) + * [实现接口 VS 继承 Thread](#实现接口-vs-继承-thread) +* [二、基础线程机制](#二基础线程机制) + * [sleep()](#sleep) + * [yield()](#yield) + * [join()](#join) + * [deamon](#deamon) +* [三、结束线程](#三结束线程) + * [阻塞](#阻塞) + * [中断](#中断) +* [四、线程之间的协作](#四线程之间的协作) + * [同步与通信的概念理解](#同步与通信的概念理解) + * [线程同步](#线程同步) + * [线程通信](#线程通信) +* [五、线程状态转换](#五线程状态转换) +* [六、Executor](#六executor) +* [七、内存模型](#七内存模型) + * [主内存与工作内存](#主内存与工作内存) + * [内存模型三大特性](#内存模型三大特性) + * [先行发生原则](#先行发生原则) +* [八、线程安全](#八线程安全) + * [线程安全分类](#线程安全分类) + * [线程安全的实现方法](#线程安全的实现方法) + * [锁优化](#锁优化) +* [九、多线程开发良好的实践](#九多线程开发良好的实践) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、使用线程 + +有三种使用线程的方法： + +1. 实现 Runnable 接口； +2. 实现 Callable 接口； +3. 继承 Thread 类。 + +实现 Runnable 和 Callable 接口的类只能当做一个可以在线程中运行的任务，不是真正意义上的线程，因此最后还需要通过 Thread 来调用。可以说任务是通过线程驱动从而执行的。 + +## 实现 Runnable 接口 + +需要实现 run() 方法。 + +通过 Thread 调用 start() 方法来启动线程。 + +```java +public class MyRunnable implements Runnable { + public void run() { + // ... + } + public static void main(String[] args) { + MyRunnable instance = new MyRunnable(); + Tread thread = new Thread(instance); + thread.start(); + } +} +``` + +## 实现 Callable 接口 + +与 Runnable 相比，Callable 可以有返回值，返回值通过 FutureTask 进行封装。 + +```java +public class MyCallable implements Callable { + public Integer call() { + // ... + } + public static void main(String[] args) { + MyCallable mc = new MyCallable(); + FutureTask ft = new FutureTask<>(mc); + Thread thread = new Thread(ft); + thread.start(); + System.out.println(ft.get()); + } +} +``` + +## 继承 Thread 类 + +同样也是需要实现 run() 方法，并且最后也是调用 start() 方法来启动线程。 + +```java +public class MyThread extends Thread { + public void run() { + // ... + } + public static void main(String[] args) { + MyThread mt = new MyThread(); + mt.start(); + } +} +``` + +## 实现接口 VS 继承 Thread + +实现接口会更好一些，因为： + +1. Java 不支持多重继承，因此继承了 Thread 类就无法继承其它类，但是可以实现多个接口； +2. 类可能只要求可执行就行，继承整个 Thread 类开销会过大。 + + +# 二、基础线程机制 + +## sleep() + +Thread.sleep(millisec) 方法会休眠当前正在执行的线程，millisec 单位为毫秒。也可以使用 TimeUnit.TILLISECONDS.sleep(millisec)。 + +sleep() 可能会抛出 InterruptedException。因为异常不能跨线程传播回 main() 中，因此必须在本地进行处理。线程中抛出的其它异常也同样需要在本地进行处理。 + +```java +public void run() { + try { + // ... + Thread.sleep(1000); + // ... + } catch (InterruptedException e) { + System.err.println(e); + } +} +``` + +## yield() + +对静态方法 Thread.yield() 的调用声明了当前线程已经完成了生命周期中最重要的部分，可以切换给其它线程来执行。 + +```java +public void run() { + // ... + Thread.yield(); +} +``` + +## join() + +在线程中调用另一个线程的 join() 方法，会将当前线程挂起，直到目标线程结束。 + +可以加一个超时参数。 + +## deamon + +守护线程（deamon）是程序运行时在后台提供服务的线程，并不属于程序中不可或缺的部分。 + +当所有非后台线程结束时，程序也就终止，同时会杀死所有后台线程。 + +main() 属于非后台线程。 + +使用 setDaemon() 方法将一个线程设置为后台线程。 + +# 三、结束线程 + +## 阻塞 + +一个线程进入阻塞状态可能有以下原因： + +1. 调用 Thread.sleep() 使线程睡眠； +2. 调用 wait() 使线程挂起，直到线程得到 notify() 或 notifyAll() 消息（或者 java.util.concurrent 类库中等价的 signal() 或 signalAll() 消息； +3. 等待某个 I/O 的完成； +4. 试图在某个对象上调用其同步控制方法，但是对象锁不可用，因为另一个线程已经获得了这个锁。 + +**阻塞 睡眠 挂起** + +阻塞是一种状态，而睡眠和挂起是一种手段，通过睡眠和挂起可以让一个线程进入阻塞状态。 + +睡眠和挂起这两种手段的区别是，挂起手段会释放对象锁，而阻塞手段不会。 + +应该注意的是，睡眠和挂起都可以设置一个等待时间，超过等待时间之后，线程会退出阻塞状态。但是如果不为挂起设置等待时间，那么它只能等到通知的到来才能退出阻塞状态。 + +## 中断 + +使用中断机制即可终止阻塞的线程。 + +使用 **interrupt()** 方法来中断某个线程，它会设置线程的中断状态。Object.wait(), Thread.join() 和 Thread.sleep() 三种方法在收到中断请求的时候会清除中断状态，并抛出 InterruptedException。 + +应当捕获这个 InterruptedException 异常，从而做一些清理资源的操作。 + +**1. 不可中断的阻塞** + +不能中断 I/O 阻塞和 synchronized 锁阻塞。 + +**2. Executor 的中断操作** + +Executor 避免对 Thread 对象的直接操作，使用 shutdownNow() 方法来中断它里面的所有线程，shutdownNow() 方法会发送 interrupt() 调用给所有线程。 + +如果只想中断一个线程，那么使用 Executor 的 submit() 而不是 executor() 来启动线程，就可以持有线程的上下文。submit() 将返回一个泛型 Futrue，可以在它之上调用 cancel()，如果将 true 传递给 cancel()，那么它将会发送 interrupt() 调用给特定的线程。 + +**3. 检查中断** + +通过中断的方法来终止线程，需要线程进入阻塞状态才能终止。如果编写的 run() 方法循环条件为 true，但是该线程不发生阻塞，那么线程就永远无法终止。 + +interrupt() 方法会设置中断状态，可以通过 interrupted() 方法来检查中断状态，从而判断一个线程是否已经被中断。 + +interrupted() 方法在检查完中断状态之后会清除中断状态，这样做是为了确保一次中断操作只会产生一次影响。 + +# 四、线程之间的协作 + +## 同步与通信的概念理解 + +在操作系统中，有三个概念用来描述进程间的协作关系： + +1. 互斥：多个进程在同一时刻只有一个进程能进入临界区； +2. 同步：多个进程按一定顺序执行； +3. 通信：多个进程间的信息传递。 + +通信是一种手段，它可以用来实现同步。也就是说，通过在多个进程间传递信息，可以控制多个进程以一定顺序执行。 + +而同步又可以保证互斥。即进程按一定顺序执行，可以保证在同一时刻只有一个进程能访问临界资源。但是同步不止用来实现互斥，例如生成者消费者问题，生产者和消费者进程之间的同步不是用来控制对临界资源的访问。 + +总结起来就是：通信 -> 同步 -> 互斥。 + +进程和线程在一定程度上类似，也可以用这些概念来描述。 + +在 Java 语言中，这些概念描述有些差别： + +1. 同步：可以和操作系统的互斥等同； +2. 通信：可以和操作系统的同步等同。 + +很多时候这三个概念都会混在一起用，不同的文章有不同的解释，不能说哪个是对的哪个是错的，只要自己能理解就行。 + +## 线程同步 + +给定一个进程内的所有线程，都共享同一存储空间，这样有好处又有坏处。这些线程就可以共享数据，非常有用。不过，在两个线程同时修改某一资源时，这也会造成一些问题。Java 提供了同步机制，以控制对共享资源的互斥访问。 + +### 1. synchronized + +**同步一个方法** + +使多个线程不能同时访问该方法。 + +```java +public synchronized void func(String name) { + // ... +} +``` + +**同步一个代码块** + +```java +public void func(String name) { + synchronized(this) { + // ... + } +} +``` + +### 2. ReentrantLock + +可以使用 Lock 来对一个语句块进行同步。 + +```java +private Lock lock; +public int func(int value) { + try { + lock.lock(); + // ... + } finally { + lock.unlock(); + } +} +``` + +ReentrantLock 是 java.util.concurrent（J.U.C）包中的锁，相比于 synchronized，它多了一些高级功能： + +**等待可中断** + +当持有锁的线程长期不释放锁的时候，正在等待的线程可以选择放弃等待，改为处理其他事情，可中断特性对处理执行时间非常长的同步块很有帮助。 + +**可实现公平锁** + +公平锁是指多个线程在等待同一个锁时，必须按照申请锁的时间顺序来依次获得锁；而非公平锁则不保证这一点，在锁被释放时，任何一个等待锁的线程都有机会获得锁。synchronized 中的锁是非公平的，ReentrantLock 默认情况下也是非公平的，但可以通过带布尔值的构造函数要求使用公平锁。 + +**锁绑定多个条件** + +一个 ReentrantLock 对象可以同时绑定多个 Condition 对象，而在 synchronized 中，锁对象的 wait() 和 notify() 或 notifyAll() 方法可以实现一个隐含的条件，如果要和多于一个的条件关联的时候，就不得不额外地添加一个锁，而 ReentrantLock 则无须这样做，只需要多次调用 newCondition() 方法即可。 + +如果需要使用上述功能，选用 ReentrantLock 是一个很好的选择。从性能上来看，在新版本的 JDK 中对 synchronized 进行了很多优化，例如自旋锁等。目前来看它和 ReentrantLock 的性能基本持平了，因此性能因素不再是选择 ReentrantLock 的理由，而且 synchronized 有更大的优化空间，因此优先考虑 synchronized。 + +## 线程通信 + +### 1. wait() notify() notifyAll() + +它们都属于 Object 的一部分，而不属于 Thread。 + +wait() 会在等待时将线程挂起，而不是忙等待，并且只有在 notify() 或者 notifyAll() 到达时才唤醒。可以通过这种机制让一个线程阻塞，直到某种特定条件满足。 + +sleep() 和 yield() 并没有释放锁，但是 wait() 会释放锁。 + +只有在同步控制方法或同步控制块里才能调用 wait() 、notify() 和 notifyAll()。 + +```java +private boolean flag = false; + +public synchronized void after() { + while(flag == false) { + wait(); + // ... + } +} + +public synchronized void before() { + flag = true; + notifyAll(); +} +``` + +**wait() 和 sleep() 的区别** + +这两种方法都能将线程阻塞，一种是使用挂起的方式，一种使用睡眠的方式。 + +1. wait() 是 Object 类的方法，而 sleep() 是 Thread 的静态方法； +2. 挂起会释放锁，睡眠不会。 + +### 2. BlockingQueue + +java.util.concurrent.BlockingQueue 接口有以下阻塞队列的实现： + +- **FIFO 队列** ：LinkedBlockingQueue、ArrayListBlockingQueue（固定长度） +- **优先级队列** ：PriorityBlockingQueue + +提供了阻塞的 take() 和 put() 方法：如果队列为空 take() 将阻塞，直到队列中有内容；如果队列为满 put() 将阻塞，指到队列有空闲位置。 + +它们响应中断，当收到中断请求的时候会抛出 InterruptedException，从而提前结束阻塞状态。 + +是线程安全的。 + +**使用 BlockingQueue 实现生产者消费者问题** + +```java +// 生产者 +public class Producer implements Runnable { + private BlockingQueue queue; + + public Producer(BlockingQueue queue) { + this.queue = queue; + } + + @Override + public void run() { + System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is making product."); + String product = "Made By " + Thread.currentThread().getName(); + try { + queue.put(product); + } catch (InterruptedException e) { + e.printStackTrace(); + } + } +} +``` + +```java +// 消费者 +public class Consumer implements Runnable { + private BlockingQueue queue; + + public Consumer(BlockingQueue queue) { + this.queue = queue; + } + + @Override + public void run() { + try { + String product = queue.take(); + System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is consuming product." + "( " + product + " )"); + } catch (InterruptedException e) { + e.printStackTrace(); + } + } +} +``` + +```java +// 客户端 +public class Client { + public static void main(String[] args) { + BlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue<>(5); + for (int i = 0; i < 2; i++) { + new Thread(new Consumer(queue), "Consumer-" + i).start(); + } + for (int i = 0; i < 5; i++) { + // 只有两个 Product，因此只能消费两个，其它三个消费者被阻塞 + new Thread(new Producer(queue), "Producer-" + i).start(); + } + for (int i = 2; i < 5; i++) { + new Thread(new Consumer(queue), "Consumer-" + i).start(); + } + } +} +``` + +```html +// 运行结果 +Producer-0 is making product. +Consumer-0 is consuming product.( Made By Producer-0 ) +Producer-1 is making product. +Consumer-1 is consuming product.( Made By Producer-1 ) +Producer-2 is making product. +Producer-3 is making product. +Producer-4 is making product. +Consumer-2 is consuming product.( Made By Producer-2 ) +Consumer-3 is consuming product.( Made By Producer-3 ) +Consumer-4 is consuming product.( Made By Producer-4 ) +``` + +# 五、线程状态转换 + +

+ +1. 新建（New）：创建后尚未启动； +2. 可运行（Runnale）：可能正在运行，也可能正在等待 CPU 时间片； +3. 无限期等待（Waiting）：等待其它线程显示地唤醒，否则不会被分配 CPU 时间片； +4. 限期等待（Timed Waiting）：无需等待其它线程显示地唤醒，在一定时间之后会被系统自动唤醒； +5. 阻塞（Blocking）：等待获取一个排它锁，如果其线程释放了锁就会结束此状态； +6. 死亡（Terminated）：可以是线程结束任务之后自己结束，或者产生了异常而结束，中断机制就是使用了抛出中断异常的方式让一个阻塞的线程结束。 + +# 六、Executor + +Executor 管理多个异步任务的执行，而无需程序员显示地管理线程的生命周期。 + +主要有三种 Executor： + +1. CachedTreadPool：一个任务创建一个线程； +2. FixedThreadPool：所有任务只能使用固定大小的线程； +3. SingleThreadExecutor：相当于大小为 1 的 FixedThreadPool。 + +```java +ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool(); +for(int i = 0; i < 5; i++) { + exec.execute(new MyRunnable()); +} +``` + +# 七、内存模型 + +## 主内存与工作内存 + +对处理器上的寄存器进行读写的速度比内存快几个数量级，为了解决这种速度矛盾，在它们之间加入了高速缓存。 + +所有的变量都存储在主内存中，每个线程还有自己的工作内存，工作内存存储在高速缓存中，保存了被该线程使用到的变量的主内存副本拷贝，线程只能直接操作工作内存中的变量。 + +

+ +## 内存模型三大特性 + +### 1. 原子性 + +Java 内存模型允许虚拟机将没有被 volatile 修饰的 64 位数据（long，double）的读写操作划分为两次 32 位的操作来进行，也就是说对这部分数据的操作可以不具备原子性。 + +AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference 等特殊的原子性变量类提供了下面形式的原子性条件更新语句，使得比较和更新这两个操作能够不可分割地执行。 + +```java +boolean compareAndSet(expectedValue, updateValue); +``` + +AtomicInteger 使用举例： + +```java +private AtomicInteger ai = new AtomicInteger(0); + +public int next() { + return ai.addAndGet(2) +} +``` + +也可以使用 synchronized 同步操作来保证操作具备原子性，它对应的虚拟机字节码指令为 monitorenter 和 monitorexit。 + +### 2. 可见性 + +如果没有及时地对主内存与工作内存的数据进行同步，那么就会出现不一致问题。如果存在不一致的问题，一个线程对一个共享数据所做的修改就不能被另一个线程看到。 + +volatile 可以保证可见性，它在修改一个共享数据时会将该值从工作内存同步到主内存，并且对一个共享数据进行读取时会先从主内存同步到工作内存。 + +synchronized 也能够保证可见性，他能保证同一时刻只有一个线程获取锁然后执行同步代码，并且在释放锁之前会将对变量的修改刷新到主内存当中。不过只有对共享变量的 set() 和 get() 方法都加上 synchronized 才能保证可见性，如果只有 set() 方法加了 synchronized，那么 get() 方法并不能保证会从内存中读取最新的数据。 + +### 3. 有序性 + +在 Java 内存模型中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。 + +volatile 关键字通过添加内存屏障的方式来禁止指令重排，即重排序时不能把后面的指令放到内存屏障之前。 + +也可以通过 synchronized 来保证有序性，它保证每个时刻只有一个线程执行同步代码，相当于是让线程顺序执行同步代码，自然就保证了有序性。 + +## 先行发生原则 + +上面提到了可以用 volatile 和 synchronized 来保证有序性。除此之外，JVM 还规定了先行发生原则，让一个操作无需控制就能先于另一个操作完成。 + +主要有以下这些原则： + +### 1. 单一线程原则 + +> Single thread rule + +在一个线程内，在程序前面的操作先行发生于后面的操作。 + +

+ +### 2. 管程锁定规则 + +> Monitor Lock Rule + +一个 unlock 操作先行发生于后面对同一个锁的 lock 操作。 + +

+ +### 3. volatile 变量规则 + +> Volatile Variable Rule + +对一个 volatile 变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作。 + +

+ +### 4. 线程启动规则 + +> Thread Start Rule + +Thread 对象的 start() 方法先行发生于此线程的每一个动作。 + +

+ +### 5. 线程加入规则 + +> Thread Join Rule + +join() 方法返回先行发生于 Thread 对象的结束。 + +

+ +### 6. 线程中断规则 + +> Thread Interruption Rule + +对线程 interrupt() 方法的调用先行发生于被中断线程的代码检测到中断事件的发生，可以通过 Thread.interrupted() 方法检测到是否有中断发生。 + +### 7. 对象终结规则 + +> Finalizer Rule + +一个对象的初始化完成（构造函数执行结束）先行发生于它的 finalize() 方法的开始。 + +### 8. 传递性 + +> Transitivity + +如果操作 A 先行发生于操作 B，操作 B 先行发生于操作 C，那么操作 A 先行发生于操作 C。 + +# 八、线程安全 + +当多个线程访问一个对象时，如果不用考虑这些线程在运行时环境下的调度和交替执行，也不需要进行额外的同步，或者在调用方进行任何其他的协调操作，调用这个对象的行为都可以获得正确的结果，那这个对象是线程安全的。 《Java Concurrency In Practice》 + +## 线程安全分类 + +### 1. 不可变 + +不可变（Immutable）的对象一定是线程安全的，无论是对象的方法实现还是方法的调用者，都不需要再采取任何的线程安全保障措施，只要一个不可变的对象被正确地构建出来，那其外部的可见状态永远也不会改变，永远也不会看到它在多个线程之中处于不一致的状态。 + +不可变的类： + +- String +- Number 部分子类，如 Long 和 Double 等数值包装类型，BigInteger 和 BigDecimal 等大数据类型。但同为 Number 的子类型的原子类 AtomicInteger 和 AtomicLong 则并非不可变的。 + +可以使用 final 关键字修饰一个基本数据类型的共享数据，使它具有不可变性。 + +### 2. 绝对线程安全 + +在 Java API 中标注自己是线程安全的类，大多数都不是绝对的线程安全。例如Vector 是一个线程安全的容器，它的方法被 synchronized 被修饰同步。即使是这样，也不意味着调用它的时候永远都不再需要同步手段了。 + +对于下面的代码，在多线程的环境中，如果不在方法调用端做额外的同步措施的话，使用这段代码仍然是不安全的。因为如果另一个线程恰好在错误的时间里删除了一个元素，导致序号 i 已经不再可用的话，再用 i 访问数组就会抛出一个 ArrayIndexOutOfBoundsException。 + +```java +private static Vector vector = new Vector(); + +public static void main(String[] args) { + while (true) { + for (int i = 0; i < 10; i++) { + vector.add(i); + } + + Thread removeThread = new Thread(new Runnable() { + @Override + public void run() { + for (int i = 0; i < vector.size(); i++) { + vector.remove(i); + } + } + }); + + Thread printThread = new Thread(new Runnable() { + @Override + public void run() { + for (int i = 0; i < vector.size(); i++) { + System.out.println((vector.get(i))); + } + } + }); + + removeThread.start(); + printThread.start(); + + while (Thread.activeCount() > 20); + } +} +``` + +```html +Exception in thread "Thread-132" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException： +Array index out of range：17 +at java.util.Vector.remove（Vector.java：777） +at org.fenixsoft.mulithread.VectorTest$1.run（VectorTest.java：21） +at java.lang.Thread.run（Thread.java：662） +``` + +如果要保证上面的代码能正确执行下去，就需要对 removeThread 和 printThread 中的方法进行同步。 + +```java + Thread removeThread = new Thread(new Runnable() { + @Override + public void run() { + synchronized (vector) { + for (int i = 0; i < vector.size(); i++) { + vector.remove(i); + } + } + } +}); + +Thread printThread = new Thread(new Runnable() { + @Override + public void run() { + synchronized (vector) { + for (int i = 0; i < vector.size(); i++) { + System.out.println((vector.get(i))); + } + } + } +}); +``` + +### 3. 相对线程安全 + +相对的线程安全需要保证对这个对象单独的操作是线程安全的，我们在调用的时候不需要做额外的保障措施，但是对于一些特定顺序的连续调用，就可能需要在调用端使用额外的同步手段来保证调用的正确性。 + +在 Java 语言中，大部分的线程安全类都属于这种类型，例如 Vector、HashTable、Collections 的 synchronizedCollection() 方法包装的集合等。 + +### 4. 线程兼容 + +线程兼容是指对象本身并不是线程安全的，但是可以通过在调用端正确地使用同步手段来保证对象在并发环境中可以安全地使用，我们平常说一个类不是线程安全的，绝大多数时候指的是这一种情况。Java API 中大部分的类都是属于线程兼容的，如与前面的 Vector 和 HashTable 相对应的集合类 ArrayList 和 HashMap 等。 + +### 5. 线程对立 + +线程对立是指无论调用端是否采取了同步措施，都无法在多线程环境中并发使用的代码。由于 Java 语言天生就具备多线程特性，线程对立这种排斥多线程的代码是很少出现的，而且通常都是有害的，应当尽量避免。 + +## 线程安全的实现方法 + +如何实现线程安全与代码编写有很大的关系，但虚拟机提供的同步和锁机制也起到了非常重要的作用。 + +### 1. 互斥同步 + +synchronized 和 ReentrantLock。 + +### 2. 非阻塞同步 + +互斥同步最主要的问题就是进行线程阻塞和唤醒所带来的性能问题，因此这种同步也称为阻塞同步（Blocking Synchronization）。 + +从处理问题的方式上说，互斥同步属于一种悲观的并发策略，总是认为只要不去做正确的同步措施（例如加锁），那就肯定会出现问题，无论共享数据是否真的会出现竞争，它都要进行加锁（这里讨论的是概念模型，实际上虚拟机会优化掉很大一部分不必要的加锁）、用户态核心态转换、维护锁计数器和检查是否有被阻塞的线程需要唤醒等操作。随着硬件指令集的发展，我们有了另外一个选择：基于冲突检测的乐观并发策略，通俗地说，就是先进行操作，如果没有其他线程争用共享数据，那操作就成功了；如果共享数据有争用，产生了冲突，那就再采取其他的补偿措施（最常见的补偿措施就是不断地重试，直到成功为止），这种乐观的并发策略的许多实现都不需要把线程挂起，因此这种同步操作称为非阻塞同步（Non-Blocking Synchronization）。 + +乐观锁需要操作和冲突检测这两个步骤具备原子性，这里就不能再使用互斥同步来保证了，只能靠硬件来完成。硬件支持的原子性操作最典型的是：比较并交换（Compare-and-Swap，CAS）。 + +CAS 指令需要有 3 个操作数，分别是内存位置（在 Java 中可以简单理解为变量的内存地址，用 V 表示）、旧的预期值（用 A 表示）和新值（用 B 表示）。CAS 指令执行时，当且仅当 V 符合旧预期值 A 时，处理器用新值 B 更新 V 的值，否则它就不执行更新。但是无论是否更新了 V 的值，都会返回 V 的旧值，上述的处理过程是一个原子操作。 + +J.U.C 包里面的整数原子类 AtomicInteger，其中的 compareAndSet() 和 getAndIncrement() 等方法都使用了 Unsafe 类的 CAS 操作。 + +ABA ：如果一个变量 V 初次读取的时候是 A 值，它的值被改成了 B，后来又被改回为 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被改变过。大部分情况下 ABA 问题不会影响程序并发的正确性，如果需要解决 ABA 问题，改用传统的互斥同步可能会比原子类更高效。 + +### 3. 无同步方案 + +要保证线程安全，并不是一定就要进行同步，两者没有因果关系。同步只是保证共享数据争用时的正确性的手段，如果一个方法本来就不涉及共享数据，那它自然就无须任何同步措施去保证正确性，因此会有一些代码天生就是线程安全的。 + +**可重入代码（Reentrant Code）** + +这种代码也叫做纯代码（Pure Code），可以在代码执行的任何时刻中断它，转而去执行另外一段代码（包括递归调用它本身），而在控制权返回后，原来的程序不会出现任何错误。相对线程安全来说，可重入性是更基本的特性，它可以保证线程安全，即所有的可重入的代码都是线程安全的，但是并非所有的线程安全的代码都是可重入的。 + +可重入代码有一些共同的特征，例如不依赖存储在堆上的数据和公用的系统资源、用到的状态量都由参数中传入、不调用非可重入的方法等。我们可以通过一个简单的原则来判断代码是否具备可重入性：如果一个方法，它的返回结果是可以预测的，只要输入了相同的数据，就都能返回相同的结果，那它就满足可重入性的要求，当然也就是线程安全的。 + +**线程本地存储（Thread Local Storage）** + +如果一段代码中所需要的数据必须与其他代码共享，那就看看这些共享数据的代码是否能保证在同一个线程中执行。如果能保证，我们就可以把共享数据的可见范围限制在同一个线程之内，这样，无须同步也能保证线程之间不出现数据争用的问题。 + +符合这种特点的应用并不少见，大部分使用消费队列的架构模式（如“生产者-消费者”模式）都会将产品的消费过程尽量在一个线程中消费完，其中最重要的一个应用实例就是经典 Web 交互模型中的“一个请求对应一个服务器线程”（Thread-per-Request）的处理方式，这种处理方式的广泛应用使得很多 Web 服务端应用都可以使用线程本地存储来解决线程安全问题。 + +Java 语言中，如果一个变量要被多线程访问，可以使用 volatile 关键字声明它为“易变的”；如果一个变量要被某个线程独享，Java 中就没有类似 C++中 \_\_declspec（thread）这样的关键字，不过还是可以通过 java.lang.ThreadLocal 类来实现线程本地存储的功能。每一个线程的 Thread 对象中都有一个 ThreadLocalMap 对象，这个对象存储了一组以 ThreadLocal.threadLocalHashCode 为键，以本地线程变量为值的 K-V 值对，ThreadLocal 对象就是当前线程的 ThreadLocalMap 的访问入口，每一个 ThreadLocal 对象都包含了一个独一无二的 threadLocalHashCode 值，使用这个值就可以在线程 K-V 值对中找回对应的本地线程变量。 + +ThreadLocal 从理论上讲并不是用来解决多线程并发问题的，因为根本不存在多线程竞争。在一些场景 (尤其是使用线程池) 下, 由于 ThreadLocal.ThreadLocalMap 的底层数据结构导致 ThreadLocal 有内存泄漏的情况，尽可能在每次使用 ThreadLocal 后手动调用 remove()，以避免出现 ThreadLocal 经典的内存泄漏甚至是造成自身业务混乱的风险。 + +## 锁优化 + +高效并发是从 JDK 1.5 到 JDK 1.6 的一个重要改进，HotSpot 虚拟机开发团队在这个版本上花费了大量的精力去实现各种锁优化技术，如适应性自旋（Adaptive Spinning）、锁消除（Lock Elimination）、锁粗化（Lock Coarsening）、轻量级锁（Lightweight Locking）和偏向锁（Biased Locking）等。这些技术都是为了在线程之间更高效地共享数据，以及解决竞争问题，从而提高程序的执行效率。 + +### 1. 自旋锁与自适应自旋 + +前面我们讨论互斥同步的时候，提到了互斥同步对性能最大的影响是阻塞的实现，挂起线程和恢复线程的操作都需要转入内核态完成，这些操作给系统的并发性能带来了很大的压力。同时，虚拟机的开发团队也注意到在许多应用上，共享数据的锁定状态只会持续很短的一段时间，为了这段时间去挂起和恢复线程并不值得。如果物理机器有一个以上的处理器，能让两个或以上的线程同时并行执行，我们就可以让后面请求锁的那个线程 “稍等一下”，但不放弃处理器的执行时间，看看持有锁的线程是否很快就会释放锁。为了让线程等待，我们只需让线程执行一个忙循环（自旋），这项技术就是所谓的自旋锁。 + +自旋等待本身虽然避免了线程切换的开销，但它是要占用处理器时间的，因此，如果锁被占用的时间很短，自旋等待的效果就会非常好。反之，如果锁被占用的时候很长，那么自旋的线程只会白白消耗处理器资源，而不会做任何有用的工作，反而会带来性能上的浪费。因此，自旋等待的时间必须要有一定的限度，如果自旋超过了限定的次数仍然没有成功获得锁，就应当使用传统的方式去挂起线程了。自旋次数的默认值是 10 次，用户可以使用参数 -XX:PreBlockSpin 来更改。 + +在 JDK 1.6 中引入了自适应的自旋锁。自适应意味着自旋的时间不再固定了，而是由前一次在同一个锁上的自旋时间及锁的拥有者的状态来决定。如果在同一个锁对象上，自旋等待刚刚成功获得过锁，并且持有锁的线程正在运行中，那么虚拟机就会认为这次自旋也很有可能再次成功，进而它将允许自旋等待持续相对更长的时间，比如 100 个循环。另外，如果对于某个锁，自旋很少成功获得过，那在以后要获取这个锁时将可能省略掉自旋过程，以避免浪费处理器资源。有了自适应自旋，随着程序运行和性能监控信息的不断完善，虚拟机对程序锁的状况预测就会越来越准确，虚拟机就会变得越来越“聪明”了。 + +### 2. 锁消除 + +锁消除是指虚拟机即时编译器在运行时，对一些代码上要求同步，但是被检测到不可能存在共享数据竞争的锁进行消除。锁消除的主要判定依据来源于逃逸分析的数据支持，如果判定在一段代码中，堆上的所有数据都不会逃逸出去从而被其他线程访问到，那就可以把他们当做栈上数据对待，认为它们是线程私有的，同步加锁自然就无须进行。 + +也许读者会有疑问，变量是否逃逸，对于虚拟机来说需要使用数据流分析来确定，但是程序自己应该是很清楚的，怎么会在明知道不存在数据争用的情况下要求同步呢？答案是有许多同步措施并不是程序员自己加入的。同步的代码在 Java 程序中的普遍程度也许超过了大部分读者的想象。下面段非常简单的代码仅仅是输出 3 个字符串相加的结果，无论是源码字面上还是程序语义上都没有同步。 + +```java +public static String concatString(String s1, String s2, String s3) { + return s1 + s2 + s3; +} +``` + +我们也知道，由于 String 是一个不可变的类，对字符串的连接操作总是通过生成新的 String 对象来进行的，因此 Javac 编译器会对 String 连接做自动优化。在 JDK 1.5 之前，会转化为 StringBuffer 对象的连续 append() 操作，在 JDK 1.5 及以后的版本中，会转化为 StringBuilder 对象的连续 append() 操作，即上面的代码可能会变成下面的样子： + +```java +public static String concatString(String s1, String s2, String s3) { + StringBuffer sb = new StringBuffer(); + sb.append(s1); + sb.append(s2); + sb.append(s3); + return sb.toString(); +} +``` +每个 StringBuffer.append() 方法中都有一个同步块，锁就是 sb 对象。虚拟机观察变量 sb，很快就会发现它的动态作用域被限制在 concatString() 方法内部。也就是说，sb 的所有引用永远不会 “逃逸” 到 concatString() 方法之外，其他线程无法访问到它。因此，虽然这里有锁，但是可以被安全地消除掉，在即时编译之后，这段代码就会忽略掉所有的同步而直接执行了。 + +### 3. 锁粗化 + +原则上，我们在编写代码的时候，总是推荐将同步块的作用范围限制得尽量小：只在共享数据的实际作用域中才进行同步。这样是为了使得需要同步的操作数量尽可能变小，如果存在锁竞争，那等待锁的线程也能尽快拿到锁。 + +大部分情况下，上面的原则都是正确的，但是如果一系列的连续操作都对同一个对象反复加锁和解锁，甚至加锁操作是出现在循环体中，那即使没有线程竞争，频繁地进行互斥同步操作也会导致不必要的性能损耗。 + +上一节的示例代码中连续的 append() 方法就属于这类情况。如果虚拟机探测到由这样的一串零碎的操作都对同一个对象加锁，将会把加锁同步的范围扩展（粗化）到整个操作序列的外部。对于上一节的示例代码就是扩展到第一个 append() 操作之前直至最后一个 append() 操作之后，这样只需要加锁一次就可以了。 + +### 4. 轻量级锁 + +轻量级锁是 JDK 1.6 之中加入的新型锁机制，它名字中的“轻量级”是相对于使用操作系统互斥量来实现的传统锁而言的，因此传统的锁机制就称为“重量级”锁。首先需要强调一点的是，轻量级锁并不是用来代替重要级锁的，它的本意是在没有多线程竞争的前提下，减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能消耗。 + +要理解轻量级锁，以及后面会讲到的偏向锁的原理和运作过程，必须从 HotSpot 虚拟机的对象（对象头部分）的内存布局开始介绍。HotSpot 虚拟机的对象头（Object Header）分为两部分信息，第一部分用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码（HashCode）、GC 分代年龄（Generational GC Age）等，这部分数据是长度在 32 位和 64 位的虚拟机中分别为 32 bit 和 64 bit，官方称它为“Mark Word”，它是实现轻量级锁和偏向锁的关键。另外一部分用于存储指向方法区对象类型数据的指针，如果是数组对象的话，还会有一个额外的部分用于存储数组长度。 + +简单地介绍了对象的内存布局后，我们把话题返回到轻量级锁的执行过程上。在代码进入同步块的时候，如果此同步对象没有被锁定（锁标志位为 “01” 状态）虚拟机首先将在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录（Lock Record）的空间，用于存储锁对象目前的 Mark Word 的拷贝（官方把这份拷贝加上了一个 Displaced 前缀，即 Displaced Mark Word）。然后，虚拟机将使用 CAS 操作尝试将对象的 Mark Word 更新为指向 Lock Record 的指针。如果这个更新动作成功了，那么这个线程就拥有了该对象的锁，并且对象 Mark Word 的锁标志位（Mark Word 的最后 2bit）将转变为 “00”，即表示此对象处于轻量级锁定状态。 + +

+ +如果这个更新操作失败了，虚拟机首先会检查对象的 Mark Word 是否指向当前线程的栈帧，如果是的话只说明当前线程已经拥有了这个对象的锁，那就可以直接进入同步块继续执行，否则说明这个锁对象已经被其他线程线程抢占了。如果有两条以上的线程争用同一个锁，那轻量级锁就不再有效，要膨胀为重量级锁，所标志的状态变为“10”，Mark Word 中存储的就是指向重量级锁（互斥量）的指针，后面等待锁的线程也要进入阻塞状态。 + +上面描述的是轻量级锁的加锁过程，它的解锁过程也是通过 CAS 操作来进行的，如果对象的 Mark Word 仍然指向着线程的锁记录，那就用 CAS 操作把对象当前的 Mark Word 和线程中复制的 Displaced Mark Word 替换回来，如果替换成功，整个同步过程就完成了。如果替换失败，说明有其他线程尝试过获取该锁，那就要释放锁的同时，唤醒被挂起的线程。 + +轻量级锁能提升程序同步性能的依据是“对于绝大部分的锁，在整个同步周期内都是不存在竞争的”，这是一个经验数据。如果没有竞争，轻量级锁使用 CAS 操作避免了使用互斥量的开销，但如果存在锁竞争，除了互斥量的开销外，还额外发生了 CAS 操作，因此在有竞争的情况下，轻量级锁会比传统的重量级锁更慢。 + +### 5. 偏向锁 + +偏向锁也是 JDK 1.6 中引入的一项锁优化，它的目的是消除数据在无竞争情况下的同步原语，进一步提高程序的运行性能。如果说轻量级锁是在无竞争的情况下使用 CAS 操作去消除同步使用的互斥量，那偏向锁就是在无竞争的情况下把整个同步都消除掉，连 CAS 操作都不做了。 + +偏向锁的“偏”，就是偏心的“偏”、偏袒的“偏”，它的意思是这个锁会偏向于第一个获得它的线程，如果在接下来的执行过程中，该锁没有被其他的线程获取，则持有偏向锁的线程将永远不需要再进行同步。 + +假设当前虚拟机启用了偏向锁（启用参数 -XX:+UseBiasedLocking，这是 JDK 1.6 的默认值），那么，当锁对象第一次被线程获取的时候，虚拟机将会把对象头中的标志位设为“01”，即偏向模式。同时使用 CAS 操作把获取到这个锁的线程 ID 记录在对象的 Mark Word 之中，如果 CAS 操作成功，持有偏向锁的线程以后每次进入这个锁相关的同步块时，虚拟机都可以不再进行如何同步操作（例如 Locking、Unlocking 及对 Mark Word 的 Update 等）。 + +当有另外一个线程去尝试获取这个锁时，偏向模式就宣告结束。根据锁对象目前是否处于被锁定的状态，撤销偏向（Revoke Bias）后恢复到未锁定（标志位为“01”）或轻量级锁定（标志位为“00”）的状态，后续的同步操作就如上面介绍的轻量级锁那样执行。偏向锁、轻量级锁的状态转换及对象 Mark Word 的关系如图 13-5 所示。 + +

+ +偏向锁可以提高带有同步但无竞争的程序性能。它同样是一个带有效益权衡（Trade Off）性质的优化，也就是说，它并不一定总是对程序运行有利，如果程序中大多数的锁总是被多个不同的线程访问，那偏向模式就是多余的。在具体问题具体分析的前提下，有时候使用参数 -XX:-UseBiasedLocking 来禁止偏向锁优化反而可以提升性能。 + +# 九、多线程开发良好的实践 + +1. 给线程起个有意义的名字，这样可以方便找 Bug； + +2. 因为锁花费的代价很高，应该尽可能减小同步范围； + +3. 多用同步类少用 wait 和 notify。首先，CountDownLatch, Semaphore, CyclicBarrier 和 Exchanger 这些同步类简化了编码操作，而用 wait 和 notify 很难实现对复杂控制流的控制。其次，这些类是由最好的企业编写和维护在后续的 JDK 中它们还会不断优化和完善，使用这些更高等级的同步工具你的程序可以不费吹灰之力获得优化。 + +4. 多用并发集合少用同步集合。并发集合比同步集合的可扩展性更好，例如应该使用 ConcurrentHashMap 而不是 Hashttable。 + +# 参考资料 + +- BruceEckel. Java 编程思想: 第 4 版 [M]. 机械工业出版社, 2007. +- 周志明. 深入理解 Java 虚拟机 [M]. 机械工业出版社, 2011. +- [线程通信](http://ifeve.com/thread-signaling/#missed_signal) +- [Java 线程面试题 Top 50](http://www.importnew.com/12773.html) +- [BlockingQueue](http://tutorials.jenkov.com/java-util-concurrent/blockingqueue.html) +- [thread state java](https://stackoverflow.com/questions/11265289/thread-state-java) +- [CSC 456 Spring 2012/ch7 MN](http://wiki.expertiza.ncsu.edu/index.php/CSC_456_Spring_2012/ch7_MN) +- [Java - Understanding Happens-before relationship](https://www.logicbig.com/tutorials/core-java-tutorial/java-multi-threading/happens-before.html) +- [6장 Thread Synchronization](https://www.slideshare.net/novathinker/6-thread-synchronization) diff --git a/notes/Java 虚拟机.md b/notes/Java 虚拟机.md new file mode 100644 index 00000000..81c5dff0 --- /dev/null +++ b/notes/Java 虚拟机.md @@ -0,0 +1,695 @@ + +* [一、运行时数据区域](#一运行时数据区域) + * [程序计数器](#程序计数器) + * [Java 虚拟机栈](#java-虚拟机栈) + * [本地方法栈](#本地方法栈) + * [Java 堆](#java-堆) + * [方法区](#方法区) + * [运行时常量池](#运行时常量池) + * [直接内存](#直接内存) +* [二、垃圾收集](#二垃圾收集) + * [判断一个对象是否可回收](#判断一个对象是否可回收) + * [垃圾收集算法](#垃圾收集算法) + * [垃圾收集器](#垃圾收集器) + * [内存分配与回收策略](#内存分配与回收策略) + * [Full GC 的触发条件](#full-gc-的触发条件) +* [三、类加载机制](#三类加载机制) + * [类的生命周期](#类的生命周期) + * [类初始化时机](#类初始化时机) + * [类加载过程](#类加载过程) + * [类加载器](#类加载器) +* [四、JVM 参数](#四jvm-参数) + * [GC 优化配置](#gc-优化配置) + * [GC 类型设置](#gc-类型设置) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、运行时数据区域 + +

+ +## 程序计数器 + +记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址（如果正在执行的是本地方法则为空）。 + +## Java 虚拟机栈 + +每个 Java 方法在执行的同时会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法从调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在 Java 虚拟机栈中入栈和出栈的过程。 + +

+ +可以通过 -Xss 这个虚拟机参数来指定一个程序的 Java 虚拟机栈内存大小： + +```java +java -Xss=512M HackTheJava +``` + +该区域可能抛出以下异常： + +1. 当线程请求的栈深度超过最大值，会抛出 StackOverflowError 异常； +2. 栈进行动态扩展时如果无法申请到足够内存，会抛出 OutOfMemoryError 异常。 + +## 本地方法栈 + +本地方法不是用 Java 实现，对待这些方法需要特别处理。 + +与 Java 虚拟机栈类似，它们之间的区别只不过是本地方法栈为本地方法服务。 + +

+ +## Java 堆 + +所有对象实例都在这里分配内存。 + +是垃圾收集的主要区域（"GC 堆 "），现代的垃圾收集器基本都是采用分代收集算法，该算法的思想是针对不同的对象采取不同的垃圾回收算法，因此虚拟机把 Java 堆分成以下三块： + +- 新生代（Young Generation） +- 老年代（Old Generation） +- 永久代（Permanent Generation） + +当一个对象被创建时，它首先进入新生代，之后有可能被转移到老年代中。新生代存放着大量的生命很短的对象，因此新生代在三个区域中垃圾回收的频率最高。为了更高效地进行垃圾回收，把新生代继续划分成以下三个空间： + +- Eden +- From Survivor +- To Survivor + +

+ +Java 堆不需要连续内存，并且可以动态增加其内存，增加失败会抛出 OutOfMemoryError 异常。 + +可以通过 -Xms 和 -Xmx 两个虚拟机参数来指定一个程序的 Java 堆内存大小，第一个参数设置初始值，第二个参数设置最大值。 + +```java +java -Xms=1M -Xmx=2M HackTheJava +``` + +## 方法区 + +用于存放已被加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。 + +和 Java 堆一样不需要连续的内存，并且可以动态扩展，动态扩展失败一样会抛出 OutOfMemoryError 异常。 + +对这块区域进行垃圾回收的主要目标是对常量池的回收和对类的卸载，但是一般比较难实现，HotSpot 虚拟机把它当成永久代来进行垃圾回收。 + +## 运行时常量池 + +运行时常量池是方法区的一部分。 + +Class 文件中的常量池（编译器生成的各种字面量和符号引用）会在类加载后被放入这个区域。 + +除了在编译期生成的常量，还允许动态生成，例如 String 类的 intern()。这部分常量也会被放入运行时常量池。 + +## 直接内存 + +在 JDK 1.4 中新加入了 NIO 类，引入了一种基于通道（Channel）与缓冲区（Buffer）的 I/O 方式，它可以使用 Native 函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在 Java 堆里的 DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在 Java 堆和 Native 堆中来回复制数据。 + +# 二、垃圾收集 + +程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈这三个区域属于线程私有的，只存在于线程的生命周期内，线程结束之后也会消失，因此不需要对这三个区域进行垃圾回收。垃圾回收主要是针对 Java 堆和方法区进行。 + +## 判断一个对象是否可回收 + +### 1. 引用计数 + +给对象添加一个引用计数器，当对象增加一个引用时计数器加 1，引用失效时计数器减 1。引用计数为 0 的对象可被回收。 + +两个对象出现循环引用的情况下，此时引用计数器永远不为 0，导致无法对它们进行回收。 + +```java +objA.instance = objB; +objB.instance = objA; +``` + +### 2. 可达性 + +通过 GC Roots 作为起始点进行搜索，能够到达到的对象都是都是可用的，不可达的对象可被回收。 + +

+ +GC Roots 一般包含以下内容： + +1. 虚拟机栈中引用的对象 +2. 方法区中类静态属性引用的对象 +3. 方法区中的常量引用的对象 +4. 本地方法栈中引用的对象 + +### 3. 引用类型 + +无论是通过引用计算算法判断对象的引用数量，还是通过可达性分析算法判断对象的引用链是否可达，判定对象是否存活都与引用有关。 + +Java 对引用的概念进行了扩充，引入四种强度不同的引用类型。 + +**（一）强引用** + +只要强引用存在，垃圾回收器永远不会回收调掉被引用的对象。 + +使用 new 一个新对象的方式来创建强引用。 + +```java +Object obj = new Object(); +``` + +**（二）软引用** + +用来描述一些还有用但是并非必需的对象。 + +在系统将要发生内存溢出异常之前，将会对这些对象列进回收范围之中进行第二次回收。 + +软引用主要用来实现类似缓存的功能，在内存足够的情况下直接通过软引用取值，无需从繁忙的真实来源获取数据，提升速度；当内存不足时，自动删除这部分缓存数据，从真正的来源获取这些数据。 + +使用 SoftReference 类来实现软引用。 + +```java +Object obj = new Object(); +SoftReference sf = new SoftReference(obj); +``` + +**（三）弱引用** + +只能生存到下一次垃圾收集发生之前，当垃圾收集器工作时，无论当前内存是否足够，都会被回收。 + +使用 WeakReference 类来实现弱引用。 + +```java +Object obj = new Object(); +WeakReference wf = new WeakReference(obj); +``` + +**（四）虚引用** + +又称为幽灵引用或者幻影引用。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用取得一个对象实例。 + +为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。 + +使用 PhantomReference 来实现虚引用。 + +```java +Object obj = new Object(); +PhantomReference pf = new PhantomReference(obj); +``` + +### 4. 方法区的回收 + +因为方法区主要存放永久代对象，而永久代对象的回收率比新生代差很多，因此在方法区上进行回收性价比不高。 + +主要是对常量池的回收和对类的卸载。 + +类的卸载条件很多，需要满足以下三个条件，并且满足了也不一定会被卸载： + +1. 该类所有的实例都已经被回收，也就是 Java 堆中不存在该类的任何实例。 +2. 加载该类的 ClassLoader 已经被回收。 +3. 该类对应的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，也就无法在任何地方通过反射访问该类方法。 + +可以通过 -Xnoclassgc 参数来控制是否对类进行卸载。 + +在大量使用反射、动态代理、CGLib 等 ByteCode 框架、动态生成 JSP 以及 OSGo 这类频繁自定义 ClassLoader 的场景都需要虚拟机具备类卸载功能，以保证不会出现内存溢出。 + +### 5. finalize() + +finalize() 类似 C++ 的析构函数，用来做关闭外部资源等工作。但是 try-finally 等方式可以做的更好，并且该方法运行代价高昂，不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序，因此最好不要使用。 + +当一个对象可被回收时，如果需要执行该对象的 finalize() 方法，那么就有可能通过在该方法中让对象重新被引用，从而实现自救。 + +## 垃圾收集算法 + +### 1. 标记 - 清除 + +

+ +将需要回收的对象进行标记，然后清除。 + +不足： + +1. 标记和清除过程效率都不高 +2. 会产生大量碎片，内存碎片过多可能导致无法给大对象分配内存。 + +之后的算法都是基于该算法进行改进。 + +### 2. 复制 + +

+ +将内存划分为大小相等的两块，每次只使用其中一块，当这一块内存用完了就将还存活的对象复制到另一块上面，然后再把使用过的内存空间进行一次清理。 + +主要不足是只使用了内存的一半。 + +现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代，但是并不是将内存划分为大小相等的两块，而是分为一块较大的 Eden 空间和两块较小的 Survior 空间，每次使用 Eden 空间和其中一块 Survivor。在回收时，将 Eden 和 Survivor 中还存活着的对象一次性复制到另一块 Survivor 空间上，最后清理 Eden 和 使用过的那一块 Survivor。HotSpot 虚拟机的 Eden 和 Survivor 的大小比例默认为 8:1，保证了内存的利用率达到 90 %。如果每次回收有多于 10% 的对象存活，那么一块 Survivor 空间就不够用了，此时需要依赖于老年代进行分配担保，也就是借用老年代的空间。 + +### 3. 标记 - 整理 + +

+ +让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。 + +### 4. 分代收集 + +现在的商业虚拟机采用分代收集算法，它根据对象存活周期将内存划分为几块，不同块采用适当的收集算法。 + +一般将 Java 堆分为新生代和老年代。 + +1. 新生代使用：复制算法 +2. 老年代使用：标记 - 清理 或者 标记 - 整理 算法 + +## 垃圾收集器 + +

+ +以上是 HotSpot 虚拟机中的 7 个垃圾收集器，连线表示垃圾收集器可以配合使用。 + +### 1. Serial 收集器 + +

+ +它是单线程的收集器，不仅意味着只会使用一个线程进行垃圾收集工作，更重要的是它在进行垃圾收集时，必须暂停所有其他工作线程，往往造成过长的等待时间。 + +它的优点是简单高效，对于单个 CPU 环境来说，由于没有线程交互的开销，因此拥有最高的单线程收集效率。 + +在 Client 应用场景中，分配给虚拟机管理的内存一般来说不会很大，该收集器收集几十兆甚至一两百兆的新生代停顿时间可以控制在一百多毫秒以内，只要不是太频繁，这点停顿是可以接受的。 + +### 2. ParNew 收集器 + +

+ +它是 Serial 收集器的多线程版本。 + +是 Server 模式下的虚拟机首选新生代收集器，除了性能原因外，主要是因为除了 Serial 收集器，只有它能与 CMS 收集器配合工作。 + +默认开始的线程数量与 CPU 数量相同，可以使用 -XX:ParallelGCThreads 参数来设置线程数。 + +### 3. Parallel Scavenge 收集器 + +是并行的多线程收集器。 + +其它收集器关注点是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而它的目标是达到一个可控制的吞吐量，它被称为“吞吐量优先”收集器。这里的吞吐量指 CPU 用于运行用户代码的时间占总时间的比值。 + +停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验。而高吞吐量则可以高效率地利用 CPU 时间，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。 + +提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是控制最大垃圾收集停顿时间 -XX:MaxGCPauseMillis 参数以及直接设置吞吐量大小的 -XX:GCTimeRatio 参数（值为大于 0 且小于 100 的整数）。缩短停顿时间是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的：新生代空间变小，垃圾回收变得频繁，导致吞吐量下降。 + +还提供了一个参数 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy，这是一个开关参数，打开参数后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden 和 Survivor 区的比例（-XX:SurvivorRatio）、晋升老年代对象年龄（-XX:PretenureSizeThreshold）等细节参数了，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量，这种方式称为 GC 自适应的调节策略（GC Ergonomics）。自适应调节策略也是它与 ParNew 收集器的一个重要区别。 + +### 4. Serial Old 收集器 + +

+ +Serial Old 是 Serial 收集器的老年代版本，也是给 Client 模式下的虚拟机使用。如果用在 Server 模式下，它有两大用途： + +1. 在 JDK 1.5 以及之前版本（Parallel Old 诞生以前）中与 Parallel Scavenge 收集器搭配使用。 +2. 作为 CMS 收集器的后备预案，在并发收集发生 Concurrent Mode Failure 时使用。 + +### 5. Parallel Old 收集器 + +

+ +是 Parallel Scavenge 收集器的老年代版本。 + +在注重吞吐量以及 CPU 资源敏感的场合，都可以优先考虑 Parallel Scavenge 加 Parallel Old 收集器。 + +### 6. CMS 收集器 + +

+ +CMS（Concurrent Mark Sweep），从 Mark Sweep 可以知道它是基于标记 - 清除算法实现的。 + +特点：并发收集、低停顿。 + +分为以下四个流程： + +1. 初始标记：仅仅只是标记一下 GC Roots 能直接关联到的对象，速度很快，需要停顿。 +2. 并发标记：进行 GC Roots Tracing 的过程，它在整个回收过程中耗时最长，不需要停顿。 +3. 重新标记：为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，需要停顿。 +4. 并发清除：不需要停顿。 + +在整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程中，收集器线程都可以与用户线程一起工作，不需要进行停顿。 + +具有以下缺点： + +1. 对 CPU 资源敏感。CMS 默认启动的回收线程数是 (CPU 数量 + 3) / 4，当 CPU 不足 4 个时，CMS 对用户程序的影响就可能变得很大，如果本来 CPU 负载就比较大，还要分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然降低了 50%，其实也让人无法接受。并且低停顿时间是以牺牲吞吐量为代价的，导致 CPU 利用率变低。 + +2. 无法处理浮动垃圾。由于并发清理阶段用户线程还在运行着，伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断产生。这一部分垃圾出现在标记过程之后，CMS 无法在当次收集中处理掉它们，只好留到下一次 GC 时再清理掉，这一部分垃圾就被称为“浮动垃圾”。也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行，那也就还需要预留有足够的内存空间给用户线程使用，因此它不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集，需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。可以使用 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 的值来改变触发收集器工作的内存占用百分比，JDK 1.5 默认设置下该值为 68，也就是当老年代使用了 68% 的空间之后会触发收集器工作。如果该值设置的太高，导致浮动垃圾无法保存，那么就会出现 Concurrent Mode Failure，此时虚拟机将启动后备预案：临时启用 Serial Old 收集器来重新进行老年代的垃圾收集。 + +3. 标记 - 清除算法导致的空间碎片，给大对象分配带来很大麻烦，往往出现老年代空间剩余，但无法找到足够大连续空间来分配当前对象，不得不提前触发一次 Full GC。 + +### 7. G1 收集器 + +

+ +G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展最前沿的成果之一，它是一款面向服务端应用的垃圾收集器，HotSpot 开发团队赋予它的使命是（在比较长期的）未来可以替换掉 JDK 1.5 中发布的 CMS 收集器。 + +具备如下特点： + +- 并行与并发：能充分利用多 CPU 环境下的硬件优势，使用多个 CPU 来缩短停顿时间。 +- 分代收集：分代概念依然得以保留，虽然它不需要其它收集器配合就能独立管理整个 GC 堆，但它能够采用不同方式去处理新创建的对象和已存活一段时间、熬过多次 GC 的旧对象来获取更好的收集效果。 +- 空间整合：整体来看是基于“标记 - 整理”算法实现的收集器，从局部（两个 Region 之间）上来看是基于“复制”算法实现的，这意味着运行期间不会产生内存空间碎片。 +- 可预测的停顿：这是它相对 CMS 的一大优势，降低停顿时间是 G1 和 CMS 共同的关注点，但 G1 除了降低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为 M 毫秒的时间片段内，消耗在 GC 上的时间不得超过 N 毫秒，这几乎已经是实时 Java（RTSJ）的垃圾收集器的特征了。 + +在 G1 之前的其他收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老生代，而 G1 不再是这样，Java 堆的内存布局与其他收集器有很大区别，将整个 Java 堆划分为多个大小相等的独立区域（Region）。虽然还保留新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，而都是一部分 Region（不需要连续）的集合。 + +之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它可以有计划地避免在整个 Java 堆中进行全区域的垃圾收集。它跟踪各个 Region 里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的 Region（这也就是 Garbage-First 名称的来由）。这种使用 Region 划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了它在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。 + +Region 不可能是孤立的，一个对象分配在某个 Region 中，可以与整个 Java 堆任意的对象发生引用关系。在做可达性分析确定对象是否存活的时候，需要扫描整个 Java 堆才能保证准确性，这显然是对 GC 效率的极大伤害。为了避免全堆扫描的发生，每个 Region 都维护了一个与之对应的 Remembered Set。虚拟机发现程序在对 Reference 类型的数据进行写操作时，会产生一个 Write Barrier 暂时中断写操作，检查 Reference 引用的对象是否处于不同的 Region 之中，如果是，便通过 CardTable 把相关引用信息记录到被引用对象所属的 Region 的 Remembered Set 之中。当进行内存回收时，在 GC 根节点的枚举范围中加入 Remembered Set 即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。 + +如果不计算维护 Remembered Set 的操作，G1 收集器的运作大致可划分为以下几个步骤： + +1. 初始标记 +2. 并发标记 +3. 最终标记：为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程的 Remembered Set Logs 里面，最终标记阶段需要把 Remembered Set Logs 的数据合并到 Remembered Set 中。这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。 +4. 筛选回收：首先对各个 Region 中的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的 GC 停顿是时间来制定回收计划。此阶段其实也可以做到与用户程序一起并发执行，但是因为只回收一部分 Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅度提高收集效率。 + +### 8. 七种垃圾收集器的比较 + +| 收集器 | 串行、并行 or 并发 | 新生代 / 老年代 | 算法 | 目标 | 适用场景 | +| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | +| **Serial** | 串行 | 新生代 | 复制算法 | 响应速度优先 | 单 CPU 环境下的 Client 模式 | +| **Serial Old** | 串行 | 老年代 | 标记-整理 | 响应速度优先 | 单 CPU 环境下的 Client 模式、CMS 的后备预案 | +| **ParNew** | 并行 | 新生代 | 复制算法 | 响应速度优先 | 多 CPU 环境时在 Server 模式下与 CMS 配合 | +| **Parallel Scavenge** | 并行 | 新生代 | 复制算法 | 吞吐量优先 | 在后台运算而不需要太多交互的任务 | +| **Parallel Old** | 并行 | 老年代 | 标记-整理 | 吞吐量优先 | 在后台运算而不需要太多交互的任务 | +| **CMS** | 并发 | 老年代 | 标记-清除 | 响应速度优先 | 集中在互联网站或 B/S 系统服务端上的 Java 应用 | +| **G1** | 并发 | both | 标记-整理 + 复制算法 | 响应速度优先 | 面向服务端应用，将来替换 CMS | + +## 内存分配与回收策略 + +对象的内存分配，也就是在堆上分配。主要分配在新生代的 Eden 区上，少数情况下也可能直接分配在老年代中。 + +### 1. 优先在 Eden 分配 + +大多数情况下，对象在新生代 Eden 区分配，当 Eden 区空间不够时，发起 Minor GC。 + +关于 Minor GC 和 Full GC： + +- Minor GC：发生在新生代上，因为新生代对象存活时间很短，因此 Minor GC 会频繁执行，执行的速度一般也会比较快。 +- Full GC：发生在老年代上，老年代对象和新生代的相反，其存活时间长，因此 Full GC 很少执行，而且执行速度会比 Minor GC 慢很多。 + +### 2. 大对象直接进入老年代 + +大对象是指需要连续内存空间的对象，最典型的大对象是那种很长的字符串以及数组。经常出现大对象会提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间分配给大对象。 + +提供 -XX:PretenureSizeThreshold 参数，大于此值的对象直接在老年代分配，避免在 Eden 区和 Survivor 区之间的大量内存复制。 + +### 3. 长期存活的对象进入老年代 + +JVM 为对象定义年龄计数器，经过 Minor GC 依然存活，并且能被 Survivor 区容纳的，移被移到 Survivor 区，年龄就增加 1 岁，增加到一定年龄则移动到老年代中（默认 15 岁，通过 -XX:MaxTenuringThreshold 设置）。 + +### 4. 动态对象年龄判定 + +JVM 并不是永远地要求对象的年龄必须达到 MaxTenuringThreshold 才能晋升老年代，如果在 Survivor 区中相同年龄所有对象大小的总和大于 Survivor 空间的一半，则年龄大于或等于该年龄的对象可以直接进入老年代，无序等待 MaxTenuringThreshold 中要求的年龄。 + +### 5. 空间分配担保 + +在发生 Minor GC 之前，JVM 先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果条件成立的话，那么 Minor GC 可以确认是安全的；如果不成立的话 JVM 会查看 HandlePromotionFailure 设置值是否允许担保失败，如果允许那么就会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试着进行一次 Minor GC，尽管这次 Minor GC 是有风险的；如果小于，或者 HandlePromotionFailure 设置不允许冒险，那这时也要改为进行一次 Full GC。 + +## Full GC 的触发条件 + +对于 Minor GC，其触发条件非常简单，当 Eden 区空间满时，就将触发一次 Minor GC。而 Full GC 则相对复杂，有以下条件： + +### 1. 调用 System.gc() + +此方法的调用是建议 JVM 进行 Full GC，虽然只是建议而非一定，但很多情况下它会触发 Full GC，从而增加 Full GC 的频率，也即增加了间歇性停顿的次数。因此强烈建议能不使用此方法就不要使用，让虚拟机自己去管理它的内存。可通过 -XX:+ DisableExplicitGC 来禁止 RMI 调用 System.gc()。 + +### 2. 老年代空间不足 + +老年代空间不足的常见场景为前文所讲的大对象直接进入老年代、长期存活的对象进入老年代等，当执行 Full GC 后空间仍然不足，则抛出 Java.lang.OutOfMemoryError。为避免以上原因引起的 Full GC，调优时应尽量做到让对象在 Minor GC 阶段被回收、让对象在新生代多存活一段时间以及不要创建过大的对象及数组。 + +### 3. 空间分配担保失败 + +使用复制算法的 Minor GC 需要老年代的内存空间作担保，如果出现了 HandlePromotionFailure 担保失败，则会触发 Full GC。 + +### 4. JDK 1.7 及以前的永久代空间不足 + +在 JDK 1.7 及以前，HotSpot 虚拟机中的方法区是用永久代实现的，永久代中存放的为一些 class 的信息、常量、静态变量等数据，当系统中要加载的类、反射的类和调用的方法较多时，永久代可能会被占满，在未配置为采用 CMS GC 的情况下也会执行 Full GC。如果经过 Full GC 仍然回收不了，那么 JVM 会抛出 java.lang.OutOfMemoryError，为避免以上原因引起的 Full GC，可采用的方法为增大永久代空间或转为使用 CMS GC。 + +### 5. Concurrent Mode Failure + +执行 CMS GC 的过程中同时有对象要放入老年代，而此时老年代空间不足（有时候“空间不足”是 CMS GC 时当前的浮动垃圾过多导致暂时性的空间不足触发 Full GC），便会报 Concurrent Mode Failure 错误，并触发 Full GC。 + +# 三、类加载机制 + +类是在运行期间动态加载的。 + +## 类的生命周期 + +

+ +包括以下 7 个阶段： + +- **加载（Loading）** +- **验证（Verification）** +- **准备（Preparation）** +- **解析（Resolution）** +- **初始化（Initialization）** +- 使用（Using） +- 卸载（Unloading） + +其中解析过程在某些情况下可以在初始化阶段之后再开始，这是为了支持 Java 的动态绑定。 + +## 类初始化时机 + +虚拟机规范中并没有强制约束何时进行加载，但是规范严格规定了有且只有下列五种情况必须对类进行初始化（加载、验证、准备都会随着发生）： + +1. 遇到 new、getstatic、putstatic、invokestatic 这四条字节码指令时，如果类没有进行过初始化，则必须先触发其初始化。最常见的生成这 4 条指令的场景是：使用 new 关键字实例化对象的时候；读取或设置一个类的静态字段（被 final 修饰、已在编译器把结果放入常量池的静态字段除外）的时候；以及调用一个类的静态方法的时候。 + +2. 使用 java.lang.reflect 包的方法对类进行反射调用的时候，如果类没有进行初始化，则需要先触发其初始化。 + +3. 当初始化一个类的时候，如果发现其父类还没有进行过初始化，则需要先触发其父类的初始化。 + +4. 当虚拟机启动时，用户需要指定一个要执行的主类（包含 main() 方法的那个类），虚拟机会先初始化这个主类； + +5. 当使用 JDK.7 的动态语言支持时，如果一个 java.lang.invoke.MethodHandle 实例最后的解析结果为 REF_getStatic, REF_putStatic, REF_invokeStatic 的方法句柄，并且这个方法句柄所对应的类没有进行过初始化，则需要先触发其初始化； + +以上 5 种场景中的行为称为对一个类进行主动引用。除此之外，所有引用类的方式都不会触发初始化，称为被动引用。被动引用的常见例子包括： + +- 通过子类引用父类的静态字段，不会导致子类初始化。 + +```java +System.out.println(SubClass.value); // value 字段在 SuperClass 中定义 +``` + +- 通过数组定义来引用类，不会触发此类的初始化。该过程会对数组类进行初始化，数组类是一个由虚拟机自动生成的、直接继承自 Object 的子类，其中包含了数组的属性和方法。 + +```java +SuperClass[] sca = new SuperClass[10]; +``` + +- 常量在编译阶段会存入调用类的常量池中，本质上并没有直接引用到定义常量的类，因此不会触发定义常量的类的初始化。 + +```java +System.out.println(ConstClass.HELLOWORLD); +``` + +## 类加载过程 + +包含了加载、验证、准备、解析和初始化这 5 个阶段。 + +### 1. 加载 + +加载是类加载的一个阶段，注意不要混淆。 + +加载过程完成以下三件事： + +1. 通过一个类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流。 +2. 将这个字节流所代表的静态存储结构转化为方法区的运行时存储结构。 +3. 在内存中生成一个代表这个类的 Class 对象，作为方法区这个类的各种数据的访问入口。 + +其中二进制字节流可以从以下方式中获取： + +- 从 ZIP 包读取，这很常见，最终成为日后 JAR、EAR、WAR 格式的基础。 +- 从网络中获取，这种场景最典型的应用是 Applet。 +- 运行时计算生成，这种场景使用得最多得就是动态代理技术，在 java.lang.reflect.Proxy 中，就是用了 ProxyGenerator.generateProxyClass 的代理类的二进制字节流。 +- 由其他文件生成，典型场景是 JSP 应用，即由 JSP 文件生成对应的 Class 类。 +- 从数据库读取，这种场景相对少见，例如有些中间件服务器（如 SAP Netweaver）可以选择把程序安装到数据库中来完成程序代码在集群间的分发。 +... + +### 2. 验证 + +确保 Class 文件的字节流中包含的信息符合当前虚拟机的要求，并且不会危害虚拟机自身的安全。 + +主要有以下 4 个阶段： + +**（一）文件格式验证** + +验证字节流是否符合 Class 文件格式的规范，并且能被当前版本的虚拟机处理。 + +**（二）元数据验证** + +对字节码描述的信息进行语义分析，以保证其描述的信息符合 Java 语言规范的要求。 + +**（三）字节码验证** + +通过数据流和控制流分析，确保程序语义是合法、符合逻辑的。 + +**（四）符号引用验证** + +发生在虚拟机将符号引用转换为直接引用的时候，对类自身以外（常量池中的各种符号引用）的信息进行匹配性校验。 + +### 3. 准备 + +类变量是被 static 修饰的变量，准备阶段为类变量分配内存并设置初始值，使用的是方法区的内存。 + +实例变量不会在这阶段分配内存，它将会在对象实例化时随着对象一起分配在 Java 堆中。 + +初始值一般为 0 值，例如下面的类变量 value 被初始化为 0 而不是 123。 + +```java +public static int value = 123; +``` + +如果类变量是常量，那么会按照表达式来进行初始化，而不是赋值为 0。 + +```java +public static final int value = 123; +``` + +### 4. 解析 + +将常量池的符号引用替换为直接引用的过程。 + +### 5. 初始化 + +初始化阶段才真正开始执行类中的定义的 Java 程序代码。初始化阶段即虚拟机执行类构造器 <clinit>() 方法的过程。 + +在准备阶段，类变量已经赋过一次系统要求的初始值，而在初始化阶段，根据程序员通过程序制定的主观计划去初始化类变量和其它资源。 + +<clinit>() 方法具有以下特点： + +- 是由编译器自动收集类中所有类变量的赋值动作和静态语句块（static{} 块）中的语句合并产生的，编译器收集的顺序由语句在源文件中出现的顺序决定。特别注意的是，静态语句块只能访问到定义在它之前的类变量，定义在它之后的类变量只能赋值，不能访问。例如以下代码： + +```java +public class Test { + static { + i = 0; // 给变量赋值可以正常编译通过 + System.out.print(i); // 这句编译器会提示“非法向前引用” + } + static int i = 1; +} +``` + +- 与类的构造函数（或者说实例构造器 <init>()）不同，不需要显式的调用父类的构造器。虚拟机会自动保证在子类的 <clinit>() 方法运行之前，父类的 <clinit>() 方法已经执行结束。因此虚拟机中第一个执行 <clinit>() 方法的类肯定为 java.lang.Object。 + +- 由于父类的 <clinit>() 方法先执行，也就意味着父类中定义的静态语句块要优于子类的变量赋值操作。例如以下代码： + +```java +static class Parent { + public static int A = 1; + static { + A = 2; + } +} + +static class Sub extends Parent { + public static int B = A; +} + +public static void main(String[] args) { + System.out.println(Sub.B); // 输出结果是父类中的静态变量 A 的值 ，也就是 2。 +} +``` + +- <clinit>() 方法对于类或接口不是必须的，如果一个类中不包含静态语句块，也没有对类变量的赋值操作，编译器可以不为该类生成 <clinit>() 方法。 + +- 接口中不可以使用静态语句块，但仍然有类变量初始化的赋值操作，因此接口与类一样都会生成 <clinit>() 方法。但接口与类不同的是，执行接口的 <clinit>() 方法不需要先执行父接口的 <clinit>() 方法。只有当父接口中定义的变量使用时，父接口才会初始化。另外，接口的实现类在初始化时也一样不会执行接口的 <clinit>() 方法。 + +- 虚拟机会保证一个类的 <clinit>() 方法在多线程环境下被正确的加锁和同步，如果多个线程同时初始化一个类，只会有一个线程执行这个类的 <clinit>() 方法，其它线程都会阻塞等待，直到活动线程执行 <clinit>() 方法完毕。如果在一个类的 <clinit>() 方法中有耗时的操作，就可能造成多个进程阻塞，在实际过程中此种阻塞很隐蔽。 + +## 类加载器 + +虚拟机设计团队把类加载阶段中的“通过一个类的全限定名来获取描述此类的二进制字节流 ( 即字节码 )”这个动作放到 Java 虚拟机外部去实现，以便让应用程序自己决定如何去获取所需要的类。实现这个动作的代码模块称为“类加载器”。 + +### 1. 类与类加载器 + +对于任意一个类，都需要由加载它的类加载器和这个类本身一同确立其在 Java 虚拟机中的唯一性，每一个类加载器，都拥有一个独立的类名称空间。通俗而言：比较两个类是否“相等”（这里所指的“相等”，包括类的 Class 对象的 equals() 方法、isAssignableFrom() 方法、isInstance() 方法的返回结果，也包括使用 instanceof() 关键字做对象所属关系判定等情况），只有在这两个类是由同一个类加载器加载的前提下才有意义，否则，即使这两个类来源于同一个 Class 文件，被同一个虚拟机加载，只要加载它们的类加载器不同，那这两个类就必定不相等。 + +### 2. 类加载器分类 + +从 Java 虚拟机的角度来讲，只存在以下两种不同的类加载器： + +- 启动类加载器（Bootstrap ClassLoader），这个类加载器用 C++ 实现，是虚拟机自身的一部分； + +- 所有其他类的加载器，这些类由 Java 实现，独立于虚拟机外部，并且全都继承自抽象类 java.lang.ClassLoader。 + +从 Java 开发人员的角度看，类加载器可以划分得更细致一些： + +- 启动类加载器（Bootstrap ClassLoader） 此类加载器负责将存放在 <JAVA_HOME>\lib 目录中的，或者被 -Xbootclasspath 参数所指定的路径中的，并且是虚拟机识别的（仅按照文件名识别，如 rt.jar，名字不符合的类库即使放在 lib 目录中也不会被加载）类库加载到虚拟机内存中。 启动类加载器无法被 Java 程序直接引用，用户在编写自定义类加载器时，如果需要把加载请求委派给启动类加载器，直接使用 null 代替即可。 + +- 扩展类加载器（Extension ClassLoader） 这个类加载器是由 ExtClassLoader（sun.misc.Launcher$ExtClassLoader）实现的。它负责将 <JAVA_HOME>/lib/ext 或者被 java.ext.dir 系统变量所指定路径中的所有类库加载到内存中，开发者可以直接使用扩展类加载器。 + +- 应用程序类加载器（Application ClassLoader） 这个类加载器是由 AppClassLoader（sun.misc.Launcher$AppClassLoader）实现的。由于这个类加载器是 ClassLoader 中的 getSystemClassLoader() 方法的返回值，因此一般称为系统类加载器。它负责加载用户类路径（ClassPath）上所指定的类库，开发者可以直接使用这个类加载器，如果应用程序中没有自定义过自己的类加载器，一般情况下这个就是程序中默认的类加载器。 + +### 3. 双亲委派模型 + +应用程序都是由三种类加载器相互配合进行加载的，如果有必要，还可以加入自己定义的类加载器。下图展示的类加载器之间的层次关系，称为类加载器的双亲委派模型（Parents Delegation Model）。该模型要求除了顶层的启动类加载器外，其余的类加载器都应有自己的父类加载器，这里类加载器之间的父子关系一般通过组合（Composition）关系来实现，而不是通过继承（Inheritance）的关系实现。 + +

+ +**（一）工作过程** + +如果一个类加载器收到了类加载的请求，它首先不会自己去尝试加载，而是把这个请求委派给父类加载器，每一个层次的加载器都是如此，依次递归。因此所有的加载请求最终都应该传送到顶层的启动类加载器中，只有当父加载器反馈自己无法完成此加载请求（它搜索范围中没有找到所需类）时，子加载器才会尝试自己加载。 + +**（二）好处** + +使用双亲委派模型来组织类加载器之间的关系，使得 Java 类随着它的类加载器一起具备了一种带有优先级的层次关系。例如类 java.lang.Object，它存放在 rt.jar 中，无论哪个类加载器要加载这个类，最终都是委派给处于模型最顶端的启动类加载器进行加载，因此 Object 类在程序的各种类加载器环境中都是同一个类。相反，如果没有双亲委派模型，由各个类加载器自行加载的话，如果用户编写了一个称为java.lang.Object 的类，并放在程序的 ClassPath 中，那系统中将会出现多个不同的 Object 类，程序将变得一片混乱。如果开发者尝试编写一个与 rt.jar 类库中已有类重名的 Java 类，将会发现可以正常编译，但是永远无法被加载运行。 + +**（三）实现** + +```java +protected synchronized Class loadClass(String name, boolean resolve) throws ClassNotFoundException{ + //check the class has been loaded or not + Class c = findLoadedClass(name); + if(c == null) { + try{ + if(parent != null) { + c = parent.loadClass(name, false); + } else{ + c = findBootstrapClassOrNull(name); + } + } catch(ClassNotFoundException e) { + //if throws the exception , the father can not complete the load + } + if(c == null) { + c = findClass(name); + } + } + if(resolve) { + resolveClass(c); + } + return c; +} +``` + +# 四、JVM 参数 + +## GC 优化配置 + +| 配置 | 描述 | +| --- | --- | +| -Xms | 初始化堆内存大小 | +| -Xmx | 堆内存最大值 | +| -Xmn | 新生代大小 | +| -XX:PermSize | 初始化永久代大小 | +| -XX:MaxPermSize | 永久代最大容量 | + +## GC 类型设置 + +| 配置 | 描述 | +| --- | --- | +| -XX:+UseSerialGC | 串行垃圾回收器 | +| -XX:+UseParallelGC | 并行垃圾回收器 | +| -XX:+UseConcMarkSweepGC | 并发标记扫描垃圾回收器 | +| -XX:ParallelCMSThreads= | 并发标记扫描垃圾回收器 = 为使用的线程数量 | +| -XX:+UseG1GC | G1 垃圾回收器 | + +```java +java -Xmx12m -Xms3m -Xmn1m -XX:PermSize=20m -XX:MaxPermSize=20m -XX:+UseSerialGC -jar java-application.jar +``` + +# 参考资料 + +- 周志明. 深入理解 Java 虚拟机 [M]. 机械工业出版社, 2011. +- [Jvm memory](https://www.slideshare.net/benewu/jvm-memory) +- [Memory Architecture Of JVM(Runtime Data Areas)](https://hackthejava.wordpress.com/2015/01/09/memory-architecture-by-jvmruntime-data-areas/) +- [JVM Run-Time Data Areas](https://www.programcreek.com/2013/04/jvm-run-time-data-areas/) +- [Android on x86: Java Native Interface and the Android Native Development Kit](http://www.drdobbs.com/architecture-and-design/android-on-x86-java-native-interface-and/240166271) +- [深入理解 JVM(2)——GC 算法与内存分配策略](https://crowhawk.github.io/2017/08/10/jvm_2/) +- [深入理解 JVM(3)——7 种垃圾收集器](https://crowhawk.github.io/2017/08/15/jvm_3/) +- [JVM Internals](http://blog.jamesdbloom.com/JVMInternals.html) diff --git a/notes/Leetcode 题解.md b/notes/Leetcode 题解.md new file mode 100644 index 00000000..6be5727b --- /dev/null +++ b/notes/Leetcode 题解.md @@ -0,0 +1,5342 @@ + +* [算法思想](#算法思想) + * [二分查找](#二分查找) + * [贪心思想](#贪心思想) + * [双指针](#双指针) + * [排序](#排序) + * [快速选择](#快速选择) + * [堆排序](#堆排序) + * [桶排序](#桶排序) + * [搜索](#搜索) + * [BFS](#bfs) + * [DFS](#dfs) + * [Backtracking](#backtracking) + * [分治](#分治) + * [动态规划](#动态规划) + * [斐波那契数列](#斐波那契数列) + * [最长递增子序列](#最长递增子序列) + * [最长公共子系列](#最长公共子系列) + * [0-1 背包](#0-1-背包) + * [数组区间](#数组区间) + * [字符串编辑](#字符串编辑) + * [分割整数](#分割整数) + * [矩阵路径](#矩阵路径) + * [其它问题](#其它问题) + * [数学](#数学) + * [素数](#素数) + * [最大公约数](#最大公约数) + * [进制转换](#进制转换) + * [阶乘](#阶乘) + * [字符串加法减法](#字符串加法减法) + * [相遇问题](#相遇问题) + * [多数投票问题](#多数投票问题) + * [其它](#其它) +* [数据结构相关](#数据结构相关) + * [栈和队列](#栈和队列) + * [哈希表](#哈希表) + * [字符串](#字符串) + * [数组与矩阵](#数组与矩阵) + * [1-n 分布](#1-n-分布) + * [有序矩阵](#有序矩阵) + * [链表](#链表) + * [树](#树) + * [递归](#递归) + * [层次遍历](#层次遍历) + * [前中后序遍历](#前中后序遍历) + * [BST](#bst) + * [Trie](#trie) + * [图](#图) + * [位运算](#位运算) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 算法思想 + +## 二分查找 + +```java +public int search(int key, int[] array) { + int l = 0, h = array.length - 1; + while (l <= h) { + int mid = l + (h - l) / 2; + if (key == array[mid]) return mid; + if (key < array[mid]) h = mid - 1; + else l = mid + 1; + } + return -1; +} +``` + +实现时需要注意以下细节： + +1. 在计算 mid 时不能使用 mid = (l + h) / 2 这种方式，因为 l + h 可能会导致加法溢出，应该使用 mid = l + (h - l) / 2。 + +2. 对 h 的赋值和循环条件有关，当循环条件为 l <= h 时，h = mid - 1；当循环条件为 l < h 时，h = mid。解释如下：在循环条件为 l <= h 时，如果 h = mid，会出现循环无法退出的情况，例如 l = 1，h = 1，此时 mid 也等于 1，如果此时继续执行 h = mid，那么就会无限循环；在循环条件为 l < h，如果 h = mid - 1，会错误跳过查找的数，例如对于数组 [1,2,3]，要查找 1，最开始 l = 0，h = 2，mid = 1，判断 key < arr[mid] 执行 h = mid - 1 = 0，此时循环退出，直接把查找的数跳过了。 + +3. l 的赋值一般都为 l = mid + 1。 + +**求开方** + +[Leetcode : 69. Sqrt(x) (Easy)](https://leetcode.com/problems/sqrtx/description/) + +```html +Input: 4 +Output: 2 + +Input: 8 +Output: 2 +Explanation: The square root of 8 is 2.82842..., and since we want to return an integer, the decimal part will be truncated. +``` + +一个数 x 的开方 sqrt 一定在 0 \~ x 之间，并且满足 sqrt == x / sqrt 。可以利用二分查找在 0 \~ x 之间查找 sqrt。 + +```java +public int mySqrt(int x) { + if(x <= 1) return x; + int l = 1, h = x; + while(l <= h){ + int mid = l + (h - l) / 2; + int sqrt = x / mid; + if(sqrt == mid) return mid; + else if(sqrt < mid) h = mid - 1; + else l = mid + 1; + } + return h; +} +``` + +**摆硬币** + +[Leetcode : 441. Arranging Coins (Easy)](https://leetcode.com/problems/arranging-coins/description/) + +```html +n = 8 +The coins can form the following rows: +¤ +¤ ¤ +¤ ¤ ¤ +¤ ¤ +Because the 4th row is incomplete, we return 3. +``` + +题目描述：第 i 行摆 i 个，统计能够摆的行数。 + +返回 h 而不是 l，因为摆的硬币最后一行不能算进去。 + +```java +public int arrangeCoins(int n) { + int l = 0, h = n; + while(l <= h){ + int m = l + (h - l) / 2; + long x = m * (m + 1L) / 2; + if(x == n) return m; + else if(x < n) l = m + 1; + else h = m - 1; + } + return h; +} +``` + +可以不用二分查找，更直观的解法如下： + +```java +public int arrangeCoins(int n) { + int level = 1; + while (n > 0) { + n -= level; + level++; + } + return n == 0 ? level - 1 : level - 2; +} +``` + +**有序数组的 Single Element** + +[Leetcode : 540. Single Element in a Sorted Array (Medium)](https://leetcode.com/problems/single-element-in-a-sorted-array/description/) + +```html +Input: [1,1,2,3,3,4,4,8,8] +Output: 2 +``` + +题目描述：一个有序数组只有一个数不出现两次，找出这个数。 + +```java +public int singleNonDuplicate(int[] nums) { + int l = 0, h = nums.length - 1; + while(l < h) { + int m = l + (h - l) / 2; + if(m % 2 == 1) m--; // 保证 l/h/m 都在偶数位，使得查找区间大小一直都是奇数 + if(nums[m] == nums[m + 1]) l = m + 2; + else h = m; + } + return nums[l]; +} +``` + +## 贪心思想 + +贪心思想保证每次操作都是局部最优的，并且最后得到的结果是全局最优的。 + +**分配饼干** + +[Leetcode : 455. Assign Cookies (Easy)](https://leetcode.com/problems/assign-cookies/description/) + +```html +Input: [1,2], [1,2,3] +Output: 2 + +Explanation: You have 2 children and 3 cookies. The greed factors of 2 children are 1, 2. +You have 3 cookies and their sizes are big enough to gratify all of the children, +You need to output 2. +``` + +题目描述：每个孩子都有一个满足度，每个饼干都有一个大小，只有饼干的大小大于一个孩子的满足度，该孩子才会获得满足。求解最多可以获得满足的孩子数量。 + +因为最小的孩子最容易得到满足，因此先满足最小孩子。给一个孩子的饼干应当尽量小又能满足该孩子，这样大饼干就能拿来给满足度比较大的孩子。 + +证明：假设在某次选择中，贪心策略选择给第 i 个孩子分配第 m 个饼干，并且第 i 个孩子满足度最小，第 m 个饼干为可以满足第 i 个孩子的最小饼干，利用贪心策略最终可以满足 k 个孩子。假设最优策略在这次选择中给 i 个孩子分配第 n 个饼干，并且这个饼干大于第 m 个饼干。我们发现使用第 m 个饼干去替代第 n 个饼干完全不影响后续的结果，因此不存在比贪心策略更优的策略，即贪心策略就是最优策略。 + +```java +public int findContentChildren(int[] g, int[] s) { + Arrays.sort(g); + Arrays.sort(s); + int i = 0, j = 0; + while(i < g.length && j < s.length){ + if(g[i] <= s[j]) i++; + j++; + } + return i; +} +``` + +**投飞镖刺破气球** + +[Leetcode : 452. Minimum Number of Arrows to Burst Balloons (Medium)](https://leetcode.com/problems/minimum-number-of-arrows-to-burst-balloons/description/) + +``` +Input: +[[10,16], [2,8], [1,6], [7,12]] + +Output: +2 +``` + +题目描述：气球在一个水平数轴上摆放，可以重叠，飞镖垂直射向坐标轴，使得路径上的气球都会刺破。求解最小的投飞镖次数使所有气球都被刺破。 + +从左往右投飞镖，并且在每次投飞镖时满足以下条件： + +1. 左边已经没有气球了； +2. 本次投飞镖能够刺破最多的气球。 + +```java +public int findMinArrowShots(int[][] points) { + if(points.length == 0) return 0; + Arrays.sort(points,(a,b) -> (a[1] - b[1])); + int curPos = points[0][1]; + int ret = 1; + for (int i = 1; i < points.length; i++) { + if(points[i][0] <= curPos) { + continue; + } + curPos = points[i][1]; + ret++; + } + return ret; + } +``` + +**股票的最大收益** + +[Leetcode : 122. Best Time to Buy and Sell Stock II (Easy)](https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/) + +题目描述：一次交易包含买入和卖出，多个交易之间不能交叉进行。 + +对于 [a, b, c, d]，如果有 a <= b <= c <= d ，那么最大收益为 d - a。而 d - a = (d - c) + (c - b) + (b - a) ，因此当访问到一个 prices[i] 且 prices[i] - prices[i-1] > 0，那么就把 prices[i] - prices[i-1] 添加加到收益中，从而在局部最优的情况下也保证全局最优。 + +```java +public int maxProfit(int[] prices) { + int profit = 0; + for(int i = 1; i < prices.length; i++){ + if(prices[i] > prices[i-1]) profit += (prices[i] - prices[i-1]); + } + return profit; +} +``` + +**种植花朵** + +[Leetcode : 605. Can Place Flowers (Easy)](https://leetcode.com/problems/can-place-flowers/description/) + +```html +Input: flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 1 +Output: True +``` + +题目描述：花朵之间至少需要一个单位的间隔。 + +```java +public boolean canPlaceFlowers(int[] flowerbed, int n) { + int cnt = 0; + for(int i = 0; i < flowerbed.length; i++){ + if(flowerbed[i] == 1) continue; + int pre = i == 0 ? 0 : flowerbed[i - 1]; + int next = i == flowerbed.length - 1 ? 0 : flowerbed[i + 1]; + if(pre == 0 && next == 0) { + cnt++; + flowerbed[i] = 1; + } + } + return cnt >= n; +} +``` + +**修改一个数成为非递减数组** + +[Leetcode : 665. Non-decreasing Array (Easy)](https://leetcode.com/problems/non-decreasing-array/description/) + +```html +Input: [4,2,3] +Output: True +Explanation: You could modify the first 4 to 1 to get a non-decreasing array. +``` + +题目描述：判断一个数组能不能只修改一个数就成为非递减数组。 + +在出现 nums[i] < nums[i - 1] 时，需要考虑的是应该修改数组的哪个数，使得本次修改能使 i 之前的数组成为非递减数组，并且 **不影响后续的操作** 。优先考虑令 nums[i - 1] = nums[i]，因为如果修改 nums[i] = nums[i - 1] 的话，那么 nums[i] 这个数会变大，那么就有可能比 nums[i + 1] 大，从而影响了后续操作。还有一个比较特别的情况就是 nums[i] < nums[i - 2]，只修改 nums[i - 1] = nums[i] 不能令数组成为非递减，只能通过修改 nums[i] = nums[i - 1] 才行。 + +```java +public boolean checkPossibility(int[] nums) { + int cnt = 0; + for(int i = 1; i < nums.length; i++){ + if(nums[i] < nums[i - 1]){ + cnt++; + if(i - 2 >= 0 && nums[i - 2] > nums[i]) nums[i] = nums[i-1]; + else nums[i - 1] = nums[i]; + } + } + return cnt <= 1; +} +``` + +**判断是否为子串** + +[Leetcode : 392. Is Subsequence (Medium)](https://leetcode.com/problems/is-subsequence/description/) + +```html +s = "abc", t = "ahbgdc" +Return true. +``` + +```java +public boolean isSubsequence(String s, String t) { + for (int i = 0, pos = 0; i < s.length(); i++, pos++) { + pos = t.indexOf(s.charAt(i), pos); + if(pos == -1) return false; + } + return true; +} +``` + +**分隔字符串使同种字符出现在一起** + +[Leetcode : 763. Partition Labels (Medium)](https://leetcode.com/problems/partition-labels/description/) + +```html +Input: S = "ababcbacadefegdehijhklij" +Output: [9,7,8] +Explanation: +The partition is "ababcbaca", "defegde", "hijhklij". +This is a partition so that each letter appears in at most one part. +A partition like "ababcbacadefegde", "hijhklij" is incorrect, because it splits S into less parts. +``` + +```java +public List partitionLabels(String S) { + List ret = new ArrayList<>(); + int[] lastIdxs = new int[26]; + for(int i = 0; i < S.length(); i++) lastIdxs[S.charAt(i) - 'a'] = i; + int startIdx = 0; + while(startIdx < S.length()) { + int endIdx = startIdx; + for(int i = startIdx; i < S.length() && i <= endIdx; i++) { + int lastIdx = lastIdxs[S.charAt(i) - 'a']; + if(lastIdx == i) continue; + if(lastIdx > endIdx) endIdx = lastIdx; + } + ret.add(endIdx - startIdx + 1); + startIdx = endIdx + 1; + } + return ret; +} +``` + +**根据身高和序号重组队列** + +[Leetcode : 406. Queue Reconstruction by Height(Medium)](https://leetcode.com/problems/queue-reconstruction-by-height/description/) + +```html +Input: +[[7,0], [4,4], [7,1], [5,0], [6,1], [5,2]] + +Output: +[[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]] +``` + +题目描述：一个学生用两个分量 (h, k) 描述，h 表示身高，k 表示排在前面的有 k 个学生的身高比他高或者和他一样高。 + +为了在每次插入操作时不影响后续的操作，身高较高的学生应该先做插入操作，否则身高较小的学生原先正确插入第 k 个位置可能会变成第 k+1 个位置。 + +身高降序、k 值升序，然后按排好序的顺序插入队列的第 k 个位置中。 + +```java +public int[][] reconstructQueue(int[][] people) { + if(people == null || people.length == 0 || people[0].length == 0) return new int[0][0]; + + Arrays.sort(people, new Comparator() { + public int compare(int[] a, int[] b) { + if(a[0] == b[0]) return a[1] - b[1]; + return b[0] - a[0]; + } + }); + + int n = people.length; + List tmp = new ArrayList<>(); + for(int i = 0; i < n; i++) { + tmp.add(people[i][1], new int[]{people[i][0], people[i][1]}); + } + + int[][] ret = new int[n][2]; + for(int i = 0; i < n; i++) { + ret[i][0] = tmp.get(i)[0]; + ret[i][1] = tmp.get(i)[1]; + } + return ret; +} +``` + +## 双指针 + +双指针主要用于遍历数组，两个指针指向不同的元素，从而协同完成任务。 + +**从一个已经排序的数组中找出两个数，使它们的和为 0** + +[Leetcode ：167. Two Sum II - Input array is sorted (Easy)](https://leetcode.com/problems/two-sum-ii-input-array-is-sorted/description/) + +```html +Input: numbers={2, 7, 11, 15}, target=9 +Output: index1=1, index2=2 +``` + +使用双指针，一个指针指向元素较小的值，一个指针指向元素较大的值。指向较小元素的指针从头向尾遍历，指向较大元素的指针从尾向头遍历。 + +如果两个指针指向元素的和 sum == target，那么得到要求的结果；如果 sum > target，移动较大的元素，使 sum 变小一些；如果 sum < target，移动较小的元素，使 sum 变大一些。 + +```java +public int[] twoSum(int[] numbers, int target) { + int i = 0, j = numbers.length - 1; + while (i < j) { + int sum = numbers[i] + numbers[j]; + if (sum == target) return new int[]{i + 1, j + 1}; + else if (sum < target) i++; + else j--; + } + return null; +} +``` + +**反转字符串中的元音字符** + +[Leetcode : 345. Reverse Vowels of a String (Easy)](https://leetcode.com/problems/reverse-vowels-of-a-string/description/) + +```html +Given s = "leetcode", return "leotcede". +``` + +使用双指针，指向待反转的两个元音字符，一个指针从头向尾遍历，一个指针从尾到头遍历。 + +```java +private HashSet vowels = new HashSet<>(Arrays.asList('a','e','i','o','u','A','E','I','O','U')); + +public String reverseVowels(String s) { + if(s.length() == 0) return s; + int i = 0, j = s.length() - 1; + char[] result = new char[s.length()]; + while(i <= j){ + char ci = s.charAt(i); + char cj = s.charAt(j); + if(!vowels.contains(ci)){ + result[i] = ci; + i++; + } else if(!vowels.contains(cj)){ + result[j] = cj; + j--; + } else{ + result[i] = cj; + result[j] = ci; + i++; + j--; + } + } + return new String(result); +} +``` + +**两数平方和** + +[Leetcode : 633. Sum of Square Numbers (Easy)](https://leetcode.com/problems/sum-of-square-numbers/description/) + +```html +Input: 5 +Output: True +Explanation: 1 * 1 + 2 * 2 = 5 +``` + +题目描述：判断一个数是否为两个数的平方和，例如 5 = 12 + 22。 + +```java +public boolean judgeSquareSum(int c) { + int left = 0, right = (int) Math.sqrt(c); + while(left <= right){ + int powSum = left * left + right * right; + if(powSum == c) return true; + else if(powSum > c) right--; + else left++; + } + return false; +} +``` + +**回文字符串** + +[Leetcode : 680. Valid Palindrome II (Easy)](https://leetcode.com/problems/valid-palindrome-ii/description/) + +```html +Input: "abca" +Output: True +Explanation: You could delete the character 'c'. +``` + +题目描述：可以删除一个字符，判断是否能构成回文字符串。 + +```java +public boolean validPalindrome(String s) { + int i = 0, j = s.length() -1; + while(i < j){ + if(s.charAt(i) != s.charAt(j)){ + return isPalindrome(s, i, j - 1) || isPalindrome(s, i + 1, j); + } + i++; + j--; + } + return true; +} + +private boolean isPalindrome(String s, int l, int r){ + while(l < r){ + if(s.charAt(l) != s.charAt(r)) + return false; + l++; + r--; + } + return true; +} +``` + +**归并两个有序数组** + +[Leetcode : 88. Merge Sorted Array (Easy)](https://leetcode.com/problems/merge-sorted-array/description/) + +题目描述：把归并结果存到第一个数组上。 + +```java +public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) { + int i = m - 1, j = n - 1; // 需要从尾开始遍历，否则在 nums1 上归并得到的值会覆盖还未进行归并比较的值 + int idx = m + n - 1; + while(i >= 0 || j >= 0){ + if(i < 0) nums1[idx] = nums2[j--]; + else if(j < 0) nums1[idx] = nums1[i--]; + else if(nums1[i] > nums2[j]) nums1[idx] = nums1[i--]; + else nums1[idx] = nums2[j--]; + idx--; + } +} +``` + +**判断链表是否存在环** + +[Leetcode : 141. Linked List Cycle (Easy)](https://leetcode.com/problems/linked-list-cycle/description/) + +使用双指针，一个指针每次移动一个节点，一个指针每次移动两个节点，如果存在环，那么这两个指针一定会相遇。 + +```java +public boolean hasCycle(ListNode head) { + if(head == null) return false; + ListNode l1 = head, l2 = head.next; + while(l1 != null && l2 != null){ + if(l1 == l2) return true; + l1 = l1.next; + if(l2.next == null) break; + l2 = l2.next.next; + } + return false; +} +``` + +**最长子序列** + +[Leetcode : 524. Longest Word in Dictionary through Deleting (Medium)](https://leetcode.com/problems/longest-word-in-dictionary-through-deleting/description/) + +``` +Input: +s = "abpcplea", d = ["ale","apple","monkey","plea"] + +Output: +"apple" +``` + +题目描述：删除 s 中的一些字符，使得它构成字符串列表 d 中的一个字符串，找出能构成的最长字符串。如果有多个相同长度的结果，返回按字典序排序的最大字符串。 + +```java +public String findLongestWord(String s, List d) { + String ret = ""; + for (String str : d) { + for (int i = 0, j = 0; i < s.length() && j < str.length(); i++) { + if (s.charAt(i) == str.charAt(j)) j++; + if (j == str.length()) { + if (ret.length() < str.length() + || (ret.length() == str.length() && ret.compareTo(str) > 0)) { + ret = str; + } + } + } + } + return ret; +} +``` + +## 排序 + +### 快速选择 + +一般用于求解 **Kth Element** 问题，可以在 O(n) 时间复杂度，O(1) 空间复杂度完成求解工作。 + +与快速排序一样，快速选择一般需要先打乱数组，否则最坏情况下时间复杂度为 O(n2)。 + +### 堆排序 + +堆排序用于求解 **TopK Elements** 问题，通过维护一个大小为 K 的堆，堆中的元素就是 TopK Elements。当然它也可以用于求解 Kth Element 问题，因为最后出堆的那个元素就是 Kth Element。快速选择也可以求解 TopK Elements 问题，因为找到 Kth Element 之后，再遍历一次数组，所有小于等于 Kth Element 的元素都是 TopK Elements。可以看到，快速选择和堆排序都可以求解 Kth Element 和 TopK Elements 问题。 + +**Kth Element** + +[Leetocde : 215. Kth Largest Element in an Array (Medium)](https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/description/) + +**排序** ：时间复杂度 O(nlgn)，空间复杂度 O(1) + +```java +public int findKthLargest(int[] nums, int k) { + int N = nums.length; + Arrays.sort(nums); + return nums[N - k]; +} +``` + +**堆排序** ：时间复杂度 O(nlgk)，空间复杂度 O(k) + +```java +public int findKthLargest(int[] nums, int k) { + PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>(); + for(int val : nums) { + pq.offer(val); + if(pq.size() > k) { + pq.poll(); + } + } + return pq.peek(); +} +``` + +**快速选择** ：时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1) + +```java +public int findKthLargest(int[] nums, int k) { + k = nums.length - k; + int lo = 0; + int hi = nums.length - 1; + while (lo < hi) { + final int j = partition(nums, lo, hi); + if(j < k) { + lo = j + 1; + } else if (j > k) { + hi = j - 1; + } else { + break; + } + } + return nums[k]; + } + + private int partition(int[] a, int lo, int hi) { + int i = lo; + int j = hi + 1; + while(true) { + while(i < hi && less(a[++i], a[lo])); + while(j > lo && less(a[lo], a[--j])); + if(i >= j) { + break; + } + exch(a, i, j); + } + exch(a, lo, j); + return j; + } + + private void exch(int[] a, int i, int j) { + final int tmp = a[i]; + a[i] = a[j]; + a[j] = tmp; + } + + private boolean less(int v, int w) { + return v < w; + } +} +``` + +### 桶排序 + +**出现频率最多的 k 个数** + +[Leetcode : 347. Top K Frequent Elements (Medium)](https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/description/) + +```html +Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. +``` + +设置若干个桶，每个桶存储出现频率相同的数，并且桶的下标代表桶中数出现的频率，即第 i 个桶中存储的数出现的频率为 i。把数都放到桶之后，从后向前遍历桶，最先得到的 k 个数就是出现频率最多的的 k 个数。 + +```java +public List topKFrequent(int[] nums, int k) { + List ret = new ArrayList<>(); + Map map = new HashMap<>(); + for(int num : nums) { + map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1); + } + List[] bucket = new List[nums.length + 1]; + for(int key : map.keySet()) { + int frequency = map.get(key); + if(bucket[frequency] == null) { + bucket[frequency] = new ArrayList<>(); + } + bucket[frequency].add(key); + } + + for(int i = bucket.length - 1; i >= 0 && ret.size() < k; i--) { + if(bucket[i] != null) { + ret.addAll(bucket[i]); + } + } + return ret; +} +``` + +## 搜索 + +深度优先搜索和广度优先搜索广泛运用于树和图中，但是它们的应用远远不止如此。 + +### BFS + +

+ +广度优先搜索的搜索过程有点像一层一层地进行遍历，每层遍历都以上一层遍历的结果作为起点，遍历一个长度。需要注意的是，遍历过的节点不能再次被遍历。 + +第一层： + +- 0 -> {6,2,1,5}; + +第二层： + +- 6 -> {4} +- 2 -> {} +- 1 -> {} +- 5 -> {4,3} + +第三层： + +- 4 -> {} +- 3 -> {} + +可以看到，每一轮遍历的节点都与根节点路径长度相同。设 di 表示第 i 个节点与根节点的路径长度，推导出一个结论：对于先遍历的节点 i 与后遍历的节点 j，有 di<=dj。利用这个结论，可以求解最短路径等 **最优解** 问题：第一次遍历到目的节点，其所经过的路径为最短路径，如果继续遍历，之后再遍历到目的节点，所经过的路径就不是最短路径。 + +在程序实现 BFS 时需要考虑以下问题： + +- 队列：用来存储每一轮遍历的节点； +- 标记：对于遍历过的节点，应该将它标记，防止重复遍历。 + +**计算在网格中从原点到特定点的最短路径长度** + +```html +[[1,1,0,1], + [1,0,1,0], + [1,1,1,1], + [1,0,1,1]] +``` + +1 表示可以经过某个位置。 + +```java +public int minPathLength(int[][] grids, int tr, int tc) { + int[][] next = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}}; + int m = grids.length, n = grids[0].length; + Queue queue = new LinkedList<>(); + queue.add(new Position(0, 0, 1)); + while (!queue.isEmpty()) { + Position pos = queue.poll(); + for (int i = 0; i < 4; i++) { + Position nextPos = new Position(pos.r + next[i][0], pos.c + next[i][1], pos.length + 1); + if (nextPos.r < 0 || nextPos.r >= m || nextPos.c < 0 || nextPos.c >= n) continue; + if (grids[nextPos.r][nextPos.c] != 1) continue; + grids[nextPos.r][nextPos.c] = 0; + if (nextPos.r == tr && nextPos.c == tc) return nextPos.length; + queue.add(nextPos); + } + } + return -1; +} + +private class Position { + int r, c, length; + public Position(int r, int c, int length) { + this.r = r; + this.c = c; + this.length = length; + } +} +``` + +### DFS + +

+ +广度优先搜索一层一层遍历，每一层得到到的所有新节点，要用队列先存储起来以备下一层遍历的时候再遍历；而深度优先搜索在得到到一个新节点时立马对新节点进行遍历：从节点 0 出发开始遍历，得到到新节点 6 时，立马对新节点 6 进行遍历，得到新节点 4；如此反复以这种方式遍历新节点，直到没有新节点了，此时返回。返回到根节点 0 的情况是，继续对根节点 0 进行遍历，得到新节点 2，然后继续以上步骤。 + +从一个节点出发，使用 DFS 对一个图进行遍历时，能够遍历到的节点都是从初始节点可达的，DFS 常用来求解这种 **可达性** 问题。 + +在程序实现 DFS 时需要考虑以下问题： + +- 栈：用栈来保存当前节点信息，当遍历新节点返回时能够继续遍历当前节点。可以使用递归栈。 +- 标记：和 BFS 一样同样需要对已经遍历过的节点进行标记。 + +**查找最大的连通面积** + +[Leetcode : 695. Max Area of Island (Easy)](https://leetcode.com/problems/max-area-of-island/description/) + +```html +[[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0], + [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0], + [0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0], + [0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0], + [0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0], + [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0], + [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0], + [0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]] +``` + +```java +public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) { + int m = grid.length, n = grid[0].length; + int max = 0; + for(int i = 0; i < m; i++){ + for(int j = 0; j < n; j++){ + if(grid[i][j] == 1) max = Math.max(max, dfs(grid, i, j)); + } + } + return max; +} + +private int dfs(int[][] grid, int i, int j){ + int m = grid.length, n = grid[0].length; + if(i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n) return 0; + if(grid[i][j] == 0) return 0; + grid[i][j] = 0; + return dfs(grid, i + 1, j) + dfs(grid, i - 1, j) + dfs(grid, i, j + 1) + dfs(grid, i, j - 1) + 1; +} +``` + +**图的连通分量** + +[Leetcode : 547. Friend Circles (Medium)](https://leetcode.com/problems/friend-circles/description/) + +```html +Input: +[[1,1,0], + [1,1,0], + [0,0,1]] +Output: 2 +Explanation:The 0th and 1st students are direct friends, so they are in a friend circle. +The 2nd student himself is in a friend circle. So return 2. +``` + +```java +public int findCircleNum(int[][] M) { + int n = M.length; + int ret = 0; + boolean[] hasFind = new boolean[n]; + for(int i = 0; i < n; i++) { + if(!hasFind[i]) { + dfs(M, i, hasFind); + ret++; + } + } + return ret; +} + +private void dfs(int[][] M, int i, boolean[] hasFind) { + hasFind[i] = true; + int n = M.length; + for(int k = 0; k < n; k++) { + if(M[i][k] == 1 && !hasFind[k]) { + dfs(M, k, hasFind); + } + } +} +``` + +**矩阵中的连通区域数量** + +[Leetcode : 200. Number of Islands (Medium)](https://leetcode.com/problems/number-of-islands/description/) + +```html +11110 +11010 +11000 +00000 +Answer: 1 +``` + +```java +private int m, n; +private int[][] direction = {{0, 1}, {0, -1}, {1, 0}, {-1, 0}}; + +public int numIslands(char[][] grid) { + if (grid == null || grid.length == 0) return 0; + m = grid.length; + n = grid[0].length; + int ret = 0; + for (int i = 0; i < m; i++) { + for (int j = 0; j < n; j++) { + if (grid[i][j] == '1') { + dfs(grid, i, j); + ret++; + } + } + } + return ret; +} + +private void dfs(char[][] grid, int i, int j) { + if (i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n || grid[i][j] == '0') return; + grid[i][j] = '0'; + for (int k = 0; k < direction.length; k++) { + dfs(grid, i + direction[k][0], j + direction[k][1]); + } +} +``` + +**输出二叉树中所有从根到叶子的路径** + +[Leetcode : 257. Binary Tree Paths (Easy)](https://leetcode.com/problems/binary-tree-paths/description/) + +```html + 1 +/ \ +2 3 +\ + 5 +``` +```html +["1->2->5", "1->3"] +``` + +```java +public List binaryTreePaths(TreeNode root) { + List ret = new ArrayList(); + if(root == null) return ret; + dfs(root, "", ret); + return ret; +} + +private void dfs(TreeNode root, String prefix, List ret){ + if(root == null) return; + if(root.left == null && root.right == null){ + ret.add(prefix + root.val); + return; + } + prefix += (root.val + "->"); + dfs(root.left, prefix, ret); + dfs(root.right, prefix, ret); +} +``` + +**填充封闭区域** + +[Leetcode : 130. Surrounded Regions (Medium)](https://leetcode.com/problems/surrounded-regions/description/) + +```html +For example, +X X X X +X O O X +X X O X +X O X X + +After running your function, the board should be: +X X X X +X X X X +X X X X +X O X X +``` + +题目描述：使得被 'X' 的 'O' 转换为 'X'。 + +先填充最外侧，剩下的就是里侧了。 + +```java +private int[][] direction = {{0, 1}, {0, -1}, {1, 0}, {-1, 0}}; +private int m, n; + +public void solve(char[][] board) { + if (board == null || board.length == 0) return; + m = board.length; + n = board[0].length; + for (int i = 0; i < m; i++) { + dfs(board, i, 0); + dfs(board, i, n - 1); + } + for (int i = 0; i < n; i++) { + dfs(board, 0, i); + dfs(board, m - 1, i); + } + for (int i = 0; i < m; i++) { + for (int j = 0; j < n; j++) { + if (board[i][j] == 'T') board[i][j] = 'O'; + else if (board[i][j] == 'O') board[i][j] = 'X'; + } + } +} + +private void dfs(char[][] board, int r, int c) { + if (r < 0 || r >= m || c < 0 || c >= n || board[r][c] != 'O') return; + board[r][c] = 'T'; + for (int i = 0; i < direction.length; i++) { + dfs(board, r + direction[i][0], c + direction[i][1]); + } +} +``` + +**从两个方向都能到达的区域** + +[Leetcode : 417. Pacific Atlantic Water Flow (Medium)](https://leetcode.com/problems/pacific-atlantic-water-flow/description/) + +```html +Given the following 5x5 matrix: + + Pacific ~ ~ ~ ~ ~ + ~ 1 2 2 3 (5) * + ~ 3 2 3 (4) (4) * + ~ 2 4 (5) 3 1 * + ~ (6) (7) 1 4 5 * + ~ (5) 1 1 2 4 * + * * * * * Atlantic + +Return: +[[0, 4], [1, 3], [1, 4], [2, 2], [3, 0], [3, 1], [4, 0]] (positions with parentheses in above matrix). +``` + +题目描述：左边和上边是太平洋，右边和下边是大西洋，内部的数字代表海拔，海拔高的地方的水能够流到低的地方，求解水能够流到太平洋和大西洋的所有位置。 + +```java +private int m, n; +private int[][] matrix; +private int[][] direction = {{0, 1}, {0, -1}, {1, 0}, {-1, 0}}; + +public List pacificAtlantic(int[][] matrix) { + List ret = new ArrayList<>(); + if (matrix == null || matrix.length == 0) return ret; + this.m = matrix.length; + this.n = matrix[0].length; + this.matrix = matrix; + boolean[][] canReachP = new boolean[m][n]; + boolean[][] canReachA = new boolean[m][n]; + for (int i = 0; i < m; i++) { + dfs(i, 0, canReachP); + dfs(i, n - 1, canReachA); + } + for (int i = 0; i < n; i++) { + dfs(0, i, canReachP); + dfs(m - 1, i, canReachA); + } + for (int i = 0; i < m; i++) { + for (int j = 0; j < n; j++) { + if (canReachP[i][j] && canReachA[i][j]) { + ret.add(new int[]{i, j}); + } + } + } + return ret; +} + +private void dfs(int r, int c, boolean[][] canReach) { + if(canReach[r][c]) return; + canReach[r][c] = true; + for (int i = 0; i < direction.length; i++) { + int nextR = direction[i][0] + r; + int nextC = direction[i][1] + c; + if (nextR < 0 || nextR >= m || nextC < 0 || nextC >= n + || matrix[r][c] > matrix[nextR][nextC]) continue; + dfs(nextR, nextC, canReach); + } +} +``` + +### Backtracking + +回溯是 DFS 的一种，它不是用在遍历图的节点上，而是用于求解 **排列组合** 问题，例如有 { 'a','b','c' } 三个字符，求解所有由这三个字符排列得到的字符串。 + +在程序实现时，回溯需要注意对元素进行标记的问题。使用递归实现的回溯，在访问一个新元素进入新的递归调用时，需要将新元素标记为已经访问，这样才能在继续递归调用时不用重复访问该元素；但是在递归返回时，需要将该元素标记为未访问，因为只需要保证在一个递归链中不同时访问一个元素，可以访问已经访问过但是不在当前递归链中的元素。 + +**数字键盘组合** + +[Leetcode : 17. Letter Combinations of a Phone Number (Medium)](https://leetcode.com/problems/letter-combinations-of-a-phone-number/description/) + +

+ +```html +Input:Digit string "23" +Output: ["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"]. +``` + +```java +private static final String[] KEYS = {"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz"}; + +public List letterCombinations(String digits) { + List ret = new ArrayList<>(); + if (digits != null && digits.length() != 0) { + combination("", digits, 0, ret); + } + return ret; +} + +private void combination(String prefix, String digits, int offset, List ret) { + if (offset == digits.length()) { + ret.add(prefix); + return; + } + String letters = KEYS[digits.charAt(offset) - '0']; + for (char c : letters.toCharArray()) { + combination(prefix + c, digits, offset + 1, ret); + } +} +``` + +**在矩阵中寻找字符串** + +[Leetcode : 79. Word Search (Medium)](https://leetcode.com/problems/word-search/description/) + +```html +For example, +Given board = +[ + ['A','B','C','E'], + ['S','F','C','S'], + ['A','D','E','E'] +] +word = "ABCCED", -> returns true, +word = "SEE", -> returns true, +word = "ABCB", -> returns false. +``` + +```java +private static int[][] shift = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}}; +private static boolean[][] visited; +private int m; +private int n; + +public boolean exist(char[][] board, String word) { + if (word == null || word.length() == 0) return true; + if (board == null || board.length == 0 || board[0].length == 0) return false; + m = board.length; + n = board[0].length; + visited = new boolean[m][n]; + for (int i = 0; i < m; i++) { + for (int j = 0; j < n; j++) { + if (dfs(board, word, 0, i, j)) return true; + } + } + return false; +} + +private boolean dfs(char[][] board, String word, int start, int r, int c) { + if (start == word.length()) { + return true; + } + if (r < 0 || r >= m || c < 0 || c >= n || board[r][c] != word.charAt(start) || visited[r][c] ) { + return false; + } + visited[r][c] = true; + for (int i = 0; i < shift.length; i++) { + int nextR = r + shift[i][0]; + int nextC = c + shift[i][1]; + if (dfs(board, word, start + 1, nextR, nextC)) return true; + } + visited[r][c] = false; + return false; +} +``` + +**IP 地址划分** + +[Leetcode : 93. Restore IP Addresses(Medium)](https://leetcode.com/problems/restore-ip-addresses/description/) + +```html +Given "25525511135", +return ["255.255.11.135", "255.255.111.35"]. +``` + +```java +private List ret; + +public List restoreIpAddresses(String s) { + ret = new ArrayList<>(); + doRestore(0, "", s); + return ret; +} + +private void doRestore(int k, String path, String s) { + if (k == 4 || s.length() == 0) { + if (k == 4 && s.length() == 0) { + ret.add(path); + } + return; + } + for (int i = 0; i < s.length() && i <= 2; i++) { + if (i != 0 && s.charAt(0) == '0') break; + String part = s.substring(0, i + 1); + if (Integer.valueOf(part) <= 255) { + doRestore(k + 1, path.length() != 0 ? path + "." + part : part, s.substring(i + 1)); + } + } +} +``` + +**排列** + +[Leetcode : 46. Permutations (Medium)](https://leetcode.com/problems/permutations/description/) + +```html +[1,2,3] have the following permutations: +[ + [1,2,3], + [1,3,2], + [2,1,3], + [2,3,1], + [3,1,2], + [3,2,1] +] +``` + +```java +public List> permute(int[] nums) { + List> ret = new ArrayList<>(); + List permuteList = new ArrayList<>(); + boolean[] visited = new boolean[nums.length]; + backtracking(permuteList, visited, nums, ret); + return ret; +} + +private void backtracking(List permuteList, boolean[] visited, int[] nums, List> ret){ + if(permuteList.size() == nums.length){ + ret.add(new ArrayList(permuteList)); + return; + } + + for(int i = 0; i < visited.length; i++){ + if(visited[i]) continue; + visited[i] = true; + permuteList.add(nums[i]); + backtracking(permuteList, visited, nums, ret); + permuteList.remove(permuteList.size() - 1); + visited[i] = false; + } +} +``` + +**含有相同元素求排列** + +[Leetcode : 47. Permutations II (Medium)](https://leetcode.com/problems/permutations-ii/description/) + +```html +[1,1,2] have the following unique permutations: +[[1,1,2], [1,2,1], [2,1,1]] +``` + +题目描述：数组元素可能含有相同的元素，进行排列时就有可能出现 重复的排列，要求重复的排列只返回一个。 + +在实现上，和 Permutations 不同的是要先排序，然后在添加一个元素时，判断这个元素是否等于前一个元素，如果等于，并且前一个元素还未访问，那么就跳过这个元素。 + +```java +public List> permuteUnique(int[] nums) { + List> ret = new ArrayList<>(); + List permuteList = new ArrayList<>(); + Arrays.sort(nums); + boolean[] visited = new boolean[nums.length]; + backtracking(permuteList, visited, nums, ret); + return ret; +} + +private void backtracking(List permuteList, boolean[] visited, int[] nums, List> ret) { + if (permuteList.size() == nums.length) { + ret.add(new ArrayList(permuteList)); + return; + } + + for (int i = 0; i < visited.length; i++) { + if (i != 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !visited[i - 1]) continue; + if (visited[i]) continue; + visited[i] = true; + permuteList.add(nums[i]); + backtracking(permuteList, visited, nums, ret); + permuteList.remove(permuteList.size() - 1); + visited[i] = false; + } +} +``` + +**组合** + +[Leetcode : 77. Combinations (Medium)](https://leetcode.com/problems/combinations/description/) + +```html +If n = 4 and k = 2, a solution is: +[ + [2,4], + [3,4], + [2,3], + [1,2], + [1,3], + [1,4], +] +``` + +```java +public List> combine(int n, int k) { + List> ret = new ArrayList<>(); + List combineList = new ArrayList<>(); + backtracking(1, n, k, combineList, ret); + return ret; +} + +private void backtracking(int start, int n, int k, List combineList, List> ret){ + if(k == 0){ + ret.add(new ArrayList(combineList)); // 这里要重新构造一个 List + return; + } + + for(int i = start; i <= n - k + 1; i++) { // 剪枝 + combineList.add(i); // 把 i 标记为已访问 + backtracking(i + 1, n, k - 1, combineList, ret); + combineList.remove(combineList.size() - 1); // 把 i 标记为未访问 + } +} +``` + +**组合求和** + +[Leetcode : 39. Combination Sum (Medium)](https://leetcode.com/problems/combination-sum/description/) + +```html +given candidate set [2, 3, 6, 7] and target 7, +A solution set is: +[[7],[2, 2, 3]] +``` + +```java + private List> ret; + + public List> combinationSum(int[] candidates, int target) { + ret = new ArrayList<>(); + doCombination(candidates, target, 0, new ArrayList<>()); + return ret; + } + + private void doCombination(int[] candidates, int target, int start, List list) { + if (target == 0) { + ret.add(new ArrayList<>(list)); + return; + } + for (int i = start; i < candidates.length; i++) { + if (candidates[i] <= target) { + list.add(candidates[i]); + doCombination(candidates, target - candidates[i], i, list); + list.remove(list.size() - 1); + } + } + } +``` + +**含有相同元素的求组合求和** + +[Leetcode : 40. Combination Sum II (Medium)](https://leetcode.com/problems/combination-sum-ii/description/) + +```html +For example, given candidate set [10, 1, 2, 7, 6, 1, 5] and target 8, +A solution set is: +[ + [1, 7], + [1, 2, 5], + [2, 6], + [1, 1, 6] +] +``` + +```java +private List> ret; + +public List> combinationSum2(int[] candidates, int target) { + ret = new ArrayList<>(); + Arrays.sort(candidates); + doCombination(candidates, target, 0, new ArrayList<>(), new boolean[candidates.length]); + return ret; +} + +private void doCombination(int[] candidates, int target, int start, List list, boolean[] visited) { + if (target == 0) { + ret.add(new ArrayList<>(list)); + return; + } + for (int i = start; i < candidates.length; i++) { + if (i != 0 && candidates[i] == candidates[i - 1] && !visited[i - 1]) continue; + if (candidates[i] <= target) { + list.add(candidates[i]); + visited[i] = true; + doCombination(candidates, target - candidates[i], i + 1, list, visited); + visited[i] = false; + list.remove(list.size() - 1); + } + } +} +``` + +**子集** + +[Leetcode : 78. Subsets (Medium)](https://leetcode.com/problems/subsets/description/) + +题目描述：找出集合的所有子集，子集不能重复，[1, 2] 和 [2, 1] 这种子集算重复 + +```java +private List> ret; +private List subsetList; + +public List> subsets(int[] nums) { + ret = new ArrayList<>(); + subsetList = new ArrayList<>(); + for (int i = 0; i <= nums.length; i++) { + backtracking(0, i, nums); + } + return ret; +} + +private void backtracking(int startIdx, int size, int[] nums) { + if (subsetList.size() == size) { + ret.add(new ArrayList(subsetList)); + return; + } + + for (int i = startIdx; i < nums.length; i++) { + subsetList.add(nums[i]); + backtracking(i + 1, size, nums); + subsetList.remove(subsetList.size() - 1); + } +} +``` + +**含有相同元素求子集** + +[Leetcode : 90. Subsets II (Medium)](https://leetcode.com/problems/subsets-ii/description/) + +```html +For example, +If nums = [1,2,2], a solution is: + +[ + [2], + [1], + [1,2,2], + [2,2], + [1,2], + [] +] +``` + +```java +private List> ret; +private List subsetList; +private boolean[] visited; + +public List> subsetsWithDup(int[] nums) { + ret = new ArrayList<>(); + subsetList = new ArrayList<>(); + visited = new boolean[nums.length]; + Arrays.sort(nums); + for (int i = 0; i <= nums.length; i++) { + backtracking(0, i, nums); + } + return ret; +} + +private void backtracking(int startIdx, int size, int[] nums) { + if (subsetList.size() == size) { + ret.add(new ArrayList(subsetList)); + return; + } + + for (int i = startIdx; i < nums.length; i++) { + if (i != 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !visited[i - 1]) continue; + subsetList.add(nums[i]); + visited[i] = true; + backtracking(i + 1, size, nums); + visited[i] = false; + subsetList.remove(subsetList.size() - 1); + } +} +``` + +**分割字符串使得每个部分都是回文数** + +[Leetcode : 131. Palindrome Partitioning (Medium)](https://leetcode.com/problems/palindrome-partitioning/description/) + +```html +For example, given s = "aab", +Return + +[ + ["aa","b"], + ["a","a","b"] +] +``` + +```java +private List> ret; + +public List> partition(String s) { + ret = new ArrayList<>(); + doPartion(new ArrayList<>(), s); + return ret; +} + +private void doPartion(List list, String s) { + if (s.length() == 0) { + ret.add(new ArrayList<>(list)); + return; + } + for (int i = 0; i < s.length(); i++) { + if (isPalindrome(s, 0, i)) { + list.add(s.substring(0, i + 1)); + doPartion(list, s.substring(i + 1)); + list.remove(list.size() - 1); + } + } +} + +private boolean isPalindrome(String s, int begin, int end) { + while (begin < end) { + if (s.charAt(begin++) != s.charAt(end--)) return false; + } + return true; +} +``` + +**数独** + +[Leetcode : 37. Sudoku Solver (Hard)](https://leetcode.com/problems/sudoku-solver/description/) + +

+ +```java +private boolean[][] rowsUsed = new boolean[9][10]; +private boolean[][] colsUsed = new boolean[9][10]; +private boolean[][] cubesUsed = new boolean[9][10]; +private char[][] board; + +public void solveSudoku(char[][] board) { + this.board = board; + for (int i = 0; i < 9; i++) { + for (int j = 0; j < 9; j++) { + if (board[i][j] == '.') continue; + int num = board[i][j] - '0'; + rowsUsed[i][num] = true; + colsUsed[j][num] = true; + cubesUsed[cubeNum(i, j)][num] = true; + } + } + for (int i = 0; i < 9; i++) { + for (int j = 0; j < 9; j++) { + backtracking(i, j); + } + } +} + +private boolean backtracking(int row, int col) { + while (row < 9 && board[row][col] != '.') { + row = col == 8 ? row + 1 : row; + col = col == 8 ? 0 : col + 1; + } + if (row == 9) { + return true; + } + for (int num = 1; num <= 9; num++) { + if (rowsUsed[row][num] || colsUsed[col][num] || cubesUsed[cubeNum(row, col)][num]) continue; + rowsUsed[row][num] = colsUsed[col][num] = cubesUsed[cubeNum(row, col)][num] = true; + board[row][col] = (char) (num + '0'); + if (backtracking(row, col)) return true; + board[row][col] = '.'; + rowsUsed[row][num] = colsUsed[col][num] = cubesUsed[cubeNum(row, col)][num] = false; + } + return false; +} + +private int cubeNum(int i, int j) { + int r = i / 3; + int c = j / 3; + return r * 3 + c; +} +``` + +**N 皇后** + +[Leetcode : 51. N-Queens (Hard)](https://leetcode.com/problems/n-queens/description/) + +

+ +题目描述：在 n\*n 的矩阵中摆放 n 个皇后，并且每个皇后不能在同一行，同一列，同一对角线上，要求解所有的 n 皇后解。 + +一行一行地摆放，在确定一行中的那个皇后应该摆在哪一列时，需要用三个标记数组来确定某一列是否合法，这三个标记数组分别为：列标记数组、45 度对角线标记数组和 135 度对角线标记数组。 + +45 度对角线标记数组的维度为 2\*n - 1，通过下图可以明确 (r,c) 的位置所在的数组下标为 r + c。 + +

+ +135 度对角线标记数组的维度也是 2\*n - 1，(r,c) 的位置所在的数组下标为 n - 1 - (r - c)。 + +

+ +```java +private List> ret; +private char[][] nQueens; +private boolean[] colUsed; +private boolean[] diagonals45Used; +private boolean[] diagonals135Used; +private int n; + +public List> solveNQueens(int n) { + ret = new ArrayList<>(); + nQueens = new char[n][n]; + Arrays.fill(nQueens, '.'); + colUsed = new boolean[n]; + diagonals45Used = new boolean[2 * n - 1]; + diagonals135Used = new boolean[2 * n - 1]; + this.n = n; + backstracking(0); + return ret; +} + +private void backstracking(int row) { + if (row == n) { + List list = new ArrayList<>(); + for (char[] chars : nQueens) { + list.add(new String(chars)); + } + ret.add(list); + return; + } + + for (int col = 0; col < n; col++) { + int diagonals45Idx = row + col; + int diagonals135Idx = n - 1 - (row - col); + if (colUsed[col] || diagonals45Used[diagonals45Idx] || diagonals135Used[diagonals135Idx]) { + continue; + } + nQueens[row][col] = 'Q'; + colUsed[col] = diagonals45Used[diagonals45Idx] = diagonals135Used[diagonals135Idx] = true; + backstracking(row + 1); + colUsed[col] = diagonals45Used[diagonals45Idx] = diagonals135Used[diagonals135Idx] = false; + nQueens[row][col] = '.'; + } +} +``` + +## 分治 + +**给表达式加括号** + +[Leetcode : 241. Different Ways to Add Parentheses (Medium)](https://leetcode.com/problems/different-ways-to-add-parentheses/description/) + +```html +Input: "2-1-1". + +((2-1)-1) = 0 +(2-(1-1)) = 2 + +Output : [0, 2] +``` + +```java +public List diffWaysToCompute(String input) { + int n = input.length(); + List ret = new ArrayList<>(); + for (int i = 0; i < n; i++) { + char c = input.charAt(i); + if (c == '+' || c == '-' || c == '*') { + List left = diffWaysToCompute(input.substring(0, i)); + List right = diffWaysToCompute(input.substring(i + 1)); + for (int l : left) { + for (int r : right) { + switch (c) { + case '+': ret.add(l + r); break; + case '-': ret.add(l - r); break; + case '*': ret.add(l * r); break; + } + } + } + } + } + if (ret.size() == 0) ret.add(Integer.valueOf(input)); + return ret; +} +``` + +## 动态规划 + +递归和动态规划都是将原问题拆成多个子问题然后求解，他们之间最本质的区别是，动态规划保存了子问题的解。 + +### 斐波那契数列 + +**爬楼梯** + +[Leetcode : 70. Climbing Stairs (Easy)](https://leetcode.com/problems/climbing-stairs/description/) + +题目描述：有 N 阶楼梯，每次可以上一阶或者两阶，求有多少种上楼梯的方法。 + +定义一个数组 dp 存储上楼梯的方法数（为了方便讨论，数组下标从 1 开始），dp[i] 表示走到第 i 个楼梯的方法数目。第 i 个楼梯可以从第 i-1 和 i-2 个楼梯再走一步到达，走到第 i 个楼梯的方法数为走到第 i-1 和第 i-2 个楼梯的方法数之和。 + +

+ +dp[N] 即为所求。 + +考虑到 dp[i] 只与 dp[i - 1] 和 dp[i - 2] 有关，因此可以只用两个变量来存储 dp[i - 1] 和 dp[i - 2] 即可，使得原来的 O(n) 空间复杂度优化为 O(1) 复杂度。 + +```java +public int climbStairs(int n) { + if(n == 1) return 1; + if(n == 2) return 2; + int pre1 = 2, pre2 = 1; + for(int i = 2; i < n; i++){ + int cur = pre1 + pre2; + pre2 = pre1; + pre1 = cur; + } + return pre1; +} +``` + +**母牛生产** + +[程序员代码面试指南-P181](#) + +题目描述：假设农场中成熟的母牛每年都会生 1 头小母牛，并且永远不会死。第一年有 1 只小母牛，从第二年开始，母牛开始生小母牛。每只小母牛 3 年之后成熟又可以生小母牛。给定整数 N，求 N 年后牛的数量。 + +第 i 年成熟的牛的数量为： + +

+ +**强盗抢劫** + +[Leetcode : 198. House Robber (Easy)](https://leetcode.com/problems/house-robber/description/) + +题目描述：抢劫一排住户，但是不能抢邻近的住户，求最大抢劫量。 + +定义 dp 数组用来存储最大的抢劫量，其中 dp[i] 表示抢到第 i 个住户时的最大抢劫量。由于不能抢劫邻近住户，因此如果抢劫了第 i 个住户那么只能抢劫 i - 2 和 i - 3 的住户，所以 + +

+ +O(n) 空间复杂度实现方法： + +```java +public int rob(int[] nums) { + int n = nums.length; + if(n == 0) return 0; + if(n == 1) return nums[0]; + if(n == 2) return Math.max(nums[0], nums[1]); + int[] dp = new int[n]; + dp[0] = nums[0]; + dp[1] = nums[1]; + dp[2] = nums[0] + nums[2]; + for(int i = 3; i < n; i++){ + dp[i] = Math.max(dp[i -2], dp[i - 3]) + nums[i]; + } + return Math.max(dp[n - 1], dp[n - 2]); +} +``` + +O(1) 空间复杂度实现方法： + +```java +public int rob(int[] nums) { + int n = nums.length; + if(n == 0) return 0; + if(n == 1) return nums[0]; + if(n == 2) return Math.max(nums[0], nums[1]); + int pre3 = nums[0], pre2 = nums[1], pre1 = nums[2] + nums[0]; + for(int i = 3; i < n; i++){ + int cur = Math.max(pre2, pre3) + nums[i]; + pre3 = pre2; + pre2 = pre1; + pre1 = cur; + } + return Math.max(pre1, pre2); +} +``` + +**强盗在环形街区抢劫** + +[Leetcode : 213. House Robber II (Medium)](https://leetcode.com/problems/house-robber-ii/description/) + +```java +private int[] dp; + +public int rob(int[] nums) { + if (nums == null || nums.length == 0) return 0; + int n = nums.length; + if (n == 1) return nums[0]; + dp = new int[n]; + return Math.max(rob(nums, 0, n - 2), rob(nums, 1, n - 1)); +} + +private int rob(int[] nums, int first, int last) { + if (last - first == 0) return nums[first]; + if (last - first == 1) return Math.max(nums[first], nums[first + 1]); + dp[first] = nums[first]; + dp[first + 1] = nums[first + 1]; + dp[first + 2] = nums[first] + nums[first + 2]; + for (int i = first + 3; i <= last; i++) { + dp[i] = Math.max(dp[i - 2], dp[i - 3]) + nums[i]; + } + return Math.max(dp[last], dp[last - 1]); +} +``` + +**信件错排** + +题目描述：有 N 个 信 和 信封，它们被打乱，求错误装信方式的数量。 + +定义一个数组 dp 存储错误方式数量，dp[i] 表示前 i 个信和信封的错误方式数量。假设第 i 个信装到第 j 个信封里面，而第 j 个信装到第 k 个信封里面。根据 i 和 k 是否相等，有两种情况： + +① i==k，交换 i 和 k 的信后，它们的信和信封在正确的位置，但是其余 i-2 封信有 dp[i-2] 种错误装信的方式。由于 j 有 i-1 种取值，因此共有 (i-1)\*dp[i-2] 种错误装信方式。 + +② i != k，交换 i 和 j 的信后，第 i 个信和信封在正确的位置，其余 i-1 封信有 dp[i-1] 种错误装信方式。由于 j 有 i-1 种取值，因此共有 (n-1)\*dp[i-1] 种错误装信方式。 + +综上所述，错误装信数量方式数量为： + +

+ +dp[N] 即为所求。 + +和上楼梯问题一样，dp[i] 只与 dp[i-1] 和 dp[i-2] 有关，因此也可以只用两个变量来存储 dp[i-1] 和 dp[i-2]。 + +### 最长递增子序列 + +已知一个序列 {S1, S2,...,Sn} ，取出若干数组成新的序列 {Si1, Si2,..., Sim}，其中 i1、i2 ... im 保持递增，即新序列中各个数仍然保持原数列中的先后顺序，称新序列为原序列的一个 **子序列** 。 + +如果在子序列中，当下标 ix > iy 时，Six > Siy，称子序列为原序列的一个 **递增子序列** 。 + +定义一个数组 dp 存储最长递增子序列的长度，dp[n] 表示以 Sn 结尾的序列的最长递增子序列长度。对于一个递增子序列 {Si1, Si2,...,Sim}，如果 im < n 并且 Sim < Sn ，此时 {Si1, Si2,..., Sim, Sn} 为一个递增子序列，递增子序列的长度增加 1。满足上述条件的递增子序列中，长度最长的那个递增子序列就是要找的，在长度最长的递增子序列上加上 Sn 就构成了以 Sn 为结尾的最长递增子序列。因此 dp[n] = max{ dp[i]+1 | Si < Sn && i < n} 。 + +因为在求 dp[n] 时可能无法找到一个满足条件的递增子序列，此时 {Sn} 就构成了递增子序列，因此需要对前面的求解方程做修改，令 dp[n] 最小为 1，即： + +

+ +对于一个长度为 N 的序列，最长子序列并不一定会以 SN 为结尾，因此 dp[N] 不是序列的最长递增子序列的长度，需要遍历 dp 数组找出最大值才是所要的结果，即 max{ dp[i] | 1 <= i <= N} 即为所求。 + +**最长递增子序列** + +[Leetcode : 300. Longest Increasing Subsequence (Medium)](https://leetcode.com/problems/longest-increasing-subsequence/description/) + +```java +public int lengthOfLIS(int[] nums) { + int n = nums.length; + int[] dp = new int[n]; + for(int i = 0; i < n; i++){ + int max = 1; + for(int j = 0; j < i; j++){ + if(nums[i] > nums[j]) max = Math.max(max, dp[j] + 1); + } + dp[i] = max; + } + int ret = 0; + for(int i = 0; i < n; i++){ + ret = Math.max(ret, dp[i]); + } + return ret; +} +``` + +以上解法的时间复杂度为 O(n2) ，可以使用二分查找使得时间复杂度降低为 O(nlogn)。定义一个 tails 数组，其中 tails[i] 存储长度为 i + 1 的最长递增子序列的最后一个元素，例如对于数组 [4,5,6,3]，有 + +```html +len = 1 : [4], [5], [6], [3] => tails[0] = 3 +len = 2 : [4, 5], [5, 6] => tails[1] = 5 +len = 3 : [4, 5, 6] => tails[2] = 6 +``` + +对于一个元素 x，如果它大于 tails 数组所有的值，那么把它添加到 tails 后面；如果 tails[i-1] < x <= tails[i]，那么更新 tails[i] = x 。 + +可以看出 tails 数组保持有序，因此在查找 Si 位于 tails 数组的位置时就可以使用二分查找。 + +```java +public int lengthOfLIS(int[] nums) { + int n = nums.length; + int[] tails = new int[n]; + int size = 0; + for (int i = 0; i < n; i++) { + int index = binarySearch(tails, 0, size, nums[i]); + tails[index] = nums[i]; + if (index == size) size++; + } + return size; +} + +private int binarySearch(int[] nums, int first, int last, int key) { + while (first < last) { + int mid = first + (last - first) / 2; + if (nums[mid] == key) return mid; + else if (nums[mid] > key) last = mid; + else first = mid + 1; + } + return first; +} +``` + +**最长摆动子序列** + +[Leetcode : 376. Wiggle Subsequence (Medium)](https://leetcode.com/problems/wiggle-subsequence/description/) + +```html +Input: [1,7,4,9,2,5] +Output: 6 +The entire sequence is a wiggle sequence. + +Input: [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8] +Output: 7 +There are several subsequences that achieve this length. One is [1,17,10,13,10,16,8]. + +Input: [1,2,3,4,5,6,7,8,9] +Output: 2 +``` + +要求：使用 O(n) 时间复杂度求解。 + +使用两个状态 up 和 down。 + +```java +public int wiggleMaxLength(int[] nums) { + int len = nums.length; + if (len == 0) return 0; + int up = 1, down = 1; + for (int i = 1; i < len; i++) { + if (nums[i] > nums[i - 1]) up = down + 1; + else if (nums[i] < nums[i - 1]) down = up + 1; + } + return Math.max(up, down); +} +``` + +### 最长公共子系列 + +对于两个子序列 S1 和 S2，找出它们最长的公共子序列。 + +定义一个二维数组 dp 用来存储最长公共子序列的长度，其中 dp[i][j] 表示 S1 的前 i 个字符与 S2 的前 j 个字符最长公共子序列的长度。考虑 S1i 与 S2j 值是否相等，分为两种情况： + +① 当 S1i==S2j 时，那么就能在 S1 的前 i-1 个字符与 S2 的前 j-1 个字符最长公共子序列的基础上再加上 S1i 这个值，最长公共子序列长度加 1 ，即 dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1。 + +② 当 S1i != S2j 时，此时最长公共子序列为 S1 的前 i-1 个字符和 S2 的前 j 个字符最长公共子序列，与 S1 的前 i 个字符和 S2 的前 j-1 个字符最长公共子序列，它们的最大者，即 dp[i][j] = max{ dp[i-1][j], dp[i][j-1] }。 + +综上，最长公共子系列的状态转移方程为： + +

+ +对于长度为 N 的序列 S1 和 长度为 M 的序列 S2，dp[N][M] 就是序列 S1 和序列 S2 的最长公共子序列长度。 + +与最长递增子序列相比，最长公共子序列有以下不同点： + +① 针对的是两个序列，求它们的最长公共子序列。 +② 在最长递增子序列中，dp[i] 表示以 Si 为结尾的最长递增子序列长度，子序列必须包含 Si ；在最长公共子序列中，dp[i][j] 表示 S1 中前 i 个字符与 S2 中前 j 个字符的最长公共子序列长度，不一定包含 S1i 和 S2j 。 +③ 由于 2 ，在求最终解时，最长公共子序列中 dp[N][M] 就是最终解，而最长递增子序列中 dp[N] 不是最终解，因为以 SN 为结尾的最长递增子序列不一定是整个序列最长递增子序列，需要遍历一遍 dp 数组找到最大者。 + +```java +public int lengthOfLCS(int[] nums1, int[] nums2) { + int n1 = nums1.length, n2 = nums2.length; + int[][] dp = new int[n1 + 1][n2 + 1]; + for (int i = 1; i <= n1; i++) { + for (int j = 1; j <= n2; j++) { + if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; + else dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); + } + } + return dp[n1][n2]; +} +``` + +### 0-1 背包 + +有一个容量为 N 的背包，要用这个背包装下物品的价值最大，这些物品有两个属性：体积 w 和价值 v。 + +定义一个二维数组 dp 存储最大价值，其中 dp[i][j] 表示体积不超过 j 的情况下，前 i 件物品能达到的最大价值。设第 i 件物品体积为 w，价值为 v，根据第 i 件物品是否添加到背包中，可以分两种情况讨论： + +① 第 i 件物品没添加到背包，总体积不超过 j 的前 i 件物品的最大价值就是总体积不超过 j 的前 i-1 件物品的最大价值，dp[i][j] = dp[i-1][j]。 +② 第 i 件物品添加到背包中，dp[i][j] = dp[i-1][j-w] + v。 + +第 i 件物品可添加也可以不添加，取决于哪种情况下最大价值更大。 + +综上，0-1 背包的状态转移方程为： + +

+ +```java +public int knapsack(int W, int N, int[] weights, int[] values) { + int[][] dp = new int[N][W]; + for (int i = W - 1; i >= 0; i--) { + dp[0][i] = i > weights[0] ? values[0] : 0; + } + for (int i = 1; i < N; i++) { + for (int j = W - 1; j >= weights[i]; j--) { + dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i]] + values[i]); + } + for (int j = weights[i] - 1; j >= 0; j--) { + dp[i][j] = dp[i - 1][j]; + } + } + return dp[N - 1][W - 1]; +} +``` + +**空间优化** + +在程序实现时可以对 0-1 背包做优化。观察状态转移方程可以知道，前 i 件物品的状态仅由前 i-1 件物品的状态有关，因此可以将 dp 定义为一维数组，其中 dp[j] 既可以表示 dp[i-1][j] 也可以表示 dp[i][j]。此时， + +

+ +因为 dp[j-w] 表示 dp[i-1][j-w]，因此不能先求 dp[i][j-w] 防止将 dp[i-1][j-w] 覆盖。也就是说要先计算 dp[i][j] 再计算 dp[i][j-w]，在程序实现时需要按倒序来循环求解。 + +**无法使用贪心算法的解释** + +0-1 背包问题无法使用贪心算法来求解，也就是说不能按照先添加性价比最高的物品来达到最优，这是因为这种方式可能造成背包空间的浪费，从而无法达到最优。考虑下面的物品和一个容量为 5 的背包，如果先添加物品 0 再添加物品 1，那么只能存放的价值为 16，浪费了大小为 2 的空间。最优的方式是存放物品 1 和物品 2，价值为 22. + +| id | w | v | v/w | +| --- | --- | --- | --- | +| 0 | 1 | 6 | 6 | +| 1 | 2 | 10 | 5 | +| 2 | 3 | 12 | 4 | + +**变种** + +完全背包：物品可以无限个，可以转换为 0-1 背包，令每种物品的体积和价值变为 1/2/4... 倍数，把它们都当成一个新物品，然后一种物品只能添加一次。 + +多重背包：物品数量有限制，同样可以转换为 0-1 背包。 + +多维费用背包：物品不仅有重量，还有体积，同时考虑这两种限制。 + +其它：物品之间相互约束或者依赖。 + +**划分数组为和相等的两部分** + +[Leetcode : 416. Partition Equal Subset Sum (Medium)](https://leetcode.com/problems/partition-equal-subset-sum/description/) + +```html +Input: [1, 5, 11, 5] + +Output: true + +Explanation: The array can be partitioned as [1, 5, 5] and [11]. +``` + +可以看成一个背包大小为 sum/2 的 0-1 背包问题，但是也有不同的地方，这里没有价值属性，并且背包必须被填满。 + +以下实现使用了空间优化。 + +```java +public boolean canPartition(int[] nums) { + int sum = 0; + for (int num : nums) { + sum += num; + } + if (sum % 2 != 0) { + return false; + } + int W = sum / 2; + boolean[] dp = new boolean[W + 1]; + for (int i = 0; i <= W; i++) { + if (nums[0] == i) { + dp[i] = true; + } + } + for (int i = 1; i < nums.length; i++) { + for (int j = W; j >= nums[i]; j--) { + dp[j] = dp[j] || dp[j - nums[i]]; + } + } + return dp[W]; +} +``` + +**字符串按单词列表分割** + +[Leetcode : 139. Word Break (Medium)](https://leetcode.com/problems/word-break/description/) + +```html +s = "leetcode", +dict = ["leet", "code"]. +Return true because "leetcode" can be segmented as "leet code". +``` + +```java +public boolean wordBreak(String s, List wordDict) { + int n = s.length(); + boolean[] dp = new boolean[n + 1]; + dp[0] = true; + for (int i = 1; i <= n; i++) { + for (String word : wordDict) { + if (word.length() <= i && word.equals(s.substring(i - word.length(), i))) { + dp[i] = dp[i] || dp[i - word.length()]; + } + } + } + return dp[n]; +} +``` + +**改变一组数的正负号使得它们的和为一给定数** + +[Leetcode : 494. Target Sum (Medium)](https://leetcode.com/problems/target-sum/description/) + +```html +Input: nums is [1, 1, 1, 1, 1], S is 3. +Output: 5 +Explanation: + +-1+1+1+1+1 = 3 ++1-1+1+1+1 = 3 ++1+1-1+1+1 = 3 ++1+1+1-1+1 = 3 ++1+1+1+1-1 = 3 + +There are 5 ways to assign symbols to make the sum of nums be target 3. +``` + +该问题可以转换为 subset sum 问题，从而使用 0-1 背包的方法来求解。可以将这组数看成两部分，P 和 N，其中 P 使用正号，N 使用负号，有以下推导： + +```html + sum(P) - sum(N) = target +sum(P) + sum(N) + sum(P) - sum(N) = target + sum(P) + sum(N) + 2 * sum(P) = target + sum(nums) +``` + +因此只要找到一个子集，令它们都取正号，并且和等于 (target + sum(nums))/2，就证明存在解。 + +```java +public int findTargetSumWays(int[] nums, int S) { + int sum = 0; + for (int num : nums) { + sum += num; + } + if (sum < S || (sum + S) % 2 == 1) { + return 0; + } + return subsetSum(nums, (sum + S) >>> 1); +} + +private int subsetSum(int[] nums, int targetSum) { + Arrays.sort(nums); + int[] dp = new int[targetSum + 1]; + dp[0] = 1; + for (int i = 0; i < nums.length; i++) { + int num = nums[i]; + for (int j = targetSum; j >= num; j--) { + dp[j] = dp[j] + dp[j - num]; + } + } + return dp[targetSum]; +} +``` + +**01 字符构成最多的字符串** + +[Leetcode : 474. Ones and Zeroes (Medium)](https://leetcode.com/problems/ones-and-zeroes/description/) + +```html +Input: Array = {"10", "0001", "111001", "1", "0"}, m = 5, n = 3 +Output: 4 + +Explanation: This are totally 4 strings can be formed by the using of 5 0s and 3 1s, which are “10,”0001”,”1”,”0” +``` + +这是一个多维费用的 0-1 背包问题，有两个背包大小，0 的数量和 1 的数量。 + +```java +public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) { + if (strs == null || strs.length == 0) return 0; + int[][] dp = new int[m + 1][n + 1]; + for (int i = 0; i < strs.length; i++) { + String s = strs[i]; + int ones = 0, zeros = 0; + for (char c : s.toCharArray()) { + if (c == '0') zeros++; + else if (c == '1') ones++; + } + for (int j = m; j >= zeros; j--) { + for (int k = n; k >= ones; k--) { + dp[j][k] = Math.max(dp[j][k], dp[j - zeros][k - ones] + 1); + } + } + } + return dp[m][n]; +} +``` + +**找零钱** + +[Leetcode : 322. Coin Change (Medium)](https://leetcode.com/problems/coin-change/description/) + +```html +Example 1: +coins = [1, 2, 5], amount = 11 +return 3 (11 = 5 + 5 + 1) + +Example 2: +coins = [2], amount = 3 +return -1. +``` + +题目描述：给一些面额的硬币，要求用这些硬币来组成给定面额的钱数，并且使得硬币数量最少。硬币可以重复使用。 + +这是一个完全背包问题，完全背包问题和 0-1 背包问题在实现上唯一的不同是，第二层循环是从 0 开始的，而不是从尾部开始。 + +```java +public int coinChange(int[] coins, int amount) { + if (coins == null || coins.length == 0) return 0; + Arrays.sort(coins); + int[] dp = new int[amount + 1]; + Arrays.fill(dp, amount + 1); + dp[0] = 0; + for (int i = 1; i <= amount; i++) { + for (int j = 0; j < coins.length && coins[j] <= i; j++) { + dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - coins[j]] + 1); + } + } + return dp[amount] > amount ? -1 : dp[amount]; +} +``` + +**组合总和** + +[Leetcode : 377. Combination Sum IV (Medium)](https://leetcode.com/problems/combination-sum-iv/description/) + +```html +nums = [1, 2, 3] +target = 4 + +The possible combination ways are: +(1, 1, 1, 1) +(1, 1, 2) +(1, 2, 1) +(1, 3) +(2, 1, 1) +(2, 2) +(3, 1) + +Note that different sequences are counted as different combinations. + +Therefore the output is 7. +``` + +```java +public int combinationSum4(int[] nums, int target) { + if (nums == null || nums.length == 0) return 0; + int[] dp = new int[target + 1]; + dp[0] = 1; + for (int i = 1; i <= target; i++) { + for (int j = 0; j < nums.length; j++) { + if (nums[j] <= i) { + dp[i] += dp[i - nums[j]]; + } + } + } + return dp[target]; +} +``` + +**只能进行两次的股票交易** + +[Leetcode : 123. Best Time to Buy and Sell Stock III (Hard)](https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/description/) + +```java +public int maxProfit(int[] prices) { + int firstBuy = Integer.MIN_VALUE, firstSell = 0; + int secondBuy = Integer.MIN_VALUE, secondSell = 0; + for (int curPrice : prices) { + if (firstBuy < -curPrice) firstBuy = -curPrice; + if (firstSell < firstBuy + curPrice) firstSell = firstBuy + curPrice; + if (secondBuy < firstSell - curPrice) secondBuy = firstSell - curPrice; + if (secondSell < secondBuy + curPrice) secondSell = secondBuy + curPrice; + } + return secondSell; +} +``` + +**只能进行 k 次的股票交易** + +[Leetcode : 188. Best Time to Buy and Sell Stock IV (Hard)](https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iv/description/) + +```html +dp[i, j] = max(dp[i, j-1], prices[j] - prices[jj] + dp[i-1, jj]) { jj in range of [0, j-1] } = max(dp[i, j-1], prices[j] + max(dp[i-1, jj] - prices[jj])) +``` + +```java +public int maxProfit(int k, int[] prices) { + int n = prices.length; + if (k >= n/2) { // 这种情况下该问题退化为普通的股票交易问题 + int maxPro = 0; + for (int i = 1; i < n; i++) { + if (prices[i] > prices[i-1]) + maxPro += prices[i] - prices[i-1]; + } + return maxPro; + } + int[][] dp = new int[k + 1][n]; + for (int i = 1; i <= k; i++) { + int localMax = dp[i - 1][0] - prices[0]; + for (int j = 1; j < n; j++) { + dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], prices[j] + localMax); + localMax = Math.max(localMax, dp[i - 1][j] - prices[j]); + } + } + return dp[k][n - 1]; +} +``` + +### 数组区间 + +**数组区间和** + +[Leetcode : 303. Range Sum Query - Immutable (Easy)](https://leetcode.com/problems/range-sum-query-immutable/description/) + +```html +Given nums = [-2, 0, 3, -5, 2, -1] + +sumRange(0, 2) -> 1 +sumRange(2, 5) -> -1 +sumRange(0, 5) -> -3 +``` + +求区间 i \~ j 的和，可以转换为 sum[j] - sum[i-1]，其中 sum[i] 为 0 \~ i 的和。 + +```java +class NumArray { + private int[] sums; + + public NumArray(int[] nums) { + sums = new int[nums.length]; + for (int i = 0; i < nums.length; i++) { + sums[i] = i == 0 ? nums[0] : sums[i - 1] + nums[i]; + } + } + + public int sumRange(int i, int j) { + return i == 0 ? sums[j] : sums[j] - sums[i - 1]; + } +} +``` + +**子数组最大的和** + +[Leetcode : 53. Maximum Subarray (Easy)](https://leetcode.com/problems/maximum-subarray/description/) + +```html +For example, given the array [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], +the contiguous subarray [4,-1,2,1] has the largest sum = 6. +``` + +```java +public int maxSubArray(int[] nums) { + if (nums == null || nums.length == 0) return 0; + int preSum = nums[0]; + int maxSum = preSum; + for (int i = 1; i < nums.length; i++) { + preSum = preSum > 0 ? preSum + nums[i] : nums[i]; + maxSum = Math.max(maxSum, preSum); + } + return maxSum; +} +``` + +**数组中等差递增子区间的个数** + +[Leetcode : 413. Arithmetic Slices (Medium)](https://leetcode.com/problems/arithmetic-slices/description/) + +```html +A = [1, 2, 3, 4] +return: 3, for 3 arithmetic slices in A: [1, 2, 3], [2, 3, 4] and [1, 2, 3, 4] itself. +``` + +dp[i] 表示以 A[i] 为结尾的等差递增子区间的个数。 + +如果 A[i] - A[i - 1] == A[i - 1] - A[i - 2]，表示 [A[i - 2], A[i - 1], A[i]] 是一个等差递增子区间。如果 [A[i - 3], A[i - 2], A[i - 1]] 是一个等差递增子区间，那么 [A[i - 3], A[i - 2], A[i - 1], A[i]] 也是。因此在这个条件下，dp[i] = dp[i-1] + 1。 + +```java +public int numberOfArithmeticSlices(int[] A) { + if (A == null || A.length == 0) return 0; + int n = A.length; + int[] dp = new int[n]; + for (int i = 2; i < n; i++) { + if (A[i] - A[i - 1] == A[i - 1] - A[i - 2]) { + dp[i] = dp[i - 1] + 1; + } + } + int ret = 0; + for (int cnt : dp) ret += cnt; + return ret; +} +``` + +### 字符串编辑 + +**删除两个字符串的字符使它们相等** + +[Leetcode : 583. Delete Operation for Two Strings (Medium)](https://leetcode.com/problems/delete-operation-for-two-strings/description/) + +```html +Input: "sea", "eat" +Output: 2 +Explanation: You need one step to make "sea" to "ea" and another step to make "eat" to "ea". +``` + +可以转换为求两个字符串的最长公共子序列问题。 + +```java +public int minDistance(String word1, String word2) { + int m = word1.length(), n = word2.length(); + int[][] dp = new int[m + 1][n + 1]; + for (int i = 0; i <= m; i++) { + for (int j = 0; j <= n; j++) { + if (i == 0 || j == 0) continue; + dp[i][j] = word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1) ? + dp[i - 1][j - 1] + 1 : Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]); + } + } + return m + n - 2 * dp[m][n]; +} +``` + +**修改一个字符串称为另一个字符串** // TODO + +[Leetcode : 72. Edit Distance (Hard)](https://leetcode.com/problems/edit-distance/description/) + +### 分割整数 + +**分割整数的最大乘积** + +[Leetcode : 343. Integer Break (Medim)](https://leetcode.com/problems/integer-break/description/) + +题目描述：For example, given n = 2, return 1 (2 = 1 + 1); given n = 10, return 36 (10 = 3 + 3 + 4). + +```java +public int integerBreak(int n) { + int[] dp = new int[n + 1]; + dp[1] = 1; + for(int i = 2; i <= n; i++) { + for(int j = 1; j <= i - 1; j++) { + dp[i] = Math.max(dp[i], Math.max(j * dp[i - j], j * (i - j))); + } + } + return dp[n]; +} +``` + +**按平方数来分割整数** + +[Leetcode : 279. Perfect Squares(Medium)](https://leetcode.com/problems/perfect-squares/description/) + +题目描述：For example, given n = 12, return 3 because 12 = 4 + 4 + 4; given n = 13, return 2 because 13 = 4 + 9. + +```java +public int numSquares(int n) { + List squareList = generateSquareList(n); + int[] dp = new int[n + 1]; + for (int i = 1; i <= n; i++) { + int max = Integer.MAX_VALUE; + for (int square : squareList) { + if (square > i) break; + max = Math.min(max, dp[i - square] + 1); + } + dp[i] = max; + } + return dp[n]; +} + +private List generateSquareList(int n) { + List squareList = new ArrayList<>(); + int diff = 3; + int square = 1; + while (square <= n) { + squareList.add(square); + square += diff; + diff += 2; + } + return squareList; +} +``` + +**分割整数构成字母字符串** + +[Leetcode : 91. Decode Ways (Medium)](https://leetcode.com/problems/decode-ways/description/) + +题目描述：Given encoded message "12", it could be decoded as "AB" (1 2) or "L" (12). + +```java +public int numDecodings(String s) { + if(s == null || s.length() == 0) return 0; + int n = s.length(); + int[] dp = new int[n + 1]; + dp[0] = 1; + dp[1] = s.charAt(0) == '0' ? 0 : 1; + for(int i = 2; i <= n; i++) { + int one = Integer.valueOf(s.substring(i - 1, i)); + if(one != 0) dp[i] += dp[i - 1]; + if(s.charAt(i - 2) == '0') continue; + int two = Integer.valueOf(s.substring(i - 2, i)); + if(two <= 26) dp[i] += dp[i - 2]; + } + return dp[n]; +} +``` + +### 矩阵路径 + +**矩阵的总路径数** + +[Leetcode : 62. Unique Paths (Medium)](https://leetcode.com/problems/unique-paths/description/) + +题目描述：统计从矩阵左上角到右下角的路径总数，每次只能向右或者向下移动。 + +

+ +```java +public int uniquePaths(int m, int n) { + int[] dp = new int[n]; + Arrays.fill(dp, 1); + for (int i = 1; i < m; i++) { + for (int j = 1; j < n; j++) { + dp[j] = dp[j] + dp[j - 1]; + } + } + return dp[n - 1]; +} +``` + +**矩阵的最小路径和** + +[Leetcode : 64. Minimum Path Sum (Medium)](https://leetcode.com/problems/minimum-path-sum/description/) + +```html +[[1,3,1], + [1,5,1], + [4,2,1]] +Given the above grid map, return 7. Because the path 1→3→1→1→1 minimizes the sum. +``` + +题目描述：求从矩阵的左上角到右下角的最小路径和，每次只能向左和向下移动。 + +```java +public int minPathSum(int[][] grid) { + if (grid.length == 0 || grid[0].length == 0) return 0; + int m = grid.length, n = grid[0].length; + int[] dp = new int[n]; + for (int i = 0; i < m; i++) { + for (int j = 0; j < n; j++) { + if (j == 0) dp[0] = dp[0] + grid[i][0]; // 只能从上侧走到该位置 + else if (i == 0) dp[j] = dp[j - 1] + grid[0][j]; // 只能从右侧走到该位置 + else dp[j] = Math.min(dp[j - 1], dp[j]) + grid[i][j]; + } + } + return dp[n - 1]; +} +``` + +### 其它问题 + +**需要冷却期的股票交易** + +[Leetcode : 309. Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown(Medium)](https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/description/) + +题目描述：交易之后需要有一天的冷却时间。 + +

+ +```html +s0[i] = max(s0[i - 1], s2[i - 1]); // Stay at s0, or rest from s2 +s1[i] = max(s1[i - 1], s0[i - 1] - prices[i]); // Stay at s1, or buy from s0 +s2[i] = s1[i - 1] + prices[i]; // Only one way from s1 +``` + +```java +public int maxProfit(int[] prices) { + if (prices == null || prices.length == 0) return 0; + int n = prices.length; + int[] s0 = new int[n]; + int[] s1 = new int[n]; + int[] s2 = new int[n]; + s0[0] = 0; + s1[0] = -prices[0]; + s2[0] = Integer.MIN_VALUE; + for (int i = 1; i < n; i++) { + s0[i] = Math.max(s0[i - 1], s2[i - 1]); + s1[i] = Math.max(s1[i - 1], s0[i - 1] - prices[i]); + s2[i] = Math.max(s2[i - 1], s1[i - 1] + prices[i]); + } + return Math.max(s0[n - 1], s2[n - 1]); +} +``` + +**一组整数对能够构成的最长链** + +[Leetcode : 646. Maximum Length of Pair Chain (Medium)](https://leetcode.com/problems/maximum-length-of-pair-chain/description/) + +```html +Input: [[1,2], [2,3], [3,4]] +Output: 2 +Explanation: The longest chain is [1,2] -> [3,4] +``` + +对于 (a, b) 和 (c, d) ，如果 b < c，则它们可以构成一条链。 + +```java +public int findLongestChain(int[][] pairs) { + if(pairs == null || pairs.length == 0) { + return 0; + } + Arrays.sort(pairs, (a, b) -> (a[0] - b[0])); + int n = pairs.length; + int[] dp = new int[n]; + Arrays.fill(dp, 1); + for(int i = 0; i < n; i++) { + for(int j = 0; j < i; j++) { + if(pairs[i][0] > pairs[j][1]){ + dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1); + } + } + } + + int ret = 0; + for(int num : dp) { + ret = Math.max(ret, num); + } + return ret; +} +``` + +**买入和售出股票最大的收益** + +[Leetcode : 121. Best Time to Buy and Sell Stock (Easy)](https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/) + +只进行一次交易。 + +只要记录前面的最小价格，将这个最小价格作为买入价格，然后将当前的价格作为售出价格，查看这个价格是否是当前的最大价格。 + +```java +public int maxProfit(int[] prices) { + int n = prices.length; + if(n == 0) return 0; + int soFarMin = prices[0]; + int max = 0; + for(int i = 1; i < n; i++){ + if(soFarMin > prices[i]) soFarMin = prices[i]; + else max = Math.max(max, prices[i] - soFarMin); + } + return max; +} +``` + +**复制粘贴字符** + +[Leetcode : 650. 2 Keys Keyboard (Medium)](https://leetcode.com/problems/2-keys-keyboard/description/) + +```java +public int minSteps(int n) { + int[] dp = new int[n + 1]; + for (int i = 2; i <= n; i++) { + dp[i] = i; + for (int j = i - 1; j >= 0; j--) { + if (i % j == 0) { + dp[i] = dp[j] + dp[i / j]; + break; + } + } + } + return dp[n]; +} +``` + +```java +public int minSteps(int n) { + if (n == 1) return 0; + for (int i = 2; i <= Math.sqrt(n); i++) { + if (n % i == 0) return i + minSteps(n / i); + } + return n; +} +``` + +## 数学 + +### 素数 + +**素数分解** + +每一个数都可以分解成素数的乘积，例如 84 = 22 \* 31 \* 50 \* 71 \* 110 \* 130 \* 170 \* … + +**整除** + +令 x = 2m0 \* 3m1 \* 5m2 \* 7m3 \* 11m4 \* … +令 y = 2n0 \* 3n1 \* 5n2 \* 7n3 \* 11n4 \* … + +如果 x 整除 y（y mod x == 0），则对于所有 i，mi <= ni。 + +x 和 y 的 **最大公约数** 为：gcd(x,y) = 2min(m0,n0) \* 3min(m1,n1) \* 5min(m2,n2) \* ... + +x 和 y 的 **最小公倍数** 为：lcm(x,y) = 2max(m0,n0) \* 3max(m1,n1) \* 5max(m2,n2) \* ... + +**生成素数序列** + +[Leetcode : 204. Count Primes (Easy)](https://leetcode.com/problems/count-primes/description/) + +埃拉托斯特尼筛法在每次找到一个素数时，将能被素数整除的数排除掉。 + +```java +public int countPrimes(int n) { + boolean[] notPrimes = new boolean[n + 1]; + int cnt = 0; + for(int i = 2; i < n; i++){ + if(notPrimes[i]) continue; + cnt++; + // 从 i * i 开始，因为如果 k < i，那么 k * i 在之前就已经被去除过了 + for(long j = (long) i * i; j < n; j += i){ + notPrimes[(int) j] = true; + } + } + return cnt; +} +``` + +### 最大公约数 + +```java +int gcd(int a, int b) { + if (b == 0) return a; + return gcd(b, a % b); +} +``` + +最大公倍数为两数的乘积除以最大公约数。 + +```java +int lcm(int a, int b){ + return a * b / gcd(a, b); +} +``` + +对于最大公约数问题，因为需要计算 a % b ，而这个操作是比较耗时的，可以使用 [编程之美：2.7]() 的方法，利用减法和移位操作来替换它。 + +对于 a 和 b 的最大公约数 f(a, b)，有： + +1\. 如果 a 和 b 均为偶数，f(a, b) = 2\*f(a/2, b/2); +2\. 如果 a 是偶数 b 是奇数，f(a, b) = f(a/2, b); +3\. 如果 b 是偶数 a 是奇数，f(a, b) = f(a, b/2); +4\. 如果 a 和 b 均为奇数，f(a, b) = f(a, a-b); + +乘 2 和除 2 都可以转换为移位操作。 + +### 进制转换 + +Java 中 static String toString(int num, int radix) 可以将一个整数装换为 redix 进制表示的字符串。 + +**7 进制** + +[Leetcode : 504. Base 7 (Easy)](https://leetcode.com/problems/base-7/description/) + +```java +public String convertToBase7(int num) { + if (num < 0) { + return '-' + convertToBase7(-num); + } + if (num < 7) { + return num + ""; + } + return convertToBase7(num / 7) + num % 7; +} +``` + +**16 进制** + +[Leetcode : 405. Convert a Number to Hexadecimal (Easy)](https://leetcode.com/problems/convert-a-number-to-hexadecimal/description/) + +```java +public String toHex(int num) { + char[] map = {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','a','b','c','d','e','f'}; + if(num == 0) return "0"; + String ret = ""; + while(num != 0){ + ret = map[(num & 0b1111)] + ret; + num >>>= 4; + } + return ret; +} +``` + +### 阶乘 + +**统计阶乘尾部有多少个 0** + +[Leetcode : 172. Factorial Trailing Zeroes (Easy)](https://leetcode.com/problems/factorial-trailing-zeroes/description/) + +尾部的 0 由 2 * 5 得来，2 的数量明显多于 5 的数量，因此只要统计有多少个 5 即可。 + +对于一个数 N，它所包含 5 的个数为：N/5 + N/52 + N/53 + ...，其中 N/5 表示不大于 N 的数中 5 的倍数贡献一个 5，N/52 表示不大于 N 的数中 52 的倍数再贡献一个 5 ...。 + +```java +public int trailingZeroes(int n) { + return n == 0 ? 0 : n / 5 + trailingZeroes(n / 5); +} +``` + +如果统计的是 N! 的二进制表示中最低位 1 的位置，只要统计有多少个 2 即可，该题目出自 [编程之美：2.2](#) 。和求解有多少个 5 一样，2 的个数为 N/2 + N/22 + N/23 + ... + +### 字符串加法减法 + +**二进制加法** + +[Leetcode : 67. Add Binary (Easy)](https://leetcode.com/problems/add-binary/description/) + +```html +a = "11" +b = "1" +Return "100". +``` + +```java +public String addBinary(String a, String b) { + int i = a.length() - 1, j = b.length() - 1, carry = 0; + String str = ""; + while(i >= 0 || j >= 0){ + if(i >= 0 && a.charAt(i--) == '1') carry++; + if(j >= 0 && b.charAt(j--) == '1') carry++; + str = (carry % 2) + str; + carry /= 2; + } + if(carry == 1) str = "1" + str; + return str; +} +``` + +**字符串加法** + +[Leetcode : 415. Add Strings (Easy)](https://leetcode.com/problems/add-strings/description/) + +字符串的值为非负整数 + +```java +public String addStrings(String num1, String num2) { + StringBuilder sb = new StringBuilder(); + int carry = 0; + for(int i = num1.length() - 1, j = num2.length() - 1; i >= 0 || j >= 0 || carry == 1; i--, j--){ + int x = i < 0 ? 0 : num1.charAt(i) - '0'; + int y = j < 0 ? 0 : num2.charAt(j) - '0'; + sb.append((x + y + carry) % 10); + carry = (x + y + carry) / 10; + } + return sb.reverse().toString(); +} +``` + +### 相遇问题 + +**改变数组元素使所有的数组元素都相等** + +[Leetcode : 462. Minimum Moves to Equal Array Elements II (Medium)](https://leetcode.com/problems/minimum-moves-to-equal-array-elements-ii/description/) + +```html +Input: +[1,2,3] + +Output: +2 + +Explanation: +Only two moves are needed (remember each move increments or decrements one element): + +[1,2,3] => [2,2,3] => [2,2,2] +``` + +每次可以对一个数组元素加一或者减一，求最小的改变次数。 + +这是个典型的相遇问题，移动距离最小的方式是所有元素都移动到中位数。理由如下： + +设 m 为中位数。a 和 b 是 m 两边的两个元素，且 b > a。要使 a 和 b 相等，它们总共移动的次数为 b - a，这个值等于 (b - m) + (m - a)，也就是把这两个数移动到中位数的移动次数。 + +设数组长度为 N，则可以找到 N/2 对 a 和 b 的组合，使它们都移动到 m 的位置。 + +**解法 1** + +先排序，时间复杂度：O(NlgN) + +```java +public int minMoves2(int[] nums) { + Arrays.sort(nums); + int ret = 0; + int l = 0, h = nums.length - 1; + while(l <= h) { + ret += nums[h] - nums[l]; + l++; + h--; + } + return ret; +} +``` + +**解法 2** + +使用快速排序找到中位数，时间复杂度 O(N) + +```java +public int minMoves2(int[] nums) { + int ret = 0; + int n = nums.length; + int median = quickSelect(nums, 0, n - 1, n / 2 + 1); + for(int num : nums) ret += Math.abs(num - median); + return ret; +} + +private int quickSelect(int[] nums, int start, int end, int k) { + int l = start, r = end, privot = nums[(l + r) / 2]; + while(l <= r) { + while(nums[l] < privot) l++; + while(nums[r] > privot) r--; + if(l >= r) break; + swap(nums, l, r); + l++; r--; + } + int left = l - start + 1; + if(left > k) return quickSelect(nums, start, l - 1, k); + if(left == k && l == r) return nums[l]; + int right = r - start + 1; + return quickSelect(nums, r + 1, end, k - right); +} + +private void swap(int[] nums, int i, int j) { + int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; +} +``` + +### 多数投票问题 + +**数组中出现次数多于 n / 2 的元素** + +[Leetcode : 169. Majority Element (Easy)](https://leetcode.com/problems/majority-element/description/) + +先对数组排序，最中间那个数出现次数一定多于 n / 2 + +```java +public int majorityElement(int[] nums) { + Arrays.sort(nums); + return nums[nums.length / 2]; +} +``` + +可以利用 Boyer-Moore Majority Vote Algorithm 来解决这个问题，使得时间复杂度为 O(n)。可以这么理解该算法：使用 cnt 来统计一个元素出现的次数，当遍历到的元素和统计元素不想等时，令 cnt--。如果前面查找了 i 个元素，且 cnt == 0 ，说明前 i 个元素没有 majority，或者有 majority，但是出现的次数少于 i / 2 ，因为如果多于 i / 2 的话 cnt 就一定不会为 0 。此时剩下的 n - i 个元素中，majority 的数目依然多于 (n - i) / 2，因此继续查找就能找出 majority。 + +```java +public int majorityElement(int[] nums) { + int cnt = 0, majority = 0; + for(int i = 0; i < nums.length; i++){ + if(cnt == 0) { + majority = nums[i]; + cnt++; + } + else if(majority == nums[i]) cnt++; + else cnt--; + } + return majority; +} +``` + +### 其它 + +**平方数** + +[Leetcode : 367. Valid Perfect Square (Easy)](https://leetcode.com/problems/valid-perfect-square/description/) + +```html +Input: 16 +Returns: True +``` + +平方序列：1,4,9,16,.. +间隔：3,5,7,... + +间隔为等差数列，使用这个特性可以得到从 1 开始的平方序列。 + +```java +public boolean isPerfectSquare(int num) { + int subNum = 1; + while (num > 0) { + num -= subNum; + subNum += 2; + } + return num == 0; +} +``` + +**3 的 n 次方** + +[Leetcode : 326. Power of Three (Easy)](https://leetcode.com/problems/power-of-three/description/) + +```java +public boolean isPowerOfThree(int n) { + return n > 0 && (1162261467 % n == 0); +} +``` + +**找出数组中的乘积最大的三个数** + +[Leetcode : 628. Maximum Product of Three Numbers (Easy)](https://leetcode.com/problems/maximum-product-of-three-numbers/description/) + +```html +Input: [1,2,3,4] +Output: 24 +``` + +```java +public int maximumProduct(int[] nums) { + int max1 = Integer.MIN_VALUE, max2 = Integer.MIN_VALUE, max3 = Integer.MIN_VALUE, min1 = Integer.MAX_VALUE, min2 = Integer.MAX_VALUE; + for (int n : nums) { + if (n > max1) { + max3 = max2; + max2 = max1; + max1 = n; + } else if (n > max2) { + max3 = max2; + max2 = n; + } else if (n > max3) { + max3 = n; + } + + if (n < min1) { + min2 = min1; + min1 = n; + } else if (n < min2) { + min2 = n; + } + } + return Math.max(max1*max2*max3, max1*min1*min2); +} +``` + +**乘积数组** + +[Leetcode : 238. Product of Array Except Self (Medium)](https://leetcode.com/problems/product-of-array-except-self/description/) + +```html +For example, given [1,2,3,4], return [24,12,8,6]. +``` + +题目描述：给定一个数组，创建一个新数组，新数组的每个元素为原始数组中除了该位置上的元素之外所有元素的乘积。 + +题目要求：时间复杂度为 O(n)，并且不能使用除法。 + +```java +public int[] productExceptSelf(int[] nums) { + int n = nums.length; + int[] ret = new int[n]; + ret[0] = 1; + for(int i = 1; i < n; i++) { + ret[i] = ret[i - 1] * nums[i - 1]; + } + int right = 1; + for(int i = n - 1; i >= 0; i--) { + ret[i] *= right; + right *= nums[i]; + } + return ret; +} +``` + +**统计从 0 \~ n 每个数的二进制表示中 1 的个数** + +[Leetcode : 338. Counting Bits (Medium)](https://leetcode.com/problems/counting-bits/description/) + +对于数字 6(110)，它可以看成是数字 (10) 前面加上一个 1 ，因此 dp[i] = dp[i&(i-1)] + 1; + +```java +public int[] countBits(int num) { + int[] ret = new int[num + 1]; + for(int i = 1; i <= num; i++){ + ret[i] = ret[i&(i-1)] + 1; + } + return ret; +} +``` + +# 数据结构相关 + +## 栈和队列 + +**用栈实现队列** + +[Leetcode : 232. Implement Queue using Stacks (Easy)](https://leetcode.com/problems/implement-queue-using-stacks/description/) + +一个栈实现： + +```java +class MyQueue { + private Stack st = new Stack(); + + public void push(int x) { + Stack temp = new Stack(); + while(!st.isEmpty()){ + temp.push(st.pop()); + } + st.push(x); + while(!temp.isEmpty()){ + st.push(temp.pop()); + } + } + + public int pop() { + return st.pop(); + } + + public int peek() { + return st.peek(); + } + + public boolean empty() { + return st.isEmpty(); + } +} +``` + +两个栈实现： + +```java +class MyQueue { + private Stack in = new Stack(); + private Stack out = new Stack(); + + public void push(int x) { + in.push(x); + } + + public int pop() { + in2out(); + return out.pop(); + } + + public int peek() { + in2out(); + return out.peek(); + } + + private void in2out(){ + if(out.isEmpty()){ + while(!in.isEmpty()){ + out.push(in.pop()); + } + } + } + + public boolean empty() { + return in.isEmpty() && out.isEmpty(); + } +} +``` + +**用队列实现栈** + +[Leetcode : 225. Implement Stack using Queues (Easy)](https://leetcode.com/problems/implement-stack-using-queues/description/) + +```java +class MyStack { + + private Queue queue; + + public MyStack() { + queue = new LinkedList<>(); + } + + public void push(int x) { + queue.add(x); + for(int i = 1; i < queue.size(); i++){ // 翻转 + queue.add(queue.remove()); + } + } + + public int pop() { + return queue.remove(); + } + + public int top() { + return queue.peek(); + } + + public boolean empty() { + return queue.isEmpty(); + } +} +``` + +**最小值栈** + +[Leetcode : 155. Min Stack (Easy)](https://leetcode.com/problems/min-stack/description/) + +用两个栈实现，一个存储数据，一个存储最小值。 + +```java +class MinStack { + + private Stack dataStack; + private Stack minStack; + private int min; + + public MinStack() { + dataStack = new Stack<>(); + minStack = new Stack<>(); + min = Integer.MAX_VALUE; + } + + public void push(int x) { + dataStack.add(x); + if(x < min) { + min = x; + } + minStack.add(min); + } + + public void pop() { + dataStack.pop(); + minStack.pop(); + if(!minStack.isEmpty()) { + min = minStack.peek(); + } else{ + min = Integer.MAX_VALUE; + } + } + + public int top() { + return dataStack.peek(); + } + + public int getMin() { + return min; + } +} +``` + +对于实现最小值队列问题，可以先将队列使用栈来实现，然后就将问题转换为最小值栈，这个问题出现在 编程之美：3.7。 + +**用栈实现括号匹配** + +[Leetcode : 20. Valid Parentheses (Easy)](https://leetcode.com/problems/valid-parentheses/description/) + +```html +"()[]{}" + +Output : true +``` + +```java +public boolean isValid(String s) { + Stack stack = new Stack<>(); + for(int i = 0; i < s.length(); i++){ + char c = s.charAt(i); + if(c == '(' || c == '{' || c == '[') stack.push(c); + else{ + if(stack.isEmpty()) return false; + char cStack = stack.pop(); + if(c == ')' && cStack != '(' || + c == ']' && cStack != '[' || + c == '}' && cStack != '{' ) { + return false; + } + } + } + return stack.isEmpty(); +} +``` + +**数组中元素与下一个比它大的元素之间的距离** + +```html +Input: [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73] +Output: [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0] +``` + +[Leetcode : 739. Daily Temperatures (Medium)](https://leetcode.com/problems/daily-temperatures/description/) + +在遍历数组时用 Stack 把数组中的数存起来，如果当前遍历的数比栈顶元素来的大，说明栈顶元素的下一个比它大的数就是当前元素。 + +```java +public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) { + int n = temperatures.length; + int[] ret = new int[n]; + Stack stack = new Stack<>(); + for(int i = 0; i < n; i++) { + while(!stack.isEmpty() && temperatures[i] > temperatures[stack.peek()]) { + int idx = stack.pop(); + ret[idx] = i - idx; + } + stack.add(i); + } + return ret; +} +``` + +**在另一个数组中比当前元素大的下一个元素** + +[Leetcode : 496. Next Greater Element I (Easy)](https://leetcode.com/problems/next-greater-element-i/description/) + +```html +Input: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2]. +Output: [-1,3,-1] +``` + +```java +public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) { + Map map = new HashMap<>(); + Stack stack = new Stack<>(); + for(int num : nums2){ + while(!stack.isEmpty() && num > stack.peek()){ + map.put(stack.pop(), num); + } + stack.add(num); + } + int[] ret = new int[nums1.length]; + for(int i = 0; i < nums1.length; i++){ + if(map.containsKey(nums1[i])) ret[i] = map.get(nums1[i]); + else ret[i] = -1; + } + return ret; +} +``` + +**循环数组中比当前元素大的下一个元素** + +[Leetcode : 503. Next Greater Element II (Medium)](https://leetcode.com/problems/next-greater-element-ii/description/) + +```java +public int[] nextGreaterElements(int[] nums) { + int n = nums.length, next[] = new int[n]; + Arrays.fill(next, -1); + Stack stack = new Stack<>(); + for (int i = 0; i < n * 2; i++) { + int num = nums[i % n]; + while (!stack.isEmpty() && nums[stack.peek()] < num) + next[stack.pop()] = num; + if (i < n) stack.push(i); + } + return next; +} +``` + +## 哈希表 + +利用 Hash Table 可以快速查找一个元素是否存在等问题，但是需要一定的空间来存储。在优先考虑时间复杂度的情况下，可以利用 Hash Table 这种空间换取时间的做法。 + +Java 中的 **HashSet** 用于存储一个集合，并以 O(1) 的时间复杂度查找元素是否在集合中。 + +如果元素有穷，并且范围不大，那么可以用一个布尔数组来存储一个元素是否存在，例如对于只有小写字符的元素，就可以用一个长度为 26 的布尔数组来存储一个字符集合，使得空间复杂度降低为 O(1)。 + +Java 中的 **HashMap** 主要用于映射关系，从而把两个元素联系起来。 + +在对一个内容进行压缩或者其它转换时，利用 HashMap 可以把原始内容和转换后的内容联系起来。例如在一个简化 url 的系统中（[Leetcdoe : 535. Encode and Decode TinyURL (Medium)](https://leetcode.com/problems/encode-and-decode-tinyurl/description/)），利用 HashMap 就可以存储精简后的 url 到原始 url 的映射，使得不仅可以显示简化的 url，也可以根据简化的 url 得到原始 url 从而定位到正确的资源。 + +HashMap 也可以用来对元素进行计数统计，此时键为元素，值为计数。和 HashSet 类似，如果元素有穷并且范围不大，可以用整型数组来进行统计。 + +**数组中的两个数和为给定值** + +[Leetcode : 1. Two Sum (Easy)](https://leetcode.com/problems/two-sum/description/) + +可以先对数组进行排序，然后使用双指针方法或者二分查找方法。这样做的时间复杂度为 O(nlgn)，空间复杂度为 O(1)。 + +用 HashMap 存储数组元素和索引的映射，在访问到 nums[i] 时，判断 HashMap 中是否存在 target - nums[i] ，如果存在说明 target - nums[i] 所在的索引和 i 就是要找的两个数。该方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)，使用空间来换取时间。 + +```java +public int[] twoSum(int[] nums, int target) { + HashMap map = new HashMap<>(); + for(int i = 0; i < nums.length; i++){ + if(map.containsKey(target - nums[i])) return new int[]{map.get(target - nums[i]), i}; + else map.put(nums[i], i); + } + return null; +} +``` + +**最长和谐序列** + +[Leetcode : 594. Longest Harmonious Subsequence (Easy)](https://leetcode.com/problems/longest-harmonious-subsequence/description/) + +```html +Input: [1,3,2,2,5,2,3,7] +Output: 5 +Explanation: The longest harmonious subsequence is [3,2,2,2,3]. +``` + +和谐序列中最大数和最小数只差正好为 1。 + +```java +public int findLHS(int[] nums) { + Map map = new HashMap<>(); + for (long num : nums) { + map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1); + } + int result = 0; + for (long key : map.keySet()) { + if (map.containsKey(key + 1)) { + result = Math.max(result, map.get(key + 1) + map.get(key)); + } + } + return result; +} +``` + +## 字符串 + +**两个字符串包含的字符是否完全相同** + +[Leetcode : 242. Valid Anagram (Easy)](https://leetcode.com/problems/valid-anagram/description/) + +```html +s = "anagram", t = "nagaram", return true. +s = "rat", t = "car", return false. +``` + +字符串只包含小写字符，总共有 26 个小写字符。可以用 Hash Table 来映射字符与出现次数，因为键值范围很小，因此可以使用长度为 26 的整型数组对字符串出现的字符进行统计，比较两个字符串出现的字符数量是否相同。 + +```java +public boolean isAnagram(String s, String t) { + int[] cnts = new int[26]; + for(int i = 0; i < s.length(); i++) cnts[s.charAt(i) - 'a'] ++; + for(int i = 0; i < t.length(); i++) cnts[t.charAt(i) - 'a'] --; + for(int i = 0; i < 26; i++) if(cnts[i] != 0) return false; + return true; +} +``` + +**字符串同构** + +[Leetcode : 205. Isomorphic Strings (Easy)](https://leetcode.com/problems/isomorphic-strings/description/) + +```html +Given "egg", "add", return true. +Given "foo", "bar", return false. +Given "paper", "title", return true. +``` + +记录一个字符上次出现的位置，如果两个字符串中某个字符上次出现的位置一样，那么就属于同构。 + +```java +public boolean isIsomorphic(String s, String t) { + int[] m1 = new int[256]; + int[] m2 = new int[256]; + for(int i = 0; i < s.length(); i++){ + if(m1[s.charAt(i)] != m2[t.charAt(i)]) { + return false; + } + m1[s.charAt(i)] = i + 1; + m2[t.charAt(i)] = i + 1; + } + return true; +} +``` + +**计算一组字符集合可以组成的回文字符串的最大长度** + +[Leetcode : 409. Longest Palindrome (Easy)](https://leetcode.com/problems/longest-palindrome/description/) + +```html +Input : "abccccdd" +Output : 7 +Explanation : One longest palindrome that can be built is "dccaccd", whose length is 7. +``` + +使用长度为 128 的整型数组来统计每个字符出现的个数，每个字符有偶数个可以用来构成回文字符串。因为回文字符串最中间的那个字符可以单独出现，所以如果有单独的字符就把它放到最中间。 + +```java +public int longestPalindrome(String s) { + int[] cnts = new int[128]; // ascii 码总共 128 个 + for(char c : s.toCharArray()) cnts[c]++; + int ret = 0; + for(int cnt : cnts) ret += (cnt / 2) * 2; + if(ret < s.length()) ret++; // 这个条件下 s 中一定有单个未使用的字符存在，可以把这个字符放到回文的最中间 + return ret; +} +``` + +**判断一个整数是否是回文数** + +[Leetcode : 9. Palindrome Number (Easy)](https://leetcode.com/problems/palindrome-number/description/) + +要求不能使用额外空间，也就不能将整数转换为字符串进行判断。 + +将整数分成左右两部分，右边那部分需要转置，然后判断这两部分是否相等。 + +```java +public boolean isPalindrome(int x) { + if(x == 0) return true; + if(x < 0) return false; + if(x % 10 == 0) return false; + int right = 0; + while(x > right){ + right = right * 10 + x % 10; + x /= 10; + } + return x == right || x == right / 10; +} +``` + +**回文子字符串** + +[Leetcode : 647. Palindromic Substrings (Medium)](https://leetcode.com/problems/palindromic-substrings/description/) + +```html +Input: "aaa" +Output: 6 +Explanation: Six palindromic strings: "a", "a", "a", "aa", "aa", "aaa". +``` + +解决方案是从字符串的某一位开始，尝试着去扩展子字符串。 + +```java +private int cnt = 0; +public int countSubstrings(String s) { + for(int i = 0; i < s.length(); i++) { + extendSubstrings(s, i, i); // 奇数长度 + extendSubstrings(s, i, i + 1); // 偶数长度 + } + return cnt; +} + +private void extendSubstrings(String s, int start, int end) { + while(start >= 0 && end < s.length() && s.charAt(start) == s.charAt(end)) { + start--; + end++; + cnt++; + } +} +``` + +**统计二进制字符串中连续 1 和连续 0 数量相同的子字符串个数** + +[Leetcode : 696. Count Binary Substrings (Easy)](https://leetcode.com/problems/count-binary-substrings/description/) + +```html +Input: "00110011" +Output: 6 +Explanation: There are 6 substrings that have equal number of consecutive 1's and 0's: "0011", "01", "1100", "10", "0011", and "01". +``` + +```java +public int countBinarySubstrings(String s) { + int preLen = 0, curLen = 1, ret = 0; + for(int i = 1; i < s.length(); i++){ + if(s.charAt(i) == s.charAt(i-1)) curLen++; + else{ + preLen = curLen; + curLen = 1; + } + + if(preLen >= curLen) ret++; + } + return ret; +} +``` + +**字符串循环移位包含** + +[ 编程之美：3.1](#) + +```html +s1 = AABCD, s2 = CDAA +Return : true +``` + +给定两个字符串 s1 和 s2 ，要求判定 s2 是否能够被 s1 做循环移位得到的字符串包含。 + +s1 进行循环移位的结果是 s1s1 的子字符串，因此只要判断 s2 是否是 s1s1 的子字符串即可。 + +**字符串循环移位** + +[ 编程之美：2.17](#) + +将字符串向右循环移动 k 位。 + +例如 abcd123 向右移动 3 位 得到 123abcd + +将 abcd123 中的 abcd 和 123 单独逆序，得到 dcba321，然后对整个字符串进行逆序，得到 123abcd。 + +**字符串中单词的翻转** + +[程序员代码面试指南](#) + +例如将 "I am a student" 翻转成 "student a am I" + +将每个单词逆序，然后将整个字符串逆序。 + +## 数组与矩阵 + +**把数组中的 0 移到末尾** + +[Leetcode : 283. Move Zeroes (Easy)](https://leetcode.com/problems/move-zeroes/description/) + +```html +For example, given nums = [0, 1, 0, 3, 12], after calling your function, nums should be [1, 3, 12, 0, 0]. +``` + +```java +public void moveZeroes(int[] nums) { + int n = nums.length; + int idx = 0; + for(int i = 0; i < n; i++){ + if(nums[i] != 0) nums[idx++] = nums[i]; + } + while(idx < n){ + nums[idx++] = 0; + } +} +``` + +### 1-n 分布 + +**一个数组元素在 [1, n] 之间，其中一个数被替换为另一个数，找出丢失的数和重复的数** + +[Leetcode : 645. Set Mismatch (Easy)](https://leetcode.com/problems/set-mismatch/description/) + +```html +Input: nums = [1,2,2,4] +Output: [2,3] +``` + +最直接的方法是先对数组进行排序，这种方法时间复杂度为 O(nlogn)。本题可以以 O(n) 的时间复杂度、O(1) 空间复杂度来求解。 + +主要思想是让通过交换数组元素，使得数组上的元素在正确的位置上。 + +遍历数组，如果第 i 位上的元素不是 i + 1 ，那么就交换第 i 位 和 nums[i] - 1 位上的元素，使得 num[i] - 1 的元素为 nums[i] ，也就是该位的元素是正确的。交换操作需要循环进行，因为一次交换没办法使得第 i 位上的元素是正确的。但是要交换的两个元素可能就是重复元素，那么循环就可能永远进行下去，终止循环的方法是加上 nums[i] != nums[nums[i] - 1 条件。 + +类似题目： + +- [Leetcode :448. Find All Numbers Disappeared in an Array (Easy)](https://leetcode.com/problems/find-all-numbers-disappeared-in-an-array/description/)，寻找所有丢失的元素 +- [Leetcode : 442. Find All Duplicates in an Array (Medium)](https://leetcode.com/problems/find-all-duplicates-in-an-array/description/)，寻找所有重复的元素。 + +```java +public int[] findErrorNums(int[] nums) { + for(int i = 0; i < nums.length; i++){ + while(nums[i] != i + 1 && nums[i] != nums[nums[i] - 1]) { + swap(nums, i, nums[i] - 1); + } + } + + for(int i = 0; i < nums.length; i++){ + if(i + 1 != nums[i]) { + return new int[]{nums[i], i + 1}; + } + } + + return null; +} + +private void swap(int[] nums, int i, int j){ + int tmp = nums[i]; + nums[i] = nums[j]; + nums[j] = tmp; +} +``` + +**找出数组中重复的数，数组值在 [0, n-1] 之间** + +[Leetcode : 287. Find the Duplicate Number (Medium)](https://leetcode.com/problems/find-the-duplicate-number/description/) + +二分查找解法： + +```java +public int findDuplicate(int[] nums) { + int l = 1, h = nums.length - 1; + while (l <= h) { + int mid = l + (h - l) / 2; + int cnt = 0; + for (int i = 0; i < nums.length; i++) { + if (nums[i] <= mid) cnt++; + } + if (cnt > mid) h = mid - 1; + else l = mid + 1; + } + return l; +} +``` + +双指针解法，类似于有环链表中找出环的入口： + +```java +public int findDuplicate(int[] nums) { + int slow = nums[0], fast = nums[nums[0]]; + while (slow != fast) { + slow = nums[slow]; + fast = nums[nums[fast]]; + } + + fast = 0; + while (slow != fast) { + slow = nums[slow]; + fast = nums[fast]; + } + return slow; +} +``` + +### 有序矩阵 + +有序矩阵指的是行和列分别有序的矩阵。一般可以利用有序性使用二分查找方法。 + +```html +[ + [ 1, 5, 9], + [10, 11, 13], + [12, 13, 15] +] +``` + +**有序矩阵查找** + +[Leetocde : 240. Search a 2D Matrix II (Medium)](https://leetcode.com/problems/search-a-2d-matrix-ii/description/) + +```java +public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) { + if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) return false; + int m = matrix.length, n = matrix[0].length; + int row = 0, col = n - 1; + while (row < m && col >= 0) { + if (target == matrix[row][col]) return true; + else if (target < matrix[row][col]) col--; + else row++; + } + return false; +} +``` + +**有序矩阵的 Kth Element** + +[Leetcode : 378. Kth Smallest Element in a Sorted Matrix ((Medium))](https://leetcode.com/problems/kth-smallest-element-in-a-sorted-matrix/description/) + +```html +matrix = [ + [ 1, 5, 9], + [10, 11, 13], + [12, 13, 15] +], +k = 8, + +return 13. +``` + +解题参考：[Share my thoughts and Clean Java Code](https://leetcode.com/problems/kth-smallest-element-in-a-sorted-matrix/discuss/85173) + +二分查找解法： + +```java +public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) { + int m = matrix.length, n = matrix[0].length; + int lo = matrix[0][0], hi = matrix[m - 1][n - 1]; + while(lo <= hi) { + int mid = lo + (hi - lo) / 2; + int cnt = 0; + for(int i = 0; i < m; i++) { + for(int j = 0; j < n && matrix[i][j] <= mid; j++) { + cnt++; + } + } + if(cnt < k) lo = mid + 1; + else hi = mid - 1; + } + return lo; +} +``` + +堆解法： + +```java +public int kthSmallest(int[][] matrix, int k) { + int m = matrix.length, n = matrix[0].length; + PriorityQueue pq = new PriorityQueue(); + for(int j = 0; j < n; j++) pq.offer(new Tuple(0, j, matrix[0][j])); + for(int i = 0; i < k - 1; i++) { // 小根堆，去掉 k - 1 个堆顶元素，此时堆顶元素就是第 k 的数 + Tuple t = pq.poll(); + if(t.x == m - 1) continue; + pq.offer(new Tuple(t.x + 1, t.y, matrix[t.x + 1][t.y])); + } + return pq.poll().val; +} + +class Tuple implements Comparable { + int x, y, val; + public Tuple(int x, int y, int val) { + this.x = x; this.y = y; this.val = val; + } + + @Override + public int compareTo(Tuple that) { + return this.val - that.val; + } +} +``` + +## 链表 + +**判断两个链表的交点** + +[Leetcode : 160. Intersection of Two Linked Lists (Easy)](https://leetcode.com/problems/intersection-of-two-linked-lists/description/) + +```html +A: a1 → a2 + ↘ + c1 → c2 → c3 + ↗ +B: b1 → b2 → b3 +``` + +要求：时间复杂度为 O(n) 空间复杂度为 O(1) + +设 A 的长度为 a + c，B 的长度为 b + c，其中 c 为尾部公共部分长度，可知 a + c + b = b + c + a。 + +当访问 A 链表的指针访问到链表尾部时，令它从链表 B 的头部开始访问链表 B；同样地，当访问 B 链表的指针访问到链表尾部时，令它从链表 A 的头部开始访问链表 A。这样就能控制访问 A 和 B 两个链表的指针能同时访问到交点。 + +```java +public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) { + if(headA == null || headB == null) return null; + ListNode l1 = headA, l2 = headB; + while(l1 != l2){ + l1 = (l1 == null) ? headB : l1.next; + l2 = (l2 == null) ? headA : l2.next; + } + return l1; +} +``` + +如果只是判断是否存在交点，那么就是另一个问题，即 [编程之美：3.6]() 的问题。有两种解法：把第一个链表的结尾连接到第二个链表的开头，看第二个链表是否存在环；或者直接比较第一个链表最后一个节点和第二个链表最后一个节点是否相同。 + +**链表反转** + +[Leetcode : 206. Reverse Linked List (Easy)](https://leetcode.com/problems/reverse-linked-list/description/) + +头插法能够按逆序构建链表。 + +```java +public ListNode reverseList(ListNode head) { + ListNode newHead = null; // 设为 null，作为新链表的结尾 + while(head != null){ + ListNode nextNode = head.next; + head.next = newHead; + newHead = head; + head = nextNode; + } + return newHead; +} +``` + +**归并两个有序的链表** + +[Leetcode : 21. Merge Two Sorted Lists (Easy)](https://leetcode.com/problems/merge-two-sorted-lists/description/) + +链表和树一样，可以用递归方式来定义：链表是空节点，或者有一个值和一个指向下一个链表的指针。因此很多链表问题可以用递归来处理。 + +```java +public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) { + if(l1 == null) return l2; + if(l2 == null) return l1; + ListNode newHead = null; + if(l1.val < l2.val){ + newHead = l1; + newHead.next = mergeTwoLists(l1.next, l2); + } else{ + newHead = l2; + newHead.next = mergeTwoLists(l1, l2.next); + } + return newHead; +} +``` + +**从有序链表中删除重复节点** + +[Leetcode : 83. Remove Duplicates from Sorted List (Easy)](https://leetcode.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-list/description/) + +```java +public ListNode deleteDuplicates(ListNode head) { + if(head == null || head.next == null) return head; + head.next = deleteDuplicates(head.next); + return head.next != null && head.val == head.next.val ? head.next : head; +} +``` + +**回文链表** + +[Leetcode : 234. Palindrome Linked List (Easy)](https://leetcode.com/problems/palindrome-linked-list/description/) + +切成两半，把后半段反转，然后比较两半是否相等。 + +```java +public boolean isPalindrome(ListNode head) { + if(head == null || head.next == null) return true; + ListNode slow = head, fast = head.next; + while(fast != null && fast.next != null){ + slow = slow.next; + fast = fast.next.next; + } + + if(fast != null){ // 偶数节点，让 slow 指向下一个节点 + slow = slow.next; + } + + cut(head, slow); // 切成两个链表 + ListNode l1 = head, l2 = slow; + l2 = reverse(l2); + return isEqual(l1, l2); +} + +private void cut(ListNode head, ListNode cutNode){ + while( head.next != cutNode ) head = head.next; + head.next = null; +} + +private ListNode reverse(ListNode head){ + ListNode newHead = null; + while(head != null){ + ListNode nextNode = head.next; + head.next = newHead; + newHead = head; + head = nextNode; + } + return newHead; +} + +private boolean isEqual(ListNode l1, ListNode l2){ + while(l1 != null && l2 != null){ + if(l1.val != l2.val) return false; + l1 = l1.next; + l2 = l2.next; + } + return true; +} +``` + +**链表元素按奇偶聚集** + +[Leetcode : 328. Odd Even Linked List (Medium)](https://leetcode.com/problems/odd-even-linked-list/description/) + +```html +Example: +Given 1->2->3->4->5->NULL, +return 1->3->5->2->4->NULL. +``` + +```java +public ListNode oddEvenList(ListNode head) { + if (head == null) { + return head; + } + ListNode odd = head, even = head.next, evenHead = even; + while (even != null && even.next != null) { + odd.next = odd.next.next; + odd = odd.next; + even.next = even.next.next; + even = even.next; + } + odd.next = evenHead; + return head; +} +``` + +## 树 + +### 递归 + +一棵树要么是空树，要么有两个指针，每个指针指向一棵树。树是一种递归结构，很多树的问题可以使用递归来处理。 + +**树的高度** + +[Leetcode : 104. Maximum Depth of Binary Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/description/) + +```java +public int maxDepth(TreeNode root) { + if(root == null) return 0; + return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1; +} +``` + +**翻转树** + +[Leetcode : 226. Invert Binary Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/invert-binary-tree/description/) + +```java +public TreeNode invertTree(TreeNode root) { + if(root == null) return null; + TreeNode left = root.left; // 后面的操作会改变 left 指针，因此先保存下来 + root.left = invertTree(root.right); + root.right = invertTree(left); + return root; +} +``` + +**归并两棵树** + +[Leetcode : 617. Merge Two Binary Trees (Easy)](https://leetcode.com/problems/merge-two-binary-trees/description/) + +```html +Input: + Tree 1 Tree 2 + 1 2 + / \ / \ + 3 2 1 3 + / \ \ + 5 4 7 +Output: +Merged tree: + 3 + / \ + 4 5 + / \ \ + 5 4 7 +``` + +```java +public TreeNode mergeTrees(TreeNode t1, TreeNode t2) { + if(t1 == null && t2 == null) return null; + if(t1 == null) return t2; + if(t2 == null) return t1; + TreeNode root = new TreeNode(t1.val + t2.val); + root.left = mergeTrees(t1.left, t2.left); + root.right = mergeTrees(t1.right, t2.right); + return root; +} +``` + +**判断路径和是否等于一个数** + +[Leetcdoe : 112. Path Sum (Easy)](https://leetcode.com/problems/path-sum/description/) + +```html +Given the below binary tree and sum = 22, + 5 + / \ + 4 8 + / / \ + 11 13 4 + / \ \ + 7 2 1 +return true, as there exist a root-to-leaf path 5->4->11->2 which sum is 22. +``` + +路径和定义为从 root 到 leaf 的所有节点的和 + +```java +public boolean hasPathSum(TreeNode root, int sum) { + if(root == null) return false; + if(root.left == null && root.right == null && root.val == sum) return true; + return hasPathSum(root.left, sum - root.val) || hasPathSum(root.right, sum - root.val); +} +``` + +**统计路径和等于一个数的路径数量** + +[Leetcode : 437. Path Sum III (Easy)](https://leetcode.com/problems/path-sum-iii/description/) + +```html +root = [10,5,-3,3,2,null,11,3,-2,null,1], sum = 8 + + 10 + / \ + 5 -3 + / \ \ + 3 2 11 + / \ \ +3 -2 1 + +Return 3. The paths that sum to 8 are: + +1. 5 -> 3 +2. 5 -> 2 -> 1 +3. -3 -> 11 +``` + +路径不一定以 root 开头并以 leaf 结尾，但是必须连续 + +```java +public int pathSum(TreeNode root, int sum) { + if(root == null) return 0; + int ret = pathSumStartWithRoot(root, sum) + pathSum(root.left, sum) + pathSum(root.right, sum); + return ret; +} + +private int pathSumStartWithRoot(TreeNode root, int sum){ + if(root == null) return 0; + int ret = 0; + if(root.val == sum) ret++; + ret += pathSumStartWithRoot(root.left, sum - root.val) + pathSumStartWithRoot(root.right, sum - root.val); + return ret; +} +``` + +**树的对称** + +[Leetcode : 101. Symmetric Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/symmetric-tree/description/) + +```html + 1 + / \ + 2 2 + / \ / \ +3 4 4 3 +``` + +```java +public boolean isSymmetric(TreeNode root) { + if(root == null) return true; + return isSymmetric(root.left, root.right); +} + +private boolean isSymmetric(TreeNode t1, TreeNode t2){ + if(t1 == null && t2 == null) return true; + if(t1 == null || t2 == null) return false; + if(t1.val != t2.val) return false; + return isSymmetric(t1.left, t2.right) && isSymmetric(t1.right, t2.left); +} +``` + +**平衡树** + +[Leetcode : 110. Balanced Binary Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/balanced-binary-tree/description/) + +```html + 3 + / \ + 9 20 + / \ + 15 7 +``` + +平衡树左右子树高度差都小于等于 1 + +```java +private boolean result = true; + +public boolean isBalanced(TreeNode root) { + maxDepth(root); + return result; +} + +public int maxDepth(TreeNode root) { + if (root == null) return 0; + int l = maxDepth(root.left); + int r = maxDepth(root.right); + if (Math.abs(l - r) > 1) result = false; + return 1 + Math.max(l, r); +} +``` + +**最小路径** + +[Leetcode : 111. Minimum Depth of Binary Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/minimum-depth-of-binary-tree/description/) + +树的根节点到叶子节点的最小路径长度 + +```java +public int minDepth(TreeNode root) { + if(root == null) return 0; + int left = minDepth(root.left); + int right = minDepth(root.right); + if(left == 0 || right == 0) return left + right + 1; + return Math.min(left, right) + 1; +} +``` + +**统计左叶子节点的和** + +[Leetcode : 404. Sum of Left Leaves (Easy)](https://leetcode.com/problems/sum-of-left-leaves/description/) + +```html + 3 + / \ + 9 20 + / \ + 15 7 + +There are two left leaves in the binary tree, with values 9 and 15 respectively. Return 24. +``` + +```java +public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) { + if(root == null) { + return 0; + } + if(isLeaf(root.left)) { + return root.left.val + sumOfLeftLeaves(root.right); + } + return sumOfLeftLeaves(root.left) + sumOfLeftLeaves(root.right); +} + +private boolean isLeaf(TreeNode node){ + if(node == null) { + return false; + } + return node.left == null && node.right == null; +} +``` + +**修剪二叉查找树** + +[Leetcode : 669. Trim a Binary Search Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/trim-a-binary-search-tree/description/) + +```html +Input: + 3 + / \ + 0 4 + \ + 2 + / + 1 + + L = 1 + R = 3 + +Output: + 3 + / + 2 + / + 1 +``` + +二叉查找树（BST）：根节点大于等于左子树所有节点，小于等于右子树所有节点。 + +只保留值在 L \~ R 之间的节点 + +```java +public TreeNode trimBST(TreeNode root, int L, int R) { + if(root == null) return null; + if(root.val > R) return trimBST(root.left, L, R); + if(root.val < L) return trimBST(root.right, L, R); + root.left = trimBST(root.left, L, R); + root.right = trimBST(root.right, L, R); + return root; +} +``` + +**子树** + +[Leetcode : 572. Subtree of Another Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/subtree-of-another-tree/description/) + +```html +Given tree s: + 3 + / \ + 4 5 + / \ + 1 2 +Given tree t: + 4 + / \ + 1 2 +Return true, because t has the same structure and node values with a subtree of s. +``` + +```java +public boolean isSubtree(TreeNode s, TreeNode t) { + if(s == null && t == null) return true; + if(s == null || t == null) return false; + if(s.val == t.val && isSame(s, t)) return true; + return isSubtree(s.left, t) || isSubtree(s.right, t); +} + +private boolean isSame(TreeNode s, TreeNode t){ + if(s == null && t == null) return true; + if(s == null || t == null) return false; + if(s.val != t.val) return false; + return isSame(s.left, t.left) && isSame(s.right, t.right); +} +``` + +**从有序数组中构造二叉查找树** + +[Leetcode : 108. Convert Sorted Array to Binary Search Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/convert-sorted-array-to-binary-search-tree/description/) + +```java +public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) { + return toBST(nums, 0, nums.length - 1); +} + +private TreeNode toBST(int[] nums, int sIdx, int eIdx){ + if(sIdx > eIdx) return null; + int mIdx = (sIdx + eIdx) / 2; + TreeNode root = new TreeNode(nums[mIdx]); + root.left = toBST(nums, sIdx, mIdx - 1); + root.right = toBST(nums, mIdx + 1, eIdx); + return root; +} +``` + +**两节点的最长路径** + +[Leetcode : 543. Diameter of Binary Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/diameter-of-binary-tree/description/) + +```html +Input: + 1 + / \ + 2 3 + / \ + 4 5 + +Return 3, which is the length of the path [4,2,1,3] or [5,2,1,3]. +``` + +```java +private int max = 0; + +public int diameterOfBinaryTree(TreeNode root) { + depth(root); + return max; +} + +private int depth(TreeNode root) { + if (root == null) return 0; + int leftDepth = depth(root.left); + int rightDepth = depth(root.right); + max = Math.max(max, leftDepth + rightDepth); + return Math.max(leftDepth, rightDepth) + 1; +} +``` + +**找出二叉树中第二小的节点** + +[Leetcode : 671. Second Minimum Node In a Binary Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/second-minimum-node-in-a-binary-tree/description/) + +```html +Input: + 2 + / \ + 2 5 + / \ + 5 7 + +Output: 5 +``` + +一个节点要么具有 0 个或 2 个子节点，如果有子节点，那么根节点是最小的节点。 + +```java +public int findSecondMinimumValue(TreeNode root) { + if(root == null) return -1; + if(root.left == null && root.right == null) return -1; + int leftVal = root.left.val; + int rightVal = root.right.val; + if(leftVal == root.val) leftVal = findSecondMinimumValue(root.left); + if(rightVal == root.val) rightVal = findSecondMinimumValue(root.right); + if(leftVal != -1 && rightVal != -1) return Math.min(leftVal, rightVal); + if(leftVal != -1) return leftVal; + return rightVal; +} +``` + +**二叉查找树的最近公共祖先** + +[Leetcode : 235. Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/description/) + +```html + _______6______ + / \ + ___2__ ___8__ + / \ / \ + 0 _4 7 9 + / \ + 3 5 +For example, the lowest common ancestor (LCA) of nodes 2 and 8 is 6. Another example is LCA of nodes 2 and 4 is 2, since a node can be a descendant of itself according to the LCA definition. +``` + +```java +public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) { + if(root.val > p.val && root.val > q.val) return lowestCommonAncestor(root.left, p, q); + if(root.val < p.val && root.val < q.val) return lowestCommonAncestor(root.right, p, q); + return root; +} +``` + +**二叉树的最近公共祖先** + +[Leetcode : 236. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree (Medium) ](https://leetcode.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-tree/description/) + +```html + _______3______ + / \ + ___5__ ___1__ + / \ / \ + 6 _2 0 8 + / \ + 7 4 +For example, the lowest common ancestor (LCA) of nodes 5 and 1 is 3. Another example is LCA of nodes 5 and 4 is 5, since a node can be a descendant of itself according to the LCA definition. +``` + +```java +public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) { + if (root == null || root == p || root == q) return root; + TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q); + TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q); + return left == null ? right : right == null ? left : root; +} +``` + +**相同节点值的最大路径长度** + +[Leetcode : 687. Longest Univalue Path (Easy)](https://leetcode.com/problems/longest-univalue-path/) + +```html + 1 + / \ + 4 5 + / \ \ + 4 4 5 + +Output : 2 +``` + +```java +private int path = 0; +public int longestUnivaluePath(TreeNode root) { + dfs(root); + return path; +} + +private int dfs(TreeNode root){ + if(root == null) return 0; + int left = dfs(root.left); + int right = dfs(root.right); + int leftPath = root.left != null && root.left.val == root.val ? left + 1 : 0; + int rightPath = root.right != null && root.right.val == root.val ? right + 1 : 0; + path = Math.max(path, leftPath + rightPath); + return Math.max(leftPath, rightPath); +} +``` + +**间隔遍历** + +[Leetcode : 337. House Robber III (Medium)](https://leetcode.com/problems/house-robber-iii/description/) + +```html + 3 + / \ + 2 3 + \ \ + 3 1 +Maximum amount of money the thief can rob = 3 + 3 + 1 = 7. +``` + +```java +public int rob(TreeNode root) { + if (root == null) return 0; + int val1 = root.val; + if (root.left != null) { + val1 += rob(root.left.left) + rob(root.left.right); + } + if (root.right != null) { + val1 += rob(root.right.left) + rob(root.right.right); + } + int val2 = rob(root.left) + rob(root.right); + return Math.max(val1, val2); +} +``` + +### 层次遍历 + +使用 BFS 进行层次遍历。不需要使用两个队列来分别存储当前层的节点和下一层的节点，因为在开始遍历一层的节点时，当前队列中的节点数就是当前层的节点数，只要控制遍历这么多节点数，就能保证这次遍历的都是当前层的节点。 + +**一棵树每层节点的平均数** + +[637. Average of Levels in Binary Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/average-of-levels-in-binary-tree/description/) + +```java +public List averageOfLevels(TreeNode root) { + List ret = new ArrayList<>(); + if(root == null) return ret; + Queue queue = new LinkedList<>(); + queue.add(root); + while(!queue.isEmpty()){ + int cnt = queue.size(); + double sum = 0; + for(int i = 0; i < cnt; i++){ + TreeNode node = queue.poll(); + sum += node.val; + if(node.left != null) queue.add(node.left); + if(node.right != null) queue.add(node.right); + } + ret.add(sum / cnt); + } + return ret; +} +``` + +**得到左下角的节点** + +[Leetcode : 513. Find Bottom Left Tree Value (Easy)](https://leetcode.com/problems/find-bottom-left-tree-value/description/) + +```html +Input: + + 1 + / \ + 2 3 + / / \ + 4 5 6 + / + 7 + +Output: +7 +``` + +```java +public int findBottomLeftValue(TreeNode root) { + Queue queue = new LinkedList<>(); + queue.add(root); + while(!queue.isEmpty()){ + root = queue.poll(); + if(root.right != null) queue.add(root.right); + if(root.left != null) queue.add(root.left); + } + return root.val; +} +``` + +### 前中后序遍历 + +```html + 1 + / \ + 2 3 + / \ \ +4 5 6 +``` + +层次遍历顺序：[1 2 3 4 5 6] +前序遍历顺序：[1 2 4 5 3 6] +中序遍历顺序：[4 2 5 1 3 6] +后序遍历顺序：[4 5 2 6 3 1] + +层次遍历使用 BFS 实现，利用的就是 BFS 一层一层遍历的特性；而前序、中序、后序遍历利用了 DFS 实现。 + +前序、中序、后序遍只是在对节点访问的顺序有一点不同，其它都相同。 + +① 前序 + +```java +void dfs(TreeNode root){ + visit(root); + dfs(root.left); + dfs(root.right); +} +``` + +② 中序 + +```java +void dfs(TreeNode root){ + dfs(root.left); + visit(root); + dfs(root.right); +} +``` + +③ 后序 + +```java +void dfs(TreeNode root){ + dfs(root.left); + dfs(root.right); + visit(root); +} +``` + +**非递归实现二叉树的前序遍历** + +[Leetcode : 144. Binary Tree Preorder Traversal (Medium)](https://leetcode.com/problems/binary-tree-preorder-traversal/description/) + +```java +public List preorderTraversal(TreeNode root) { + List ret = new ArrayList<>(); + if (root == null) return ret; + Stack stack = new Stack<>(); + stack.push(root); + while (!stack.isEmpty()) { + TreeNode node = stack.pop(); + ret.add(node.val); + if (node.right != null) stack.push(node.right); + if (node.left != null) stack.push(node.left); // 先添加右子树再添加左子树，这样是为了让左子树在栈顶 + } + return ret; +} +``` + +**非递归实现二叉树的后序遍历** + +[Leetcode : 145. Binary Tree Postorder Traversal (Medium)](https://leetcode.com/problems/binary-tree-postorder-traversal/description/) + +前序遍历为 root -> left -> right，后序遍历为 left -> right -> root，可以修改前序遍历成为 root -> right -> left，那么这个顺序就和后序遍历正好相反。 + +```java +public List postorderTraversal(TreeNode root) { + List ret = new ArrayList<>(); + if (root == null) return ret; + Stack stack = new Stack<>(); + stack.push(root); + while (!stack.isEmpty()) { + TreeNode node = stack.pop(); + ret.add(node.val); + if (node.left != null) stack.push(node.left); + if (node.right != null) stack.push(node.right); + } + Collections.reverse(ret); + return ret; +} +``` + +**非递归实现二叉树的中序遍历** + +[Leetcode : 94. Binary Tree Inorder Traversal (Medium)](https://leetcode.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/description/) + +```java +public List inorderTraversal(TreeNode root) { + List ret = new ArrayList<>(); + Stack stack = new Stack<>(); + TreeNode cur = root; + while(cur != null || !stack.isEmpty()) { + while(cur != null) { // 模拟递归栈的不断深入 + stack.add(cur); + cur = cur.left; + } + TreeNode node = stack.pop(); + ret.add(node.val); + cur = node.right; + } + return ret; +} +``` + +### BST + +主要利用 BST 中序遍历有序的特点。 + +**在 BST 中寻找两个节点，使它们的和为一个给定值** + +[653. Two Sum IV - Input is a BST (Easy)](https://leetcode.com/problems/two-sum-iv-input-is-a-bst/description/) + +```html +Input: + 5 + / \ + 3 6 + / \ \ +2 4 7 + +Target = 9 + +Output: True +``` + +使用中序遍历得到有序数组之后，再利用双指针对数组进行查找。 + +应该注意到，这一题不能用分别在左右子树两部分来处理这种思想，因为两个待求的节点可能分别在左右子树中。 + +```java +public boolean findTarget(TreeNode root, int k) { + List nums = new ArrayList<>(); + inOrder(root, nums); + int i = 0, j = nums.size() - 1; + while(i < j){ + int sum = nums.get(i) + nums.get(j); + if(sum == k) return true; + if(sum < k) i++; + else j--; + } + return false; +} + +private void inOrder(TreeNode root, List nums){ + if(root == null) return; + inOrder(root.left, nums); + nums.add(root.val); + inOrder(root.right, nums); +} +``` + +**在 BST 中查找两个节点之差的最小绝对值** + +[Leetcode : 530. Minimum Absolute Difference in BST (Easy)](https://leetcode.com/problems/minimum-absolute-difference-in-bst/description/) + +```html +Input: + 1 + \ + 3 + / + 2 + +Output: +1 +``` + +利用 BST 的中序遍历为有序的性质，计算中序遍历中临近的两个节点之差的绝对值，取最小值。 + +```java +private int minDiff = Integer.MAX_VALUE; +private int preVal = -1; + +public int getMinimumDifference(TreeNode root) { + inorder(root); + return minDiff; +} + +private void inorder(TreeNode node){ + if(node == null) return; + inorder(node.left); + if(preVal != -1) minDiff = Math.min(minDiff, Math.abs(node.val - preVal)); + preVal = node.val; + inorder(node.right); +} +``` + +**把 BST 每个节点的值都加上比它大的节点的值** + +[Leetcode : Convert BST to Greater Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/convert-bst-to-greater-tree/description/) + +```html +Input: The root of a Binary Search Tree like this: + 5 + / \ + 2 13 + +Output: The root of a Greater Tree like this: + 18 + / \ + 20 13 +``` + +先遍历右子树。 + +```java +private int sum = 0; + +public TreeNode convertBST(TreeNode root) { + traver(root); + return root; +} + +private void traver(TreeNode root) { + if (root == null) { + return; + } + if (root.right != null) { + traver(root.right); + } + sum += root.val; + root.val = sum; + if (root.left != null) { + traver(root.left); + } +} +``` + +**寻找 BST 中出现次数最多的节点** + +[Leetcode : 501. Find Mode in Binary Search Tree (Easy)](https://leetcode.com/problems/find-mode-in-binary-search-tree/description/) + +```html + 1 + \ + 2 + / + 2 +return [2]. +``` + +```java +private int cnt = 1; +private int maxCnt = 1; +private TreeNode preNode = null; +private List list; + +public int[] findMode(TreeNode root) { + list = new ArrayList<>(); + inorder(root); + int[] ret = new int[list.size()]; + int idx = 0; + for(int num : list){ + ret[idx++] = num; + } + return ret; +} + +private void inorder(TreeNode node){ + if(node == null) return; + inorder(node.left); + if(preNode != null){ + if(preNode.val == node.val) cnt++; + else cnt = 1; + } + if(cnt > maxCnt){ + maxCnt = cnt; + list.clear(); + list.add(node.val); + } else if(cnt == maxCnt){ + list.add(node.val); + } + preNode = node; + inorder(node.right); +} +``` + +**寻找 BST 的第 k 个元素** + +[Leetcode : 230. Kth Smallest Element in a BST (Medium)](https://leetcode.com/problems/kth-smallest-element-in-a-bst/description/) + +递归解法： + +```java +public int kthSmallest(TreeNode root, int k) { + int leftCnt = count(root.left); + if(leftCnt == k - 1) return root.val; + if(leftCnt > k - 1) return kthSmallest(root.left, k); + return kthSmallest(root.right, k - leftCnt - 1); +} + +private int count(TreeNode node) { + if(node == null) return 0; + return 1 + count(node.left) + count(node.right); +} +``` + +中序遍历解法： + +```java +private int cnt = 0; +private int val; + +public int kthSmallest(TreeNode root, int k) { + inorder(root, k); + return val; +} + +private void inorder(TreeNode node, int k) { + if(node == null) return; + inorder(node.left, k); + cnt++; + if(cnt == k) { + val = node.val; + return; + } + inorder(node.right, k); +} +``` + +### Trie + +

+ +Trie，又称前缀树或字典树，用于判断字符串是否存在或者是否具有某种字符串前缀。 + +**实现一个 Trie** + +[Leetcode : 208. Implement Trie (Prefix Tree) (Medium)](https://leetcode.com/problems/implement-trie-prefix-tree/description/) + +```java +class Trie { + + private class Node{ + Node[] childs = new Node[26]; + boolean isLeaf; + } + + private Node root = new Node(); + + /** Initialize your data structure here. */ + public Trie() { + } + + /** Inserts a word into the trie. */ + public void insert(String word) { + int idx = word.charAt(0) - 'a'; + insert(word, root); + } + + private void insert(String word, Node node){ + int idx = word.charAt(0) - 'a'; + if(node.childs[idx] == null){ + node.childs[idx] = new Node(); + } + if(word.length() == 1) node.childs[idx].isLeaf = true; + else insert(word.substring(1), node.childs[idx]); + } + + /** Returns if the word is in the trie. */ + public boolean search(String word) { + return search(word, root); + } + + private boolean search(String word, Node node){ + if(node == null) return false; + int idx = word.charAt(0) - 'a'; + if(node.childs[idx] == null) return false; + if(word.length() == 1) return node.childs[idx].isLeaf; + return search(word.substring(1), node.childs[idx]); + } + + /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */ + public boolean startsWith(String prefix) { + return startWith(prefix, root); + } + + private boolean startWith(String prefix, Node node){ + if(node == null) return false; + if(prefix.length() == 0) return true; + int idx = prefix.charAt(0) - 'a'; + return startWith(prefix.substring(1), node.childs[idx]); + } +} +``` + +**实现一个 Trie，用来求前缀和** + +[Leetcode : 677. Map Sum Pairs (Medium)](https://leetcode.com/problems/map-sum-pairs/description/) + +```html +Input: insert("apple", 3), Output: Null +Input: sum("ap"), Output: 3 +Input: insert("app", 2), Output: Null +Input: sum("ap"), Output: 5 +``` + +```java +class MapSum { + private class Trie { + int val; + Map childs; + boolean isWord; + + Trie() { + childs = new HashMap<>(); + } + } + + private Trie root; + + public MapSum() { + root = new Trie(); + } + + public void insert(String key, int val) { + Trie cur = root; + for(char c : key.toCharArray()) { + if(!cur.childs.containsKey(c)) { + Trie next = new Trie(); + cur.childs.put(c, next); + } + cur = cur.childs.get(c); + } + cur.val = val; + cur.isWord = true; + } + + public int sum(String prefix) { + Trie cur = root; + for(char c : prefix.toCharArray()) { + if(!cur.childs.containsKey(c)) return 0; + cur = cur.childs.get(c); + } + return dfs(cur); + } + + private int dfs(Trie cur) { + int sum = 0; + if(cur.isWord) { + sum += cur.val; + } + for(Trie next : cur.childs.values()) { + sum += dfs(next); + } + return sum; + } +} +``` + +## 图 + +## 位运算 + +**1. 基本原理** + +0s 表示一串 0 ，1s 表示一串 1。 + +``` +x ^ 0s = x x & 0s = 0 x | 0s = x +x ^ 1s = ~x x & 1s = x x | 1s = 1s +x ^ x = 0 x & x = x x | x = x +``` + +① 利用 x ^ 1s = \~x 的特点，可以将位级表示翻转；利用 x ^ x = 0 的特点，可以将三个数中重复的两个数去除，只留下另一个数； +② 利用 x & 0s = 0 和 x & 1s = x 的特点，可以实现掩码操作。一个数 num 与 mask ：00111100 进行位与操作，只保留 num 中与 mask 的 1 部分相对应的位； +③ 利用 x | 0s = x 和 x | 1s = 1s 的特点，可以实现设值操作。一个数 num 与 mask：00111100 进行位或操作，将 num 中与 mask 的 1 部分相对应的位都设置为 1 。 + +\>\> n 为算术右移，相当于除以 2n； +\>\>\> n 为无符号右移，左边会补上 0。 +<< n 为算术左移，相当于乘以 2n。 + +n&(n-1) 该位运算是去除 n 的位级表示中最低的那一位。例如对于二进制表示 10110 **100** ，减去 1 得到 10110**011**，这两个数相与得到 10110**000**。 + +n-n&(\~n+1) 运算是去除 n 的位级表示中最高的那一位。 + +n&(-n) 该运算得到 n 的位级表示中最低的那一位。-n 得到 n 的反码加 1，对于二进制表示 10110 **100** ，-n 得到 01001**100**，相与得到 00000**100** + +**2. mask 计算** + +要获取 111111111，将 0 取反即可，\~0。 + +要得到只有第 i 位为 1 的 mask，将 1 向左移动 i 位即可，1<<i 。例如 1<<5 得到只有第 5 位为 1 的 mask ：00010000。 + +要得到 1 到 i 位为 1 的 mask，1<<(i+1)-1 即可，例如将 1<<(4+1)-1 = 00010000-1 = 00001111。 + +要得到 1 到 i 位为 0 的 mask，只需将 1 到 i 位为 1 的 mask 取反，即 \~(1<<(i+1)-1)。 + +**3. 位操作举例** + +① 获取第 i 位 + +num & 00010000 != 0 + +```java +(num & (1 << i)) != 0; +``` + +② 将第 i 位设置为 1 + +num | 00010000 + +```java +num | (1 << i); +``` + +③ 将第 i 位清除为 0 + +num & 11101111 + +```java +num & (~(1 << i)) +``` + +④ 将最高位到第 i 位清除为 0 + +num & 00001111 + +```java +num & ((1 << i) - 1); +``` + +⑤ 将第 0 位到第 i 位清除为 0 + +num & 11110000 + +```java +num & (~((1 << (i+1)) - 1)); +``` + +⑥ 将第 i 位设置为 0 或者 1 + +先将第 i 位清零，然后将 v 左移 i 位，执行“位或”运算。 + +```java +(num & (1 << i)) | (v << i); +``` + +**4. Java 中的位操作** + +```html +static int Integer.bitCount(); // 统计 1 的数量 +static int Integer.highestOneBit(); // 获得最高位 +static String toBinaryString(int i); // 转换为二进制表示的字符串 +``` + +**统计两个数的二进制表示有多少位不同** + +[Leetcode : 461. Hamming Distance (Easy)](https://leetcode.com/problems/hamming-distance/) + +对两个数进行异或操作，不同的那一位结果为 1 ，统计有多少个 1 即可。 + +```java +public int hammingDistance(int x, int y) { + int z = x ^ y; + int cnt = 0; + while(z != 0){ + if((z & 1) == 1) cnt++; + z = z >> 1; + } + return cnt; +} +``` + +可以使用 Integer.bitcount() 来统计 1 个的个数。 + +```java +public int hammingDistance(int x, int y) { + return Integer.bitCount(x ^ y); +} +``` + +**翻转一个数的比特位** + +[Leetcode : 190. Reverse Bits (Easy)](https://leetcode.com/problems/reverse-bits/description/) + +```java +public int reverseBits(int n) { + int ret = 0; + for(int i = 0; i < 32; i++){ + ret <<= 1; + ret |= (n & 1); + n >>>= 1; + } + return ret; +} +``` + +**不用额外变量交换两个整数** + +[程序员代码面试指南 ：P317](#) + +```java +a = a ^ b; +b = a ^ b; +a = a ^ b; +``` + +令 c = a ^ b，那么 b ^ c = b ^ b ^ a = a，a ^ c = a ^ a ^ b = b。 + +**判断一个数是不是 4 的 n 次方** + +[Leetcode : 342. Power of Four (Easy)](https://leetcode.com/problems/power-of-four/) + +该数二进制表示有且只有一个奇数位为 1 ，其余的都为 0 ，例如 16 ：10000。可以每次把 1 向左移动 2 位，就能构造出这种数字，然后比较构造出来的数与要判断的数是否相同。 + +```java +public boolean isPowerOfFour(int num) { + int i = 1; + while(i > 0){ + if(i == num) return true; + i = i << 2; + } + return false; +} +``` + +**判断一个数是不是 2 的 n 次方** + +[Leetcode : 231. Power of Two (Easy)](https://leetcode.com/problems/power-of-two/description/) + +同样可以用 Power of Four 的方法，但是 2 的 n 次方更特殊，它的二进制表示只有一个 1 存在。 + +```java +public boolean isPowerOfTwo(int n) { + return n > 0 && Integer.bitCount(n) == 1; +} +``` + +利用 1000 & 0111 == 0 这种性质，得到以下解法： + +```java +public boolean isPowerOfTwo(int n) { + return n > 0 && (n & (n - 1)) == 0; +} +``` + +**数组中唯一一个不重复的元素** + +[Leetcode : 136. Single Number (Easy)](https://leetcode.com/problems/single-number/description/) + +两个相同的数异或的结果为 0，对所有数进行异或操作，最后的结果就是单独出现的那个数。 + +类似的有：[Leetcode : 389. Find the Difference (Easy)](https://leetcode.com/problems/find-the-difference/description/)，两个字符串仅有一个字符不相同，使用异或操作可以以 O(1) 的空间复杂度来求解，而不需要使用 HashSet。 + +```java +public int singleNumber(int[] nums) { + int ret = 0; + for(int n : nums) ret = ret ^ n; + return ret; +} +``` + +**数组中不重复的两个元素** + +[Leetcode : 260. Single Number III (Medium)](https://leetcode.com/problems/single-number-iii/description/) + +两个不相等的元素在位级表示上必定会有一位存在不同。 + +将数组的所有元素异或得到的结果为不存在重复的两个元素异或的结果。 + +diff &= -diff 得到出 diff 最右侧不为 0 的位，也就是不存在重复的两个元素在位级表示上最右侧不同的那一位，利用这一位就可以将两个元素区分开来。 + +```java +public int[] singleNumber(int[] nums) { + int diff = 0; + for(int num : nums) diff ^= num; + // 得到最右一位 + diff &= -diff; + int[] ret = new int[2]; + for(int num : nums) { + if((num & diff) == 0) ret[0] ^= num; + else ret[1] ^= num; + } + return ret; +} +``` + +**判断一个数的位级表示是否不会出现连续的 0 和 1** + +[Leetcode : 693. Binary Number with Alternating Bits (Easy)](https://leetcode.com/problems/binary-number-with-alternating-bits/description/) + +对于 10101 这种位级表示的数，把它向右移动 1 位得到 1010 ，这两个数每个位都不同，因此异或得到的结果为 11111。 + +```java +public boolean hasAlternatingBits(int n) { + int a = (n ^ (n >> 1)); + return (a & (a + 1)) == 0; +} +``` + +**求一个数的补码** + +[Leetcode : 476. Number Complement (Easy)](https://leetcode.com/problems/number-complement/description/) + +不考虑二进制表示中的首 0 部分 + +对于 00000101，要求补码可以将它与 00000111 进行异或操作。那么问题就转换为求掩码 00000111。 + +```java +public int findComplement(int num) { + if(num == 0) return 1; + int mask = 1 << 30; + while((num & mask) == 0) mask >>= 1; + mask = (mask << 1) - 1; + return num ^ mask; +} +``` + +可以利用 Java 的 Integer.highestOneBit() 方法来获得含有首 1 的数。 + +```java +public int findComplement(int num) { + if(num == 0) return 1; + int mask = Integer.highestOneBit(num); + mask = (mask << 1) - 1; + return num ^ mask; +} +``` + +对于 10000000 这样的数要扩展成 11111111，可以利用以下方法： + +```html +mask |= mask >> 1 11000000 +mask |= mask >> 2 11110000 +mask |= mask >> 4 11111111 +``` + +```java +public int findComplement(int num) { + int mask = num; + mask |= mask >> 1; + mask |= mask >> 2; + mask |= mask >> 4; + mask |= mask >> 8; + mask |= mask >> 16; + return (mask ^ num); +} +``` + +**实现整数的加法** + +[Leetcode : 371. Sum of Two Integers (Easy)](https://leetcode.com/problems/sum-of-two-integers/description/) + +a ^ b 表示没有考虑进位的情况下两数的和，(a & b) << 1 就是进位。递归会终止的原因是 (a & b) << 1 最右边会多一个 0，那么继续递归，进位最右边的 0 会慢慢增多，最后进位会变为 0，递归终止。 + +```java +public int getSum(int a, int b) { + return b == 0 ? a : getSum((a ^ b), (a & b) << 1); +} +``` + +**字符串数组最大乘积** + +[Leetcode : 318. Maximum Product of Word Lengths (Medium)](https://leetcode.com/problems/maximum-product-of-word-lengths/description/) + +题目描述：字符串数组的字符串只含有小写字符。求解字符串数组中两个字符串长度的最大乘积，要求这两个字符串不能含有相同字符。 + +解题思路：本题主要问题是判断两个字符串是否含相同字符，由于字符串只含有小写字符，总共 26 位，因此可以用一个 32 位的整数来存储每个字符是否出现过。 + +```java +public int maxProduct(String[] words) { + int n = words.length; + if (n == 0) return 0; + int[] val = new int[n]; + for (int i = 0; i < n; i++) { + for (char c : words[i].toCharArray()) { + val[i] |= 1 << (c - 'a'); + } + } + int ret = 0; + for (int i = 0; i < n; i++) { + for (int j = i + 1; j < n; j++) { + if ((val[i] & val[j]) == 0) { + ret = Math.max(ret, words[i].length() * words[j].length()); + } + } + } + return ret; +} +``` + +# 参考资料 + +- [Leetcode](https://leetcode.com/problemset/algorithms/?status=Todo) +- Weiss M A, 冯舜玺. 数据结构与算法分析——C 语言描述[J]. 2004. +- Sedgewick R. Algorithms[M]. Pearson Education India, 1988. +- 何海涛, 软件工程师. 剑指 Offer: 名企面试官精讲典型编程题[M]. 电子工业出版社, 2014. +- 《编程之美》小组. 编程之美[M]. 电子工业出版社, 2008. +- 左程云. 程序员代码面试指南[M]. 电子工业出版社, 2015. diff --git a/notes/Linux.md b/notes/Linux.md new file mode 100644 index 00000000..68f3ad78 --- /dev/null +++ b/notes/Linux.md @@ -0,0 +1,1398 @@ + +* [一、常用操作以及概念](#一常用操作以及概念) + * [求助](#求助) + * [关机](#关机) + * [PATH](#path) + * [运行等级](#运行等级) + * [sudo](#sudo) + * [GNU](#gnu) + * [包管理工具](#包管理工具) + * [发行版](#发行版) + * [VIM 三个模式](#vim-三个模式) +* [二、分区](#二分区) + * [磁盘的文件名](#磁盘的文件名) + * [分区表](#分区表) + * [开机检测程序](#开机检测程序) + * [挂载](#挂载) +* [三、文件](#三文件) + * [文件权限概念](#文件权限概念) + * [文件属性以及权限的修改](#文件属性以及权限的修改) + * [目录的权限](#目录的权限) + * [文件默认权限](#文件默认权限) + * [目录配置](#目录配置) + * [文件时间](#文件时间) + * [文件与目录的基本操作](#文件与目录的基本操作) + * [获取文件内容](#获取文件内容) + * [指令与文件搜索](#指令与文件搜索) +* [四、磁盘与文件系统](#四磁盘与文件系统) + * [文件系统的组成](#文件系统的组成) + * [inode](#inode) + * [目录的 inode 与 block](#目录的-inode-与-block) + * [实体链接与符号链接](#实体链接与符号链接) +* [五、压缩与打包](#五压缩与打包) + * [压缩](#压缩) + * [打包](#打包) +* [六、Bash](#六bash) + * [特性](#特性) + * [变量操作](#变量操作) + * [指令搜索顺序](#指令搜索顺序) + * [数据流重定向](#数据流重定向) +* [七、管线指令](#七管线指令) + * [提取指令](#提取指令) + * [排序指令](#排序指令) + * [双向输出重定向](#双向输出重定向) + * [字符转换指令](#字符转换指令) + * [分区指令](#分区指令) +* [八、正则表达式](#八正则表达式) + * [grep](#grep) + * [printf](#printf) + * [awk](#awk) +* [九、进程管理](#九进程管理) + * [查看进程](#查看进程) + * [进程状态](#进程状态) + * [SIGCHILD](#sigchild) + * [孤儿进程和僵死进程](#孤儿进程和僵死进程) +* [十、I/O 复用](#十io-复用) + * [概念理解](#概念理解) + * [I/O 模型](#io-模型) + * [select poll epoll](#select-poll-epoll) + * [select 和 poll 比较](#select-和-poll-比较) + * [eopll 工作模式](#eopll-工作模式) + * [select poll epoll 应用场景](#select-poll-epoll-应用场景) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、常用操作以及概念 + +## 求助 + +### 1. --help + +指令的基本用法与选项介绍。 + +### 2. man + +man 是 manual 的缩写，将指令的具体信息显示出来。 + +当执行 man date 时，有 DATE(1) 出现，其中的数字代表指令的类型，常用的数字及其类型如下： + +| 代号 | 类型 | +| :--: | -- | +| 1 | 用户在 shell 环境中可以操作的指令或者可执行文件 | +| 5 | 配置文件 | +| 8 | 系统管理员可以使用的管理指令 | + +### 3. info + +info 与 man 类似，但是 info 将文档分成一个个页面，每个页面可以进行跳转。 + +## 关机 + +### 1. sync + +为了加快对磁盘文件的读写速度，位于内存中的文件数据不会立即同步到磁盘上，因此关机之前需要先进行 sync 同步操作。 + +### 2. shutdown + +```html +# /sbin/shutdown [-krhc] [时间] [警告讯息] +-k ： 不会关机，只是发送警告讯息，通知所有在线的用户 +-r ： 将系统的服务停掉后就重新启动 +-h ： 将系统的服务停掉后就立即关机 +-c ： 取消已经在进行的 shutdown 指令内容 +``` + +### 3. 其它关机指令 + +reboot、halt、poweroff。 + +## PATH + +可以在环境变量 PATH 中声明可执行文件的路径，路径之间用 : 分隔。 + +```html +/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/dmtsai/.local/bin:/home/dmtsai/bin +``` + +## 运行等级 + +- 0：关机模式 +- 1：单用户模式（可用于破解 root 密码） +- 2：无网络支持的多用户模式 +- 3：有网络支持的多用户模式（文本模式，工作中最常用的模式） +- 4：保留，未使用 +- 5：有网络支持的 X-windows 多用户模式（桌面） +- 6：重新引导系统，即重启 + +## sudo + +使用 sudo 允许一般用户使用 root 可执行的命令，只有在 /etc/sudoers 配置文件中添加的用户才能使用该指令。 + +## GNU + +GNU 计划，译为革奴计划，它的目标是创建一套完全自由的操作系统，称为 GNU，其内容软件完全以 GPL 方式发布。其中 GPL 全称为 GNU 通用公共许可协议，包含了以下内容： + +- 以任何目的运行此程序的自由； +- 再复制的自由； +- 改进此程序，并公开发布改进的自由。 + +## 包管理工具 + +RPM 和 DPKG 为最常见的两类软件包管理工具。RPM 全称为 Redhat Package Manager，最早由 Red Hat 公司制定实施，随后被 GNU 开源操作系统接受并成为很多 Linux 系统 (RHEL) 的既定软件标准。与 RPM 进行竞争的是基于 Debian 操作系统 (UBUNTU) 的 DEB 软件包管理工具－ DPKG，全称为 Debian Package，功能方面与 RPM 相似。 + +YUM 基于 RPM 包管理工具，具有依赖管理功能，并具有软件升级的功能。 + +## 发行版 + +Linux 发行版是 Linux 内核及各种应用软件的集成版本。 + +| 基于的包管理工具 | 商业发行版 | 社区发行版 | +| --- | --- | --- | +| DPKG | Ubuntu | Debian | +| RPM | Red Hat | Fedora / CentOS | + +## VIM 三个模式 + +- 一般指令模式（Command mode）：进入 VIM 的默认模式，可以用于移动游标查看内容； +- 编辑模式（Insert mode）：按下 "i" 等按键之后进入，可以对文本进行编辑； +- 指令列模式（Bottom-line mode）：按下 ":" 按键之后进入，用于保存退出等操作。 + +

+ +在指令列模式下，有以下命令用于离开或者保存文件。 + +| 命令 | 作用 | +| :--: | -- | +| :w | 写入磁盘| +| :w! | 当文件为只读时，强制写入磁盘。到底能不能写入，与用户对该文件的权限有关 | +| :q | 离开 | +| :q! | 强制离开不保存 | +| :wq | 写入磁盘后离开 | +| :wq!| 强制写入磁盘后离开 | + +# 二、分区 + +## 磁盘的文件名 + +Linux 中每个硬件都被当做一个文件，包括磁盘。常见磁盘的文件名如下： + +- SCSI/SATA/USB 磁盘：/dev/sd[a-p] +- IDE 磁盘：/dev/hd[a-d] + +其中文件名后面的序号的确定与磁盘插入的顺序有关，而与磁盘所插入的插槽位置无关。 + +## 分区表 + +磁盘分区表主要有两种格式，一种是限制较多的 MBR 分区表，一种是较新且限制较少的 GPT 分区表。 + +### 1. MBR + +MBR 中，第一个扇区最重要，里面有主要开机记录（Master boot record, MBR）及分区表（partition table），其中 MBR 占 446 bytes，分区表占 64 bytes。 + +分区表只有 64 bytes，最多只能存储 4 个分区，这 4 个分区为主分区（Primary）和扩展分区（Extended）。其中扩展分区只有一个，它将其它空间用来记录分区表，因此通过扩展分区可以分出更多分区，这些分区称为逻辑分区。 + +Linux 也把分区当成文件，分区文件的命名方式为：磁盘文件名 + 编号，例如 /dev/sda1。注意，逻辑分区的编号从 5 开始。 + +### 2. GPT + +不同的磁盘有不同的扇区大小，例如 512 bytes 和最新磁盘的 4 k。GPT 为了兼容所有磁盘，在定义扇区上使用逻辑区块地址（Logical Block Address, LBA）。 + +GPT 第 1 个区块记录了 MBR，紧接着是 33 个区块记录分区信息，并把最后的 33 个区块用于对分区信息进行备份。 + +GPT 没有扩展分区概念，都是主分区，最多可以分 128 个分区。 + +

+ +## 开机检测程序 + +### 1. BIOS + +BIOS 是开机的时候计算机执行的第一个程序，这个程序知道可以开机的磁盘，并读取磁盘第一个扇区的 MBR，由 MBR 执行其中的开机管理程序，这个开机管理程序会加载操作系统的核心文件。 + +MBR 中的开机管理程序提供以下功能：选单、载入核心文件以及转交其它开机管理程序。转交这个功能可以用来实现了多重引导，只需要将另一个操作系统的开机管理程序安装在其它分区的启动扇区上，在启动 MBR 中的开机管理程序时，就可以选择启动当前的操作系统或者转交给其它开机管理程序从而启动另一个操作系统。 + +安装多重引导，最好先安装 Windows 再安装 Linux。因为安装 Windows 时会覆盖掉 MBR，而 Linux 可以选择将开机管理程序安装在 MBR 或者其它分区的启动扇区，并且可以设置开机管理程序的选单。 + +

+ +### 2. UEFI + +UEFI 相比于 BIOS 来说功能更为全面，也更为安全。 + +## 挂载 + +挂载利用目录作为分区的进入点，也就是说，进入目录之后就可以读取分区的数据。 + +

+ +# 三、文件 + +## 文件权限概念 + +把用户分为三种：文件拥有者、群组以及其它人，对不同的用户有不同的文件权限。 + +使用 ls 查看一个文件时，会显示一个文件的信息，例如 `drwxr-xr-x. 3 root root 17 May 6 00:14 .config`，对这个信息的解释如下： + +- drwxr-xr-x：文件类型以及权限，第 1 位为文件类型字段，后 9 位为文件权限字段。 +- 3：链接数； +- root：文件拥有者； +- root：所属群组； +- 17：文件大小； +- May 6 00:14：文件最后被修改的时间； +- .config：文件名。 + +常见的文件类型及其含义有： + +- d：目录； +- -：文件； +- l：链接文件； + +9 位的文件权限字段中，每 3 个为一组，共 3 组，每一组分别代表对文件拥有者、所属群组以及其它人的文件权限。一组权限中的 3 位分别为 r、w、x 权限，表示可读、可写、可执行。 + +## 文件属性以及权限的修改 + +### 1. 修改文件所属群组 + +```html +# chgrp [-R] groupname dirname/filename +-R：递归修改 +``` + +### 2. 修改文件拥有者 + +不仅可以修改文件拥有者，也可以修改文件所属群组。 + +```html +# chown [-R] 用户名:群组名 dirname/filename +``` + +### 3. 修改权限 + +可以将一组权限用数字来表示，此时一组权限的 3 个位当做二进制数字的位，从左到右每个位的权值为 4、2、1，即每个权限对应的数字权值为 r : 4、w : 2、x : 1。 + +```html +# chmod [-R] xyz dirname/filename +``` + +范例：将 .bashrc 文件的权限修改为 -rwxr-xr--。 + +```html +# chmod 754 .bashrc +``` + +也可以使用符号来设定权限。 + +```html +# chmod [ugoa] [+-=] [rwx] dirname/filename +- u：拥有者 +- g：所属群组 +- o：其他人 +- a：所有人 +- +：添加权限 +- -：移除权限 +- =：设定权限 +``` + +范例：为 .bashrc 文件的所有用户添加写权限。 + +```html +# chmod a+w .bashrc +``` + +## 目录的权限 + +文件名不是存储在一个文件的内容中，而是存储在一个文件所在的目录中。因此，拥有文件的 w 权限并不能对文件名进行修改。 + +目录存储文件列表，一个目录的权限也就是对其文件列表的权限。因此，目录的 r 权限表示可以读取文件列表；w 权限表示可以修改文件列表，具体来说，就是添加删除文件，对文件名进行修改；x 权限可以让该目录成为工作目录，x 权限是 r 和 w 权限的基础，如果不能使一个目录成为工作目录，也就没办法读取文件列表以及对文件列表进行修改了。 + +## 文件默认权限 + +- 文件默认权限：文件默认没有可执行权限，因此为 666，也就是 -rw-rw-rw- 。 +- 目录默认权限：目录必须要能够进入，也就是必须拥有可执行权限，因此为 777 ，也就是 drwxrwxrwx。 + +可以通过 umask 设置或者查看文件的默认权限，通常以掩码的形式来表示，例如 002 表示其它用户的权限去除了一个 2 的权限，也就是写权限，因此建立新文件时默认的权限为 -rw-rw-r-- 。 + +## 目录配置 + +为了使不同 Linux 发行版本的目录结构保持一致性，Filesystem Hierarchy Standard (FHS) 规定了 Linux 的目录结构。最基础的三个目录如下： + +- / (root, 根目录) +- /usr (unix software resource)：所有系统默认软件都会安装到这个目录； +- /var (variable)：存放系统或程序运行过程中的数据文件。 + +

+ +## 文件时间 + +1. modification time (mtime)：文件的内容更新就会更新； +2. status time (ctime)：文件的状态（权限、属性）更新就会更新； +3. access time (atime)：读取文件时就会更新。 + +## 文件与目录的基本操作 + +### 1. ls + +列出文件或者目录的信息，目录的信息就是其中包含的文件。 + +```html +# ls [-aAdfFhilnrRSt] file|dir +-a ：列出全部的文件 +-d ：仅列出目录本身 +-l ：以长数据串行列出，包含文件的属性与权限等等数据 +``` + +### 2. cp + +复制操作。 + +如果源文件有两个以上，则目的文件一定要是目录才行。 + +```html +cp [-adfilprsu] source destination +-a ：相当于 -dr --preserve=all 的意思，至于 dr 请参考下列说明 +-d ：若来源文件为链接文件，则复制链接文件属性而非文件本身 +-i ：若目标文件已经存在时，在覆盖前会先询问 +-p ：连同文件的属性一起复制过去 +-r ：递归持续复制 +-u ：destination 比 source 旧才更新 destination，或 destination 不存在的情况下才复制 +--preserve=all ：除了 -p 的权限相关参数外，还加入 SELinux 的属性, links, xattr 等也复制了 +``` + +### 3. rm + +移除操作。 + +```html +# rm [-fir] 文件或目录 +-r ：递归删除 +``` + +### 4. mv + +移动操作。 + +```html +# mv [-fiu] source destination +# mv [options] source1 source2 source3 .... directory +-f ： force 强制的意思，如果目标文件已经存在，不会询问而直接覆盖 +``` + +## 获取文件内容 + +### 1. cat + +取得文件内容。 + +```html +# cat [-AbEnTv] filename +-n ：打印出行号，连同空白行也会有行号，-b 不会 +``` + +### 2. tac + +是 cat 的反向操作，从最后一行开始打印。 + +### 3. more + +可以一页一页查看文件内容，和文本编辑器类似。 + +### 4. less + +和 more 类似。 + +### 5. head + +可以取得文件前几行。 + +```html +# head [-n number] filename +-n ：后面接数字，代表显示几行的意思 +``` + +### 6. tail + +是 head 的反向操作，只是取得是后几行。 + +### 7. od + +可以以字符或者十六进制的形式显示二进制文件。 + +### 8. touch + +修改文件时间或者建立新文件。 + +```html +# touch [-acdmt] filename +-a ： 更新 atime +-c ： 更新 ctime，若该文件不存在则不建立新文件 +-m ： 更新 mtime +-d ： 后面可以接更新日期而不使用当前日期，也可以使用 --date="日期或时间" +-t ： 后面可以接更新时间而不使用当前时间，格式为[YYYYMMDDhhmm] +``` + +## 指令与文件搜索 + +### 1. which + +指令搜索。 + +```html +# which [-a] command +-a ：将所有指令列出，而不是只列第一个 +``` + +### 2. whereis + +whereis 搜索文件的速度比较快，因为它只搜索几个特定的目录。 + +```html +# whereis [-bmsu] dirname/filename +``` + +### 3. locate + +locate 可以用关键字或者正则表达式进行搜索。 + +locate 使用 /var/lib/mlocate/ 这个数据库来进行搜索，它存储在内存中，并且每天更新一次，所以无法用 locate 搜索新建的文件。可以使用 updatedb 来立即更新数据库。 + +```html +# locate [-ir] keyword +-r：接正则表达式 +``` + +### 4. find + +find 可以使用文件的属性和权限进行搜索。 + +```html +# find filename [option] +``` + +（一）与时间有关的选项 + +```html +-mtime n ：列出在 n 天前的那一天修改过内容的文件 +-mtime +n ：列出在 n 天之前 (不含 n 天本身) 修改过内容的文件 +-mtime -n ：列出在 n 天之内 (含 n 天本身) 修改过内容的文件 +-newer file ： 列出比 file 更新的文件 +``` + ++4、4 和 -4 的指示的时间范围如下： + +

+ +（二）与文件拥有者和所属群组有关的选项 + +```html +-uid n +-gid n +-user name +-group name +-nouser ：搜索拥有者不存在 /etc/passwd 的文件 +-nogroup：搜索所属群组不存在于 /etc/group 的文件 +``` + +（三）与文件权限和名称有关的选项 + +```html +-name filename +-size [+-]SIZE：搜寻比 SIZE 还要大 (+) 或小 (-) 的文件。这个 SIZE 的规格有：c: 代表 byte，k: 代表 1024bytes。所以，要找比 50KB 还要大的文件，就是 -size +50k +-type TYPE +-perm mode ：搜索权限等于 mode 的文件 +-perm -mode ：搜索权限包含 mode 的文件 +-perm /mode ：搜索权限包含任一 mode 的文件 +``` + +# 四、磁盘与文件系统 + +## 文件系统的组成 + +对分区进行格式化是为了在分区上建立文件系统。一个分区通常只能格式化为一个文件系统，但是磁盘阵列等技术可以将一个分区格式化为多个文件系统，因此只有文件系统能被挂载，而分区不能被挂载。 + +文件系统有以下三个结构： + +1. superblock：记录文件系统的整体信息，包括 inode 和 block 的总量、使用量、剩余量，以及文件系统的格式与相关信息等； +2. inode：一个文件占用一个 inode，记录文件的属性，同时记录此文件的内容所在的 block 号码； +3. block：记录文件的内容，文件太大时，会占用多个 block。 + +

+ +当要读取一个文件的内容时，先在 inode 中去查找文件内容所在的所有 block，然后把所有 block 的内容读出来。 + +磁盘碎片是指一个文件内容所在的 block 过于分散。 + +## inode + +Ext2 文件系统支持的 block 大小有 1k、2k 和 4k 三种，不同的 block 大小限制了单一文件的大小。而每个 inode 大小是固定为 128 bytes。 + +inode 中记录了文件内容所在的 block，但是每个 block 非常小，一个大文件随便都需要几十万的 block。而一个 inode 大小有限，无法直接引用这么多 block。因此引入了间接、双间接、三间接引用。间接引用是指，让 inode 记录的引用 block 块当成 inode 用来记录引用信息。 + +

+ +inode 具体包含以下信息： + +- 该文件的存取模式 (read/write/excute)； +- 该文件的拥有者与群组 (owner/group)； +- 该文件的容量； +- 该文件建立或状态改变的时间 (ctime)； +- 最近一次的读取时间 (atime)； +- 最近修改的时间 (mtime)； +- 定义文件特性的旗标 (flag)，如 SetUID...； +- 该文件真正内容的指向 (pointer)。 + +## 目录的 inode 与 block + +建立一个目录时，会分配一个 inode 与至少一个 block。block 记录的内容是目录下所有文件的 inode 编号以及文件名。可以看出文件的 inode 本身不记录文件名，文件名记录在目录中，因此新增文件、删除文件、更改文件名这些操作与目录的 w 权限有关。 + +## 实体链接与符号链接 + +```html +# ln [-sf] source_filename dist_filename +-s ：默认是 hard link，加 -s 为 symbolic link +-f ：如果目标文件存在时，先删除目标文件 +``` + +### 1. 实体链接 + +它和普通文件类似，实体链接文件的 inode 都指向源文件所在的 block 上，也就是说读取文件直接从源文件的 block 上读取。 + +删除任意一个条目，文件还是存在，只要引用数量不为 0。 + +有以下限制：不能跨越 File System、不能对目录进行链接。 + +```html +# ln /etc/crontab . +# ll -i /etc/crontab crontab +34474855 -rw-r--r--. 2 root root 451 Jun 10 2014 crontab +34474855 -rw-r--r--. 2 root root 451 Jun 10 2014 /etc/crontab +``` + +### 2. 符号链接 + +符号链接文件保存着源文件所在的绝对路径，在读取时会定位到源文件上，可以理解为 Windows 的快捷方式。 + +当源文件被删除了，链接文件就打不开了。 + +可以为目录建立链接。 + +```html +# ll -i /etc/crontab /root/crontab2 +34474855 -rw-r--r--. 2 root root 451 Jun 10 2014 /etc/crontab +53745909 lrwxrwxrwx. 1 root root 12 Jun 23 22:31 /root/crontab2 -> /etc/crontab +``` + +# 五、压缩与打包 + +## 压缩 + +Linux 底下有很多压缩文件的扩展名，常见的如下： + +| 扩展名 | 压缩程序 | +| -- | -- | +| \*.Z | compress | +|\*.zip | zip | +|\*.gz | gzip| +|\*.bz2 | bzip2 | +|\*.xz | xz | +|\*.tar | tar 程序打包的数据，没有经过压缩 | +|\*.tar.gz | tar 程序打包的文件，经过 gzip 的压缩 | +|\*.tar.bz2 | tar 程序打包的文件，经过 bzip2 的压缩 | +|\*.tar.xz | tar 程序打包的文件，经过 xz 的压缩 | + +### 1. gzip + +gzip 是 Linux 使用最广的压缩指令，可以解开 compress、zip 与 gzip 所压缩的文件。 + +经过 gzip 压缩过，源文件就不存在了。 + +有 9 个不同的压缩等级可以使用。 + +可以使用 zcat、zmore、zless 来读取压缩文件的内容。 + +```html +$ gzip [-cdtv#] filename +-c ：将压缩的数据输出到屏幕上 +-d ：解压缩 +-t ：检验压缩文件是否出错 +-v ：显示压缩比等信息 +-# ： # 为数字的意思，代表压缩等级，数字越大压缩比越高，默认为 6 +``` + +### 2. bzip2 + +提供比 gzip 更高的压缩比。 + +查看命令：bzcat、bzmore、bzless、bzgrep。 + +```html +$ bzip2 [-cdkzv#] filename +-k ：保留源文件 +``` + +### 3. xz + +提供比 bzip2 更佳的压缩比。 + +可以看到，gzip、bzip2、xz 的压缩比不断优化。不过要注意的是，压缩比越高，压缩的时间也越长。 + +查看命令：xzcat、xzmore、xzless、xzgrep。 + +```html +$ xz [-dtlkc#] filename +``` + +## 打包 + +压缩指令只能对一个文件进行压缩，而打包能够将多个文件打包成一个大文件。tar 不仅可以用于打包，也可以使用 gip、bzip2、xz 将打包文件进行压缩。 + +```html +$ tar [-z|-j|-J] [cv] [-f 新建的 tar 文件] filename... ==打包压缩 +$ tar [-z|-j|-J] [tv] [-f 已有的 tar 文件] ==查看 +$ tar [-z|-j|-J] [xv] [-f 已有的 tar 文件] [-C 目录] ==解压缩 +-z ：使用 zip； +-j ：使用 bzip2； +-J ：使用 xz； +-c ：新建打包文件； +-t ：查看打包文件里面有哪些文件； +-x ：解打包或解压缩的功能； +-v ：在压缩/解压缩的过程中，显示正在处理的文件名； +-f : filename：要处理的文件； +-C 目录 ： 在特定目录解压缩。 +``` + +| 使用方式 | 命令 | +| --- | --- | +| 打包压缩 | tar -jcv -f filename.tar.bz2 要被压缩的文件或目录名称 | +| 查 看 | tar -jtv -f filename.tar.bz2 | +| 解压缩 | tar -jxv -f filename.tar.bz2 -C 要解压缩的目录 | + +# 六、Bash + +可以通过 Shell 请求内核提供服务，Bash 正是 Shell 的一种。 + +## 特性 + +1. 命令历史：记录使用过的命令。本次登录所执行的命令都会暂时存放到内存中，\~/.bash_history 文件中记录的是前一次登录所执行过的命令。 + +2. 命令与文件补全：快捷键：tab。 + +3. 命名别名：例如 lm 是 ls -al 的别名。 + +4. shell scripts。 + +5. 通配符：例如 ls -l /usr/bin/X\* 列出 /usr/bin 下面所有以 X 开头的文件。 + +## 变量操作 + +- 对一个变量赋值直接使用 = ； +- 对变量取用需要在变量前加上 \$ ，也可以用 \${} 的形式； +- 输出变量使用 echo 命令。 + +```bash +$ var=abc +$ echo $var +$ echo ${var} +``` + +变量内容如果有空格，必须需要使用双引号或者单引号。 + +- 双引号内的特殊字符可以保留原本特性，例如 var="lang is \$LANG"，则 var 的值为 lang is zh_TW.UTF-8； +- 单引号内的特殊字符就是特殊字符本身，例如 var='lang is \$LANG'，则 var 的值为 lang is \$LANG。 + +可以使用 \`指令\` 或者 \$(指令) 的方式将指令的执行结果赋值给变量。例如 version=\$(uname -r)，则 version 的值为 3.10.0-229.el7.x86_64。 + +可以使用 export 命令将自定义变量转成环境变量，环境变量可以在子程序中使用，所谓子程序就是由当前 Bash 而产生的子 Bash。 + +Bash 的变量可以声明为数组和整数数字。注意数字类型没有浮点数。如果不进行声明，默认是字符串类型。变量的声明使用 declare 命令： + +```html +$ declare [-aixr] variable +-a ： 定义为数组类型 +-i ： 定义为整数类型 +-x ： 定义为环境变量 +-r ： 定义为 readonly 类型 +``` + +使用 [ ] 来对数组进行索引操作： + +```bash +$ array[1]=a +$ array[2]=b +$ echo ${array[1]} +``` + +## 指令搜索顺序 + +1. 以绝对或相对路径来执行指令，例如 /bin/ls 或者 ./ls ； +2. 由别名找到该指令来执行； +3. 由 Bash 内建的指令来执行； +4. 按 \$PATH 变量指定的搜索路径的顺序找到第一个指令来执行。 + +## 数据流重定向 + +重定向指的是使用文件代替标准输入、标准输出和标准错误输出。 + +| 1 | 代码 | 运算符 | +| :---: | :---: | :---:| +| 标准输入 (stdin) | 0 | < 或 << | +| 标准输出 (stdout) | 1 | > 或 >> | +| 标准错误输出 (stderr) | 2 | 2> 或 2>> | + +其中，有一个箭头的表示以覆盖的方式重定向，而有两个箭头的表示以追加的方式重定向。 + +可以将不需要的标准输出以及标准错误输出重定向到 /dev/null，相当于扔进垃圾箱。 + +如果需要将标准输出以及标准错误输出同时重定向到一个文件，需要将某个输出转换为另一个输出，例如 2>&1 表示将标准错误输出转换为标准输出。 + +```bash +$ find /home -name .bashrc > list 2>&1 +``` + +# 七、管线指令 + +管线是将一个命令的标准输出作为另一个命令的标准输入，在数据需要经过多个步骤的处理之后才能得到我们想要的内容时就可以使用管线。在命令之间使用 | 分隔各个管线命令。 + +```bash +$ ls -al /etc | less +``` + +## 提取指令 + +cut 对数据进行切分，取出想要的部分。提取过程一行一行地进行。 + +```html +$ cut +-d ：分隔符 +-f ：经过 -d 分隔后，使用 -f n 取出第 n 个区间 +-c ：以字符为单位取出区间 +``` + +范例 1：last 将显示的登入者的信息，要求仅显示用户名。 + +```html +$ last +root pts/1 192.168.201.101 Sat Feb 7 12:35 still logged in +root pts/1 192.168.201.101 Fri Feb 6 12:13 - 18:46 (06:33) +root pts/1 192.168.201.254 Thu Feb 5 22:37 - 23:53 (01:16) + +$ last | cut -d ' ' -f 1 +``` + +范例 2：将 export 输出的讯息，取得第 12 字符以后的所有字符串。 + +```html +$ export +declare -x HISTCONTROL="ignoredups" +declare -x HISTSIZE="1000" +declare -x HOME="/home/dmtsai" +declare -x HOSTNAME="study.centos.vbird" +.....(其他省略)..... + +$ export | cut -c 12 +``` + +## 排序指令 + +**sort** 进行排序。 + +```html +$ sort [-fbMnrtuk] [file or stdin] +-f ：忽略大小写 +-b ：忽略最前面的空格 +-M ：以月份的名字来排序，例如 JAN，DEC +-n ：使用数字 +-r ：反向排序 +-u ：相当于 unique，重复的内容只出现一次 +-t ：分隔符，默认为 tab +-k ：指定排序的区间 +``` + +范例：/etc/passwd 内容是以 : 来分隔的，以第三栏来排序。 + +```html +$ cat /etc/passwd | sort -t ':' -k 3 +root:x:0:0:root:/root:/bin/bash +dmtsai:x:1000:1000:dmtsai:/home/dmtsai:/bin/bash +alex:x:1001:1002::/home/alex:/bin/bash +arod:x:1002:1003::/home/arod:/bin/bash +``` + +**uniq** 可以将重复的数据只取一个。 + +```html +$ uniq [-ic] +-i ：忽略大小写 +-c ：进行计数 +``` + +范例：取得每个人的登录总次数 + +```html +$ last | cut -d ' ' -f 1 | sort | uniq -c +1 +6 (unknown +47 dmtsai +4 reboot +7 root +1 wtmp +``` + +## 双向输出重定向 + +输出重定向会将输出内容重定向到文件中，而 **tee** 不仅能够完成这个功能，还能保留屏幕上的输出。也就是说，使用 tee 指令，一个输出会同时传送到文件和屏幕上。 + +```html +$ tee [-a] file +``` + +## 字符转换指令 + +**tr** 用来删除一行中的字符，或者对字符进行替换。 + +```html +$ tr [-ds] SET1 ... +-d ： 删除行中 SET1 这个字符串 +``` + +范例，将 last 输出的信息所有小写转换为大写。 + +```html +$ last | tr '[a-z]' '[A-Z]' +``` + + **col** 将 tab 字符转为空格字符。 + +```html +$ col [-xb] +-x ： 将 tab 键转换成对等的空格键 +``` + +**expand** 将 tab 转换一定数量的空格，默认是 8 个。 + +```html +$ expand [-t] file +-t ：tab 转为空格的数量 +``` + +**join** 将有相同数据的那一行合并在一起。 + +```html +$ join [-ti12] file1 file2 +-t ：分隔符，默认为空格 +-i ：忽略大小写的差异 +-1 ：第一个文件所用的比较字段 +-2 ：第二个文件所用的比较字段 +``` + +**paste** 直接将两行粘贴在一起。 + +```html +$ paste [-d] file1 file2 +-d ：分隔符，默认为 tab +``` + +## 分区指令 + +**split** 将一个文件划分成多个文件。 + +```html +$ split [-bl] file PREFIX +-b ：以大小来进行分区，可加单位，例如 b, k, m 等 +-l ：以行数来进行分区。 +- PREFIX ：分区文件的前导名称 +``` + +# 八、正则表达式 + +## grep + +使用正则表示式把匹配的行提取出来。 + +```html +$ grep [-acinv] [--color=auto] 搜寻字符串 filename +-a ： 将 binary 文件以 text 文件的方式进行搜寻 +-c ： 计算找到个数 +-i ： 忽略大小写 +-n ： 输出行号 +-v ： 反向选择，亦即显示出没有 搜寻字符串 内容的那一行 +--color=auto ：找到的关键字加颜色显示 +``` + +范例：把含有 the 字符串的行提取出来（注意默认会有 --color=auto 选项，因此以下内容在 Linux 中有颜色显示 the 字符串） + +```html +$ grep -n 'the' regular_express.txt +8:I can't finish the test. +12:the symbol '*' is represented as start. +15:You are the best is mean you are the no. 1. +16:The world Happy is the same with "glad". +18:google is the best tools for search keyword +``` + +因为 { 和 } 在 shell 是有特殊意义的，因此必须要使用转义字符进行转义。 + +```html +$ grep -n 'go\{2,5\}g' regular_express.txt +``` + +## printf + +用于格式化输出。 + +它不属于管道命令，在给 printf 传数据时需要使用 $( ) 形式。 + +```html +$ printf '%10s %5i %5i %5i %8.2f \n' $(cat printf.txt) + DmTsai 80 60 92 77.33 + VBird 75 55 80 70.00 + Ken 60 90 70 73.33 +``` + +## awk + +可以根据字段的某些条件进行匹配，例如匹配字段小于某个值的那一行数据。 + +```html +$ awk ' 条件类型 1 {动作 1} 条件类型 2 {动作 2} ...' filename +``` + +awk 每次处理一行，处理的最小单位是字段，每个字段的命名方式为：\$n，n 为字段号，从 1 开始，\$0 表示一整行。 + +范例 1：取出登录用户的用户名和 ip + +```html +$ last -n 5 +dmtsai pts/0 192.168.1.100 Tue Jul 14 17:32 still logged in +dmtsai pts/0 192.168.1.100 Thu Jul 9 23:36 - 02:58 (03:22) +dmtsai pts/0 192.168.1.100 Thu Jul 9 17:23 - 23:36 (06:12) +dmtsai pts/0 192.168.1.100 Thu Jul 9 08:02 - 08:17 (00:14) +dmtsai tty1 Fri May 29 11:55 - 12:11 (00:15) + +$ last -n 5 | awk '{print $1 "\t" $3} +``` + +awk 变量： + +| 变量名称 | 代表意义 | +| -- | -- | +| NF | 每一行拥有的字段总数 | +| NR | 目前所处理的是第几行数据 | +| FS | 目前的分隔字符，默认是空格键 | + +范例 2：输出正在处理的行号，并显示每一行有多少字段 + +```html +$ last -n 5 | awk '{print $1 "\t lines: " NR "\t columns: " NF}' +dmtsai lines: 1 columns: 10 +dmtsai lines: 2 columns: 10 +dmtsai lines: 3 columns: 10 +dmtsai lines: 4 columns: 10 +dmtsai lines: 5 columns: 9 +``` + +可以使用条件，其中等于使用 ==。 + +范例 3：/etc/passwd 文件第三个字段为 UID，对 UID 小于 10 的数据进行处理。 + +```text +$ cat /etc/passwd | awk 'BEGIN {FS=":"} $3 < 10 {print $1 "\t " $3}' +root 0 +bin 1 +daemon 2 +``` + +# 九、进程管理 + +## 查看进程 + +### 1. ps + +查看某个时间点的进程信息 + +示例一：查看自己的进程 + +``` +# ps -l +``` + +示例二：查看系统所有进程 + +``` +# ps aux +``` + +示例三：查看特定的进程 + +``` +# ps aux | grep threadx +``` + +### 2. top + +实时显示进程信息 + +示例：两秒钟刷新一次 + +``` +# top -d 2 +``` + +### 3. pstree + +查看进程树 + +示例：查看所有进程树 + +``` +# pstree -A +``` + +### 4. netstat + +查看占用端口的进程 + +``` +# netstat -anp | grep port +``` + +## 进程状态 + +

+ + +| 状态 | 说明 | +| :---: | --- | +| R | running or runnable (on run queue) | +| D | uninterruptible sleep (usually IO) | +| S | interruptible sleep (waiting for an event to complete) | +| Z | defunct/zombie, terminated but not reaped by its parent | +| T | stopped, either by a job control signal or because it is being traced| + +## SIGCHILD + +当一个子进程改变了它的状态时：停止运行，继续运行或者退出，有两件事会发生在父进程中： + +- 得到 SIGCHLD 信号； +- 阻塞的 waitpid(2)（或者 wait）调用会返回。 + +

+ +## 孤儿进程和僵死进程 + +### 1. 孤儿进程 + +一个父进程退出，而它的一个或多个子进程还在运行，那么这些子进程将成为孤儿进程。孤儿进程将被 init 进程（进程号为 1）所收养，并由 init 进程对它们完成状态收集工作。 + +由于孤儿进程会被 init 进程收养，所以孤儿进程不会对系统造成危害。 + +### 2. 僵死进程 + +一个子进程的进程描述符在子进程退出时不会释放，只有当父进程通过 wait 或 waitpid 获取了子进程信息后才会释放。如果子进程退出，而父进程并没有调用 wait 或 waitpid，那么子进程的进程描述符仍然保存在系统中，这种进程称之为僵死进程。 + +僵死进程通过 ps 命令显示出来的状态为 Z。 + +系统所能使用的进程号是有限的，如果大量的产生僵死进程，将因为没有可用的进程号而导致系统不能产生新的进程。 + +要消灭系统中大量的僵死进程，只需要将其父进程杀死，此时所有的僵死进程就会变成孤儿进程，从而被 init 所收养，这样 init 就会释放所有的僵死进程所占有的资源，从而结束僵死进程。 + +# 十、I/O 复用 + +## 概念理解 + +I/O Multiplexing 又被称为 Event Driven I/O，它可以让单个进程具有处理多个 I/O 事件的能力。 + +当某个 I/O 事件条件满足时，进程会收到通知。 + +如果一个 Web 服务器没有 I/O 复用，那么每一个 Socket 连接都需要创建一个线程去处理。如果同时连接几万个连接，那么就需要创建相同数量的线程。并且相比于多进程和多线程技术，I/O 复用不需要进程线程创建和切换的开销，系统开销更小。 + +## I/O 模型 + +- 阻塞（Blocking） +- 非阻塞（Non-blocking） +- 同步（Synchronous） +- 异步（Asynchronous） + +阻塞非阻塞是等待 I/O 完成的方式，阻塞要求用户程序停止执行，直到 I/O 完成，而非阻塞在 I/O 完成之前还可以继续执行。 + +同步异步是获知 I/O 完成的方式，同步需要时刻关心 I/O 是否已经完成，异步无需主动关心，在 I/O 完成时它会收到通知。 + +

+ +### 1. 同步-阻塞 + +这是最常见的一种模型，用户程序在使用 read() 时会执行系统调用从而陷入内核，之后就被阻塞直到系统调用完成。 + +应该注意到，在阻塞的过程中，其他程序还可以执行，因此阻塞不意味着整个操作系统都被阻塞。因为其他程序还可以执行，因此不消耗 CPU 时间，这种模型的执行效率会比较高。 + +

+ +### 2. 同步-非阻塞 + +非阻塞意味着用户程序在执行系统调用后还可以继续执行，内核并不是马上执行完 I/O，而是以一个错误码来告知用户程序 I/O 还未完成。为了获得 I/O 完成事件，用户程序必须调用多次系统调用去询问内核，甚至是忙等，也就是在一个循环里面一直询问并等待。 + +由于 CPU 要处理更多的用户程序的询问，因此这种模型的效率是比较低的。 + +

+ +### 3. 异步-阻塞 + +这是 I/O 复用使用的一种模式，通过使用 select，它可以监听多个 I/O 事件，当这些事件至少有一个发生时，用户程序会收到通知。 + +

+ +### 4. 异步-非阻塞 + +该模式下，I/O 操作会立即返回，之后可以处理其它操作，并且在 I/O 完成时会收到一个通知，此时会中断正在处理的操作，然后继续之前的操作。 + +

+ +## select poll epoll + +这三个都是 I/O 多路复用的具体实现，select 出现的最早，之后是 poll，再是 epoll。 + +### 1. select + +```c +int select (int n, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout); +``` + +- fd_set 表示描述符集合； +- readset、writeset 和 exceptset 这三个参数指定让操作系统内核测试读、写和异常条件的描述符； +- timeout 参数告知内核等待所指定描述符中的任何一个就绪可花多少时间； +- 成功调用返回结果大于 0；出错返回结果为 -1；超时返回结果为 0。 + +```c +fd_set fd_in, fd_out; +struct timeval tv; + +// Reset the sets +FD_ZERO( &fd_in ); +FD_ZERO( &fd_out ); + +// Monitor sock1 for input events +FD_SET( sock1, &fd_in ); + +// Monitor sock2 for output events +FD_SET( sock2, &fd_out ); + +// Find out which socket has the largest numeric value as select requires it +int largest_sock = sock1 > sock2 ? sock1 : sock2; + +// Wait up to 10 seconds +tv.tv_sec = 10; +tv.tv_usec = 0; + +// Call the select +int ret = select( largest_sock + 1, &fd_in, &fd_out, NULL, &tv ); + +// Check if select actually succeed +if ( ret == -1 ) + // report error and abort +else if ( ret == 0 ) + // timeout; no event detected +else +{ + if ( FD_ISSET( sock1, &fd_in ) ) + // input event on sock1 + + if ( FD_ISSET( sock2, &fd_out ) ) + // output event on sock2 +} +``` + +每次调用 select() 都需要将 fd_set \*readfds, fd_set \*writefds, fd_set \*exceptfds 链表内容全部从用户进程内存中复制到操作系统内核中，内核需要将所有 fd_set 遍历一遍，这个过程非常低效。 + +返回结果中内核并没有声明哪些 fd_set 已经准备好了，所以如果返回值大于 0 时，程序需要遍历所有的 fd_set 判断哪个 I/O 已经准备好。 + +在 Linux 中 select 最多支持 1024 个 fd_set 同时轮询，其中 1024 由 Linux 内核的 FD_SETSIZE 决定。如果需要打破该限制可以修改 FD_SETSIZE，然后重新编译内核。 + +### 2. poll + +```c +int poll (struct pollfd *fds, unsigned int nfds, int timeout); +``` + +```c +struct pollfd { + int fd; //文件描述符 + short events; //监视的请求事件 + short revents; //已发生的事件 +}; +``` + +```c +// The structure for two events +struct pollfd fds[2]; + +// Monitor sock1 for input +fds[0].fd = sock1; +fds[0].events = POLLIN; + +// Monitor sock2 for output +fds[1].fd = sock2; +fds[1].events = POLLOUT; + +// Wait 10 seconds +int ret = poll( &fds, 2, 10000 ); +// Check if poll actually succeed +if ( ret == -1 ) + // report error and abort +else if ( ret == 0 ) + // timeout; no event detected +else +{ + // If we detect the event, zero it out so we can reuse the structure + if ( pfd[0].revents & POLLIN ) + pfd[0].revents = 0; + // input event on sock1 + + if ( pfd[1].revents & POLLOUT ) + pfd[1].revents = 0; + // output event on sock2 +} +``` + +它和 select() 功能基本相同。同样需要每次将 struct pollfd \*fds 复制到内核，返回后同样需要进行轮询每一个 pollfd 是否已经 I/O 准备好。poll() 取消了 1024 个描述符数量上限，但是数量太大以后不能保证执行效率，因为复制大量内存到内核十分低效，所需时间与描述符数量成正比。poll() 在 pollfd 的重复利用上比 select() 的 fd_set 会更好。 + +如果在多线程下，如果一个线程对某个描述符调用了 poll() 系统调用，但是另一个线程关闭了该描述符，会导致 poll() 调用结果不确定，该问题同样出现在 select() 中。 + +### 3. epoll + +```c +int epoll_create(int size); +int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event)； +int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout); +``` + +```c +// Create the epoll descriptor. Only one is needed per app, and is used to monitor all sockets. +// The function argument is ignored (it was not before, but now it is), so put your favorite number here +int pollingfd = epoll_create( 0xCAFE ); + +if ( pollingfd < 0 ) + // report error + +// Initialize the epoll structure in case more members are added in future +struct epoll_event ev = { 0 }; + +// Associate the connection class instance with the event. You can associate anything +// you want, epoll does not use this information. We store a connection class pointer, pConnection1 +ev.data.ptr = pConnection1; + +// Monitor for input, and do not automatically rearm the descriptor after the event +ev.events = EPOLLIN | EPOLLONESHOT; +// Add the descriptor into the monitoring list. We can do it even if another thread is +// waiting in epoll_wait - the descriptor will be properly added +if ( epoll_ctl( epollfd, EPOLL_CTL_ADD, pConnection1->getSocket(), &ev ) != 0 ) + // report error + +// Wait for up to 20 events (assuming we have added maybe 200 sockets before that it may happen) +struct epoll_event pevents[ 20 ]; + +// Wait for 10 seconds, and retrieve less than 20 epoll_event and store them into epoll_event array +int ready = epoll_wait( pollingfd, pevents, 20, 10000 ); +// Check if epoll actually succeed +if ( ret == -1 ) + // report error and abort +else if ( ret == 0 ) + // timeout; no event detected +else +{ + // Check if any events detected + for ( int i = 0; i < ret; i++ ) + { + if ( pevents[i].events & EPOLLIN ) + { + // Get back our connection pointer + Connection * c = (Connection*) pevents[i].data.ptr; + c->handleReadEvent(); + } + } +} +``` + +epoll 仅仅适用于 Linux OS。 + +它是 select 和 poll 的增强版，更加灵活而且没有描述符限制。它将用户关心的描述符放到内核的一个事件表中，从而只需要在用户空间和内核空间拷贝一次。 + +select 和 poll 方式中，进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的描述符进行扫描。而 epoll 事先通过 epoll_ctl() 来注册描述符，一旦基于某个描述符就绪时，内核会采用类似 callback 的回调机制，迅速激活这个描述符，当进程调用 epoll_wait() 时便得到通知。 + +新版本的 epoll_create(int size) 参数 size 不起任何作用，在旧版本的 epoll 中如果描述符的数量大于 size，不保证服务质量。 + +epoll_ctl() 执行一次系统调用，用于向内核注册新的描述符或者是改变某个文件描述符的状态。已注册的描述符在内核中会被维护在一棵红黑树上，通过回调函数内核会将 I/O 准备好的描述符加入到一个链表中管理。 + +epoll_wait() 取出在内核中通过链表维护的 I/O 准备好的描述符，将他们从内核复制到程序中，不需要像 select/poll 对注册的所有描述符遍历一遍。 + +epoll 对多线程编程更有友好，同时多个线程对同一个描述符调用了 epoll_wait 也不会产生像 select/poll 的不确定情况。或者一个线程调用了 epoll_wait 另一个线程关闭了同一个描述符也不会产生不确定情况。 + +## select 和 poll 比较 + +### 1. 功能 + +它们提供了几乎相同的功能，但是在一些细节上有所不同： + +- select 会修改 fd_set 参数，而 poll 不会； +- select 默认只能监听 1024 个描述符，如果要监听更多的话，需要修改 FD_SETSIZE 之后重新编译； +- poll 提供了更多的事件类型。 + +### 2. 速度 + +poll 和 select 在速度上都很慢。 + +- 它们都采取轮询的方式来找到 I/O 完成的描述符，如果描述符很多，那么速度就会很慢； +- select 只使用每个描述符的 3 位，而 poll 通常需要使用 64 位，因此 poll 需要复制更多的内核空间。 + +### 3. 可移植性 + +几乎所有的系统都支持 select，但是只有比较新的系统支持 poll。 + +## eopll 工作模式 + +epoll_event 有两种触发模式：LT（level trigger）和 ET（edge trigger）。 + +### 1. LT 模式 + +当 epoll_wait() 检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序，应用程序可以不立即处理该事件。下次调用 epoll_wait() 时，会再次响应应用程序并通知此事件。是默认的一种模式，并且同时支持 Blocking 和 No-Blocking。 + +### 2. ET 模式 + +当 epoll_wait() 检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序，应用程序必须立即处理该事件。如果不处理，下次调用 epoll_wait() 时，不会再次响应应用程序并通知此事件。很大程度上减少了 epoll 事件被重复触发的次数，因此效率要比 LT 模式高。只支持 No-Blocking，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。 + +## select poll epoll 应用场景 + +很容易产生一种错觉认为只要用 epoll 就可以了，select poll 都是历史遗留问题，并没有什么应用场景，其实并不是这样的。 + +### 1. select 应用场景 + +select() poll() epoll_wait() 都有一个 timeout 参数，在 select() 中 timeout 的精确度为 1ns，而 poll() 和 epoll_wait() 中则为 1ms。所以 select 更加适用于实时要求更高的场景，比如核反应堆的控制。 + +select 历史更加悠久，它的可移植性更好，几乎被所有主流平台所支持。 + +### 2. poll 应用场景 + +poll 没有最大描述符数量的限制，如果平台支持应该采用 poll 且对实时性要求并不是十分严格，而不是 select。 + +需要同时监控小于 1000 个描述符。那么也没有必要使用 epoll，因为这个应用场景下并不能体现 epoll 的优势。 + +需要监控的描述符状态变化多，而且都是非常短暂的。因为 epoll 中的所有描述符都存储在内核中，造成每次需要对描述符的状态改变都需要通过 epoll_ctl() 进行系统调用，频繁系统调用降低效率。epoll 的描述符存储在内核，不容易调试。 + +### 3. epoll 应用场景 + +程序只需要运行在 Linux 平台上，有非常大量的描述符需要同时轮询，而且这些连接最好是长连接。 + +### 4. 性能对比 + +> [epoll Scalability Web Page](http://lse.sourceforge.net/epoll/index.html) + +# 参考资料 + +- 鸟哥. 鸟 哥 的 Linux 私 房 菜 基 础 篇 第 三 版[J]. 2009. +- [Linux 平台上的软件包管理](https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-rpmdpkg/index.html) +- [Boost application performance using asynchronous I/O](https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-async/) +- [Synchronous and Asynchronous I/O](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/aa365683(v=vs.85).aspx) +- [Linux IO 模式及 select、poll、epoll 详解](https://segmentfault.com/a/1190000003063859) +- [poll vs select vs event-based](https://daniel.haxx.se/docs/poll-vs-select.html) +- [Linux 之守护进程、僵死进程与孤儿进程](http://liubigbin.github.io/2016/03/11/Linux-%E4%B9%8B%E5%AE%88%E6%8A%A4%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E3%80%81%E5%83%B5%E6%AD%BB%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E4%B8%8E%E5%AD%A4%E5%84%BF%E8%BF%9B%E7%A8%8B/) +- [Linux process states](https://idea.popcount.org/2012-12-11-linux-process-states/) +- [GUID Partition Table](https://en.wikipedia.org/wiki/GUID_Partition_Table) diff --git a/notes/MySQL.md b/notes/MySQL.md new file mode 100644 index 00000000..3588d9f9 --- /dev/null +++ b/notes/MySQL.md @@ -0,0 +1,393 @@ + +* [一、存储引擎](#一存储引擎) + * [InnoDB](#innodb) + * [MyISAM](#myisam) + * [比较](#比较) +* [二、数据类型](#二数据类型) + * [整型](#整型) + * [浮点数](#浮点数) + * [字符串](#字符串) + * [时间和日期](#时间和日期) +* [三、索引](#三索引) + * [索引分类](#索引分类) + * [索引的优点](#索引的优点) + * [索引优化](#索引优化) + * [B-Tree 和 B+Tree 原理](#b-tree-和-b+tree-原理) +* [四、查询性能优化](#四查询性能优化) +* [五、切分](#五切分) + * [垂直切分](#垂直切分) + * [水平切分](#水平切分) + * [切分的选择](#切分的选择) + * [存在的问题](#存在的问题) +* [六、故障转移和故障恢复](#六故障转移和故障恢复) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、存储引擎 + +## InnoDB + +InnoDB 是 MySQL 默认的事务型存储引擎，只有在需要 InnoDB 不支持的特性时，才考虑使用其它存储引擎。 + +采用 MVCC 来支持高并发，并且实现了四个标准的隔离级别，默认级别是可重复读。 + +表是基于聚簇索引建立的，它对主键的查询性能有很高的提升。 + +内部做了很多优化，包括从磁盘读取数据时采用的可预测性读、能够自动在内存中创建哈希索引以加速读操作的自适应哈希索引、能够加速插入操作的插入缓冲区等。 + +通过一些机制和工具支持真正的热备份。 + +## MyISAM + +MyISAM 提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数（GIS）等。但 MyISAM 不支持事务和行级锁，而且崩溃后无法安全恢复。 + +只能对整张表加锁，而不是针对行。 + +可以手工或者自动执行检查和修复操作，但是和事务恢复以及崩溃恢复不同，可能导致一些数据丢失，而且修复操作是非常慢的。 + +可以包含动态或者静态的行。 + +如果指定了 DELAY_KEY_WRITE 选项，在每次修改执行完成时，不会立即将修改的索引数据写入磁盘，而是会写到内存中的键缓冲区，只有在清理键缓冲区或者关闭表的时候才会将对应的索引块写入磁盘。这种方式可以极大的提升写入性能，但是在数据库或者主机崩溃时会造成索引损坏，需要执行修复操作。 + +如果表在创建并导入数据以后，不会再进行修改操作，那么这样的表适合采用 MyISAM 压缩表。 + +对于只读数据，或者表比较小、可以容忍修复操作，则依然可以继续使用 MyISAM。 + +MyISAM 设计简单，数据以紧密格式存储，所以在某些场景下性能很好。 + +## 比较 + +1. 事务：InnoDB 是事务型的。 +2. 备份：InnoDB 支持在线热备份。 +3. 崩溃恢复：MyISAM 崩溃后发生损坏的概率比 InnoDB 高很多，而且恢复的速度也更慢。 +4. 并发：MyISAM 只支持表级锁，而 InnoDB 还支持行级锁。 +5. 其它特性：MyISAM 支持全文索引，地理空间索引。 + +# 二、数据类型 + +## 整型 + +TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT 分别使用 8, 16, 24, 32, 64 位存储空间，一般情况下越小的列越好。 + +INT(11) 中的数字只是规定了交互工具显示字符的个数，对于存储和计算来说是没有意义的。 + +## 浮点数 + +FLOAT 和 DOUBLE 为浮点类型，DECIMAL 为高精度小数类型。CPU 原生支持浮点运算，但是不支持 DECIMAl 类型的计算，因此 DECIMAL 的计算比浮点类型需要更高的代价。 + +FLOAT、DOUBLE 和 DECIMAL 都可以指定列宽，例如 DECIMAL(18, 9) 表示总共 18 位，取 9 位存储小数部分，剩下 9 位存储整数部分。 + +## 字符串 + +主要有 CHAR 和 VARCHAR 两种类型，一种是定长的，一种是变长的。 + +VARCHAR 这种变长类型能够节省空间，因为只需要存储必要的内容。但是在执行 UPDATE 时可能会使行变得比原来长，当超出一个页所能容纳的大小时，就要执行额外的操作。MyISAM 会将行拆成不同的片段存储，而 InnoDB 则需要分裂页来使行放进页内。 + +VARCHAR 会保留字符串末尾的空格，而 CHAR 会删除。 + +## 时间和日期 + +MySQL 提供了两种相似的日期时间类型：DATATIME 和 TIMESTAMP。 + +### 1. DATATIME + +能够保存从 1001 年到 9999 年的日期和时间，精度为秒，使用 8 字节的存储空间。 + +它与时区无关。 + +默认情况下，MySQL 以一种可排序的、无歧义的格式显示 DATATIME 值，例如“2008-01-16 22:37:08”，这是 ANSI 标准定义的日期和时间表示方法。 + +### 2. TIMESTAMP + +和 UNIX 时间戳相同，保存从 1970 年 1 月 1 日午夜（格林威治时间）以来的秒数，使用 4 个字节，只能表示从 1970 年 到 2038 年。 + +它和时区有关。 + +MySQL 提供了 FROM_UNIXTIME() 函数把 UNIX 时间戳转换为日期，并提供了 UNIX_TIMESTAMP() 函数把日期转换为 UNIX 时间戳。 + +默认情况下，如果插入时没有指定 TIMESTAMP 列的值，会将这个值设置为当前时间。 + +应该尽量使用 TIMESTAMP，因为它比 DATETIME 空间效率更高。 + +# 三、索引 + +索引是在存储引擎层实现的，而不是在服务器层实现的，所以不同存储引擎具有不同的索引类型和实现。 + +索引能够轻易将查询性能提升几个数量级。 + +对于非常小的表、大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效。对于中到大型的表，索引就非常有效。但是对于特大型的表，建立和使用索引的代价将会随之增长。这种情况下，需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据，而不是一条记录一条记录地匹配，例如可以使用分区技术。 + +## 索引分类 + +### 1. B+Tree 索引 + +

+ +《高性能 MySQL》一书使用 B-Tree 进行描述，其实从技术上来说这种索引是 B+Tree。 + +B+Tree 索引是大多数 MySQL 存储引擎的默认索引类型。 + +因为不再需要进行全表扫描，只需要对树进行搜索即可，因此查找速度快很多。 + +可以指定多个列作为索引列，多个索引列共同组成键。B+Tree 索引适用于全键值、键值范围和键前缀查找，其中键前缀查找只适用于最左前缀查找。 + +除了用于查找，还可以用于排序和分组。 + +如果不是按照索引列的顺序进行查找，则无法使用索引。 + +### 2. 哈希索引 + +基于哈希表实现，优点是查找非常快。 + +在 MySQL 中只有 Memory 引擎显式支持哈希索引。 + +InnoDB 引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当某个索引值被使用的非常频繁时，会在 B+Tree 索引之上再创建一个哈希索引，这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。 + +限制：哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过，访问内存中的行的速度很快，所以大部分情况下这一点对性能影响并不明显；无法用于分组与排序；只支持精确查找，无法用于部分查找和范围查找；如果哈希冲突很多，查找速度会变得很慢。 + +### 3. 空间索引（R-Tree） + +MyISAM 存储引擎支持空间索引，可以用于地理数据存储。 + +空间索引会从所有维度来索引数据，可以有效地使用任意维度来进行组合查询。 + +### 4. 全文索引 + +MyISAM 存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较索引中的值。 + +使用 MATCH AGAINST，而不是普通的 WHERE。 + +## 索引的优点 + +- 大大减少了服务器需要扫描的数据量； + +- 帮助服务器避免进行排序和创建临时表； + +- 将随机 I/O 变为顺序 I/O。 + +## 索引优化 + +### 1. 独立的列 + +在进行查询时，索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则无法使用索引。 + +例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引： + +```sql +SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5; +``` + +### 2. 前缀索引 + +对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列，必须使用前缀索引，只索引开始的部分字符。 + +对于前缀长度的选取需要根据 **索引选择性** 来确定：不重复的索引值和记录总数的比值。选择性越高，查询效率也越高。最大值为 1，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。 + +### 3. 多列索引 + +在需要使用多个列作为条件进行查询时，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。例如下面的语句中，最好把 actor_id 和 film_id 设置为多列索引。 + +```sql +SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actor +WhERE actor_id = 1 AND film_id = 1; +``` + +### 4. 索引列的顺序 + +让选择性最强的索引列放在前面，例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。 + +```sql +SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity, +COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity, +COUNT(*) +FROM payment; +``` + +```html + staff_id_selectivity: 0.0001 +customer_id_selectivity: 0.0373 + COUNT(*): 16049 +``` + +### 5. 聚簇索引 + +

+ +聚簇索引并不是一种索引类型，而是一种数据存储方式。 + +术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧密地存储在一起，InnoDB 的聚簇索引的数据行存放在 B-Tree 的叶子页中。 + +因为无法把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。 + +**优点** + +1. 可以把相关数据保存在一起，减少 I/O 操作； +2. 因为数据保存在 B-Tree 中，因此数据访问更快。 + +**缺点** + +1. 聚簇索引最大限度提高了 I/O 密集型应用的性能，但是如果数据全部放在内存，就没必要用聚簇索引。 +2. 插入速度严重依赖于插入顺序，按主键的顺序插入是最快的。 +3. 更新操作代价很高，因为每个被更新的行都会移动到新的位置。 +4. 当插入到某个已满的页中，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。 +5. 如果行比较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续时，聚簇索引可能导致全表扫描速度变慢。 + +### 6. 覆盖索引 + +索引包含所有需要查询的字段的值。 + +**优点** + +1. 因为索引条目通常远小于数据行的大小，所以若只读取索引，能大大减少数据访问量。 +2. 一些存储引擎（例如 MyISAM）在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用（通常比较费时）。 +3. 对于 InnoDB 引擎，若二级索引能够覆盖查询，则无需访问聚簇索引。 + +## B-Tree 和 B+Tree 原理 + +### 1. B-Tree + +

+ +为了描述 B-Tree，首先定义一条数据记录为一个二元组 [key, data]，key 为记录的键，data 为数据记录除 key 外的数据。 + +B-Tree 是满足下列条件的数据结构： + +- 所有叶节点具有相同的深度，也就是说 B-Tree 是平衡的； +- 一个节点中的 key 从左到右非递减排列； +- 如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1，且不为 null，则该指针指向节点的所有 key 大于 keyi 且小于 keyi+1。 + +在 B-Tree 中按 key 检索数据的算法非常直观：首先从根节点进行二分查找，如果找到则返回对应节点的 data，否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找，直到找到节点或找到 null 指针，前者查找成功，后者查找失败。 + +由于插入删除新的数据记录会破坏 B-Tree 的性质，因此在插入删除时，需要对树进行一个分裂、合并、转移等操作以保持 B-Tree 性质。 + +### 2. B+Tree + +

+ +与 B-Tree 相比，B+Tree 有以下不同点： + +- 每个节点的指针上限为 2d 而不是 2d+1； +- 内节点不存储 data，只存储 key，叶子节点不存储指针。 + +### 3. 带有顺序访问指针的 B+Tree + +

+ +一般在数据库系统或文件系统中使用的 B+Tree 结构都在经典 B+Tree 基础上进行了优化，在叶子节点增加了顺序访问指针，做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能。 + +### 4. 为什么使用 B-Tree 和 B+Tree + +红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用 B-/+Tree 作为索引结构。 + +页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页（在许多操作系统中，页的大小通常为 4k），主存和磁盘以页为单位交换数据。 + +一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。为了减少磁盘 I/O，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次 I/O 就可以完全载入。B-Tree 中一次检索最多需要 h-1 次 I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为 O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度 d 是非常大的数字，通常超过 100，因此 h 非常小（通常不超过 3）。而红黑树这种结构，h 明显要深的多。并且于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，效率明显比 B-Tree 差很多。 + +B+Tree 更适合外存索引，原因和内节点出度 d 有关。由于 B+Tree 内节点去掉了 data 域，因此可以拥有更大的出度，拥有更好的性能。 + +# 四、查询性能优化 + +### Explain + +用来分析 SQL 语句，分析结果中比较重要的字段有： + +- select_type : 查询类型，有简单查询、联合查询和子查询 + +- key : 使用的索引 + +- rows : 扫描的行数 + +### 减少返回的列 + +慢查询主要是因为访问了过多数据，除了访问过多行之外，也包括访问过多列。 + +最好不要使用 SELECT * 语句，要根据需要选择查询的列。 + +### 减少返回的行 + +最好使用 LIMIT 语句来取出想要的那些行。 + +还可以建立索引来减少条件语句的全表扫描。例如对于下面的语句，不使用索引的情况下需要进行全表扫描，而使用索引只需要扫描几行记录即可，使用 Explain 语句可以通过观察 rows 字段来看出这种差异。 + +```sql +SELECT * FROM sakila.film_actor WHERE film_id = 1; +``` + +### 拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句 + +如果一次性执行的话，可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。 + +```sql +DELEFT FROM messages WHERE create < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH); +``` + +```sql +rows_affected = 0 +do { + rows_affected = do_query( + "DELETE FROM messages WHERE create < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) LIMIT 10000") +} while rows_affected > 0 +``` + +# 五、切分 + + +随着时间和业务的发展，数据库中的表会越来越多，并且表中的数据量也会越来越大，那么读写操作的开销也会随着增大。 + +## 垂直切分 + +将表按功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立商品数据库 payDB、用户数据库 userDB 等，分别用来存储项目与商品有关的表和与用户有关的表。 + +## 水平切分 + +把表中的数据按照某种规则存储到多个结构相同的表中，例如按 id 的散列值、性别等进行划分。 + +## 切分的选择 + +如果数据库中的表太多，并且项目各项业务逻辑清晰，那么垂直切分是首选。 + +如果数据库的表不多，但是单表的数据量很大，应该选择水平切分。 + +## 存在的问题 + +### 1. 事务问题 + +在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。 + +### 2. 跨库跨表连接问题 + +在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上。这时，表的连接操作将受到限制，我们无法连接位于不同分库的表，也无法连接分表粒度不同的表，导致原本只需要一次查询就能够完成的业务需要进行多次才能完成。 + +### 3. 额外的数据管理负担和数据运算压力 + +最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算。 + + +# 六、故障转移和故障恢复 + +故障转移也叫做切换，当主库出现故障时就切换到备库，使备库成为主库。故障恢复顾名思义就是从故障中恢复过来，并且保证数据的正确性。 + +### 提升备库或切换角色 + +提升一台备库为主库，或者在一个主-主复制结构中调整主动和被动角色。 + +### 虚拟 IP 地址和 IP 托管 + +为 MySQL 实例指定一个逻辑 IP 地址，当 MySQL 实例失效时，可以将 IP 地址转移到另一台 MySQL 服务器上。 + +### 中间件解决方案 + +通过代理，可以路由流量到可以使用的服务器上。 + +### 在应用中处理故障转移 + +将故障转移整合到应用中可能导致应用变得太过笨拙。 + +# 参考资料 + +- BaronScbwartz, PeterZaitsev, VadimTkacbenko, 等. 高性能 MySQL[M]. 电子工业出版社, 2013. +- [How Sharding Works](https://medium.com/@jeeyoungk/how-sharding-works-b4dec46b3f6) +- [MySQL 索引背后的数据结构及算法原理 ](http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html) +- [20+ 条 MySQL 性能优化的最佳经验 ](https://www.jfox.info/20-tiao-mysql-xing-nen-you-hua-de-zui-jia-jing-yan.html) +- [数据库为什么分库分表？mysql的分库分表方案](https://www.i3geek.com/archives/1108) diff --git a/notes/Redis.md b/notes/Redis.md new file mode 100644 index 00000000..9e5bfa61 --- /dev/null +++ b/notes/Redis.md @@ -0,0 +1,464 @@ + +* [一、Redis 是什么](#一redis-是什么) +* [二、五种基本类型](#二五种基本类型) + * [1. STRING](#1-string) + * [2. LIST](#2-list) + * [3. SET](#3-set) + * [4. HASH](#4-hash) + * [5. ZSET](#5-zset) +* [三、键的过期时间](#三键的过期时间) +* [四、发布与订阅](#四发布与订阅) +* [五、事务](#五事务) +* [六、持久化](#六持久化) + * [1. 快照持久化](#1-快照持久化) + * [2. AOF 持久化](#2-aof-持久化) +* [七、复制](#七复制) + * [从服务器连接主服务器的过程](#从服务器连接主服务器的过程) + * [主从链](#主从链) +* [八、处理故障](#八处理故障) +* [九、分片](#九分片) + * [1. 客户端分片](#1-客户端分片) + * [2. 代理分片](#2-代理分片) + * [3. 服务器分片](#3-服务器分片) +* [十、事件](#十事件) + * [事件类型](#事件类型) + * [事件的调度与执行](#事件的调度与执行) +* [十一、Redis 与 Memcached 的区别](#十一redis-与-memcached-的区别) + * [数据类型](#数据类型) + * [数据持久化](#数据持久化) + * [分布式](#分布式) + * [内存管理机制](#内存管理机制) +* [十二、Redis 适用场景](#十二redis-适用场景) + * [缓存](#缓存) + * [消息队列](#消息队列) + * [计数器](#计数器) + * [好友关系](#好友关系) +* [十三、数据淘汰策略](#十三数据淘汰策略) +* [十四、一个简单的论坛系统分析](#十四一个简单的论坛系统分析) + * [文章信息](#文章信息) + * [点赞功能](#点赞功能) + * [对文章进行排序](#对文章进行排序) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、Redis 是什么 + +Redis 是速度非常快的非关系型（NoSQL）内存键值数据库，可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。 + +五种类型数据类型为：字符串、列表、集合、有序集合、散列表。 + +Redis 支持很多特性，例如将内存中的数据持久化到硬盘中，使用复制来扩展读性能，使用分片来扩展写性能。 + +# 二、五种基本类型 + +| 数据类型 | 可以存储的值 | 操作 | +| :--: | :--: | :--: | +| STRING | 字符串、整数或者浮点数 | 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作
对整数和浮点数执行自增或者自减操作 | +| LIST | 链表 | 从两端压入或者弹出元素
读取单个或者多个元素
进行修剪，只保留一个范围内的元素 | +| SET | 无序集合 | 添加、获取、移除单个元素
检查一个元素是否存在于集合中
计算交集、并集、差集
从集合里面随机获取元素 | +| HASH | 包含键值对的无序散列表 | 添加、获取、移除单个键值对
获取所有键值对
检查某个键是否存在| +| ZSET | 有序集合 | 添加、获取、删除元素
根据分值范围或者成员来获取元素
计算一个键的排名 | + +> [What Redis data structures look like](https://redislabs.com/ebook/part-1-getting-started/chapter-1-getting-to-know-redis/1-2-what-redis-data-structures-look-like/) + +## 1. STRING + +

+ +```html +> set hello world +OK +> get hello +"world" +> del hello +(integer) 1 +> get hello +(nil) +``` + +## 2. LIST + +

+ +```html +> rpush list-key item +(integer) 1 +> rpush list-key item2 +(integer) 2 +> rpush list-key item +(integer) 3 + +> lrange list-key 0 -1 +1) "item" +2) "item2" +3) "item" + +> lindex list-key 1 +"item2" + +> lpop list-key +"item" + +> lrange list-key 0 -1 +1) "item2" +2) "item" +``` + +## 3. SET + +

+ +```html +> sadd set-key item +(integer) 1 +> sadd set-key item2 +(integer) 1 +> sadd set-key item3 +(integer) 1 +> sadd set-key item +(integer) 0 + +> smembers set-key +1) "item" +2) "item2" +3) "item3" + +> sismember set-key item4 +(integer) 0 +> sismember set-key item +(integer) 1 + +> srem set-key item2 +(integer) 1 +> srem set-key item2 +(integer) 0 + +> smembers set-key +1) "item" +2) "item3" +``` + +## 4. HASH + +

+ +```html +> hset hash-key sub-key1 value1 +(integer) 1 +> hset hash-key sub-key2 value2 +(integer) 1 +> hset hash-key sub-key1 value1 +(integer) 0 + +> hgetall hash-key +1) "sub-key1" +2) "value1" +3) "sub-key2" +4) "value2" + +> hdel hash-key sub-key2 +(integer) 1 +> hdel hash-key sub-key2 +(integer) 0 + +> hget hash-key sub-key1 +"value1" + +> hgetall hash-key +1) "sub-key1" +2) "value1" +``` + +## 5. ZSET + +

+ +```html +> zadd zset-key 728 member1 +(integer) 1 +> zadd zset-key 982 member0 +(integer) 1 +> zadd zset-key 982 member0 +(integer) 0 + +> zrange zset-key 0 -1 withscores +1) "member1" +2) "728" +3) "member0" +4) "982" + +> zrangebyscore zset-key 0 800 withscores +1) "member1" +2) "728" + +> zrem zset-key member1 +(integer) 1 +> zrem zset-key member1 +(integer) 0 + +> zrange zset-key 0 -1 withscores +1) "member0" +2) "982" +``` + +# 三、键的过期时间 + +Redis 可以为每个键设置过期时间，当键过期时，会自动删除该键。 + +对于散列表这种容器，只能为整个键设置过期时间（整个散列表），而不能为键里面的单个元素设置过期时间。 + +过期时间对于清理缓存数据非常有用。 + +# 四、发布与订阅 + +发布与订阅实际上是观察者模式，订阅者订阅了频道之后，发布者向频道发送字符串消息会被所有订阅者接收到。 + +发布与订阅有一些问题，很少使用它，而是使用替代的解决方案。问题如下： + +1. 如果订阅者读取消息的速度很慢，会使得消息不断积压在发布者的输出缓存区中，造成内存占用过多； +2. 如果订阅者在执行订阅的过程中网络出现问题，那么就会丢失断线期间发送的所有消息。 + +# 五、事务 + +Redis 最简单的事务实现方式是使用 MULTI 和 EXEC 命令将事务操作包围起来。 + +MULTI 和 EXEC 中的操作将会一次性发送给服务器，而不是一条一条发送，这种方式称为流水线，它可以减少客户端与服务器之间的网络通信次数从而提升性能。 + +# 六、持久化 + +Redis 是内存型数据库，为了保证数据在断电后不会丢失，需要将内存中的数据持久化到硬盘上。 + +## 1. 快照持久化 + +将某个时间点的所有数据都存放到硬盘上。 + +可以将快照复制到其它服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。 + +如果系统发生故障，将会丢失最后一次创建快照之后的数据。 + +如果数据量很大，保存快照的时间会很长。 + +## 2. AOF 持久化 + +AOF 持久化将写命令添加到 AOF 文件（Append Only File）的末尾。 + +对硬盘的文件进行写入时，写入的内容首先会被存储到缓冲区，然后由操作系统决定什么时候将该内容同步到硬盘，用户可以调用 file.flush() 方法请求操作系统尽快将缓冲区存储的数据同步到硬盘。 + +将写命令添加到 AOF 文件时，要根据需求来保证何时将添加的数据同步到硬盘上，有以下同步选项： + +| 选项 | 同步频率 | +| :--: | :--: | +| always | 每个写命令都同步 | +| everysec | 每秒同步一次 | +| no | 让操作系统来决定何时同步 | + +always 选项会严重减低服务器的性能；everysec 选项比较合适，可以保证系统奔溃时只会丢失一秒左右的数据，并且 Redis 每秒执行一次同步对服务器性能几乎没有任何影响；no 选项并不能给服务器性能带来多大的提升，而且也会增加系统奔溃时数据丢失的数量。 + +随着服务器写请求的增多，AOF 文件会越来越大；Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性，能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。 + +# 七、复制 + +通过使用 slaveof host port 命令来让一个服务器成为另一个服务器的从服务器。 + +一个从服务器只能有一个主服务器，并且不支持主主复制。 + +## 从服务器连接主服务器的过程 + +1. 主服务器创建快照文件，发送给从服务器，并在发送期间使用缓冲区记录执行的写命令。快照文件发送完毕之后，开始向从服务器发送存储在缓冲区中的写命令； + +2. 从服务器丢弃所有旧数据，载入主服务器发来的快照文件，之后从服务器开始接受主服务器发来的写命令； + +3. 主服务器每执行一次写命令，就向从服务器发送相同的写命令。 + +## 主从链 + +随着负载不断上升，主服务器可能无法很快地更新所有从服务器，或者重新连接和重新同步从服务器将导致系统超载。为了解决这个问题，可以创建一个中间层来分担主服务器的复制工作。中间层的服务器是最上层服务器的从服务器，又是最下层服务器的主服务器。 + +

+ +# 八、处理故障 + +要用到持久化文件来恢复服务器的数据。 + +持久化文件可能因为服务器出错也有错误，因此要先对持久化文件进行验证和修复。对 AOF 文件就行验证和修复很容易，修复操作将第一个出错命令和其后的所有命令都删除；但是只能验证快照文件，无法对快照文件进行修复，因为快照文件进行了压缩，出现在快照文件中间的错误可能会导致整个快照文件的剩余部分无法读取。 + +当主服务器出现故障时，Redis 常用的做法是新开一台服务器作为主服务器，具体步骤如下：假设 A 为主服务器，B 为从服务器，当 A 出现故障时，让 B 生成一个快照文件，将快照文件发送给 C，并让 C 恢复快照文件的数据。最后，让 B 成为 C 的从服务器。 + +# 九、分片 + +Redis 中的分片类似于 MySQL 的分表操作，分片是将数据划分为多个部分的方法，对数据的划分可以基于键包含的 ID、基于键的哈希值，或者基于以上两者的某种组合。通过对数据进行分片，用户可以将数据存储到多台机器里面，也可以从多台机器里面获取数据，这种方法在解决某些问题时可以获得线性级别的性能提升。 + +假设有 4 个 Reids 实例 R0，R1，R2，R3，还有很多表示用户的键 user:1，user:2，... 等等，有不同的方式来选择一个指定的键存储在哪个实例中。最简单的方式是范围分片，例如用户 id 从 0\~1000 的存储到实例 R0 中，用户 id 从 1001\~2000 的存储到实例 R1 中，等等。但是这样需要维护一张映射范围表，维护操作代价很高。还有一种方式是哈希分片，使用 CRC32 哈希函数将键转换为一个数字，再对实例数量求模就能知道应该存储的实例。 + +## 1. 客户端分片 + +客户端使用一致性哈希等算法决定键应当分布到哪个节点。 + +## 2. 代理分片 + +将客户端请求发送到代理上，由代理转发请求到正确的节点上。 + +## 3. 服务器分片 + +Redis Cluster。 + +# 十、事件 + +## 事件类型 + +### 1. 文件事件 + +服务器有许多套接字，事件产生时会对这些套接字进行操作，服务器通过监听套接字来处理事件。常见的文件事件有：客户端的连接事件；客户端的命令请求事件；服务器向客户端返回命令结果的事件； + +### 2. 时间事件 + +又分为两类：定时事件是让一段程序在指定的时间之内执行一次；周期性时间是让一段程序每隔指定时间就执行一次。 + +## 事件的调度与执行 + +服务器需要不断监听文件事件的套接字才能得到待处理的文件事件，但是不能监听太久，否则时间事件无法在规定的时间内执行，因此监听时间应该根据距离现在最近的时间事件来决定。 + +事件调度与执行由 aeProcessEvents 函数负责，伪代码如下： + +```python +def aeProcessEvents(): + + # 获取到达时间离当前时间最接近的时间事件 + time_event = aeSearchNearestTimer() + + # 计算最接近的时间事件距离到达还有多少毫秒 + remaind_ms = time_event.when - unix_ts_now() + + # 如果事件已到达，那么 remaind_ms 的值可能为负数，将它设为 0 + if remaind_ms < 0: + remaind_ms = 0 + + # 根据 remaind_ms 的值，创建 timeval + timeval = create_timeval_with_ms(remaind_ms) + + # 阻塞并等待文件事件产生，最大阻塞时间由传入的 timeval 决定 + aeApiPoll(timeval) + + # 处理所有已产生的文件事件 + procesFileEvents() + + # 处理所有已到达的时间事件 + processTimeEvents() +``` + +将 aeProcessEvents 函数置于一个循环里面，加上初始化和清理函数，就构成了 Redis 服务器的主函数，伪代码如下： + +```python +def main(): + + # 初始化服务器 + init_server() + + # 一直处理事件，直到服务器关闭为止 + while server_is_not_shutdown(): + aeProcessEvents() + + # 服务器关闭，执行清理操作 + clean_server() +``` + +从事件处理的角度来看，服务器运行流程如下： + +

+ +# 十一、Redis 与 Memcached 的区别 + +两者都是非关系型内存键值数据库。有以下主要不同： + +## 数据类型 + +Memcached 仅支持字符串类型，而 Redis 支持五种不同种类的数据类型，使得它可以更灵活地解决问题。 + +## 数据持久化 + +Redis 支持两种持久化策略：RDB 快照和 AOF 日志，而 Memcached 不支持持久化。 + +## 分布式 + +Memcached 不支持分布式，只能通过在客户端使用像一致性哈希这样的分布式算法来实现分布式存储，这种方式在存储和查询时都需要先在客户端计算一次数据所在的节点。 + +Redis Cluster 实现了分布式的支持。 + +## 内存管理机制 + +在 Redis 中，并不是所有数据都一直存储在内存中，可以将一些很久没用的 value 交换到磁盘。而 Memcached 的数据则会一直在内存中。 + +Memcached 将内存分割成特定长度的块来存储数据，以完全解决内存碎片的问题，但是这种方式会使得内存的利用率不高，例如块的大小为 128 bytes，只存储 100 bytes 的数据，那么剩下的 28 bytes 就浪费掉了。 + +# 十二、Redis 适用场景 + +## 缓存 + +将热点数据放到内存中。 + +## 消息队列 + +List 类型是双向链表，很适合用于消息队列。 + +## 计数器 + +Redis 这种内存数据库能支持计数器频繁的读写操作。 + +## 好友关系 + +使用 Set 类型的交集操作很容易就可以知道两个用户的共同好友。 + +# 十三、数据淘汰策略 + +可以设置内存最大使用量，当内存使用量超过时施行淘汰策略，具体有 6 种淘汰策略。 + +| 策略 | 描述 | +| :--: | :--: | +| volatile-lru | 从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 | +| volatile-ttl | 从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰 | +|volatile-random | 从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰 | +| allkeys-lru | 从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 | +| allkeys-random | 从所有数据集中任意选择数据进行淘汰 | +| no-envicition | 禁止驱逐数据 | + +如果使用 Redis 来缓存数据时，要保证所有数据都是热点数据，可以将内存最大使用量设置为热点数据占用的内存量，然后启用 allkeys-lru 淘汰策略，将最近最少使用的数据淘汰。 + +# 十四、一个简单的论坛系统分析 + +该论坛系统功能如下： + +- 可以发布文章； +- 可以对文章进行点赞； +- 在首页可以按文章的发布时间或者文章的点赞数进行排序显示； + +## 文章信息 + +文章包括标题、作者、赞数等信息，在关系型数据库中很容易构建一张表来存储这些信息，在 Redis 中可以使用 HASH 来存储每种信息以及其对应的值的映射。 + +Redis 没有关系型数据库中的表这一概念来将同类型的数据存放在一起，而是使用命名空间的方式来实现这一功能。键名的前面部分存储命名空间，后面部分的内容存储 ID，通常使用 : 来进行分隔。例如下面的 HASH 的键名为 article:92617，其中 article 为命名空间，ID 为 92617。 + +

+ +## 点赞功能 + +当有用户为一篇文章点赞时，除了要对该文章的 votes 字段进行加 1 操作，还必须记录该用户已经对该文章进行了点赞，防止用户点赞次数超过 1。可以建立文章的已投票用户集合来进行记录。 + +为了节约内存，规定一篇文章发布满一周之后，就不能再对它进行投票，而文章的已投票集合也会被删除，可以为文章的已投票集合设置一个一周的过期时间就能实现这个规定。 + +

+ +## 对文章进行排序 + +为了按发布时间和点赞数进行排序，可以建立一个文章发布时间的有序集合和一个文章点赞数的有序集合。（下图中的 score 就是这里所说的点赞数；下面所示的有序集合分值并不直接是时间和点赞数，而是根据时间和点赞数间接计算出来的） + +

+ +# 参考资料 + +- Carlson J L. Redis in Action[J]. Media.johnwiley.com.au, 2013. +- 黄健宏. Redis 设计与实现 [M]. 机械工业出版社, 2014. +- [REDIS IN ACTION](https://redislabs.com/ebook/foreword/) +- [论述 Redis 和 Memcached 的差异](http://www.cnblogs.com/loveincode/p/7411911.html) +- [Redis 3.0 中文版- 分片](http://wiki.jikexueyuan.com/project/redis-guide) +- [Redis 应用场景](http://www.scienjus.com/redis-use-case/) diff --git a/notes/SQL.md b/notes/SQL.md new file mode 100644 index 00000000..a1bf2937 --- /dev/null +++ b/notes/SQL.md @@ -0,0 +1,734 @@ + +* [一、基础](#一基础) +* [二、创建表](#二创建表) +* [三、修改表](#三修改表) +* [四、插入](#四插入) +* [五、更新](#五更新) +* [六、删除](#六删除) +* [七、查询](#七查询) +* [八、排序](#八排序) +* [九、过滤](#九过滤) +* [十、通配符](#十通配符) +* [十一、计算字段](#十一计算字段) +* [十二、函数](#十二函数) +* [十三、分组](#十三分组) +* [十四、子查询](#十四子查询) +* [十五、连接](#十五连接) +* [十六、组合查询](#十六组合查询) +* [十七、视图](#十七视图) +* [十八、存储过程](#十八存储过程) +* [十九、游标](#十九游标) +* [二十、触发器](#二十触发器) +* [二十一、事务处理](#二十一事务处理) +* [二十二、字符集](#二十二字符集) +* [二十三、权限管理](#二十三权限管理) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、基础 + +模式定义了数据如何存储、存储什么样的数据以及数据如何分解等信息，数据库和表都有模式。 + +主键的值不允许修改，也不允许复用（不能使用已经删除的主键值赋给新数据行的主键）。 + +SQL（Structured Query Language)，标准 SQL 由 ANSI 标准委员会管理，从而称为 ANSI SQL。各个 DBMS 都有自己的实现，如 PL/SQL、Transact-SQL 等。 + +SQL 语句不区分大小写，但是数据库表名、列名和值是否区分依赖于具体的 DBMS 以及配置。 + +SQL 支持以下三种注释： + +```sql +# 注释 +SELECT * +FROM mytable; -- 注释 +/* 注释1 + 注释2 */ +``` + +# 二、创建表 + +```sql +CREATE TABLE mytable ( + id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, + col1 INT NOT NULL DEFAULT 1, + col2 VARCHAR(45) NULL, + col3 DATE NULL, + PRIMARY KEY (`id`)); +``` + +# 三、修改表 + +添加列 + +```sql +ALTER TABLE mytable +ADD col CHAR(20); +``` + +删除列 + +```sql +ALTER TABLE mytable +DROP COLUMN col; +``` + +删除表 + +```sql +DROP TABLE mytable; +``` + +# 四、插入 + +普通插入 + +```sql +INSERT INTO mytable(col1, col2) +VALUES(val1, val2); +``` + +插入检索出来的数据 + +```sql +INSERT INTO mytable1(col1, col2) +SELECT col1, col2 +FROM mytable2; +``` + +将一个表的内容插入到一个新表 + +```sql +CREATE TABLE newtable AS +SELECT * FROM mytable; +``` + +# 五、更新 + +```sql +UPDATE mytable +SET col = val +WHERE id = 1; +``` + +# 六、删除 + +```sql +DELETE FROM mytable +WHERE id = 1; +``` + +**TRUNCATE TABLE** 可以清空表，也就是删除所有行。 + +使用更新和删除操作时一定要用 WHERE 子句，不然会把整张表的数据都破坏。可以先用 SELECT 语句进行测试，防止错误删除。 + +# 七、查询 + +## DISTINCT + +相同值只会出现一次。它作用于所有列，也就是说所有列的值都相同才算相同。 + +```sql +SELECT DISTINCT col1, col2 +FROM mytable; +``` + +## LIMIT + +限制返回的行数。可以有两个参数，第一个参数为起始行，从 0 开始；第二个参数为返回的总行数。 + +返回前 5 行： + +```sql +SELECT * +FROM mytable +LIMIT 5; +``` + +```sql +SELECT * +FROM mytable +LIMIT 0, 5; +``` + +返回第 3 \~ 5 行： + +```sql +SELECT * +FROM mytable +LIMIT 2, 3; +``` + + +# 八、排序 + +- **ASC** ：升序（默认） +- **DESC** ：降序 + +可以按多个列进行排序，并且为每个列指定不同的排序方式： + +```sql +SELECT * +FROM mytable +ORDER BY col1 DESC, col2 ASC; +``` + +# 九、过滤 + +不进行过滤的数据非常大，导致通过网络传输了多余的数据，从而浪费了网络带宽。因此尽量使用 SQL 语句来过滤不必要的数据，而不是传输所有的数据到客户端中然后由客户端进行过滤。 + +```sql +SELECT * +FROM mytable +WHERE col IS NULL; +``` + +下表显示了 WHERE 子句可用的操作符 + +| 操作符 | 说明 | +| ------------ | ------------ | +| = < > | 等于 小于 大于 | +| <> != | 不等于 | +| <= !> | 小于等于 | +| >= !< | 大于等于 | +| BETWEEN | 在两个值之间 | +| IS NULL | 为NULL值 | + +应该注意到，NULL 与 0 、空字符串都不同。 + +**AND OR** 用于连接多个过滤条件。优先处理 AND，因此当一个过滤表达式涉及到多个 AND 和 OR 时，应当使用 () 来决定优先级。 + +**IN** 操作符用于匹配一组值，其后也可以接一个 SELECT 子句，从而匹配子查询得到的一组值。 + +**NOT** 操作符用于否定一个条件。 + +# 十、通配符 + +通配符也是用在过滤语句中，但它只能用于文本字段。 + +- **%** 匹配 >=0 个任意字符； + +- **\_** 匹配 ==1 个任意字符； + +- **[ ]** 可以匹配集合内的字符，例如 [ab] 将匹配字符 a 或者 b。用脱字符 ^ 可以对其进行否定，也就是不匹配集合内的字符。 + +使用 Like 来进行通配符匹配。 + +```sql +SELECT * +FROM mytable +WHERE col LIKE '[^AB]%' -- 不以 A 和 B 开头的任意文本 +``` +不要滥用通配符，通配符位于开头处匹配会非常慢。 + +# 十一、计算字段 + +在数据库服务器上完成数据的转换和格式化的工作往往比客户端上快得多，并且转换和格式化后的数据量更少的话可以减少网络通信量。 + +计算字段通常需要使用 **AS** 来取别名，否则输出的时候字段名为计算表达式。 + +```sql +SELECT col1*col2 AS alias +FROM mytable +``` + +**CONCAT()** 用于连接两个字段。许多数据库会使用空格把一个值填充为列宽，因此连接的结果会出现一些不必要的空格，使用 **TRIM()** 可以去除首尾空格。 + +```sql +SELECT CONCAT(TRIM(col1), ' (', TRIM(col2), ')') +FROM mytable +``` + +# 十二、函数 + +各个 DBMS 的函数都是不相同的，因此不可移植。 + +## 文本处理 + +| 函数 | 说明 | +| ------------ | ------------ | +| LEFT() RIGHT() | 左边或者右边的字符 | +| LOWER() UPPER() | 转换为小写或者大写 | +| LTRIM() RTIM() | 去除左边或者右边的空格 | +| LENGTH() | 长度 | +| SUNDEX() | 转换为语音值 | + +其中， **SOUNDEX()** 是将一个字符串转换为描述其语音表示的字母数字模式的算法，它是根据发音而不是字母比较。 + +```sql +SELECT * +FROM mytable +WHERE SOUNDEX(col1) = SOUNDEX('apple') +``` + +## 日期和时间处理 + +- 日期格式：YYYY-MM-DD +- 时间格式：HH:MM:SS + +|函 数 | 说 明| +| --- | --- | +| AddDate() | 增加一个日期（天、周等）| +| AddTime() | 增加一个时间（时、分等）| +| CurDate() | 返回当前日期 | +| CurTime() | 返回当前时间 | +| Date() |返回日期时间的日期部分| +| DateDiff() |计算两个日期之差| +| Date_Add() |高度灵活的日期运算函数| +| Date_Format() |返回一个格式化的日期或时间串| +| Day()| 返回一个日期的天数部分| +| DayOfWeek() |对于一个日期，返回对应的星期几| +| Hour() |返回一个时间的小时部分| +| Minute() |返回一个时间的分钟部分| +| Month() |返回一个日期的月份部分| +| Now() |返回当前日期和时间| +| Second() |返回一个时间的秒部分| +| Time() |返回一个日期时间的时间部分| +| Year() |返回一个日期的年份部分| + +```sql +mysql> SELECT NOW(); + -> '2017-06-28 14:01:52' +``` + +## 数值处理 + +| 函数 | 说明 | +| --- | --- | +| SIN() | 正弦 | +| COS() | 余弦 | +| TAN() | 正切 | +| ABS() | 绝对值 | +| SQRT() | 平方根 | +| MOD() | 余数 | +| EXP() | 指数 | +| PI() | 圆周率 | +| RAND() | 随机数 | + +## 汇总 + +|函 数 |说 明| +| --- | --- | +| AVG() | 返回某列的平均值 | +| COUNT() | 返回某列的行数 | +| MAX() | 返回某列的最大值 | +| MIN() | 返回某列的最小值 | +| SUM() |返回某列值之和 | + +AVG() 会忽略 NULL 行。 + +使用 DISTINCT 可以让汇总函数值汇总不同的值。 + +```sql +SELECT AVG(DISTINCT col1) AS avg_col +FROM mytable +``` + +# 十三、分组 + +分组就是把具有相同的数据值的行放在同一组中。 + +可以对同一分组数据使用汇总函数进行处理，例如求分组数据的平均值等。 + +指定的分组字段除了能让数组按该字段进行分组，也可以按该字段进行排序，例如按 col 字段排序并分组数据： + +```sql +SELECT col, COUNT(*) AS num +FROM mytable +GROUP BY col; +``` + +WHERE 过滤行，HAVING 过滤分组。行过滤应当先与分组过滤； + +```sql +SELECT col, COUNT(*) AS num +FROM mytable +WHERE col > 2 +GROUP BY col +HAVING COUNT(*) >= 2; +``` + +GROUP BY 的排序结果为分组字段，而 ORDER BY 也可以以聚集字段来进行排序。 + +```sql +SELECT col, COUNT(*) AS num +FROM mytable +GROUP BY col +ORDER BY num; +``` + +分组规定： + +1. GROUP BY 子句出现在 WHERE 子句之后，ORDER BY 子句之前； +2. 除了汇总计算语句的字段外，SELECT 语句中的每一字段都必须在 GROUP BY 子句中给出； +3. NULL 的行会单独分为一组； +4. 大多数 SQL 实现不支持 GROUP BY 列具有可变长度的数据类型。 + +# 十四、子查询 + +子查询中只能返回一个字段的数据。 + +可以将子查询的结果作为 WHRER 语句的过滤条件： + +```sql +SELECT * +FROM mytable1 +WHERE col1 IN (SELECT col2 + FROM mytable2); +``` + +下面的语句可以检索出客户的订单数量，子查询语句会对第一个查询检索出的每个客户执行一次： + +```sql +SELECT cust_name, (SELECT COUNT(*) + FROM Orders + WHERE Orders.cust_id = Customers.cust_id) + AS orders_num +FROM Customers +ORDER BY cust_name; +``` + +# 十五、连接 + +连接用于连接多个表，使用 JOIN 关键字，并且条件语句使用 ON 而不是 Where。 + +连接可以替换子查询，并且比子查询的效率一般会更快。 + +可以用 AS 给列名、计算字段和表名取别名，给表名取别名是为了简化 SQL 语句以及连接相同表。 + +## 内连接 + +内连接又称等值连接，使用 INNER JOIN 关键字。 + +```sql +select a, b, c +from A inner join B +on A.key = B.key +``` + +可以不明确使用 INNER JOIN，而使用普通查询并在 WHERE 中将两个表中要连接的列用等值方法连接起来。 + +```sql +select a, b, c +from A, B +where A.key = B.key +``` + +在没有条件语句的情况下返回笛卡尔积。 + +## 自连接 + +自连接可以看成内连接的一种，只是连接的表是自身而已。 + +一张员工表，包含员工姓名和员工所属部门，要找出与 Jim 处在同一部门的所有员工姓名。 + +子查询版本 + +```sql +select name +from employee +where department = ( + select department + from employee + where name = "Jim"); +``` + +自连接版本 + +```sql +select e2.name +from employee as e1, employee as e2 +where e1.department = e2.department + and e1.name = "Jim"; +``` + +连接一般比子查询的效率高。 + +## 自然连接 + +自然连接是把同名列通过等值测试连接起来的，同名列可以有多个。 + +内连接和自然连接的区别：内连接提供连接的列，而自然连接自动连接所有同名列。 + +```sql +select * +from employee natural join department; +``` + +## 外连接 + +外连接保留了没有关联的那些行。分为左外连接，右外连接以及全外连接，左外连接就是保留左表没有关联的行。 + +检索所有顾客的订单信息，包括还没有订单信息的顾客。 + +```sql +select Customers.cust_id, Orders.order_num + from Customers left outer join Orders + on Customers.cust_id = Orders.curt_id; +``` + +如果需要统计顾客的订单数，使用聚集函数。 + +```sql +select Customers.cust_id, + COUNT(Orders.order_num) as num_ord +from Customers left outer join Orders +on Customers.cust_id = Orders.curt_id +group by Customers.cust_id; +``` + +# 十六、组合查询 + +使用 **UNION** 来组合两个查询，如果第一个查询返回 M 行，第二个查询返回 N 行，那么组合查询的结果为 M+N 行。 + +每个查询必须包含相同的列、表达式或者聚集函数。 + +默认会去除相同行，如果需要保留相同行，使用 UNION ALL。 + +只能包含一个 ORDER BY 子句，并且必须位于语句的最后。 + +```sql +SELECT col +FROM mytable +WHERE col = 1 +UNION +SELECT col +FROM mytable +WHERE col =2; +``` + +# 十七、视图 + +视图是虚拟的表，本身不包含数据，也就不能对其进行索引操作。对视图的操作和对普通表的操作一样。 + +视图具有如下好处： + +1. 简化复杂的 SQL 操作，比如复杂的联结； +2. 只使用实际表的一部分数据； +3. 通过只给用户访问视图的权限，保证数据的安全性； +4. 更改数据格式和表示。 + +```sql +CREATE VIEW myview AS +SELECT Concat(col1, col2) AS concat_col, col3*col4 AS count_col +FROM mytable +WHERE col5 = val; +``` + +# 十八、存储过程 + +存储过程可以看成是对一系列 SQL 操作的批处理； + +## 使用存储过程的好处 + +1. 代码封装，保证了一定的安全性； + +2. 代码复用； + +3. 由于是预先编译，因此具有很高的性能。 + +## 创建存储过程 + +命令行中创建存储过程需要自定义分隔符，因为命令行是以 ; 为结束符，而存储过程中也包含了分号，因此会错误把这部分分号当成是结束符，造成语法错误。 + +包含 in、out 和 inout 三种参数。 + +给变量赋值都需要用 select into 语句。 + +每次只能给一个变量赋值，不支持集合的操作。 + +```sql +delimiter // + +create procedure myprocedure( out ret int ) + begin + declare y int; + select sum(col1) + from mytable + into y; + select y*y into ret; + end // +delimiter ; +``` + +```sql +call myprocedure(@ret); +select @ret; +``` + +# 十九、游标 + +在存储过程中使用游标可以对一个结果集进行移动遍历。 + +游标主要用于交互式应用，其中用户需要对数据集中的任意行进行浏览和修改。 + +使用游标的四个步骤： + +1. 声明游标，这个过程没有实际检索出数据； +2. 打开游标； +3. 取出数据； +4. 关闭游标； + +```sql +delimiter // +create procedure myprocedure(out ret int) + begin + declare done boolean default 0; + + declare mycursor cursor for + select col1 from mytable; + # 定义了一个continue handler，当 sqlstate '02000' 这个条件出现时，会执行 set done = 1 + declare continue handler for sqlstate '02000' set done = 1; + + open mycursor; + + repeat + fetch mycursor into ret; + select ret; + until done end repeat; + + close mycursor; + end // + delimiter ; +``` + +# 二十、触发器 + +触发器会在某个表执行以下语句时而自动执行：DELETE、INSERT、UPDATE + +触发器必须指定在语句执行之前还是之后自动执行，之前执行使用 BEFORE 关键字，之后执行使用 AFTER 关键字。BEFORE 用于数据验证和净化。 + +INSERT 触发器包含一个名为 NEW 的虚拟表。 + +```sql +CREATE TRIGGER mytrigger AFTER INSERT ON mytable +FOR EACH ROW SELECT NEW.col; +``` + +DELETE 触发器包含一个名为 OLD 的虚拟表，并且是只读的。 + +UPDATE 触发器包含一个名为 NEW 和一个名为 OLD 的虚拟表，其中 NEW 是可以被修改地，而 OLD 是只读的。 + +可以使用触发器来进行审计跟踪，把修改记录到另外一张表中。 + +MySQL 不允许在触发器中使用 CALL 语句 ，也就是不能调用存储过程。 + +# 二十一、事务处理 + +基本术语： + +1. 事务（transaction）指一组 SQL 语句； +2. 回退（rollback）指撤销指定 SQL 语句的过程； +3. 提交（commit）指将未存储的 SQL 语句结果写入数据库表； +4. 保留点（savepoint）指事务处理中设置的临时占位符（placeholder），你可以对它发布回退（与回退整个事务处理不同）。 + +不能回退 SELECT 语句，回退 SELECT 语句也没意义；也不能回退 CREATE 和 DROP 语句。 + +MySQL 的事务提交默认是隐式提交，也就是每执行一条语句就把这条语句当成一个事务然后进行提交。当出现 START TRANSACTION 语句时，会关闭隐式提交；当 COMMIT 或 ROLLBACK 语句执行后，事务会自动关闭，重新恢复隐式提交。 + +通过设置 autocommit 为 0 可以取消自动提交，直到 autocommit 被设置为 1 才会提交；autocommit 标记是针对每个连接而不是针对服务器的。 + +如果没有设置保留点，ROLLBACK 会回退到 START TRANSACTION 语句处；如果设置了保留点，并且在 ROLLBACK 中指定该保留点，则会回退到该保留点。 + +```sql +START TRANSACTION +// ... +SAVEPOINT delete1 +// ... +ROLLBACK TO delete1 +// ... +COMMIT +``` + +# 二十二、字符集 + +基本术语： + +1. 字符集为字母和符号的集合； +2. 编码为某个字符集成员的内部表示； +3. 校对字符指定如何比较，主要用于排序和分组。 + +除了给表指定字符集和校对外，也可以给列指定： + +```sql +CREATE TABLE mytable +(col VARCHAR(10) CHARACTER SET latin COLLATE latin1_general_ci ) +DEFAULT CHARACTER SET hebrew COLLATE hebrew_general_ci; +``` + +可以在排序、分组时指定校对： + +```sql +SELECT * +FROM mytable +ORDER BY col COLLATE latin1_general_ci; +``` + +# 二十三、权限管理 + +MySQL 的账户信息保存在 mysql 这个数据库中。 + +```sql +USE mysql; +SELECT user FROM user; +``` + +## 创建账户 + +```sql +CREATE USER myuser IDENTIFIED BY 'mypassword'; +``` + +新创建的账户没有任何权限。 + +## 修改账户名 + +```sql +RENAME myuser TO newuser; +``` + +## 删除账户 + +```sql +DROP USER myuser; +``` + +## 查看权限 + +```sql +SHOW GRANTS FOR myuser; +``` + +## 授予权限 + +```sql +GRANT SELECT, INSERT ON mydatabase.* TO myuser; +``` + +账户用 username@host 的形式定义，username@% 使用的是默认主机名。 + +## 删除权限 + +```sql +REVOKE SELECT, INSERT ON mydatabase.* FROM myuser; +``` + +GRANT 和 REVOKE 可在几个层次上控制访问权限： + +- 整个服务器，使用 GRANT ALL 和 REVOKE ALL； +- 整个数据库，使用 ON database.\*； +- 特定的表，使用 ON database.table； +- 特定的列； +- 特定的存储过程。 + +## 更改密码 + +必须使用 Password() 函数 + +```sql +SET PASSWROD FOR myuser = Password('newpassword'); +``` + +# 参考资料 + +- BenForta. SQL 必知必会 [M]. 人民邮电出版社, 2013. diff --git a/notes/一致性协议.md b/notes/一致性协议.md new file mode 100644 index 00000000..8913ff3b --- /dev/null +++ b/notes/一致性协议.md @@ -0,0 +1,157 @@ + +* [一、两阶段提交协议](#一两阶段提交协议) +* [二、Paxos 协议](#二paxos-协议) +* [三、Raft 协议](#三raft-协议) +* [四、拜占庭将军问题](#四拜占庭将军问题) +* [五、参考资料](#五参考资料) + + + +# 一、两阶段提交协议 + +Two-phase Commit（2PC）。 + +可以保证一个事务跨越多个节点时保持 ACID 特性。 + +两类节点：协调者（Coordinator）和参与者（Participants），协调者只有一个，参与者可以有多个。 + +## 运行过程 + +1. 准备阶段：协调者询问参与者事务是否执行成功； + +2. 提交阶段：如果事务在每个参与者上都执行成功，协调者发送通知让参与者提交事务；否则，协调者发送通知让参与者回滚事务。 + +

+ + +需要注意的是，在准备阶段，参与者执行了事务，但是还未提交。只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后，才进行提交或者回滚。 + +## 存在的问题 + +- 参与者发生故障。解决方案：可以给事务设置一个超时时间，如果某个参与者一直不响应，那么认为事务执行失败。 + +- 协调者发生故障。解决方案：将操作日志同步到备用协调者，让备用协调者接替后续工作。 + +# 二、Paxos 协议 + +用于达成共识性问题，即对多个节点产生的值，该算法能保证只选出唯一一个值。 + +主要有三类节点： + +1. 提议者（Proposer）：提议一个值； +2. 接受者（Acceptor）：对每个提议进行投票； +3. 告知者（Learner）：被告知投票的结果，不参与投票过程。 + +

+ +## 执行过程 + +规定一个提议包含两个字段：[n, v]，其中 n 为序号（具有唯一性），v 为提议值。 + +下图演示了两个 Proposer 和三个 Acceptor 的系统中运行该算法的初始过程，每个 Proposer 都会向所有 Acceptor 发送提议请求。 + +

+ +当 Acceptor 接收到一个提议请求，包含的提议为 [n1, v1]，并且之前还未接收过提议请求，那么发送一个提议响应，设置当前接收到的提议为 [n1, v1]，并且保证以后不会再接受序号小于 n1 的提议。 + +如下图，Acceptor X 在收到 [n=2, v=8] 的提议请求时，由于之前没有接收过提议，因此就发送一个 [no previous] 的提议响应，并且设置当前接收到的提议为 [n=2, v=8]，并且保证以后不会再接受序号小于 2 的提议。其它的 Acceptor 类似。 + +

+ +如果 Acceptor 接受到一个提议请求，包含的提议为 [n2, v2]，并且之前已经接收过提议 [n1, v1]。如果 n1 > n2，那么就丢弃该提议请求；否则，发送提议响应，该提议响应包含之前已经接收过的提议 [n1, v1]，设置当前接收到的提议为 [n2, v2]，并且保证以后不会再接受序号小于 n2 的提议。 + +如下图，Acceptor Z 收到 Proposer A 发来的 [n=2, v=8] 的提议请求，由于之前已经接收过 [n=4, v=5] 的提议，并且 n > 2，因此就抛弃该提议请求；Acceptor X 收到 Proposer B 发来的 [n=4, v=5] 的提议请求，因为之前接收到的提议为 [n=2, v=8]，并且 2 <= 4，因此就发送 [n=2, v=8] 的提议响应，设置当前接收到的提议为 [n=4, v=5]，并且保证以后不会再接受序号小于 4 的提议。Acceptor Y 类似。 + +

+ +当一个 Proposer 接收到超过一半 Acceptor 的提议响应时，就可以发送接受请求。 + +Proposer A 接受到两个提议响应之后，就发送 [n=2, v=8] 接受请求。该接受请求会被所有 Acceptor 丢弃，因为此时所有 Acceptor 都保证不接受序号小于 4 的提议。 + +Proposer B 过后也收到了两个提议响应，因此也开始发送接受请求。需要注意的是，接受请求的 v 需要取它收到的最大 v 值，也就是 8。因此它发送 [n=4, v=8] 的接受请求。 + +

+ +Acceptor 接收到接受请求时，如果序号大于等于该 Acceptor 承诺的最小序号，那么就发送通知给所有的 Learner。当 Learner 发现有大多数的 Acceptor 接收了某个提议，那么该提议的提议值就被 Paxos 选择出来。 + +

+ +## 约束条件 + +### 1. 正确性 + +指只有一个提议值会生效。 + +因为 Paxos 协议要求每个生效的提议被多数 Acceptor 接收，并且 Acceptor 不会接受两个不同的提议，因此可以保证正确性。 + +### 2. 可终止性 + +指最后总会有一个提议生效。 + +Paxos 协议能够让 Proposer 发送的提议朝着能被大多数 Acceptor 接受的那个提议靠拢，因此能够保证可终止性。 + +# 三、Raft 协议 + +Raft 和 Paxos 类似，但是更容易理解，也更容易实现。 + +Raft 主要是用来竞选主节点。 + +## 单个 Candidate 的竞选 + +有三种节点：Follower、Candidate 和 Leader。Leader 会周期性的发送心跳包给 Follower。每个 Follower 都设置了一个随机的竞选超时时间，一般为 150ms\~300ms，如果在这个时间内没有收到 Leader 的心跳包，就会变成 Candidate，进入竞选阶段。 + +① 下图表示一个分布式系统的最初阶段，此时只有 Follower，没有 Leader。Follower A 等待一个随机的竞选超时时间之后，没收到 Leader 发来的心跳包，因此进入竞选阶段。 + +

+ +② 此时 A 发送投票请求给其它所有节点。 + +

+ +③ 其它节点会对请求进行回复，如果超过一半的节点回复了，那么该 Candidate 就会变成 Leader。 + +

+ +④ 之后 Leader 会周期性地发送心跳包给 Follower，Follower 接收到心跳包，会重新开始计时。 + +

+ +## 多个 Candidate 竞选 + +① 如果有多个 Follower 成为 Candidate，并且所获得票数相同，那么就需要重新开始投票，例如下图中 Candidate B 和 Candidate D 都获得两票，因此需要重新开始投票。 + +

+ +② 当重新开始投票时，由于每个节点设置的随机竞选超时时间不同，因此能下一次再次出现多个 Candidate 并获得同样票数的概率很低。 + +

+ +## 日志复制 + +① 来自客户端的修改都会被传入 Leader。注意该修改还未被提交，只是写入日志中。 + +

+ +② Leader 会把修改复制到所有 Follower。 + +

+ +③ Leader 会等待大多数的 Follower 也进行了修改，然后才将修改提交。 + +

+ +④ 此时 Leader 会通知的所有 Follower 让它们也提交修改，此时所有节点的值达成一致。 + +

+ +# 四、拜占庭将军问题 + +> [拜占庭将军问题深入探讨](http://www.8btc.com/baizhantingjiangjun) + +# 五、参考资料 + +- 杨传辉. 大规模分布式存储系统: 原理解析与架构实战[M]. 机械工业出版社, 2013. +- [区块链技术指南](https://www.gitbook.com/book/yeasy/blockchain_guide/details) +- [NEAT ALGORITHMS - PAXOS](http://harry.me/blog/2014/12/27/neat-algorithms-paxos/) +- [Raft: Understandable Distributed Consensus](http://thesecretlivesofdata.com/raft) +- [Paxos By Example](https://angus.nyc/2012/paxos-by-example/) diff --git a/notes/代码可读性.md b/notes/代码可读性.md new file mode 100644 index 00000000..744b8bab --- /dev/null +++ b/notes/代码可读性.md @@ -0,0 +1,347 @@ + +* [一、可读性的重要性](#一可读性的重要性) +* [二、用名字表达代码含义](#二用名字表达代码含义) +* [三、名字不能带来歧义](#三名字不能带来歧义) +* [四、良好的代码风格](#四良好的代码风格) +* [五、编写注释](#五编写注释) +* [六、如何编写注释](#六如何编写注释) +* [七、提高控制流的可读性](#七提高控制流的可读性) +* [八、拆分长表达式](#八拆分长表达式) +* [九、变量与可读性](#九变量与可读性) +* [十、抽取函数](#十抽取函数) +* [十一、一次只做一件事](#十一一次只做一件事) +* [十二、用自然语言表述代码](#十二用自然语言表述代码) +* [十三、减少代码量](#十三减少代码量) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、可读性的重要性 + +编程有很大一部分时间是在阅读代码，不仅要阅读自己的代码，而且要阅读别人的代码。因此，可读性良好的代码能够大大提高编程效率。 + +可读性良好的代码往往会让代码架构更好，因为程序员更愿意去修改这部分代码，而且也更容易修改。 + +只有在核心领域为了效率才可以放弃可读性，否则可读性是第一位。 + +# 二、用名字表达代码含义 + +一些比较有表达力的单词： + +| 单词 | 可替代单词 | +| --- | --- | +| send | deliver、dispatch、announce、distribute、route | +| find | search、extract、locate、recover | +| start| launch、create、begin、open| +| make | create、set up、build、generate、compose、add、new | + +使用 i、j、k 作为循环迭代器的名字过于简单，user_i、member_i 这种名字会更有表达力。因为循环层次越多，代码越难理解，有表达力的迭代器名字可读性会更高 + +为名字添加形容词等信息能让名字更具有表达力，但是名字也会变长。名字长短的准则是：作用域越大，名字越长。因此只有在短作用域才能使用一些简单名字。 + +# 三、名字不能带来歧义 + +起完名字要思考一下别人会对这个名字有何解读，会不会误解了原本想表达的含义。 + +用 min、max 表示数量范围；用 first、last 表示访问空间的包含范围，begin、end 表示访问空间的排除范围，即 end 不包含尾部。 + +

+ +布尔相关的命名加上 is、can、should、has 等前缀。 + +# 四、良好的代码风格 + +适当的空行和缩进。 + +排列整齐的注释： + +```java +int a = 1; // 注释 +int b = 11; // 注释 +int c = 111; // 注释 +``` + +语句顺序不能随意，比如与 html 表单相关联的变量的赋值应该和表单在 html 中的顺序一致； + +把相关的代码按块组织起来放在一起。 + +# 五、编写注释 + +阅读代码首先会注意到注释，如果注释没太大作用，那么就会浪费代码阅读的时间。那些能直接看出含义的代码不需要写注释，特别是并不需要为每个方法都加上注释，比如那些简单的 getter 和 setter 方法，为这些方法写注释反而让代码可读性更差。 + +不能因为有注释就随便起个名字，而是争取起个好名字而不写注释。 + +可以用注释来记录采用当前解决办法的思考过程，从而让读者更容易理解代码。 + +注释用来提醒一些特殊情况。 + +用 TODO 等做标记： + +| 标记 | 用法 | +|---|---| +|TODO| 待做 | +|FIXME| 待修复 | +|HACH| 粗糙的解决方案 | +|XXX| 危险！这里有重要的问题 | + +# 六、如何编写注释 + +尽量简洁明了： + +```java +// The first String is student's name +// The Second Integer is student's score +Map scoreMap = new HashMap<>(); +``` + +```java +// Student' name -> Student's score +Map scoreMap = new HashMap<>(); +``` + +添加测试用例来说明： + +```java +//... +// Example: add(1, 2), return 3 +int add(int x, int y) { + return x + y; +} +``` + +在很复杂的函数调用中对每个参数标上名字： + +```java +int a = 1; +int b = 2; +int num = add(\* x = *\ a, \* y = *\ b); +``` + +使用专业名词来缩短概念上的解释，比如用设计模式名来说明代码。 + +# 七、提高控制流的可读性 + +条件表达式中，左侧是变量，右侧是常数。比如下面第一个语句正确： + +```java +if(len < 10) +if(10 > len) +``` + +if / else 条件语句，逻辑的处理顺序为：① 正逻辑；② 关键逻辑；③ 简单逻辑。 + +```java +if(a == b) { + // 正逻辑 +} else{ + // 反逻辑 +} +``` + +只有在逻辑简单的情况下使用 ? : 三目运算符来使代码更紧凑，否则应该拆分成 if / else； + +do / while 的条件放在后面，不够简单明了，并且会有一些迷惑的地方，最好使用 while 来代替。 + +如果只有一个 goto 目标，那么 goto 尚且还能接受，但是过于复杂的 goto 会让代码可读性特别差，应该避免使用 goto。 + +在嵌套的循环中，用一些 return 语句往往能减少嵌套的层数。 + +# 八、拆分长表达式 + +长表达式的可读性很差，可以引入一些解释变量从而拆分表达式： + +```python +if line.split(':')[0].strip() == "root": + ... +``` +```python +username = line.split(':')[0].strip() +if username == "root": + ... +``` + +使用摩根定理简化一些逻辑表达式： + +```java +if(!a && !b) { + ... +} +``` +```java +if(!(a || b)) { + ... +} +``` + +# 九、变量与可读性 + +**去除控制流变量** 。在循环中通过使用 break 或者 return 可以减少控制流变量的使用。 + +```java +boolean done = false; +while(/* condition */ && !done) { + ... + if(...) { + done = true; + continue; + } +} +``` +``` +while(/* condition */) { + ... + if(...) { + break; + } +} +``` + +**减小变量作用域** 。作用域越小，越容易定位到变量所有使用的地方。 + +JavaScript 可以用闭包减小作用域。以下代码中 submit_form 是函数变量，submitted 变量控制函数不会被提交两次。第一个实现中 submitted 是全局变量，第二个实现把 submitted 放到匿名函数中，从而限制了起作用域范围。 + +```js +submitted = false; +var submit_form = function(form_name) { + if(submitted) { + return; + } + submitted = true; +}; +``` + +```js +var submit_form = (function() { + var submitted = false; + return function(form_name) { + if(submitted) { + return; + } + submitted = true; + } +}()); // () 使得外层匿名函数立即执行 +``` + +JavaScript 中没有用 var 声明的变量都是全局变量，而全局变量很容易造成迷惑，因此应当总是用 var 来声明变量。 + +变量定义的位置应当离它使用的位置最近。 + +**实例解析** + +在一个网页中有以下文本输入字段： + +```html + + + + +``` + +现在要接受一个字符串并把它放到第一个空的 input 字段中，初始实现如下： + +```js +var setFirstEmptyInput = function(new_alue) { + var found = false; + var i = 1; + var elem = document.getElementById('input' + i); + while(elem != null) { + if(elem.value === '') { + found = true; + break; + } + i++; + elem = document.getElementById('input' + i); + } + if(found) elem.value = new_value; + return elem; +} +``` + +以上实现有以下问题： + +- found 可以去除； +- elem 作用域过大； +- 可以用 for 循环代替 while 循环； + +```js +var setFirstEmptyInput = function(new_value) { + for(var i = 1; true; i++) { + var elem = document.getElementById('input' + i); + if(elem === null) { + return null; + } + if(elem.value === '') { + elem.value = new_value; + return elem; + } + } +}; +``` + +# 十、抽取函数 + +工程学就是把大问题拆分成小问题再把这些问题的解决方案放回一起。 + +首先应该明确一个函数的高层次目标，然后对于不是直接为了这个目标工作的代码，抽取出来放到独立的函数中。 + +介绍性的代码： + +```java +int findClostElement(int[] arr) { + int clostIdx; + int clostDist = Interger.MAX_VALUE; + for(int i = 0; i < arr.length; i++) { + int x = ...; + int y = ...; + int z = ...; + int value = x * y * z; + int dist = Math.sqrt(Math.pow(value, 2), Math.pow(arr[i], 2)); + if(dist < clostDist) { + clostIdx = i; + clostDist = value; + } + } + return clostIdx; +} +``` + +以上代码中循环部分主要计算距离，这部分不属于代码高层次目标，高层次目标是寻找最小距离的值，因此可以把这部分代替提取到独立的函数中。这样做也带来一个额外的好处有：可以单独进行测试、可以快速找到程序错误并修改。 + +```java +public int findClostElement(int[] arr) { + int clostIdx; + int clostDist = Interger.MAX_VALUE; + for(int i = 0; i < arr.length; i++) { + int dist = computDist(arr, i); + if(dist < clostDist) { + clostIdx = i; + clostDist = value; + } + } + return clostIdx; +} +``` + +并不是函数抽取的越多越好，如果抽取过多，在阅读代码的时候可能需要不断跳来跳去。只有在当前函数不需要去了解某一块代码细节而能够表达其内容时，把这块代码抽取成子函数才是好的。 + +函数抽取也用于减小代码的冗余。 + +# 十一、一次只做一件事 + +只做一件事的代码很容易让人知道其要做的事； + +基本流程：列出代码所做的所有任务；把每个任务拆分到不同的函数，或者不同的段落。 + +# 十二、用自然语言表述代码 + +先用自然语言书写代码逻辑，也就是伪代码，然后再写代码，这样代码逻辑会更清晰。 + +# 十三、减少代码量 + +不要过度设计，编码过程会有很多变化，过度设计的内容到最后往往是无用的。 + +多用标准库实现。 + +# 参考资料 + +- Dustin, Boswell, Trevor, 等. 编写可读代码的艺术 [M]. 机械工业出版社, 2012. diff --git a/notes/代码风格规范.md b/notes/代码风格规范.md new file mode 100644 index 00000000..6724fa14 --- /dev/null +++ b/notes/代码风格规范.md @@ -0,0 +1,14 @@ +# Google Java Style Guide + +- http://www.hawstein.com/posts/google-java-style.html +- http://google.github.io/styleguide/javaguide.html + +# Google C++ Style Guide + +- http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-cpp-styleguide/contents/ +- http://google.github.io/styleguide/cppguide.html + +# Google Python Style Guide + +- http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/contents/ +- http://google.github.io/styleguide/pyguide.html diff --git a/notes/分布式基础.md b/notes/分布式基础.md new file mode 100644 index 00000000..ba97c7ee --- /dev/null +++ b/notes/分布式基础.md @@ -0,0 +1,208 @@ + +* [一、基本概念](#一基本概念) + * [异常](#异常) + * [超时](#超时) + * [衡量指标](#衡量指标) +* [二、数据分布](#二数据分布) + * [哈希分布](#哈希分布) + * [顺序分布](#顺序分布) +* [三、负载均衡](#三负载均衡) +* [四、复制](#四复制) + * [强同步复制协议](#强同步复制协议) + * [异步复制协议](#异步复制协议) +* [五、CAP](#五cap) +* [六、BASE](#六base) + * [基本可用](#基本可用) + * [软状态](#软状态) + * [最终一致性](#最终一致性) +* [七、容错](#七容错) + * [故障检测](#故障检测) + * [故障恢复](#故障恢复) +* [八、CDN 架构](#八cdn-架构) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、基本概念 + +## 异常 + +### 1. 服务器宕机 + +内存错误、服务器停电等都会导致服务器宕机，此时节点无法正常工作，称为不可用。 + +服务器宕机会导致节点失去所有内存信息，因此需要将内存信息保存到持久化介质上。 + +### 2. 网络异常 + +有一种特殊的网络异常称为 **网络分区** ，即集群的所有节点被划分为多个区域，每个区域内部可以通信，但是区域之间无法通信。 + +### 3. 磁盘故障 + +磁盘故障是一种发生概率很高的异常。 + +使用冗余机制，将数据存储到多台服务器。 + +## 超时 + +在分布式系统中，一个请求除了成功和失败两种状态，还存在着超时状态。 + +

+ +可以将服务器的操作设计为具有 **幂等性** ，即执行多次的结果与执行一次的结果相同。如果使用这种方式，当出现超时的时候，可以不断地重新请求直到成功。 + +## 衡量指标 + +### 1. 性能 + +常见的性能指标有：吞吐量、响应时间。 + +其中，吞吐量指系统在某一段时间可以处理的请求总数，通常为每秒的读操作数或者写操作数；响应时间指从某个请求发出到接收到返回结果消耗的时间。 + +这两个指标往往是矛盾的，追求高吞吐的系统，往往很难做到低响应时间，解释如下： + +- 在无并发的系统中，吞吐量为响应时间的倒数，例如响应时间为 10 ms，那么吞吐量为 100 req/s，因此高吞吐也就意味着低响应时间。 + +- 但是在并发的系统中，由于一个请求在调用 I/O 资源的时候，需要进行等待。服务器端一般使用的是异步等待方式，即等待的请求被阻塞之后不需要一直占用 CPU 资源。这种方式能大大提高 CPU 资源的利用率，例如上面的例子中，单个请求在无并发的系统中响应时间为 10 ms，如果在并发的系统中，那么吞吐量将大于 100 req/s。因此为了追求高吞吐量，通常会提高并发程度。但是并发程度的增加，会导致请求的平均响应时间也增加，因为请求不能马上被处理，需要和其它请求一起进行并发处理，响应时间自然就会增高。 + +### 2. 可用性 + +可用性指系统在面对各种异常时可以提供正常服务的能力。可以用系统可用时间占总时间的比值来衡量，4 个 9 的可用性表示系统 99.99% 的时间是可用的。 + +### 3. 一致性 + +可以从两个角度理解一致性：从客户端的角度，读写操作是否满足某种特性；从服务器的角度，多个数据副本之间是否一致。 + +有以下三种一致性模型： + +1. 强一致性：新数据写入之后，在任何数据副本上都能读取到最新值； +2. 弱一致性：新数据写入之后，不能保证在数据副本上能读取到最新值； +3. 最终一致性：新数据写入之后，只能保证过了一个时间窗口后才能在数据副本上读取到最新值； + +### 4. 可扩展性 + +指系统通过扩展集群服务器规模来提高性能的能力。理想的分布式系统需要实现“线性可扩展”，即随着集群规模的增加，系统的整体性能也会线性增加。 + +# 二、数据分布 + +分布式系统的数据分布在多个节点中，常用的数据分布方式有哈希分布和顺序分布。 + +## 哈希分布 + +哈希分布就是将数据计算哈希值之后，按照哈希值分配到不同的节点上。例如有 N 个节点，数据的主键为 key，则将该数据分配的节点序号为：hash(key)%N。 + +传统的哈希分布算法存在一个问题：当节点数量变化时，也就是 N 值变化，那么几乎所有的数据都需要重新分布，将导致大量的数据迁移。 + +**一致性哈希** + +Distributed Hash Table（DHT）：对于哈希空间 0\~2n，将该哈希空间看成一个哈希环，将每个节点都配置到哈希环上。每个数据对象通过哈希取模得到哈希值之后，存放到哈希环中顺时针方向第一个大于等于该哈希值的节点上。 + +

+ +一致性哈希的优点是在加入或者删除节点时只会影响到哈希环中相邻的节点，例如下图中新增节点 X，只需要将数据对象 C 重新存放到节点 X 上即可，对于节点 A、B、D 都没有影响。 + +

+ +## 顺序分布 + +哈希分布式破坏了数据的有序性，顺序分布则不会。 + +顺序分布的数据划分为多个连续的部分，按一定策略分布到不同节点上。例如下图中，User 表的主键范围为 1 \~ 7000，使用顺序分布可以将其划分成多个子表，对应的主键范围为 1 \~ 1000，1001 \~ 2000，...，6001 \~ 7000。 + +引入 Meta 表是为了支持更大的集群规模，它将原来的一层索引结分成两层，Meta 维护着 User 子表所在的节点，从而减轻 Root 节点的负担。 + +

+ +# 三、负载均衡 + +衡量负载的因素很多，如 CPU、内存、磁盘等资源使用情况、读写请求数等。分布式系统应当能够自动负载均衡，当某个节点的负载较高，将它的部分数据迁移到其它节点。 + +每个集群都有一个总控节点，其它节点为工作节点，由总控节点根据全局负载信息进行整体调度，工作节点定时发送心跳包（Heartbeat）将节点负载相关的信息发送给总控节点。 + +一个新上线的工作节点，由于其负载较低，如果不加控制，总控节点会将大量数据同时迁移到该节点上，造成该节点一段时间内无法工作。因此负载均衡操作需要平滑进行，新加入的节点需要较长的一段时间来达到比较均衡的状态。 + +# 四、复制 + +复制是保证分布式系统高可用的基础，让一个数据存储多个副本，当某个副本所在的节点出现故障时，能够自动切换到其它副本上，从而实现故障恢复。 + +多个副本通常有一个为主副本，其它为备副本。主副本用来处理写请求，备副本主要用来处理读请求，实现读写分离。主副本将同步操作日志发送给备副本，备副本通过回放操作日志获取最新修改。 + +

+ +主备副本之间有两种复制协议，一种是强同步复制协议，一种是异步复制协议。 + +## 强同步复制协议 + +要求主副本将同步操作日志发给备副本之后进行等待，要求至少一个备副本返回成功后，才开始修改主副本，修改完成之后通知客户端操作成功。 + +优点：至少有一个备副本拥有完整的数据，出现故障时可以安全地切换到该备副本，因此一致性好。 + +缺点：可用性差，因为主副本需要等待，那么整个分布式系统的可用时间就会降低。 + +## 异步复制协议 + +主副本将同步操作日志发给备副本之后不需要进行等待，直接修改主副本并通知客户端操作成功。 + +优点：可用性好。 + +缺点：一致性差。 + +# 五、CAP + +分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容忍性（P：Partition tolerance），最多只能同时满足其中两项。这三个概念上文中已经提到。 + +在设计分布式系统时，需要根据实际需求弱化某一要求。因此就有了下图中的三种设计：CA、CP 和 AP。 + +

+ +需要注意的是，分区容忍性必不可少，因为需要总是假设网络是不可靠的。因此实际上设计分布式系统需要在一致性和可用性之间做权衡。 + +# 六、BASE + +BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft State（软状态）和 Eventually Consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。BASE 理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。 + +

+ +## 基本可用 + +指分布式系统在出现故障的时候，保证核心可用，允许损失部分可用性。 + +例如，电商在做促销时，服务层可能只提供降级服务，部分用户可能会被引导到降级页面上。 + +## 软状态 + +指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性，即不同节点的数据副本之间进行同步的过程允许存在延时。 + +## 最终一致性 + +指所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都能够达到一致的状态。 + +强一致性需要保证数据副本实时一致，而最终一致性只需要保证过一段时间是一致的。 + +ACID 是传统数据库系统常用的设计理论，追求强一致性模型。BASE 常用于大型分布式系统，只需要保证最终一致性。在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对一致性的要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 往往会结合在一起使用。 + +# 七、容错 + +分布式系统故障发生的概率很大，为了实现高可用以及减少人工运维成本，需要实现自动化容错。 + +## 故障检测 + +通过 **租约机制** 来对故障进行检测。假设节点 A 为主控节点，节点 A 向节点 B 发送租约，节点 B 在租约规定的期限内才能提供服务。期限快到达时，节点 B 需要向 A 重新申请租约。 + +如果过期，那么 B 不再提供服务，并且 A 也能知道 B 此时可能发生故障并已经停止服务。可以看到，通过这种机制，A 和 B 都能对 B 发生故障这一事实达成一致。 + +## 故障恢复 + +当某个节点故障时，就将它上面的服务迁移到其它节点。 + +# 八、CDN 架构 + +CND 通过将内容发布到靠近用户的边缘节点，使不同地域的用户在访问相同网页时可以就近获取。不仅可以减轻服务器的负担，也可以提高用户的访问速度。 + +从下图可以看出，DNS 在对域名解析时不再向用户返回源服务器的 IP 地址，而是返回边缘节点的 IP 地址，所以用户最终访问的是边缘节点。边缘节点会先从源服务器中获取用户所需的数据，如果请求成功，边缘节点会将页面缓存下来，下次用户访问时可以直接读取。 + +

+ +# 参考资料 + +- 杨传辉. 大规模分布式存储系统: 原理解析与架构实战[M]. 机械工业出版社, 2013. diff --git a/notes/分布式问题分析.md b/notes/分布式问题分析.md new file mode 100644 index 00000000..9d4ff810 --- /dev/null +++ b/notes/分布式问题分析.md @@ -0,0 +1,320 @@ + +* [一、谈谈业务中使用分布式的场景](#一谈谈业务中使用分布式的场景) +* [二、分布式事务](#二分布式事务) + * [产生原因](#产生原因) + * [应用场景](#应用场景) + * [解决方案](#解决方案) +* [三、负载均衡的算法与实现](#三负载均衡的算法与实现) + * [算法](#算法) + * [实现](#实现) +* [四、分布式锁](#四分布式锁) + * [使用场景](#使用场景) + * [实现方式](#实现方式) +* [五、分布式 Session](#五分布式-session) + * [1. Sticky Sessions](#1-sticky-sessions) + * [2. Session Replication](#2-session-replication) + * [3. Persistent DataStore](#3-persistent-datastore) + * [4. In-Memory DataStore](#4-in-memory-datastore) +* [六、分库与分表带来的分布式困境与应对之策](#六分库与分表带来的分布式困境与应对之策) + * [事务问题](#事务问题) + * [查询问题](#查询问题) + * [ID 唯一性](#id-唯一性) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、谈谈业务中使用分布式的场景 + +分布式主要是为了提供可扩展性以及高可用性，业务中使用分布式的场景主要有分布式存储以及分布式计算。 + +分布式存储中可以将数据分片到多个节点上，不仅可以提高性能（可扩展性），同时也可以使用多个节点对同一份数据进行备份（高可用性）。 + +至于分布式计算，就是将一个大的计算任务分解成小任务分配到多个节点上去执行，再汇总每个小任务的执行结果得到最终结果。MapReduce 是分布式计算最好的例子。 + +# 二、分布式事务 + +指事务的操作位于不同的节点上，需要保证事务的 AICD 特性。 + +## 产生原因 + +- 数据库分库分表； +- SOA 架构，比如一个电商网站将订单业务和库存业务分离出来放到不同的节点上。 + +## 应用场景 + +- 下单：减少库存、更新订单状态。库存和订单如果不在同一个数据库，就涉及分布式事务。 +- 支付：买家账户扣款、卖家账户入账。买家和卖家账户信息如果不在同一个数据库，就涉及分布式事务。 + +## 解决方案 + +### 1. 两阶段提交协议 + +> [两阶段提交](https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7%E5%8D%8F%E8%AE%AE.md#%E4%B8%A4%E9%98%B6%E6%AE%B5%E6%8F%90%E4%BA%A4%E5%8D%8F%E8%AE%AE) + +两阶段提交协议可以很好地解决分布式事务问题。它可以使用 XA 来实现，XA 包含两个部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地资源管理器往往由数据库实现，比如 Oracle、DB2 这些商业数据库都实现了 XA 接口；而事务管理器作为全局的协调者，负责各个本地资源的提交和回滚。 + +### 2. 消息中间件 + +消息中间件也可称作消息系统 (MQ)，它本质上是一个暂存转发消息的一个中间件。在分布式应用当中，我们可以把一个业务操作转换成一个消息，比如支付宝的余额转入余额宝操作，支付宝系统执行减少余额操作之后向消息系统发送一个消息，余额宝系统订阅这条消息然后进行增加余额宝操作。 + +#### 2.1 消息处理模型 + +（一）点对点 + +

+ +（二）发布/订阅 + +

+ + +#### 2.2 消息的可靠性 + +（一）发送端的可靠性 + +发送端完成操作后一定能将消息成功发送到消息系统。 + +实现方法：在本地数据建一张消息表，将消息数据与业务数据保存在同一数据库实例里，这样就可以利用本地数据库的事务机制。事务提交成功后，将消息表中的消息转移到消息中间件，若转移消息成功则删除消息表中的数据，否则继续重传。 + +（二）接收端的可靠性 + +接收端仅且能够从消息中间件成功消费一次消息。 + +实现方法： + +- 保证接收端处理消息的业务逻辑具有幂等性：只要具有幂等性，那么消费多少次消息，最后处理的结果都是一样的。 +- 保证消息具有唯一编号，并使用一张日志表来记录已经消费的消息编号。 + +# 三、负载均衡的算法与实现 + +## 算法 + +### 1. 轮询（Round Robin） + +轮询算法把每个请求轮流发送到每个服务器上。下图中，一共有 6 个客户端产生了 6 个请求，这 6 个请求按 (1, 2, 3, 4, 5, 6) 的顺序发送。最后，(1, 3, 5) 的请求会被发送到服务器 1，(2, 4, 6) 的请求会被发送到服务器 2。 + +

+ +该算法比较适合每个服务器的性能差不多的场景，如果有性能存在差异的情况下，那么性能较差的服务器可能无法承担多大的负载（下图的 Server 2）。 + +

+ +### 2. 加权轮询（Weighted Round Robbin） + +加权轮询是在轮询的基础上，根据服务器的性能差异，为服务器赋予一定的权值。例如下图中，服务器 1 被赋予的权值为 5，服务器 2 被赋予的权值为 1，那么 (1, 2, 3, 4, 5) 请求会被发送到服务器 1，(6) 请求会被发送到服务器 2。 + +

+ +### 3. 最少连接（least Connections） + +由于每个请求的连接时间不一样，使用轮询或者加权轮询算法的话，可能会让一台服务器当前连接数多大，而另一台服务器的连接多小，造成负载不均衡。例如下图中，(1, 3, 5) 请求会被发送到服务器 1，但是 (1, 3) 很快就断开连接，此时只有 (5) 请求连接服务器 1；(2, 4, 6) 请求被发送到服务器 2，只有 (2) 的连接断开。该系统继续运行时，服务器 2 会承担多大的负载。 + +

+ +最少连接算法就是将请求发送给当前最少连接数的服务器上。例如下图中，服务器 1 当前连接数最小，那么新到来的请求 6 就会被发送到服务器 1 上。 + +

+ +### 4. 加权最小连接（Weighted Least Connection） + +在最小连接的基础上，根据服务器的性能为每台服务器分配权重，根据权重计算出每台服务器能处理的连接数。 + +

+ +### 5. 随机算法（Random） + +把请求随机发送到服务器上。和轮询算法类似，该算法比较适合服务器性能差不多的场景。 + +

+ +## 实现 + +### 1. HTTP 重定向 + +HTTP 重定向负载均衡服务器收到 HTTP 请求之后会返回服务器的地址，并将该地址写入 HTTP 重定向响应中返回给浏览器，浏览器收到后需要再次发送请求。 + +缺点： + +- 用户访问的延迟会增加； +- 如果负载均衡器宕机，就无法访问该站点。 + +

+ +### 2. DNS 重定向 + +使用 DNS 作为负载均衡器，根据负载情况返回不同服务器的 IP 地址。大型网站基本使用了这种方式做为第一级负载均衡手段，然后在内部使用其它方式做第二级负载均衡。 + +缺点： + +- DNS 查找表可能会被客户端缓存起来，那么之后的所有请求都会被重定向到同一个服务器。 + +

+ +### 3. 修改 MAC 地址 + +使用 LVS（Linux Virtual Server）这种链路层负载均衡器，根据负载情况修改请求的 MAC 地址。 + +

+ +### 4. 修改 IP 地址 + +在网络层修改请求的目的 IP 地址。 + +

+ +### 5. 代理自动配置 + +正向代理与反向代理的区别： + +- 正向代理：发生在客户端，是由用户主动发起的。比如翻墙，客户端通过主动访问代理服务器，让代理服务器获得需要的外网数据，然后转发回客户端。 +- 反向代理：发生在服务器端，用户不知道代理的存在。 + +PAC 服务器是用来判断一个请求是否要经过代理。 + +

+ +# 四、分布式锁 + +Java 提供了两种内置的锁的实现，一种是由 JVM 实现的 synchronized 和 JDK 提供的 Lock，对于单机单进程应用，可以使用它们来实现锁。当应用涉及到多机、多进程共同完成时，那么这时候就需要一个全局锁来实现多个进程之间的同步。 + +## 使用场景 + +在服务器端使用分布式部署的情况下，一个服务可能分布在不同的节点上，比如订单服务分布式在节点 A 和节点 B 上。如果多个客户端同时对一个服务进行请求时，就需要使用分布式锁。例如一个服务可以使用 APP 端或者 Web 端进行访问，如果一个用户同时使用 APP 端和 Web 端访问该服务，并且 APP 端的请求路由到了节点 A，WEB 端的请求被路由到了节点 B，这时候就需要使用分布式锁来进行同步。 + +## 实现方式 + +### 1. 数据库分布式锁 + +**（一）基于 MySQL 锁表** + +该实现完全依靠数据库的唯一索引。当想要获得锁时，就向数据库中插入一条记录，释放锁时就删除这条记录。如果记录具有唯一索引，就不会同时插入同一条记录。 + +这种方式存在以下几个问题： + +1. 锁没有失效时间，解锁失败会导致死锁，其他线程无法再获得锁。 +2. 只能是非阻塞锁，插入失败直接就报错了，无法重试。 +3. 不可重入，同一线程在没有释放锁之前无法再获得锁。 + +**（二）采用乐观锁增加版本号** + +根据版本号来判断更新之前有没有其他线程更新过，如果被更新过，则获取锁失败。 + +### 2. Redis 分布式锁 + +**（一）基于 SETNX、EXPIRE** + +使用 SETNX（set if not exist）命令插入一个键值对时，如果 Key 已经存在，那么会返回 False，否则插入成功并返回 True。因此客户端在尝试获得锁时，先使用 SETNX 向 Redis 中插入一个记录，如果返回 True 表示获得锁，返回 False 表示已经有客户端占用锁。 + +EXPIRE 可以为一个键值对设置一个过期时间，从而避免了死锁的发生。 + +**（二）RedLock 算法** + +RedLock 算法使用了多个 Redis 实例来实现分布式锁，这是为了保证在发生单点故障时还可用。 + +1. 尝试从 N 个相互独立 Redis 实例获取锁，如果一个实例不可用，应该尽快尝试下一个。 +2. 计算获取锁消耗的时间，只有当这个时间小于锁的过期时间，并且从大多数（N/2+1）实例上获取了锁，那么就认为锁获取成功了。 +3. 如果锁获取失败，会到每个实例上释放锁。 + +### 3. Zookeeper 分布式锁 + +Zookeeper 是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，例如配置管理、分布式协同以及命名的中心化等，这些都是分布式系统中非常底层而且是必不可少的基本功能，但是如果自己实现这些功能而且要达到高吞吐、低延迟同时还要保持一致性和可用性，实际上非常困难。 + +**（一）抽象模型** + +Zookeeper 提供了一种树形结构级的命名空间，/app1/p_1 节点表示它的父节点为 /app1。 + +

+ +**（二）节点类型** + +- 永久节点：不会因为会话结束或者超时而消失； +- 临时节点：如果会话结束或者超时就会消失； +- 有序节点：会在节点名的后面加一个数字后缀，并且是有序的，例如生成的有序节点为 /lock/node-0000000000，它的下一个有序节点则为 /lock/node-0000000001，依次类推。 + +**（三）监听器** + +为一个节点注册监听器，在节点状态发生改变时，会给客户端发送消息。 + +**（四）分布式锁实现** + +1. 创建一个锁目录 /lock。 +1. 在 /lock 下创建临时的且有序的子节点，第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-0000000000，第二个为 /lock/lock-0000000001，以此类推。 +2. 客户端获取 /lock 下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听自己的前一个子节点，获得子节点的变更通知后重复此步骤直至获得锁； +3. 执行业务代码，完成后，删除对应的子节点。 + +**（五）会话超时** + +如果一个已经获得锁的会话超时了，因为创建的是临时节点，因此该会话对应的临时节点会被删除，其它会话就可以获得锁了。可以看到，Zookeeper 分布式锁不会出现数据库分布式锁的死锁问题。 + +**（六）羊群效应** + +在步骤二，一个节点未获得锁，需要监听监听自己的前一个子节点，这是因为如果监听所有的子节点，那么任意一个子节点状态改变，其它所有子节点都会收到通知（羊群效应），而我们只希望它的后一个子节点收到通知。 + +# 五、分布式 Session + +在分布式场景下，一个用户的 Session 如果只存储在一个服务器上，那么当负载均衡器把用户的下一个请求转发到另一个服务器上，该服务器没有用户的 Session，就可能导致用户需要重新进行登录等操作。 + +

+ +## 1. Sticky Sessions + +需要配置负载均衡器，使得一个用户的所有请求都路由到一个服务器节点上，这样就可以把用户的 Session 存放在该服务器节点中。 + +缺点：当服务器节点宕机时，将丢失该服务器节点上的所有 Session。 + +

+ +## 2. Session Replication + +在服务器节点之间进行 Session 同步操作，这样的话用户可以访问任何一个服务器节点。 + +缺点：需要更好的服务器硬件条件；需要对服务器进行配置。 + +

+ +## 3. Persistent DataStore + +将 Session 信息持久化到一个数据库中。 + +缺点：有可能需要去实现存取 Session 的代码。 + +

+ +## 4. In-Memory DataStore + +可以使用 Redis 和 Memcached 这种内存型数据库对 Session 进行存储，可以大大提高 Session 的读写效率。内存型数据库同样可以持久化数据到磁盘中来保证数据的安全性。 + +# 六、分库与分表带来的分布式困境与应对之策 + +

+ +## 事务问题 + +使用分布式事务。 + +## 查询问题 + +使用汇总表。 + +## ID 唯一性 + +- 使用全局唯一 ID：GUID。 +- 为每个分片指定一个 ID 范围。 +- 分布式 ID 生成器 (如 Twitter 的 [Snowflake](https://twitter.github.io/twitter-server/) 算法)。 + +# 参考资料 + +- [Comparing Load Balancing Algorithms](http://www.jscape.com/blog/load-balancing-algorithms) +- [负载均衡算法及手段](https://segmentfault.com/a/1190000004492447) +- [Redirection and Load Balancing](http://slideplayer.com/slide/6599069/#) +- [Session Management using Spring Session with JDBC DataStore](https://sivalabs.in/2018/02/session-management-using-spring-session-jdbc-datastore/) +- [Apache Wicket User Guide - Reference Documentation](https://ci.apache.org/projects/wicket/guide/6.x/) +- [集群/分布式环境下 5 种 Session 处理策略](http://blog.csdn.net/u010028869/article/details/50773174?ref=myread) +- [浅谈分布式锁](http://www.linkedkeeper.com/detail/blog.action?bid=1023) +- [深入理解分布式事务](https://juejin.im/entry/577c6f220a2b5800573492be) +- [分布式系统的事务处理](https://coolshell.cn/articles/10910.html) +- [关于分布式事务](http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/52691210) +- [基于 Zookeeper 的分布式锁](http://www.dengshenyu.com/java/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F/2017/10/23/zookeeper-distributed-lock.html) +- [How Sharding Works](https://medium.com/@jeeyoungk/how-sharding-works-b4dec46b3f6) +- [服务端指南 数据存储篇 | MySQL（09） 分库与分表带来的分布式困境与应对之策](http://blog.720ui.com/2017/mysql_core_09_multi_db_table2/ "服务端指南 数据存储篇 | MySQL（09） 分库与分表带来的分布式困境与应对之策") +- [How to create unique row ID in sharded databases?](https://stackoverflow.com/questions/788829/how-to-create-unique-row-id-in-sharded-databases) diff --git a/notes/剑指 offer 题解.md b/notes/剑指 offer 题解.md new file mode 100644 index 00000000..cdc4e4c1 --- /dev/null +++ b/notes/剑指 offer 题解.md @@ -0,0 +1,2606 @@ + +* [2. 实现 Singleton](#2-实现-singleton) +* [3. 数组中重复的数字](#3-数组中重复的数字) +* [4. 二维数组中的查找](#4-二维数组中的查找) +* [5. 替换空格](#5-替换空格) +* [6. 从尾到头打印链表](#6-从尾到头打印链表) +* [7. 重建二叉树](#7-重建二叉树) +* [8. 二叉树的下一个结点](#8-二叉树的下一个结点) +* [9. 用两个栈实现队列](#9-用两个栈实现队列) +* [10.1 斐波那契数列](#101-斐波那契数列) +* [10.2 跳台阶](#102-跳台阶) +* [10.3 变态跳台阶](#103-变态跳台阶) +* [10.4 矩形覆盖](#104-矩形覆盖) +* [11. 旋转数组的最小数字](#11-旋转数组的最小数字) +* [12. 矩阵中的路径](#12-矩阵中的路径) +* [13. 机器人的运动范围](#13-机器人的运动范围) +* [14. 剪绳子](#14-剪绳子) +* [15. 二进制中 1 的个数](#15-二进制中-1-的个数) +* [16. 数值的整数次方](#16-数值的整数次方) +* [17. 打印从 1 到最大的 n 位数](#17-打印从-1-到最大的-n-位数) +* [18.1 在 O(1) 时间内删除链表节点](#181-在-o1-时间内删除链表节点) +* [18.2 删除链表中重复的结点](#182-删除链表中重复的结点) +* [19. 正则表达式匹配](#19-正则表达式匹配) +* [20. 表示数值的字符串](#20-表示数值的字符串) +* [21. 调整数组顺序使奇数位于偶数前面](#21-调整数组顺序使奇数位于偶数前面) +* [22. 链表中倒数第 K 个结点](#22-链表中倒数第-k-个结点) +* [23. 链表中环的入口结点](#23-链表中环的入口结点) +* [24. 反转链表](#24-反转链表) +* [25. 合并两个排序的链表](#25-合并两个排序的链表) +* [26. 树的子结构](#26-树的子结构) +* [27. 二叉树的镜像](#27-二叉树的镜像) +* [28 对称的二叉树](#28-对称的二叉树) +* [29. 顺时针打印矩阵](#29-顺时针打印矩阵) +* [30. 包含 min 函数的栈](#30-包含-min-函数的栈) +* [31. 栈的压入、弹出序列](#31-栈的压入弹出序列) +* [32.1 从上往下打印二叉树](#321-从上往下打印二叉树) +* [32.2 把二叉树打印成多行](#322-把二叉树打印成多行) +* [32.3 按之字形顺序打印二叉树](#323-按之字形顺序打印二叉树) +* [33. 二叉搜索树的后序遍历序列](#33-二叉搜索树的后序遍历序列) +* [34. 二叉树中和为某一值的路径](#34-二叉树中和为某一值的路径) +* [35. 复杂链表的复制](#35-复杂链表的复制) +* [36. 二叉搜索树与双向链表](#36-二叉搜索树与双向链表) +* [37. 序列化二叉树](#37-序列化二叉树) +* [38. 字符串的排列](#38-字符串的排列) +* [39. 数组中出现次数超过一半的数字](#39-数组中出现次数超过一半的数字) +* [40. 最小的 K 个数](#40-最小的-k-个数) +* [41.1 数据流中的中位数](#411-数据流中的中位数) +* [41.2 字符流中第一个不重复的字符](#412-字符流中第一个不重复的字符) +* [42. 连续子数组的最大和](#42-连续子数组的最大和) +* [43. 从 1 到 n 整数中 1 出现的次数](#43-从-1-到-n-整数中-1-出现的次数) +* [44. 数字序列中的某一位数字](#44-数字序列中的某一位数字) +* [45. 把数组排成最小的数](#45-把数组排成最小的数) +* [46. 把数字翻译成字符串](#46-把数字翻译成字符串) +* [47. 礼物的最大价值](#47-礼物的最大价值) +* [48. 最长不含重复字符的子字符串](#48-最长不含重复字符的子字符串) +* [49. 丑数](#49-丑数) +* [50. 第一个只出现一次的字符位置](#50-第一个只出现一次的字符位置) +* [51. 数组中的逆序对](#51-数组中的逆序对) +* [52. 两个链表的第一个公共结点](#52-两个链表的第一个公共结点) +* [53 数字在排序数组中出现的次数](#53-数字在排序数组中出现的次数) +* [54. 二叉搜索树的第 K 个结点](#54-二叉搜索树的第-k-个结点) +* [55.1 二叉树的深度](#551-二叉树的深度) +* [55.2 平衡二叉树](#552-平衡二叉树) +* [56. 数组中只出现一次的数字](#56-数组中只出现一次的数字) +* [57.1 和为 S 的两个数字](#571-和为-s-的两个数字) +* [57.2 和为 S 的连续正数序列](#572-和为-s-的连续正数序列) +* [58.1 翻转单词顺序列](#581-翻转单词顺序列) +* [58.2 左旋转字符串](#582-左旋转字符串) +* [59. 滑动窗口的最大值](#59-滑动窗口的最大值) +* [60. n 个骰子的点数](#60-n-个骰子的点数) +* [61. 扑克牌顺子](#61-扑克牌顺子) +* [62. 圆圈中最后剩下的数](#62-圆圈中最后剩下的数) +* [63. 股票的最大利润](#63-股票的最大利润) +* [64. 求 1+2+3+...+n](#64-求-1+2+3++n) +* [65. 不用加减乘除做加法](#65-不用加减乘除做加法) +* [66. 构建乘积数组](#66-构建乘积数组) +* [67. 把字符串转换成整数](#67-把字符串转换成整数) +* [68. 树中两个节点的最低公共祖先](#68-树中两个节点的最低公共祖先) +* [参考文献](#参考文献) + + + +# 2. 实现 Singleton + +> [单例模式](https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F.md) + +# 3. 数组中重复的数字 + +## 题目描述 + +在一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0 到 n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。例如，如果输入长度为 7 的数组 {2, 3, 1, 0, 2, 5, 3}，那么对应的输出是第一个重复的数字 2。 + +## 解题思路 + +这种数组元素在 [0, n-1] 范围内的问题，可以将值为 i 的元素放到第 i 个位置上。 + +以 (2, 3, 1, 0, 2, 5) 为例： + +```html +position-0 : (2,3,1,0,2,5) // 2 <-> 1 + (1,3,2,0,2,5) // 1 <-> 3 + (3,1,1,0,2,5) // 3 <-> 0 + (0,1,1,3,2,5) // already in position +position-1 : (0,1,1,3,2,5) // already in position +position-2 : (0,1,1,3,2,5) // nums[i] == nums[nums[i]], exit +``` + +遍历到位置 2 时，该位置上的数为 1，但是第 1 个位置上已经有一个 1 的值了，因此可以知道 1 重复。 + +复杂度：O(N) + O(1) + +```java +public boolean duplicate(int[] nums, int length, int[] duplication) { + if (nums == null || length <= 0) return false; + for (int i = 0; i < length; i++) { + while (nums[i] != i && nums[i] != nums[nums[i]]) { + swap(nums, i, nums[i]); + } + if (nums[i] != i && nums[i] == nums[nums[i]]) { + duplication[0] = nums[i]; + return true; + } + } + return false; +} + +private void swap(int[] nums, int i, int j) { + int t = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = t; +} +``` + +# 4. 二维数组中的查找 + +## 题目描述 + +在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 + +```html +Consider the following matrix: +[ + [1, 4, 7, 11, 15], + [2, 5, 8, 12, 19], + [3, 6, 9, 16, 22], + [10, 13, 14, 17, 24], + [18, 21, 23, 26, 30] +] + +Given target = 5, return true. +Given target = 20, return false. +``` + +## 解题思路 + +从右上角开始查找。因为矩阵中的一个数，它左边的数都比它小，下边的数都比它大。因此，从右上角开始查找，就可以根据 target 和当前元素的大小关系来缩小查找区间。 + +复杂度：O(M+N) + O(1) + +```java +public boolean Find(int target, int[][] matrix) { + if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) return false; + int m = matrix.length, n = matrix[0].length; + int r = 0, c = n - 1; // 从右上角开始 + while (r <= m - 1 && c >= 0) { + if (target == matrix[r][c]) return true; + else if (target > matrix[r][c]) r++; + else c--; + } + return false; +} +``` + +# 5. 替换空格 + +## 题目描述 + +请实现一个函数，将一个字符串中的空格替换成“%20”。例如，当字符串为 We Are Happy. 则经过替换之后的字符串为 We%20Are%20Happy。 + +## 解题思路 + +在字符串尾部填充任意字符，使得字符串的长度等于字符串替换之后的长度。因为一个空格要替换成三个字符（%20），因此当遍历到一个空格时，需要在尾部填充两个任意字符。 + +令 P1 指向字符串原来的末尾位置，P2 指向字符串现在的末尾位置。P1 和 P2 从后向前遍历，当 P1 遍历到一个空格时，就需要令 P2 指向的位置依次填充 02%（注意是逆序的），否则就填充上 P1 指向字符的值。 + +从后向前遍是为了在改变 P2 所指向的内容时，不会影响到 P1 遍历原来字符串的内容。 + +复杂度：O(N) + O(1) + +```java +public String replaceSpace(StringBuffer str) { + int oldLen = str.length(); + for (int i = 0; i < oldLen; i++) { + if (str.charAt(i) == ' ') { + str.append(" "); + } + } + int idxOfOld = oldLen - 1; + int idxOfNew = str.length() - 1; + while (idxOfOld >= 0 && idxOfNew > idxOfOld) { + char c = str.charAt(idxOfOld--); + if (c == ' ') { + str.setCharAt(idxOfNew--, '0'); + str.setCharAt(idxOfNew--, '2'); + str.setCharAt(idxOfNew--, '%'); + } else { + str.setCharAt(idxOfNew--, c); + } + } + return str.toString(); +} +``` + +# 6. 从尾到头打印链表 + +## 题目描述 + +输入链表的第一个节点，从尾到头反过来打印出每个结点的值。 + +

+ +## 解题思路 + +### 使用栈 + +```java +public ArrayList printListFromTailToHead(ListNode listNode) { + Stack stack = new Stack<>(); + while (listNode != null) { + stack.add(listNode.val); + listNode = listNode.next; + } + ArrayList ret = new ArrayList<>(); + while (!stack.isEmpty()) { + ret.add(stack.pop()); + } + return ret; +} +``` + +### 使用递归 + +```java +public ArrayList printListFromTailToHead(ListNode listNode) { + ArrayList ret = new ArrayList<>(); + if(listNode != null) { + ret.addAll(printListFromTailToHead(listNode.next)); + ret.add(listNode.val); + } + return ret; +} +``` + +### 使用 Collections.reverse() + +```java +public ArrayList printListFromTailToHead(ListNode listNode) { + ArrayList ret = new ArrayList<>(); + while (listNode != null) { + ret.add(listNode.val); + listNode = listNode.next; + } + Collections.reverse(ret); + return ret; +} +``` + +### 使用头插法 + +利用链表头插法为逆序的特点。 + +头结点和第一个节点的区别：头结点是在头插法中使用的一个额外节点，这个节点不存储值；第一个节点就是链表的第一个真正存储值的节点。 + +```java +public ArrayList printListFromTailToHead(ListNode listNode) { + // 头插法构建逆序链表 + ListNode head = new ListNode(-1); + while (listNode != null) { + ListNode memo = listNode.next; + listNode.next = head.next; + head.next = listNode; + listNode = memo; + } + // 构建 ArrayList + ArrayList ret = new ArrayList<>(); + head = head.next; + while (head != null) { + ret.add(head.val); + head = head.next; + } + return ret; +} +``` + +# 7. 重建二叉树 + +## 题目描述 + +根据二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，重建出该二叉树。 + +```html +preorder = [3,9,20,15,7] +inorder = [9,3,15,20,7] +``` + +

+ +## 解题思路 + +前序遍历的第一个值为根节点的值，使用这个值将中序遍历结果分成两部分，左部分为树的左子树中序遍历结果，右部分为树的右子树中序遍历的结果。 + +```java +private Map inOrderNumsIdx = new HashMap<>(); // 缓存中序遍历数组的每个值对应的索引 + +public TreeNode reConstructBinaryTree(int[] pre, int[] in) { + for (int i = 0; i < in.length; i++) { + inOrderNumsIdx.put(in[i], i); + } + return reConstructBinaryTree(pre, 0, pre.length - 1, in, 0, in.length - 1); +} + +private TreeNode reConstructBinaryTree(int[] pre, int preL, int preR, int[] in, int inL, int inR) { + if (preL == preR) return new TreeNode(pre[preL]); + if (preL > preR || inL > inR) return null; + TreeNode root = new TreeNode(pre[preL]); + int inIdx = inOrderNumsIdx.get(root.val); + int leftTreeSize = inIdx - inL; + root.left = reConstructBinaryTree(pre, preL + 1, preL + leftTreeSize, in, inL, inL + leftTreeSize - 1); + root.right = reConstructBinaryTree(pre, preL + leftTreeSize + 1, preR, in, inL + leftTreeSize + 1, inR); + return root; +} +``` + +# 8. 二叉树的下一个结点 + +## 题目描述 + +给定一个二叉树和其中的一个结点，请找出中序遍历顺序的下一个结点并且返回。注意，树中的结点不仅包含左右子结点，同时包含指向父结点的指针。 + +## 解题思路 + +① 如果一个节点有右子树不为空，那么该节点的下一个节点是右子树的最左节点； + +

+ +② 否则，向上找第一个左链接指向的树包含该节点的祖先节点。 + +

+ +```java +public class TreeLinkNode { + int val; + TreeLinkNode left = null; + TreeLinkNode right = null; + TreeLinkNode next = null; + + TreeLinkNode(int val) { + this.val = val; + } +} +``` + +```java +public TreeLinkNode GetNext(TreeLinkNode pNode) { + if (pNode.right != null) { + TreeLinkNode node = pNode.right; + while (node.left != null) node = node.left; + return node; + } else { + while (pNode.next != null) { + TreeLinkNode parent = pNode.next; + if (parent.left == pNode) return parent; + pNode = pNode.next; + } + } + return null; +} +``` + +# 9. 用两个栈实现队列 + +## 解题思路 + +in 栈用来处理入栈（push）操作，out 栈用来处理出栈（pop）操作。一个元素进入 in 栈之后，出栈的顺序被反转。当元素要出栈时，需要先进入 out 栈，此时元素出栈顺序再一次被反转，因此出栈顺序就和最开始入栈顺序是相同的，此时先进入的元素先退出，这就是队列的顺序。 + +

+ +```java +Stack in = new Stack(); +Stack out = new Stack(); + +public void push(int node) { + in.push(node); +} + +public int pop() { + if (out.isEmpty()) { + while (!in.isEmpty()) { + out.push(in.pop()); + } + } + return out.pop(); +} +``` + +# 10.1 斐波那契数列 + +## 题目描述 + +以 O(1) 的时间复杂度求菲波那切数列。 + +

+ +## 解题思路 + +如果使用递归求解，那么会重复计算一些子问题。例如，求 f(10) 需要计算 f(9) 和 f(8)，计算 f(9) 需要计算 f(8) 和 f(7)，可以看到 f(8) 被重复计算了。 + +

+ +递归方法是将一个问题划分成多个子问题求解，动态规划也是如此，但是动态规划会把子问题的解缓存起来，避免重复求解子问题。 + +```java +public class Solution { + private int[] fib = new int[40]; + public Solution() { + fib[1] = 1; + fib[2] = 2; + for(int i = 2; i < fib.length; i++) { + fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2]; + } + } + public int Fibonacci(int n) { + return fib[n]; + } +} +``` + +# 10.2 跳台阶 + +## 题目描述 + +一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶，也可以跳上 2 级。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。 + +## 解题思路 + +```java +public int JumpFloor(int n) { + if (n == 1) return 1; + int[] dp = new int[n]; + dp[0] = 1; + dp[1] = 2; + for (int i = 2; i < n; i++) { + dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; + } + return dp[n - 1]; +} +``` + +# 10.3 变态跳台阶 + +## 题目描述 + +一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶，也可以跳上 2 级……它也可以跳上 n 级。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。 + +## 解题思路 + +```java +public int JumpFloorII(int n) { + int[] dp = new int[n]; + Arrays.fill(dp, 1); + for(int i = 1; i < n; i++) { + for(int j = 0; j < i; j++) { + dp[i] += dp[j]; + } + } + return dp[n - 1]; +} +``` + +# 10.4 矩形覆盖 + +## 题目描述 + +我们可以用 2\*1 的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形。请问用 n 个 2\*1 的小矩形无重叠地覆盖一个 2\*n 的大矩形，总共有多少种方法？ + +## 解题思路 + +```java +public int RectCover(int n) { + if (n < 2) return n; + int[] dp = new int[n]; + dp[0] = 1; + dp[1] = 2; + for (int i = 2; i < n; i++) { + dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; + } + return dp[n - 1]; +} +``` + +# 11. 旋转数组的最小数字 + +## 题目描述 + +把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个非递减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。例如数组 {3, 4, 5, 1, 2} 为 {1, 2, 3, 4, 5} 的一个旋转，该数组的最小值为 1。NOTE：给出的所有元素都大于 0，若数组大小为 0，请返回 0。 + +## 解题思路 + +### 分治 + +复杂度：O(logN) + O(1)，其实空间复杂度不止 O(1)，因为分治使用了递归栈，用到了额外的空间，如果对空间有要求就不能用这种方法。 + +```java +public int minNumberInRotateArray(int[] nums) { + return minNumberInRotateArray(nums, 0, nums.length - 1); +} + +private int minNumberInRotateArray(int[] nums, int first, int last) { + if (nums[first] < nums[last]) return nums[first]; + if (first == last) return nums[first]; + int mid = first + (last - first) / 2; + return Math.min(minNumberInRotateArray(nums, first, mid), minNumberInRotateArray(nums, mid + 1, last)); +} +``` + +### 二分查找 + +复杂度：O(logN) + O(1) + +```java +public int minNumberInRotateArray(int[] nums) { + if (nums.length == 0) return 0; + int l = 0, h = nums.length - 1; + while (nums[l] >= nums[h]) { + if (h - l == 1) return nums[h]; + int mid = l + (h - l) / 2; + if (nums[mid] >= nums[l]) l = mid; + else h = mid; + } + return nums[l]; +} +``` + +# 12. 矩阵中的路径 + +## 题目描述 + +请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。 + +例如下面的矩阵包含了一条 bfce 路径。 + +

+ +## 解题思路 + +```java +private int[][] next = {{0, -1}, {0, 1}, {-1, 0}, {1, 0}}; +private int rows; +private int cols; + +public boolean hasPath(char[] array, int rows, int cols, char[] str) { + if (rows == 0 || cols == 0) return false; + this.rows = rows; + this.cols = cols; + boolean[][] hasUsed = new boolean[rows][cols]; + char[][] matrix = buildMatrix(array); + for (int i = 0; i < rows; i++) { + for (int j = 0; j < cols; j++) { + if (backtracking(matrix, str, hasUsed, 0, i, j)) return true; + } + } + return false; +} + +private boolean backtracking(char[][] matrix, char[] str, boolean[][] hasUsed, int pathLen, int row, int col) { + if (pathLen == str.length) return true; + if (row < 0 || row >= rows || col < 0 || col >= cols) return false; + if (matrix[row][col] != str[pathLen]) return false; + if (hasUsed[row][col]) return false; + hasUsed[row][col] = true; + for (int i = 0; i < next.length; i++) { + if (backtracking(matrix, str, hasUsed, pathLen + 1, row + next[i][0], col + next[i][1])) + return true; + } + hasUsed[row][col] = false; + return false; +} + +private char[][] buildMatrix(char[] array) { + char[][] matrix = new char[rows][cols]; + for (int i = 0, idx = 0; i < rows; i++) { + for (int j = 0; j < cols; j++) { + matrix[i][j] = array[idx++]; + } + } + return matrix; +} +``` + +# 13. 机器人的运动范围 + +## 题目描述 + +地上有一个 m 行和 n 列的方格。一个机器人从坐标 (0, 0) 的格子开始移动，每一次只能向左右上下四个方向移动一格，但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。例如，当 k 为 18 时，机器人能够进入方格（35, 37），因为 3+5+3+7=18。但是，它不能进入方格（35, 38），因为 3+5+3+8=19。请问该机器人能够达到多少个格子？ + +## 解题思路 + +```java +private int cnt = 0; +private int[][] next = {{0, -1}, {0, 1}, {-1, 0}, {1, 0}}; +private int rows; +private int cols; +private int threshold; +private int[][] digitSum; + +public int movingCount(int threshold, int rows, int cols) { + this.rows = rows; + this.cols = cols; + this.threshold = threshold; + initDigitSum(); + boolean[][] hasVisited = new boolean[rows][cols]; + dfs(hasVisited, 0, 0); + return cnt; +} + +private void dfs(boolean[][] hasVisited, int r, int c) { + if (r < 0 || r >= this.rows || c < 0 || c >= this.cols) return; + if (hasVisited[r][c]) return; + hasVisited[r][c] = true; + if (this.digitSum[r][c] > this.threshold) return; + this.cnt++; + for (int i = 0; i < this.next.length; i++) { + dfs(hasVisited, r + next[i][0], c + next[i][1]); + } +} + +private void initDigitSum() { + int[] digitSumOne = new int[Math.max(rows, cols)]; + for (int i = 0; i < digitSumOne.length; i++) { + int n = i; + while (n > 0) { + digitSumOne[i] += n % 10; + n /= 10; + } + } + this.digitSum = new int[rows][cols]; + for (int i = 0; i < this.rows; i++) { + for (int j = 0; j < this.cols; j++) { + this.digitSum[i][j] = digitSumOne[i] + digitSumOne[j]; + } + } +} +``` + +# 14. 剪绳子 + +## 题目描述 + +把一根绳子剪成多段，并且使得每段的长度乘积最大。 + +## 解题思路 + +### 动态规划解法 + +```java +public int maxProductAfterCutting(int n) { + int[] dp = new int[n + 1]; + dp[1] = 1; + for (int i = 2; i <= n; i++) { + for (int j = 1; j < i; j++) { + dp[i] = Math.max(dp[i], Math.max(j * (i - j), dp[j] * (i - j))); + } + } + return dp[n]; +} +``` + +### 贪心解法 + +尽可能多剪长度为 3 的绳子，并且不允许有长度为 1 的绳子出现，如果出现了，就从已经切好长度为 3 的绳子中拿出一段与长度为 1 的绳子重新组合，把它们切成两段长度为 2 的绳子。 + +证明：当 n >= 5 时，3(n - 3) - 2(n - 2) = n - 5 >= 0。因此把长度大于 5 的绳子切成两段，令其中一段长度为 3 可以使得两段的乘积最大。 + +```java +public int maxProductAfterCutting(int n) { + if (n < 2) return 0; + if (n == 2) return 1; + if (n == 3) return 2; + int timesOf3 = n / 3; + if (n - timesOf3 * 3 == 1) timesOf3--; + int timesOf2 = (n - timesOf3 * 3) / 2; + return (int) (Math.pow(3, timesOf3)) * (int) (Math.pow(2, timesOf2)); +} +``` + +# 15. 二进制中 1 的个数 + +## 题目描述 + +输入一个整数，输出该数二进制表示中 1 的个数。 + +### Integer.bitCount() + +```java +public int NumberOf1(int n) { + return Integer.bitCount(n); +} +``` + +### n&(n-1) + +O(logM) 时间复杂度解法，其中 M 表示 1 的个数。 + +该位运算是去除 n 的位级表示中最低的那一位。 + +``` +n : 10110100 +n-1 : 10110011 +n&(n-1) : 10110000 +``` + +```java +public int NumberOf1(int n) { + int cnt = 0; + while (n != 0) { + cnt++; + n &= (n - 1); + } + return cnt; +} +``` + +# 16. 数值的整数次方 + +## 题目描述 + +给定一个 double 类型的浮点数 base 和 int 类型的整数 exponent。求 base 的 exponent 次方。 + +## 解题思路 + +下面的讨论中 x 代表 base，n 代表 exponent。 + +

+ +因为 (x\*x)n/2 可以通过递归求解，并且每递归一次，n 都减小一半，因此整个算法的时间复杂度为 O(logn)。 + +```java +public double Power(double base, int exponent) { + if (exponent == 0) return 1; + if (exponent == 1) return base; + boolean isNegative = false; + if (exponent < 0) { + exponent = -exponent; + isNegative = true; + } + double pow = Power(base * base, exponent / 2); + if (exponent % 2 != 0) pow = pow * base; + return isNegative ? (1 / pow) : pow; +} +``` + +# 17. 打印从 1 到最大的 n 位数 + +## 题目描述 + +输入数字 n，按顺序打印出从 1 最大的 n 位十进制数。比如输入 3，则打印出 1、2、3 一直到最大的 3 位数即 999。 + +## 解题思路 + +由于 n 可能会非常大，因此不能直接用 int 表示数字，而是用 char 数组进行存储。 + +使用回溯法得到所有的数。 + +```java +public void print1ToMaxOfNDigits(int n) { + if (n < 0) return; + char[] number = new char[n]; + print1ToMaxOfNDigits(number, -1); +} + +private void print1ToMaxOfNDigits(char[] number, int digit) { + if (digit == number.length - 1) { + printNumber(number); + return; + } + for (int i = 0; i < 10; i++) { + number[digit + 1] = (char) (i + '0'); + print1ToMaxOfNDigits(number, digit + 1); + } +} + +private void printNumber(char[] number) { + int index = 0; + while (index < number.length && number[index] == '0') index++; + while (index < number.length) System.out.print(number[index++]); + System.out.println(); +} +``` + +# 18.1 在 O(1) 时间内删除链表节点 + +## 解题思路 + +① 如果该节点不是尾节点，那么可以直接将下一个节点的值赋给该节点，令该节点指向下下个节点，然后删除下一个节点，时间复杂度为 O(1)。 + +

+ +② 否则，就需要先遍历链表，找到节点的前一个节点，然后让前一个节点指向 null，时间复杂度为 O(N)。 + +

+ +综上，如果进行 N 次操作，那么大约需要操作节点的次数为 N-1+N=2N-1，其中 N-1 表示 N-1 个不是尾节点的每个节点以 O(1) 的时间复杂度操作节点的总次数，N 表示 1 个尾节点以 O(N) 的时间复杂度操作节点的总次数。(2N-1)/N \~ 2，因此该算法的平均时间复杂度为 O(1)。 + +```java +public ListNode deleteNode(ListNode head, ListNode tobeDelete) { + if (head == null || head.next == null || tobeDelete == null) return null; + if (tobeDelete.next != null) { + // 要删除的节点不是尾节点 + ListNode next = tobeDelete.next; + tobeDelete.val = next.val; + tobeDelete.next = next.next; + } else { + ListNode cur = head; + while (cur.next != tobeDelete) cur = cur.next; + cur.next = null; + } + return head; +} +``` + +# 18.2 删除链表中重复的结点 + +## 题目描述 + +

+ +## 解题描述 + +```java +public ListNode deleteDuplication(ListNode pHead) { + if (pHead == null) return null; + ListNode next = pHead.next; + if (next == null) return pHead; + if (pHead.val == next.val) { + while (next != null && pHead.val == next.val) next = next.next; + return deleteDuplication(next); + } + pHead.next = deleteDuplication(pHead.next); + return pHead; +} +``` + +# 19. 正则表达式匹配 + +## 题目描述 + +请实现一个函数用来匹配包括 '.' 和 '\*' 的正则表达式。模式中的字符 '.' 表示任意一个字符，而 '\*' 表示它前面的字符可以出现任意次（包含 0 次）。 在本题中，匹配是指字符串的所有字符匹配整个模式。例如，字符串 "aaa" 与模式 "a.a" 和 "ab\*ac\*a" 匹配，但是与 "aa.a" 和 "ab\*a" 均不匹配。 + +## 解题思路 + +应该注意到，'.' 是用来当做一个任意字符，而 '\*' 是用来重复前面的字符。这两个的作用不同，不能把 '.' 的作用和 '\*' 进行类比，从而把它当成重复前面字符一次。 + +```html +p.charAt(j) == s.charAt(i) : dp[i][j] = dp[i-1][j-1]; +p.charAt(j) == '.' : dp[i][j] = dp[i-1][j-1]; +p.charAt(j) == '*' : + p.charAt(j-1) != s.charAt(i) : dp[i][j] = dp[i][j-2] //a* only counts as empty + p.charAt(j-1) == s.charAt(i) or p.charAt(i-1) == '.': + dp[i][j] = dp[i-1][j] // a* counts as multiple a + or dp[i][j] = dp[i][j-1] // a* counts as single a + or dp[i][j] = dp[i][j-2] // a* counts as empty +``` + +```java +public boolean match(char[] str, char[] pattern) { + int m = str.length, n = pattern.length; + boolean[][] dp = new boolean[m + 1][n + 1]; + dp[0][0] = true; + for (int i = 1; i <= n; i++) { + if (pattern[i - 1] == '*') { + dp[0][i] = dp[0][i - 2]; + } + } + for (int i = 1; i <= m; i++) { + for (int j = 1; j <= n; j++) { + if (str[i - 1] == pattern[j - 1] || pattern[j - 1] == '.') { + dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; + } else if (pattern[j - 1] == '*') { + if (pattern[j - 2] == str[i - 1] || pattern[j - 2] == '.') { + dp[i][j] = dp[i][j - 1] || dp[i][j - 2] || dp[i - 1][j]; + } else { + dp[i][j] = dp[i][j - 2]; + } + } + } + } + return dp[m][n]; +} +``` + +# 20. 表示数值的字符串 + +## 题目描述 + +请实现一个函数用来判断字符串是否表示数值（包括整数和小数）。例如，字符串 "+100","5e2","-123","3.1416" 和 "-1E-16" 都表示数值。 但是 "12e","1a3.14","1.2.3","+-5" 和 "12e+4.3" 都不是。 + +## 解题思路 + +```java +public boolean isNumeric(char[] str) { + return new String(str).matches("[+-]?\\d*(\\.\\d+)?([eE][+-]?\\d+)?"); +} +``` + +# 21. 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 + +## 题目描述 + +保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变，这和书本不太一样。 + +## 解题思路 + +复杂度：O(N2) + O(1) + +```java +public void reOrderArray(int[] nums) { + int n = nums.length; + for (int i = 0; i < n; i++) { + if (nums[i] % 2 == 0) { + int nextOddIdx = i + 1; + while (nextOddIdx < n && nums[nextOddIdx] % 2 == 0) nextOddIdx++; + if (nextOddIdx == n) break; + int nextOddVal = nums[nextOddIdx]; + for (int j = nextOddIdx; j > i; j--) { + nums[j] = nums[j - 1]; + } + nums[i] = nextOddVal; + } + } +} +``` + +复杂度：O(N) + O(N) + +```java +public void reOrderArray(int[] nums) { + int oddCnt = 0; + for (int val : nums) if (val % 2 == 1) oddCnt++; + int[] copy = nums.clone(); + int i = 0, j = oddCnt; + for (int num : copy) { + if (num % 2 == 1) nums[i++] = num; + else nums[j++] = num; + } +} +``` + +# 22. 链表中倒数第 K 个结点 + +## 解题思路 + +设链表的长度为 N。设两个指针 P1 和 P2，先让 P1 移动 K 个节点，则还有 N - K 个节点可以移动。此时让 P1 和 P2 同时移动，可以知道当 P1 移动到链表结尾时，P2 移动到 N - K 个节点处，该位置就是倒数第 K 个节点。 + +## 解题思路 + +

+ +```java +public ListNode FindKthToTail(ListNode head, int k) { + if (head == null) return null; + ListNode P1, P2; + P1 = P2 = head; + while (P1 != null && k-- > 0) P1 = P1.next; + if (k > 0) return null; + while (P1 != null) { + P1 = P1.next; + P2 = P2.next; + } + return P2; +} +``` + +# 23. 链表中环的入口结点 + +## 解题思路 + +使用双指针，一个指针 fast 每次移动两个节点，一个指针 slow 每次移动一个节点。因为存在环，所以两个指针必定相遇在环中的某个节点上。此时 fast 移动的节点数为 x+2y+z，slow 为 x+y，由于 fast 速度比 slow 快一倍，因此 x+2y+z=2(x+y)，得到 x=z。 + +在相遇点，slow 要到环的入口点还需要移动 z 个节点，如果让 fast 重新从头开始移动，并且速度变为每次移动一个节点，那么它到环入口点还需要移动 x 个节点。在上面已经推导出 x=z，因此 fast 和 slow 将在环入口点相遇。 + +

+ +```java +public ListNode EntryNodeOfLoop(ListNode pHead) { + if (pHead == null) return null; + ListNode slow = pHead, fast = pHead; + while (fast != null && fast.next != null) { + fast = fast.next.next; + slow = slow.next; + if (slow == fast) { + fast = pHead; + while (slow != fast) { + slow = slow.next; + fast = fast.next; + } + return slow; + } + } + return null; +} +``` + +# 24. 反转链表 + +## 解题思路 + +### 递归 + +```java +public ListNode ReverseList(ListNode head) { + if (head == null || head.next == null) return head; + ListNode next = head.next; + head.next = null; + ListNode newHead = ReverseList(next); + next.next = head; + return newHead; +} +``` + +### 迭代 + +```java +public ListNode ReverseList(ListNode head) { + ListNode newList = new ListNode(-1); + while (head != null) { + ListNode next = head.next; + head.next = newList.next; + newList.next = head; + head = next; + } + return newList.next; +} +``` + +# 25. 合并两个排序的链表 + +## 题目描述 + +

+ +## 解题思路 + +### 递归 + +```java +public ListNode Merge(ListNode list1, ListNode list2) { + if (list1 == null) return list2; + if (list2 == null) return list1; + if (list1.val <= list2.val) { + list1.next = Merge(list1.next, list2); + return list1; + } else { + list2.next = Merge(list1, list2.next); + return list2; + } +} +``` + +### 迭代 + +```java +public ListNode Merge(ListNode list1, ListNode list2) { + ListNode head = new ListNode(-1); + ListNode cur = head; + while (list1 != null && list2 != null) { + if (list1.val < list2.val) { + cur.next = list1; + list1 = list1.next; + } else { + cur.next = list2; + list2 = list2.next; + } + cur = cur.next; + } + if (list1 != null) cur.next = list1; + if (list2 != null) cur.next = list2; + return head.next; +} +``` + +# 26. 树的子结构 + +## 题目描述 + +

+ +## 解题思路 + +```java +public boolean HasSubtree(TreeNode root1, TreeNode root2) { + if (root1 == null || root2 == null) return false; + return isSubtree(root1, root2) || HasSubtree(root1.left, root2) || HasSubtree(root1.right, root2); +} + +private boolean isSubtree(TreeNode root1, TreeNode root2) { + if (root1 == null && root2 == null) return true; + if (root1 == null) return false; + if (root2 == null) return true; + if (root1.val != root2.val) return false; + return isSubtree(root1.left, root2.left) && isSubtree(root1.right, root2.right); +} +``` + +# 27. 二叉树的镜像 + +## 题目描述 + +

+ +## 解题思路 + +```java +public void Mirror(TreeNode root) { + if (root == null) return; + swap(root); + Mirror(root.left); + Mirror(root.right); +} + +private void swap(TreeNode root) { + TreeNode t = root.left; + root.left = root.right; + root.right = t; +} +``` + +# 28 对称的二叉树 + +## 题目描述 + +

+ +## 解题思路 + +```java +boolean isSymmetrical(TreeNode pRoot) { + if (pRoot == null) return true; + return isSymmetrical(pRoot.left, pRoot.right); +} + +boolean isSymmetrical(TreeNode t1, TreeNode t2) { + if (t1 == null && t2 == null) return true; + if (t1 == null || t2 == null) return false; + if (t1.val != t2.val) return false; + return isSymmetrical(t1.left, t2.right) && isSymmetrical(t1.right, t2.left); +} +``` + +# 29. 顺时针打印矩阵 + +## 题目描述 + +下图的矩阵顺时针打印结果为：1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 15, 14, 13, 9, 5, 6, 7, 11, 10 + +

+ +## 解题思路 + +```java +public ArrayList printMatrix(int[][] matrix) { + ArrayList ret = new ArrayList<>(); + int r1 = 0, r2 = matrix.length - 1, c1 = 0, c2 = matrix[0].length - 1; + while (r1 <= r2 && c1 <= c2) { + for (int i = c1; i <= c2; i++) ret.add(matrix[r1][i]); + for (int i = r1 + 1; i <= r2; i++) ret.add(matrix[i][c2]); + if (r1 != r2) for (int i = c2 - 1; i >= c1; i--) ret.add(matrix[r2][i]); + if (c1 != c2) for (int i = r2 - 1; i > r1; i--) ret.add(matrix[i][c1]); + r1++; r2--; c1++; c2--; + } + return ret; +} +``` + +# 30. 包含 min 函数的栈 + +## 题目描述 + +定义栈的数据结构，请在该类型中实现一个能够得到栈最小元素的 min 函数。 + +## 解题思路 + +```java +private Stack stack = new Stack<>(); +private Stack minStack = new Stack<>(); +private int min = Integer.MAX_VALUE; + +public void push(int node) { + stack.push(node); + if (min > node) min = node; + minStack.push(min); +} + +public void pop() { + stack.pop(); + minStack.pop(); + min = minStack.peek(); +} + +public int top() { + return stack.peek(); +} + +public int min() { + return minStack.peek(); +} +``` + +# 31. 栈的压入、弹出序列 + +## 题目描述 + +输入两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列 1,2,3,4,5 是某栈的压入顺序，序列 4,5,3,2,1 是该压栈序列对应的一个弹出序列，但 4,3,5,1,2 就不可能是该压栈序列的弹出序列。 + +## 解题思路 + +使用一个栈来模拟压入弹出操作。 + +```java +public boolean IsPopOrder(int[] pushA, int[] popA) { + int n = pushA.length; + Stack stack = new Stack<>(); + for (int pushIndex = 0, popIndex = 0; pushIndex < n; pushIndex++) { + stack.push(pushA[pushIndex]); + while (popIndex < n && stack.peek() == popA[popIndex]) { + stack.pop(); + popIndex++; + } + } + return stack.isEmpty(); +} +``` + +# 32.1 从上往下打印二叉树 + +## 题目描述 + +从上往下打印出二叉树的每个节点，同层节点从左至右打印。 + +例如，以下二叉树层次遍历的结果为：1,2,3,4,5,6,7 + +

+ +## 解题思路 + +使用队列来进行层次遍历。 + +不需要使用两个队列分别存储当前层的节点和下一层的节点，因为在开始遍历一层的节点时，当前队列中的节点数就是当前层的节点数，只要控制遍历这么多节点数，就能保证这次遍历的都是当前层的节点。 + +```java +public ArrayList PrintFromTopToBottom(TreeNode root) { + Queue queue = new LinkedList<>(); + ArrayList ret = new ArrayList<>(); + if (root == null) return ret; + queue.add(root); + while (!queue.isEmpty()) { + int cnt = queue.size(); + for (int i = 0; i < cnt; i++) { + TreeNode t = queue.poll(); + if (t.left != null) queue.add(t.left); + if (t.right != null) queue.add(t.right); + ret.add(t.val); + } + } + return ret; +} +``` + +# 32.2 把二叉树打印成多行 + +## 题目描述 + +和上题几乎一样。 + +## 解题思路 + +```java +ArrayList> Print(TreeNode pRoot) { + ArrayList> ret = new ArrayList<>(); + if (pRoot == null) return ret; + Queue queue = new LinkedList<>(); + queue.add(pRoot); + while (!queue.isEmpty()) { + int cnt = queue.size(); + ArrayList list = new ArrayList<>(); + for (int i = 0; i < cnt; i++) { + TreeNode node = queue.poll(); + list.add(node.val); + if (node.left != null) queue.add(node.left); + if (node.right != null) queue.add(node.right); + } + ret.add(list); + } + return ret; +} +``` + +# 32.3 按之字形顺序打印二叉树 + +## 题目描述 + +请实现一个函数按照之字形打印二叉树，即第一行按照从左到右的顺序打印，第二层按照从右至左的顺序打印，第三行按照从左到右的顺序打印，其他行以此类推。 + +## 解题思路 + +```java +public ArrayList> Print(TreeNode pRoot) { + ArrayList> ret = new ArrayList<>(); + if (pRoot == null) return ret; + Queue queue = new LinkedList<>(); + queue.add(pRoot); + boolean reverse = false; + while (!queue.isEmpty()) { + int cnt = queue.size(); + ArrayList list = new ArrayList<>(); + for (int i = 0; i < cnt; i++) { + TreeNode node = queue.poll(); + list.add(node.val); + if (node.left != null) queue.add(node.left); + if (node.right != null) queue.add(node.right); + } + if (reverse) Collections.reverse(list); + reverse = !reverse; + ret.add(list); + } + return ret; +} +``` + +# 33. 二叉搜索树的后序遍历序列 + +## 题目描述 + +输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。 + +例如，下图是后序遍历序列 3,1,2 所对应的二叉搜索树。 + +

+ +## 解题思路 + +```java +public boolean VerifySquenceOfBST(int[] sequence) { + if (sequence == null || sequence.length == 0) return false; + return verify(sequence, 0, sequence.length - 1); +} + +private boolean verify(int[] sequence, int first, int last) { + if (last - first <= 1) return true; + int rootVal = sequence[last]; + int cutIndex = first; + while (cutIndex < last && sequence[cutIndex] <= rootVal) cutIndex++; + for (int i = cutIndex + 1; i < last; i++) { + if (sequence[i] < rootVal) return false; + } + return verify(sequence, first, cutIndex - 1) && verify(sequence, cutIndex, last - 1); +} +``` + +# 34. 二叉树中和为某一值的路径 + +## 题目描述 + +输入一颗二叉树和一个整数，打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。路径定义为从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。 + +下图的二叉树有两条和为 22 的路径：10, 5, 7 和 10, 12 + +

+ +## 解题思路 + +```java +private ArrayList> ret = new ArrayList<>(); + +public ArrayList> FindPath(TreeNode root, int target) { + dfs(root, target, new ArrayList<>()); + return ret; +} + +private void dfs(TreeNode node, int target, ArrayList path) { + if (node == null) return; + path.add(node.val); + target -= node.val; + if (target == 0 && node.left == null && node.right == null) { + ret.add(new ArrayList(path)); + } else { + dfs(node.left, target, path); + dfs(node.right, target, path); + } + path.remove(path.size() - 1); +} +``` + +# 35. 复杂链表的复制 + +## 题目描述 + +输入一个复杂链表（每个节点中有节点值，以及两个指针，一个指向下一个节点，另一个特殊指针指向任意一个节点），返回结果为复制后复杂链表的 head。 + +

+ +## 解题思路 + +第一步，在每个节点的后面插入复制的节点。 + +

+ +第二步，对复制节点的 random 链接进行赋值。 + +

+ +第三步，拆分。 + +

+ +```java +public RandomListNode Clone(RandomListNode pHead) { + if (pHead == null) { + return null; + } + // 插入新节点 + RandomListNode cur = pHead; + while (cur != null) { + RandomListNode clone = new RandomListNode(cur.label); + clone.next = cur.next; + cur.next = clone; + cur = clone.next; + } + // 建立 random 链接 + cur = pHead; + while (cur != null) { + RandomListNode clone = cur.next; + if (cur.random != null) { + clone.random = cur.random.next; + } + cur = clone.next; + } + // 拆分 + cur = pHead; + RandomListNode pCloneHead = pHead.next; + while (cur.next != null) { + RandomListNode next = cur.next; + cur.next = next.next; + cur = next; + } + return pCloneHead; +} +``` + +# 36. 二叉搜索树与双向链表 + +## 题目描述 + +输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只能调整树中结点指针的指向。 + +

+ +## 解题思路 + +```java +private TreeNode pre = null; +private TreeNode head = null; + +public TreeNode Convert(TreeNode root) { + if (root == null) return null; + inOrder(root); + return head; +} + +private void inOrder(TreeNode node) { + if (node == null) return; + inOrder(node.left); + node.left = pre; + if (pre != null) pre.right = node; + pre = node; + if (head == null) head = node; + inOrder(node.right); +} +``` + +# 37. 序列化二叉树 + +## 题目描述 + +请实现两个函数，分别用来序列化和反序列化二叉树。 + +## 解题思路 + +```java +public class Solution { + + private String deserializeStr; + + public String Serialize(TreeNode root) { + if (root == null) return "#"; + return root.val + " " + Serialize(root.left) + " " + Serialize(root.right); + } + + public TreeNode Deserialize(String str) { + deserializeStr = str; + return Deserialize(); + } + + private TreeNode Deserialize() { + if (deserializeStr.length() == 0) return null; + int index = deserializeStr.indexOf(" "); + String node = index == -1 ? deserializeStr : deserializeStr.substring(0, index); + deserializeStr = index == -1 ? "" : deserializeStr.substring(index + 1); + if (node.equals("#")) return null; + int val = Integer.valueOf(node); + TreeNode t = new TreeNode(val); + t.left = Deserialize(); + t.right = Deserialize(); + return t; + } +} +``` + +# 38. 字符串的排列 + +## 题目描述 + +输入一个字符串，按字典序打印出该字符串中字符的所有排列。例如输入字符串 abc，则打印出由字符 a, b, c 所能排列出来的所有字符串 abc, acb, bac, bca, cab 和 cba。 + +## 解题思路 + +```java +private ArrayList ret = new ArrayList<>(); + +public ArrayList Permutation(String str) { + if (str.length() == 0) return ret; + char[] chars = str.toCharArray(); + Arrays.sort(chars); + backtracking(chars, new boolean[chars.length], new StringBuffer()); + return ret; +} + +private void backtracking(char[] chars, boolean[] hasUsed, StringBuffer s) { + if (s.length() == chars.length) { + ret.add(s.toString()); + return; + } + for (int i = 0; i < chars.length; i++) { + if (hasUsed[i]) continue; + if (i != 0 && chars[i] == chars[i - 1] && !hasUsed[i - 1]) continue; // 保证不重复 + hasUsed[i] = true; + s.append(chars[i]); + backtracking(chars, hasUsed, s); + s.deleteCharAt(s.length() - 1); + hasUsed[i] = false; + } +} +``` + +# 39. 数组中出现次数超过一半的数字 + +## 解题思路 + +多数投票问题，可以利用 Boyer-Moore Majority Vote Algorithm 来解决这个问题，使得时间复杂度为 O(N)。 + +使用 cnt 来统计一个元素出现的次数，当遍历到的元素和统计元素不相等时，令 cnt--。如果前面查找了 i 个元素，且 cnt == 0 ，说明前 i 个元素没有 majority，或者有 majority，但是出现的次数少于 i / 2 ，因为如果多于 i / 2 的话 cnt 就一定不会为 0 。此时剩下的 n - i 个元素中，majority 的数目依然多于 (n - i) / 2，因此继续查找就能找出 majority。 + +```java +public int MoreThanHalfNum_Solution(int[] nums) { + int majority = nums[0]; + for (int i = 1, cnt = 1; i < nums.length; i++) { + cnt = nums[i] == majority ? cnt + 1 : cnt - 1; + if (cnt == 0) { + majority = nums[i]; + cnt = 1; + } + } + int cnt = 0; + for (int val : nums) if (val == majority) cnt++; + return cnt > nums.length / 2 ? majority : 0; +} +``` + +# 40. 最小的 K 个数 + +## 解题思路 + +### 快速选择 + +- 复杂度：O(N) + O(1) +- 只有当允许修改数组元素时才可以使用 + +快速排序的 partition() 方法，会返回一个整数 j 使得 a[l..j-1] 小于等于 a[j]，且 a[j+1..h] 大于等于 a[j]，此时 a[j] 就是数组的第 j 大元素。可以利用这个特性找出数组的第 K 个元素，这种找第 K 个元素的算法称为快速选择算法。 + +找到第 K 个元素之后，就可以再遍历一次数组，所有小于等于该元素的数组元素都是最小的 K 个数。 + +```java +public ArrayList GetLeastNumbers_Solution(int[] nums, int k) { + if (k > nums.length || k <= 0) return new ArrayList<>(); + int kthSmallest = findKthSmallest(nums, k - 1); + ArrayList ret = new ArrayList<>(); + for (int val : nums) { + if (val <= kthSmallest && ret.size() < k) ret.add(val); + } + return ret; +} + +public int findKthSmallest(int[] nums, int k) { + int l = 0; + int h = nums.length - 1; + while (l < h) { + int j = partition(nums, l, h); + if (j < k) { + l = j + 1; + } else if (j > k) { + h = j - 1; + } else { + break; + } + } + return nums[k]; +} + +private int partition(int[] nums, int l, int h) { + int i = l; + int j = h + 1; + while (true) { + while (i < h && nums[++i] < nums[l]) ; + while (j > l && nums[l] < nums[--j]) ; + if (i >= j) { + break; + } + swap(nums, i, j); + } + swap(nums, l, j); + return j; +} + +private void swap(int[] nums, int i, int j) { + int t = nums[i]; + nums[i] = nums[j]; + nums[j] = t; +} +``` + +### 大小为 K 的最小堆 + +- 复杂度：O(NlogK) + O(K) +- 特别适合处理海量数据 + +应该使用大顶堆来维护最小堆，而不能直接创建一个小顶堆并设置一个大小，企图让小顶堆中的元素都是最小元素。 + +维护一个大小为 K 的最小堆过程如下：在添加一个元素之后，如果大顶堆的大小大于 K，那么需要将大顶堆的堆顶元素去除。 + +```java +public ArrayList GetLeastNumbers_Solution(int[] nums, int k) { + if (k > nums.length || k <= 0) return new ArrayList<>(); + PriorityQueue maxHeap = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1); + for (int num : nums) { + maxHeap.add(num); + if (maxHeap.size() > k) { + maxHeap.poll(); + } + } + ArrayList ret = new ArrayList<>(maxHeap); + return ret; +} +``` + +# 41.1 数据流中的中位数 + +## 题目描述 + +如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。 + +## 解题思路 + +```java +public class Solution { + // 大顶堆，存储左半边元素 + private PriorityQueue left = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1); + // 小顶堆，存储右半边元素，并且右半边元素都大于左半边 + private PriorityQueue right = new PriorityQueue<>(); + // 当前数据流读入的元素个数 + private int N = 0; + + public void Insert(Integer val) { + // 插入要保证两个堆存于平衡状态 + if (N % 2 == 0) { + // N 为偶数的情况下插入到右半边。 + // 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， + // 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边 + left.add(val); + right.add(left.poll()); + } else { + right.add(val); + left.add(right.poll()); + } + N++; + } + + public Double GetMedian() { + if (N % 2 == 0) { + return (left.peek() + right.peek()) / 2.0; + } else { + return (double) right.peek(); + } + } +} +``` + +# 41.2 字符流中第一个不重复的字符 + +## 题目描述 + +请实现一个函数用来找出字符流中第一个只出现一次的字符。例如，当从字符流中只读出前两个字符 "go" 时，第一个只出现一次的字符是 "g"。当从该字符流中读出前六个字符“google" 时，第一个只出现一次的字符是 "l"。 + +## 解题思路 + +```java +public class Solution { + private int[] cnts = new int[256]; + private Queue queue = new LinkedList<>(); + + public void Insert(char ch) { + cnts[ch]++; + queue.add(ch); + while (!queue.isEmpty() && cnts[queue.peek()] > 1) { + queue.poll(); + } + } + + public char FirstAppearingOnce() { + if (queue.isEmpty()) return '#'; + return queue.peek(); + } +} +``` + +# 42. 连续子数组的最大和 + +## 题目描述 + +{6,-3,-2,7,-15,1,2,2}，连续子数组的最大和为 8（从第 0 个开始，到第 3 个为止）。 + +## 解题思路 + +```java +public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] nums) { + if (nums.length == 0) return 0; + int ret = Integer.MIN_VALUE; + int sum = 0; + for (int val : nums) { + if (sum <= 0) sum = val; + else sum += val; + ret = Math.max(ret, sum); + } + return ret; +} +``` + +# 43. 从 1 到 n 整数中 1 出现的次数 + +## 解题思路 + +> [Leetcode : 233. Number of Digit One](https://leetcode.com/problems/number-of-digit-one/discuss/64381/4+-lines-O(log-n)-C++JavaPython) + +```java +public int NumberOf1Between1AndN_Solution(int n) { + int cnt = 0; + for (int m = 1; m <= n; m *= 10) { + int a = n / m, b = n % m; + cnt += (a + 8) / 10 * m + (a % 10 == 1 ? b + 1 : 0); + } + return cnt; +} +``` + +# 44. 数字序列中的某一位数字 + +## 题目描述 + +数字以 0123456789101112131415... 的格式序列化到一个字符串中，求这个字符串的第 index 位。 + +## 解题思路 + +```java +public int digitAtIndex(int index) { + if (index < 0) return -1; + int digit = 1; + while (true) { + int amount = getAmountOfDigit(digit); + int totalAmount = amount * digit; + if (index < totalAmount) { + return digitAtIndex(index, digit); + } + index -= totalAmount; + digit++; + } +} + +/** + * digit 位数的数字组成的字符串长度 + * 例如 digit = 2，return 90 + */ +private int getAmountOfDigit(int digit) { + if (digit == 1) return 10; + return (int) Math.pow(10, digit - 1) * 9; +} + +/** + * 在 digit 位数组成的字符串中，第 index 为的数 + */ +private int digitAtIndex(int index, int digit) { + int number = beginNumber(digit) + index / digit; + int remain = index % digit; + return (number + "").charAt(remain) - '0'; +} + +/** + * digit 位数的起始数字 + * 例如 digit = 2 return 10 + */ +private int beginNumber(int digit) { + if (digit == 1) return 0; + return (int) Math.pow(10, digit - 1); +} +``` + +# 45. 把数组排成最小的数 + +## 题目描述 + +输入一个正整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组 {3，32，321}，则打印出这三个数字能排成的最小数字为 321323。 + +## 解题思路 + +可以看成是一个排序问题，在比较两个字符串 S1 和 S2 的大小时，应该比较的是 S1+S2 和 S2+S1 的大小，如果 S1+S2 < S2+S1，那么应该把 S1 排在前面，否则应该把 S2 排在前面。 + +```java +public String PrintMinNumber(int[] numbers) { + int n = numbers.length; + String[] nums = new String[n]; + for (int i = 0; i < n; i++) nums[i] = numbers[i] + ""; + Arrays.sort(nums, (s1, s2) -> (s1 + s2).compareTo(s2 + s1)); + String ret = ""; + for (String str : nums) ret += str; + return ret; +} +``` + +# 46. 把数字翻译成字符串 + +## 题目描述 + +给定一个数字，按照如下规则翻译成字符串：0 翻译成“a”，1 翻译成“b”... 25 翻译成“z”。一个数字有多种翻译可能，例如 12258 一共有 5 种，分别是 bccfi，bwfi，bczi，mcfi，mzi。实现一个函数，用来计算一个数字有多少种不同的翻译方法。 + +## 解题思路 + +```java +public int getTranslationCount(String number) { + int n = number.length(); + int[] counts = new int[n + 1]; + counts[n - 1] = counts[n] = 1; + for (int i = n - 2; i >= 0; i--) { + counts[i] = counts[i + 1]; + int converted = Integer.valueOf(number.substring(i, i + 2)); + if (converted >= 10 && converted <= 25) { + counts[i] += counts[i + 2]; + } + } + return counts[0]; +} +``` + +# 47. 礼物的最大价值 + +## 题目描述 + +在一个 m\*n 的棋盘的每一个格都放有一个礼物，每个礼物都有一定价值（大于 0）。从左上角开始拿礼物，每次向右或向下移动一格，直到右下角结束。给定一个棋盘，求拿到礼物的最大价值。例如，对于如下棋盘 + +``` +1 10 3 8 +12 2 9 6 +5 7 4 11 +3 7 16 5 +``` + +礼物的最大价值为 1+12+5+7+7+16+5=53。 + +## 解题思路 + +应该用动态规划求解，而不是深度优先搜索，深度优先搜索过于复杂，不是最优解。 + +```java +public int getMaxValue(int[][] values) { + if (values == null || values.length == 0 || values[0].length == 0) return 0; + int m = values.length; + int n = values[0].length; + int[] dp = new int[n]; + for (int i = 0; i < m; i++) { + dp[0] += values[i][0]; + for (int j = 1; j < n; j++) { + dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - 1]) + values[i][j]; + } + } + return dp[n - 1]; +} +``` + +# 48. 最长不含重复字符的子字符串 + +## 题目描述 + +输入一个字符串（只包含 a\~z 的字符），求其最长不含重复字符的子字符串的长度。例如对于 arabcacfr，最长不含重复字符的子字符串为 acfr，长度为 4。 + +## 解题思路 + +```java +public int longestSubStringWithoutDuplication(String str) { + int curLen = 0; + int maxLen = 0; + int[] indexs = new int[26]; + for (int i = 0; i < str.length(); i++) { + int c = str.charAt(i) - 'a'; + int preIndex = indexs[c]; + if (preIndex == -1 || i - preIndex > curLen) curLen++; + else { + maxLen = Math.max(maxLen, curLen); + curLen = i - preIndex; + } + indexs[c] = i; + } + maxLen = Math.max(maxLen, curLen); + return maxLen; +} +``` + +# 49. 丑数 + +## 题目描述 + +把只包含因子 2、3 和 5 的数称作丑数（Ugly Number）。例如 6、8 都是丑数，但 14 不是，因为它包含因子 7。 习惯上我们把 1 当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第 N 个丑数。 + +## 解题思路 + +```java +public int GetUglyNumber_Solution(int N) { + if (N <= 6) return N; + int i2 = 0, i3 = 0, i5 = 0; + int cnt = 1; + int[] dp = new int[N]; + dp[0] = 1; + while (cnt < N) { + int n2 = dp[i2] * 2, n3 = dp[i3] * 3, n5 = dp[i5] * 5; + int min = Math.min(n2, Math.min(n3, n5)); + dp[cnt++] = min; + if (min == n2) i2++; + if (min == n3) i3++; + if (min == n5) i5++; + } + return dp[N - 1]; +} +``` + +# 50. 第一个只出现一次的字符位置 + +## 题目描述 + +在一个字符串 (1<=字符串长度 <=10000，全部由字母组成) 中找到第一个只出现一次的字符，并返回它的位置。 + +## 解题思路 + +最直观的解法是使用 HashMap 对出现次数进行统计，但是考虑到要统计的字符范围有限，因此可以使用整型数组代替 HashMap。 + +```java +public int FirstNotRepeatingChar(String str) { + int[] cnts = new int[256]; + for (int i = 0; i < str.length(); i++) cnts[str.charAt(i)]++; + for (int i = 0; i < str.length(); i++) if (cnts[str.charAt(i)] == 1) return i; + return -1; +} +``` + +以上实现的空间复杂度还不是最优的。考虑到只需要找到只出现一次的字符，那么我们只需要统计的次数信息只有 0,1,更大，那么使用两个比特位就能存储这些信息。 + +```java +public int FirstNotRepeatingChar(String str) { + BitSet bs1 = new BitSet(256); + BitSet bs2 = new BitSet(256); + for (char c : str.toCharArray()) { + if (!bs1.get(c) && !bs2.get(c)) bs1.set(c); // 0 0 + else if (bs1.get(c) && !bs2.get(c)) bs2.set(c); // 0 1 + } + for (int i = 0; i < str.length(); i++) { + char c = str.charAt(i); + if (bs1.get(c) && !bs2.get(c)) return i; + } + return -1; +} +``` + +# 51. 数组中的逆序对 + +## 题目描述 + +在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数 P。 + +## 解题思路 + +```java +private long cnt = 0; +private int[] tmp; // 在这里创建辅助数组，而不是在 merge() 递归函数中创建 + +public int InversePairs(int[] nums) { + tmp = new int[nums.length]; + mergeSortUp2Down(nums, 0, nums.length - 1); + return (int) (cnt % 1000000007); +} + +private void mergeSortUp2Down(int[] nums, int first, int last) { + if (last - first < 1) return; + int mid = first + (last - first) / 2; + mergeSortUp2Down(nums, first, mid); + mergeSortUp2Down(nums, mid + 1, last); + merge(nums, first, mid, last); +} + +private void merge(int[] nums, int first, int mid, int last) { + int i = first, j = mid + 1, k = first; + while (i <= mid || j <= last) { + if (i > mid) tmp[k] = nums[j++]; + else if (j > last) tmp[k] = nums[i++]; + else if (nums[i] < nums[j]) tmp[k] = nums[i++]; + else { + tmp[k] = nums[j++]; + this.cnt += mid - i + 1; // nums[i] > nums[j]，说明 nums[i...mid] 都大于 nums[j] + } + k++; + } + for (k = first; k <= last; k++) { + nums[k] = tmp[k]; + } +} +``` + +# 52. 两个链表的第一个公共结点 + +## 题目描述 + +

+ +## 解题思路 + +设 A 的长度为 a + c，B 的长度为 b + c，其中 c 为尾部公共部分长度，可知 a + c + b = b + c + a。 + +当访问 A 链表的指针访问到链表尾部时，令它从链表 B 的头部重新开始访问链表 B；同样地，当访问 B 链表的指针访问到链表尾部时，令它从链表 A 的头部重新开始访问链表 A。这样就能控制访问 A 和 B 两个链表的指针能同时访问到交点。 + +```java +public ListNode FindFirstCommonNode(ListNode pHead1, ListNode pHead2) { + ListNode l1 = pHead1, l2 = pHead2; + while (l1 != l2) { + l1 = (l1 == null) ? pHead2 : l1.next; + l2 = (l2 == null) ? pHead1 : l2.next; + } + return l1; +} +``` + +# 53 数字在排序数组中出现的次数 + +## 题目描述 + +```html +Input: +1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 6 +3 +Output: +4 +``` + +## 解题思路 + +可以用二分查找找出数字在数组的最左端和最右端，找最左端和最右端在方法实现上的区别主要在于对 nums[m] == K 的处理： + +- 找最左端令 h = m - 1 +- 找最右端令 l = m + 1 + +```java +public int GetNumberOfK(int[] nums, int K) { + int first = getFirstK(nums, K); + int last = getLastK(nums, K); + return first == -1 || last == -1 ? 0 : last - first + 1; +} + +private int getFirstK(int[] nums, int K) { + int l = 0, h = nums.length - 1; + while (l <= h) { + int m = l + (h - l) / 2; + if (nums[m] >= K) h = m - 1; + else l = m + 1; + } + if (l > nums.length - 1 || nums[l] != K) return -1; + return l; +} + +private int getLastK(int[] nums, int K) { + int l = 0, h = nums.length - 1; + while (l <= h) { + int m = l + (h - l) / 2; + if (nums[m] > K) h = m - 1; + else l = m + 1; + } + if (h < 0 || nums[h] != K) return -1; + return h; +} +``` + +# 54. 二叉搜索树的第 K 个结点 + +## 解题思路 + +利用二叉搜索数中序遍历有序的特点。 + +```java +private TreeNode ret; +private int cnt = 0; + +public TreeNode KthNode(TreeNode pRoot, int k) { + inOrder(pRoot, k); + return ret; +} + +private void inOrder(TreeNode root, int k) { + if (root == null) return; + if (cnt > k) return; + inOrder(root.left, k); + cnt++; + if (cnt == k) ret = root; + inOrder(root.right, k); +} +``` + +# 55.1 二叉树的深度 + +## 题目描述 + +从根结点到叶结点依次经过的结点（含根、叶结点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 + +

+ +## 解题思路 + +```java +public int TreeDepth(TreeNode root) { + if (root == null) return 0; + return 1 + Math.max(TreeDepth(root.left), TreeDepth(root.right)); +} +``` + +# 55.2 平衡二叉树 + +## 题目描述 + +平衡二叉树左右子树高度差不超过 1。 + +

+ +## 解题思路 + +```java +private boolean isBalanced = true; + +public boolean IsBalanced_Solution(TreeNode root) { + height(root); + return isBalanced; +} + +private int height(TreeNode root) { + if (root == null) return 0; + int left = height(root.left); + int right = height(root.right); + if (Math.abs(left - right) > 1) isBalanced = false; + return 1 + Math.max(left, right); +} +``` + + +# 56. 数组中只出现一次的数字 + +## 题目描述 + +一个整型数组里除了两个数字之外，其他的数字都出现了两次，找出这两个数。 + +## 解题思路 + +两个不相等的元素在位级表示上必定会有一位存在不同。 + +将数组的所有元素异或得到的结果为不存在重复的两个元素异或的结果。 + +diff &= -diff 得到出 diff 最右侧不为 0 的位，也就是不存在重复的两个元素在位级表示上最右侧不同的那一位，利用这一位就可以将两个元素区分开来。 + +```java +public void FindNumsAppearOnce(int[] array, int num1[], int num2[]) { + int diff = 0; + for (int num : array) diff ^= num; + // 得到最右一位 + diff &= -diff; + for (int num : array) { + if ((num & diff) == 0) num1[0] ^= num; + else num2[0] ^= num; + } +} +``` + +# 57.1 和为 S 的两个数字 + +## 题目描述 + +输入一个递增排序的数组和一个数字 S，在数组中查找两个数，使得他们的和正好是 S，如果有多对数字的和等于 S，输出两个数的乘积最小的。 + +## 解题思路 + +使用双指针，一个指针指向元素较小的值，一个指针指向元素较大的值。指向较小元素的指针从头向尾遍历，指向较大元素的指针从尾向头遍历。 + +如果两个指针指向元素的和 sum == target，那么得到要求的结果；如果 sum > target，移动较大的元素，使 sum 变小一些；如果 sum < target，移动较小的元素，使 sum 变大一些。 + +```java +public ArrayList FindNumbersWithSum(int[] array, int sum) { + int i = 0, j = array.length - 1; + while (i < j) { + int cur = array[i] + array[j]; + if (cur == sum) return new ArrayList(Arrays.asList(array[i], array[j])); + else if (cur < sum) i++; + else j--; + } + return new ArrayList(); +} +``` + +# 57.2 和为 S 的连续正数序列 + +## 题目描述 + +和为 100 的连续序列有 18, 19, 20, 21, 22。 + +## 解题思路 + +```java +public ArrayList> FindContinuousSequence(int sum) { + ArrayList> ret = new ArrayList<>(); + int first = 1, last = 2; + int curSum = 3; + while (first <= sum / 2 && last < sum) { + if (curSum > sum) { + curSum -= first; + first++; + } else if (curSum < sum) { + last++; + curSum += last; + } else { + ArrayList list = new ArrayList<>(); + for (int i = first; i <= last; i++) { + list.add(i); + } + ret.add(list); + curSum -= first; + first++; + last++; + curSum += last; + } + } + return ret; +} +``` + +# 58.1 翻转单词顺序列 + +## 题目描述 + +输入："I am a student." + +输出："student. a am I" + +## 解题思路 + +题目应该有一个隐含条件，就是不能用额外的空间。虽然 Java 的题目输入参数为 String 类型，需要先创建一个字符数组使得空间复杂度为 O(n)，但是正确的参数类型应该和原书一样，为字符数组，并且只能使用该字符数组的空间。任何使用了额外空间的解法在面试时都会大打折扣，包括递归解法。正确的解法应该是和书上一样，先旋转每个单词，再旋转整个字符串。 + +```java +public String ReverseSentence(String str) { + if (str.length() == 0) return str; + int n = str.length(); + char[] chars = str.toCharArray(); + int i = 0, j = 0; + while (j <= n) { + if (j == n || chars[j] == ' ') { + reverse(chars, i, j - 1); + i = j + 1; + } + j++; + } + reverse(chars, 0, n - 1); + return new String(chars); +} + +private void reverse(char[] c, int i, int j) { + while(i < j) { + char t = c[i]; c[i] = c[j]; c[j] = t; + i++; j--; + } +} +``` + +# 58.2 左旋转字符串 + +## 题目描述 + +对于一个给定的字符序列 S，请你把其循环左移 K 位后的序列输出。例如，字符序列 S=”abcXYZdef”, 要求输出循环左移 3 位后的结果，即“XYZdefabc”。 + +## 解题思路 + +```java +public String LeftRotateString(String str, int n) { + if(str.length() == 0) return ""; + char[] c = str.toCharArray(); + reverse(c, 0, n - 1); + reverse(c, n, c.length - 1); + reverse(c, 0, c.length - 1); + return new String(c); +} + +private void reverse(char[] c, int i, int j) { + while(i < j) { + char t = c[i]; c[i] = c[j]; c[j] = t; + i++; j--; + } +} +``` + +# 59. 滑动窗口的最大值 + +## 题目描述 + +给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组 {2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1} 及滑动窗口的大小 3，那么一共存在 6 个滑动窗口，他们的最大值分别为 {4, 4, 6, 6, 6, 5}。 + +## 解题思路 + +```java +public ArrayList maxInWindows(int[] num, int size) { + ArrayList ret = new ArrayList<>(); + if (size > num.length || size < 1) return ret; + // 构建最大堆，即堆顶元素是堆的最大值。 + PriorityQueue heap = new PriorityQueue((o1, o2) -> o2 - o1); + for (int i = 0; i < size; i++) heap.add(num[i]); + ret.add(heap.peek()); + for (int i = 1; i + size - 1 < num.length; i++) { + heap.remove(num[i - 1]); + heap.add(num[i + size - 1]); + ret.add(heap.peek()); + } + return ret; +} +``` + +# 60. n 个骰子的点数 + +## 题目描述 + +把 n 个骰子仍在地上，求点数和为 s 的概率。 + +## 解题思路 + +### 动态规划解法 + +空间复杂度：O(N2) + +```java +private static int face = 6; + +public double countProbability(int n, int s) { + if (n < 1 || s < n) return 0.0; + int pointNum = face * n; + int[][] dp = new int[n][pointNum]; + for (int i = 0; i < face; i++) { + dp[0][i] = 1; + } + for (int i = 1; i < n; i++) { + for (int j = i; j < pointNum; j++) { // 使用 i 个骰子最小点数为 i + for (int k = 1; k <= face; k++) { + if (j - k >= 0) { + dp[i][j] += dp[i - 1][j - k]; + } + } + } + } + int totalNum = (int) Math.pow(6, n); + return (double) dp[n - 1][s - 1] / totalNum; +} +``` + +### 动态规划解法 + 旋转数组 + +空间复杂度：O(N) + +```java +private static int face = 6; + +public double countProbability(int n, int s) { + if (n < 1 || s < n) return 0.0; + int pointNum = face * n; + int[][] dp = new int[2][pointNum]; + for (int i = 0; i < face; i++) { + dp[0][i] = 1; + } + int flag = 1; + for (int i = 1; i < n; i++) { + for (int j = i; j < pointNum; j++) { // 使用 i 个骰子最小点数为 i + for (int k = 1; k <= face; k++) { + if (j - k >= 0) { + dp[flag][j] += dp[1 - flag][j - k]; + } + } + } + flag = 1 - flag; + } + int totalNum = (int) Math.pow(6, n); + return (double) dp[flag][s - 1] / totalNum; +} +``` + +# 61. 扑克牌顺子 + +## 题目描述 + +五张牌，其中大小鬼为癞子，牌面大小为 0。判断是否能组成顺子。 + +## 解题思路 + +```java +public boolean isContinuous(int[] nums) { + if (nums.length < 5) return false; + Arrays.sort(nums); + int cnt = 0; + for (int num : nums) if (num == 0) cnt++; + for (int i = cnt; i < nums.length - 1; i++) { + if (nums[i + 1] == nums[i]) return false; + int interval = nums[i + 1] - nums[i] - 1; + if (interval > cnt) return false; + cnt -= interval; + } + return true; +} +``` + +# 62. 圆圈中最后剩下的数 + +## 题目描述 + +让小朋友们围成一个大圈。然后，他随机指定一个数 m，让编号为 0 的小朋友开始报数。每次喊到 m-1 的那个小朋友要出列唱首歌，然后可以在礼品箱中任意的挑选礼物，并且不再回到圈中，从他的下一个小朋友开始，继续 0...m-1 报数 .... 这样下去 .... 直到剩下最后一个小朋友，可以不用表演。 + +## 解题思路 + +约瑟夫环，圆圈长度为 n 的解可以看成长度为 n-1 的解再加上报数的长度 m。因为是圆圈，所以最后需要对 n 取余。 + +```java +public int LastRemaining_Solution(int n, int m) { + if (n == 0) return -1; + if (n == 1) return 0; + return (LastRemaining_Solution(n - 1, m) + m) % n; +} +``` + +# 63. 股票的最大利润 + +## 题目描述 + +可以有一次买入和一次卖出，买入必须在前。求最大收益。 + +## 解题思路 + +使用贪心策略，假设第 i 轮进行卖出操作，买入操作价格应该是 i 之前并且价格最低。 + +```java +public int maxProfit(int[] prices) { + int n = prices.length; + if(n == 0) return 0; + int soFarMin = prices[0]; + int max = 0; + for(int i = 1; i < n; i++) { + if(soFarMin > prices[i]) soFarMin = prices[i]; + else max = Math.max(max, prices[i] - soFarMin); + } + return max; +} +``` + +# 64. 求 1+2+3+...+n + +## 题目描述 + +求 1+2+3+...+n，要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case 等关键字及条件判断语句（A?B:C）。 + +## 解题思路 + +```java +public int Sum_Solution(int n) { + int sum = n; + boolean b = (n > 0) && ((sum += Sum_Solution(n - 1)) > 0); + return sum; +} +``` + +# 65. 不用加减乘除做加法 + +## 解题思路 + +a ^ b 表示没有考虑进位的情况下两数的和，(a & b) << 1 就是进位。 + +递归会终止的原因是 (a & b) << 1 最右边会多一个 0，那么继续递归，进位最右边的 0 会慢慢增多，最后进位会变为 0，递归终止。 + +```java +public int Add(int num1, int num2) { + if(num2 == 0) return num1; + return Add(num1 ^ num2, (num1 & num2) << 1); +} +``` + +# 66. 构建乘积数组 + +## 题目描述 + +给定一个数组 A[0, 1,..., n-1], 请构建一个数组 B[0, 1,..., n-1], 其中 B 中的元素 B[i]=A[0]\*A[1]\*...\*A[i-1]\*A[i+1]\*...\*A[n-1]。不能使用除法。 + +## 解题思路 + +```java +public int[] multiply(int[] A) { + int n = A.length; + int[] B = new int[n]; + for (int i = 0, product = 1; i < n; product *= A[i], i++) { + B[i] = product; + } + for (int i = n - 1, product = 1; i >= 0; product *= A[i], i--) { + B[i] *= product; + } + return B; +} +``` + +# 67. 把字符串转换成整数 + +## 解题思路 + +```java +public int StrToInt(String str) { + if (str.length() == 0) return 0; + char[] chars = str.toCharArray(); + boolean isNegative = chars[0] == '-'; + int ret = 0; + for (int i = 0; i < chars.length; i++) { + if (i == 0 && (chars[i] == '+' || chars[i] == '-')) continue; + if (chars[i] < '0' || chars[i] > '9') return 0; // 非法输入 + ret = ret * 10 + (chars[i] - '0'); + } + return isNegative ? -ret : ret; +} +``` + +# 68. 树中两个节点的最低公共祖先 + +## 解题思路 + +### 二叉查找树 + +

+ +二叉查找树中，两个节点 p, q 的公共祖先 root 满足 p.val <= root.val && root.val <= q.val，只要找到满足这个条件的最低层节点即可。换句话说，应该先考虑子树的解而不是根节点的解，二叉树的后序遍历操作满足这个特性。在本题中我们可以利用后序遍历的特性，先在左右子树中查找解，最后再考虑根节点的解。 + +```java +public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) { + if(root.val > p.val && root.val > q.val) return lowestCommonAncestor(root.left, p, q); + if(root.val < p.val && root.val < q.val) return lowestCommonAncestor(root.right, p, q); + return root; +} +``` + +### 普通二叉树 + +

+ +在左右子树中查找两个节点的最低公共祖先，如果在其中一颗子树中查找到，那么就返回这个解，否则可以认为根节点就是最低公共祖先。 + +```java +public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) { + if (root == null || root == p || root == q) return root; + TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q); + TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q); + return left == null ? right : right == null ? left : root; +} +``` + +# 参考文献 + +- 何海涛. 剑指 Offer[M]. 电子工业出版社, 2012. diff --git a/notes/数据库系统原理.md b/notes/数据库系统原理.md new file mode 100644 index 00000000..69293f2b --- /dev/null +++ b/notes/数据库系统原理.md @@ -0,0 +1,624 @@ + +* [一、事务](#一事务) + * [概念](#概念) + * [四大特性](#四大特性) +* [二、并发一致性问题](#二并发一致性问题) + * [问题](#问题) + * [解决方法](#解决方法) +* [三、封锁](#三封锁) + * [封锁粒度](#封锁粒度) + * [封锁类型](#封锁类型) + * [封锁协议](#封锁协议) +* [四、隔离级别](#四隔离级别) +* [五、多版本并发控制](#五多版本并发控制) + * [版本号](#版本号) + * [Undo 日志](#undo-日志) + * [实现过程](#实现过程) + * [快照读与当前读](#快照读与当前读) +* [六、Next-Key Locks](#六next-key-locks) + * [Record Locks](#record-locks) + * [Grap Locks](#grap-locks) + * [Next-Key Locks](#next-key-locks) +* [七、关系数据库设计理论](#七关系数据库设计理论) + * [函数依赖](#函数依赖) + * [异常](#异常) + * [范式](#范式) +* [八、数据库系统概述](#八数据库系统概述) + * [基本术语](#基本术语) + * [数据库的三层模式和两层映像](#数据库的三层模式和两层映像) +* [九、关系数据库建模](#九关系数据库建模) + * [ER 图](#er-图) +* [十、约束](#十约束) + * [1. 键码](#1-键码) + * [2. 单值约束](#2-单值约束) + * [3. 引用完整性约束](#3-引用完整性约束) + * [4. 域约束](#4-域约束) + * [5. 一般约束](#5-一般约束) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、事务 + +## 概念 + +

+ +事务指的是满足 ACID 特性的一系列操作。在数据库中，可以通过 Commit 提交一个事务，也可以使用 Rollback 进行回滚。 + +## 四大特性 + +

+ +### 1. 原子性（Atomicity） + +事务被视为不可分割的最小单元，要么全部提交成功，要么全部失败回滚。 + +### 2. 一致性（Consistency） + +事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下，所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。 + +### 3. 隔离性（Isolation） + +一个事务所做的修改在最终提交以前，对其它事务是不可见的。 + +### 4. 持久性（Durability） + +一旦事务提交，则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃，事务执行的结果也不能丢失。可以通过数据库备份和恢复来保证持久性。 + +# 二、并发一致性问题 + +在并发环境下，一个事务如果受到另一个事务的影响，那么事务操作就无法满足一致性条件。 + +## 问题 + +### 1. 丢失修改 + +T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。 + +

+ +### 2. 读脏数据 + +T1 修改一个数据，T2 随后读取这个数据。如果 T1 撤销了这次修改，那么 T2 读取的数据是脏数据。 + +

+ +### 3. 不可重复读 + +T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。 + +

+ +### 4. 幻影读 + +T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。 + +

+ +## 解决方法 + +产生并发不一致性问题主要原因是破坏了事务的隔离性，解决方法是通过并发控制来保证隔离性。 + +在没有并发的情况下，事务以串行的方式执行，互不干扰，因此可以保证隔离性。在并发的情况下，如果能通过并发控制，让事务的执行结果和某一个串行执行的结果相同，就认为事务的执行结果满足隔离性要求，也就是说是正确的。把这种事务执行方式称为 **可串行化调度** 。 + +**并发控制可以通过封锁来实现，但是封锁操作需要用户自己控制，相当复杂。数据库管理系统提供了事务的隔离级别，让用户以一种更轻松的方式处理并发一致性问题。** + +# 三、封锁 + +## 封锁粒度 + +

+ +应该尽量只锁定需要修改的那部分数据，而不是所有的资源。锁定的数据量越少，发生锁争用的可能就越小，系统的并发程度就越高。 + +但是加锁需要消耗资源，锁的各种操作，包括获取锁，检查锁是否已经解除、释放锁，都会增加系统开销。因此封锁粒度越小，系统开销就越大。需要在锁开销以及数据安全性之间做一个权衡。 + +MySQL 中提供了两种封锁粒度：行级锁以及表级锁。 + +## 封锁类型 + +### 1. 排它锁与共享锁 + +- 排它锁（Exclusive），简写为 X 锁，又称写锁。 +- 共享锁（Shared），简写为 S 锁，又称读锁。 + +有以下两个规定： + +1. 一个事务对数据对象 A 加了 X 锁，就可以对 A 进行读取和更新。加锁期间其它事务不能对 A 加任何锁。 +2. 一个事务对数据对象 A 加了 S 锁，可以对 A 进行读取操作，但是不能进行更新操作。加锁期间其它事务能对 A 加 S 锁，但是不能加 X 锁。 + +锁的兼容关系如下： + +| - | X | S | +| :--: | :--: | :--: | +|X|No|No| +|S|No|Yes| + +### 2. 意向锁 + +意向锁（Intention Locks）可以支持多粒度封锁。它本身是一个表锁，通过在原来的 X/S 锁之上引入了 IX/IS，用来表示一个事务想要在某个数据行上加 X 锁或 S 锁。 + +有以下两个规定： + +1. 一个事务在获得某个数据行对象的 S 锁之前，必须先获得 IS 锁或者更强的锁； +2. 一个事务在获得某个数据行对象的 X 锁之前，必须先获得 IX 锁。 + +各种锁的兼容关系如下： + +| - | X | IX | S | IS | +| :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | +|X |No |No |No | No| +|IX |No |Yes|No | Yes| +|S |No |No |Yes| Yes| +|IS |No |Yes|Yes| Yes| + +## 封锁协议 + +### 1. 三级封锁协议 + +**一级封锁协议** + +事务 T 要修改数据 A 时必须加 X 锁，直到 T 结束才释放锁。 + +可以解决丢失修改问题，因为不能同时有两个事务对同一个数据进行修改，那么一个事务的修改就不会被覆盖。 + +| T1 | T1 | +| :--: | :--: | +| lock-x(A) | | +| read A=20 | | +| | lock-x(A) | +| | wait | +| write A=19 | | +| commit | | +| unlock-x(A) | | +| | obtain | +| | read A=19 | +| | write A=21 | +| | commit | +| | unlock-x(A)| + +**二级封锁协议** + +在一级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，读取完马上释放 S 锁。 + +可以解决读脏数据问题，因为如果一个事务在对数据 A 进行修改，根据 1 级封锁协议，会加 X 锁，那么就不能再加 S 锁了，也就是不会读入数据。 + +| T1 | T1 | +| :--: | :--: | +| lock-x(A) | | +| read A=20 | | +| write A=19 | | +| | lock-s(A) | +| | wait | +| rollback | | +| A=20 | | +| unlock-x(A) | | +| | obtain | +| | read A=20 | +| | commit | +| | unlock-s(A)| + +**三级封锁协议** + +在二级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，直到事务结束了才能释放 S 锁。 + +可以解决不可重复读的问题，因为读 A 时，其它事务不能对 A 加 X 锁，从而避免了在读的期间数据发生改变。 + +| T1 | T1 | +| :--: | :--: | +| lock-s(A) | | +| read A=20 | | +| |lock-x(A) | +| | wait | +| read A=20| | +| commit | | +| unlock-s(A) | | +| | obtain | +| | read A=20 | +| | write A=19| +| | commit | +| | unlock-X(A)| + +### 2. 两段锁协议 + +加锁和解锁分为两个阶段进行，事务 T 对数据 A 进行读或者写操作之前，必须先获得对 A 的封锁，并且在释放一个封锁之后，T 不能再获得任何的其它锁。 + +事务遵循两段锁协议是保证并发操作可串行化调度的充分条件。例如以下操作满足两段锁协议，它是可串行化调度。 + +```html +lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(c)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B) +``` + +但不是必要条件，例如以下操作不满足两段锁协议，但是它还是可串行化调度。 + +```html +lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(c)...unlock(C)... +``` + +# 四、隔离级别 + + **1. 未提交读（READ UNCOMMITTED）**
+ +事务中的修改，即使没有提交，对其它事务也是可见的。 + + **2. 提交读（READ COMMITTED）**
+ +一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。换句话说，一个事务所做的修改在提交之前对其它事务是不可见的。 + + **3. 可重复读（REPEATABLE READ）**
+ +保证在同一个事务中多次读取同样数据的结果是一样的。 + + **4. 可串行化（SERIALIXABLE）**
+ +强制事务串行执行。 + + **四个隔离级别的对比**
+ +| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻影读 | +| :---: | :---: | :---:| :---: | +| 未提交读 | YES | YES | YES | +| 提交读 | NO | YES | YES | +| 可重复读 | NO | NO | YES | +| 可串行化 | NO | NO | NO | + +# 五、多版本并发控制 + +（Multi-Version Concurrency Control, MVCC）是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式，用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行，无需使用 MVCC；可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁，单纯使用 MVCC 无法实现。 + +## 版本号 + +- 系统版本号：是一个递增的数字，每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增。 +- 事务版本号：事务开始时的系统版本号。 + +InooDB 的 MVCC 在每行记录后面都保存着两个隐藏的列，用来存储两个版本号： + +- 创建版本号：指示创建一个数据行的快照时的系统版本号； +- 删除版本号：如果该快照的删除版本号大于当前事务版本号表示该快照有效，否则表示该快照已经被删除了。 + +## Undo 日志 + +InnoDB 的 MVCC 使用到的快照存储在 Undo 日志中，该日志通过回滚指针把一个数据行（Record）的所有快照连接起来。 + +

+ +## 实现过程 + +以下过程针对可重复读隔离级别。 + +### 1. SELECT + +该操作必须保证多个事务读取到同一个数据行的快照，这个快照是最近的一个有效快照。但是也有例外，如果有一个事务正在修改该数据行，那么它可以读取事务本身所做的修改，而不用和其它事务的读取结果一致。 + +当开始新一个事务时，该事务的版本号肯定会大于当前所有数据行快照的创建版本号，理解这一点很关键。 + +把没对一个数据行做修改的事务称为 T，T 所要读取的数据行快照的创建版本号必须小于 T 的版本号，因为如果大于或者等于 T 的版本号，那么表示该数据行快照是其它事务的最新修改，因此不能去读取它。 + +除了上面的要求，T 所要读取的数据行快照的删除版本号必须大于 T 的版本号，因为如果小于等于 T 的版本号，那么表示该数据行快照是已经被删除的，不应该去读取它。 + +### 2. INSERT + +将系统版本号作为数据行快照的创建版本号。 + +### 3. DELETE + +将系统版本号作为数据行快照的删除版本号。 + +### 4. UPDATE + +将系统版本号作为更新后的数据行快照的创建版本号，同时将系统版本号作为作为更新前的数据行快照的删除版本号。可以理解为先执行 DELETE 后执行 INSERT。 + +## 快照读与当前读 + +快照读读指的是而当前读指的是 + +### 1. 当前读 + +读取最新的数据。 + +```sql +select * from table ....; +``` + +### 2. 快照读 + +读取快照中的数据。 + +引入快照读的目的主要是为了免去加锁操作带来的性能开销，但是当前读需要加锁。 + +```sql +select * from table where ? lock in share mode; +select * from table where ? for update; +insert; +update ; +delete; +``` + + + +# 六、Next-Key Locks + +Next-Key Locks 也是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。MVCC 不能解决幻读的问题，Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读隔离级别下，MVCC + Next-Key Locks，就可以防止幻读的出现。 + +## Record Locks + +锁定的对象是索引，而不是数据。如果表没有设置索引，InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚集索引，因此 Record Locks 依然可以使用。 + +## Grap Locks + +锁定一个范围内的索引，例如当一个事务执行以下语句，其它事务就不能在 t.c 中插入 15。 + +```sql +SELECT c FROM t WHERE c BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE; +``` + +## Next-Key Locks + +它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合。在 user 中有以下记录： + +```sql +| id | last_name | first_name | age | +|------|-------------|--------------|-------| +| 4 | stark | tony | 21 | +| 1 | tom | hiddleston | 30 | +| 3 | morgan | freeman | 40 | +| 5 | jeff | dean | 50 | +| 2 | donald | trump | 80 | ++------|-------------|--------------|-------+ +``` + +那么就需要锁定以下范围： + +```sql +(-∞, 21] +(21, 30] +(30, 40] +(40, 50] +(50, 80] +(80, ∞) +``` + +# 七、关系数据库设计理论 + +## 函数依赖 + +记 A->B 表示 A 函数决定 B，也可以说 B 函数依赖于 A。 + +如果 {A1，A2，... ，An} 是关系的一个或多个属性的集合，该集合决定了关系的其它所有属性并且是最小的，那么该集合就称为键码。 + +对于 W->A，如果能找到 W 的真子集 W'，使得 W'-> A，那么 W->A 就是部分函数依赖，否则就是完全函数依赖； + +## 异常 + +以下的学生课程关系的函数依赖为 Sno, Cname -> Sname, Sdept, Mname, Grade，键码为 {Sno, Cname}。也就是说，确定学生和课程之后，就能确定其它信息。 + +| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade | +| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |:---:| +| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 | 课程-1 | 90 | +| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 80 | +| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-1 | 100 | + +不符合范式的关系，会产生很多异常，主要有以下四种异常： + +1. 冗余数据，例如学生-2 出现了两次。 +2. 修改异常，修改了一个记录中的信息，但是另一个记录中相同的信息却没有被修改。 +3. 删除异常，删除一个信息，那么也会丢失其它信息。例如如果删除了课程-1，需要删除第二行和第三行，那么学生-1 的信息就会丢失。 +4. 插入异常，例如想要插入一个学生的信息，如果这个学生还没选课，那么就无法插入。 + +## 范式 + +范式理论是为了解决以上提到四种异常。高级别范式的依赖于低级别的范式。 + +

+ +### 1. 第一范式 (1NF) + +属性不可分； + +### 2. 第二范式 (2NF) + +每个非主属性完全函数依赖于键码。 + +可以通过分解来满足。 + + **分解前**
+ +| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade | +| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |:---:| +| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 | 课程-1 | 90 | +| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 80 | +| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-1 | 100 | + +以上学生课程关系中，{Sno, Cname} 为键码，有如下函数依赖： + +- Sno, Cname -> Sname, Sdept, Mname +- Son -> Sname, Sdept +- Sdept -> Mname +- Sno -> Manme +- Sno, Cname-> Grade + +Grade 完全函数依赖于键码，它没有任何冗余数据，每个学生的每门课都有特定的成绩。 + +Sname, Sdept 和 Manme 都函数依赖于 Sno，而部分依赖于键码。当一个学生选修了多门课时，这些数据就会出现多次，造成大量冗余数据。 + + **分解后**
+ +关系-1 + +| Sno | Sname | Sdept | Mname | +| :---: | :---: | :---: | :---: | +| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 | +| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | + +有以下函数依赖： + +- Sno -> Sname, Sdept, Mname +- Sdept -> Mname + +关系-2 + +| Sno | Cname | Grade | +| :---: | :---: |:---:| +| 1 | 课程-1 | 90 | +| 2 | 课程-2 | 80 | +| 2 | 课程-1 | 100 | + +有以下函数依赖： + +- Sno, Cname -> Grade + +### 3. 第三范式 (3NF) + +非主属性不传递依赖于键码。 + +上面的关系-1 中存在以下传递依赖：Sno -> Sdept -> Mname，可以进行以下分解： + +关系-11 + +| Sno | Sname | Sdept | +| :---: | :---: | :---: | +| 1 | 学生-1 | 学院-1 | +| 2 | 学生-2 | 学院-2 | + +关系-12 + +| Sdept | Mname | +| :---: | :---: | +| 学院-1 | 院长-1 | +| 学院-2 | 院长-2 | + +### 4. BC 范式（BCNF） + +所有属性不传递依赖于键码。 + +关系 STC(Sname, Tname, Cname, Grade) 的四个属性分别为学生姓名、教师姓名、课程名和成绩，它的键码为 (Sname, Cname, Tname)，有以下函数依赖： + +- Sname, Cname -> Tname +- Sname, Cname -> Grade +- Sname, Tname -> Cname +- Sname, Tname -> Grade +- Tname -> Cname + +存在着以下函数传递依赖： + +- Sname -> Tname -> Cname + +可以分解成 SC(Sname, Cname, Grade) 和 ST(Sname, Tname)，对于 ST，属性之间是多对多关系，无函数依赖。 + +# 八、数据库系统概述 + +## 基本术语 + +### 1. 数据模型 + +由数据结构、数据操作和完整性三个要素组成。 + +### 2. 数据库系统 + +数据库系统包含所有与数据库相关的内容，包括数据库、数据库管理系统、应用程序以及数据库管理员和用户，还包括相关的硬件和软件。 + +## 数据库的三层模式和两层映像 + +- 外模式：局部逻辑结构 +- 模式：全局逻辑结构 +- 内模式：物理结构 + +

+ +### 1. 外模式 + +又称用户模式，是用户和数据库系统的接口，特定的用户只能访问数据库系统提供给他的外模式中的数据。例如不同的用户创建了不同数据库，那么一个用户只能访问他有权限访问的数据库。 + +一个数据库可以有多个外模式，一个用户只能有一个外模式，但是一个外模式可以给多个用户使用。 + +### 2. 模式 + +可以分为概念模式和逻辑模式，概念模式可以用概念-关系来描述；逻辑模式使用特定的数据模式（比如关系模型）来描述数据的逻辑结构，这种逻辑结构包括数据的组成、数据项的名称、类型、取值范围。不仅如此，逻辑模式还要描述数据之间的关系、数据的完整性与安全性要求。 + +### 3. 内模式 + +又称为存储模式，描述记录的存储方式，例如索引的组织方式、数据是否压缩以及是否加密等等。 + +### 4. 外模式/模式映像 + +把外模式的局部逻辑结构和模式的全局逻辑结构联系起来。该映像可以保证数据和应用程序的逻辑独立性。 + +### 5. 模式/内模式映像 + +把模式的全局逻辑结构和内模式的物理结构联系起来，该映像可以保证数据和应用程序的物理独立性。 + +# 九、关系数据库建模 + +## ER 图 + +Entity-Relationship，有三个组成部分：实体、属性、联系。 + +### 1. 实体的三种联系 + +联系包含一对一，一对多，多对多三种。 + +如果 A 到 B 是一对多关系，那么画个带箭头的线段指向 B；如果是一对一，画两个带箭头的线段；如果是多对多，画两个不带箭头的线段。下图的 Course 和 Student 是一对多的关系。 + +

+ +### 2. 表示出现多次的关系 + +一个实体在联系出现几次，就要用几条线连接。下图表示一个课程的先修关系，先修关系出现两个 Course 实体，第一个是先修课程，后一个是后修课程，因此需要用两条线来表示这种关系。 + +

+ +### 3. 联系的多向性 + +虽然老师可以开设多门课，并且可以教授多名学生，但是对于特定的学生和课程，只有一个老师教授，这就构成了一个三元联系。 + +

+ +一般只使用二元联系，可以把多元关系转换为二元关系。 + +

+ +### 4. 表示子类 + +用一个三角形和两条线来连接类和子类，与子类有关的属性和联系都连到子类上，而与父类和子类都有关的连到父类上。 + +

+ +# 十、约束 + +## 1. 键码 + +用于唯一表示一个实体。 + +键码可以由多个属性构成，每个构成键码的属性称为码。 + +## 2. 单值约束 + +某个属性的值是唯一的。 + +## 3. 引用完整性约束 + +一个实体的属性引用的值在另一个实体的某个属性中存在。 + +## 4. 域约束 + +某个属性的值在特定范围之内。 + +## 5. 一般约束 + +比如大小约束，数量约束。 + +# 参考资料 + +- 史嘉权. 数据库系统概论[M]. 清华大学出版社有限公司, 2006. +- 施瓦茨. 高性能 MYSQL(第3版)[M]. 电子工业出版社, 2013. +- [The InnoDB Storage Engine](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-storage-engine.html) +- [Transaction isolation levels](https://www.slideshare.net/ErnestoHernandezRodriguez/transaction-isolation-levels) +- [Concurrency Control](http://scanftree.com/dbms/2-phase-locking-protocol) +- [The Nightmare of Locking, Blocking and Isolation Levels!](https://www.slideshare.net/brshristov/the-nightmare-of-locking-blocking-and-isolation-levels-46391666) +- [三级模式与两级映像](http://blog.csdn.net/d2457638978/article/details/48783923) +- [Database Normalization and Normal Forms with an Example](https://aksakalli.github.io/2012/03/12/database-normalization-and-normal-forms-with-an-example.html) +- [The basics of the InnoDB undo logging and history system](https://blog.jcole.us/2014/04/16/the-basics-of-the-innodb-undo-logging-and-history-system/) +- [MySQL locking for the busy web developer](https://www.brightbox.com/blog/2013/10/31/on-mysql-locks/) +- [浅入浅出 MySQL 和 InnoDB](https://draveness.me/mysql-innodb) +- [fd945daf-4a6c-4f20-b9c2-5390f5955ce5.jpg](https://tech.meituan.com/innodb-lock.html) diff --git a/notes/正则表达式.md b/notes/正则表达式.md new file mode 100644 index 00000000..d890273b --- /dev/null +++ b/notes/正则表达式.md @@ -0,0 +1,385 @@ + +* [一、概述](#一概述) +* [二、匹配单个字符](#二匹配单个字符) +* [三、匹配一组字符](#三匹配一组字符) +* [四、使用元字符](#四使用元字符) +* [五、重复匹配](#五重复匹配) +* [六、位置匹配](#六位置匹配) +* [七、使用子表达式](#七使用子表达式) +* [八、回溯引用](#八回溯引用) +* [九、前后查找](#九前后查找) +* [十、嵌入条件](#十嵌入条件) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、概述 + +正则表达式用于文本内容的查找和替换。 + +正则表达式内置于其它语言或者软件产品中，它本身不是一种语言或者软件。 + +[正则表达式在线工具](http://tool.chinaz.com/regex) + +# 二、匹配单个字符 + +正则表达式一般是区分大小写的，但是也有些实现是不区分。 + +**.** 可以用来匹配任何的单个字符，但是在绝大多数实现里面，不能匹配换行符； + +**\\** 是元字符，表示它有特殊的含义，而不是字符本身的含义。如果需要匹配 . ，那么要用 \ 进行转义，即在 . 前面加上 \ 。 + +**正则表达式** + +``` +nam. +``` + +**匹配结果** + +My **name** is Zheng. + +# 三、匹配一组字符 + +**[ ]** 定义一个字符集合； + +0-9、a-z 定义了一个字符区间，区间使用 ASCII 码来确定，字符区间只能用在 [ ] 之间。 + +**-** 元字符只有在 [ ] 之间才是元字符，在 [ ] 之外就是一个普通字符； + +**^** 是取非操作，必须在 [ ] 字符集合中使用； + +**应用** + +匹配以 abc 为开头，并且最后一个字母不为数字的字符串： + +**正则表达式** + +``` +abc[^0-9] +``` + +**匹配结果** + +1. **abcd** +2. abc1 +3. abc2 + +# 四、使用元字符 + +## 匹配空白字符 + +| 元字符 | 说明 | +| :---: | :---: | +| [\b] | 回退（删除）一个字符 | +| \f | 换页符 | +| \n | 换行符 | +| \r | 回车符 | +| \t | 制表符 | +| \v | 垂直制表符 | + +\r\n 是 Windows 中的文本行结束标签，在 Unix/Linux 则是 \n ；\r\n\r\n 可以匹配 Windows 下的空白行，因为它将匹配两个连续的行尾标签，而这正是两条记录之间的空白行； + +. 是元字符，前提是没有对它们进行转义；f 和 n 也是元字符，但是前提是对它们进行了转义。 + +## 匹配特定的字符类别 + +### 1. 数字元字符 + +| 元字符 | 说明 | +| :---: | :---: | +| \d | 数字字符，等价于 [0-9] | +| \D | 非数字字符，等价于 [^0-9] | + +### 2. 字母数字元字符 + +| 元字符 | 说明 | +| :---: | :---: | +| \w | 大小写字母，下划线和数字，等价于 [a-zA-Z0-9\_] | +| \W | 对 \w 取非 | + +### 3. 空白字符元字符 + +| 元字符 | 说明 | +| :---: | :---: | +| \s | 任何一个空白字符，等价于 [\f\n\r\t\v] | +| \S | 对 \s 取非 | + +\x 匹配十六进制字符，\0 匹配八进制，例如 \x0A 对应 ASCII 字符 10 ，等价于 \n，也就是它会匹配 \n 。 + +# 五、重复匹配 + +**\+** 匹配 1 个或者多个字符， **\*** 匹配 0 个或者多个，**?** 匹配 0 个或者 1 个。 + +**应用** + +匹配邮箱地址。 + +**正则表达式** + +``` +[\w.]+@\w+.\w+ +``` + +[\w.] 匹配的是字母数字或者 . ，在其后面加上 + ，表示匹配多次。在字符集合 [ ] 里，. 不是元字符； + +**匹配结果** + +**abc.def@qq.com** + +为了可读性，常常把转义的字符放到字符集合 [ ] 中，但是含义是相同的。 + +``` +[\w.]+@\w+.\w+ +[\w.]+@[\w]+.[\w]+ +``` + +**{n}** 匹配 n 个字符，**{m, n}** 匹配 m\~n 个字符，**{m,}** 至少匹配 m 个字符； + +\* 和 + 都是贪婪型元字符，会匹配最多的内容，在元字符后面加 ? 可以转换为懒惰型元字符，例如 \*?、+? 和 {m, n}? 。 + +**正则表达式** + +``` +a.+c +``` + +由于 + 是贪婪型的，因此 .+ 会匹配更可能多的内容，所以会把整个 abcabcabc 文本都匹配，而不是只匹配前面的 abc 文本。用懒惰型可以实现匹配前面的。 + +**匹配结果** + +**abcabcabc** + +# 六、位置匹配 + +## 单词边界 + +**\b** 可以匹配一个单词的边界，边界是指位于 \w 和 \W 之间的位置；**\B** 匹配一个不是单词边界的位置。 + +\b 只匹配位置，不匹配字符，因此 \babc\b 匹配出来的结果为 3 个字符。 + +## 字符串边界 + +**^** 匹配整个字符串的开头，**$** 匹配结尾。 + +^ 元字符在字符集合中用作求非，在字符集合外用作匹配字符串的开头。 + +使用 (?m) 来打开分行匹配模式，在该模式下，换行被当做字符串的边界。 + +**应用** + +匹配代码中以 // 开始的注释行 + +**正则表达式** + +``` +(?m)^\s*//.*$ +``` + +如果没用 (?m)，则只会匹配 // 注释 1 以及之后的所有内容。用了分行匹配模式之后，换行符被当成是字符串分隔符，因此能正确匹配出两个注释内容。 + +**匹配结果** + +1. public void fun() { +2.      **// 注释 1** +3.      int a = 1; +4.      int b = 2; +5.      **// 注释 2** +6.      int c = a + b; +7. } + +# 七、使用子表达式 + +使用 **( )** 定义一个子表达式。子表达式的内容可以当成一个独立元素，即可以将它看成一个字符，并且使用 * 等元字符。 + +子表达式可以嵌套，但是嵌套层次过深会变得很难理解。 + +**正则表达式** + +``` +(ab) {2,} +``` + +**匹配结果** + +**ababab** + +**|** 是或元字符，它把左边和右边所有的部分都看成单独的两个部分，两个部分只要有一个匹配就行。 + +``` +(19|20)\d{2} +``` + +**匹配结果** + +1. **1900** +2. **2010** +3. 1020 + +**应用** + +匹配 IP 地址。IP 地址中每部分都是 0-255 的数字，用正则表达式匹配时以下情况是合法的： + +1. 一位或者两位的数字 +2. 1 开头的三位数 +3. 2 开头，第 2 位是 0-4 的三位数 +4. 25 开头，第 3 位是 0-5 的三位数 + +**正则表达式** + +``` +(((\d{1,2})|(1\d{2})|(2[0-4]\d)|(25[0-5]))\.) {3}(((\d{1,2})|(1\d{2})|(2[0-4]\d)|(25[0-5]))) +``` + +**匹配结果** + +1. **192.168.0.1** +2. 555.555.555.555 + +# 八、回溯引用 + +回溯引用使用 **\n** 来引用某个子表达式，其中 n 代表的是子表达式的序号，从 1 开始。它和子表达式匹配的内容一致，比如子表达式匹配到 abc，那么回溯引用部分也需要匹配 abc 。 + +**应用** + +匹配 HTML 中合法的标题元素。 + +**正则表达式** + +\1 将回溯引用子表达式 (h[1-6]) 匹配的内容，也就是说必须和子表达式匹配的内容一致。 + +``` +<(h[1-6])>\w*? +``` + +**匹配结果** + +1. **<h1>x</h1>** +2. **<h2>x</h2>** +3. <h3>x</h1> + +## 替换 + +需要用到两个正则表达式。 + +**应用** + +修改电话号码格式。 + +**文本** + +313-555-1234 + +**查找正则表达式** + +``` +(\d{3})(-)(\d{3})(-)(\d{4}) +``` + +**替换正则表达式** + +在第一个子表达式查找的结果加上 () ，然后加一个空格，在第三个和第五个字表达式查找的结果中间加上 - 进行分隔。 + +``` +($1) $3-$5 +``` + +**结果** + +(313) 555-1234 + +## 大小写转换 + +| 元字符 | 说明 | +| :---: | :---: | +| \l | 把下个字符转换为小写 | +| \u| 把下个字符转换为大写 | +| \L | 把\L 和\E 之间的字符全部转换为小写 | +| \U | 把\U 和\E 之间的字符全部转换为大写 | +| \E | 结束\L 或者\U | + +**应用** + +把文本的第二个和第三个字符转换为大写。 + +**文本** + +abcd + +**查找** + +``` +(\w)(\w{2})(\w) +``` + +**替换** + +``` +$1\U$2\E$3 +``` + +**结果** + +aBCd + +# 九、前后查找 + +前后查找规定了匹配的内容首尾应该匹配的内容，但是又不包含首尾匹配的内容。向前查找用 **?=** 来定义，它规定了尾部匹配的内容，这个匹配的内容在 ?= 之后定义。所谓向前查找，就是规定了一个匹配的内容，然后以这个内容为尾部向前面查找需要匹配的内容。向后匹配用 ?<= 定义。 + +**应用** + +查找出邮件地址 @ 字符前面的部分。 + +**正则表达式** + +``` +\w+(?=@) +``` + +**结果** + +**abc** @qq.com + +对向前和向后查找取非，只要把 = 替换成 ! 即可，比如 (?=) 替换成 (?!) 。取非操作使得匹配那些首尾不符合要求的内容。 + +# 十、嵌入条件 + +## 回溯引用条件 + +条件判断为某个子表达式是否匹配，如果匹配则需要继续匹配条件表达式后面的内容。 + +**正则表达式** + +子表达式 (\\() 匹配一个左括号，其后的 ? 表示匹配 0 个或者 1 个。 ?(1) 为条件，当子表达式 1 匹配时条件成立，需要执行 \) 匹配，也就是匹配右括号。 + +``` +(\()?abc(?(1)\)) +``` + +**结果** + +1. **(abc)** +2. **abc** +3. (abc + +## 前后查找条件 + +条件为定义的首尾是否匹配，如果匹配，则继续执行后面的匹配。注意，首尾不包含在匹配的内容中。 + +**正则表达式** + + ?(?=-) 为前向查找条件，只有在以 - 为前向查找的结尾能匹配 \d{5} ，才继续匹配 -\d{4} 。 + +``` +\d{5}(?(?=-)-\d{4}) +``` + +**结果** + +1. **11111** +2. 22222- +3. **33333-4444** + +# 参考资料 + +- BenForta. 正则表达式必知必会 [M]. 人民邮电出版社, 2007. diff --git a/notes/算法.md b/notes/算法.md new file mode 100644 index 00000000..488beede --- /dev/null +++ b/notes/算法.md @@ -0,0 +1,1611 @@ + +* [一、算法分析](#一算法分析) + * [数学模型](#数学模型) + * [ThreeSum](#threesum) + * [倍率实验](#倍率实验) + * [注意事项](#注意事项) +* [二、栈和队列](#二栈和队列) + * [栈](#栈) + * [队列](#队列) +* [三、union-find](#三union-find) + * [quick-find](#quick-find) + * [quick-union](#quick-union) + * [加权 quick-union](#加权-quick-union) + * [路径压缩的加权 quick-union](#路径压缩的加权-quick-union) + * [各种 union-find 算法的比较](#各种-union-find-算法的比较) +* [四、排序](#四排序) + * [选择排序](#选择排序) + * [插入排序](#插入排序) + * [希尔排序](#希尔排序) + * [归并排序](#归并排序) + * [快速排序](#快速排序) + * [优先队列](#优先队列) + * [应用](#应用) +* [五、查找](#五查找) + * [二分查找实现有序符号表](#二分查找实现有序符号表) + * [二叉查找树](#二叉查找树) + * [2-3 查找树](#2-3-查找树) + * [红黑二叉查找树](#红黑二叉查找树) + * [散列表](#散列表) + * [应用](#应用) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、算法分析 + +## 数学模型 + +### 1. 近似 + +N3/6-N2/2+N/3 \~ N3/6。使用 \~f(N) 来表示所有随着 N 的增大除以 f(N) 的结果趋近于 1 的函数。 + +### 2. 增长数量级 + +N3/6-N2/2+N/3 的增长数量级为 O(N3)。增长数量级将算法与它的实现隔离开来，一个算法的增长数量级为 O(N3) 与它是否用 Java 实现，是否运行于特定计算机上无关。 + +### 3. 内循环 + +执行最频繁的指令决定了程序执行的总时间，把这些指令称为程序的内循环。 + +### 4. 成本模型 + +使用成本模型来评估算法，例如数组的访问次数就是一种成本模型。 + +## ThreeSum + +ThreeSum 用于统计一个数组中三元组的和为 0 的数量。 + +```java +public class ThreeSum { + public int count(int[] nums) { + int N = nums.length; + int cnt = 0; + for (int i = 0; i < N; i++) { + for (int j = i + 1; j < N; j++) { + for (int k = j + 1; k < N; k++) { + if (nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0) { + cnt++; + } + } + } + } + return cnt; + } +} +``` + +该算法的内循环为 if(a[i]+a[j]+a[k]==0) 语句，总共执行的次数为 N(N-1)(N-2) = N3/6-N2/2+N/3，因此它的近似执行次数为 \~N3/6，增长数量级为 O(N3)。 + + **改进**
+ +通过将数组先排序，对两个元素求和，并用二分查找方法查找是否存在该和的相反数，如果存在，就说明存在三元组的和为 0。 + +该方法可以将 ThreeSum 算法增长数量级降低为 O(N2logN)。 + +```java +public class ThreeSumFast { + public int count(int[] nums) { + Arrays.sort(nums); + int N = nums.length; + int cnt = 0; + for (int i = 0; i < N; i++) { + for (int j = i + 1; j < N; j++) { + // 应该注意这里的下标必须大于 j，否则会重复统计。 + if (binarySearch(nums, -nums[i] - nums[j]) > j) { + cnt++; + } + } + } + return cnt; + } + + private int binarySearch(int[] nums, int target) { + int l = 0, h = nums.length - 1; + while (l <= h) { + int m = l + (h - l) / 2; + if (target == nums[m]) return m; + else if (target > nums[m]) h = m - 1; + else l = m + 1; + } + return -1; + } +} +``` + +## 倍率实验 + +如果 T(N) \~ aNblogN，那么 T(2N)/T(N) \~ 2b。 + +例如对于暴力方法的 ThreeSum 算法，近似时间为 \~N3/6。进行如下实验：多次运行该算法，每次取的 N 值为前一次的两倍，统计每次执行的时间，并统计本次运行时间与前一次运行时间的比值，得到如下结果： + +| N | Time | Ratio | +| :---: | :---: | :---: | +| 250 | 0.0 | 2.7 | +| 500 | 0.0 | 4.8 | +| 1000 | 0.1 | 6.9 | +| 2000 | 0.8 | 7.7 | +| 4000 | 6.4 | 8.0 | +| 8000 | 51.1 | 8.0 | + +可以看到，T(2N)/T(N) \~ 23，因此可以确定 T(N) \~ aN3logN。 + +## 注意事项 + +### 1. 大常数 + +在求近似时，如果低级项的常数系数很大，那么近似的结果就是错误的。 + +### 2. 缓存 + +计算机系统会使用缓存技术来组织内存，访问数组相邻的元素会比访问不相邻的元素快很多。 + +### 3. 对最坏情况下的性能的保证 + +在核反应堆、心脏起搏器或者刹车控制器中的软件，最坏情况下的性能是十分重要的。 + +### 4. 随机化算法 + +通过打乱输入，去除算法对输入的依赖。 + +### 5. 均摊分析 + +将所有操作的总成本除于操作总数来将成本均摊。例如对一个空栈进行 N 次连续的 push() 调用需要访问数组的元素为 N+4+8+16+...+2N=5N-4（N 是向数组写入元素，其余的都是调整数组大小时进行复制需要的访问数组操作），均摊后每次操作访问数组的平均次数为常数。 + +# 二、栈和队列 + +## 栈 + +> First-In-Last-Out + + **1. 数组实现**
+ +```java +public class ResizeArrayStack implements Iterable { + private Item[] a = (Item[]) new Object[1]; + private int N = 0; + + public void push(Item item) { + if (N >= a.length) { + resize(2 * a.length); + } + a[N++] = item; + } + + public Item pop() { + Item item = a[--N]; + if (N <= a.length / 4) { + resize(a.length / 2); + } + return item; + } + + // 调整数组大小，使得栈具有伸缩性 + private void resize(int size) { + Item[] tmp = (Item[]) new Object[size]; + for (int i = 0; i < N; i++) { + tmp[i] = a[i]; + } + a = tmp; + } + + public boolean isEmpty() { + return N == 0; + } + + public int size() { + return N; + } + + @Override + public Iterator iterator() { + // 需要返回逆序遍历的迭代器 + return new ReverseArrayIterator(); + } + + private class ReverseArrayIterator implements Iterator { + private int i = N; + + @Override + public boolean hasNext() { + return i > 0; + } + + @Override + public Item next() { + return a[--i]; + } + } +} +``` + + **2. 链表实现**
+ +需要使用链表的头插法来实现，因为头插法中最后压入栈的元素在链表的开头，它的 next 指针指向前一个压入栈的元素，在弹出元素使就可以通过 next 指针遍历到前一个压入栈的元素从而让这个元素称为新的栈顶元素。 + +```java +public class Stack { + + private Node top = null; + private int N = 0; + + private class Node { + Item item; + Node next; + } + + public boolean isEmpty() { + return N == 0; + } + + public int size() { + return N; + } + + public void push(Item item) { + Node newTop = new Node(); + newTop.item = item; + newTop.next = top; + top = newTop; + N++; + } + + public Item pop() { + Item item = top.item; + top = top.next; + N--; + return item; + } +} +``` + +## 队列 + +> First-In-First-Out + +下面是队列的链表实现，需要维护 first 和 last 节点指针，分别指向队首和队尾。 + +这里需要考虑 first 和 last 指针哪个作为链表的开头。因为出队列操作需要让队首元素的下一个元素成为队首，所以需要容易获取下一个元素，而链表的头部节点的 next 指针指向下一个元素，因此可以让 first 指针链表的开头。 + +```java +public class Queue { + private Node first; + private Node last; + int N = 0; + private class Node{ + Item item; + Node next; + } + + public boolean isEmpty(){ + return N == 0; + } + + public int size(){ + return N; + } + + // 入队列 + public void enqueue(Item item){ + Node newNode = new Node(); + newNode.item = item; + newNode.next = null; + if(isEmpty()){ + last = newNode; + first = newNode; + } else{ + last.next = newNode; + last = newNode; + } + N++; + } + + // 出队列 + public Item dequeue(){ + Node node = first; + first = first.next; + N--; + return node.item; + } +} +``` + +# 三、union-find + + +用于解决动态连通性问题，能动态连接两个点，并且判断两个点是否连通。 + +

+ + +| 方法 | 描述 | +| :---: | :---: | +| UF(int N) | 构造一个大小为 N 的并查集 | +| void union(int p, int q) | 连接 p 和 q 节点 | +| int find(int p) | 查找 p 所在的连通分量 | +| boolean connected(int p, int q) | 判断 p 和 q 节点是否连通 | + +```java +public class UF { + private int[] id; + + public UF(int N) { + id = new int[N]; + for (int i = 0; i < N; i++) { + id[i] = i; + } + } + + public boolean connected(int p, int q) { + return find(p) == find(q); + } +} +``` + +## quick-find + +可以快速进行 find 操作，即可以快速判断两个节点是否连通。 + +同一连通分量的所有节点的 id 值相等。 + +但是 union 操作代价却很高，需要将其中一个连通分量中的所有节点 id 值都修改为另一个节点的 id 值。 + +

+ +```java +public int find(int p) { + return id[p]; +} +public void union(int p, int q) { + int pID = find(p); + int qID = find(q); + + if (pID == qID) return; + for (int i = 0; i < id.length; i++) { + if (id[i] == pID) id[i] = qID; + } +} +``` + +## quick-union + +可以快速进行 union 操作，只需要修改一个节点的 id 值即可。 + +但是 find 操作开销很大，因为同一个连通分量的节点 id 值不同，id 值只是用来指向另一个节点。因此需要一直向上查找操作，直到找到最上层的节点。 + +

+ +```java + public int find(int p) { + while (p != id[p]) p = id[p]; + return p; + } + + public void union(int p, int q) { + int pRoot = find(p); + int qRoot = find(q); + if (pRoot == qRoot) return; + id[pRoot] = qRoot; + } +``` + +这种方法可以快速进行 union 操作，但是 find 操作和树高成正比，最坏的情况下树的高度为触点的数目。 + +

+ +## 加权 quick-union + +为了解决 quick-union 的树通常会很高的问题，加权 quick-union 在 union 操作时会让较小的树连接较大的树上面。 + +理论研究证明，加权 quick-union 算法构造的树深度最多不超过 logN。 + +

+ +```java +public class WeightedQuickUnionUF { + private int[] id; + // 保存节点的数量信息 + private int[] sz; + + public WeightedQuickUnionUF(int N) { + id = new int[N]; + sz = new int[N]; + for (int i = 0; i < N; i++) { + id[i] = i; + sz[i] = 1; + } + } + + public boolean connected(int p, int q) { + return find(p) == find(q); + } + + public int find(int p) { + while (p != id[p]) p = id[p]; + return p; + } + + public void union(int p, int q) { + int i = find(p); + int j = find(q); + if (i == j) return; + if (sz[i] < sz[j]) { + id[i] = j; + sz[j] += sz[i]; + } else { + id[j] = i; + sz[i] += sz[j]; + } + } +} +``` + +## 路径压缩的加权 quick-union + +在检查节点的同时将它们直接链接到根节点，只需要在 find 中添加一个循环即可。 + +## 各种 union-find 算法的比较 + +| 算法 | union | find | +| :---: | :---: | :---: | +| quick-find | N | 1 | +| quick-union | 树高 | 树高 | +| 加权 quick-union | logN | logN | +| 路径压缩的加权 quick-union | 非常接近 1 | 非常接近 1 | + +# 四、排序 + +待排序的元素需要实现 Java 的 Comparable 接口，该接口有 compareTo() 方法，可以用它来判断两个元素的大小关系。 + +研究排序算法的成本模型时，计算的是比较和交换的次数。 + +使用辅助函数 less() 和 exch() 来进行比较和交换的操作，使得代码的可读性和可移植性更好。 + +```java +private boolean less(Comparable v, Comparable w) { + return v.compareTo(w) < 0; +} + +private void exch(Comparable[] a, int i, int j) { + Comparable t = a[i]; + a[i] = a[j]; + a[j] = t; +} +``` + +## 选择排序 + +找到数组中的最小元素，将它与数组的第一个元素交换位置。再从剩下的元素中找到最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。不断进行这样的操作，直到将整个数组排序。 + +

+ +```java +public class Selection { + public static void sort(Comparable[] a) { + int N = a.length; + for (int i = 0; i < N; i++) { + int min = i; + for (int j = i + 1; j < N; j++) { + if (less(a[j], a[min])) min = j; + } + exch(a, i, min); + } + } +} +``` + +选择排序需要 \~N2/2 次比较和 \~N 次交换，它的运行时间与输入无关，这个特点使得它对一个已经排序的数组也需要这么多的比较和交换操作。 + +## 插入排序 + +插入排序从左到右进行，每次都将当前元素插入到左部已经排序的数组中，使得插入之后左部数组依然有序。 + +

+ +```java +public class Insertion { + public static void sort(Comparable[] a) { + int N = a.length; + for (int i = 1; i < N; i++) { + for (int j = i; j > 0 && less(a[j], a[j - 1]); j--) { + exch(a, j, j - 1); + } + } + } +} +``` + +插入排序的复杂度取决于数组的初始顺序，如果数组已经部分有序了，那么插入排序会很快。 + +- 平均情况下插入排序需要 \~N2/4 比较以及 \~N2/4 次交换； +- 最坏的情况下需要 \~N2/2 比较以及 \~N2/2 次交换，最坏的情况是数组是逆序的； +- 最好的情况下需要 N-1 次比较和 0 次交换，最好的情况就是数组已经有序了。 + +插入排序对于部分有序数组和小规模数组特别高效。 + +## 希尔排序 + +对于大规模的数组，插入排序很慢，因为它只能交换相邻的元素，如果要把元素从一端移到另一端，就需要很多次操作。 + +希尔排序的出现就是为了改进插入排序的这种局限性，它通过交换不相邻的元素，使得元素更快的移到正确的位置上。 + +希尔排序使用插入排序对间隔 h 的序列进行排序，如果 h 很大，那么元素就能很快的移到很远的地方。通过不断减小 h，最后令 h=1，就可以使得整个数组是有序的。 + +

+ +```java +public class Shell { + public static void sort(Comparable[] a) { + int N = a.length; + int h = 1; + while (h < N / 3) { + h = 3 * h + 1; // 1, 4, 13, 40, ... + } + while (h >= 1) { + for (int i = h; i < N; i++) { + for (int j = i; j >= h && less(a[j], a[j - h]); j -= h) { + exch(a, j, j - h); + } + } + h = h / 3; + } + } +} +``` + +希尔排序的运行时间达不到平方级别，使用递增序列 1, 4, 13, 40, ... 的希尔排序所需要的比较次数不会超过 N 的若干倍乘于递增序列的长度。后面介绍的高级排序算法只会比希尔排序快两倍左右。 + +## 归并排序 + +归并排序的思想是将数组分成两部分，分别进行排序，然后归并起来。 + +

+ +### 1. 归并方法 + +归并方法将数组中两个已经排序的部分归并成一个。 + +```java +public class MergeSort { + private static Comparable[] aux; + + private static void merge(Comparable[] a, int lo, int mid, int hi) { + int i = lo, j = mid + 1; + + for (int k = lo; k <= hi; k++) { + aux[k] = a[k]; // 将数据复制到辅助数组 + } + + for (int k = lo; k <= hi; k++) { + if (i > mid) a[k] = aux[j++]; + else if (j > hi) a[k] = aux[i++]; + else if (aux[i].compareTo(a[j]) < 0) a[k] = aux[i++]; // 先进行这一步，保证稳定性 + else a[k] = aux[j++]; + } + } +} +``` + +### 2. 自顶向下归并排序 + +

+ + +```java +public static void sort(Comparable[] a) { + aux = new Comparable[a.length]; + sort(a, 0, a.length - 1); +} + +private static void sort(Comparable[] a, int lo, int hi) { + if (hi <= lo) return; + int mid = lo + (hi - lo) / 2; + sort(a, lo, mid); + sort(a, mid + 1, hi); + merge(a, lo, mid, hi); +} +``` + +因为每次都将问题对半分成两个子问题，而这种对半分的算法复杂度一般为 O(NlogN)，因此该归并排序方法的时间复杂度也为 O(NlogN)。 + +小数组的递归操作会过于频繁，可以在数组过小时切换到插入排序来提高性能。 + +### 3. 自底向上归并排序 + +先归并那些微型数组，然后成对归并得到的子数组。 + +```java +public static void busort(Comparable[] a) { + int N = a.length; + aux = new Comparable[N]; + for (int sz = 1; sz < N; sz += sz) { + for (int lo = 0; lo < N - sz; lo += sz + sz) { + merge(a, lo, lo + sz - 1, Math.min(lo + sz + sz - 1, N - 1)); + } + } +} +``` + +## 快速排序 + +### 1. 基本算法 + +- 归并排序将数组分为两个子数组分别排序，并将有序的子数组归并使得整个数组排序； +- 快速排序通过一个切分元素将数组分为两个子数组，左子数组小于等于切分元素，右子数组大于等于切分元素，将这两个子数组排序也就将整个数组排序了。 + +

+ +```java +public class QuickSort { + public static void sort(Comparable[] a) { + shuffle(a); + sort(a, 0, a.length - 1); + } + + private static void sort(Comparable[] a, int lo, int hi) { + if (hi <= lo) return; + int j = partition(a, lo, hi); + sort(a, lo, j - 1); + sort(a, j + 1, hi); + } +} +``` + +### 2. 切分 + +取 a[lo] 作为切分元素，然后从数组的左端向右扫描直到找到第一个大于等于它的元素，再从数组的右端向左扫描找到第一个小于等于它的元素，交换这两个元素，并不断进行这个过程，就可以保证左指针 i 的左侧元素都不大于切分元素，右指针 j 的右侧元素都不小于切分元素。当两个指针相遇时，将切分元素 a[lo] 和 a[j] 交换位置。 + +

+ +```java +private static int partition(Comparable[] a, int lo, int hi) { + int i = lo, j = hi + 1; + Comparable v = a[lo]; + while (true) { + while (less(a[++i], v)) if (i == hi) break; + while (less(v, a[--j])) if (j == lo) break; + if (i >= j) break; + exch(a, i, j); + } + exch(a, lo, j); + return j; +} +``` + +### 3. 性能分析 + +快速排序是原地排序，不需要辅助数组，但是递归调用需要辅助栈。 + +快速排序最好的情况下是每次都正好能将数组对半分，这样递归调用次数才是最少的。这种情况下比较次数为 CN=2CN/2+N，复杂度为 O(NlogN)。 + +最坏的情况下，第一次从最小的元素切分，第二次从第二小的元素切分，如此这般。因此最坏的情况下需要比较 N2/2。为了防止数组最开始就是有序的，在进行快速排序时需要随机打乱数组。 + +### 4. 算法改进 + +（一）切换到插入排序 + +因为快速排序在小数组中也会调用自己，对于小数组，插入排序比快速排序的性能更好，因此在小数组中可以切换到插入排序。 + +（二）三取样 + +最好的情况下是每次都能取数组的中位数作为切分元素，但是计算中位数的代价很高。人们发现取 3 个元素并将大小居中的元素作为切分元素的效果最好。 + +（三）三向切分 + +对于有大量重复元素的数组，可以将数组切分为三部分，分别对应小于、等于和大于切分元素。 + +三向切分快速排序对于只有若干不同主键的随机数组可以在线性时间内完成排序。 + +```java +public class Quick3Way { + public static void sort(Comparable[] a, int lo, int hi) { + if (hi <= lo) return; + int lt = lo, i = lo + 1, gt = hi; + Comparable v = a[lo]; + while (i <= gt) { + int cmp = a[i].compareTo(v); + if (cmp < 0) exch(a, lt++, i++); + else if (cmp > 0) exch(a, i, gt--); + else i++; + } + sort(a, lo, lt - 1); + sort(a, gt + 1, hi); + } +} +``` + +## 优先队列 + +优先队列主要用于处理最大元素。 + +### 1. 堆 + +堆的某个节点的值总是大于等于子节点的值，并且堆是一颗完全二叉树。 + + +堆可以用数组来表示，因为堆是一种完全二叉树，而完全二叉树很容易就存储在数组中。位置 k 的节点的父节点位置为 k/2，而它的两个子节点的位置分别为 2k 和 2k+1。这里我们不使用数组索引为 0 的位置，是为了更清晰地描述节点的位置关系。 + +

+ +```java +public class MaxPQ { + private Key[] pq; + private int N = 0; + + public MaxPQ(int maxN) { + pq = (Key[]) new Comparable[maxN + 1]; + } + + public boolean isEmpty() { + return N == 0; + } + + public int size() { + return N; + } + + private boolean less(int i, int j) { + return pq[i].compareTo(pq[j]) < 0; + } + + private void exch(int i, int j) { + Key t = pq[i]; + pq[i] = pq[j]; + pq[j] = t; + } +} +``` + +### 2. 上浮和下沉 + +在堆中，当一个节点比父节点大，那么需要交换这个两个节点。交换后还可能比它新的父节点大，因此需要不断地进行比较和交换操作。把这种操作称为上浮。 + +

+ +```java +private void swim(int k) { + while (k > 1 && less(k / 2, k)) { + exch(k / 2, k); + k = k / 2; + } +} +``` + +类似地，当一个节点比子节点来得小，也需要不断的向下比较和交换操作，把这种操作称为下沉。一个节点有两个子节点，应当与两个子节点中最大那么节点进行交换。 + +

+ +```java +private void sink(int k) { + while (2 * k <= N) { + int j = 2 * k; + if (j < N && less(j, j + 1)) j++; + if (!less(k, j)) break; + exch(k, j); + k = j; + } +} +``` + +### 3. 插入元素 + +将新元素放到数组末尾，然后上浮到合适的位置。 + +```java +public void insert(Key v) { + pq[++N] = v; + swim(N); +} +``` + +### 4. 删除最大元素 + +从数组顶端删除最大的元素，并将数组的最后一个元素放到顶端，并让这个元素下沉到合适的位置。 + +```java +public Key delMax() { + Key max = pq[1]; + exch(1, N--); + pq[N + 1] = null; + sink(1); + return max; +} +``` + +### 5. 堆排序 + +由于堆可以很容易得到最大的元素并删除它，不断地进行这种操作可以得到一个递减序列。如果把最大元素和当前堆中数组的最后一个元素交换位置，并且不删除它，那么就可以得到一个从尾到头的递减序列，从正向来看就是一个递增序列。因此很容易使用堆来进行排序，并且堆排序是原地排序，不占用额外空间。 + +（一）构建堆 + +无序数组建立堆最直接的方法是从左到右遍历数组，然后进行上浮操作。一个更高效的方法是从右至左进行下沉操作，如果一个节点的两个节点都已经是堆有序，那么进行下沉操作可以使得这个节点为根节点的堆有序。叶子节点不需要进行下沉操作，因此可以忽略叶子节点的元素，因此只需要遍历一半的元素即可。 + +

+ +（二）交换堆顶元素与最后一个元素 + +交换之后需要进行下沉操作维持堆的有序状态。 + +

+ +

+ +```java +public static void sort(Comparable[] a){ + int N = a.length; + for(int k = N/2; k >= 1; k--){ + sink(a, k, N); + } + while(N > 1){ + exch(a, 1, N--); + sink(a, 1, N); + } +} +``` + +### 6. 分析 + +一个堆的高度为 logN，因此在堆中插入元素和删除最大元素的复杂度都为 logN。 + +对于堆排序，由于要对 N 个节点进行下沉操作，因此复杂度为 NlogN。 + +堆排序时一种原地排序，没有利用额外的空间。 + +现代操作系统很少使用堆排序，因为它无法利用缓存，也就是数组元素很少和相邻的元素进行比较。 + +## 应用 + +### 1. 排序算法的比较 + +| 算法 | 稳定 | 原地排序 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 备注 | +| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | +| 选择排序 | no | yes | N2 | 1 | | +| 插入排序 | yes | yes | N \~ N2 | 1 | 时间复杂度和初始顺序有关 | +| 希尔排序 | no | yes | N 的若干倍乘于递增序列的长度 | 1 | | +| 快速排序 | no | yes | NlogN | logN | | +| 三向切分快速排序 | no | yes | N \~ NlogN | logN | 适用于有大量重复主键| +| 归并排序 | yes | no | NlogN | N | | +| 堆排序 | no | yes | NlogN | 1 | | | + +快速排序是最快的通用排序算法，它的内循环的指令很少，而且它还能利用缓存，因为它总是顺序地访问数据。它的运行时间近似为 \~cNlogN，这里的 c 比其他线性对数级别的排序算法都要小。使用三向切分之后，实际应用中可能出现的某些分布的输入能够达到线性级别，而其它排序算法仍然需要线性对数时间。 + +### 2. Java 的排序算法实现 + +Java 系统库中的主要排序方法为 java.util.Arrays.sort()，对于原始数据类型使用三向切分的快速排序，对于引用类型使用归并排序。 + +### 3. 基于切分的快速选择算法 + +快速排序的 partition() 方法，会返回一个整数 j 使得 a[lo..j-1] 小于等于 a[j]，且 a[j+1..hi] 大于等于 a[j]，此时 a[j] 就是数组的第 j 大元素。 + +可以利用这个特性找出数组的第 k 个元素。 + +```java +public static Comparable select(Comparable[] a, int k) { + int lo = 0, hi = a.length - 1; + while (hi > lo) { + int j = partion(a, lo, hi); + if (j == k) return a[k]; + else if (j > k) hi = j - 1; + else lo = j + 1; + } + return a[k]; +} +``` + +该算法是线性级别的，因为每次正好将数组二分，那么比较的总次数为 (N+N/2+N/4+..)，直到找到第 k 个元素，这个和显然小于 2N。 + +# 五、查找 + +符号表是一种存储键值对的数据结构，主要支持两种操作：插入一个新的键值对、根据给定键得到值。 + +符号表分为有序和无序两种，有序符号表主要指支持 min()、max() 等根据键的大小关系来实现的操作。 + +有序符号表的键需要实现 Comparable 接口。 + +## 二分查找实现有序符号表 + +使用一对平行数组，一个存储键一个存储值。 + +rank() 方法至关重要，当键在表中时，它能够知道该键的位置；当键不在表中时，它也能知道在何处插入新键。 + +复杂度：二分查找最多需要 logN+1 次比较，使用二分查找实现的符号表的查找操作所需要的时间最多是对数级别的。但是插入操作需要移动数组元素，是线性级别的。 + +```java +public class BinarySearchST, Value> { + private Key[] keys; + private Value[] values; + private int N; + + public BinarySearchST(int capacity) { + keys = (Key[]) new Comparable[capacity]; + values = (Value[]) new Object[capacity]; + } + + public int size() { + return N; + } + + public Value get(Key key) { + int i = rank(key); + if (i < N && keys[i].compareTo(key) == 0) { + return values[i]; + } + return null; + } + + public int rank(Key key) { + int lo = 0, hi = N - 1; + while (lo <= hi) { + int mid = lo + (hi - lo) / 2; + int cmp = key.compareTo(keys[mid]); + if (cmp == 0) return mid; + else if (cmp < 0) hi = mid - 1; + else lo = mid + 1; + } + return lo; + } + + public void put(Key key, Value value) { + int i = rank(key); + if (i < N && keys[i].compareTo(key) == 0) { + values[i] = value; + return; + } + for (int j = N; j > i; j--) { + keys[j] = keys[j - 1]; + values[j] = values[j - 1]; + } + keys[i] = key; + values[i] = value; + N++; + } + + public Key ceiling(Key key){ + int i = rank(key); + return keys[i]; + } +} +``` + +## 二叉查找树 + +**二叉树** 是一个空链接，或者是一个有左右两个链接的节点，每个链接都指向一颗子二叉树。 + +

+ +**二叉查找树** （BST）是一颗二叉树，并且每个节点的值都大于其左子树中的所有节点的值而小于右子树的所有节点的值。 + +

+ +BST 有一个重要性质，就是它的中序遍历结果递增排序。 + +

+ +基本数据结构： + +```java +public class BST, Value> { + private Node root; + + private class Node { + private Key key; + private Value val; + private Node left, right; + // 以该节点为根的子树中节点总数 + private int N; + + public Node(Key key, Value val, int N) { + this.key = key; + this.val = val; + this.N = N; + } + } + + public int size() { + return size(root); + } + + private int size(Node x) { + if (x == null) return 0; + return x.N; + } +} +``` + +（为了方便绘图，二叉树的空链接不画出来。） + +### 1. get() + +- 如果树是空的，则查找未命中； +- 如果被查找的键和根节点的键相等，查找命中； +- 否则递归地在子树中查找：如果被查找的键较小就在左子树中查找，较大就在右子树中查找。 + +```java +public Value get(Key key) { + return get(root, key); +} +private Value get(Node x, Key key) { + if (x == null) return null; + int cmp = key.compareTo(x.key); + if (cmp == 0) return x.val; + else if (cmp < 0) return get(x.left, key); + else return get(x.right, key); +} +``` + +### 2. put() + +当插入的键不存在于树中，需要创建一个新节点，并且更新上层节点的链接使得该节点正确链接到树中。 + +

+ +```java +public void put(Key key, Value val) { + root = put(root, key, val); +} +private Node put(Node x, Key key, Value val) { + if (x == null) return new Node(key, val, 1); + int cmp = key.compareTo(x.key); + if (cmp == 0) x.val = val; + else if (cmp < 0) x.left = put(x.left, key, val); + else x.right = put(x.right, key, val); + x.N = size(x.left) + size(x.right) + 1; + return x; +} +``` + +### 3. 分析 + +二叉查找树的算法运行时间取决于树的形状，而树的形状又取决于键被插入的先后顺序。最好的情况下树是完全平衡的，每条空链接和根节点的距离都为 logN。 + +

+ +在最坏的情况下，树的高度为 N。 + +

+ +### 4. floor() + +floor(key)：小于等于键的最大键 + +- 如果键小于根节点的键，那么 floor(key) 一定在左子树中； +- 如果键大于根节点的键，需要先判断右子树中是否存在 floor(key)，如果存在就找到，否则根节点就是 floor(key)。 + + +```java +public Key floor(Key key) { + Node x = floor(root, key); + if (x == null) return null; + return x.key; +} +private Node floor(Node x, Key key) { + if (x == null) return null; + int cmp = key.compareTo(x.key); + if (cmp == 0) return x; + if (cmp < 0) return floor(x.left, key); + Node t = floor(x.right, key); + if (t != null) { + return t; + } else { + return x; + } +} +``` + +### 5. rank() + +rank(key) 返回 key 的排名。 + +- 如果键和根节点的键相等，返回左子树的节点数； +- 如果小于，递归计算在左子树中的排名； +- 如果大于，递归计算在右子树中的排名，并加上左子树的节点数，再加上 1（根节点）。 + +```java +public int rank(Key key) { + return rank(key, root); +} +private int rank(Key key, Node x) { + if (x == null) return 0; + int cmp = key.compareTo(x.key); + if (cmp == 0) return size(x.left); + else if (cmp < 0) return rank(key, x.left); + else return 1 + size(x.left) + rank(key, x.right); +} +``` + +### 6. min() + +```java +private Node min(Node x) { + if (x.left == null) return x; + return min(x.left); +} +``` + +### 7. deleteMin() + +令指向最小节点的链接指向最小节点的右子树。 + +

+ +```java +public void deleteMin() { + root = deleteMin(root); +} +public Node deleteMin(Node x) { + if (x.left == null) return x.right; + x.left = deleteMin(x.left); + x.N = size(x.left) + size(x.right) + 1; + return x; +} +``` + +### 8. delete() + +- 如果待删除的节点只有一个子树，那么只需要让指向待删除节点的链接指向唯一的子树即可； +- 否则，让右子树的最小节点替换该节点。 + +

+ + +```java +public void delete(Key key) { + root = delete(root, key); +} +private Node delete(Node x, Key key) { + if (x == null) return null; + int cmp = key.compareTo(x.key); + if (cmp < 0) x.left = delete(x.left, key); + else if (cmp > 0) x.right = delete(x.right, key); + else { + if (x.right == null) return x.left; + if (x.left == null) return x.right; + Node t = x; + x = min(t.right); + x.right = deleteMin(t.right); + x.left = t.left; + } + x.N = size(x.left) + size(x.right) + 1; + return x; +} +``` + +### 9. keys() + +利用二叉查找树中序遍历的结果为递增的特点。 + +```java +public Iterable keys(Key lo, Key hi) { + Queue queue = new LinkedList<>(); + keys(root, queue, lo, hi); + return queue; +} +private void keys(Node x, Queue queue, Key lo, Key hi) { + if (x == null) return; + int cmpLo = lo.compareTo(x.key); + int cmpHi = hi.compareTo(x.key); + if (cmpLo < 0) keys(x.left, queue, lo, hi); + if (cmpLo <= 0 && cmpHi >= 0) queue.add(x.key); + if (cmpHi > 0) keys(x.right, queue, lo, hi); +} +``` + +### 10. 性能分析 + +复杂度：二叉查找树所有操作在最坏的情况下所需要的时间都和树的高度成正比。 + +## 2-3 查找树 + +

+ +2-3 查找树引入了 2- 节点和 3- 节点，目的是为了让树平衡。一颗完美平衡的 2-3 查找树的所有空链接到根节点的距离应该是相同的。 + +### 1. 插入操作 + +插入操作和 BST 的插入操作有很大区别，BST 的插入操作是先进行一次未命中的查找，然后再将节点插入到对应的空链接上。但是 2-3 查找树如果也这么做的话，那么就会破坏了平衡性。它是将新节点插入到叶子节点上。 + +根据叶子节点的类型不同，有不同的处理方式。 + +插入到 2- 节点上，那么直接将新节点和原来的节点组成 3- 节点即可。 + +

+ +如果是插入到 3- 节点上，就会产生一个临时 4- 节点时，需要将 4- 节点分裂成 3 个 2- 节点，并将中间的 2- 节点移到上层节点中。如果上移操作继续产生临时 4- 节点则一直进行分裂上移，直到不存在临时 4- 节点。 + +

+ +### 2. 性质 + +2-3 查找树插入操作的变换都是局部的，除了相关的节点和链接之外不必修改或者检查树的其它部分，而这些局部变换不会影响树的全局有序性和平衡性。 + +2-3 查找树的查找和插入操作复杂度和插入顺序无关，在最坏的情况下查找和插入操作访问的节点必然不超过 logN 个，含有 10 亿个节点的 2-3 查找树最多只需要访问 30 个节点就能进行任意的查找和插入操作。 + +## 红黑二叉查找树 + +2-3 查找树需要用到 2- 节点和 3- 节点，红黑树使用红链接来实现 3- 节点。指向一个节点的链接颜色如果为红色，那么这个节点和上层节点表示的是一个 3- 节点，而黑色则是普通链接。 + +

+ +红黑树具有以下性质： + +1. 红链接都为左链接； +2. 完美黑色平衡，即任意空链接到根节点的路径上的黑链接数量相同。 + +画红黑树时可以将红链接画平。 + +

+ +```java +public class RedBlackBST, Value> { + private Node root; + private static final boolean RED = true; + private static final boolean BLACK = false; + + private class Node { + Key key; + Value val; + Node left, right; + int N; + boolean color; + + Node(Key key, Value val, int n, boolean color) { + this.key = key; + this.val = val; + N = n; + this.color = color; + } + } + + private boolean isRed(Node x) { + if (x == null) return false; + return x.color == RED; + } +} +``` + +### 1. 左旋转 + +因为合法的红链接都为左链接，如果出现右链接为红链接，那么就需要进行左旋转操作。 + +

+ +```java +public Node rotateLeft(Node h) { + Node x = h.right; + h.right = x.left; + x.left = h; + x.color = h.color; + h.color = RED; + x.N = h.N; + h.N = 1 + size(h.left) + size(h.right); + return x; +} +``` + +### 2. 右旋转 + +进行右旋转是为了转换两个连续的左红链接，这会在之后的插入过程中探讨。 + +

+ +```java +public Node rotateRight(Node h) { + Node x = h.left; + h.left = x.right; + x.color = h.color; + h.color = RED; + x.N = h.N; + h.N = 1 + size(h.left) + size(h.right); + return x; +} +``` + +### 3. 颜色转换 + +一个 4- 节点在红黑树中表现为一个节点的左右子节点都是红色的。分裂 4- 节点除了需要将子节点的颜色由红变黑之外，同时需要将父节点的颜色由黑变红，从 2-3 树的角度看就是将中间节点移到上层节点。 + +

+ +```java +void flipColors(Node h){ + h.color = RED; + h.left.color = BLACK; + h.right.color = BLACK; +} +``` + +### 4. 插入 + +先将一个节点按二叉查找树的方法插入到正确位置，然后再进行如下颜色操作： + +- 如果右子节点是红色的而左子节点是黑色的，进行左旋转； +- 如果左子节点是红色的，而且左子节点的左子节点也是红色的，进行右旋转； +- 如果左右子节点均为红色的，进行颜色转换。 + +

+ +```java +public void put(Key key, Value val) { + root = put(root, key, val); + root.color = BLACK; +} + +private Node put(Node x, Key key, Value val) { + if (x == null) return new Node(key, val, 1, RED); + int cmp = key.compareTo(x.key); + if (cmp == 0) x.val = val; + else if (cmp < 0) x.left = put(x.left, key, val); + else x.right = put(x.right, key, val); + + if (isRed(x.right) && !isRed(x.left)) x = rotateLeft(x); + if (isRed(x.left) && isRed(x.left.left)) x = rotateRight(x); + if (isRed(x.left) && isRed(x.right)) flipColors(x); + + x.N = size(x.left) + size(x.right) + 1; + return x; +} +``` + +可以看到该插入操作和二叉查找树的插入操作类似，只是在最后加入了旋转和颜色变换操作即可。 + +根节点一定为黑色，因为根节点没有上层节点，也就没有上层节点的左链接指向根节点。flipColors() 有可能会使得根节点的颜色变为红色，每当根节点由红色变成黑色时树的黑链接高度加 1. + +### 5. 分析 + +一颗大小为 N 的红黑树的高度不会超过 2logN。最坏的情况下是它所对应的 2-3 树，构成最左边的路径节点全部都是 3- 节点而其余都是 2- 节点。 + +红黑树大多数的操作所需要的时间都是对数级别的。 + +## 散列表 + +散列表类似于数组，可以把散列表的散列值看成数组的索引值。访问散列表和访问数组元素一样快速，它可以在常数时间内实现查找和插入操作。 + +由于无法通过散列值知道键的大小关系，因此散列表无法实现有序性操作。 + +### 1. 散列函数 + +对于一个大小为 M 的散列表，散列函数能够把任意键转换为 [0, M-1] 内的正整数，该正整数即为 hash 值。 + +散列表有冲突的存在，也就是两个不同的键可能有相同的 hash 值。 + +散列函数应该满足以下三个条件： + +1. 一致性：相等的键应当有相等的 hash 值，两个键相等表示调用 equals() 返回的值相等。 +2. 高效性：计算应当简便，有必要的话可以把 hash 值缓存起来，在调用 hash 函数时直接返回。 +3. 均匀性：所有键的 hash 值应当均匀地分布到 [0, M-1] 之间，这个条件至关重要，直接影响到散列表的性能。 + +除留余数法可以将整数散列到 [0, M-1] 之间，例如一个正整数 k，计算 k%M 既可得到一个 [0, M-1] 之间的 hash 值。注意 M 必须是一个素数，否则无法利用键包含的所有信息。例如 M 为 10k，那么只能利用键的后 k 位。 + +对于其它数，可以将其转换成整数的形式，然后利用除留余数法。例如对于浮点数，可以将其表示成二进制形式，然后使用二进制形式的整数值进行除留余数法。 + +对于有多部分组合的键，每部分都需要计算 hash 值，并且最后合并时需要让每部分 hash 值都具有同等重要的地位。可以将该键看成 R 进制的整数，键中每部分都具有不同的权值。 + +例如，字符串的散列函数实现如下 + +```java +int hash = 0; +for(int i = 0; i < s.length(); i++) + hash = (R * hash + s.charAt(i)) % M; +``` + +再比如，拥有多个成员的自定义类的哈希函数如下： + +```java +int hash = (((day * R + month) % M) * R + year) % M; +``` + +R 通常取 31。 + +Java 中的 hashCode() 实现了 hash 函数，但是默认使用对象的内存地址值。在使用 hashCode() 函数时，应当结合除留余数法来使用。因为内存地址是 32 位整数，我们只需要 31 位的非负整数，因此应当屏蔽符号位之后再使用除留余数法。 + +```java +int hash = (x.hashCode() & 0x7fffffff) % M; +``` + +使用 Java 自带的 HashMap 等自带的哈希表实现时，只需要去实现 Key 类型的 hashCode() 函数即可。Java 规定 hashCode() 能够将键均匀分布于所有的 32 位整数，Java 中的 String、Integer 等对象的 hashCode() 都能实现这一点。以下展示了自定义类型如何实现 hashCode()。 + +```java +public class Transaction{ + private final String who; + private final Date when; + private final double amount; + + public int hashCode(){ + int hash = 17; + hash = 31 * hash + who.hashCode(); + hash = 31 * hash + when.hashCode(); + hash = 31 * hash + ((Double) amount).hashCode(); + return hash; + } +} +``` + +### 2. 基于拉链法的散列表 + +拉链法使用链表来存储 hash 值相同的键，从而解决冲突。此时查找需要分两步，首先查找 Key 所在的链表，然后在链表中顺序查找。 + +

+ +对于 N 个键，M 条链表 (N>M)，如果哈希函数能够满足均匀性的条件，每条链表的大小趋向于 N/M，因此未命中的查找和插入操作所需要的比较次数为 \~N/M。 + +### 3. 基于线性探测法的散列表 + +线性探测法使用空位来解决冲突，当冲突发生时，向前探测一个空位来存储冲突的键。使用线程探测法，数组的大小 M 应当大于键的个数 N（M>N)。 + +

+ +```java +public class LinearProbingHashST { + private int N; + private int M = 16; + private Key[] keys; + private Value[] vals; + + public LinearProbingHashST() { + init(); + } + + public LinearProbingHashST(int M) { + this.M = M; + init(); + } + + private void init() { + keys = (Key[]) new Object[M]; + vals = (Value[]) new Object[M]; + } + + private int hash(Key key) { + return (key.hashCode() & 0x7fffffff) % M; + } +} +``` + +**（一）查找** + +```java +public Value get(Key key) { + for (int i = hash(key); keys[i] != null; i = (i + 1) % M) { + if (keys[i].equals(key)) { + return vals[i]; + } + } + return null; +} +``` + +**（二）插入** + +```java +public void put(Key key, Value val) { + int i; + for (i = hash(key); keys[i] != null; i = (i + 1) % M) { + if (keys[i].equals(key)) { + vals[i] = val; + return; + } + } + keys[i] = key; + vals[i] = val; + N++; + resize(); +} +``` + +**（三）删除** + +删除操作应当将右侧所有相邻的键值对重新插入散列表中。 + +```java +public void delete(Key key) { + if (!contains(key)) return; + int i = hash(key); + while (!key.equals(keys[i])) { + i = (i + 1) % M; + } + keys[i] = null; + vals[i] = null; + i = (i + 1) % M; + while (keys[i] != null) { + Key keyToRedo = keys[i]; + Value valToRedo = vals[i]; + keys[i] = null; + vals[i] = null; + N--; + put(keyToRedo, valToRedo); + i = (i + 1) % M; + } + N--; + resize(); +} +``` + +**（四）调整数组大小** + +线性探测法的成本取决于连续条目的长度，连续条目也叫聚簇。当聚簇很长时，在查找和插入时也需要进行很多次探测。例如下图中 2\~5 位置就是一个聚簇。 + +

+ +α = N/M，把 α 称为利用率。理论证明，当 α 小于 1/2 时探测的预计次数只在 1.5 到 2.5 之间。 + +为了保证散列表的性能，应当调整数组的大小，使得 α 在 [1/4, 1/2] 之间。 + +```java +private void resize() { + if (N >= M / 2) resize(2 * M); + else if (N <= M / 8) resize(M / 2); +} + +private void resize(int cap) { + LinearProbingHashST t = new LinearProbingHashST<>(cap); + for (int i = 0; i < M; i++) { + if (keys[i] != null) { + t.put(keys[i], vals[i]); + } + } + keys = t.keys; + vals = t.vals; + M = t.M; +} +``` + +虽然每次重新调整数组都需要重新把每个键值对插入到散列表，但是从摊还分析的角度来看，所需要的代价却是很小的。从下图可以看出，每次数组长度加倍后，累计平均值都会增加 1，这是因为散列表中每个键都需要重新计算散列值。随后平均值会下降。 + +## 应用 + +### 1. 各种符号表实现的比较 + +| 算法 | 插入 | 查找 | 是否有序 | +| :---: | :---: | :---: | :---: | +| 二分查找实现的有序表 | logN | N | yes | +| 二叉查找树 | logN | logN | yes | +| 2-3 查找树 | logN | logN | yes | +| 拉链法实现的散列表 | logN | N/M | no | +| 线性探测法试下的删列表 | logN | 1 | no | + +应当优先考虑散列表，当需要有序性操作时使用红黑树。 + +### 2. Java 的符号表实现 + +- java.util.TreeMap：红黑树 +- java.util.HashMap：拉链法的散列表 + +### 3. 集合类型 + +除了符号表，集合类型也经常使用，它只有键没有值，可以用集合类型来存储一系列的键然后判断一个键是否在集合中。 + +### 4. 稀疏向量乘法 + +当向量为稀疏向量时，可以使用符号表来存储向量中的非 0 索引和值，使得乘法运算只需要对那些非 0 元素进行即可。 + +```java +public class SparseVector { + private HashMap hashMap; + + public SparseVector(double[] vector) { + hashMap = new HashMap<>(); + for (int i = 0; i < vector.length; i++) { + if (vector[i] != 0) { + hashMap.put(i, vector[i]); + } + } + } + + public double get(int i) { + return hashMap.getOrDefault(i, 0.0); + } + + public double dot(SparseVector other) { + double sum = 0; + for (int i : hashMap.keySet()) { + sum += this.get(i) * other.get(i); + } + return sum; + } +} +``` + +# 参考资料 + +- Sedgewick, Robert, and Kevin Wayne. _Algorithms_. Addison-Wesley Professional, 2011. + diff --git a/notes/计算机操作系统.md b/notes/计算机操作系统.md new file mode 100644 index 00000000..86f82e10 --- /dev/null +++ b/notes/计算机操作系统.md @@ -0,0 +1,889 @@ + +* [一、 概述](#一-概述) + * [操作系统基本特征](#操作系统基本特征) + * [操作系统基本功能](#操作系统基本功能) + * [系统调用](#系统调用) + * [大内核和微内核](#大内核和微内核) + * [中断分类](#中断分类) +* [二、进程管理](#二进程管理) + * [进程与线程](#进程与线程) + * [进程状态的切换](#进程状态的切换) + * [调度算法](#调度算法) + * [进程同步](#进程同步) + * [经典同步问题](#经典同步问题) + * [进程通信](#进程通信) +* [三、死锁](#三死锁) + * [死锁的必要条件](#死锁的必要条件) + * [死锁的处理方法](#死锁的处理方法) +* [四、内存管理](#四内存管理) + * [虚拟内存](#虚拟内存) + * [分页与分段](#分页与分段) + * [分页系统地址映射](#分页系统地址映射) + * [页面置换算法](#页面置换算法) +* [五、设备管理](#五设备管理) + * [磁盘调度算法](#磁盘调度算法) +* [六、链接](#六链接) + * [编译系统](#编译系统) + * [目标文件](#目标文件) + * [静态链接](#静态链接) + * [动态链接](#动态链接) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、 概述 + +## 操作系统基本特征 + +### 1. 并发 + +并发性是指宏观上在一段时间内能同时运行多个程序，而并行性则指同一时刻能运行多个指令。 + +并行需要硬件支持，如多流水线或者多处理器。 + +操作系统通过引入进程和线程，使得程序能够并发运行。 + +### 2. 共享 + +共享是指系统中的资源可以供多个并发进程共同使用。 + +有两种共享方式：互斥共享和同时共享。 + +互斥共享的资源称为临界资源，例如打印机等，在同一时间只允许一个进程访问，需要用同步机制来实现对临界资源的访问。 + +### 3. 虚拟 + +虚拟技术把一个物理实体转换为多个逻辑实体。 + +主要有两种虚拟技术：时分复用技术和空分复用技术。例如多个进程能在同一个处理器上并发执行使用了时分复用技术，让每个进程轮流占有处理器，每次只执行一小个时间片并快速切换。 + +### 4. 异步 + +异步指进程不是一次性执行完毕，而是走走停停，以不可知的速度向前推进。 + +## 操作系统基本功能 + +### 1. 进程管理 + +进程控制、进程同步、进程通信、死锁处理、处理机调度等。 + +### 2. 内存管理 + +内存分配、地址映射、内存保护与共享和内存扩充等功能。 + +### 3. 文件管理 + +文件存储空间的管理、目录管理及文件读写管理和保护等。 + +### 4. 设备管理 + +完成用户的 I/O 请求，方便用户使用各种设备，并提高设备的利用率，主要包括缓冲管理、设备分配、设备处理和虛拟设备等功能。 + +## 系统调用 + +如果一个进程在用户态需要使用内核态的功能，就进行系统调用从而陷入内核，由操作系统代为完成。 + +

+ +Linux 的系统调用主要有以下这些： + +| Task | Commands | +| :---: | --- | +| 进程控制 | fork(); exit(); wait(); | +| 进程通信 | pipe(); shmget(); mmap(); | +| 文件操作 | open(); read(); write(); | +| 设备操作 | ioctl(); read(); write(); | +| 信息维护 | getpid(); alarm(); sleep(); | +| 安全 | chmod(); umask(); chown(); | + +## 大内核和微内核 + +### 1. 大内核 + +大内核是将操作系统功能作为一个紧密结合的整体放到内核。 + +由于各模块共享信息，因此有很高的性能。 + +### 2. 微内核 + +由于操作系统不断复杂，因此将一部分操作系统功能移出内核，从而降低内核的复杂性。移出的部分根据分层的原则划分成若干服务，相互独立。 + +在微内核结构下，操作系统被划分成小的、定义良好的模块，只有微内核这一个模块运行在内核态，其余模块运行在用户态。 + +因为需要频繁地在用户态和核心态之间进行切换，所以会有一定的性能损失。 + +

+ +## 中断分类 + +### 1. 外中断 + +由 CPU 执行指令以外的事件引起，如 I/O 结束中断，表示设备输入/输出处理已经完成，处理器能够发送下一个输入/输出请求。此外还有时钟中断、控制台中断等。 + +### 2. 异常 + +由 CPU 执行指令的内部事件引起，如非法操作码、地址越界、算术溢出等。 + +### 3. 陷入 + +在用户程序中使用系统调用。 + +# 二、进程管理 + +## 进程与线程 + +### 1. 进程 + +进程是资源分配的基本单位。 + +进程控制块 (Process Control Block, PCB) 描述进程的基本信息和运行状态，所谓的创建进程和撤销进程，都是指对 PCB 的操作。 + +下图显示了 4 个程序创建了 4 个进程，这 4 个进程可以并发地执行。 + +

+ +### 2. 线程 + +线程是独立调度的基本单位。 + +一个进程中可以有多个线程，它们共享进程资源。 + +

+ +### 3. 区别 + +- 拥有资源：进程是资源分配的基本单位，但是线程不拥有资源，线程可以访问隶属进程的资源。 + +- 调度：线程是独立调度的基本单位，在同一进程中，线程的切换不会引起进程切换，从一个进程内的线程切换到另一个进程中的线程时，会引起进程切换。 + +- 系统开销：由于创建或撤销进程时，系统都要为之分配或回收资源，如内存空间、I/O 设备等，所付出的开销远大于创建或撤销线程时的开销。类似地，在进行进程切换时，涉及当前执行进程 CPU 环境的保存及新调度进程 CPU 环境的设置，而线程切换时只需保存和设置少量寄存器内容，开销很小。 + +- 通信方面：进程间通信 (IPC) 需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。而线程间可以通过直接读/写同一进程中的数据段（如全局变量）来进行通信。 + +举例：QQ 和浏览器是两个进程，浏览器进程里面有很多线程，例如 HTTP 请求线程、事件响应线程、渲染线程等等，线程的并发执行使得在浏览器中点击一个新链接从而发起 HTTP 请求时，浏览器还可以响应用户的其它事件。 + +## 进程状态的切换 + +

+ +- 就绪状态（ready）：等待被调度 +- 运行状态（running） +- 阻塞状态（waiting）：等待资源 + +应该注意以下内容： + +- 只有就绪态和运行态可以相互转换，其它的都是单向转换。就绪状态的进程通过调度算法从而获得 CPU 时间，转为运行状态；而运行状态的进程，在分配给它的 CPU 时间片用完之后就会转为就绪状态，等待下一次调度。 +- 阻塞状态是缺少需要的资源从而由运行状态转换而来，但是该资源不包括 CPU 时间，缺少 CPU 时间会从运行态转换为就绪态。 + +## 调度算法 + +需要针对不同环境来讨论调度算法。 + +### 1. 批处理系统中的调度 + +#### 1.1 先来先服务 + +> first-come first-serverd（FCFS） + +调度最先进入就绪队列的作业。 + +有利于长作业，但不利于短作业，因为短作业必须一直等待前面的长作业执行完毕才能执行，而长作业又需要执行很长时间，造成了短作业等待时间过长。 + +#### 1.2 短作业优先 + +> shortest job first（SJF） + +调度估计运行时间最短的作业。 + +长作业有可能会饿死，处于一直等待短作业执行完毕的状态。因为如果一直有短作业到来，那么长作业永远得不到调度。 + +#### 1.3 最短剩余时间优先 + +> shortest remaining time next（SRTN） + +### 2. 交互式系统中的调度 + +#### 2.1 优先级调度 + +除了可以手动赋予优先权之外，还可以把响应比作为优先权，这种调度方式叫做高响应比优先调度算法。 + +响应比 = (等待时间 + 要求服务时间) / 要求服务时间 = 响应时间 / 要求服务时间 + +这种调度算法主要是为了解决短作业优先调度算法长作业可能会饿死的问题，因为随着等待时间的增长，响应比也会越来越高。 + +#### 2.2 时间片轮转 + +将所有就绪进程按 FCFS 的原则排成一个队列，每次调度时，把 CPU 时间分配给队首进程，该进程可以执行一个时间片。当时间片用完时，由计时器发出时钟中断，调度程序便停止该进程的执行，并将它送往就绪队列的末尾，同时继续把 CPU 时间分配给队首的进程。 + +时间片轮转算法的效率和时间片的大小有很大关系。因为进程切换都要保存进程的信息并且载入新进程的信息，如果时间片太小，会导致进程切换得太频繁，在进程切换上就会花过多时间。 + +#### 2.3 多级反馈队列 + +

+ +如果一个进程需要执行 100 个时间片，如果采用轮转调度算法，那么需要交换 100 次。多级队列是为这种需要连续执行多个时间片的进程考虑，它设置了多个队列，每个队列时间片大小都不同，例如 1,2,4,8,..。进程在第一个队列没执行完，就会被移到下一个队列。这种方式下，之前的进程只需要交换 7 次。 + +每个队列优先权也不同，最上面的优先权最高。因此只有上一个队列没有进程在排队，才能调度当前队列上的进程。 + +### 3. 实时系统中的调度 + +实时系统要求一个服务请求在一个确定时间内得到响应。 + +分为硬实时和软实时，前者必须满足绝对的截止时间，后者可以容忍一定的超时。 + +## 进程同步 + +### 1. 临界区 + +对临界资源进行访问的那段代码称为临界区。 + +为了互斥访问临界资源，每个进程在进入临界区之前，需要先进行检查。 + +```html +// entry section +// critical section; +// exit section +``` + +### 2. 同步与互斥 + +- 同步：多个进程按一定顺序执行； +- 互斥：多个进程在同一时刻只有一个进程能进入临界区。 + +### 3. 信号量 + +信号量（Semaphore）是一个整型变量，可以对其执行 down 和 up 操作，也就是常见的 P 和 V 操作。 + +- **down** : 如果信号量大于 0 ，执行 -1 操作；如果信号量等于 0，进程睡眠，等待信号量大于 0； +- **up** ：对信号量执行 +1 操作，唤醒睡眠的进程让其完成 down 操作。 + +down 和 up 操作需要被设计成原语，不可分割，通常的做法是在执行这些操作的时候屏蔽中断。 + +如果信号量的取值只能为 0 或者 1，那么就成为了 **互斥量（Mutex）** ，0 表示临界区已经加锁，1 表示临界区解锁。 + +```c +typedef int semaphore; +semaphore mutex = 1; +void P1() { + down(&mutex); + // 临界区 + up(&mutex); +} + +void P2() { + down(&mutex); + // 临界区 + up(&mutex); +} +``` + + **使用信号量实现生产者-消费者问题**
+ +问题描述：使用一个缓冲区来保存物品，只有缓冲区没有满，生产者才可以放入物品；只有缓冲区不为空，消费者才可以拿走物品。 + +因为缓冲区属于临界资源，因此需要使用一个互斥量 mutex 来控制对缓冲区的互斥访问。 + +为了同步生产者和消费者的行为，需要记录缓冲区中物品的数量。数量可以使用信号量来进行统计，这里需要使用两个信号量：empty 记录空缓冲区的数量，full 记录满缓冲区的数量。其中，empty 信号量是在生产者进程中使用，当 empty 不为 0 时，生产者才可以放入物品；full 信号量是在消费者进程中使用，当 full 信号量不为 0 时，消费者才可以取走物品。 + +注意，不能先对缓冲区进行加锁，再测试信号量。也就是说，不能先执行 down(mutex) 再执行 down(empty)。如果这么做了，那么可能会出现这种情况：生产者对缓冲区加锁后，执行 down(empty) 操作，发现 empty = 0，此时生产者睡眠。消费者不能进入临界区，因为生产者对缓冲区加锁了，也就无法执行 up(empty) 操作，empty 永远都为 0，那么生产者和消费者就会一直等待下去，造成死锁。 + +```c +#define N 100 +typedef int semaphore; +semaphore mutex = 1; +semaphore empty = N; +semaphore full = 0; + +void producer() { + while(TRUE){ + int item = produce_item(); + down(&empty); + down(&mutex); + insert_item(item); + up(&mutex); + up(&full); + } +} + +void consumer() { + while(TRUE){ + down(&full); + down(&mutex); + int item = remove_item(); + up(&mutex); + up(&empty); + consume_item(item); + } +} +``` + +### 4. 管程 + +使用信号量机制实现的生产者消费者问题需要客户端代码做很多控制，而管程把控制的代码独立出来，不仅不容易出错，也使得客户端代码调用更容易。 + +c 语言不支持管程，下面的示例代码使用了类 Pascal 语言来描述管程。示例代码的管程提供了 insert() 和 remove() 方法，客户端代码通过调用这两个方法来解决生产者-消费者问题。 + +```pascal +monitor ProducerConsumer + integer i; + condition c; + + procedure insert(); + begin + // ... + end; + + procedure remove(); + begin + // ... + end; +end monitor; +``` + +管程有一个重要特性：在一个时刻只能有一个进程使用管程。进程在无法继续执行的时候不能一直占用管程，否者其它进程永远不能使用管程。 + +管程引入了 **条件变量** 以及相关的操作：**wait()** 和 **signal()** 来实现同步操作。对条件变量执行 wait() 操作会导致调用进程阻塞，把管程让出来给另一个进程持有。signal() 操作用于唤醒被阻塞的进程。 + + **使用管程实现生成者-消费者问题**
+ +```pascal +// 管程 +monitor ProducerConsumer + condition full, empty; + integer count := 0; + condition c; + + procedure insert(item: integer); + begin + if count = N then wait(full); + insert_item(item); + count := count + 1; + if count = 1 then signal(empty); + end; + + function remove: integer; + begin + if count = 0 then wait(empty); + remove = remove_item; + count := count - 1; + if count = N -1 then signal(full); + end; +end monitor; + +// 生产者客户端 +procedure producer +begin + while true do + begin + item = produce_item; + ProducerConsumer.insert(item); + end +end; + +// 消费者客户端 +procedure consumer +begin + while true do + begin + item = ProducerConsumer.remove; + consume_item(item); + end +end; +``` + +## 经典同步问题 + +生产者和消费者问题前面已经讨论过了。 + +### 1. 读者-写者问题 + +允许多个进程同时对数据进行读操作，但是不允许读和写以及写和写操作同时发生。 + +一个整型变量 count 记录在对数据进行读操作的进程数量，一个互斥量 count_mutex 用于对 count 加锁，一个互斥量 data_mutex 用于对读写的数据加锁。 + +```c +typedef int semaphore; +semaphore count_mutex = 1; +semaphore data_mutex = 1; +int count = 0; + +void reader() { + while(TRUE) { + down(&count_mutex); + count++; + if(count == 1) down(&data_mutex); // 第一个读者需要对数据进行加锁，防止写进程访问 + up(&count_mutex); + read(); + down(&count_mutex); + count--; + if(count == 0) up(&data_mutex); + up(&count_mutex); + } +} + +void writer() { + while(TRUE) { + down(&data_mutex); + write(); + up(&data_mutex); + } +} +``` + +### 2. 哲学家进餐问题 + +

+ +五个哲学家围着一张圆桌，每个哲学家面前放着食物。哲学家的生活有两种交替活动：吃饭以及思考。当一个哲学家吃饭时，需要先拿起自己左右两边的两根筷子，并且一次只能拿起一根筷子。 + +下面是一种错误的解法，考虑到如果所有哲学家同时拿起左手边的筷子，那么就无法拿起右手边的筷子，造成死锁。 + +```c +#define N 5 + +void philosopher(int i) { + while(TRUE) { + think(); + take(i); // 拿起左边的筷子 + take((i+1)%N); // 拿起右边的筷子 + eat(); + put(i); + put((i+1)%N); + } +} +``` + +为了防止死锁的发生，可以设置两个条件： + +1. 必须同时拿起左右两根筷子； +2. 只有在两个邻居都没有进餐的情况下才允许进餐。 + +```c +#define N 5 +#define LEFT (i + N - 1) % N // 左邻居 +#define RIGHT (i + 1) % N // 右邻居 +#define THINKING 0 +#define HUNGRY 1 +#define EATING 2 +typedef int semaphore; +int state[N]; // 跟踪每个哲学家的状态 +semaphore mutex = 1; // 临界区的互斥 +semaphore s[N]; // 每个哲学家一个信号量 + +void philosopher(int i) { + while(TRUE) { + think(); + take_two(i); + eat(); + put_tow(i); + } +} + +void take_two(int i) { + down(&mutex); + state[i] = HUNGRY; + test(i); + up(&mutex); + down(&s[i]); +} + +void put_tow(i) { + down(&mutex); + state[i] = THINKING; + test(LEFT); + test(RIGHT); + up(&mutex); +} + +void test(i) { // 尝试拿起两把筷子 + if(state[i] == HUNGRY && state[LEFT] != EATING && state[RIGHT] !=EATING) { + state[i] = EATING; + up(&s[i]); + } +} +``` + +## 进程通信 + +### 1. 进程同步与进程通信的区别 + +- 进程同步：控制多个进程按一定顺序执行； +- 进程通信：进程间传输信息。 + +进程通信是一种手段，而进程同步是一种目的。也可以说，为了能够达到进程同步的目的，需要让进程进行通信，传输一些进程同步所需要的信息。 + +在进程同步中介绍的信号量也属于进程通信的一种方式，但是属于低级别的进程通信，因为它传输的信息非常小。 + +### 2. 进程通信方式 + +#### 2.1 消息传递 + +操作系统提供了用于通信的通道（Channel），进程可以通过读写这个通道进行通信。 + +

+ + **（一）管道**
+ +写进程在管道的尾端写入数据，读进程在管道的首端读出数据。管道提供了简单的流控制机制，进程试图读空管道时，在有数据写入管道前，进程将一直阻塞。同样地，管道已经满时，进程再试图写管道，在其它进程从管道中移走数据之前，写进程将一直阻塞。 + +Linux 中管道通过空文件实现。 + +管道有三种： + +1. 普通管道：有两个限制，一是只能单向传输；二是只能在父子进程之间使用； +2. 流管道：去除第一个限制，支持双向传输； +3. 命名管道：去除第二个限制，可以在不相关进程之间进行通信。 + +

+ + **（二）消息队列**
+ +消息队列克服了信号传递信息少、管道只能承载无格式字节流以及缓冲区大小受限等缺点。 + +

+ + **（三）套接字**
+ +套接字也是一种进程间通信机制，与其它通信机制不同的是，它可用于不同机器间的进程通信。 + +

+ +#### 2.2 共享内存 + +操作系统建立一块共享内存，并将其映射到每个进程的地址空间上，进程就可以直接对这块共享内存进行读写。 + +共享内存是最快的进程通信方式。 + +

+ +# 三、死锁 + +## 死锁的必要条件 + +

+ +1. 互斥：每个资源要么已经分配给了一个进程，要么就是可用的。 +2. 占有和等待：已经得到了某个资源的进程可以再请求新的资源。 +3. 不可抢占：已经分配给一个进程的资源不能强制性地被抢占，它只能被占有它的进程显示地释放。 +4. 环路等待：有两个或者两个以上的进程组成一条环路，该环路中的每个进程都在等待下一个进程所占有的资源。 + +## 死锁的处理方法 + +### 1. 鸵鸟策略 + +把头埋在沙子里，假装根本没发生问题。 + +因为解决死锁问题的代价很高，因此鸵鸟策略这种不采取任务措施的方案会获得更高的性能。当发生死锁时不会对用户造成多大影响，或发生死锁的概率很低，可以采用鸵鸟策略。 + +大多数操作系统，包括 Unix，Linux 和 Windows，处理死锁问题的办法仅仅是忽略它。 + +### 2. 死锁检测与死锁恢复 + +不试图阻止死锁，而是当检测到死锁发生时，采取措施进行恢复。 + +**（一）每种类型一个资源的死锁检测** + +

+ +上图为资源分配图，其中方框表示资源，圆圈表示进程。资源指向进程表示该资源已经分配给该进程，进程指向资源表示进程请求获取该资源。 + +图 a 可以抽取出环，如图 b，它满足了环路等待条件，因此会发生死锁。 + +每种类型一个资源的死锁检测算法是通过检测有向图是否存在环来实现，从一个节点出发进行深度优先搜索，对访问过的节点进行标记，如果访问了已经标记的节点，就表示有向图存在环，也就是检测到死锁的发生。 + +**（二）每种类型多个资源的死锁检测** + +

+ +上图中，有三个进程四个资源，每个数据代表的含义如下： + +- E 向量：资源总量 +- A 向量：资源剩余量 +- C 矩阵：每个进程所拥有的资源数量，每一行都代表一个进程拥有资源的数量 +- R 矩阵：每个进程请求的资源数量 + +进程 P1 和 P2 所请求的资源都得不到满足，只有进程 P3 可以，让 P3 执行，之后释放 P3 拥有的资源，此时 A = (2 2 2 0)。P2 可以执行，执行后释放 P2 拥有的资源，A = (4 2 2 1) 。P1 也可以执行。所有进程都可以顺利执行，没有死锁。 + +算法总结如下： + +每个进程最开始时都不被标记，执行过程有可能被标记。当算法结束时，任何没有被标记的进程都是死锁进程。 + +1. 寻找一个没有标记的进程 Pi，它所请求的资源小于等于 A。 +2. 如果找到了这样一个进程，那么将 C 矩阵的第 i 行向量加到 A 中，标记该进程，并转回 1。 +3. 如果没有这样一个进程，算法终止。 + +**（三）死锁恢复** + +- 利用抢占恢复 +- 利用回滚恢复 +- 通过杀死进程恢复 + +### 3. 死锁预防 + +在程序运行之前预防发生死锁。 + +**（一）破坏互斥条件** + +例如假脱机打印机技术允许若干个进程同时输出，唯一真正请求物理打印机的进程是打印机守护进程。 + +**（二）破坏占有和等待条件** + +一种实现方式是规定所有进程在开始执行前请求所需要的全部资源。 + +**（三）破坏不可抢占条件** + +**（四）破坏环路等待** + +给资源统一编号，进程只能按编号顺序来请求资源。 + +### 4. 死锁避免 + +在程序运行时避免发生死锁。 + +**（一）安全状态** + +

+ +图 a 的第二列 Has 表示已拥有的资源数，第三列 Max 表示总共需要的资源数，Free 表示还有可以使用的资源数。从图 a 开始出发，先让 B 拥有所需的所有资源（图 b），运行结束后释放 B，此时 Free 变为 5（图 c）；接着以同样的方式运行 C 和 A，使得所有进程都能成功运行，因此可以称图 a 所示的状态时安全的。 + +定义：如果没有死锁发生，并且即使所有进程突然请求对资源的最大需求，也仍然存在某种调度次序能够使得每一个进程运行完毕，则称该状态是安全的。 + +安全状态的检测与死锁的检测类似，因为安全状态必须要求不能发生死锁。下面的银行家算法与死锁检测算法非常类似，可以结合着做参考对比。 + +**（二）单个资源的银行家算法** + +一个小城镇的银行家，他向一群客户分别承诺了一定的贷款额度，算法要做的是判断对请求的满足是否会进入不安全状态，如果是，就拒绝请求；否则予以分配。 + +

+ +上图 c 为不安全状态，因此算法会拒绝之前的请求，从而避免进入图 c 中的状态。 + +**（三）多个资源的银行家算法** + +

+ +上图中有五个进程，四个资源。左边的图表示已经分配的资源，右边的图表示还需要分配的资源。最右边的 E、P 以及 A 分别表示：总资源、已分配资源以及可用资源，注意这三个为向量，而不是具体数值，例如 A=(1020)，表示 4 个资源分别还剩下 1/0/2/0。 + +检查一个状态是否安全的算法如下： + +- 查找右边的矩阵是否存在一行小于等于向量 A。如果不存在这样的行，那么系统将会发生死锁，状态是不安全的。 +- 假若找到这样一行，将该进程标记为终止，并将其已分配资源加到 A 中。 +- 重复以上两步，直到所有进程都标记为终止，则状态时安全的。 + +如果一个状态不是安全的，也需要拒绝进入这个状态。 + +# 四、内存管理 + +## 虚拟内存 + +每个程序拥有自己的地址空间，这个地址空间被分割成多个块，每一块称为一页。这些页被映射到物理内存，但不需要映射到连续的物理内存，也不需要所有页都必须在物理内存中。当程序引用到一部分不在物理内存中的地址空间时，由硬件执行必要的映射，将缺失的部分装入物理内存并重新执行失败的指令。 + +## 分页与分段 + +### 1. 分页 + +大部分虚拟内存系统都使用分页技术。把由程序产生的地址称为虚拟地址，它们构成了一个虚拟地址空间。例如有一台计算机可以产生 16 位地址，它的虚拟地址空间为 0\~64K，然而计算机只有 32KB 的物理内存，因此虽然可以编写 64KB 的程序，但它们不能被完全调入内存运行。 + +

+ +虚拟地址空间划分成固定大小的页，在物理内存中对应的单元称为页框，页和页框大小通常相同，它们之间通过页表进行映射。 + +程序最开始只将一部分页调入页框中，当程序引用到没有在页框的页时，产生缺页中断，进行页面置换，按一定的原则将一部分页框换出，并将页调入。 + +### 2. 分段 + +

+ +上图为一个编译器在编译过程中建立的多个表，有 4 个表是动态增长的，如果使用分页系统的一维地址空间，动态增长的特点会导致覆盖问题的出现。 + +

+ +分段的做法是把每个表分成段，一个段构成一个独立的地址空间。每个段的长度可以不同，并且可以动态增长。 + +每个段都需要程序员来划分。 + +### 3. 段页式 + +用分段方法来分配和管理虚拟存储器。程序的地址空间按逻辑单位分成基本独立的段，而每一段有自己的段名，再把每段分成固定大小的若干页。 + +用分页方法来分配和管理实存。即把整个主存分成与上述页大小相等的存储块，可装入作业的任何一页。 + +程序对内存的调入或调出是按页进行的，但它又可按段实现共享和保护。 + +### 4. 分页与分段区别 + +- 对程序员的透明性：分页透明，但是分段需要程序员显示划分每个段。 + +- 地址空间的维度：分页是一维地址空间，分段是二维的。 + +- 大小是否可以改变：页的大小不可变，段的大小可以动态改变。 + +- 出现的原因：分页主要用于实现虚拟内存，从而获得更大的地址空间；分段主要是为了使程序和数据可以被划分为逻辑上独立的地址空间并且有助于共享和保护。 + +## 分页系统地址映射 + +- 内存管理单元（MMU）：管理着虚拟地址空间和物理内存的转换。 +- 页表（Page table）：页（虚拟地址空间）和页框（物理内存空间）的映射表。例如下图中，页表的第 0 个表项为 010，表示第 0 个页映射到第 2 个页框。页表项的最后一位用来标记页是否在内存中。 + +下图的页表存放着 16 个页，这 16 个页需要用 4 个比特位来进行索引定位。因此对于虚拟地址（0010 000000000100），前 4 位是用来存储页面号，而后 12 位存储在页中的偏移量。 + +（0010 000000000100）根据前 4 位得到页号为 2，读取表项内容为（110 1），它的前 3 为为页框号，最后 1 位表示该页在内存中。最后映射得到物理内存地址为（110 000000000100）。 + +

+ +## 页面置换算法 + +在程序运行过程中，如果要访问的页面不在内存中，就发生缺页中断从而将该页调入内存中。此时如果内存已无空闲空间，系统必须从内存中调出一个页面到磁盘对换区中来腾出空间。 + +页面置换算法的主要目标是使页面置换频率最低（也可以说缺页率最低）。 + +### 1. 最佳 + +> Optimal + +所选择的被换出的页面将是最长时间内不再被访问，通常可以保证获得最低的缺页率。 + +是一种理论上的算法，因为无法知道一个页面多长时间不再被访问。 + +举例：一个系统为某进程分配了三个物理块，并有如下页面引用序列： + +

+ +开始运行时，先将 7, 0, 1 三个页面装入内存。当进程要访问页面 2 时，产生缺页中断，会将页面 7 换出，因为页面 7 再次被访问的时间最长。 + +### 2. 先进先出 + +> FIFO, First In First Out + +所选择换出的页面是最先进入的页面。 + +该算法会将那些经常被访问的页面也被换出，从而使缺页率升高。 + +### 3. 最近最久未使用 + +> LRU, Least Recently Used + +虽然无法知道将来要使用的页面情况，但是可以知道过去使用页面的情况。LRU 将最近最久未使用的页面换出。 + +可以用栈来实现该算法，栈中存储页面的页面号。当进程访问一个页面时，将该页面的页面号从栈移除，并将它压入栈顶。这样，最近被访问的页面总是在栈顶，而最近最久未使用的页面总是在栈底。 + +

+ +

+ +### 4. 时钟 + +> Clock + +需要用到一个访问位，当一个页面被访问时，将访问位置为 1。 + +首先，将内存中的所有页面链接成一个循环队列，当缺页中断发生时，检查当前指针所指向页面的访问位，如果访问位为 0，就将该页面换出；否则将该页的访问位设置为 0，给该页面第二次的机会，移动指针继续检查。 + +

+ +# 五、设备管理 + +## 磁盘调度算法 + +当多个进程同时请求访问磁盘时，需要进行磁盘调度来控制对磁盘的访问。 + +磁盘调度的主要目标是使磁盘的平均寻道时间最少。 + +### 1. 先来先服务 + +> FCFS, First Come First Served + +根据进程请求访问磁盘的先后次序来进行调度。优点是公平和简单，缺点也很明显，因为未对寻道做任何优化，使平均寻道时间可能较长。 + +### 2. 最短寻道时间优先 + +> SSTF, Shortest Seek Time First + +要求访问的磁道与当前磁头所在磁道距离最近的优先进行调度。这种算法并不能保证平均寻道时间最短，但是比 FCFS 好很多。 + +### 3. 扫描算法 + +> SCAN + +SSTF 会出现饥饿现象。考虑以下情况，新进程请求访问的磁道与磁头所在磁道的距离总是比一个在等待的进程来的近，那么等待的进程会一直等待下去。 + +SCAN 算法在 SSTF 算法之上考虑了磁头的移动方向，要求所请求访问的磁道在磁头当前移动方向上才能够得到调度。因为考虑了移动方向，那么一个进程请求访问的磁道一定会得到调度。 + +当一个磁头自里向外移动时，移到最外侧会改变移动方向为自外向里，这种移动的规律类似于电梯的运行，因此又常称 SCAN 算法为电梯调度算法。 + +### 4. 循环扫描算法 + +> CSCAN + +CSCAN 对 SCAN 进行了改动，要求磁头始终沿着一个方向移动。 + +# 六、链接 + +## 编译系统 + +以下是一个 hello.c 程序： + +```c +#include + +int main() +{ + printf("hello, world\n"); + return 0; +} +``` + +在 Unix 系统上，由编译器把源文件转换为目标文件。 + +```bash +gcc -o hello hello.c +``` + +这个过程大致如下： + +

+ +1. 预处理阶段：处理以 # 开头的预处理命令； +2. 编译阶段：翻译成汇编程序； +3. 汇编阶段：将汇编程序翻译可重定向目标程序，它是二进制的； +4. 链接阶段：将可重定向目标程序和 printf.o 等单独预编译好的目标文件进行合并，得到最终的可执行目标程序。 + +## 目标文件 + +1. 可执行目标文件：可以直接在内存中执行； +2. 可重定向目标文件：可与其他可重定向目标文件在链接阶段合并，创建一个可执行目标文件； +3. 共享目标文件：可以在运行时被动态加载进内存并链接； + +## 静态链接 + +静态连接器以一组可重定向目标文件为输入，生成一个完全链接的可执行目标文件作为输出。链接器主要完成以下两个任务： + +1. 符号解析：每个符号对应于一个函数、一个全局变量或一个静态变量，符号解析的目的是将每个符号引用与一个符号定义关联起来。 +2. 重定位：编译器和汇编器生成从地址 0 开始的代码和数据节，链接器通过把每个符号定义与一个内存位置关联起来，从而重定位这些节，然后修改所有对这些符号的引用，使得它们指向这个内存位置。 + +

+ +## 动态链接 + +静态库有以下两个问题： + +- 当静态库更新时那么整个程序都要重新进行链接； +- 对于 printf 这种标准函数库，如果每个程序都要有代码，这会极大浪费资源。 + +共享库是为了解决静态库的这两个问题而设计的，在 Linux 系统中通常用 .so 后缀来表示，Windows 系统上它们被称为 DLL。它具有以下特点： + +1. 在给定的文件系统中一个库只有一个 .so 文件，所有引用该库的可执行目标文件都共享这个文件，它不会被复制到引用它的可执行文件中； +2. 在内存中，一个共享库的 .text 节的一个副本可以被不同的正在运行的进程共享。 + +

+ +# 参考资料 + +- Tanenbaum A S, Bos H. Modern operating systems[M]. Prentice Hall Press, 2014. +- 汤子瀛, 哲凤屏, 汤小丹. 计算机操作系统[M]. 西安电子科技大学出版社, 2001. +- Bryant, R. E., & O’Hallaron, D. R. (2004). 深入理解计算机系统. +- [Operating System Notes](https://applied-programming.github.io/Operating-Systems-Notes/) +- [进程间的几种通信方式](http://blog.csdn.net/yufaw/article/details/7409596) +- [Operating-System Structures](https://www.cs.uic.edu/\~jbell/CourseNotes/OperatingSystems/2_Structures.html) +- [Processes](http://cse.csusb.edu/tongyu/courses/cs460/notes/process.php) +- [Inter Process Communication Presentation[1]](https://www.slideshare.net/rkolahalam/inter-process-communication-presentation1) diff --git a/notes/计算机网络.md b/notes/计算机网络.md new file mode 100644 index 00000000..e21ecee6 --- /dev/null +++ b/notes/计算机网络.md @@ -0,0 +1,888 @@ + +* [一、概述](#一概述) + * [网络的网络](#网络的网络) + * [ISP](#isp) + * [互联网的组成](#互联网的组成) + * [主机之间的通信方式](#主机之间的通信方式) + * [电路交换与分组交换](#电路交换与分组交换) + * [时延](#时延) + * [计算机网络体系结构*](#计算机网络体系结构) +* [二、物理层](#二物理层) + * [通信方式](#通信方式) + * [带通调制](#带通调制) + * [信道复用技术](#信道复用技术) +* [三、数据链路层](#三数据链路层) + * [信道分类](#信道分类) + * [三个基本问题](#三个基本问题) + * [局域网](#局域网) + * [PPP 协议](#ppp-协议) + * [CSMA/CD 协议*](#csmacd-协议) + * [扩展局域网*](#扩展局域网) + * [MAC 层*](#mac-层) +* [四、网络层*](#四网络层) + * [网际协议 IP 概述](#网际协议-ip-概述) + * [IP 数据报格式](#ip-数据报格式) + * [IP 地址编址方式](#ip-地址编址方式) + * [IP 地址和 MAC 地址](#ip-地址和-mac-地址) + * [地址解析协议 ARP](#地址解析协议-arp) + * [路由器的结构](#路由器的结构) + * [路由器分组转发流程](#路由器分组转发流程) + * [路由选择协议](#路由选择协议) + * [网际控制报文协议 ICMP](#网际控制报文协议-icmp) + * [分组网间探测 PING](#分组网间探测-ping) + * [虚拟专用网 VPN](#虚拟专用网-vpn) + * [网络地址转换 NAT](#网络地址转换-nat) +* [五、运输层*](#五运输层) + * [UDP 和 TCP 的特点](#udp-和-tcp-的特点) + * [UDP 首部格式](#udp-首部格式) + * [TCP 首部格式](#tcp-首部格式) + * [TCP 的三次握手](#tcp-的三次握手) + * [TCP 的四次挥手](#tcp-的四次挥手) + * [TCP 滑动窗口](#tcp-滑动窗口) + * [TCP 可靠传输](#tcp-可靠传输) + * [TCP 流量控制](#tcp-流量控制) + * [TCP 拥塞控制](#tcp-拥塞控制) +* [六、应用层*](#六应用层) + * [域名系统 DNS](#域名系统-dns) + * [文件传输协议 FTP](#文件传输协议-ftp) + * [远程终端协议 TELNET](#远程终端协议-telnet) + * [电子邮件协议](#电子邮件协议) + * [动态主机配置协议 DHCP](#动态主机配置协议-dhcp) + * [点对点传输 P2P](#点对点传输-p2p) + * [Web 页面请求过程](#web-页面请求过程) + * [常用端口](#常用端口) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、概述 + +## 网络的网络 + +网络把主机连接起来，而互联网是把多种不同的网络连接起来，因此互联网是网络的网络。 + +

+ +## ISP + +互联网服务提供商 ISP 可以从互联网管理机构获得许多 IP 地址，同时拥有通信线路以及路由器等联网设备，个人或机构向 ISP 缴纳一定的费用就可以接入互联网。 + +目前的互联网是一种多层次 ISP 结构，ISP 根据覆盖面积的大小分为主干 ISP、地区 ISP 和本地 ISP。 + +互联网交换点 IXP 允许两个 ISP 直接相连而不用经过第三个 ISP。 + +

+ +## 互联网的组成 + +1. 边缘部分：所有连接在互联网上的主机，用户可以直接使用； + +2. 核心部分：由大量的网络和连接这些网络的路由器组成，为边缘部分的主机提供服务。 + +

+ +## 主机之间的通信方式 + +1. 客户-服务器（C/S）：客户是服务的请求方，服务器是服务的提供方。 + +2. 对等（P2P）：不区分客户和服务器。 + +## 电路交换与分组交换 + +

+ +### 1. 电路交换 + +电路交换用于电话通信系统，两个用户要通信之前需要建立一条专用的物理链路，并且在整个通信过程中始终占用该链路。由于通信的过程中不可能一直在使用传输线路，因此电路交换对线路的利用率很低，往往不到 10%。 + +### 2. 报文交换 + +报文交换用于邮局通信系统，邮局接收到一份报文之后，先存储下来，然后把相同目的地的报文一起转发到下一个目的地，这个过程就是存储转发过程。 + +### 3. 分组交换 + +分组交换也使用了存储转发，但是转发的是分组而不是报文。把整块数据称为一个报文，由于一个报文可能很长，需要先进行切分，来满足分组能处理的大小。在每个切分的数据前面加上首部之后就成为了分组，首部包含了目的地址和源地址等控制信息。 + +

+ +存储转发允许在一条传输线路上传送多个主机的分组，也就是说两个用户之间的通信不需要占用端到端的线路资源。 + +相比于报文交换，由于分组比报文更小，因此分组交换的存储转发速度更加快速。 + +## 时延 + +总时延 = 发送时延 + 传播时延 + 处理时延 + 排队时延 + +

+ +### 1. 发送时延 + +主机或路由器发送数据帧所需要的时间。 + +

+ +其中 l 表示数据帧的长度，v 表示发送速率。 + +### 2. 传播时延 + +电磁波在信道中传播一定的距离需要花费的时间，电磁波传播速度接近光速。 + +

+ +其中 l 表示信道长度，v 表示电磁波在信道上的传播速率。 + +### 3. 处理时延 + +主机或路由器收到分组时进行处理所需要的时间，例如分析首部、从分组中提取数据部、进行差错检验或查找适当的路由等。 + +### 4. 排队时延 + +分组在路由器的输入队列和输出队列中排队等待的时间，取决于网络当前的通信量。 + +## 计算机网络体系结构* + +

+ +### 1. 七层协议 + +如图 a 所示，其中表示层和会话层用途如下： + +1. 表示层：信息的语法、语义以及它们的关联，如加密解密、转换翻译、压缩解压缩； +2. 会话层：不同机器上的用户之间建立及管理会话。 + +### 2. 五层协议 + +1. 应用层：为特定应用程序提供数据传输服务，例如 HTTP、DNS 等。数据单位为报文。 + +2. 运输层：提供的是进程间的通用数据传输服务。由于应用层协议很多，定义通用的运输层协议就可以支持不断增多的应用层协议。运输层包括两种协议：传输控制协议 TCP，提供面向连接、可靠的数据传输服务，数据单位为报文段；用户数据报协议 UDP，提供无连接、尽最大努力的数据传输服务，数据单位为用户数据报。TCP 主要提供完整性服务，UDP 主要提供及时性服务。 + +3. 网络层：为主机之间提供数据传输服务，而运输层协议是为主机中的进程提供服务。网络层把运输层传递下来的报文段或者用户数据报封装成分组。 + +4. 数据链路层：网络层针对的还是主机之间的数据传输服务，而主机之间可以有很多链路，链路层协议就是为同一链路的结点提供服务。数据链路层把网络层传来的分组封装成帧。 + +5. 物理层：考虑的是怎样在传输媒体上传输数据比特流，而不是指具体的传输媒体。物理层的作用是尽可能屏蔽传输媒体和通信手段的差异，使数据链路层感觉不到这些差异。 + +### 3. 数据在各层之间的传递过程 + +在向下的过程中，需要添加下层协议所需要的首部或者尾部，而在向上的过程中不断拆开首部和尾部。 + +路由器只有下面三层协议，因为路由器位于网络核心中，不需要为进程或者应用程序提供服务，因此也就不需要运输层和应用层。 + +

+ +### 4. TCP/IP 体系结构 + +它只有四层，相当于五层协议中数据链路层和物理层合并为网络接口层。 + +现在的 TCP/IP 体系结构不严格遵循 OSI 分层概念，应用层可能会直接使用 IP 层或者网络接口层。 + +

+ +TCP/IP 协议族是一种沙漏形状，中间小两边大，IP 协议在其中占用举足轻重的地位。 + +

+ +# 二、物理层 + +## 通信方式 + +1. 单向通信，又称为单工通信； +2. 双向交替通信，又称为半双工通信； +3. 双向同时通信，又称为全双工通信。 + +## 带通调制 + +模拟信号是连续的信号，数字信号是离散的信号。带通调制把数字信号转换为模拟信号。 + +

+ +## 信道复用技术 + +### 1. 频分复用、时分复用 + +频分复用的所有用户在相同的时间占用不同的频率带宽资源；时分复用的所有用户在不同的时间占用相同的频率带宽资源。 + +使用这两种方式进行通信，在通信的过程中用户会一直占用一部分信道资源。但是由于计算机数据的突发性质，通信过程没必要一直占用信道资源而不让出给其它用户使用，因此这两种方式对信道的利用率都不高。 + +

+ +### 2. 统计时分复用 + +是对时分复用的一种改进，不固定每个用户在时分复用帧中的位置，只要有数据就集中起来组成统计时分复用帧然后发送。 + +

+ +### 3. 波分复用 + +光的频分复用。由于光的频率很高，因此习惯上用波长而不是频率来表示所使用的光载波。 + +

+ +### 4. 码分复用 + +为每个用户分配 m bit 的码片，并且所有的码片正交，对于任意两个码片 和 有 + +

+ +为了讨论方便，取 m=8，设码片 为 00011011。在拥有该码片的用户发送比特 1 时就发送该码片，发送比特 0 时就发送该码片的反码 11100100。 + +在计算时将 00011011 记作 (-1 -1 -1 +1 +1 -1 +1 +1)，可以得到 + +

+ +

+ +其中 为 的反码。 + +利用上面的式子我们知道，当接收端使用码片 对接收到的数据进行内积运算时，结果为 0 的是其它用户发送的数据，结果为 1 的是用户发送的比特 1，结果为 -1 的是用户发送的比特 0。 + +码分复用需要发送的数据量为原先的 m 倍。 + +

+ +# 三、数据链路层 + +## 信道分类 + +1. 点对点信道：一对一通信方式； +2. 广播信道：一对多通信方式。 + +## 三个基本问题 + +### 1. 封装成帧 + +将网络层传下来的分组添加首部和尾部，用于标记帧的开始和结束。 + +

+ +### 2. 透明传输 + +透明表示一个实际存在的事物看起来好像不存在一样。 + +帧使用首部和尾部进行定界，如果帧的数据部分含有和首部尾部相同的内容，那么帧的开始和结束位置就会被错误的判定。需要在数据部分出现首部尾部相同的内容前面插入转义字符，如果出现转义字符，那么就在转义字符前面再加个转义字符，在接收端进行处理之后可以还原出原始数据。这个过程透明传输的内容是转义字符，用户察觉不到转义字符的存在。 + +

+ +### 3. 差错检测 + +目前数据链路层广泛使用了循环冗余检验（CRC）来检查比特差错。 + +## 局域网 + +局域网是典型的一种广播信道，主要特点是网络为一个单位所拥有，且地理范围和站点数目均有限。 + +可以按照网络拓扑对局域网进行分类： + +

+ +## PPP 协议 + +用于点对点信道中。互联网用户通常需要连接到某个 ISP 之后才能接入到互联网，PPP 协议是用户计算机和 ISP 进行通信时所使用的数据链路层协议。 + +

+ +在 PPP 的帧中： + +- F 字段为帧的定界符 +- A 和 C 字段暂时没有意义 +- FCS 字段是使用 CRC 的检验序列 +- 信息部分的长度不超过 1500 + +

+ +## CSMA/CD 协议* + +用于广播信道中。在广播信道上，同一时间只能允许一台计算机发送数据。 + +CSMA/CD 表示载波监听多点接入 / 碰撞检测。 + +- **多点接入** ：说明这是总线型网络，许多计算机以多点的方式连接到总线上。 +- **载波监听** ：每个站都必须不停地监听信道。在发送前，如果监听到信道正在使用，就必须等待。 +- **碰撞检测** ：在发送中，如果监听到信道已有其它站正在发送数据，就表示发生了碰撞。虽然每一个站在发送数据之前都已经监听到信道为空闲，但是由于电磁波的传播时延的存在，还是有可能会发生碰撞。 + +

+ +记端到端的传播时延为 τ，最先发送的站点最多经过 2τ 就可以知道是否发生了碰撞，称 2τ 为 **争用期** 。只有经过争用期之后还没有检测到碰撞，才能肯定这次发送不会发生碰撞。 + +当发生碰撞时，站点要停止发送，等待一段时间再发送。这个时间采用 **截断二进制指数退避算法** 来确定，从离散的整数集合 {0, 1, .., (2k-1)} 中随机取出一个数，记作 r，然后取 r 倍的争用期作为重传等待时间。 + +## 扩展局域网* + +### 1. 在物理层进行扩展 + +使用集线器进行扩展。 + +集线器的主要功能是对接收到的信号进行放大，以扩大网络的传输距离。 + +集线器不能根据 MAC 地址进行转发，而是以广播的方式发送数据帧。 + +集线器是一种共享式的传输设备，意味着同一时刻只能传输一组数据帧。 + +

+ +### 2. 在链路层进行扩展 + +最开始使用的是网桥，它收到一个帧时，根据帧的 MAC 地址，查找网桥中的地址表，确定帧转发的接口。 + +网桥不是共享式设备，因此性能比集线器这种共享式设备更高。 + +交换机的问世很快就淘汰了网桥，它实质上是一个多接口网桥，而网桥是两接口。交换机的每个接口都能直接与一个主机或者另一个交换机相连，并且一般都工作在全双工方式。 + +交换机具有自学习能力，学习的是交换表的内容。交换表中存储着 MAC 地址到接口的映射。下图中，交换机有 4 个接口，主机 A 向主机 B 发送数据帧时，交换机把主机 A 到接口 1 的映射写入交换表中。为了发送数据帧到 B，先查交换表，此时没有主机 B 的表项，那么主机 A 就发送广播帧，主机 C 和主机 D 会丢弃该帧。主机 B 收下之后，查找交换表得到主机 A 映射的接口为 1，就发送数据帧到接口 1，同时交换机添加主机 B 到接口 3 的映射。 + +

+ +### 3. 虚拟局域网 + +虚拟局域网可以建立与物理位置无关的逻辑组，只有在同一个虚拟局域网中的成员才会收到链路层广播信息，例如下图中 (A1, A2, A3, A4) 属于一个虚拟局域网，A1 发送的广播会被 A2、A3、A4 收到，而其它站点收不到。 + +

+ +## MAC 层* + +MAC 地址是 6 字节（48 位）的地址，用于唯一标识网络适配器（网卡），一台主机拥有多少个适配器就有多少个 MAC 地址，例如笔记本电脑普遍存在无线网络适配器和有线网络适配器。 + +

+ +在 MAC 帧中： + +- **类型** ：标记上层使用的协议； +- **数据** ：长度在 46-1500 之间，如果太小则需要填充； +- **FCS** ：帧检验序列，使用的是 CRC 检验方法； +- **前同步码** ：只是为了计算 FCS 临时加入的，计算结束之后会丢弃。 + +# 四、网络层* + +## 网际协议 IP 概述 + +因为网络层是整个互联网的核心，因此应当让网络层尽可能简单。网络层向上只提供简单灵活的、无连接的、尽最大努力交互的数据报服务。 + +使用 IP 协议，可以把异构的物理网络连接起来，使得在网络层看起来好像是一个统一的网络。 + +

+ +与 IP 协议配套使用的还有三个协议： + +1. 地址解析协议 ARP（Address Resolution Protocol） +2. 网际控制报文协议 ICMP（Internet Control Message Protocol） +3. 网际组管理协议 IGMP（Internet Group Management Protocol） + +

+ +## IP 数据报格式 + +

+ +- **版本** : 有 4（IPv4）和 6（IPv6）两个值； + +- **首部长度** : 占 4 位，因此最大值为 15。值为 1 表示的是 1 个 32 位字的长度，也就是 4 字节。因为首部固定长度为 20 字节，因此该值最小为 5。如果可选字段的长度不是 4 字节的整数倍，就用尾部的填充部分来填充。 + +- **区分服务** : 用来获得更好的服务，一般情况下不使用。 + +- **总长度** : 包括首部长度和数据部分长度。 + +- **标识** : 在数据报长度过长从而发生分片的情况下，相同数据报的不同分片具有相同的标识符。 + +- **片偏移** : 和标识符一起，用于发生分片的情况。片偏移的单位为 8 字节。 + +

+ +- **生存时间** ：TTL，它的存在是为了防止无法交付的数据报在互联网中不断兜圈子。以路由器跳数为单位，当 TTL 为 0 时就丢弃数据报。 + +- **协议** ：指出携带的数据应该上交给哪个协议进行处理，例如 ICMP、TCP、UDP 等。 + +- **首部检验和** ：因为数据报每经过一个路由器，都要重新计算检验和，因此检验和不包含数据部分可以减少计算的工作量。 + +## IP 地址编址方式 + +IP 地址的编址方式经历了三个历史阶段： + +1. 分类 +2. 子网划分 +3. 无分类 + +### 1. 分类 + +由两部分组成，网络号和主机号，其中不同分类具有不同的网络号长度，并且是固定的。 + +IP 地址 ::= {< 网络号 >, < 主机号 >} + +

+ +### 2. 子网划分 + +通过在主机号字段中拿一部分作为子网号，把两级 IP 地址划分为三级 IP 地址。注意，外部网络看不到子网的存在。 + +IP 地址 ::= {< 网络号 >, < 子网号 >, < 主机号 >} + +要使用子网，必须配置子网掩码。一个 B 类地址的默认子网掩码为 255.255.0.0，如果 B 类地址的子网占两个比特，那么子网掩码为 11111111 11111111 11000000 00000000，也就是 255.255.192.0。 + +### 3. 无分类 + +无分类编址 CIDR 消除了传统 A 类、B 类和 C 类地址以及划分子网的概念，使用网络前缀和主机号来对 IP 地址进行编码，网络前缀的长度可以根据需要变化。 + +IP 地址 ::= {< 网络前缀号 >, < 主机号 >} + +CIDR 的记法上采用在 IP 地址后面加上网络前缀长度的方法，例如 128.14.35.7/20 表示前 20 位为网络前缀。 + +CIDR 的地址掩码可以继续称为子网掩码，子网掩码首 1 长度为网络前缀的长度。 + +一个 CIDR 地址块中有很多地址，一个 CIDR 表示的网络就可以表示原来的很多个网络，并且在路由表中只需要一个路由就可以代替原来的多个路由，减少了路由表项的数量。把这种通过使用网络前缀来减少路由表项的方式称为路由聚合，也称为 **构成超网** 。 + +在路由表中的项目由“网络前缀”和“下一跳地址”组成，在查找时可能会得到不止一个匹配结果，应当采用最长前缀匹配来确定应该匹配哪一个。 + +## IP 地址和 MAC 地址 + +网络层实现主机之间的通信，而链路层实现具体每段链路之间的通信。因此在通信过程中，IP 数据报的源地址和目的地址始终不变，而 MAC 地址随着链路的改变而改变。 + +

+ +## 地址解析协议 ARP + +实现由 IP 地址得到 MAC 地址。 + +

+ +每个主机都有一个 ARP 高速缓存，里面有本局域网上的各主机和路由器的 IP 地址到硬件地址的映射表。 + +如果主机 A 知道主机 B 的 IP 地址，但是 ARP 高速缓存中没有该 IP 地址到 MAC 地址的映射，此时主机 A 通过广播的方式发送 ARP 请求分组，主机 B 收到该请求后会发送 ARP 响应分组给主机 A 告知其 MAC 地址，随后主机 A 向其高速缓存中写入主机 B 的 IP 地址到硬件地址的映射。 + +

+ +## 路由器的结构 + +路由器从功能上可以划分为：路由选择和分组转发。 + +分组转发结构由三个部分组成：交换结构、一组输入端口和一组输出端口。 + +

+ +## 路由器分组转发流程 + +1. 从数据报的首部提取目的主机的 IP 地址 D，得到目的网络地址 N。 +2. 若 N 就是与此路由器直接相连的某个网络地址，则进行直接交付； +3. 若路由表中有目的地址为 D 的特定主机路由，则把数据报传送给表中所指明的下一跳路由器； +4. 若路由表中有到达网络 N 的路由，则把数据报传送给路由表中所指明的下一跳路由器； +5. 若路由表中有一个默认路由，则把数据报传送给路由表中所指明的默认路由器； +6. 报告转发分组出错。 + +

+ +## 路由选择协议 + +互联网使用的路由选择协议都是自适应的，能随着网络通信量和拓扑结构的变化而自适应地进行调整。 + +互联网可以划分为许多较小的自治系统 AS，一个 AS 可以使用一种和别的 AS 不同的路由选择协议。 + +可以把路由选择协议划分为两大类： + +1. 内部网关协议 IGP（Interior Gateway Protocol）：在 AS 内部使用，如 RIP 和 OSPF。 +2. 外部网关协议 EGP（External Gateway Protocol）：在 AS 之间使用，如 BGP。 + +

+ +### 1. 内部网关协议 RIP + +RIP 是一种分布式的基于距离向量的路由选择协议。距离是指跳数，直接相连的路由器跳数为 1，跳数最多为 15，超过 15 表示不可达。 + +RIP 按固定的时间间隔仅和相邻路由器交换自己的路由表，经过若干次交换之后，所有路由器最终会知道到达本自治系统中任何一个网络的最短距离和下一跳路由器地址。 + +距离向量算法： + +1. 对地址为 X 的相邻路由器发来的 RIP 报文，先修改报文中的所有项目，把下一跳字段中的地址改为 X，并把所有的距离字段加 1； +2. 对修改后的 RIP 报文中的每一个项目，进行以下步骤： + - 若原来的路由表中没有目的网络 N，则把该项目添加到路由表中； + - 否则：若下一跳路由器地址是 X，则把收到的项目替换原来路由表中的项目；否则：若收到的项目中的距离 d 小于路由表中的距离，则进行更新（例如原始路由表项为 Net2, 5, P，新表项为 Net2, 4, X，则更新）；否则什么也不做。 +3. 若 3 分钟还没有收到相邻路由器的更新路由表，则把该相邻路由器标为不可达，即把距离置为 16。 + +RIP 协议实现简单，开销小，但是 RIP 能使用的最大距离为 15，限制了网络的规模。并且当网络出现故障时，要经过比较长的时间才能将此消息传送到所有路由器。 + +### 2. 内部网关协议 OSPF + +开放最短路径优先 OSPF，是为了克服 RIP 的缺点而开发出来的。 + +开放表示 OSPF 不受某一家厂商控制，而是公开发表的；最短路径优先表示使用了 Dijkstra 提出的最短路径算法 SPF。 + +OSPF 具有以下特点： + +- 向本自治系统中的所有路由器发送信息，这种方法是洪泛法。 +- 发送的信息就是与相邻路由器的链路状态，链路状态包括与哪些路由器相连以及链路的度量，度量用费用、距离、时延、带宽等来表示。 +- 只有当链路状态发生变化时，路由器才会发送信息。 + +所有路由器都具有全网的拓扑结构图，并且是一致的。相比于 RIP，OSPF 的更新过程收敛的很快。 + +### 3. 外部网关协议 BGP + +AS 之间的路由选择很困难，主要是互联网规模很大。并且各个 AS 内部使用不同的路由选择协议，就无法准确定义路径的度量。并且 AS 之间的路由选择必须考虑有关的策略，比如有些 AS 不愿意让其它 AS 经过。 + +BGP 只能寻找一条比较好的路由，而不是最佳路由。它采用路径向量路由选择协议。 + +每个 AS 都必须配置 BGP 发言人，通过在两个相邻 BGP 发言人之间建立 TCP 连接来交换路由信息。 + +

+ +## 网际控制报文协议 ICMP + +ICMP 是为了更有效地转发 IP 数据报和提高交付成功的机会。它封装在 IP 数据报中，但是不属于高层协议。 + +

+ +ICMP 报文分为差错报告报文和询问报文。 + +

+ +## 分组网间探测 PING + +PING 是 ICMP 的一个重要应用，主要用来测试两台主机之间的连通性。 + +Ping 发送的 IP 数据报封装的是无法交付的 UDP 用户数据报。 + +Ping 的过程： + +1. 源主机向目的主机发送一连串的 IP 数据报。第一个数据报 P1 的生存时间 TTL 设置为 1，但 P1 到达路径上的第一个路由器 R1 时，R1 收下它并把 TTL 减 1，此时 TTL 等于 0，R1 就把 P1 丢弃，并向源主机发送一个 ICMP 时间超过差错报告报文； +2. 源主机接着发送第二个数据报 P2，并把 TTL 设置为 2。P2 先到达 R1，R1 收下后把 TTL 减 1 再转发给 R2，R2 收下后也把 TTL 减 1，由于此时 TTL 等于 0，R2 就丢弃 P2，并向源主机发送一个 ICMP 时间超过差错报文。 +3. 不断执行这样的步骤，直到最后一个数据报刚刚到达目的主机，主机不转发数据报，也不把 TTL 值减 1。但是因为数据报封装的是无法交付的 UDP，因此目的主机要向源主机发送 ICMP 终点不可达差错报告报文。 +4. 之后源主机知道了到达目的主机所经过的路由器 IP 地址以及到达每个路由器的往返时间。 + + +## 虚拟专用网 VPN + +由于 IP 地址的紧缺，一个机构能申请到的 IP 地址数往往远小于本机构所拥有的主机数。并且一个机构并不需要把所有的主机接入到外部的互联网中，机构内的计算机可以使用仅在本机构有效的 IP 地址（专用地址）。 + +有三个专用地址块： + +1. 10.0.0.0 \~ 10.255.255.255 +2. 172.16.0.0 \~ 172.31.255.255 +3. 192.168.0.0 \~ 192.168.255.255 + +VPN 使用公用的互联网作为本机构各专用网之间的通信载体。专用指机构内的主机只与本机构内的其它主机通信；虚拟指“好像是”，而实际上并不是，它有经过公用的互联网。 + +下图中，场所 A 和 B 的通信经过互联网，如果场所 A 的主机 X 要和另一个场所 B 的主机 Y 通信，IP 数据报的源地址是 10.1.0.1，目的地址是 10.2.0.3。数据报先发送到与互联网相连的路由器 R1，R1 对内部数据进行加密，然后重新加上数据报的首部，源地址是路由器 R1 的全球地址 125.1.2.3，目的地址是路由器 R2 的全球地址 194.4.5.6。路由器 R2 收到数据报后将数据部分进行解密，恢复原来的数据报，此时目的地址为 10.2.0.3，就交付给 Y。 + +

+ +## 网络地址转换 NAT + +专用网内部的主机使用本地 IP 地址又想和互联网上的主机通信时，可以使用 NAT 来将本地 IP 转换为全球 IP。 + +在以前，NAT 将本地 IP 和全球 IP 一一对应，这种方式下拥有 n 个全球 IP 地址的专用网内最多只可以同时有 n 台主机接入互联网。为了更有效地利用全球 IP 地址，现在常用的 NAT 转换表把运输层的端口号也用上了，使得多个专用网内部的主机共用一个全球 IP 地址。使用端口号的 NAT 也叫做网络地址与端口转换 NAPT。 + +

+ +# 五、运输层* + +网络层只把分组发送到目的主机，但是真正通信的并不是主机而是主机中的进程。运输层提供了进程间的逻辑通信，运输层向高层用户屏蔽了下面网络层的核心细节，使应用程序看见的好像在两个运输层实体之间有一条端到端的逻辑通信信道。 + +## UDP 和 TCP 的特点 + +- 用户数据报协议 UDP（User Datagram Protocol）是无连接的，尽最大可能交付，没有拥塞控制，面向报文（对于应用程序传下来的报文不合并也不拆分，只是添加 UDP 首部）。 + +- 传输控制协议 TCP（Transmission Control Protocol）是面向连接的，提供可靠交付，有流量控制，拥塞控制，提供全双工通信，面向字节流（把应用层传下来的报文看成字节流，把字节流组织成大小不等的数据块）。 + +## UDP 首部格式 + +

+ +首部字段只有 8 个字节，包括源端口、目的端口、长度、检验和。12 字节的伪首部是为了计算检验和临时添加的。 + +## TCP 首部格式 + +

+ +- **序号** ：用于对字节流进行编号，例如序号为 301，表示第一个字节的编号为 301，如果携带的数据长度为 100 字节，那么下一个报文段的序号应为 401。 + +- **确认号** ：期望收到的下一个报文段的序号。例如 B 正确收到 A 发送来的一个报文段，序号为 501，携带的数据长度为 200 字节，因此 B 期望下一个报文段的序号为 701，B 发送给 A 的确认报文段中确认号就为 701。 + +- **数据偏移** ：指的是数据部分距离报文段起始处的偏移量，实际上指的是首部的长度。 + +- **确认 ACK** ：当 ACK=1 时确认号字段有效，否则无效。TCP 规定，在连接建立后所有传送的报文段都必须把 ACK 置 1。 + +- **同步 SYN** ：在连接建立时用来同步序号。当 SYN=1，ACK=0 时表示这是一个连接请求报文段。若对方同意建立连接，则响应报文中 SYN=1，ACK=1。 + +- **终止 FIN** ：用来释放一个连接，当 FIN=1 时，表示此报文段的发送方的数据已发送完毕，并要求释放运输连接。 + +- **窗口** ：窗口值作为接收方让发送方设置其发送窗口的依据。之所以要有这个限制，是因为接收方的数据缓存空间是有限的。 + +## TCP 的三次握手 + +

+ +假设 A 为客户端，B 为服务器端。 + +1. 首先 B 处于 LISTEN（监听）状态，等待客户的连接请求。 + +2. A 向 B 发送连接请求报文段，SYN=1，ACK=0，选择一个初始的序号 x。 + +3. B 收到连接请求报文段，如果同意建立连接，则向 A 发送连接确认报文段，SYN=1，ACK=1，确认号为 x+1，同时也选择一个初始的序号 y。 + +4. A 收到 B 的连接确认报文段后，还要向 B 发出确认，确认号为 y+1，序号为 x+1。 + +5. B 收到 A 的确认后，连接建立。 + +**三次握手的原因** + +第三次握手是为了防止失效的连接请求到达服务器，让服务器错误打开连接。 + +失效的连接请求是指，客户端发送的连接请求在网络中滞留，客户端因为没及时收到服务器端发送的连接确认，因此就重新发送了连接请求。滞留的连接请求并不是丢失，之后还是会到达服务器。如果不进行第三次握手，那么服务器会误认为客户端重新请求连接，然后打开了连接。但是并不是客户端真正打开这个连接，因此客户端不会给服务器发送数据，这个连接就白白浪费了。 + +## TCP 的四次挥手 + +

+ +以下描述不讨论序号和确认号，因为序号和确认号的规则比较简单。并且不讨论 ACK，因为 ACK 在连接建立之后都为 1。 + +1. A 发送连接释放报文段，FIN=1。 + +2. B 收到之后发出确认，此时 TCP 属于半关闭状态，B 能向 A 发送数据但是 A 不能向 B 发送数据。 + +3. 当 B 要不再需要连接时，发送连接释放请求报文段，FIN=1。 + +4. A 收到后发出确认，进入 TIME-WAIT 状态，等待 2MSL 时间后释放连接。 + +5. B 收到 A 的确认后释放连接。 + +**四次挥手的原因** + +客户端发送了 FIN 连接释放报文之后，服务器收到了这个报文，就进入了 CLOSE-WAIT 状态。这个状态是为了让服务器端发送还未传送完毕的数据，传送完毕之后，服务器会发送 FIN 连接释放报文。 + +**TIME_WAIT** + +客户端接收到服务器端的 FIN 报文后进入此状态，此时并不是直接进入 CLOSED 状态，还需要等待一个时间计时器设置的时间 2MSL。这么做有两个理由： + +1. 确保最后一个确认报文段能够到达。如果 B 没收到 A 发送来的确认报文段，那么就会重新发送连接释放请求报文段，A 等待一段时间就是为了处理这种情况的发生。 + +2. 等待一段时间是为了让本连接持续时间内所产生的所有报文段都从网络中消失，使得下一个新的连接不会出现旧的连接请求报文段。 + +## TCP 滑动窗口 + +

+ +窗口是缓存的一部分，用来暂时存放字节流。发送方和接收方各有一个窗口，接收方通过 TCP 报文段中的窗口字段告诉发送方自己的窗口大小，发送方根据这个值和其它信息设置自己的窗口大小。 + +发送窗口内的字节都允许被发送，接收窗口内的字节都允许被接收。如果发送窗口左部的字节已经发送并且收到了确认，那么就将发送窗口向右滑动一定距离，直到左部第一个字节不是已发送并且已确认的状态；接收窗口的滑动类似，接收窗口左部字节已经发送确认并交付主机，就向右滑动接收窗口。 + +接收窗口只会对窗口内最后一个按序到达的字节进行确认，例如接收窗口已经收到的字节为 {31, 32, 34, 35}，其中 {31, 32} 按序到达，而 {34, 35} 就不是，因此只对字节 32 进行确认。发送方得到一个字节的确认之后，就知道这个字节之前的所有字节都已经被接收。 + +## TCP 可靠传输 + +TCP 使用超时重传来实现可靠传输：如果一个已经发送的报文段在超时时间内没有收到确认，那么就重传这个报文段。 + +一个报文段从发送再到接收到确认所经过的时间称为往返时间 RTT，加权平均往返时间 RTTs 计算如下： + +

+ +超时时间 RTO 应该略大于 RTTs，TCP 使用的超时时间计算如下： + +

+ +其中 RTTd 为偏差。 + +## TCP 流量控制 + +流量控制是为了控制发送方发送速率，保证接收方来得及接收。 + +接收方发送的确认报文中的窗口字段可以用来控制发送方窗口大小，从而影响发送方的发送速率。将窗口字段设置为 0，则发送方不能发送数据。 + +## TCP 拥塞控制 + +如果网络出现拥塞，分组将会丢失，此时发送方会继续重传，从而导致网络拥塞程度更高。因此当出现拥塞时，应当控制发送方的速率。这一点和流量控制很像，但是出发点不同。流量控制是为了让接收方能来得及接受，而拥塞控制是为了降低整个网络的拥塞程度。 + +

+ +TCP 主要通过四种算法来进行拥塞控制：慢开始、拥塞避免、快重传、快恢复。发送方需要维护一个叫做拥塞窗口（cwnd）的状态变量。注意拥塞窗口与发送方窗口的区别，拥塞窗口只是一个状态变量，实际决定发送方能发送多少数据的是发送方窗口。 + +为了便于讨论，做如下假设： + +1. 接收方有足够大的接收缓存，因此不会发生流量控制； +2. 虽然 TCP 的窗口基于字节，但是这里设窗口的大小单位为报文段。 + +

+ +### 1. 慢开始与拥塞避免 + +发送的最初执行慢开始，令 cwnd=1，发送方只能发送 1 个报文段；当收到确认后，将 cwnd 加倍，因此之后发送方能够发送的报文段数量为：2、4、8 ... + +注意到慢开始每个轮次都将 cwnd 加倍，这样会让 cwnd 增长速度非常快，从而使得发送方发送的速度增长速度过快，网络拥塞的可能也就更高。设置一个慢开始门限 ssthresh，当 cwnd >= ssthresh 时，进入拥塞避免，每个轮次只将 cwnd 加 1。 + +如果出现了超时，则令 ssthresh = cwnd/2，然后重新执行慢开始。 + +### 2. 快重传与快恢复 + +在接收方，要求每次接收到报文段都应该发送对已收到有序报文段的确认，例如已经接收到 M1 和 M2，此时收到 M4，应当发送对 M2 的确认。 + +在发送方，如果收到三个重复确认，那么可以确认下一个报文段丢失，例如收到三个 M2 ，则 M3 丢失。此时执行快重传，立即重传下一个报文段。 + +在这种情况下，只是丢失个别报文段，而不是网络拥塞，因此执行快恢复，令 ssthresh = cwnd/2 ，cwnd = ssthresh，注意到此时直接进入拥塞避免。 + +

+ +# 六、应用层* + +## 域名系统 DNS + +把主机名解析为 IP 地址。 + +被设计成分布式系统。 + +### 1. 层次结构 + +一个域名由多个层次构成，从上层到下层分别为顶级域名、二级域名、三级域名以及四级域名。所有域名可以画成一颗域名树。 + +

+ +

+ +域名服务器可以分为以下四类： + +1. 根域名服务器：解析顶级域名； +2. 顶级域名服务器：解析二级域名； +3. 权限域名服务器：解析区内的域名； +4. 本地域名服务器：也称为默认域名服务器。可以在其中配置高速缓存。 + +区和域的概念不同，可以在一个域中划分多个区。图 b 在域 abc.com 中划分了两个区：abc.com 和 y.abc.com + +

+ +因此就需要两个权限域名服务器： + +

+ +### 2. 解析过程 + +主机向本地域名服务器解析的过程采用递归，而本地域名服务器向其它域名服务器解析可以使用递归和迭代两种方式。 + +迭代的方式下，本地域名服务器向一个域名服务器解析请求解析之后，结果返回到本地域名服务器，然后本地域名服务器继续向其它域名服务器请求解析；而递归的方式下，结果不是直接返回的，而是继续向前请求解析，最后的结果才会返回。 + +

+ +## 文件传输协议 FTP + +FTP 在运输层使用 TCP，并且需要建立两个并行的 TCP 连接：控制连接和数据连接。控制连接在整个会话期间一直保持打开，而数据连接在数据传送完毕之后就关闭。控制连接使用端口号 21，数据连接使用端口号 20。 + +

+ +## 远程终端协议 TELNET + +TELNET 用于登录到远程主机上，并且远程主机上的输出也会返回。 + +TELNET 可以适应许多计算机和操作系统的差异，例如不同操作系统系统的换行符定义。 + +## 电子邮件协议 + +一个电子邮件系统由三部分组成：用户代理、邮件服务器以及邮件发送协议和读取协议。其中发送协议常用 SMTP，读取协议常用 POP3 和 IMAP。 + +

+ +### 1. POP3 + +POP3 的特点是只要用户从服务器上读取了邮件，就把该邮件删除。 + +### 2. IMAP + +IMAP 协议中客户端和服务器上的邮件保持同步，如果不去手动删除邮件，那么服务器上的邮件也不会被删除。IMAP 这种做法可以让用户随时随地去访问服务器上的邮件。IMAP 协议也支持创建自定义的文件夹。 + +### 3. SMTP + +SMTP 只能发送 ASCII 码，而互联网邮件扩充 MIME 可以发送二进制文件。MIME 并没有改动或者取代 SMTP，而是增加邮件主题的结构，定义了非 ASCII 码的编码规则。 + +

+ +## 动态主机配置协议 DHCP + +DHCP 提供了即插即用的连网方式，用户不再需要去手动配置 IP 地址等信息。 + +DHCP 配置的内容不仅是 IP 地址，还包括子网掩码、默认路由器 IP 地址、域名服务器的 IP 地址。 + +工作方式如下：需要 IP 地址的主机广播发送 DHCP 发现报文（将目的地址置为全 1，即 255.255.255.255:67，源地址设置为全 0，即 0.0.0.0:68），DHCP 服务器收到发现报文之后，则在 IP 地址池中取一个地址，发送 DHCP 提供报文给该主机。 + +## 点对点传输 P2P + +把某个文件分发的所有对等集合称为一个洪流。文件的数据单元称为文件块，它的大小是固定的。一个新的对等方加入某个洪流，一开始并没有文件块，但是能够从其它对等方中逐渐地下载到一些文件块，与此同时，它也为别的对等方上传一些文件块。 + +每个洪流都有一个基础设施，称为追踪器。当一个对等方加入洪流时，必须向追踪器登记，并周期性地通知追踪器它仍在洪流中。可以在任何时间加入和退出某个洪流。 + +一个新的对等方加入洪流时，追踪器会随机从洪流中选择若干个对等方，并让新对等方与这些对等方建立连接，把这些对等方称为相邻对等方。接收和发送文件块都是在相邻对等方中进行。 + +当一个对等方需要很多文件块时，通过使用最稀有优先的策略来取得文件块，也就是一个文件块在相邻对等方中副本最少，那么就优先请求这个文件块。 + +当很多对等方向同一个对等方请求文件块时，该对等方优先选择以最高速率向其发送文件块的对等方。 + +P2P 是一个分布式系统，任何时候都有对等方加入或者退出。使用分布式散列表 DHT，可以查找洪流中的资源和 IP 地址映射。 + +## Web 页面请求过程 + +### 1. DHCP 配置主机信息 + +1. 假设主机最开始没有 IP 地址以及其它信息，那么就需要先使用 DHCP 来获取。 + +2. 主机生成一个 DHCP 请求报文，并将这个报文放入具有目的端口 67 和源端口 68 的 UDP 报文段中。 + +3. 该报文段则被放入在一个具有广播 IP 目的地址(255.255.255.255) 和源 IP 地址（0.0.0.0）的 IP 数据报中。 + +4. 该数据报则被放置在 MAC 帧中，该帧具有目的地址 FF:FF:FF:FF:FF:FF，将广播到与交换机连接的所有设备。 + +5. 连接在交换机的 DHCP 服务器收到广播帧之后，不断地向上分解得到 IP 数据报、UDP 报文段、DHCP 请求报文，之后生成 DHCP ACK 报文，该报文包含以下信息：IP 地址、DNS 服务器的 IP 地址、默认网关路由器的 IP 地址和子网掩码。该报文被放入 UDP 报文段中，UDP 报文段有被放入 IP 数据报中，最后放入 MAC 帧中。 + +8. 该帧的目的地址是请求主机的 MAC 地址，因为交换机具有自学习能力，之前主机发送了广播帧之后就记录了 MAC 地址到其转发接口的交换表项，因此现在交换机就可以直接知道应该向哪个接口发送该帧。 + +9. 主机收到该帧后，不断分解得到 DHCP 报文。之后就配置它的 IP 地址、子网掩码和 DNS 服务器的 IP 地址，并在其 IP 转发表中安装默认网关。 + +### 2. ARP 解析 MAC 地址 + +1. 主机通过浏览器生成一个 TCP 套接字，套接字向 HTTP 服务器发送 HTTP 请求。为了生成该套接字，主机需要知道网站的域名对应的 IP 地址。 + +2. 主机生成一个 DNS 查询报文，该报文具有 53 号端口，因为 DNS 服务器的端口号是 53。 + +3. 该 DNS 查询报文被放入目的地址为 DNS 服务器 IP 地址的 IP 数据报中。 + +4. 该 IP 数据报被放入一个以太网帧中，该帧将发送到网关路由器。 + +5. DHCP 过程只知道网关路由器的 IP 地址，为了获取网关路由器的 MAC 地址，需要使用 ARP 协议。 + +6. 主机生成一个包含目的地址为网关路由器 IP 地址的 ARP 查询报文，将该 ARP 查询报文放入一个具有广播目的地址（FF:FF:FF:FF:FF:FF）的以太网帧中，并向交换机发送该以太网帧，交换机将该帧转发给所有的连接设备，包括网关路由器。 + +7. 网关路由器接收到该帧后，不断向上分解得到 ARP 报文，发现其中的 IP 地址与其接口的 IP 地址匹配，因此就发送一个 ARP 回答报文，包含了它的 MAC 地址，发回给主机。 + +### 3. DNS 解析域名 + +1. 知道了网关路由器的 MAC 地址之后，就可以继续 DNS 的解析过程了。 + +2. 网关路由器接收到包含 DNS 查询报文的以太网帧后，抽取出 IP 数据报，并根据转发表决定该 IP 数据报应该转发的路由器。 + +3. 因为路由器具有内部网关协议（RIP、OSPF）和外部网关协议（BGP）这两种路由选择协议，因此路由表中已经配置了网关路由器到达 DNS 服务器的路由表项。 + +4. 到达 DNS 服务器之后，DNS 服务器抽取出 DNS 查询报文，并在 DNS 数据库中查找待解析的域名。 + +5. 找到 DNS 记录之后，发送 DNS 回答报文，将该回答报文放入 UDP 报文段中，然后放入 IP 数据报中，通过路由器反向转发回网关路由器，并经过以太网交换机到达主机。 + +### 4. HTTP 请求页面 + +1. 有了 HTTP 服务器的 IP 地址之后，主机就能够生成 TCP 套接字，该套接字将用于向 Web 服务器发送 HTTP GET 报文。 + +2. 在生成 TCP 套接字之前，必须先与 HTTP 服务器进行三次握手来建立连接。生成一个具有目的端口 80 的 TCP SYN 报文段，并向 HTTP 服务器发送该报文段。 + +3. HTTP 服务器收到该报文段之后，生成 TCP SYNACK 报文段，发回给主机。 + +4. 连接建立之后，浏览器生成 HTTP GET 报文，并交付给 HTTP 服务器。 + +5. HTTP 服务器从 TCP 套接字读取 HTTP GET 报文，生成一个 HTTP 响应报文，将 Web 页面内容放入报文主体中，发回给主机。 + +6. 浏览器收到 HTTP 响应报文后，抽取出 Web 页面内容，之后进行渲染，显示 Web 页面。 + +## 常用端口 + +| 应用层协议 | 端口号 | 运输层协议 | +| -- | -- | -- | +| DNS | 53 | UDP | +| FTP | 控制连接 21，数据连接 20 | TCP | +| TELNET | 23 | TCP | +| DHCP | 67 68 | UDP | +| HTTP | 80 | TCP | +| SMTP | 25 | TCP | +| POP3 | 110 | TCP | +| IMAP | 143 | TCP | + +# 参考资料 + +- 计算机网络, 谢希仁 +- JamesF.Kurose, KeithW.Ross, 库罗斯, 等. 计算机网络: 自顶向下方法 [M]. 机械工业出版社, 2014. diff --git a/notes/设计模式.md b/notes/设计模式.md new file mode 100644 index 00000000..7df60ac7 --- /dev/null +++ b/notes/设计模式.md @@ -0,0 +1,358 @@ + +* [一、前言](#一前言) +* [二、设计模式概念](#二设计模式概念) +* [三、单例模式](#三单例模式) +* [四、简单工厂](#四简单工厂) +* [五、工厂方法模式](#五工厂方法模式) +* [六、抽象工厂模式](#六抽象工厂模式) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、前言 + +文中涉及一些 UML 类图，为了更好地理解，可以先阅读 [UML 类图](https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/%E9%9D%A2%E5%90%91%E5%AF%B9%E8%B1%A1%E6%80%9D%E6%83%B3.md#%E7%AC%AC%E4%B8%89%E7%AB%A0-uml)。 + +# 二、设计模式概念 + +设计模式不是代码，而是解决问题的方案，学习现有的设计模式可以做到经验复用。 + +拥有设计模式词汇，在沟通时就能用更少的词汇来讨论，并且不需要了解底层细节。 + +# 三、单例模式 + +## 意图 + +确保一个类只有一个实例，并提供了一个全局访问点。 + +## 类图 + +使用一个私有构造函数、一个私有静态变量以及一个公有静态函数来实现。 + +私有构造函数保证了不能通过构造函数来创建对象实例，只能通过公有静态函数返回唯一的私有静态变量。 + +

+ +## 使用场景 + +- Logger Classes +- Configuration Classes +- Accesing resources in shared mode +- Factories implemented as Singletons + +## JDK 的使用 + +- [java.lang.Runtime#getRuntime()](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/Runtime.html#getRuntime%28%29) +- [java.awt.Desktop#getDesktop()](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/awt/Desktop.html#getDesktop--) +- [java.lang.System#getSecurityManager()](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/System.html#getSecurityManager--) + +## 实现 + +### 懒汉式-线程不安全 + +以下实现中，私有静态变量 uniqueInstance 被延迟化实例化，这样做的好处是，如果没有用到该类，那么就不会实例化 uniqueInstance，从而节约资源。 + +这个实现在多线程环境下是不安全的，如果多个线程能够同时进入 if(uniqueInstance == null) ，那么就会多次实例化 uniqueInstance。 + +```java +public class Singleton { + + private static Singleton uniqueInstance; + + private Singleton() { + } + + public static Singleton getUniqueInstance() { + if (uniqueInstance == null) { + uniqueInstance = new Singleton(); + } + return uniqueInstance; + } +} +``` + +### 懒汉式-线程安全 + +只需要对 getUniqueInstance() 方法加锁，那么在一个时间点只能有一个线程能够进入该方法，从而避免了对 uniqueInstance 进行多次实例化的问题。 + +但是这样有一个问题，就是当一个线程进入该方法之后，其它线程试图进入该方法都必须等待，因此性能上有一定的损耗。 + +```java +public static synchronized Singleton getUniqueInstance() { + if (uniqueInstance == null) { + uniqueInstance = new Singleton(); + } + return uniqueInstance; +} +``` + +### 饿汉式-线程安全 + +线程不安全问题主要是由于 uniqueInstance 被实例化了多次，如果 uniqueInstance 采用直接实例化的话，就不会被实例化多次，也就不会产生线程不安全问题。但是直接实例化的方式也丢失了延迟实例化带来的节约资源的优势。 + +```java +private static Singleton uniqueInstance = new Singleton(); +``` + +### 双重校验锁-线程安全 + +uniqueInstance 只需要被实例化一次，之后就可以直接使用了。加锁操作只需要对实例化那部分的代码进行。也就是说，只有当 uniqueInstance 没有被实例化时，才需要进行加锁。 + +双重校验锁先判断 uniqueInstance 是否已经被初始化了，如果没有被实例化，那么才对实例化语句进行加锁。 + +```java +public class Singleton { + + private volatile static Singleton uniqueInstance; + + private Singleton() { + } + + public static Singleton getUniqueInstance() { + if (uniqueInstance == null) { + synchronized (Singleton.class) { + if (uniqueInstance == null) { + uniqueInstance = new Singleton(); + } + } + } + return uniqueInstance; + } +} +``` + +考虑下面的实现，也就是只使用了一个 if 语句。在 uniqueInstance == null 的情况下，如果两个线程同时执行 if 语句，那么两个线程就会同时进入 if 语句块内。虽然在 if 语句块内有加锁操作，但是两个线程都会执行 uniqueInstance = new Singleton(); 这条语句，只是早晚的问题，也就是说会进行两次实例化，从而产生了两个实例。因此必须使用双重校验锁，也就是需要使用两个 if 判断。 + +```java +if (uniqueInstance == null) { + synchronized (Singleton.class) { + uniqueInstance = new Singleton(); + } +} +``` + +# 四、简单工厂 + +## 意图 + +在创建一个对象时不向客户暴露内部细节； + +## 类图 + +简单工厂不是设计模式，更像是一种编程习惯。它把实例化的操作单独放到一个类中，这个类就成为简单工厂类，让简单工厂类来决定应该用哪个子类来实例化。 + +

+ +这样做能把客户类和具体子类的实现解耦，客户类不再需要知道有哪些子类以及应当实例化哪个子类。因为客户类往往有多个，如果不使用简单工厂，所有的客户类都要知道所有子类的细节。而且一旦子类发生改变，例如增加子类，那么所有的客户类都要进行修改。 + +如果存在下面这种代码，就需要使用简单工厂将对象实例化的部分放到简单工厂中。 + +```java +public class Client { + public static void main(String[] args) { + int type = 1; + Product product; + if (type == 1) { + product = new ConcreteProduct1(); + } else if (type == 2) { + product = new ConcreteProduct2(); + } else { + product = new ConcreteProduct(); + } + } +} +``` + +## 实现 + +```java +public interface Product { +} +``` + +```java +public class ConcreteProduct implements Product{ +} +``` + +```java +public class ConcreteProduct1 implements Product{ +} +``` + +```java +public class ConcreteProduct2 implements Product{ +} +``` + +```java +public class SimpleFactory { + public Product createProduct(int type) { + if (type == 1) { + return new ConcreteProduct1(); + } else if (type == 2) { + return new ConcreteProduct2(); + } + return new ConcreteProduct(); + } +} +``` + +```java +public class Client { + public static void main(String[] args) { + SimpleFactory simpleFactory = new SimpleFactory(); + Product product = simpleFactory.createProduct(1); + } +} +``` + + +# 五、工厂方法模式 + +## 意图 + +定义了一个创建对象的接口，但由子类决定要实例化哪个类。工厂方法把实例化推迟到子类。 + +## 类图 + +在简单工厂中，创建对象的是另一个类，而在工厂方法中，是由子类来创建对象。 + +下图中，Factory 有一个 doSomethind() 方法，这个方法需要用到一组产品对象，这组产品对象由 factoryMethod() 方法创建。该方法是抽象的，需要由子类去实现。 + +

+ +## 实现 + +```java +public abstract class Factory { + abstract public Product factoryMethod(); + public void doSomethind() { + Product product = factoryMethod(); + // do something with the product + } +} +``` + +```java +public class ConcreteFactory extends Factory { + public Product factoryMethod() { + return new ConcreteProduct(); + } +} +``` + +```java +public class ConcreteFactory1 extends Factory{ + public Product factoryMethod() { + return new ConcreteProduct1(); + } +} +``` + +```java +public class ConcreteFactory2 extends Factory { + public Product factoryMethod() { + return new ConcreteProduct2(); + } +} +``` + +# 六、抽象工厂模式 + +## 意图 + +提供一个接口，用于创建 **相关的对象家族** 。 + +## 类图 + +

+ +抽象工厂模式创建的是对象家族，也就是很多对象而不是一个对象，并且这些对象是相关的，也就是说必须一起创建出来。而工厂模式只是用于创建一个对象，这和抽象工厂模式有很大不同。 + +抽象工厂模式用到了工厂模式来创建单一对象，在类图左部，AbstractFactory 中的 createProductA 和 createProductB 方法都是让子类来实现，这两个方法单独来看就是在创建一个对象，这符合工厂模式的定义。 + +至于创建对象的家族这一概念是在 Client 体现，Client 要通过 AbstractFactory 同时调用两个方法来创建出两个对象，在这里这两个对象就有很大的相关性，Client 需要同时创建出这两个对象。 + +从高层次来看，抽象工厂使用了组合，即 Cilent 组合了 AbstractFactory，而工厂模式使用了继承。 + + +## 代码实现 + +```java +public class AbstractProductA { +} +``` + +```java +public class AbstractProductB { +} +``` + +```java +public class ProductA1 extends AbstractProductA { +} +``` + +```java +public class ProductA2 extends AbstractProductA { +} +``` + +```java +public class ProductB1 extends AbstractProductB{ +} +``` + +```java +public class ProductB2 extends AbstractProductB{ +} +``` + +```java +public abstract class AbstractFactory { + abstract AbstractProductA createProductA(); + abstract AbstractProductB createProductB(); +} +``` + +```java +public class ConcreteFactory1 extends AbstractFactory{ + AbstractProductA createProductA() { + return new ProductA1(); + } + + AbstractProductB createProductB() { + return new ProductB1(); + } +} +``` + +```java +public class ConcreteFactory2 extends AbstractFactory { + AbstractProductA createProductA() { + return new ProductA2(); + } + + AbstractProductB createProductB() { + return new ProductB2(); + } +} +``` + +```java +public class Client { + public static void main(String[] args) { + AbstractFactory abstractFactory = new ConcreteFactory1(); + AbstractProductA productA = abstractFactory.createProductA(); + abstractFactory = new ConcreteFactory2(); + productA = abstractFactory.createProductA(); + } +} +``` + +# 参考资料 + +- 弗里曼. Head First 设计模式 [M]. 中国电力出版社, 2007. +- [Design Patterns](http://www.oodesign.com/) +- [Design patterns implemented in Java](http://java-design-patterns.com/) diff --git a/notes/重构.md b/notes/重构.md new file mode 100644 index 00000000..e74d3cc5 --- /dev/null +++ b/notes/重构.md @@ -0,0 +1,1257 @@ + +* [一、第一个案例](#一第一个案例) +* [二、重构原则](#二重构原则) + * [定义](#定义) + * [为何重构](#为何重构) + * [三次法则](#三次法则) + * [间接层与重构](#间接层与重构) + * [修改接口](#修改接口) + * [何时不该重构](#何时不该重构) + * [重构与设计](#重构与设计) + * [重构与性能](#重构与性能) +* [三、代码的坏味道](#三代码的坏味道) + * [1. 重复代码](#1-重复代码) + * [2. 过长函数](#2-过长函数) + * [3. 过大的类](#3-过大的类) + * [4. 过长的参数列表](#4-过长的参数列表) + * [5. 发散式变化](#5-发散式变化) + * [6. 散弹式修改](#6-散弹式修改) + * [7. 依恋情结](#7-依恋情结) + * [8. 数据泥团](#8-数据泥团) + * [9. 基本类型偏执](#9-基本类型偏执) + * [10. switch 惊悚现身](#10-switch-惊悚现身) + * [11. 平行继承体系](#11-平行继承体系) + * [12. 冗余类](#12-冗余类) + * [13. 夸夸其谈未来性](#13-夸夸其谈未来性) + * [14. 令人迷惑的暂时字段](#14-令人迷惑的暂时字段) + * [15. 过度耦合的消息链](#15-过度耦合的消息链) + * [16. 中间人](#16-中间人) + * [17. 狎昵关系](#17-狎昵关系) + * [18. 异曲同工的类](#18-异曲同工的类) + * [19. 不完美的类库](#19-不完美的类库) + * [20. 幼稚的数据类](#20-幼稚的数据类) + * [21. 被拒绝的馈赠](#21-被拒绝的馈赠) + * [22. 过多的注释](#22-过多的注释) +* [四、构筑测试体系](#四构筑测试体系) +* [五、重新组织函数](#五重新组织函数) + * [1. 提炼函数](#1-提炼函数) + * [2. 内联函数](#2-内联函数) + * [3. 内联临时变量](#3-内联临时变量) + * [4. 以查询取代临时变量](#4-以查询取代临时变量) + * [5. 引起解释变量](#5-引起解释变量) + * [6. 分解临时变量](#6-分解临时变量) + * [7. 移除对参数的赋值](#7-移除对参数的赋值) + * [8. 以函数对象取代函数](#8-以函数对象取代函数) + * [9. 替换算法](#9-替换算法) +* [六、在对象之间搬移特性](#六在对象之间搬移特性) + * [1. 搬移函数](#1-搬移函数) + * [2. 搬移字段](#2-搬移字段) + * [3. 提炼类](#3-提炼类) + * [4. 将类内联化](#4-将类内联化) + * [5. 隐藏委托关系](#5-隐藏委托关系) + * [6. 移除中间人](#6-移除中间人) + * [7. 引入外加函数](#7-引入外加函数) + * [8. 引入本地扩展](#8-引入本地扩展) +* [七、重新组织数据](#七重新组织数据) + * [1. 自封装字段](#1-自封装字段) + * [2. 以对象取代数据值](#2-以对象取代数据值) + * [3. 将值对象改成引用对象](#3-将值对象改成引用对象) + * [4. 将引用对象改为值对象](#4-将引用对象改为值对象) + * [5. 以对象取代数组](#5-以对象取代数组) + * [6. 赋值被监视数据](#6-赋值被监视数据) + * [7. 将单向关联改为双向关联](#7-将单向关联改为双向关联) + * [8. 将双向关联改为单向关联](#8-将双向关联改为单向关联) + * [9. 以字面常量取代魔法数](#9-以字面常量取代魔法数) + * [10. 封装字段](#10-封装字段) + * [11. 封装集合](#11-封装集合) + * [12. 以数据类取代记录](#12-以数据类取代记录) + * [13. 以类取代类型码](#13-以类取代类型码) + * [14. 以子类取代类型码](#14-以子类取代类型码) + * [15. 以 State/Strategy 取代类型码](#15-以-statestrategy-取代类型码) + * [16. 以字段取代子类](#16-以字段取代子类) +* [八、简化条件表达式](#八简化条件表达式) + * [1. 分解条件表达式](#1-分解条件表达式) + * [2. 合并条件表达式](#2-合并条件表达式) + * [3. 合并重复的条件片段](#3-合并重复的条件片段) + * [4. 移除控制标记](#4-移除控制标记) + * [5. 以卫语句取代嵌套条件表达式](#5-以卫语句取代嵌套条件表达式) + * [6. 以多态取代条件表达式](#6-以多态取代条件表达式) + * [7. 引入 Null 对象](#7-引入-null-对象) + * [8. 引入断言](#8-引入断言) +* [九、简化函数调用](#九简化函数调用) + * [1. 函数改名](#1-函数改名) + * [2. 添加参数](#2-添加参数) + * [3. 移除参数](#3-移除参数) + * [4. 将查询函数和修改函数分离](#4-将查询函数和修改函数分离) + * [5. 令函数携带参数](#5-令函数携带参数) + * [6. 以明确函数取代参数](#6-以明确函数取代参数) + * [7. 保持对象完整](#7-保持对象完整) + * [8. 以函数取代参数](#8-以函数取代参数) + * [9. 引入参数对象](#9-引入参数对象) + * [10. 移除设值函数](#10-移除设值函数) + * [11. 隐藏函数](#11-隐藏函数) + * [12. 以工厂函数取代构造函数](#12-以工厂函数取代构造函数) + * [13. 封装向下转型](#13-封装向下转型) + * [14. 以异常取代错误码](#14-以异常取代错误码) + * [15. 以测试取代异常](#15-以测试取代异常) +* [十、处理概括关系](#十处理概括关系) + * [1. 字段上移](#1-字段上移) + * [2. 函数上移](#2-函数上移) + * [3. 构造函数本体上移](#3-构造函数本体上移) + * [4. 函数下移](#4-函数下移) + * [5. 字段下移](#5-字段下移) + * [6. 提炼子类](#6-提炼子类) + * [7. 提炼超类](#7-提炼超类) + * [8. 提炼接口](#8-提炼接口) + * [9. 折叠继承体系](#9-折叠继承体系) + * [10. 塑造模板函数](#10-塑造模板函数) + * [11. 以委托取代继承](#11-以委托取代继承) + * [12. 以继承取代委托](#12-以继承取代委托) +* [参考资料](#参考资料) + + + +# 一、第一个案例 + +如果你发现自己需要为程序添加一个特性，而代码结构使你无法很方便地达成目的，那就先重构这个程序。 + +在重构前，需要先构建好可靠的测试环境，确保安全地重构。 + +重构需要以微小的步伐修改程序，如果重构过程发生错误，很容易就能发现错误。 + +**案例分析** + +影片出租店应用程序，需要计算每位顾客的消费金额。 + +包括三个类：Movie、Rental 和 Customer，Rental 包含租赁的 Movie 以及天数。 + +

+ +最开始的实现是把所有的计费代码都放在 Customer 类中。 + +可以发现，该代码没有使用 Customer 类中的任何信息，更多的是使用 Rental 类的信息，因此第一个可以重构的点就是把具体计费的代码移到 Rental 类中，然后 Customer 类的 getTotalCharge() 方法只需要调用 Rental 类中的计费方法即可。 + +```java +class Customer... +double getTotalCharge() { + while (rentals.hasMoreElements()) { + double thisAmount = 0; + Rental each = (Rental) rentals.nextElement(); + switch (each.getMovie().getPriceCode()) { + case Movie.REGULAR: + thisAmount += 2; + if (each.getDaysRented() > 2) + thisAmount += (each.getDaysRented() - 2) * 1.5; + break; + case Movie.NEW_RELEASE: + thisAmount += each.getDaysRented() * 3; + break; + case Movie.CHILDRENS: + thisAmount += 1.5; + if (each.getDaysRented() > 3) + thisAmount += (each.getDaysRented() - 3) * 1.5; + break; + } +} +``` + +使用 switch 的准则是：只能在对象自己的数据上使用，而不能在另一个对象的数据基础上使用。解释如下：switch 使用的数据通常是一组相关的数据，例如上面的代码使用了 Movie 的多种类别数据。当这组类别的数据发生改变时，例如上面的代码中增加 Movie 的类别或者修改一种 Movie 类别的计费方法，就需要修改 switch 代码。如果允许违反了准则，就会有多个地方的 switch 使用了这部分的数据，那么需要打开所有的 switch 代码进行修改。 + +以下是继承 Movie 的多态解决方案，这种方案可以解决上述的 switch 问题，因为每种电影类别的计费方式都被放到了对应 Movie 子类中，当变化发生时，只需要去修改对应子类中的代码即可。 + +

+ +但是由于 Movie 可以在其生命周期内修改自己的类别，一个对象却不能在生命周期内修改自己所属的类，因此这种方案不可行。可以使用策略模式来解决这个问题（原书写的是使用状态模式，但是这里应该为策略模式，具体可以参考设计模式内容）。 + +下图中，Price 有多种实现，Movie 组合了一个 Price 对象，并且在运行时可以改变组合的 Price 对象，从而使得它的计费方式发生改变。 + +

+ +重构后整体的类图和时序图如下： + +

+ +

+ +# 二、重构原则 + +## 定义 + +重构是对软件内部结构的一种调整，目的是在不改变软件可观察行为的前提下，提高其可理解性，降低其修改成本。 + +## 为何重构 + +- 改进软件设计 +- 使软件更容易理解 +- 帮助找到 Bug +- 提高编程速度 + +## 三次法则 + +第一次做某件事时只管去做；第二次做类似事情时可以去做；第三次再做类似的事，就应该重构。 + +## 间接层与重构 + +计算机科学中的很多问题可以通过增加一个间接层来解决，间接层具有以下价值： + +- 允许逻辑共享 +- 分开解释意图和实现 +- 隔离变化 +- 封装条件逻辑。 + +重构可以理解为在适当的位置插入间接层以及在不需要时移除间接层。 + +## 修改接口 + +如果重构手法改变了已发布的接口，就必须维护新旧两个接口。 + +可以保留旧接口，让旧接口去调用新接口，并且使用 Java 提供的 @deprecation 将旧接口标记为弃用。 + +可见修改接口特别麻烦，因此除非真有必要，否则不要发布接口，并且不要过早发布接口。 + +## 何时不该重构 + +当现有代码过于混乱时，应当重写而不是重构。 + +一个折中的办法是，将代码封装成一个个组件，然后对各个组件做重写或者重构的决定。 + +## 重构与设计 + +软件开发无法预先设计，因为开发过程有很多变化发生，在最开始不可能都把所有情况考虑进去。 + +重构可以简化设计，重构在一个简单的设计上进行修修改改，当变化发生时，以一种灵活的方式去应对变化，进而带来更好的设计。 + +## 重构与性能 + +为了软代码更容易理解，重构可能会导致性能减低。 + +在编写代码时，不用对性能过多关注，只有在最后性能优化阶段再考虑性能问题。 + +应当只关注关键代码的性能，因为只有一小部分的代码是关键代码。 + +# 三、代码的坏味道 + +本章主要介绍一些不好的代码，也就是说这些代码应该被重构。 + +文中提到的具体重构原则可以先忽略。 + +## 1. 重复代码 + +> Duplicated Code + +同一个类的两个函数有相同表达式，则用 Extract Method 提取出重复代码； + +两个互为兄弟的子类含有相同的表达式，先使用 Extract Method，然后把提取出来的函数 Pull Up Method 推入超类。 + +如果只是部分相同，用 Extract Method 分离出相似部分和差异部分，然后使用 Form Template Method 这种模板方法设计模式。 + +如果两个毫不相关的类出现重复代码，则使用 Extract Class 方法将重复代码提取到一个独立类中。 + +## 2. 过长函数 + +> Long Method + +函数应该尽可能小，因为小函数具有解释能力、共享能力、选择能力。 + +分解长函数的原则：当需要用注释来说明一段代码时，就需要把这部分代码写入一个独立的函数中。 + +Extract Method 会把很多参数和临时变量都当做参数，可以用 Replace Temp with Query 消除临时变量，Introduce Parameter Object 和 Preserve Whole Object 可以将过长的参数列变得更简洁。 + +条件和循环语句往往也需要提取到新的函数中。 + +## 3. 过大的类 + +> Large Class + +应该尽可能让一个类只做一件事，而过大的类做了过多事情，需要使用 Extract Class 或 Extract Subclass。 + +先确定客户端如何使用该类，然后运用 Extract Interface 为每一种使用方式提取出一个接口。 + +## 4. 过长的参数列表 + +> Long Parameter List + +太长的参数列表往往会造成前后不一致，不易使用。 + +面向对象程序中，函数所需要的数据通常内在宿主类中找到。 + +## 5. 发散式变化 + +> Divergent Change + +设计原则：一个类应该只有一个引起改变的原因。也就是说，针对某一外界变化所有相应的修改，都只应该发生在单一类中。 + +针对某种原因的变化，使用 Extract Class 将它提炼到一个类中。 + +## 6. 散弹式修改 + +> Shotgun Surgery + +一个变化引起多个类修改； + +使用 Move Method 和 Move Field 把所有需要修改的代码放到同一个类中。 + +## 7. 依恋情结 + +> Feature Envy + +一个函数对某个类的兴趣高于对自己所处类的兴趣，通常是过多访问其它类的数据， + +使用 Move Method 将它移到该去的地方，如果对多个类都有 Feature Envy，先用 Extract Method 提取出多个函数。 + +## 8. 数据泥团 + +> Data Clumps + +有些数据经常一起出现，比如两个类具有相同的字段、许多函数有相同的参数，这些绑定在一起出现的数据应该拥有属于它们自己的对象。 + +使用 Extract Class 将它们放在一起。 + +## 9. 基本类型偏执 + +> Primitive Obsession + +使用类往往比使用基本类型更好，使用 Replace Data Value with Object 将数据值替换为对象。 + +## 10. switch 惊悚现身 + +> Switch Statements + +具体参见第一章的案例。 + +## 11. 平行继承体系 + +> Parallel Inheritance Hierarchies + +每当为某个类增加一个子类，必须也为另一个类相应增加一个子类。 + +这种结果会带来一些重复性，消除重复性的一般策略：让一个继承体系的实例引用另一个继承体系的实例。 + +## 12. 冗余类 + +> Lazy Class + +如果一个类没有做足够多的工作，就应该消失。 + +## 13. 夸夸其谈未来性 + +> Speculative Generality + +有些内容是用来处理未来可能发生的变化，但是往往会造成系统难以理解和维护，并且预测未来可能发生的改变很可能和最开始的设想相反。因此，如果不是必要，就不要这么做。 + +## 14. 令人迷惑的暂时字段 + +> Temporary Field + +某个字段仅为某种特定情况而设，这样的代码不易理解，因为通常认为对象在所有时候都需要它的所有字段。 + +把这种字段和特定情况的处理操作使用 Extract Class 提炼到一个独立类中。 + +## 15. 过度耦合的消息链 + +> Message Chains + +一个对象请求另一个对象，然后再向后者请求另一个对象，然后...，这就是消息链。采用这种方式，意味着客户代码将与对象间的关系紧密耦合。 + +改用函数链，用函数委托另一个对象来处理。 + +## 16. 中间人 + +> Middle Man + +中间人负责处理委托给它的操作，如果一个类中有过多的函数都委托给其它类，那就是过度运用委托，应当 Remove Middle Man，直接与负责的对象打交道。 + +## 17. 狎昵关系 + +> Inappropriate Intimacy + +两个类多于亲密，花费太多时间去探讨彼此的 private 成分。 + +## 18. 异曲同工的类 + +> Alernative Classes with Different Interfaces + +两个函数做同一件事，却有着不同的签名。 + +使用 Rename Method 根据它们的用途重新命名。 + +## 19. 不完美的类库 + +> Incomplete Library Class + +类库的设计者不可能设计出完美的类库，当我们需要对类库进行一些修改时，可以使用以下两种方法：如果只是修改一两个函数，使用 Introduce Foreign Method；如果要添加一大堆额外行为，使用 Introduce Local Extension。 + +## 20. 幼稚的数据类 + +> Data Class + +它只拥有一些数据字段，以及用于访问这些字段的函数，除此之外一无长物。 + +找出字段使用的地方，然后把相应的操作移到 Data Class 中。 + +## 21. 被拒绝的馈赠 + +> Refused Bequest + +子类不想继承超类的所有函数和数据。 + +为子类新建一个兄弟类，不需要的函数或数据使用 Push Down Method 和 Push Down Field 下推给那个兄弟。 + +## 22. 过多的注释 + +> Comments + +使用 Extract Method 提炼出需要注释的部分，然后用函数名来解释函数的行为。 + +# 四、构筑测试体系 + +Java 可以使用 Junit 进行单元测试。 + +测试应该能够完全自动化，并能检查测试的结果。Junit 可以做到。 + +小步修改，频繁测试。 + +单元测试的对象是类的方法，而功能测是以客户的角度保证软件正常运行。 + +应当集中测试可能出错的边界条件。 + +# 五、重新组织函数 + +## 1. 提炼函数 + +> Extract Method + +将这段代码放进一个独立函数中，并让函数名称解释该函数的用途。 + +## 2. 内联函数 + +> Inline Method + +一个函数的本体与名称同样清楚易懂。 + +在函数调用点插入函数本体，然后移除该函数。 + +## 3. 内联临时变量 + +> Inline Temp + +一个临时变量，只被简单表达式赋值一次，而它妨碍了其它重构手法。 + +将所有对该变量的引用替换为对它赋值的那个表达式自身。 + +```java +double basePrice = anOrder.basePrice(); +return basePrice > 1000; +``` + +```java +return anOrder.basePrice() > 1000; +``` + +## 4. 以查询取代临时变量 + +> Replace Temp with Query + +以临时变量保存某一表达式的运算结果，将这个表达式提炼到一个独立函数中，将所有对临时变量的引用点替换为对新函数的调用。Replace Temp with Query 往往是 Extract Method 之前必不可少的一个步骤，因为局部变量会使代码难以提炼。 + +```java +double basePrice = quantity * itemPrice; +if(basePrice > 1000) + return basePrice * 0.95; +else + return basePrice * 0.98; +``` + +```java +if(basePrice() > 1000) + return basePrice() * 0.95; +else + return basePrice() * 0.98; + +// ... +double basePrice(){ + return quantity * itemPrice; +} +``` + +## 5. 引起解释变量 + +> Introduce Explaining Variable + +将复杂表达式（或其中一部分）的结果放进一个临时变量，以此变量名称来解释表达式用途。 + +```java +if((platform.toUpperCase().indexOf("MAC") > -1) && + (browser.toUpperCase().indexOf("IE") > -1) && + wasInitialized() && resize > 0) { + // do something +} +``` + +```java +final boolean isMacOS = platform.toUpperCase().indexOf("MAC") > -1; +final boolean isIEBrower = browser.toUpperCase().indexOf("IE") > -1; +final boolean wasResized = resize > 0; + +if(isMacOS && isIEBrower && wasInitialized() && wasResized) { + // do something +} +``` + +## 6. 分解临时变量 + +> Split Temporary Variable + +某个临时变量被赋值超过一次，它既不是循环变量，也不是用于收集计算结果。 + +针对每次赋值，创造一个独立、对应的临时变量，每个临时变量只承担一个责任。 + +## 7. 移除对参数的赋值 + +> Remove Assigments to Parameters + +以一个临时变量取代对该参数的赋值。 + +```java +int discount (int inputVal, int quentity, int yearToDate){ + if (inputVal > 50) inputVal -= 2; +``` + +```java +int discount (int inputVal, int quentity, int yearToDate){ + int result = inputVal; + if (inputVal > 50) result -= 2; +``` + +## 8. 以函数对象取代函数 + +> Replace Method with Method Object + +当对一个大型函数采用 Extract Method 时，由于包含了局部变量使得很难进行该操作。 + +将这个函数放进一个单独对象中，如此一来局部变量就成了对象内的字段。然后可以在同一个对象中将这个大型函数分解为多个小型函数。 + +## 9. 替换算法 + +> Subsititute Algorithn + +# 六、在对象之间搬移特性 + +## 1. 搬移函数 + +> Move Method + +类中的某个函数与另一个类进行更多交流：调用后者或者被后者调用。 + +将这个函数搬移到另一个类中。 + +## 2. 搬移字段 + +> Move Field + +类中的某个字段被另一个类更多地用到，这里的用到是指调用取值设值函数，应当把该字段移到另一个类中。 + +## 3. 提炼类 + +> Extract Class + +某个类做了应当由两个类做的事。 + +应当建立一个新类，将相关的字段和函数从旧类搬移到新类。 + +## 4. 将类内联化 + +> Inline Class + +与 Extract Class 相反。 + +## 5. 隐藏委托关系 + +> Hide Delegate + +建立所需的函数，隐藏委托关系。 + +```java +class Person{ + Department department; + + public Department getDepartment(){ + return department; + } +} + +class Department{ + private Person manager; + + public Person getManager(){ + return manager; + } +} +``` + +如果客户希望知道某人的经理是谁，必须获得 Department 对象，这样就对客户揭露了 Department 的工作原理。 + +```java +Person manager = john.getDepartment().getManager(); +``` + +通过为 Peron 建立一个函数来隐藏这种委托关系。 + +```java +public Person getManager(){ + return department.getManager(); +} +``` + +## 6. 移除中间人 + +> Remove Middle Man + +与 Hide Delegate 相反，本方法需要移除委托函数，让客户直接调用委托类。 + +Hide Delegate 有很大好处，但是它的代价是：每当客户要使用受托类的新特性时，就必须在服务器端添加一个简单的委托函数。随着受委托的特性越来越多，服务器类完全变成了一个“中间人”。 + +## 7. 引入外加函数 + +> Introduce Foreign Method + +需要为提供服务的类添加一个函数，但是无法修改这个类。 + +可以在客户类中建立一个函数，并以第一参数形式传入一个服务类的实例，让客户类组合服务器实例。 + +## 8. 引入本地扩展 + +> Introduce Local Extension + +和 Introduce Foreign Method 目的一样，但是 Introduce Local Extension 通过建立新的类来实现。有两种方式：子类或者包装类，子类就是通过继承实现，包装类就是通过组合实现。 + +# 七、重新组织数据 + +## 1. 自封装字段 + +> Self Encapsulate Field + +为字段建立取值/设值函数，并用这些函数来访问字段。只有当子类想访问超类的一个字段，又想在子类中将对这个字段访问改为一个计算后的值，才使用这种方式，否则直接访问字段的方式简洁明了。 + +## 2. 以对象取代数据值 + +> Replace Data Value with Object + +在开发初期，往往会用简单的数据项表示简单的情况，但是随着开发的进行，一些简单数据项会具有一些特殊行为。比如一开始会把电话号码存成字符串，但是随后发现电话号码需要“格式化”、“抽取区号”之类的特殊行为。 + +## 3. 将值对象改成引用对象 + +> Change Value to Reference + +将彼此相等的实例替换为同一个对象。这就要用一个工厂来创建这种唯一对象，工厂类中需要保留一份已经创建对象的列表，当要创建一个对象时，先查找这份列表中是否已经存在该对象，如果存在，则返回列表中的这个对象；否则，新建一个对象，添加到列表中，并返回该对象。 + +## 4. 将引用对象改为值对象 + +> Change Reference to value + +以 Change Value to Reference 相反。值对象有个非常重要的特性：它是不可变的，不可变表示如果要改变这个对象，必须用一个新的对象来替换旧对象，而不是修改旧对象。 + +需要为值对象实现 equals() 和 hashCode() 方法 + +## 5. 以对象取代数组 + +> Replace Array with Object + +有一个数组，其中的元素各自代表不同的东西。 + +以对象替换数组，对于数组中的每个元素，以一个字段来表示，这样方便操作，也更容易理解。 + +## 6. 赋值被监视数据 + +> Duplicate Observed Data + +一些领域数据置身于 GUI 控件中，而领域函数需要访问这些数据。 + +将该数据赋值到一个领域对象中，建立一个 Oberver 模式，用以同步领域对象和 GUI 对象内的重复数据。 + +

+ +## 7. 将单向关联改为双向关联 + +> Change Unidirectional Association to Bidirectional + +当两个类都需要对方的特性时，可以使用双向关联。 + +有两个类，分别为订单 Order 和客户 Customer，Order 引用了 Customer，Customer 也需要引用 Order 来查看其所有订单详情。 + +```java +class Order{ + private Customer customer; + public void setCustomer(Customer customer){ + if(this.customer != null) + this.customer.removeOrder(this); + this.customer = customer; + this.customer.add(this); + } +} +``` +```java +class Curstomer{ + private Set orders = new HashSet<>(); + public void removeOrder(Order order){ + orders.remove(order); + } + public void addOrder(Order order){ + orders.add(order); + } +} +``` + +注意到，这里让 Curstomer 类来控制关联关系。有以下原则来决定哪个类来控制关联关系：如果某个对象是组成另一个对象的部件，那么由后者负责控制关联关系；如果是一对多关系，则由单一引用那一方来控制关联关系。 + +## 8. 将双向关联改为单向关联 + +> Change Bidirectional Association to Unidirectional + +和 Change Unidirectional Association to Bidirectiona 为反操作。 + +双向关联维护成本高，并且也不易于理解。大量的双向连接很容易造成“僵尸对象”：某个对象本身已经死亡了，却保留在系统中，因为它的引用还没有全部完全清除。 + +## 9. 以字面常量取代魔法数 + +> Replace Magic Number with Symbolic Constant + +创建一个常量，根据其意义为它命名，并将字面常量换位这个常量。 + +## 10. 封装字段 + +> Encapsulate Field + +public 字段应当改为 private，并提供相应的访问函数。 + +## 11. 封装集合 + +> Encapsulate Collection + +函数返回集合的一个只读副本，并在这个类中提供添加/移除集合元素的函数。如果函数返回集合自身，会让用户得以修改集合内容而集合拥有者却一无所知。 + +## 12. 以数据类取代记录 + +> Replace Record with Data Class + +## 13. 以类取代类型码 + +> Replace Type Code with Class + +类中有一个数值类型码，但它并不影响类的行为，就用一个新类替换该数值类型码。如果类型码出现在 switch 语句中，需要使用 Replace Conditional with Polymorphism 去掉 switch，首先必须运用 Replace Type Code with Subcalss 或 Replace Type Code with State/Strategy 去掉类型码。 + +

+ +## 14. 以子类取代类型码 + +> Replace Type Code with Subcalsses + +有一个不可变的类型码，它会影响类的行为，以子类取代这个类型码。 + +

+ +## 15. 以 State/Strategy 取代类型码 + +> Replace Type Code with State/Strategy + +有一个可变的类型码，它会影响类的行为，以状态对象取代类型码。 + +和 Replace Type Code with Subcalsses 的区别是 Replace Type Code with State/Strategy 的类型码是动态可变的，前者通过继承的方式来实现，后者通过组合的方式来实现。因为类型码可变，如果通过继承的方式，一旦一个对象的类型码改变，那么就要改变用新的对象来取代旧对象，而客户端难以改变新的对象。但是通过组合的方式，改变引用的状态类是很容易的。 + +

+ +## 16. 以字段取代子类 + +> Replace Subclass with Fields + +各个子类的唯一差别只在“返回常量数据”的函数上。 + +

+ +# 八、简化条件表达式 + +## 1. 分解条件表达式 + +> Decompose Conditional + +对于一个复杂的条件语句，可以从 if、then、else 三个段落中分别提炼出独立函数。 + +```java +if(data.befor(SUMMER_START) || data.after(SUMMER_END)) + charge = quantity * winterRate + winterServiceCharge; +else charge = quantity * summerRate; +``` + +```java +if(notSummer(date)) + charge = winterCharge(quantity); +else charge = summerCharge(quantity); +``` + +## 2. 合并条件表达式 + +> Consolidate Conditional Expression + +有一系列条件测试，都得到相同结果。 + +将这些测试合并为一个条件表达式，并将这个条件表达式提炼成为一个独立函数。 + +```java +double disabilityAmount(){ + if (seniority < 2) return 0; + if (monthsDisabled > 12 ) return 0; + if (isPartTime) return 0; + // ... +} +``` +```java +double disabilityAmount(){ + if (isNotEligibleForDisability()) return 0; + // ... +} +``` + +## 3. 合并重复的条件片段 + +> Consolidate Duplicate Conditional Fragments + +在条件表达式的每个分支上有着相同的一段代码。 + +将这段重复代码搬移到条件表达式之外。 + +```java +if (isSpecialDeal()){ + total = price * 0.95; + send(); +} else { + total = price * 0.98; + send(); +} +``` + +```java +if (isSpecialDeal()) { + total = price * 0.95; +} else { + total = price * 0.98; +} +send(); +``` + +## 4. 移除控制标记 + +> Remove Control Flag + +在一系列布尔表达式中，某个变量带有“控制标记”的作用。 + +用 break 语 句或 return 语句来取代控制标记。 + +## 5. 以卫语句取代嵌套条件表达式 + +> Replace Nested Conditional with Guard Clauses + +如果某个条件极其罕见，就应该单独检查该条件，并在该条件为真时立刻从函数中返回，这样的单独检查常常被称为“卫语句”（guard clauses）。 + +条件表达式通常有两种表现形式。第一种形式是：所有分支都属于正常行为。第二种形式则是：条件表达式提供的答案中只有一种是正常行为，其他都是不常见的情况，可以使用卫语句表现所有特殊情况。 + +```java +double getPayAmount() { + double result; + if (isDead) result = deadAmount(); + else { + if (isSeparated) result = separatedAmount(); + else { + if (isRetired) result = retiredAmount(); + else result = normalPayAmount(); + }; + } + return result; +}; +``` + +```java +double getPayAmount() { + if (isDead) return deadAmount(); + if (isSeparated) return separatedAmount(); + if (isRetired) return retiredAmount(); + return normalPayAmount(); +}; +``` + +## 6. 以多态取代条件表达式 + +> Replace Conditional with Polymorphism + +将这个条件表达式的每个分支放进一个子类内的覆写函数中，然后将原始函数声明为抽象函数。需要先使用 Replace Type Code with Subclass 或 Replace Type Code with State/Strategy 来建立继承结果。 + +```java +double getSpeed() { + switch (type) { + case EUROPEAN: + return getBaseSpeed(); + case AFRICAN: + return getBaseSpeed()- getLoadFactor()* numberOfCoconuts; + case NORWEGIAN_BLUE: + return isNailed ? 0 : getBaseSpeed(voltage); + } + throw new RuntimeException("Should be unreachable"); +} +``` + +

+ + +## 7. 引入 Null 对象 + +> Introduce Null Object + +将 null 值替换为 null 对象。这样做的好处在于，不需要询问对象是否为空，直接调用就行。 + +```java +if (customer == null) plan = BillingPlan.basic(); +else plan = customer.getPlan(); +``` + +## 8. 引入断言 + +> Introduce Assertion + +以断言明确表现某种假设。断言只能用于开发过程中，产品代码中不会有断言。 + +```java +double getExpenseLimit() { + // should have either expense limit or a primary project + return (expenseLimit != NULL_EXPENSE) ? expenseLimit : primaryProject.getMemberExpenseLimit(); +} +``` + +```java +double getExpenseLimit() { + Assert.isTrue (expenseLimit != NULL_EXPENSE || primaryProject != null); + return (expenseLimit != NULL_EXPENSE) ? expenseLimit : primaryProject.getMemberExpenseLimit(); +} +``` + +# 九、简化函数调用 + +## 1. 函数改名 + +> Rename Method + +使函数名能解释函数的用途。 + +## 2. 添加参数 + +> Add Parameter + +使函数不需要通过调用获得某个信息。 + +## 3. 移除参数 + +> Remove Parameter + +与 Add Parameter 相反，改用调用的方式来获得某个信息。 + +## 4. 将查询函数和修改函数分离 + +> Separate Query from Modifier + +某个函数即返回对象状态值，又修改对象状态。 + +应当建立两个不同的函数，其中一个负责查询，另一个负责修改。任何有返回值的函数，都不应该有看得到的副作用。 + +```java +getTotalOutstandingAndSetReadyForSummaries(); +``` + +```java +getTotalOutstanding(); +setReadyForSummaries(); +``` + +## 5. 令函数携带参数 + +> Parameterize Method + +若干函数做了类似的工作，但在函数本体中却包含了不同的值。 + +建立单一函数，以参数表达那些不同的值。 + +```java +fivePercentRaise(); +tenPercentRaise(); +``` +```java +raise(percentage); +``` + +## 6. 以明确函数取代参数 + +> Replace Parameter with Explicit Methods + +有一个函数，完全取决于参数值而采取不同行为。 + +针对该参数的每一个可能值，建立一个独立函数。 + +```java +void setValue(String name, int value){ + if (name.equals("height")){ + height = value; + return; + } + if (name.equals("width")){ + width = value; + return; + } + Assert.shouldNeverReachHere(); +} +``` + +```java +void setHeight(int arg){ + height = arg; +} +void setWidth(int arg){ + width = arg; +} +``` + +## 7. 保持对象完整 + +> Preserve Whole Object + +从某个对象中取出若干值，将它们作为某一次函数调用时的参数。 + +改为传递整个对象。 + +```java +int low = daysTempRange().getLow(); +int high = daysTempRange().getHigh(); +withinPlan = plan.withinRange(low,high); +``` + +```java +withinPlan = plan.withinRange(daysTempRange()); +``` + +## 8. 以函数取代参数 + +> Replace Parameter with Methods + +对象调用某个函数，并将所得结果作为参数，传递给另一个函数。而接受该参数的函数本身也能够调用前一个函数。 + +让参数接收者去除该项参数，而是直接调用前一个函数。 + +```java +int basePrice = _quantity * _itemPrice; +discountLevel = getDiscountLevel(); +double finalPrice = discountedPrice (basePrice, discountLevel); +``` + +```java +int basePrice = _quantity * _itemPrice; +double finalPrice = discountedPrice (basePrice); +``` + +## 9. 引入参数对象 + +> Introduce Parameter Object + +某些参数总是很自然地同时出现，这些参数就是 Data Clumps。 + +以一个对象取代这些参数。 + +

+ +## 10. 移除设值函数 + +> Remove Setting Method + +类中的某个字段应该在对象创建时被设值，然后就不再改变。 + +去掉该字段的所有设值函数，并将该字段设为 final。 + +## 11. 隐藏函数 + +> Hide Method + +有一个函数，从来没有被其他任何类用到。 + +将这个函数修改为 private。 + +## 12. 以工厂函数取代构造函数 + +> Replace Constructor with Factory Method + +希望在创建对象时不仅仅是做简单的建构动作。 + +将构造函数替换为工厂函数。 + +## 13. 封装向下转型 + +> Encapsulate Downcast + +某个函数返回的对象，需要由函数调用者执行向下转型（downcast）。 + +将向下转型动作移到函数中。 + +```java +Object lastReading(){ + return readings.lastElement(); +} +``` +```java +Reading lastReading(){ + return (Reading)readings.lastElement(); +} +``` + +## 14. 以异常取代错误码 + +> Replace Error Code with Exception + +某个函数返回一个特定的代码，用以表示某种错误情况。 + +改用异常，异常将普通程序和错误处理分开，使代码更容易理解。 + +## 15. 以测试取代异常 + +> Replace Exception with Test + +面对一个调用者可以预先检查的条件，你抛出了一个异常。 + +修改调用者，使它在调用函数之前先做检查。 + +```java +double getValueForPeriod(int periodNumber) { + try { + return values[periodNumber]; + } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException e) { + return 0; + } +} +``` +```java +double getValueForPeriod(int periodNumber) { + if (periodNumber >= values.length) return 0; + return values[periodNumber]; +``` + +# 十、处理概括关系 + +## 1. 字段上移 + +> Pull Up Field + +两个子类拥有相同的字段。 + +将该字段移至超类。 + +## 2. 函数上移 + +> Pull Up Method + +有些函数，在各个子类中产生完全相同的结果。 + +将该函数移至超类。 + +## 3. 构造函数本体上移 + +> Pull Up Constructor Body + +你在各个子类中拥有一些构造函数，它们的本体几乎完全一致。 + +在超类中新建一个构造函数，并在子类构造函数中调用它。 + +```java +class Manager extends Employee... + +public Manager(String name, String id, int grade) { + this.name = name; + this.id = id; + this.grade = grade; +} +``` + +```java +public Manager(String name, String id, int grade) { + super(name, id); + this.grade = grade; +} +``` + +## 4. 函数下移 + +> Push Down Method + +超类中的某个函数只与部分子类有关。 + +将这个函数移到相关的那些子类去。 + +## 5. 字段下移 + +> Push Down Field + +超类中的某个字段只被部分子类用到。 + +将这个字段移到需要它的那些子类去。 + +## 6. 提炼子类 + +> Extract Subclass + +类中的某些特性只被某些实例用到。 + +新建一个子类，将上面所说的那一部分特性移到子类中。 + +## 7. 提炼超类 + +> Extract Superclass + +两个类有相似特性。 + +为这两个类建立一个超类，将相同特性移至超类。 + +## 8. 提炼接口 + +> Extract Interface + +若干客户使用类接口中的同一子集，或者两个类的接口有部分相同。 + +将相同的子集提炼到一个独立接口中。 + +## 9. 折叠继承体系 + +> Collapse Hierarchy + +超类和子类之间无太大区别。 + +将它们合为一体。 + +## 10. 塑造模板函数 + +> Form Template Method + +你有一些子类，其中相应的某些函数以相同顺序执行类似的操作，但各个操作的细节上有所不同。 + +将这些操作分别放进独立函数中，并保持它们都有相同的签名，于是原函数也就变得相同了。然后将原函数上移至超类。(模板方法模式) + +## 11. 以委托取代继承 + +> Replace Inheritance with Delegation + +某个子类只使用超类接口中的一部分，或是根本不需要继承而来的数据。 + +在子类中新建一个字段用以保存超类，调整子类函数，令它改而委托超类，然后去掉两者之间的继承关系。 + +## 12. 以继承取代委托 + +> Replace Delegation with Inheritance + +你在两个类之间使用委托关系，并经常为整个接口编写许多极简单的委托函数。 + +让委托类继承受托类。 + +# 参考资料 + +- MartinFowler, 福勒, 贝克, 等. 重构: 改善既有代码的设计 [M]. 电子工业出版社, 2011. diff --git a/notes/面向对象思想.md b/notes/面向对象思想.md index b4e4d054..02c7222d 100644 --- a/notes/面向对象思想.md +++ b/notes/面向对象思想.md @@ -1,285 +1,252 @@ -[TOC] - -# S.O.L.I.D - -S.O.L.I.D 是面向对象设计和编程 (OOD&OOP) 中几个重要编码原则 (Programming Priciple) 的首字母缩写。 - -| 简写    | 全拼    | 中文翻译 | -| -- | -- | -- | -|SRP|    The Single Responsibility Principle    | 单一责任原则 | -|OCP|    The Open Closed Principle            | 开放封闭原则 | -|LSP|    The Liskov Substitution Principle    | 里氏替换原则 | -|ISP|    The Interface Segregation Principle    | 接口分离原则 | -|DIP|    The Dependency Inversion Principle    | 依赖倒置原则 | + +* [一、设计原则](#一设计原则) + * [S.O.L.I.D](#solid) + * [其他常见原则](#其他常见原则) +* [二、三大特性](#二三大特性) + * [封装](#封装) + * [继承](#继承) + * [多态](#多态) +* [三、类图](#三类图) + * [泛化关系 (Generalization)](#泛化关系-generalization) + * [实现关系 (Realization)](#实现关系-realization) + * [聚合关系 (Aggregation)](#聚合关系-aggregation) + * [组合关系 (Composition)](#组合关系-composition) + * [关联关系 (Association)](#关联关系-association) + * [依赖关系 (Dependency)](#依赖关系-dependency) +* [参考资料](#参考资料) + -## 1. 单一责任原则 +# 一、设计原则 -当需要修改某个类的时候原因有且只有一个。换句话说就是让一个类只做一种类型责任，当这个类需要承当其他类型的责任的时候，就需要分解这个类。 +## S.O.L.I.D -## 2. 开放封闭原则 -软件实体应该是可扩展，而不可修改的。也就是说，对扩展是开放的，而对修改是封闭的。 -## 3. 里氏替换原则 +| 简写 | 全拼 | 中文翻译 | +| :--: | :--: | :--: | +| SRP | The Single Responsibility Principle | 单一责任原则 | +| OCP | The Open Closed Principle | 开放封闭原则 | +| LSP | The Liskov Substitution Principle | 里氏替换原则 | +| ISP | The Interface Segregation Principle | 接口分离原则 | +| DIP | The Dependency Inversion Principle | 依赖倒置原则 | -当一个子类的实例应该能够替换任何其超类的实例时，它们之间才具有 is-a 关系。 +### 1. 单一责任原则 -## 4. 接口分离原则 +> 修改一个类的原因应该只有一个。 -不能强迫用户去依赖那些他们不使用的接口。换句话说，使用多个专门的接口比使用单一的总接口总要好。 +换句话说就是让一个类只负责一件事，当这个类需要做过多事情的时候，就需要分解这个类。 -## 5. 依赖倒置原则 +如果一个类承担的职责过多，就等于把这些职责耦合在了一起，一个职责的变化可能会削弱这个类完成其它职责的能力。 -1.  高层模块不应该依赖于低层模块，二者都应该依赖于抽象 -2.  抽象不应该依赖于细节，细节应该依赖于抽象 +### 2. 开放封闭原则 -# 封装、继承、多态 +> 类应该对扩展开放，对修改关闭。 -封装、继承、多态是面向对象的三大特性。 +扩展就是添加新功能的意思，因此该原则要求在添加新功能时不需要修改代码。 -## 1. 封装 +符合开闭原则最典型的设计模式是装饰者模式，它可以动态地将责任附加到对象上，而不用去修改类的代码。 -利用抽象数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起，使其构成一个不可分割的独立实体，数据被保护在抽象数据类型的内部，尽可能地隐藏内部的细节，只保留一些对外接口使之与外部发生联系。用户是无需知道对象内部的细节，但可以通过该对象对外的提供的接口来访问该对象。 +### 3. 里氏替换原则 + +> 子类对象必须能够替换掉所有父类对象。 + +继承是一种 IS-A 关系，子类需要能够当成父类来使用，并且需要比父类更特殊。 + +如果不满足这个原则，那么各个子类的行为上就会有很大差异，增加继承体系的复杂度。 + +### 4. 接口分离原则 + +> 不应该强迫客户依赖于它们不用的方法。 + +因此使用多个专门的接口比使用单一的总接口要好。 + +### 5. 依赖倒置原则 + +> 高层模块不应该依赖于低层模块，二者都应该依赖于抽象；
抽象不应该依赖于细节，细节应该依赖于抽象。 + +高层模块包含一个应用程序中重要的策略选择和业务模块，如果高层模块依赖于低层模块，那么低层模块的改动就会直接影响到高层模块，从而迫使高层模块也需要改动。 + +依赖于抽象意味着： + +- 任何变量都不应该持有一个指向具体类的指针或者引用； +- 任何类都不应该从具体类派生； +- 任何方法都不应该覆写它的任何基类中的已经实现的方法。 + +## 其他常见原则 + +除了上述的经典原则，在实际开发中还有下面这些常见的设计原则。 + +| 简写 | 全拼 | 中文翻译 | +| :--: | :--: | :--: | +|LOD| The Law of Demeter | 迪米特法则 | +|CRP| The Composite Reuse Principle | 合成复用原则 | +|CCP| The Common Closure Principle | 共同封闭原则 | +|SAP| The Stable Abstractions Principle | 稳定抽象原则 | +|SDP| The Stable Dependencies Principle | 稳定依赖原则 | + +### 1. 迪米特法则 + +迪米特法则又叫作最少知识原则（Least Knowledge Principle，简写 LKP），就是说一个对象应当对其他对象有尽可能少的了解，不和陌生人说话。 + +### 2. 合成复用原则 + +尽量使用对象组合，而不是继承来达到复用的目的。 + +### 3. 共同封闭原则 + +一起修改的类，应该组合在一起（同一个包里）。如果必须修改应用程序里的代码，我们希望所有的修改都发生在一个包里（修改关闭），而不是遍布在很多包里。 + +### 4. 稳定抽象原则 + +最稳定的包应该是最抽象的包，不稳定的包应该是具体的包，即包的抽象程度跟它的稳定性成正比。 + +### 5. 稳定依赖原则 + +包之间的依赖关系都应该是稳定方向依赖的，包要依赖的包要比自己更具有稳定性。 + +# 二、三大特性 + +## 封装 + +利用抽象数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起，使其构成一个不可分割的独立实体。数据被保护在抽象数据类型的内部，尽可能地隐藏内部的细节，只保留一些对外接口使之与外部发生联系。用户无需知道对象内部的细节，但可以通过对象对外提供的接口来访问该对象。 封装有三大好处： -1. 良好的封装能够减少耦合。 -2. 类内部的结构可以自由修改。 -3. 可以对成员进行更精确的控制。 -4. 隐藏信息，实现细节。 +1. 减少耦合 +2. 隐藏内部细节，因此内部结构可以自由修改 +3. 可以对成员进行更精确的控制 -以下 Person 类封装 name、gender、age 等属性，外界只能通过 get() 方法获取一个 Person 对象的 name 属性和 gender 属性，而无法获取 age 属性，但是 age 属性可以供 work() 方法使用。 +以下 Person 类封装 name、gender、age 等属性，外界只能通过 get() 方法获取一个 Person 对象的 name 属性和 gender 属性，而无法获取 age 属性，但是 age 属性可以供 work() 方法使用。 -注意到 gender 属性使用 int 数据类型进行存储，封装使得用户注意不到这种实现细节。并且在需要修改使用的数据类型时，也可以在不影响客户端代码的情况下进行。 +注意到 gender 属性使用 int 数据类型进行存储，封装使得用户注意不到这种实现细节。并且在需要修改 gender 属性使用的数据类型时，也可以在不影响客户端代码的情况下进行。 ```java -public class Person { -    private String name; -    private int gender; -    private int age; +public class Person { + private String name; + private int gender; + private int age; -    public String getName() { -        return name; -    } + public String getName() { + return name; + } -    public String getGender() { -        return gender == 0 ? "man" : "woman"; -    } + public String getGender() { + return gender == 0 ? "man" : "woman"; + } -    public void work() { -        if(18 <= age && age <= 50) { -            System.out.println(name + " is working very hard!"); -        } else { -            System.out.println(name + " can't work!"); -        } -    } + public void work() { + if(18 <= age && age <= 50) { + System.out.println(name + " is working very hard!"); + } else { + System.out.println(name + " can't work any more!"); + } + } } ``` -## 2. 继承 +## 继承 -继承实现了 **is-a** 关系，例如 Cat 和 Animal 就是一种 is-a 关系，因此可以将 Cat 继承自 Animal，从而获得 Animal 非 private 的属性和方法。 +继承实现了 **IS-A** 关系，例如 Cat 和 Animal 就是一种 IS-A 关系，因此 Cat 可以继承自 Animal，从而获得 Animal 非 private 的属性和方法。 -Cat 可以当做 Animal 来使用，也就是可以使用 Animal 引用 Cat 对象，这种子类转换为父类称为 **向上转型**。 - -继承应该遵循里氏替换原则：当一个子类的实例应该能够替换任何其超类的实例时，它们之间才具有 is-a 关系。 +Cat 可以当做 Animal 来使用，也就是说可以使用 Animal 引用 Cat 对象。父类引用指向子类对象称为 **向上转型** 。 ```java -Animal animal = new Cat(); +Animal animal = new Cat(); ``` -## 3. 多态 +继承应该遵循里氏替换原则，子类对象必须能够替换掉所有父类对象。 -多态分为编译时多态和运行时多态。编译时多态主要指方法的重装，运行时多态指程序中定义的对象引用所指向的具体类型在运行期间才确定。 +## 多态 -多态有三个条件：1. 继承；2. 覆盖父类方法；3. 向上转型。 +多态分为编译时多态和运行时多态。编译时多态主要指方法的重载，运行时多态指程序中定义的对象引用所指向的具体类型在运行期间才确定。 -下面的代码中，乐器类（Instrument）有两个子类：Wind 和 Percussion，它们都覆盖了 play() 方法，并且在 main() 方法中使用父类 Instrument 来引用 Wind 和 Percussion 对象。在 Instrument 引用调用 play() 方法时，会执行实际引用对象所在类的 play() 方法，而不是 Instrument 类的方法。 +运行时多态有三个条件： + +1. 继承 +2. 覆盖 +3. 向上转型 + +下面的代码中，乐器类（Instrument）有两个子类：Wind 和 Percussion，它们都覆盖了父类的 play() 方法，并且在 main() 方法中使用父类 Instrument 来引用 Wind 和 Percussion 对象。在 Instrument 引用调用 play() 方法时，会执行实际引用对象所在类的 play() 方法，而不是 Instrument 类的方法。 ```java -public class Instrument { -    public void play() { -        System.out.println("Instument is playing..."); -    } +public class Instrument { + public void play() { + System.out.println("Instument is playing..."); + } } -public class Wind extends Instrument { -    public void play() { -        System.out.println("Wind is playing..."); -    } +public class Wind extends Instrument { + public void play() { + System.out.println("Wind is playing..."); + } } -public class Percussion extends Instrument { -    public void play() { -        System.out.println("Percussion is playing..."); -    } +public class Percussion extends Instrument { + public void play() { + System.out.println("Percussion is playing..."); + } } -public class Music { -    public static void main(String[] args) { -        List instruments = new ArrayList<>(); -        instruments.add(new Wind()); -        instruments.add(new Percussion()); -        for(Instrument instrument : instruments) { -            instrument.play(); -        } -    } +public class Music { + public static void main(String[] args) { + List instruments = new ArrayList<>(); + instruments.add(new Wind()); + instruments.add(new Percussion()); + for(Instrument instrument : instruments) { + instrument.play(); + } + } } - ``` +# 三、类图 +## 泛化关系 (Generalization) -# UML +用来描述继承关系，在 Java 中使用 extends 关键字。 -## 1. 类图 +

-**1.1 继承相关** +## 实现关系 (Realization) -继承有两种形式 : 泛化（generalize）和实现（realize），表现为 is-a 关系。 +用来实现一个接口，在 Java 中使用 implement 关键字。 -① 泛化关系 (generalization) +

-从具体类中继承 +## 聚合关系 (Aggregation) -![](index_files/29badd92-109f-4f29-abb9-9857f5973928.png) +表示整体由部分组成，但是整体和部分不是强依赖的，整体不存在了部分还是会存在。 -② 实现关系 (realize) +

-从抽象类或者接口中继承 - -![](index_files/4b16e1d3-3a60-472c-9756-2f31b1c48abe.png) - -**1.2 整体和部分** - -① 聚合关系 (aggregation) - -表示整体由部分组成，但是整体和部分不是强依赖的，整体不存在了部分还是会存在。以下表示 B 由 A 组成： - -![](index_files/34259bb8-ca3a-4872-8771-9e946782d9c3.png) - -② 组合关系 (composition) +## 组合关系 (Composition) 和聚合不同，组合中整体和部分是强依赖的，整体不存在了部分也不存在了。比如公司和部门，公司没了部门就不存在了。但是公司和员工就属于聚合关系了，因为公司没了员工还在。 -![](index_files/7dda050d-ac35-4f47-9f51-18f18ed6fa9a.png) +

-**1.3 相互联系** +## 关联关系 (Association) -① 关联关系 (association) +表示不同类对象之间有关联，这是一种静态关系，与运行过程的状态无关，在最开始就可以确定。因此也可以用 1 对 1、多对 1、多对多这种关联关系来表示。比如学生和学校就是一种关联关系，一个学校可以有很多学生，但是一个学生只属于一个学校，因此这是一种多对一的关系，在运行开始之前就可以确定。 -表示不同类对象之间有关联，这是一种静态关系，与运行过程的状态无关，在最开始就可以确定。因此也可以用 1 对 1、多对 1、多对多这种关联关系来表示。比如学生和学校就是一种关联关系，一个学校可以有很多学生，但是一个学生只属于一个学校，因此这是一种多对一的关系，在运行开始之前就可以确定。 +

-![](index_files/4ccd294c-d6b2-421b-839e-d88336ff5fb7.png) +## 依赖关系 (Dependency) -② 依赖关系 (dependency) +和关联关系不同的是，依赖关系是在运行过程中起作用的。A 类和 B 类是依赖关系主要有三种形式： -和关联关系不同的是 , 依赖关系是在运行过程中起作用的。一般依赖作为类的构造器或者方法的参数传入。双向依赖时一种不好的设计。 +1. A 类是 B 类中的（某中方法的）局部变量； +2. A 类是 B 类方法当中的一个参数； +3. A 类向 B 类发送消息，从而影响 B 类发生变化； -![](index_files/47ca2614-509f-476e-98fc-50ec9f9d43c0.png) +

-## 2. 时序图 +# 参考资料 -http://www.cnblogs.com/wolf-sun/p/UML-Sequence-diagram.html - -**2.1 定义** - -时序图描述了对象之间传递消息的时间顺序，它用来表示用例的行为顺序。它的主要作用是通过对象间的交互来描述用例（注意是对象），从而寻找类的操作。 - -**2.2 赤壁之战时序图** - -从虚线从上往下表示时间的推进。 - -![](index_files/80c5aff8-fc46-4810-aeaa-215b5c60a003.png) - -可见，通过时序图可以知道每个类具有以下操作： - -```java -publc class 刘备 { -   public void 应战 (); -} - -publc class  孔明 { -  public void  拟定策略 (); -  public void  联合孙权 (); -  private void 借东风火攻 (); -} - -public class 关羽 { -    public void  防守荊州 (); -} - -public class 张飞 { -   public void  防守荆州前线 (); -} - -public class 孙权 { -   public void  领兵相助 (); -} -``` - -**2.3 活动图、时序图之间的关系** - -活动图示从用户的角度来描述用例； - -时序图是从计算机的角度（对象间的交互）描述用例。 - -**2.4 类图与时序图的关系** - -类图描述系统的静态结构，时序图描述系统的动态行为。 - -**2.5 时序图的组成** - -① 对象 - -有三种表现形式 - -![](index_files/25b8adad-2ef6-4f30-9012-c306b4e49897.png) - -在画图时，应该遵循以下原则： - -1. 把交互频繁的对象尽可能地靠拢。 - -2. 把初始化整个交互活动的对象（有时是一个参与者）放置在最左边。 - -② 生命线 - -生命线从对象的创建开始到对象销毁时终止 - -![](index_files/b7b0eac6-e7ea-4fb6-8bfb-95fec6f235e2.png) - -③ 消息 - -对象之间的交互式通过发送消息来实现的。 - -消息有 4 种类型： - -1\. 简单消息，不区分同步异步。 - -![](index_files/a13b62da-0fa8-4224-a615-4cadacc08871.png) - -2\. 同步消息，发送消息之后需要暂停活动来等待回应。 - -![](index_files/33821037-dc40-4266-901c-e5b38e618426.png) - -3\. 异步消息，发送消息之后不需要等待。 - -![](index_files/dec6c6cc-1b5f-44ed-b8fd-464fcf849dac.png) - -4\. 返回消息，可选。 - -④ 激活 - -生命线上的方框表示激活状态，其它时间处于休眠状态。 - -![](index_files/6ab5de9b-1c1e-4118-b2c3-fb6c7ed7de6f.png) - - -# 参考资料 - -- Java 编程思想 -- [ 面向对象设计的 SOLID 原则 ](http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2009/09/21/1570716.html) -- [ 看懂 UML 类图和时序图 ](http://design-patterns.readthedocs.io/zh_CN/latest/read_uml.html#generalization) -- [UML 系列——时序图（顺序图）sequence diagram](http://www.cnblogs.com/wolf-sun/p/UML-Sequence-diagram.html) -- [ 面向对象编程三大特性 ------ 封装、继承、多态 ](http://blog.csdn.net/jianyuerensheng/article/details/51602015) \ No newline at end of file +- Java 编程思想 +- 敏捷软件开发：原则、模式与实践 +- [面向对象设计的 SOLID 原则](http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2009/09/21/1570716.html) +- [看懂 UML 类图和时序图](http://design-patterns.readthedocs.io/zh_CN/latest/read_uml.html#generalization) +- [UML 系列——时序图（顺序图）sequence diagram](http://www.cnblogs.com/wolf-sun/p/UML-Sequence-diagram.html) +- [面向对象编程三大特性 ------ 封装、继承、多态](http://blog.csdn.net/jianyuerensheng/article/details/51602015) diff --git a/pics/09e6e8d4-4d83-4949-b908-6d6b4c2fd064.png b/pics/09e6e8d4-4d83-4949-b908-6d6b4c2fd064.png new file mode 100644 index 00000000..f76e5b5f Binary files /dev/null and b/pics/09e6e8d4-4d83-4949-b908-6d6b4c2fd064.png differ diff --git a/pics/88ff46b3-028a-4dbb-a572-1f062b8b96d3.png b/pics/88ff46b3-028a-4dbb-a572-1f062b8b96d3.png new file mode 100644 index 00000000..c6344ad2 Binary files /dev/null and b/pics/88ff46b3-028a-4dbb-a572-1f062b8b96d3.png differ