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Guava Cache使用的三种姿势
缓存
编程算法
其他
姿势一 使用expiredAferWriter 优点 简单 粗暴 缺点 同步阻塞问题:如果多个线程同时请求同一个过期的key,只有一个线程能够获得去加载缓存的锁,但是其他未获取加载缓存锁的线程也会阻塞
SecondWorld
2021-07-28
1.1K
0
一文理解java对象初始化顺序
c++
编程算法
jvm
由类加载器负责根据一个类的全限定名来读取此类的二进制字节流到JVM内部,并存储在运行时内存区的方法区,然后将其转换为一个与目标类型对应的java.lang.Class对象实例
SecondWorld
2019-11-01
559
0
分布式改造剧集三:Ehcache分布式改造
缓存
分布式
编程算法
https
spring
第三集:分布式Ehcache缓存改造 前言 好久没有写博客了,大有半途而废的趋势。忙不是借口,这个好习惯还是要继续坚持。前面我承诺的第一期的DIY分布式,是时候上终篇了---DIY分布式缓存。 ---- 探索之路 在前面的文章中,我给大家大致说过项目背景:项目中的缓存使用的是Ehcache。因为前面使用Ehcache的应用就一台,所以这种单机的Ehcache并不会有什么问题。现在分布式部署之后,如果各个应用之间的缓存不能共享,那么其实各自就是一个孤岛。可能在一个业务跑下来,请求了不同的应用,结果在缓
SecondWorld
2018-07-04
1.2K
0
java序列化反序列化深入探究
java
编程算法
When---什么时候需要序列化和反序列化: 简单的写一个hello world程序,用不到序列化和反序列化。写一个排序算法也用不到序列化和反序列化。但是当你想要将一个对象进行持久化写入文件,或者你想将一个对象从一个网络地址通过网络协议发送到另一个网络地址时,这时候就需要考虑序列化和反序列化了。另外如果你想对一个对象实例进行深度拷贝,也可以通过序列化和反序列化的方式进行。 What---什么是序列化和反序列化: Serialization-序列化:可以看做是将一个对象转化为二进制流的过程 Deseriali
SecondWorld
2018-03-14
696
0
最大公约数的算法
编程算法
算法的原理: 对于辗转相除法:i和j的最大公约数,也就是i和j都能够除断它。换句话讲,就是i比j的n倍多的那个数k(i = j*n + k,即i % j = k)应该也是最大公约数的倍数。所以就能转换成求k和j的最大公约数。同理,对于更相减损术,同样的道理,i比j大的部分也是最大公约数的倍数。 代码: 1 /** 2 * 求最大公约数算法汇总 3 * 4 */ 5 public class GCD { 6 public static void main(String[] arg
SecondWorld
2018-03-14
1.3K
0
算法之逆序对
编程算法
算法之逆序对 逆序对问题 假设A[1..n]是一个有n个不同数的数组。若iA[j],则对偶(i, j)称为A的一个逆序对(inversion)。 列出数组{2, 3, 8, 6, 1}的5个逆序对
SecondWorld
2018-03-14
1.3K
0
算法之数组和问题
编程算法
算法题之数组和求解 数组和问题 加上给定一个数组和值x。设计一个算法使得如果数组中存在两个元素的和为x,则输出两个元素的值组成的数组(不区分先后),否则输出{-1, -1}。 分析: 最简单的办法,就是依次求每个元素与其他元素的和。这个就是经典的握手问题,不难得出其最坏时间复杂度为: \(\Theta\)(\(n^2\)) 这种指数级别的时间复杂度必然不是我们想要的,直接PASS 先做排序然后再进行查找: 假设使用前面已知的最快的排序算法,最坏时间复杂度为: \(\Theta\)(nlg(n))。之
SecondWorld
2018-03-14
872
0
重读算法导论之算法基础
编程算法
重读算法导论之算法基础 ---- 插入排序 对于少量数据的一种有效算法。原理: 整个过程中将数组中的元素分为两部分,已排序部分A和未排序部分B 插入过程中,从未排序部分B取一个值插入已排序的部分A 插入的过程采用的方式为: 依次从A中下标最大的元素开始和B中取出的元素进行对比,如果此时该元素与B中取出来的元素大小关系与期望不符,则将A中元素依次向右移动 具体代码如下: public static void insertionSort(int[] arr) { // 数组为空或者只有一个元素的时候
SecondWorld
2018-03-14
921
0
遍历算法(1)
编程算法
遍历算法主要用在在处理迷宫问题,图,最短路径,以及枚举所有可能等问题上。下面我们通过一个简单的例子,来入门深度优先和广度优先算法: 1 package com.rampage.algorithm.base; 2 3 import java.util.ArrayList; 4 import java.util.LinkedHashSet; 5 import java.util.List; 6 import java.util.Set; 7 8 /** 9 * 相关的搜
SecondWorld
2018-03-14
944
0
扑克牌的问题
游戏
数据结构
编程算法
问题描述: 假设有A和B来两个人玩牌。游戏的规则是这样的:将一副牌均分成两份,每人拿一份。A先拿出手中的第一张扑克牌,放在桌上,然后B也拿出手中的第一张扑克牌,放在A刚打出来的扑克牌的上面,就这样两人交替出牌。出牌时,如果某人打出的牌与桌上的某张牌的牌面相同,即可将两种牌以及其中间的所有牌全部取走,并按照从上到下的顺序依次放到自己手中牌的末尾。当任意一人手中的牌全部取完时,游戏结束,对手获胜。 先假设A手上有牌,按顺序依次为:2 4 1 2 5 6,B手上有牌顺序为:3 1 3 5 6 4。写程序
SecondWorld
2018-03-14
952
0
麻将胡牌判定的问题
编程算法
问题描述: 前面去面试,需要设计一个算法检测麻将是否可以胡牌。简单描述如下:胡牌的规则为,有一个同样的两张牌做将,然后剩下的组成ABC或者AAA的形式。假设有13张牌,都是万字。不存在碰或者杠等特殊情况,判断这13张牌是否可以听牌。如果可以,输出此时作为将的牌和可以听的牌。 实现的代码如下: 1 package com.rampage.algorithm.base; 2 3 import java.util.ArrayList; 4 import java.util.List; 5
SecondWorld
2018-03-14
1.8K
0
插入排序与归并排序
编程算法
前言: 排序算法应该算是算法入门级的东西了,这里重新学习算法,先暂时归纳下个人对两种算法的理解。 插入排序: 插入排序可以对应到现实生活中的排队去停车场停车的场景。假设某家饭店的饭菜十分好吃(流口水),导致来这里吃饭的人特别多,后面来吃饭准备停车的车排起了长队。每次只允许一辆车过去找位置,找到位置之后才允许下一辆车进入,依此类推,直到所有的车都停好。转换成专业的数学模型就是:现有一个无序数组 A[n],要想对其进行排序。我们先从一个数开始考虑,A0肯定是排好序的。现在假设有A1,那么这时候应该将A1和
SecondWorld
2018-03-14
702
0
由归并算法引申出来的其他问题
编程算法
前言: 上一节刚讲过归并算法是排序算法中比较少见的一种时间复杂度为:θ(nlgn)的算法。而归并算法之所以快的原因在于它用了分治的思想,现实生活中有很多需要用到分治思想解决的问题,下面就举两个例子。 问题一: 给定一个整数数组和任意整数,找到数组中是否有两数的和等于给定的整数。 这个问题如果采用穷举法,则大致思路是这样:首先数组的第一个元素与数组剩下的元素相加,看是否有对应的结果。然后再数组第二个元素与除第一个元素和第二个元素本身之外的元素相加... 后面的操作一次类推。很容易得到时间复杂度为:(
SecondWorld
2018-03-14
666
0
堆排序与快速排序
编程算法
二叉树
前言 前面差不多学习了插入排序、选择排序、冒泡排序、归并排序。这些排序除了归并排序在时间上消耗为:θ(nlgn)外,其余排序时间消耗都为:θ(n2). 接下来要讲的就是两种比较优雅的比较排序算法:堆排序和快速排序。 堆排序最坏情况下可以达到上界:ο(nlgn).快速排序平均情况下可以达到:θ(nlgn)。 堆排序 堆排序的关键在于完全二叉树。堆排序开始要构建一个完全二叉树,且该完全二叉树必须满足某一个结点大于左子节点的值和右子结点的值。我们假设根结点中的值为数组中下标为0的元素,根结点的左子结点下标
SecondWorld
2018-03-14
738
0
一个有趣的问题
编程算法
前言 这个问题来自于看到的一个面试题,其中的解题过程比较有趣,有很多值得借鉴的地方,这里写出来作为记录。 题目 假设一栋100层的楼,两个完全一样的鸡蛋。存在某一层N,当鸡蛋从大于或等于N的楼层落下时会碎掉,当鸡蛋从小于N层落下时不会碎。问用两个鸡蛋找到N的最佳方案,以及此时最坏情况下需要实验几次。 非完美的5分解决方案: 解决方案一的灵感来自于已知两数的和,求两数的平方和的最小值。即假设两数和为25,求两数的平方和的最小值和最大值。 这个解法比较简单,直接设一个数位x,则另一个数为(
SecondWorld
2018-03-14
738
0
依赖数组特性的几种非比较排序算法
编程算法
前言: 前面所讲的排序算法基本都是需要进行两个数依次比较,这种两个数依次比较的算法不依赖于数组重元素的特性并且有下界Ω(nlogn)。换句话说就是使用比较排序算法最快的时间消耗没法小于这个界。那么是不是我们永远没法跨越这个梗呢?答案当然不是,当数组中的元素有一定的特点的时候,我们就可以利用这个特定,以实现排序算法的时间消耗与n呈线性的关系。 特性一:数组中所有元素正负性一致并且他们绝对值都小于某一个数。 当数组中所有元素都为正数或者都为负数的时候其实比较的算法是一致。这里我们假设所有元素都是非负。关
SecondWorld
2018-03-14
969
0
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