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Java 接口的所有子类都需要执行相同处理逻辑的推荐姿势

一、背景在实际开发过程中，有些时候我们可能会遇到这样的场景：我们定义接口给上游使用，不同的业务类型定义不同的子类型，实现该接口的某个函数，但是这些子类型会有很多公共的逻辑（公共的步骤）。...如果将这部分代码定义为工具方法，就需要在每个子类中都执行对应的调用。如果有些公共步骤的返回值和接口中定义的返回值一致时，很容易出现漏调用的情况。...那么，该如何 “强制”子类型都要执行一些相同的步骤呢？二、描述下面都是伪代码，大家不必纠结于具体细节，理解意思即可。...我们需要提供给上游这样一个接口， type 是指当前服务能够处理的类型，something 代表实际执行的业务功能。...(3) 实际编码中，公共的步骤可能不止一个，但是方案是一致的，有几个定义几个抽象方法即可。

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Java线程池对多个目录下的相同文件按照时间顺序合并

位数文件名都相同（只有少部分不一样）二、问题需求现在需要将每个月的文件夹下具有相同文件名的txt文件按照时间排序进行合并（不要求源文件不变）三、代码实现 RenameMMSI package...String moveDir = baseFile.getParent()+"\\move"; // 合并的文件目录 private static final String mergeDir...static void main(String[] args) { long time1 = System.currentTimeMillis(); // 创建移动和合并的目录...java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; /** * 1、遍历一个moveDir下的所有文件..."D:\\Hadoop\\ship\\SHGL\\move"; private static final String moveDir = "H:\\历史全量\\move"; // 合并文件的目录

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面试算法：lg(k)时间查找两个排序数组合并后第k小的元素

对于一个排好序的数组A，如果我们要查找第k小的元素，很简单，只需要访问A[k-1]即可，该操作的时间复杂度是O(1).假设给你两个已经排好序的数组A和B,他们的长度分别是m和n, 如果把A和B合并成一个排序数组...C, 数组C含有m+n个元素，要求设计一个算法，在lg(k)的时间内，找出数组C中第k小的元素。...一般的处理方法是，先把两个数组A和B合并成排好序的C,但是这个过程的时间复杂度是O(m+n), 当然我们可以优化一下，当合并时，只要合并的总元素达到k个就可以，然而这个时间复杂度是O(k)，题目要求的时间复杂度是...这前k个元素，要不全部来自数组A, 要不全部来自数组B, 要不一部分来自数组A,一部分来自数组B,如果k的值比某个数组的所有元素还要大时，那么前k个最小元素肯定包含数组A的全部元素，于是要找到C[k-1...k个元素的集合相矛盾，由于数组A是排序的，因此有A[x] < B[u],只要x < l-1.

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python--几种快速排序的实现以及运行时间比较

快速排序的基本思想：首先选定一个数组中的一个初始值，将数组中比该值小的放在左边，比该值大的放在右边，然后分别对左边的数组进行如上的操作，对右边的数组进行如上的操作。...sorted(array) 本来是想利用装饰器来测一下每个函数的运行时间的，但是由于快排里面存在递归，使用装饰器会报错，就只好一个个计算了。...__name__, "运行时间：", round(end - start, 4), "s") return result return helper 这里我们的输入是随机生成的在..._end - func1_start, 4), "s") func2_start =time() func2(array) func2_end =time() print("函数：func2 运行时间...最后对比一下这些方法消耗的时间： ? 总结：方法一、方法二速度较快，同时也较好理解，想要学会快速排序，只要记住方法二即可； python内置的排序速度还是最快的呀；

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【Leetcode -21.合并两个有序链表 -83.删除排序链表中的重复元素】

Leetcode-21.合并两个有序链表题目：将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。...tail->next = list1; } return head; } Leetcode-83.删除排序链表中的重复元素题目：给定一个已排序的链表的头 head ，...删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次。...返回已排序的链表。...，当两个指针指向的元素相等，就将第一个先出现的指向第二次出现的next，如下图： struct ListNode* deleteDuplicates(struct ListNode* head)

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【算法入门】用Python手写五大经典排序算法，看完这篇终于懂了！

前戏准备大家都知道从理论上讲，我们一般会使用大O表示法测量算法的运行时复杂度。"大O表示法"表示程序的执行时间或占用空间随数据规模的增长趋势。...这里，内部循环永远不会执行，导致运行时复杂度为O（n），就像冒泡排序的最佳情况一样。尽管冒泡排序和插入排序具有相同的大O时间复杂度，但实际上，插入排序比冒泡排序有效得多。...分而治之算法通常遵循相同的结构：原始输入分为几个部分，每个部分代表一个子问题，该子问题与原始输入相似，但更为简单。每个子问题都递归解决。所有子问题的解决方案都组合成一个整体解决方案。...衡量合并排序的大O复杂度要分析合并排序的复杂性，可以分别查看其两个步骤： merge()具有线性运行时间。...合并两个平衡列表比合并不成比例的列表要有效得多。min_run在合并算法创建的所有不同运行时，选择一个为2的幂的值可确保更好的性能。结合以上两个条件，可以提供几种min_run选择。

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用 Go 学算法--归并排序

该操作会一直重复执行，直到所有子序列归并为一个整体为止。归并排序的过程下面我们依然用图例过一遍归并排序对一个序列进行排序的过程。...子序列最后剩下了7，合并到序列中去递归执行上面的操作，直到所有的数字都合并到一个整体的序列上为止。小序列合并成两个大的序列再继续往完整的序列上合并最后得到一个完整的排序完成的序列。...归并排序中，分割序列所花费的时间不算在运行时间内 (可以当作序列本来就是分割好的)。...在合并两个已排好序的子序列时，只需依次比较处在序列首位数据的大小，然后移动较小的数据，因此只需花费和两个子序列的长度相应的运行时间。也就是说，完成一行归并所需的运行时间取决于这一行的数据量。...也就是说，总的运行时间为，这与前面讲到的快速排序相同。今天的内容分享到这里就结束了，喜欢的话还请点赞、在看多多支持，点关注不迷路。 - END -

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数据结构思维第十七章排序

具体来说，如果每个元素距离它的有序位置不超过k个元素，则内部循环不会运行超过k次，并且总运行时间是O(kn)。由于实现简单，开销较低；也就是，尽管运行时间是an^2，主项的系数a，也可能是小的。...在下降的过程中，我们必须将数组分成两半，这在每一层上都需要与n成正比的时间。在回来的路上，我们必须合并n个元素，这也是线性的。如果层数为h，算法的总工作量为O(nh)。那么有多少层呢？...有一些区别：在 BST 中，每个节点x都有“BST 特性”：x左子树中的所有节点都小于x，右子树中的所有节点都大于x。在堆中，每个节点x都有“堆特性”：两个子树中的所有节点都大于x。...如果子树中所有节点都小于x，那么就是最大堆。堆中最小的元素总是在根节点，所以我们可以在常数时间内找到它。在堆中添加和删除元素需要的时间与树的高度h成正比。...向队列中添加n个元素需要nlogn的时间。删除n个元素也是如此。所以堆排序的运行时间是O(n logn)。在本书的仓库中，你可以在ListSorter.java中找到heapSort方法的大纲。

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数据结构与算法 --- 排序算法（二）

在合并过程中，如果前半部分（图解左侧）和后半部分（图解右侧）之间有相同元素，先把前半部分中相同的值放入临时数组temp，再把后半部分中的相同的值放入临时数组temp，那么就能保证值相同的元素在合并前后的先后顺序不变...合并步骤：合并操作需要比较每个子数组中的元素，并将它们按照顺序放入新的临时数组中。在最坏情况下，每个子数组的长度为 \frac{n}{2} ，所以合并的时间复杂度是 O(n) 。...而在每一层的递归中，总共有 n 个元素需要进行合并操作，所以合并的时间复杂度也是 O(n) 。递归步骤：归并排序通过递归调用对子数组进行排序，每次将数组的长度减半。...无论输入数组的初始状态如何，归并排序的时间复杂度都保持不变。「内存消耗：」很明显，归并排序使用了额外的内存空间，所以它不是原地排序算法。...我们不能像分析时间复杂度那样分析空间复杂度，因为空间复杂度是一个峰值，而时间复杂度是一个累加值，递归代码的空间消耗并不能像时间消耗那样累加，空间复杂度表示在程序运行过程中的最大消耗，而不是累加的内存消耗

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图解实例讲解JavaScript算法，让你彻底搞懂

您将运行一个简单的 for 循环并检查每个元素，直到找到您要查找的元素。...冒泡排序算法的时间复杂度有一个嵌套循环，两个循环都运行 n 次，因此该算法的时间复杂度为 (n * n) 即二次时间复杂度 O (n^2)。合并排序算法合并排序算法遵循分而治之的方法。...它是两件事的结合 —— 合并和排序。在这个算法中，我们首先将主数组分成多个单独的排序数组。然后我们将单独排序的元素合并到最终数组中。让我们看看代码中的实现。...因此合并排序算法的时间复杂度是对数时间复杂度 O (log n)。快速排序算法快速排序是最快的排序算法之一。...在快速排序中，我们选择一个称为 pivot 的元素，我们会将所有元素（小于 pivot）移动到 pivot 的左侧。视觉表示。我们将对枢轴左侧和右侧的数组重复此过程，直到对数组进行排序。

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【漫画】七种最常见的排序算法（动图版）

很显然，选择排序也是一个费时的排序算法，无论什么数据，都需要 O(n²) 的时间复杂度，不适宜大量数据的排序。选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。...基本思路是先将待排序序列的第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列；然后从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置，直到所有数据都完成排序；如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等...首先从数列中挑出一个元素，并将这个元素称为「基准」pivot。重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面，相同的数可以到任何一边。...快速排序的最坏运行情况是 O(n²)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)。事实上，快速排序通常明显比其他算法更快，因为它的内部循环可以在大部分的架构上很有效率地达成。...步骤从数列中挑出一个元素，称为"基准"(pivot)。重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。

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求解“微信群覆盖”的三种方法：暴力，染色，链表，并查集(文章没火，你有责任)

(1) 把M*N个用户名/手机号输出； (2) sort排序，排序之后相同的元素会相邻； (3) uniq去重，相邻元素如果相同只保留一个； “排序之后相同的元素会相邻”，就是一次性找出所有可合并集合的关键...然后，对所有的元素进行排序，会发现： (1) 相同的元素一定相邻，并且一定来自不同的集合； (2) 同一个颜色的元素被打散了；这些相邻且相同的元素，来自哪一个集合，这些集合就是需要合并的，如上图：...，而是一个排序动作，就能找到所有需要合并的集合。...于是，对于“M个群，每个群N个用户，微信群求覆盖”问题，使用“染色法”加上“链表法”，核心思路三步骤： (1) 全部元素全局排序； (2) 全局排序后，不同集合中的相同元素，一定是相邻的，通过相同相邻的元素...假设有集合： S1={7,3,1,4} S2={1,6} 通过如果通过有根树表示，可能是这样的：所有的元素，都通过parent指针指向集合句柄，所有元素的Find-set(a)的时间复杂度也是O(1

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可能是最可爱的一文读懂系列：皮卡丘の复杂度分析指南

这意味着，我们有N²+ N次迭代，并且在每次迭代中，我们都执行了这些常量时间操作。因此，冒泡排序算法的运行时间复杂度为C.（N²+ N），其中C是常量。...同样，如果有更多新牌，则对每张新卡重复相同的过程，同时要保证手中的卡是有序的。插入排序原理相同。它从索引1开始（数组排序从0开始）并将每个元素视为一张新卡。...然后，每个新元素就可以放置在已经排序的子阵列中的正确位置。这里需要注意的重要事项是，给定一张新牌（即我们例子中索引为j的一个元素），手中的所有卡（即该索引前的所有元素）都已经排序完毕。...它们并没有真正增加时间复杂度（或者空间复杂性）。这意味着，我们有N²+ N次迭代，并且在每次迭代中，我们都执行了这些常量时间操作。因此，插入排序算法的运行时间复杂度是C....令人惊讶的是，该算法在每层上的工作量是相同的，且都等于O(N)，这是归并操作所消耗的时间。因此，可以用层数来定义总体的时间复杂度数。

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图文详解什么是快速排序

所有高级程序设计语言（诸如C、C++、Java等）都允许程序调用其自身，以完全相同的方式解决规模较小的子问题。这种方式称为递归，在计算机科学中起着重要的作用。...例如，你要用合并排序处理含16个元素的序列，两个助手各自领取的任务是给含8个元素的子序列排序。而他们再调用各自的助手，让每人给含4个元素的子序列排序，依次类推。...3.4　确定算法的理论运行时间 ? 正如第2章中讨论的，我们能用数学方法确定对n个对象排序所需要的算法运行时间，不必将算法编程后去度量计算机上的运行时间。...数学方法表明插入排序等简单排序算法运行时间与n2成正比。现在我们对合并排序进行类似的运行时间的理论估计（又称为运行时间分析）。...因此，我们通过分析至少可以知道合并排序算法的运行时间与n log2(n)成正比。以上分析解释了为什么前面的实验反映出合并排序优于插入排序。

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Python实现归并排序

第一次合并后新列表是有两个元素的有序列表，递归地往回合并，直到所有数据都合并到一个新的有序列表中，列表排序完成。...将上面有1个元素的子表和经过一次合并后有2个元素的有序列表进行合并，合并成有3个元素的有序列表。 7. 对同时拆分出来的另3个元素也进行相同的处理，递归拆分和合并成有3个元素的有序列表。 8....两个有3个元素的子表都有序后，对它们进行合并，合并成有6个元素的有序列表。 9. 对同时拆分出来的另6个元素也进行相同的处理，递归拆分和合并成有6个元素的有序列表。 10....四、归并排序的时间复杂度和稳定性 1. 时间复杂度在归并排序中，不管待排序列表的初始状态如何，都不影响排序的时间复杂度。...时间复杂度为 T(n)=nlogn ，再乘每次操作的步骤数(常数，不影响大O记法)，所以归并排序的时间复杂度为 O(nlogn) 。对归并排序改进，可以在归并时先判断左表最大值与右表最小值的关系。

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归并排序算法的编码和优化

（也叫自顶向下的归并排序和自底向上的归并排序）这两种归并算法虽然实现方式不同，但还是有共同之处的：无论是基于递归还是循环的归并排序，它们调用的核心方法都是相同的：完成一趟合并的算法，即两个已经有序的数组序列合并成一个更大的有序数组序列...（两个已经有序的数组序列合并成一个更大的有序数组序列）在开始排序前创建有一个和原数组a长度相同的空的辅助数组aux 单趟归并的过程如下：首先将原数组中的待排序序列拷贝进辅助数组的相同位置中，即将a[...因为前提是aux1和aux2都是有序的，所以通过这种方法我们能得到更长的有序序列如果aux的两段序列中，其中一段中的所有元素都已”比较”完了, 取得另一段序列中剩下的元素，全部放入原数组a的剩余位置。...根据上文所讲的递归栈和调用顺序，下面的轨迹图像就不难理解了：从最左边的元素开始合并，而且左边的数组序列在第一轮合并后，相邻右边的数组按同样的轨迹进行合并，直到合并出和左边相同长度的序列后，才和左边合并...因为插入排序非常简单，因此一般来说在小数组上比归并排序更快。这种优化能使归并排序的运行时间缩短10%到15%；可以将下面的代码 ? 改为 ?

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小白学排序 | 十大经典排序算法（动图）

非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 ? 【算法复杂度】 ?...它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。...将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。是递归的思想归并排序是一种稳定的排序方法。...具体算法描述如下：从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。...最大堆：最大堆中的最大元素在根结点（堆顶）；堆中每个父节点的元素值都大于等于其子结点（如果子节点存在）最小堆：最小堆中的最小元素出现在根结点（堆顶）；堆中每个父节点的元素值都小于等于其子结点（如果子节点存在

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你知道如何在 Linux 下快速找出所有运行的进程吗，学会这个方法后整个世界都一目了然了！

如何使用 pstree 命令 pstree 命令的一般语法如下： ps [OPTIONS] [USER or PID] 以最简单的形式调用时没有任何选项或参数，pstree 命令将显示所有正在运行的进程的分层树结构...pstree 通过将相同的分支放在方括号之间并为它们加上代表分支数的整数作为前缀来合并它们，这使得输出更具可读性和视觉吸引力。...以下是显示如何使用方括号的示例： $ pstree ├─2*[agetty] 要禁用相同分支的合并，请使用 -c 选项。...默认情况下，pstree 按名称对具有相同父项的进程进行排序。如果你想按 PID 排序，你则可以使用 -n 选项。 $ pstree -pn 一个或多个进程组 ID 是进程组的第一个成员的进程 ID。...注：显示 PID 或 PGID 时，将隐式禁用默认的进程合并。显示命令行参数默认情况下，pstree 不会向你显示正在运行的进程的命令行参数。要查看进程是如何开始的，你可以使用 -a 选项。

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算法基础之8大排序算法最优解-必读

最佳情况，输入数组是已经排好序的数组，运行时间是O(n)；最坏情况，输入数组是逆序，运行时间是O(n^2)。...稳定性：由于多次插入排序，我们知道一次插入排序是稳定的，不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱。...重复步骤3直到某一指针达到序列尾将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾复杂度：时间复杂度 O(nlogn), 空间复杂度O(n) +O(logn) 稳定性：稳定，合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时...重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。...接着将各个桶中的数据有序的合并起来 : 对每个桶B[i] 中的所有元素进行比较排序 (可以使用快排)。然后依次枚举输出 B[0]....B[M] 中的全部内容即是一个有序序列。

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Python实现基数排序

待排序列表中的所有数据都分桶完成后，将所有桶中的数据进行合并，合并时按先进先出的原则取出桶中的数据。 5. 重复步骤3,4，继续按其他位对前面处理过的数据进行分桶和合并。...继续走访待排序列表按个位数分桶。17放入数字为7的桶。 ? 4. 继续走访待排序列表按个位数分桶。33放入数字为3的桶。 ? 5. 一直走访完整个待排序列表，将所有数据都放入对应的桶中。 ? 6....33放入数字为3的桶。 ? 12. 一直走访完整个列表，将所有数据都放入对应的桶中。 ? 13. 从有数据的桶中将数据取出，进行合并。...然后创建了10个桶，从数字的个位数开始，将数据进行分桶，所有数据都分完桶之后，将数据从桶中取出，按顺序重新赋值给待排序列表。...时间复杂度在基数排序中，需要走访待排序列表中的每一个元素进行分桶，列表长度为 n , 然后将每个桶中的数据取出进行合并，一共有 k 个桶，所以进行一轮基数排序的时间复杂度为T(n)=n+k，再乘分桶和合并的步骤数

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