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2018python技术问答集锦,希望能给喜欢python的同学一些帮助

技术小能手 2019-12-01 19:31:10 2040 浏览量 回答数 2

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先说结论: 不要对接!不要对接!不要对接! 开个玩笑,以上仅代表个人观点,大家也知道这种“三体式警告”根本没有用的,我自己也研究如何对接,说不定做完后就觉得“真香”了。 为什么要对接? 首先讨论一下为什么要把 Flutter 对接到 Web 生态。 Flutter 现在是一个炙手可热的跨平台技术,能够一套代码运行在 Android、iOS、PC、IoT 以及浏览器上,被认为是下一代跨平台技术。相比于 Weex 和 React Native 可以很好地解决多平台一致性问题,原生渲染性能相近,上层没有 JS 那么厚的封装层次,整体性能会略好一些。 但是大部分兴冲冲去学 Flutter 的人疑惑的第一个问题就是:为什么 Flutter 要用 Dart?一个全新的语言意味着新的学习成本,难道 JS 不香吗?JS 不香不是还有 TypeScript 吗!事实上 Flutter 抛弃的岂止是 JS 这门语言,也抛弃了 HTML 和 CSS,设计了一套解耦得更好的 Widget 体系,Flutter 抛弃的是整个 Web,致力于打造一个新的生态,但是这个生态无法复用 Web 生态的代码和解决方案。尤其是之前所有跨平台方案 Hybrid、React Native、Weex 都是对接 Web 生态的,这让 Flutter 显得有些格格不入,也让大部分前端开发者望而却步。 下面是我整理出来的,前端开发者使用 Flutter 的各方面成本: 因为 Flutter 的开发模式和前端框架比较像(可以说就是抄的 React),所以框架的学习成本并不高,稍微高一些的是 Dart 语言的学习成本,另外还要学习如何用 Widget 组装 UI,虽然很多布局 Widget 设计得和 CSS 很像,灵活度还是差了很多。要想在真实项目中用起来,还要改造整个工具链,以“Native First”的视角做开发,开发 Flutter 和开发原生应用的链路是比较像的,和开发前端页面有较大差异。最高的还是生态成本,前端生态的积累无论是代码还是技术方案都很难复用,这是最痛的一点,生态也是 Flutter 最弱的一环。 无论是为了先进的技术理念还是出于商业私心,先不管 Flutter 为什么抛弃 Web 生态,现实问题是最大的 UI 开发者群体是前端,最丰富的生态是 Web 生态,我觉得 Web 技术也是开发 UI 最高效的方式。如果能在上层使用 Web 技术栈开发,在底层使用 Flutter 实现跨平台渲染,不是可以很好的兼顾开发效率、性能和跨平台一致性吗?还能复用 Web 技术栈大量的技术积累。 可能这些理由也不够充分,暂且先照着这个假设继续分析,最后再重新讨论到底该不该对接。 关于 Flutter 和 Web 生态的对接涉及两个方面: 从 Web 到 Flutter。就是使用 Web 技术栈来开发,然后对接到 Flutter 上实现跨平台渲染。对 Web 来说是解决性能和跨平台一致性问题,对 Flutter 来说是解决生态复用问题。从 Flutter 到 Web。就是官方已经实现的 Web support for Flutter,把已经用 Dart 开发好的 App 编译成 HTML/JS/CSS 然后运行在浏览器上,可以用于降级和外投场景。 如何实现“从 Web 到 Flutter”? 首先分析一下 Flutter 的架构图,看看可以从哪里下手。 Flutter 可以分为 Framework 和 Engine 两部分,Engine 部分比较底层也比较稳定了,最好不要动,需要改的是用 Dart 实现的 Framework。要想对接 Web 生态的话,JS 引擎肯定是要引入的,至于是否保留 Dart VM 有待讨论。图中最上面 Material 和 Cupertino 两个 UI 库前端是不需要的,前端有自己的。关键是 Widget 这部分,是替换成 HTML/CSS 的方式写 UI,还是继续保留 Widget 但是把语言换成 JS,不同方案给出的解法也不一样。 有不少方案可以实现对接,业界有挺多尝试的,我总结了下面三种方式: - TS 魔改:用 JS 引擎替换掉 Dart VM,用 JS/TS 重新实现 Flutter Framework(或者直接 dart2js 编译过来)。 - JS 对接:引入 JS 引擎同时保留 Dart VM,用前端框架对接 Flutter Framework。 - C++ 魔改:用 JS 引擎替换掉 Dart VM,用 C++ 重新实现 Flutter Framework。 TS 魔改 TS 魔改就是完全抛弃掉 Dart VM,用 TypeScript 重新实现一遍用 Dart 写的 Flutter Framework。 为啥是 TS 而不是 JS?这不是因为 TS 是个大热门嘛,而且向下兼容 JS,现在几乎所有时髦的框架都要用 TS 重写了。 这种方案的出发点是“如果能把 Flutter 的 Dart 换成 JS 就好了”,最容易想到的路就是把 Dart 翻译成 TS,或者直接用 dart2js 把代码编译成 js,但是编译出来的代码包含很多 dart:ui 之类的库的封装,生成的包也挺大的,也比较难定制需要导出的接口,不如干脆用 TS 重写一遍,工具链更熟悉一些,还可以加一些定制。 理论上讲翻译之后 Flutter 绝大部分功能都依然支持,可以复用各种 npm 包,还可以动态化,但是丧失了 AOT 能力,JS 语言的执行性能应该是不如 Dart 的。而且所有节点的布局运算都发生在 JS,底层只需要提供基础的图形能力就好了,就好像是基于 Canvas API 写了一套 UI 框架,性能未必有现存前端框架的性能高。 此外最大的问题是如何与官方 Flutter 保持一致,假如现在是从 v1.13 版本翻译过来的,以后官方升级到了 v1.15 要不要同步更新?这个过程没啥技术含量,而且需要持续投入,做起来比较恶心。 另外还需要考虑上层是用 Widget 的方式写 UI,还是用前端熟悉的 HTML+CSS。如果依然用 Widget 的话,那大部分前端组件还是用不了的,UI 还是得重写一遍。反正要重写的话,成本也没降下来,那就用 Dart 重写呗…… 直接用官方原版 Flutter 也避免每次更新都要翻译一遍 Dart 代码。所以既然选择了对接前端生态,那就要对接 CSS,不然就没有足够的价值。然而 CSS 和 Widget 的对接也是很繁琐的过程,而且存在完备性问题。 JS 对接 翻译代码的方式不够优雅,那就保留 Dart,把 JS/CSS 对接到 Widget 上面不就好了? 当然可以,这种方式是仅把 Flutter 当做了底层的渲染引擎,上层保持前端框架的写法,仅把渲染部分对接到 Flutter。现存的很多前端框架都把底层渲染能力做了抽象,可以对接到不同渲染引擎上,如 Vue/Rax 同时支持浏览器和 Weex,用同样的方式,可以再支持一个 Flutter。 这种方式对前端框架的兼容性比较好,但是链路太长了,业务代码调用前端框架接口做渲染,一顿操作之后发出了渲染指令,这个渲染指令要基于通信的方式传给 Flutter Framework,这中间涉及一次 JS 到 C++ 再到 Dart 的跨语言转换,然后再接收到渲染指令之后还要转成相应的 Widget 树,从 CSS 到 Widget 的转换依然很繁琐。而且 Widget 本身是可以带有状态的,本身就是响应式更新的,在更新时会重新生成 widget 并 diff,如果在前端更新 UI 的话,前端框架在 js 里 diff 一次 vdom,传到 Flutter 之后又 diff 一次 widget。 如果要绕过 Widget 直接对接图中的 Rendering 这一层,可以绕过 widget diff 但是得改 Flutter Framework 的渲染链路,既然要改 Flutter Framework 那为什么不直接用 TS 魔改呢,还绕过了 JS 到 Dart 的通信,又回到了第一种方案。 总结来说,这个方案的优点是:实现简单、能最大化保留前端开发体验,缺点是:渲染链路长、通信成本高、响应式逻辑冲突、CSS 转 Widget 不完备等。 C++ 魔改 想要干掉 Dart VM,就需要用其他语言重新实现用 Dart 开发的 Framework,用 JS/TS 可以,用 C++ 当然可以,最硬核的方式就是用 C++ 重新实现 Flutter 的 Framework,然后接入 JS 引擎,通过 binding 把 C++ 接口透出到 JS 环境,上层应用还是用 JS 做开发。 把 Framework 层下沉到 C++ 之后,不仅会有更好的性能,也能支持更多语言。原本 Flutter Framework 是在 Dart VM 之上的,必须依赖 Dart VM 才能运行,所以对 Dart 有强依赖;用 C++ 重新实现之后,JS 引擎是在 C++ 版 Framework 之上的,框架本身并不依赖 JS 引擎,还可以对接其他各种语言,如对接了 JVM 之后可以支持 Java 和 Kotlin,对接回 Dart VM 可以继续支持 Dart。 这个方案可以增强性能,也能保持和 Flutter 的一致性,但是改造成本和维护成本都相当高。C++ 的开发效率肯定不如 Dart,当 Flutter 快速迭代之后如何跟进是很大的问题,如果跟进不及时或者实现不一致那很可能就分化了。从 CSS 到 Widget 的转换也是不得不面对的问题。 几种方案对比 把上面几种方案画在同一张图里是这个样子的: 图中实线部分表示了跨语言的通信,太过频繁会影响性能,虚线部分表示了其他对接可能性。 从下到上,Flutter Engine 是不需要动的,这一层是跨平台的关键。Framework 则有三种语言版本,JS/TS、Dart、C++,性能是 C++ 版本最好,成本是 Dart 版本最低。然后还需要向上处理 HTML/CSS 和 Widget 的问题,可以直接对接一个前端框架,也可以直接在 C++ 层实现(不然需要透出的 binding 接口就太多了,用通信的方式也太过频繁了)。 如何实现“从 Flutter 到 Web”? 这个功能官方已经实现了,可以把使用 Dart 开发的 App 编译成 Web App 运行在浏览器上,官方文档以介绍用法和 API 为主,我这里简单分析一下内部具体的实现方案。 实现原理 结合 Flutter 的架构图来看,要实现 Web 到 Flutter 需要改造的是上层 Framework,要实现 Flutter 到 Web 需要改造的则是底层 Engine。 Framework 对 Engine 的核心依赖是 dart:ui,这是库是在 Engine 里实现的,抽象出了绘制 UI 图层的接口,底层对接 skia 的实现,向上透出 Dart 语言的接口。这样来看,对接方式就比较简单了: 使用 dart2js 把 Framework 编译成 JS 代码。基于浏览器的 API 重新实现 dart:ui,即 dart:web_ui。 把 Dart 编译成 JS 没什么问题,性能可能会有一点影响,功能都是可以完全保留的,关键是 dart:web_ui 的实现。在原生 Engine 中,dart:ui 依赖 skia 透出的 SkCanvas 实现绘制,这是一套很底层的图形接口,只定义了画线、画多边形、贴图之类的底层能力,用浏览器接口实现这一套接口还是很有挑战的。上图可以看到 Web 版 Engine 是基于 DOM 和 Canvas 实现的,底层定义了 DomCanvas 和 BitmapCanvas 两种图形接口,会把传来的 layer tree 渲染成浏览器的 Element tree,但是节点上仅包含了 position, transform, opacity 之类的样式,只用到 CSS 很小的一个子集,一些更复杂的绘制直接用 2D canvas 实现。 存在的问题 我编译了一个还算复杂的 demo 试了一下,性能很不理想,滑动不流畅,有时候图片还会闪动。生成出来的 js 代码有 1.1MB (minify 之后,未 gzip),节点层次也比较深,我评估这个页面用前端写不会超过 300KB,节点数可以少一半以上。 另外再看一下 Flutter 仓库的 issue,过滤出 platfrom-web 相关的,可以看到大量:文字编辑失效、找不到光标、ListView 在 ios 上不可滚动、checkbox/button 行为不正常、安卓滚动卡顿图片闪烁、字体失效、某些机型视频无法播放、文字选中后无法复制、无法调试…… 感觉 flutter for web 已经陷入泥潭,让人回想起前端当年处理各种浏览器兼容性的噩梦。 这些性能和兼容性问题,核心原因是浏览器未暴露足够的底层能力,以及浏览器处理手势、用户输入和方式和 Flutter 差异巨大。 实现 Flutter Engine 需要的是底层的图形接口和系统能力,虽然canvas 提供了相似的图形接口,如果全部用 canvas 实现的话很难处理可访问性、文本选择、手势、表单等问题,也会存在很多兼容性问题。所以真实方案里用的是 Canvas + DOM 混合的方式,封装层次太高了,渲染链路太长。就好像 Flutter Framework 里进行了一顿猛如虎的操作之后,节点生成好了、布局算好了、绘制属性也处理好了,就差一个画布画出来了,然后交到浏览器手里,又生成一遍 Element,再算一遍布局,在处理一遍绘制,最终才交给了底层的图形库画出来。 再比如长页面的滚动,浏览器里只要一条 CSS (overflow:scroll) 就可以让元素可滚动,手势的监听以及页面的滚动以及滚动动画都是浏览器原生实现的,不需要与 JS 交互,甚至不需要重新 layout 和 paint,只需要 compositing。如上图所示,在 Flutter 中 Animation 和 Gesture 是用 Dart 实现的,编译过来就是 JS 实现的,浏览器本身并不知道这个元素是否可滚,只是不断派发 touchmove 事件,JS 根据事件属性计算节点偏移,然后运算动画,然后把 transform 或者新的 position 作用到节点上,然后浏览器再来一遍完整的渲染流程…… 优化方案 性能和兼容性的问题还是要解决的,短期内先把 issue 解掉,长线的优化方案,官方有两种尝试: 使用 CSS Painting API 做绘制。 a, 这是还处于提案状态的新标准,可以用 JS 实现一些绘制功能,自定义 CSS 属性。 b. 目前还未实现,需要等浏览器先把 CSS Houdini 支持好。 使用 WebAssembly 版本的 Skia 做绘制 https://skia.org/user/modules/canvaskit a, 这样可以发挥 wasm 的性能优势,并且保持 skia 功能的一致。但是目前 wasm 在浏览器环境里未必有性能优势,这里不展开讨论了。 b. 已经部分实现,参考这里的配置启用功能: https://github.com/flutter/flutter/issues/41062#issuecomment-533952994 这两个方案都是想更多的利用到浏览器的底层能力,只有浏览器暴露了更多底层能力,才能更好的实现 Flutter 的 Web Engine。不过这个要等挺久的时间,我们也参与不了,现阶段想要使用 flutter for web,还是得保持现有架构,一起参与进去把 issue 解决掉,优先保障功能,其次优化性能。 一种适应性更好的架构 如果理想化一点,能不能从架构角度让 Flutter 和 Web 生态融合的更好一些呢? 回顾文章最开始的官方架构图,上面是 Framework(Dart),下面是 Engine(C++),切分在 Foundation 这一层,双方之间的交互是几何图形信息。如果还保持这个架构,把切分层次划分的更靠上一些,如下图所示,划分在 Widgets 和 Rendering 这一层,理论上讲对 Flutter 的开发者来说是无感知的,因为上层的开发语言和 Widget 接口都是不变的。 切分在这一层,Framework 和 Engine 之间的交互就不再是几何图形而是节点信息,Widget 的组合、setState 响应式更新、Widget diff 都还在 Dart 中,展开后的 RenderObject 的布局、绘制、裁剪、动画全都在 C++ 中,不仅有更好的性能,还可以与 Engine 有更好的结合。 或者说,还原本保留 Engine 的设计,把下沉的这部分逻辑上划分成 Renderer,就有了如下三层的结构: 这样划分出来的每一层都有明确的定位: Framework: 开发框架。为开发者提供可编程 API,实现响应式的开发模式,提供细粒度 Widget 供开发者自由封装和组合。Renderer: 渲染引擎。专门实现布局、绘制、动画、手势的的处理,这部分功能相对独立,是可以与开发框架解耦的,也不必与特定语言绑定。Engine: 图形引擎。实现跨平台一致的图形接口,合成输入的层并绘制到屏幕上,处理好平台力的接入和适配。 这样切分除了有性能优势以外,也使得渲染引擎摆脱了对 Dart 的依赖,能够支持多种语言,也能支持多种开发模式。对接到 Dart VM 就可以用 Dart 写代码,对接到 JS 引擎就可以用 JS 写代码,对接到 JVM 还可以写 Java,但是无论怎么写,底层的渲染能力是一样的,一套统一的布局算法,动画和手势的处理行为也是一致的。 在这样的架构下,对接 Web 生态就更容易了。Dart 和 Widget 是前端不想要的,希望能换成 JS 和 CSS,但是又想要底层的跨平台一致渲染引擎,那从 Renderer 层开始对接就好了,绕过了所有不想要的,也保留了所有想要的。 要实现 Flutter for Web 也更简单了一些。在 Engine 层做对接,一直苦于浏览器透出的底层能力不够,如果是在 Renderer 之上做对接就更容易一些,基于 JS/CSS/DOM/Canvas 的能力封装出一套 Rendering 接口,供 Widget 调用就好了,这样可以使渲染链路更短一些,但是依然要处理 Widget 和 DOM/CSS 之间的兼容性问题。 再讨论一遍:为什么要对接? 技术上已经分析完了,要想搞定 Flutter 生态和 Web 生态的对接,需要投入很大的成本,所以真正决定做之前,要先讨论清楚为什么要做对接?到底要不要做对接? 首先 Google 官方对 Flutter 的定位就是个问题。Flutter 设计之初就是不考虑 Web 生态的,甚至在刻意回避,倡导的是更贴近原生的开发方式。我之所以在开头说不要对接,原因也很简单:两种技术设计理念不同,不是朝着一个方向发展的,生态不通,技术方案不通,强行融合很可能让彼此都丧失了优势。但是业界又有很多团队在做这种尝试,说明需求是存在的,如果 Google 抵制这个方向,那就不好做了。不过现在官方已经支持了 Flutter for Web,已经向 Web 生态迈了一步,未来是否进一步与 Web 融合,也是有可能的。 另外就是跨平台技术本身的问题,浏览器发展了二三十年,已经是个很强大的跨平台产品了,几乎是 Web 的代名词了,这一点无人能敌。但是也臃肿不堪,有大量历史包袱,性能和体验不够好,和 Native 的结合度差,尤其在移动和 IoT 平台。虽然硬件性能在不断提升,但这是所有软件共享的,浏览器的性能和体验总会比 Native 差一些,差的这一些很可能就是新业务和新场景的发挥空间。观察一下近几年新诞生的业务场景,很多都是利用到了 Native 新提供的能力才火爆起来的,如 AI/AR/ 视频 / 直播 等,有因为新的 Web API 而孵化生出来的商业模式吗? 原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNDEwNjk5OQ==&mid=2650405725&idx=1&sn=0b7476f7c7c01df7fdafda578f9ceb98&chksm=83953345b4e2ba53917ac30b709c07be15bd1c2fd5ae2a8ecfbb129b3813f771621b8fac95ca&scene=27#wechat_redirect

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【丁宁-清华大学-阿里达摩院自然语言技术实习体验】 作者简介:丁宁,清华大学计算机科学与技术系2年级博士生,研究方向为自然语言处理、信息抽取、语言表示学习等,在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等发表多篇文章,作为研究型实习生在阿里达摩院实习半年+。 实习体会 很幸运能来到阿里巴巴进行实习!组里的氛围特别好,同事和师兄师姐都非常专业、友善、亲切。无论是科研上还是工作生活上的任 何问题,都能得到慷慨的帮助。在这里,我认识了一批学术和生活上的榜样(我的主管每天都吃健康餐,而我牛肉汤泡饼),结交了志同道合的朋友(排队喝牛肉汤回来写论文的日子),见识到了IT同学的认真负责(远程帮我调试打印机,周末修电脑),见过了马云老师,也亲身经历了一次双十一奋战。阿里的科研积淀和文化氛围都让我感到收获颇丰,感谢阿里巴巴提供研究型实习生这一高水平项目,也期待更多的同学可以加入研究型实习生的大家庭。 科研心得& 工作宣传 今年在阿里巴巴所做的跨领域分词工作被ACL 2020高分接收,其中meta review说“well-written, well-motivated with strong results, sure accept”。其实这句话可以很好地总结评判科研论文好坏的标准,实际上或许现阶段的科研也并没有什么秘密,动机明确、方法得当、实验充分,就可以形成一篇不错的科研论文。当然了,如果想做出让领域内眼前一亮的工作,可能就需要一些灵光一闪了。 具体到我们的工作上来,跨领域任务往往面临目标领域精标注数据缺失的问题,具体到分词任务上来说,这种数据缺失往往会导致OOV和词的分布差异问题。本文通过弱监督启发式算法来进行远程标注,并引入对抗学习来进行降噪。本文的实验中以newswire (新闻语料)作为源领域,在5个不同的目标领域数据上都取得了较好的效果。 这个工作或许有助于我们真正的往跨领域的两个通用问题上去设计了相关的解决办法。论文名字:《Coupling Distant Annotation and Adversarial Training for Cross-Domain Chinese Word Segmentation》,具体可以查看达摩院的官方宣传~:ACL 2020有哪些值得关注的论文? - 阿里巴巴达摩院的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/385259014/answer/1190808208 另外,也宣传一下作为co-author的另一篇ACL 2020论文,是实习生同事周洁(上海交大研究生)的工作,瞄准多层级文本分类任务,设计层级敏感编码器将多层结构作为有向图建模,并且实现了一个串行和并行的版本,论文名字:Hierarchy-Aware Global Model for Hierarchical Text Classification。 还有另一个实习生同事张浩宇(国防科大博士生)在IJCAI 2020的工作,使用noisy learning的方法去进行远程监督entity typing降噪,方法非常优雅,论文名字:Learning with Noise: Improving Distantly-Supervised Fine-grained Entity Typing via Automatic Relabeling。 【杜志浩-哈尔滨工业大学-我在达摩院作实习研究僧的那些事儿】 经韩老师介绍,2019年7月,有幸进入阿里巴巴达摩院成为一名实习研究僧。如今也已半年有余,期间发生的事情仍然历历在目。从初出茅庐的不安,到积极融入的快乐,再到宠辱不惊的泰然,一路走来收获良多! 初出茅庐 其实,刚到达摩院语音算法组时,我的内心充满了不安。这种不安来自于初出茅庐的不自信,不知自己能否胜任这份工作,为公司带来效益。同时,也来自于环境转变的不适应,换了一个全新的环境,对公司内的工作方式、待人接物都不甚了解。 但是,在算法组师兄师姐的帮助下,我的这些不安很快就烟消云散了。为了能够使我尽快熟悉工作内容、了解工作方式,雷鸣师兄坚持每周四晚上为实习生开组会,拉着仕良哥、智颖等很多小伙伴一起讨论算法思路和实验中遇到的问题。我想他们应该都挺忙的吧,但还是牺牲自己休息的时间来参加组会。 刚来的那段时间,除了“雷老师,xxx麻烦审批通过一下”以外,我说的最多的恐怕就是“xx姐/哥,xxx在哪”。由于对很多事情都不了解,比如服务器怎么申请啊,oss怎么弄啊,我总是要麻烦逍北姐、遥仙哥等目之所及的小伙伴。他们一边在忙自己的工作一边还不厌其烦的告诉我,为我提供了莫大的帮助。 积极融入 在算法组这段时间,让我印象最为深刻的一句话就是“我们做事情都很直接,有什么问题,就带着方案提出来”。以前,总是被教育和鼓励发现问题,在阿里,找到问题只是完成了第一步,还需要再提出一个切实可行的解决方案。期间发生的一段小插曲让我现在依然记忆犹新。  为了准备910,语音测试组的小伙伴每天都在紧张的进行测试。其中一项是对语音实时转录及翻译软件的稳定性测试。由于已经进入应用阶段,不能在直接将数据送入到模型中,需要将语音播放出来,再由软件录音进行测试。播放的内容是马老师的演讲,对于坐在旁边的小伙伴来说既是一件好事,也是一件坏事。由于马老师的演讲实在太引人入胜了,每次他们进行测试时,我们都无法专心工作,最终只能……。 咳咳,我心想,这么下去也不是事儿啊,梦想要有,生活也得继续啊,得想想办法解决一下这个问题。我尝试了各种办法,但似乎都无法绕过功放这个问题。最终功夫不负有心人,找到了一款虚拟声卡的软件,能够将一个应用程序的音频输出直接作为另一个应用程序的输入。在熟悉过这个软件的使用方式后,我找到测试组的组长,向他提出了我现在的处境和解决方案。他告诉我,他也知道这样会打扰到周边的人,但是之前也没有太好的办法,感谢我提出的解决方案。 虽然这只是实习期间的一段小插曲,但是我依然印象深刻。通过这件事,我践行了带着方案提问题,这一阿里人所特有的工作方式,让我感觉自己正在逐渐融入到这个集体当中。 宠辱不惊 经过几个月“死去”又“活来”的做实验、写论文,我跟雷鸣师兄合作的语音增强相关工作投稿到了ICASSP 2020。这是语音信号处理领域的顶级会议,在来阿里之前,我也投稿过一次,但不幸被拒。为了准备这篇文章,雷鸣师兄跟我保持着很高互动,了解实验进度,适时的进行指导。此外,还有仕良哥帮助我进行语音畸变的评估。 2020年1月25日这一天,是我国的传统节日,春节,同时也是ICASSP出结果的日子。在得知结果前,我的内心非常忐忑。但当得知接收的喜讯时,我反而没有想象中那么兴奋,没有想象中那么高兴。我的第一反应是看看审稿人的意见,看看我专家们对我文章的看法,还有哪些不足和需要改进的地方。 我想宠辱不惊的心态应该是我在阿里的一个重要收获吧,不以物喜不以己悲。尽力做好自己该做的事儿,结果自然水到渠成。 再说两句 在阿里的这段实习使我受益匪浅。这里有乐于助人、善解人意的师兄师姐,也有认真负责、要求严格的主管Leader;有弹性自由的工作时间,也有肝到深夜的满腔热情;有最新最热的研究成果,也有成熟稳定的应用软件。这里不像实验室的象牙塔,关注技术的同时,也更关注技术如何落地、如何应用到生活中去,最终如何造福亿万用户。 韩鹏-KAUST-青春没有我之阿里巴巴天猫精灵争夺赛被迫写的研究心得 竞选宣言: 在阿里实习摸了几个月的鱼,最开心的就是又吃到了祖国的美食,虽然杭州的食物实在是太清淡了,但总比我在沙特每天吃水煮青菜不放盐要好很多。在阿里的这几个月,让我看淡了很多,发现生命里比较重要的就是长在自己脑袋上的头发,不能太年轻就失去他们。女网红我是感觉自己这辈子没机会了,毕竟流量明星也不是靠推荐算法能捧红的,也就希望能够得到这次500块钱的天猫精灵,请大家pick我。 研究心得: 多抱大腿 为了凑足300字的内心情感白描: 这个世界实在是太无聊了,尤其疫情导致的只能居家办公,我已经憋得快精神失常了,虽然平时也不是那么正常。希望这个世界早日恢复原来的美好,我还打算去越南胡志明市的日式KTV感受一下女仆装呢,希望疫情不会让这些服务业倒闭呢吧。 居然还不够300字,感觉生命浪费在写文字上要比大保健上还是好一些的,希望这些文字能够启发你,虽然我感觉也并没有什么意义,而人活着的意义又是什么呢? 【韩镕罄-南加州大学- 阿里研究型实习生体验】 简介: 经过两年研究时间,找到了学校的教职,也找到了老婆,感谢阿里~ 2018年八月来阿里做研究型实习生,本人在南加州大学商学院读Operations Management 的Ph.D. 块两年时间做了几篇 field experiment paper, 感觉阿里有太多好玩有趣的商业问题可以讨论直接研究。 通过和阿里的合作顺利找到UIUC 伊利诺伊大学香槟分校的常任轨教职。 更神奇的是,在实习期间,随便刷个阿里妹儿的相亲帖, 加个微信 聊一聊 发现和自己一天生日。 就是你了!现在已经结婚快半年! 三十而立,一切静好,感谢阿里! 【马腾-清华大学- 阿里巴巴RI项目心得】 我与阿里之缘 在2019年的夏天,后来成为我主管的文侑来到清华进行交流,当时的我刚刚完成了一个学术项目的研究,正在寻求于之后的研究方向。恰好在交流会上碰见了文侑,经过一番交流之后吗,了解到操作系统团队是阿里 RDMA 技术的先行者和推广者,这正是我计划之后想要研究的方向,于是便一拍即合。由于我之前所研究的领域刚好符合是阿里目前正在做的一些项目,所以文侑提供了一个可以在阿里实习的机会。 在通过了多轮面试之后,我终于成功的入职了操作系统内核组作为学术型实习生。从2018年九月初入职至今,将近两年的时间,我也逐渐地适应了在阿里的生活,松弛有度而又充满欢乐。在这里我也结识了许多要好的朋友,并且,通过公司组织的各种聚会和团建的活动,让我解释了许多有着共同语言爱好的伙伴,大家给与了我这个新人很多的帮助和照顾,使我也渐渐地融入了这个有爱的团队。 在阿里的学术成果 在阿里实习期间,在同事们的帮助下,我顺利地完成了两个与我所在实验室合作的学术项目,并且这两个项目也幸运的产出了两篇高质量的论文,分别发表在了不同领域的高水平会议当中。 其中,第一篇论文发表在第21届Cluster会议,与2019年在美国阿尔伯克基召开。Cluster 是高性能计算方向计算机系统领域的主要会议,这个工作提出并实现了统一高效的 RDMA 消息中间件,解决了 RDMA 在实际生产过程中的一些关键可靠性和可用性问题,例如:极简的接口抽象,必要的上层消息确认机制,中间件辅助流控配合 DCQCN,结合生产系统的诊断机制等等,目前该技术已经被广泛应用在阿里巴巴基础云产品中(包括:数据库,分布式存储等)。另外一个工作则发表在了第25届 ASPLOS会议。ASPLOS 是操作系统,体系结构和编程语言三个方向综合的计算机系统领域顶级会议。这篇论文是和我所在的清华高性能所合作完成的,文章中第一次提出了利用RDMA将数据中心的NVM做disaggregation, 实现了高效的框架,同时证明了这种新架构的可行性。 在阿里的感想 阿里巴巴操作系统团队是一直致力于建立和完善系统领域工业界和学术界的纽带,并且在持续实践工业界和学术界之间的问题分享和工作互动,他们希望通过这些分析和互动能够更好地促进中国在世界计算机系统领域的整体发展和创新。作为操作系统团队中的一员,我深切了解到了先进技术对于企业发展的重要性,在实习的过程中,同我所在的实验室进行合作,我更是深深感受到只有通过学术与工业相辅相成,才能够真正让企业发展先进技术。另外一方面,经过一段时间的实习,我对所在的操作系统团队和阿里技术部门的工作有了更深入的了解,我对自己也有了进一步的规划,计划在毕业之后能够入职阿里,通过我的努力,继续在追逐技术之路上奋斗着。 【亓家鑫-新加坡南洋理工大学- 阿里云实习心得】 非常荣幸我们的研究工作*《Two causal principles for improving visual dialog》*获得了同行的认可,并收录在CVPR 2020会议中。在此要特别感谢我的教授,MReaL实验室成员以及阿里城市大脑实验室师兄师姐一直以来的支持和帮助。比起论文本身的内容,我更希望跟大家分享一年来做研究的心得和感悟,虽然目前我仍然是一个萌新,不过我希望通过萌新的角度能带给大家一些研究上的启发。 开始一个研究之前,选择方向很重要。当然,每一个方向都有自己的优缺点,比如新的方向“容易”发文章,可能将其他领域原有的方法引入加一些调整就可以达到比较高的结果。不过如果没有坚实的创新,在同行评议时,可能会受到质疑。一旦没有通过,再转投时可能发现已经落后于其他人。“老“的方向可能会感觉灌水困难,不过因为我没有真正做过经典的方向,所以不太好发表评论。根据观察,在一堆全面而又坚实的研究中找到创新点,对萌新来说确实困难,不过一旦有所突破,肯定会对这个社区产生广泛的影响。作为一个萌新,可能不会自己选择方向或者领域,所以接受导师或者主管的安排成了唯一的选择,不过要相信自己的导师和主管,因为大家都是在帮助你,而且他们经验丰富。只有当自己走完一套研究的流程,并且真正找到自己感兴趣或者觉得可以有所突破的方向,那可能才是真正属于自己的研究的开始。 当选定了方向,开始做研究的时候,清楚的了解所有有关的方法是非常重要的,因为这样可以防止你的idea被存在的方法“抄袭“。其实对一个比较成熟的研究方向来说,简单思考得到的idea一般都会被提出过。不过研究完所有存在方法后,要跳出这些方法,因为阅读他们的方法可能不是来借鉴,更多的是防止撞车,想要真正有创新,在别人的方法上改动往往是不够的,这就要求我们重新审视这个任务甚至数据集的每一个样本。当然目前即使是学术界toy的数据集也有动辄几十万的数据量,看完是不可能的,不过根据自己的思路统计一些数据特征,有时候对研究会产生很大的帮助。当觉得自己已经掌握了这个数据集或者这个任务的时候,应该是跑一些baseline来练习了。 我作为萌新,没有从零开始写,而是找了一个现成的模型开始修改,这样难度会减少很多,不过毕竟是别人的代码,还是有很多不舒服的地方,所以等自己成熟了的时候,有空的时候,一定要从头写一遍。当然我也不知道什么时候有空。当我开始修改baseline的时候,此次的研究旅行就算是上路了,在接受导师的指引的同时也可以自己不断的尝试自己的想法,因为不知道什么是有用的。我作为萌新刚开始的感受是我觉得可能我想的都有用,那一定要去试一下,所以我也建议大家多试一下,说不定真的有用呢,反正电费不花自己的。当一个东西有用的时候,就可以来思考他为什么有用了,当你想好它为什么有用并且通过了广泛的测试,就到了跟大家分享成果的时候。 当然,一个有用的idea背后可能有无数个没用的idea,至于他们为什么没用,我觉得如果实在是有兴趣,可以研究一下,但是有时候会花大量的时间。举一个实际的例子,我在去年做visual dialog比赛,大概四月份就发现了一个有用的方法,之后也顺利的拿到了第一并且在此基础上进行探究和扩展发表了自己的成果。不过同时,当时有一个效果降低的操作一直困扰着我,直到六个月以后,当然这六个月中还做了其他的事情,我才发现了它真正的原因,并且最终变成了我文章中的一句话。举这个例子的目的是,研究没有效果的idea会对研究有所帮助,不过可能会收益较低。 研究成果的发表是一个很重要的过程,它可以给领域内的同行以启发,甚至可以影响本领域之外的人,所以有时候高度总结自己的思想是一件有用的事情。比如我所做的工作我认为进行高度总结之后可以得到一个启发是:对多模态任务来说不一定所有模态都是平等的,对模型来说所存在模态也不一定是影响结果的全部。除了对自己motivation的总结,应用细节以及结果展示也是非常重要的,因为我是萌新,怎样写出一篇文章的经验肯定是不足的,所以在此不再赘述。在发表完文章之后,“售后服务“也是非常重要的一点,这也是我的教授教我的很重要的理念。因为发表的内容不是刊登出来就结束了,而是你对社区贡献的开始,之后做研究可能会发现更好的实现,或者当时的理论没有讲清楚完善,这些都可以补充到自己的代码中,让大家更好的了解你的思路和工作,或许以后还能收获好评。 此外,实验室的成员就是自己研究道路上的引导者和伙伴,会对自己的研究产生各种各样至关重要的影响,大多时候大家都不会吝惜跟你讨论分享自己的观点,有时还会亲自帮助你解决问题,所以要记得经常参加团建和小集体聚会。不过也不能太依赖别人,每当遇到问题的时候,特别是技术性的问题,还是依靠自己解决的好,毕竟未来总会离开实验室,离开乐于帮助你的人。最后,保护好自己的头发,还是要早睡早起,调不出来的bug熬夜也调不出来,不work的idea可能真的不work,没有人保证炼出来的一定是金子,不要过分影响正常的作息,毕竟这不是百米赛跑,也不能算是马拉松,而是长久的起码好几年以上要坚持的事业。不过我作为萌新才刚刚起步,依然没有体会到最艰难的时刻,不过做好心理准备还是应该的,该来的总是会来的。最后的最后希望这些浅显的经验总结能够给大家带来一点儿帮助,谢谢大家的阅读。 【田冰川-南京大学- 在阿里网络团队实习两年是一种怎样的体验?】 简介: 大家好!我是田冰川,南京大学2016级直博生,导师为田臣老师,研究方向为计算机网络。2018年6月,我以研究型实习生的身份入职阿里巴巴基础设施事业部网络研究团队,实习期间主要从事网络验证相关的研究工作,即通过形式化方法与灰度测试,来降低网络变更中的潜在风险。 2018年既是网络研究团队刚刚组建的一年,也是研究型实习生在阿里刚刚起步的一年。这年春天,经我导师田臣老师介绍,我参加了研究型实习生面试,加入了网络研究团队。 来到团队后,我参加的第一个研究项目是“金睛”,用以保障复杂ACL变更的正确性。ACL即访问控制列表,网络中的ACL决定着流量的连通性。网络架构演化有时会伴随着对ACL的迁移,如何保证迁移前后网络连通性是等价的,是困扰架构与运营部门的一大难题,而金睛项目则是为该问题而生。项目落地以来,金睛系统多次在骨干网ACL迁移中对变更方案进行了验证,并逐渐扩展至对边缘网络的验证。相关论文发表于SIGCOMM 2019主会,我在会场进行了20余分钟的演讲,与我们团队的另一篇文章HPCC共同成为阿里集团在网络领域top1学术会议主会中的首次亮相。 时间总是过的很快。转眼间,我来阿里已经两年了,自金睛之后,又陆续参与了多个研究课题。在阿里的时间越久,就越能切身体会到学术界研究与工业界研究的不同。在阿里实习以来,我接触到的所有研究课题,都不是凭空“想”出来的空中楼阁,更不是靠别人论文“启发”出来的二手课题,而是源自于真实业务的现阶段瓶颈与下一阶段发展趋势——这一点是高校科研很难做到的。 这两年间,我对科研这件事的心态也发生了进一步的变化。2017年,来到阿里之前,我的论文达到了学校博士毕业的最低要求,相当于没有了毕业之忧,对科研的心态从“先拿到博士学位再说”,变成了“想要做出点什么,不想让自己的博士5年就这么水过去”;在来到阿里,接触到工业界的前沿课题之后,我对科研的心态再一次发生了转变,变成“因为认可一件事的价值,所以想要去做好”——这已经成为一种内在的驱动力,让我在认真工作的同时,享受研究带来的乐趣。 如果一切顺利的话,我将于2021年6月博士毕业。能在阿里巴巴度过专属实习生的“三年醇”,想必也是人生中的一大成就了! 【吴秉哲-北京大学- 吴师傅的博士研究课题:大数据时代的数据隐私研究方向初探】 加上本科的时间,不知不觉已经在燕园里面呆了八年了,明年不出意外应该就会离开学校去业界工作。准备最近以文章的形式梳理一下博士几年的研究以及生活的心路历程。由于内容比较分散,所以决定分为几个不同的部分。这次推送封面图片是16年骑行到加乌拉山口遥看喜马拉雅山脉的图片,而我在阿里的花名是风远,意为远处的风。希望多年之后,还有一颗少年的心,投入每天永不变。这次借着阿里内部一个活动的机会,写了今天的这篇稿子,为大家介绍一下我的thesis topic。 已经在蚂蚁实习了一年了,一年时光匆匆而过,而在蚂蚁金服度过的这段时光带给了我很多研究以及生活中的体验,这一年里学到的经验也将伴随着我之后的研究之路。 我本科四年是在数院度过,在研究生阶段决定转换方向到计算机系。博士的前两年一直在跌跌撞撞地寻找自己的研究方向,尝试过很多方向均以失败告终。终于在第三年的时候,误打误撞开始研究起机器学习的隐私保护问题并找到了很多灵感,开始沉淀了一些基本的研究工作。有一天我从一个朋友那里听到了她关于金服这边隐私保护机器学习的团队介绍,当时我就决定要到业界的前沿去看一看隐私保护的真实业界需求。在此之前,我已经在谷歌,IBM等公司有过多段实习的经历,但是在蚂蚁这一次实习经历,是与我自己研究方向最接近,也是时间最长的一次。借着这次约稿的机会,以此文简单总结一下自己过去两年在这一方向的研究。 隐私保护与共享学习 目前随着各种机器学习算法在集团的业务落地,许多隐私泄露与数据滥用的风险相继而来。 尤其是在蚂蚁金服这样一个拥有很多支付数据的企业,数据安全以及隐私保护的重要性更是不言而喻。站在商业合作的角度,如何实现不同公司或者部门之间的数据共享学习也是我所在的团队现在攻坚的一个问题。在这样一个研究背景下,我来到了蚂蚁金服的共享智能团队,开始和师兄师姐们从不同的维度对上述问题展开了深入的研究。 共享学习这样一个概念听起来很美好,但是实际落地起来却困难重重,需要考虑到上层软件算法的设计以及底层系统和硬件的优化,才有可能真正在实际的业务中兼顾效率和隐私保护强度。共享智能团队在这一方向上有着得天独厚的优势。一是领先的业务场景,在国际同行好多还停留在学术研究阶段时,我们团队已经和国内多家银行有了合作。另一个则是技术沉淀的领先。因为金服自身业务的特殊性,我们团队很早就开始了隐私保护机器学习和共享学习的布局,包括很多原始的技术沉淀,强大的工程团队以及学术预研团队。这些积累也使得我们能够很快地摸清最新的一些研究成果并能将其吸入到我们自己的系统当中。 我自己关于隐私保护机器学习的研究主要是围绕着三个层面展开,分别是理论,算法设计,以及系统和硬件优化。在理论层面,我主要针对现有的各种机器学习算法,建立相应的隐私泄露分析框架,比如我们在之前的工作中,针对一种常用的贝叶斯学习的算法根据雷尼差分隐私建立了隐私泄露的定量分析框架,我们进一步使用我们的框架和已有的一些泛化误差上界做了联系,从而能从多个角度去解释该算法的隐私泄露原因。在算法设计层面,我们针对各种已有的新兴算法以及场景,比如图神经网络,推荐系统建立了相应的共享学习算法,并利用我们的理论框架,对这些算法的隐私保护强度做了定量的评估。除开上层的理论和算法设计,底层的系统和硬件的优化同样是非常重要的一环。 在我们团队,我们主打基于硬件可信执行环境 (TEE)的机器学习serving系统,我针对我们当前这套服务系统,结合神经网络计算的一些特点,定制了该系统的一系列优化措施大大提升了整个系统的吞吐量。我也将其中一些措施注册了专利,并在前几天得到了内部的专利授权。除开上述介绍的学术研究方面的成果,我也参与了IEEE共享学习标准的制定会议,这也使得我从标准制定者的角度去更深地思考如何使用技术在未来社会中实现隐私与效率的兼顾。 总之,我自己很感谢能成为共享智能团队的一员,我在这里学到的最宝贵的经验就是详细地从上到下了解了这样一个大团队的合作与分工,学习他们是如何一步步从最初的需求分析,算法设计,到最后真正的业务落地。也很高兴和各位共享智能的同事度过自己博士生涯中很重要的一年。也非常感谢我的博士导师对我研究的无条件支持。回看博士这一路的艰辛,也是感慨万千。有点像自己之前高原骑行的经历,经历了爬到坡顶的缺氧与无力,终在转角处遇见了骑行途中最美的雪山风光。

游客bnlxddh3fwntw 2020-05-19 16:05:51 0 浏览量 回答数 0

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遍历一个 List 有哪些不同的方式?每种方法的实现原理是什么?Java 中 List 遍历的最佳实践是什么? 遍历方式有以下几种: for 循环遍历,基于计数器。在集合外部维护一个计数器,然后依次读取每一个位置的元素,当读取到最后一个元素后停止。 迭代器遍历,Iterator。Iterator 是面向对象的一个设计模式,目的是屏蔽不同数据集合的特点,统一遍历集合的接口。Java 在 Collections 中支持了 Iterator 模式。 foreach 循环遍历。foreach 内部也是采用了 Iterator 的方式实现,使用时不需要显式声明 Iterator 或计数器。优点是代码简洁,不易出错;缺点是只能做简单的遍历,不能在遍历过程中操作数据集合,例如删除、替换。 最佳实践:Java Collections 框架中提供了一个 RandomAccess 接口,用来标记 List 实现是否支持 Random Access。 如果一个数据集合实现了该接口,就意味着它支持 Random Access,按位置读取元素的平均时间复杂度为 O(1),如ArrayList。如果没有实现该接口,表示不支持 Random Access,如LinkedList。 推荐的做法就是,支持 Random Access 的列表可用 for 循环遍历,否则建议用 Iterator 或 foreach 遍历。 说一下 ArrayList 的优缺点 ArrayList的优点如下: ArrayList 底层以数组实现,是一种随机访问模式。ArrayList 实现了 RandomAccess 接口,因此查找的时候非常快。ArrayList 在顺序添加一个元素的时候非常方便。 ArrayList 的缺点如下: 删除元素的时候,需要做一次元素复制操作。如果要复制的元素很多,那么就会比较耗费性能。插入元素的时候,也需要做一次元素复制操作,缺点同上。 ArrayList 比较适合顺序添加、随机访问的场景。 如何实现数组和 List 之间的转换? 数组转 List:使用 Arrays. asList(array) 进行转换。List 转数组:使用 List 自带的 toArray() 方法。 代码示例: ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么? 数据结构实现:ArrayList 是动态数组的数据结构实现,而 LinkedList 是双向链表的数据结构实现。随机访问效率:ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高,因为 LinkedList 是线性的数据存储方式,所以需要移动指针从前往后依次查找。增加和删除效率:在非首尾的增加和删除操作,LinkedList 要比 ArrayList 效率要高,因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。内存空间占用:LinkedList 比 ArrayList 更占内存,因为 LinkedList 的节点除了存储数据,还存储了两个引用,一个指向前一个元素,一个指向后一个元素。线程安全:ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的,也就是不保证线程安全; 综合来说,在需要频繁读取集合中的元素时,更推荐使用 ArrayList,而在插入和删除操作较多时,更推荐使用 LinkedList。 补充:数据结构基础之双向链表 双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。 ArrayList 和 Vector 的区别是什么? 这两个类都实现了 List 接口(List 接口继承了 Collection 接口),他们都是有序集合 线程安全:Vector 使用了 Synchronized 来实现线程同步,是线程安全的,而 ArrayList 是非线程安全的。性能:ArrayList 在性能方面要优于 Vector。扩容:ArrayList 和 Vector 都会根据实际的需要动态的调整容量,只不过在 Vector 扩容每次会增加 1 倍,而 ArrayList 只会增加 50%。 Vector类的所有方法都是同步的。可以由两个线程安全地访问一个Vector对象、但是一个线程访问Vector的话代码要在同步操作上耗费大量的时间。 Arraylist不是同步的,所以在不需要保证线程安全时时建议使用Arraylist。 插入数据时,ArrayList、LinkedList、Vector谁速度较快?阐述 ArrayList、Vector、LinkedList 的存储性能和特性? ArrayList、LinkedList、Vector 底层的实现都是使用数组方式存储数据。数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素,它们都允许直接按序号索引元素,但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作,所以索引数据快而插入数据慢。 Vector 中的方法由于加了 synchronized 修饰,因此 Vector 是线程安全容器,但性能上较ArrayList差。 LinkedList 使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行前向或后向遍历,但插入数据时只需要记录当前项的前后项即可,所以 LinkedList 插入速度较快。 多线程场景下如何使用 ArrayList? ArrayList 不是线程安全的,如果遇到多线程场景,可以通过 Collections 的 synchronizedList 方法将其转换成线程安全的容器后再使用。例如像下面这样: 为什么 ArrayList 的 elementData 加上 transient 修饰? ArrayList 中的数组定义如下: private transient Object[] elementData; 再看一下 ArrayList 的定义: public class ArrayList extends AbstractList implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable 可以看到 ArrayList 实现了 Serializable 接口,这意味着 ArrayList 支持序列化。transient 的作用是说不希望 elementData 数组被序列化,重写了 writeObject 实现: 每次序列化时,先调用 defaultWriteObject() 方法序列化 ArrayList 中的非 transient 元素,然后遍历 elementData,只序列化已存入的元素,这样既加快了序列化的速度,又减小了序列化之后的文件大小。 List 和 Set 的区别 List , Set 都是继承自Collection 接口 List 特点:一个有序(元素存入集合的顺序和取出的顺序一致)容器,元素可以重复,可以插入多个null元素,元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。 Set 特点:一个无序(存入和取出顺序有可能不一致)容器,不可以存储重复元素,只允许存入一个null元素,必须保证元素唯一性。Set 接口常用实现类是 HashSet、LinkedHashSet 以及 TreeSet。 另外 List 支持for循环,也就是通过下标来遍历,也可以用迭代器,但是set只能用迭代,因为他无序,无法用下标来取得想要的值。 Set和List对比 Set:检索元素效率低下,删除和插入效率高,插入和删除不会引起元素位置改变。 List:和数组类似,List可以动态增长,查找元素效率高,插入删除元素效率低,因为会引起其他元素位置改变 Set接口 说一下 HashSet 的实现原理? HashSet 是基于 HashMap 实现的,HashSet的值存放于HashMap的key上,HashMap的value统一为PRESENT,因此 HashSet 的实现比较简单,相关 HashSet 的操作,基本上都是直接调用底层 HashMap 的相关方法来完成,HashSet 不允许重复的值。 HashSet如何检查重复?HashSet是如何保证数据不可重复的? 向HashSet 中add ()元素时,判断元素是否存在的依据,不仅要比较hash值,同时还要结合equles 方法比较。 HashSet 中的add ()方法会使用HashMap 的put()方法。 HashMap 的 key 是唯一的,由源码可以看出 HashSet 添加进去的值就是作为HashMap 的key,并且在HashMap中如果K/V相同时,会用新的V覆盖掉旧的V,然后返回旧的V。所以不会重复( HashMap 比较key是否相等是先比较hashcode 再比较equals )。 以下是HashSet 部分源码: hashCode()与equals()的相关规定: 如果两个对象相等,则hashcode一定也是相同的 两个对象相等,对两个equals方法返回true 两个对象有相同的hashcode值,它们也不一定是相等的 综上,equals方法被覆盖过,则hashCode方法也必须被覆盖 hashCode()的默认行为是对堆上的对象产生独特值。如果没有重写hashCode(),则该class的两个对象无论如何都不会相等(即使这两个对象指向相同的数据)。 ** ==与equals的区别** ==是判断两个变量或实例是不是指向同一个内存空间 equals是判断两个变量或实例所指向的内存空间的值是不是相同 ==是指对内存地址进行比较 equals()是对字符串的内容进行比较3.==指引用是否相同 equals()指的是值是否相同 HashSet与HashMap的区别 Queue BlockingQueue是什么? Java.util.concurrent.BlockingQueue是一个队列,在进行检索或移除一个元素的时候,它会等待队列变为非空;当在添加一个元素时,它会等待队列中的可用空间。BlockingQueue接口是Java集合框架的一部分,主要用于实现生产者-消费者模式。我们不需要担心等待生产者有可用的空间,或消费者有可用的对象,因为它都在BlockingQueue的实现类中被处理了。Java提供了集中BlockingQueue的实现,比如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue,、SynchronousQueue等。 在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别? 相同点:都是返回第一个元素,并在队列中删除返回的对象。 不同点:如果没有元素 poll()会返回 null,而 remove()会直接抛出 NoSuchElementException 异常。 代码示例: Queue queue = new LinkedList (); queue. offer("string"); // add System. out. println(queue. poll()); System. out. println(queue. remove()); System. out. println(queue. size()); Map接口 说一下 HashMap 的实现原理? HashMap概述: HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 HashMap的数据结构: 在Java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。 HashMap 基于 Hash 算法实现的 当我们往Hashmap中put元素时,利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标存储时,如果出现hash值相同的key,此时有两种情况。(1)如果key相同,则覆盖原始值;(2)如果key不同(出现冲突),则将当前的key-value放入链表中获取时,直接找到hash值对应的下标,在进一步判断key是否相同,从而找到对应值。理解了以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题,核心就是使用了数组的存储方式,然后将冲突的key的对象放入链表中,一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。 需要注意Jdk 1.8中对HashMap的实现做了优化,当链表中的节点数据超过八个之后,该链表会转为红黑树来提高查询效率,从原来的O(n)到O(logn) HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同?HashMap的底层实现 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做拉链法的方式可以解决哈希冲突。 JDK1.8之前 JDK1.8之前采用的是拉链法。拉链法:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。 JDK1.8之后 相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。 JDK1.7 VS JDK1.8 比较 JDK1.8主要解决或优化了一下问题: resize 扩容优化引入了红黑树,目的是避免单条链表过长而影响查询效率,红黑树算法请参考解决了多线程死循环问题,但仍是非线程安全的,多线程时可能会造成数据丢失问题。 HashMap的put方法的具体流程? 当我们put的时候,首先计算 key的hash值,这里调用了 hash方法,hash方法实际是让key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作,高16bit补0,一个数和0异或不变,所以 hash 函数大概的作用就是:高16bit不变,低16bit和高16bit做了一个异或,目的是减少碰撞。按照函数注释,因为bucket数组大小是2的幂,计算下标index = (table.length - 1) & hash,如果不做 hash 处理,相当于散列生效的只有几个低 bit 位,为了减少散列的碰撞,设计者综合考虑了速度、作用、质量之后,使用高16bit和低16bit异或来简单处理减少碰撞,而且JDK8中用了复杂度 O(logn)的树结构来提升碰撞下的性能。 putVal方法执行流程图 ①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容; ②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③; ③.判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals; ④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤; ⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可; ⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。 HashMap的扩容操作是怎么实现的? ①.在jdk1.8中,resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时,就调用resize方法进行扩容; ②.每次扩展的时候,都是扩展2倍; ③.扩展后Node对象的位置要么在原位置,要么移动到原偏移量两倍的位置。 在putVal()中,我们看到在这个函数里面使用到了2次resize()方法,resize()方法表示的在进行第一次初始化时会对其进行扩容,或者当该数组的实际大小大于其临界值值(第一次为12),这个时候在扩容的同时也会伴随的桶上面的元素进行重新分发,这也是JDK1.8版本的一个优化的地方,在1.7中,扩容之后需要重新去计算其Hash值,根据Hash值对其进行分发,但在1.8版本中,则是根据在同一个桶的位置中进行判断(e.hash & oldCap)是否为0,重新进行hash分配后,该元素的位置要么停留在原始位置,要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上 HashMap是怎么解决哈希冲突的? 答:在解决这个问题之前,我们首先需要知道什么是哈希冲突,而在了解哈希冲突之前我们还要知道什么是哈希才行; 什么是哈希? Hash,一般翻译为“散列”,也有直接音译为“哈希”的,这就是把任意长度的输入通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值(哈希值);这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 所有散列函数都有如下一个基本特性**:根据同一散列函数计算出的散列值如果不同,那么输入值肯定也不同。但是,根据同一散列函数计算出的散列值如果相同,输入值不一定相同**。 什么是哈希冲突? 当两个不同的输入值,根据同一散列函数计算出相同的散列值的现象,我们就把它叫做碰撞(哈希碰撞)。 HashMap的数据结构 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做链地址法的方式可以解决哈希冲突: 这样我们就可以将拥有相同哈希值的对象组织成一个链表放在hash值所对应的bucket下,但相比于hashCode返回的int类型,我们HashMap初始的容量大小DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4(即2的四次方16)要远小于int类型的范围,所以我们如果只是单纯的用hashCode取余来获取对应的bucket这将会大大增加哈希碰撞的概率,并且最坏情况下还会将HashMap变成一个单链表,所以我们还需要对hashCode作一定的优化 hash()函数 上面提到的问题,主要是因为如果使用hashCode取余,那么相当于参与运算的只有hashCode的低位,高位是没有起到任何作用的,所以我们的思路就是让hashCode取值出的高位也参与运算,进一步降低hash碰撞的概率,使得数据分布更平均,我们把这样的操作称为扰动,在JDK 1.8中的hash()函数如下: static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);// 与自己右移16位进行异或运算(高低位异或) } 这比在JDK 1.7中,更为简洁,相比在1.7中的4次位运算,5次异或运算(9次扰动),在1.8中,只进行了1次位运算和1次异或运算(2次扰动); JDK1.8新增红黑树 通过上面的链地址法(使用散列表)和扰动函数我们成功让我们的数据分布更平均,哈希碰撞减少,但是当我们的HashMap中存在大量数据时,加入我们某个bucket下对应的链表有n个元素,那么遍历时间复杂度就为O(n),为了针对这个问题,JDK1.8在HashMap中新增了红黑树的数据结构,进一步使得遍历复杂度降低至O(logn); 总结 简单总结一下HashMap是使用了哪些方法来有效解决哈希冲突的: 使用链地址法(使用散列表)来链接拥有相同hash值的数据;使用2次扰动函数(hash函数)来降低哈希冲突的概率,使得数据分布更平均;引入红黑树进一步降低遍历的时间复杂度,使得遍历更快; **能否使用任何类作为 Map 的 key? **可以使用任何类作为 Map 的 key,然而在使用之前,需要考虑以下几点: 如果类重写了 equals() 方法,也应该重写 hashCode() 方法。 类的所有实例需要遵循与 equals() 和 hashCode() 相关的规则。 如果一个类没有使用 equals(),不应该在 hashCode() 中使用它。 用户自定义 Key 类最佳实践是使之为不可变的,这样 hashCode() 值可以被缓存起来,拥有更好的性能。不可变的类也可以确保 hashCode() 和 equals() 在未来不会改变,这样就会解决与可变相关的问题了。 为什么HashMap中String、Integer这样的包装类适合作为K? 答:String、Integer等包装类的特性能够保证Hash值的不可更改性和计算准确性,能够有效的减少Hash碰撞的几率 都是final类型,即不可变性,保证key的不可更改性,不会存在获取hash值不同的情况 内部已重写了equals()、hashCode()等方法,遵守了HashMap内部的规范(不清楚可以去上面看看putValue的过程),不容易出现Hash值计算错误的情况; 如果使用Object作为HashMap的Key,应该怎么办呢? 答:重写hashCode()和equals()方法 重写hashCode()是因为需要计算存储数据的存储位置,需要注意不要试图从散列码计算中排除掉一个对象的关键部分来提高性能,这样虽然能更快但可能会导致更多的Hash碰撞; 重写equals()方法,需要遵守自反性、对称性、传递性、一致性以及对于任何非null的引用值x,x.equals(null)必须返回false的这几个特性,目的是为了保证key在哈希表中的唯一性; HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标 答:hashCode()方法返回的是int整数类型,其范围为-(2 ^ 31)~(2 ^ 31 - 1),约有40亿个映射空间,而HashMap的容量范围是在16(初始化默认值)~2 ^ 30,HashMap通常情况下是取不到最大值的,并且设备上也难以提供这么多的存储空间,从而导致通过hashCode()计算出的哈希值可能不在数组大小范围内,进而无法匹配存储位置; 那怎么解决呢? HashMap自己实现了自己的hash()方法,通过两次扰动使得它自己的哈希值高低位自行进行异或运算,降低哈希碰撞概率也使得数据分布更平均; 在保证数组长度为2的幂次方的时候,使用hash()运算之后的值与运算(&)(数组长度 - 1)来获取数组下标的方式进行存储,这样一来是比取余操作更加有效率,二来也是因为只有当数组长度为2的幂次方时,h&(length-1)才等价于h%length,三来解决了“哈希值与数组大小范围不匹配”的问题; HashMap 的长度为什么是2的幂次方 为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀,每个链表/红黑树长度大致相同。这个实现就是把数据存到哪个链表/红黑树中的算法。 这个算法应该如何设计呢? 我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是,重点来了:“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。 那为什么是两次扰动呢? 答:这样就是加大哈希值低位的随机性,使得分布更均匀,从而提高对应数组存储下标位置的随机性&均匀性,最终减少Hash冲突,两次就够了,已经达到了高位低位同时参与运算的目的; HashMap 与 HashTable 有什么区别? 线程安全: HashMap 是非线程安全的,HashTable 是线程安全的;HashTable 内部的方法基本都经过 synchronized 修饰。(如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧!); 效率: 因为线程安全的问题,HashMap 要比 HashTable 效率高一点。另外,HashTable 基本被淘汰,不要在代码中使用它; 对Null key 和Null value的支持: HashMap 中,null 可以作为键,这样的键只有一个,可以有一个或多个键所对应的值为 null。但是在 HashTable 中 put 进的键值只要有一个 null,直接抛NullPointerException。 **初始容量大小和每次扩充容量大小的不同 **: ①创建时如果不指定容量初始值,Hashtable 默认的初始大小为11,之后每次扩充,容量变为原来的2n+1。HashMap 默认的初始化大小为16。之后每次扩充,容量变为原来的2倍。②创建时如果给定了容量初始值,那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小,而 HashMap 会将其扩充为2的幂次方大小。也就是说 HashMap 总是使用2的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是2的幂次方。 底层数据结构: JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。 推荐使用:在 Hashtable 的类注释可以看到,Hashtable 是保留类不建议使用,推荐在单线程环境下使用 HashMap 替代,如果需要多线程使用则用 ConcurrentHashMap 替代。 如何决定使用 HashMap 还是 TreeMap? 对于在Map中插入、删除和定位元素这类操作,HashMap是最好的选择。然而,假如你需要对一个有序的key集合进行遍历,TreeMap是更好的选择。基于你的collection的大小,也许向HashMap中添加元素会更快,将map换为TreeMap进行有序key的遍历。 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 ConcurrentHashMap对整个桶数组进行了分割分段(Segment),然后在每一个分段上都用lock锁进行保护,相对于HashTable的synchronized锁的粒度更精细了一些,并发性能更好,而HashMap没有锁机制,不是线程安全的。(JDK1.8之后ConcurrentHashMap启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法。) HashMap的键值对允许有null,但是ConCurrentHashMap都不允许。 ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别? ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。 底层数据结构: JDK1.7的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现,JDK1.8 采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样,数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的; 实现线程安全的方式(重要): ① 在JDK1.7的时候,ConcurrentHashMap(分段锁) 对整个桶数组进行了分割分段(Segment),每一把锁只锁容器其中一部分数据,多线程访问容器里不同数据段的数据,就不会存在锁竞争,提高并发访问率。(默认分配16个Segment,比Hashtable效率提高16倍。) 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了Segment的概念,而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现,并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。(JDK1.6以后 对 synchronized锁做了很多优化) 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap,虽然在JDK1.8中还能看到 Segment 的数据结构,但是已经简化了属性,只是为了兼容旧版本;② Hashtable(同一把锁) :使用 synchronized 来保证线程安全,效率非常低下。当一个线程访问同步方法时,其他线程也访问同步方法,可能会进入阻塞或轮询状态,如使用 put 添加元素,另一个线程不能使用 put 添加元素,也不能使用 get,竞争会越来越激烈效率越低。 两者的对比图: HashTable: JDK1.7的ConcurrentHashMap: JDK1.8的ConcurrentHashMap(TreeBin: 红黑二叉树节点 Node: 链表节点): 答:ConcurrentHashMap 结合了 HashMap 和 HashTable 二者的优势。HashMap 没有考虑同步,HashTable 考虑了同步的问题。但是 HashTable 在每次同步执行时都要锁住整个结构。 ConcurrentHashMap 锁的方式是稍微细粒度的。 ConcurrentHashMap 底层具体实现知道吗?实现原理是什么? JDK1.7 首先将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。 在JDK1.7中,ConcurrentHashMap采用Segment + HashEntry的方式进行实现,结构如下: 一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组。Segment 的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构,一个 Segment 包含一个 HashEntry 数组,每个 HashEntry 是一个链表结构的元素,每个 Segment 守护着一个HashEntry数组里的元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment的锁。 该类包含两个静态内部类 HashEntry 和 Segment ;前者用来封装映射表的键值对,后者用来充当锁的角色;Segment 是一种可重入的锁 ReentrantLock,每个 Segment 守护一个HashEntry 数组里得元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment 锁。 JDK1.8 在JDK1.8中,放弃了Segment臃肿的设计,取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现,synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点,这样只要hash不冲突,就不会产生并发,效率又提升N倍。 结构如下: 如果该节点是TreeBin类型的节点,说明是红黑树结构,则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点;如果binCount不为0,说明put操作对数据产生了影响,如果当前链表的个数达到8个,则通过treeifyBin方法转化为红黑树,如果oldVal不为空,说明是一次更新操作,没有对元素个数产生影响,则直接返回旧值;如果插入的是一个新节点,则执行addCount()方法尝试更新元素个数baseCount; 辅助工具类 Array 和 ArrayList 有何区别? Array 可以存储基本数据类型和对象,ArrayList 只能存储对象。Array 是指定固定大小的,而 ArrayList 大小是自动扩展的。Array 内置方法没有 ArrayList 多,比如 addAll、removeAll、iteration 等方法只有 ArrayList 有。 对于基本类型数据,集合使用自动装箱来减少编码工作量。但是,当处理固定大小的基本数据类型的时候,这种方式相对比较慢。 如何实现 Array 和 List 之间的转换? Array 转 List: Arrays. asList(array) ;List 转 Array:List 的 toArray() 方法。 comparable 和 comparator的区别? comparable接口实际上是出自java.lang包,它有一个 compareTo(Object obj)方法用来排序comparator接口实际上是出自 java.util 包,它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来排序 一般我们需要对一个集合使用自定义排序时,我们就要重写compareTo方法或compare方法,当我们需要对某一个集合实现两种排序方式,比如一个song对象中的歌名和歌手名分别采用一种排序方法的话,我们可以重写compareTo方法和使用自制的Comparator方法或者以两个Comparator来实现歌名排序和歌星名排序,第二种代表我们只能使用两个参数版的Collections.sort(). 方法如何比较元素? TreeSet 要求存放的对象所属的类必须实现 Comparable 接口,该接口提供了比较元素的 compareTo()方法,当插入元素时会回调该方法比较元素的大小。TreeMap 要求存放的键值对映射的键必须实现 Comparable 接口从而根据键对元素进 行排 序。 Collections 工具类的 sort 方法有两种重载的形式, 第一种要求传入的待排序容器中存放的对象比较实现 Comparable 接口以实现元素的比较; 第二种不强制性的要求容器中的元素必须可比较,但是要求传入第二个参数,参数是Comparator 接口的子类型(需要重写 compare 方法实现元素的比较),相当于一个临时定义的排序规则,其实就是通过接口注入比较元素大小的算法,也是对回调模式的应用(Java 中对函数式编程的支持)。

剑曼红尘 2020-03-24 14:41:57 0 浏览量 回答数 0

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小柒2012 2019-12-01 21:20:47 15038 浏览量 回答数 3
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