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2025年12月

• 12.11 11:07:26
  发表了文章 2025-12-11 11:07:26

  用拉链法实现哈希表

  本文详解哈希表中拉链法的实现原理，通过简化版与完整版Java代码，介绍如何用链表解决哈希冲突，支持泛型、动态扩容及增删查改操作，帮助深入理解哈希表底层机制。
• 12.11 11:05:43
  发表了文章 2025-12-11 11:05:43

  哈希表核心原理 哈希表等于Map吗？

  哈希表不等于Map。Map是键值映射的接口，哈希表（如HashMap）是其一种实现。增删查改O(1)的前提是哈希函数高效且冲突处理得当。本文详解哈希表原理、哈希冲突解决、负载因子与key不可变性，助你深入理解底层机制。
• 12.11 11:04:26
  发表了文章 2025-12-11 11:04:26

  双端队列（Deque）原理及实现

  双端队列支持在队头和队尾高效地插入、删除和访问元素，时间复杂度均为O(1)。相比标准队列的“先进先出”，它更灵活，如同两端可进出的天桥。可用链表或环形数组实现，常用于需双向操作的场景，算法题中Python使用较多。
• 12.11 11:03:45
  发表了文章 2025-12-11 11:03:45

  用数组实现队列/栈

  使用数组实现栈时，可将动态数组尾部作为栈顶，利用ArrayList的add和remove操作实现push、pop等，时间复杂度均为O(1)。若以头部为栈顶，则需借助环形数组CycleArray实现高效操作。同样，基于CycleArray可在首尾分别进行出队和入队，轻松实现队列功能，保证操作效率。
• 12.11 11:02:57
  发表了文章 2025-12-11 11:02:57

  环形数组技巧

  环形数组通过模运算在逻辑上形成闭环，利用start和end双指针实现首尾O(1)增删。虽物理结构线性，但通过取余操作使指针循环，结合左闭右开区间设计，高效支持动态扩容缩容，适用于队列、双端队列等场景。
• 12.11 11:01:41
  发表了文章 2025-12-11 11:01:41

  用链表实现队列/栈

  本文介绍如何用链表实现栈和队列，利用双链表头尾操作均为O(1)的特性，高效实现栈的push/pop和队列的入队/出队操作，并引出数组实现队列时的性能问题，为后续优化埋下伏笔。
• 12.11 11:00:53
  发表了文章 2025-12-11 11:00:53

  队列/栈基本原理

  本文介绍队列和栈的基本原理。二者均为“操作受限”的数据结构：队列仅能在队尾入队、队头出队，符合“先进先出”（FIFO）；栈仅能在栈顶进行插入和删除，遵循“先进后出”（FILO）。底层多由数组或链表实现，核心API包括push、pop、peek和size，操作时间复杂度均为O(1)。
• 12.11 10:59:56
  发表了文章 2025-12-11 10:59:56

  单/双链表代码实现

  本文详解双链表与单链表的MyLinkedList实现，重点解析三大关键：1）持有头尾节点引用以优化插入删除效率；2）使用虚拟头尾节点简化边界处理；3）正确理解Java链表删除中的内存释放机制。代码涵盖增删查改等基本操作，结构清晰，适合学习链表底层实现原理。
• 12.11 10:58:59
  发表了文章 2025-12-11 10:58:59

  链表（链式存储）基本原理

  本文深入讲解链表数据结构，对比力扣中常见的单链表与编程语言标准库中的双链表。介绍链表的节点结构、内存存储方式及其优缺点：相比数组，链表无需连续空间，增删高效但不支持随机访问。详细演示单/双链表的查、改、增、删操作，并通过代码示例解析实现逻辑，帮助读者掌握链表核心原理与指针操作技巧。
• 12.11 10:57:59
  发表了文章 2025-12-11 10:57:59

  动态数组代码实现

  本文详解动态数组的增删查改实现，重点解析三大关键点：自动扩缩容策略（2倍扩容、1/4缩容）、索引越界检查（区分元素与插入位置），以及删除元素时置null防内存泄漏。代码基于Java实现，帮助理解底层原理与时间复杂度。
• 12.11 10:56:59
  发表了文章 2025-12-11 10:56:59

  数组（顺序存储）基本原理

  本章讲解数组的底层原理，区分静态数组与动态数组。静态数组是连续内存空间，支持O(1)随机访问，但增删效率低；动态数组基于静态数组封装，自动扩容并提供便捷API，广泛用于实际开发。通过手动实现动态数组，理解其增删查改机制及时间复杂度，为学习更复杂数据结构打下基础。（239字）
• 12.11 10:55:41
  发表了文章 2025-12-11 10:55:41

  算法精进专题

  本文介绍时间与空间复杂度入门知识，用Big O表示法（如O(1)、O(n)、O(n²)）估算算法性能。复杂度关注最坏情况，时间复杂度看循环嵌套层数，空间复杂度看额外内存占用。通过多个代码示例讲解常见复杂度分析方法，帮助初学者快速掌握算法效率评估基础。
• 12.11 10:54:16
  发表了文章 2025-12-11 10:54:16

  SpringAI+DeepSeek大模型应用开发

  SpringAI整合主流大模型，支持对话、函数调用与RAG，提供统一API，简化开发。涵盖多模态、流式传输、会话记忆等功能，助力快速构建AI应用。
• 12.11 10:49:26
  发表了文章 2025-12-11 10:49:26

  SpringAI+DeepSeek大模型应用开发

  本章介绍AI核心概念与大模型原理。AI历经三阶段发展，Transformer模型推动其飞跃。该模型基于注意力机制，可处理文本、图像、音频等数据，实现智能生成与推理。大语言模型（LLM）如GPT、DeepSeek均基于此，通过持续预测下一个词，逐字生成连贯内容，实现对话、创作等功能。