能力说明:
掌握封装、继承和多态设计Java类的方法,能够设计较复杂的Java类结构;能够使用泛型与集合的概念与方法,创建泛型类,使用ArrayList,TreeSet,TreeMap等对象掌握Java I/O原理从控制台读取和写入数据,能够使用BufferedReader,BufferedWriter文件创建输出、输入对象。
暂时未有相关云产品技术能力~
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给定一个整数数组和一个整数 k,你需要在数组里找到 不同的 k-diff 数对,并返回不同的 k-diff 数对 的数目。 这里将 k-diff 数对定义为一个整数对 (nums[i], nums[j]),并满足下述全部条件: 0 <= i < j < nums.length |nums[i] - nums[j]| == k 注意,|val| 表示 val 的绝对值。
给你一个整数数组 citations ,其中 citations[i] 表示研究者的第 i 篇论文被引用的次数。计算并返回该研究者的 h 指数。 根据维基百科上 h 指数的定义:h 代表“高引用次数”,一名科研人员的 h指数是指他(她)的 (n 篇论文中)总共有 h 篇论文分别被引用了至少 h 次。且其余的 n - h 篇论文每篇被引用次数 不超过 h 次。 如果 h 有多种可能的值,h 指数 是其中最大的那个。
现有一份 n + m 次投掷单个 六面 骰子的观测数据,骰子的每个面从 1 到 6 编号。观测数据中缺失了 n 份,你手上只拿到剩余 m 次投掷的数据。幸好你有之前计算过的这 n + m 次投掷数据的 平均值 。 给你一个长度为 m 的整数数组 rolls ,其中 rolls[i] 是第 i 次观测的值。同时给你两个整数 mean 和 n 。 返回一个长度为 n 的数组,包含所有缺失的观测数据,且满足这 n + m 次投掷的 平均值 是 mean 。如果存在多组符合要求的答案,只需要返回其中任意一组即可。如果不存在答案,返回一个空数组。 k 个数字的 平均值 为这些数字求和后再除以 k 。
你现在是一场采用特殊赛制棒球比赛的记录员。这场比赛由若干回合组成,过去几回合的得分可能会影响以后几回合的得分。 比赛开始时,记录是空白的。你会得到一个记录操作的字符串列表 ops,其中 ops[i] 是你需要记录的第 i 项操作,ops 遵循下述规则:
一、题目描述: 泰波那契序列 Tn 定义如下: T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2 给你整数 n,请返回第 n 个泰波那契数 Tn 的值。 示例 1: 输入:n = 4 输出:4 解释: T_3 = 0 + 1 + 1 = 2 T_4 = 1 + 1 + 2 = 4 示例 2: 输入:n = 25 输出:1389537 提示: 0 <= n <= 37 答案保证是一个 32 位整数,即 answer <= 2^31 - 1。 来源:力扣(LeetCode) 链接:leetcode-cn.com/
斐波那契数 (通常用 F(n) 表示)形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是: F(0) = 0,F(1) = 1 F(n) = F(n - 1) + F(n - 2),其中 n > 1 给定 n ,请计算 F(n) 。 示例 1: 输入:n = 2 输出:1 解释:F(2) = F(1) + F(0) = 1 + 0 = 1 示例 2: 输入:n = 3 输出:2 解释:F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2 示例 3: 输入:n = 4 输出:3 解释:F(4) = F(3) + F(2) = 2
请注意,在某些语言(如 Java)中,没有无符号整数类型。在这种情况下,输入和输出都将被指定为有符号整数类型,并且不应影响您的实现,因为无论整数是有符号的还是无符号的,其内部的二进制表示形式都是相同的。 在 Java 中,编译器使用二进制补码记法来表示有符号整数。因此,在 示例 2 中,输入表示有符号整数 -3,输出表示有符号整数 -1073741825。
编写一个函数,输入是一个无符号整数(以二进制串的形式),返回其二进制表达式中数字位数为 '1' 的个数(也被称为汉明重量)。
给你一个整数 n,请你判断该整数是否是 2 的幂次方。如果是,返回 true ;否则,返回 false 。 如果存在一个整数 x 使得 n == 2x ,则认为 n 是 2 的幂次方。
给定一个三角形 triangle ,找出自顶向下的最小路径和。 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说,如果正位于当前行的下标 i ,那么下一步可以移动到下一行的下标 i 或 i + 1 。
一、题目描述: 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你 不触动警报装置的情况下 ,一夜之内能够偷窃到的最高金额。
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 示例 1: 输入:n = 2 输出:2 解释:有两种方法可以爬到楼顶。 1 阶 + 1 阶 2 阶 示例 2: 输入:n = 3 输出:3 解释:有三种方法可以爬到楼顶。 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 1 阶 + 2 阶 2 阶 + 1 阶
给定一个字符串 s ,通过将字符串 s 中的每个字母转变大小写,我们可以获得一个新的字符串。 返回 所有可能得到的字符串集合 。以 任意顺序 返回输出。 示例 1: 输入:s = "a1b2" 输出:["a1b2", "a1B2", "A1b2", "A1B2"] 示例 2: 输入: s = "3z4" 输出: ["3z4","3Z4"] 提示: 1 <= s.length <= 12 s 由小写英文字母、大写英文字母和数字组成
给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。 示例 1: 输入:nums = [1,2,3] 输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] 示例 2: 输入:nums = [0,1] 输出:[[0,1],[1,0]] 示例 3: 输入:nums = [1] 输出:[[1]]
本题这是回溯法的经典题目。直接的解法当然是使用for循环,思路简单但效率相对没有优势,可以使用回溯搜索法,具体步骤如下 定义成全局变量便不必再当作参数传入函数 剪枝,判断当前长度和数组剩余长度能否构成一个k个数的组合 for 循环里 i 从 start 到 n。 比如,n = 5,k = 4,temp.size( ) == 1,此时代表我们还需要(4 - 1 = 3)个数字, 如果 i = 4 的话,以后最多把 4 和 5 加入到 temp 中,而此时 temp.size() 才等于 1 + 2 = 3, 不够 4 个,所以 i 没必要等于 4,i 循环到 3 就足够了。
给定一个由 0 和 1 组成的矩阵 mat ,请输出一个大小相同的矩阵,其中每一个格子是 mat 中对应位置元素到最近的 0 的距离。 两个相邻元素间的距离为 1 。
给你两棵二叉树: root1 和 root2 。 想象一下,当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时,两棵树上的一些节点将会重叠(而另一些不会)。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是:如果两个节点重叠,那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值;否则,不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点。
给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid 。 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合,这里的「相邻」要求两个 1 必须在 水平或者竖直的四个方向上 相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0(代表水)包围着。
如果没有备份和恢复,当私钥丢失时,将导致公钥加密的数据无法解密为了解决私钥的备份和恢复问题,PKI引入了KMC,用于对私钥的全部生命周期进行管理,用户的公私钥由自己产生,在向CA中心申请数字证书时,将私钥安全提交给KMC留作备份
本题要求将给定的二维数组中指定的「色块」染成另一种颜色。「色块」的定义是:直接或间接相邻的同色方格构成的整体。 总结的说就是给出一个二维数组和坐标,将这个坐标的值修改为新的值,并且如果与其挨着的点的值与给出的坐标的值一样的话那么也要将其修改为新的值。 思路如下:采用广度优先方法遍历
二、思路分析: 判断 s2 中判断是否包含 s1 的排列, 而子串必须是连续的,所以要求的 s2 子串的长度跟 s1 长度必须相等。。这道题主要用到思路是:滑动窗口. 创建两个数组, 数组一存放字符串一中各字母的个数,数组二存放字符串2中各字母的个数; 开始时,先将两数组中前n个(n是字符串1的长度)字符数目,加入到两个数组中,判断是否相等; 若不包含子串排列,则窗口右移一格,数组2中的字母个数随之变化; 初始化取得第一个滑动窗口的目标值 继续滑动窗口,每往前滑动一次,需要删除一个和添加一个元素
定义一个 map 数据结构存储,用Hashmap来判断字符串中字符是否重复,其中 key 值为字符,value 值为字符位置 +1,加 1 表示从字符位置后一个才开始不重复 设head 为区间左端点下标,i为区间右端点下标, 维护一个左边界 head ,保证滑动窗口 [head , i] 区间无重复字符,如果下一个字符 ch 的位置在滑动窗口 [head, i] 区间,则记录这个 i - head ,同时更新 head 为 ch 在现有滑动窗口 [head, i] 的位置。
思路如下: 先遍历一次,计算链表的长度,判断链表长度是奇数还是偶数,然后计算中间节点的下标值,偶数结点的时候,得到的是中间的第二个结点,然后再遍历一次,在链表头节点遍历N/2次就得到了链表的中间节点。
根据题目分析, 使用额外的空间,将字符串放入数组中,遍历原有字符串,根据空格把字符串拆分成多个单词的字符串,我们只关心空格字符和最后一个字符,于是,遇到正常的字母字符一概不管;当找到空格时就找到了一个单词, 并将单词的字符串进行反转,然后继续找到下一个单词,最后 将反转的单词字符串拼接起来就是最终答案。
这题其实还挺简单的,双循环的暴力解法谁都能想到,上面只写了一种解法,还有许多其他的方法,但是想到的还是上面这种方法,也没有很麻烦。想看看其他思路可以去题目的题解和评论区看看其他大佬的解法,了解下思路也好
首先初始化2个指针left = 0 ,right =0 ,循环至right到数组最后一位,当right指针指向元素不为0时,交互left和right元素,并将left和right向右移动一位,当right指向零时,将右指针移动一位,left不变,直到循环结束。
根据示例1思考,暴力解法也可以实现,循环遍历的方式,将最后k位元素,放到前k位,前面的元素nums[i] 移动到i+k位置。 得出 news[i] = news[i] = nums[(i+n-k)%n]; 首次提交出现错误java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: Index -1 out of bounds for length 2,发现代码存在问题,当k>n时,会导致i+n-k 出现负值的情况,当k 是n的整数倍时,数组不发生变化,也就是说我们只要考虑k%n,增加条件 k=k%n; 让k与n求余,保证不会出现下标位负值的情况,提交代码通过
找到中间值nums[mid],当中间值nums[mid]=目标值target ,找到返回下标,返回结果,当中间值nums[mid]<目标值target时,左边界left更新,左边界更新操作:left = mid + 1,当中间值nums[mid]>目标值target时,右边界right更新,右边界更新操作: right = mid - 1。直到找到中间.值nums[mid],当中间值nums[mid]=目标值target,返回结果,循环结束未找到,返回-1.
分析题意,一个排序数组和一个目标值 满足二分查找,同时要求了必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法,也指明了需要使用二分查找的方法 二分查找法的基本思想:将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与欲查找的数x作比较,如果a[n/2]为需要的数字x则找到,算法终止;如 果x< a[n/2],则我们只要在左半部继续搜索;如果x>a[n/2],则我们只要在右 半部分继续搜索。
分析题意可知,版本号是一个递增的序列,并且无重复元素,满足二分查找的思路,本题给出了判断版本是否出错的方法 isBadVersion(Version),我们可以通过isBadversion()方法作为判断。首先确定中间版本位置,取中间版本mid = left + (right - left) / 2; 如果中间版本错误,那么第一次发生错误可能在[1,mid]区间,在此区间继续二分法查找, 如果中间版本没有错误,那么第一次发生错误可能在[mid+1,n]区间,在此区间查找.
找到中间值nums[mid],当中间值nums[mid]=目标值target ,找到返回下标,返回结果,当中间值nums[mid]<目标值target时,左边界left更新,左边界更新操作:left = mid + 1,当中间值nums[mid]>目标值target时,右边界right更新,右边界更新操作: right = mid - 1。直到找到中间.值nums[mid],当中间值nums[mid]=目标值target,返回结果,循环结束未找到,返回-1.
什么是MVC模式 MVC是模型(model)、视图(view)、控制(controller)这三个单词上的首字母组成。它是一种目前广泛流行的应用模型,它的目的是实现Web系统的职能分工。
什么是外观模式 在日常编码工作中,我们都在有意无意的大量使用外观模式。只要是高层模块需要调度多个子系统(2个以上的类对象),我们都会自觉地创建一个新的类封装这些子系统,提供精简的接口,让高层模块可以更加容易地间接调用这些子系统的功能。尤其是现阶段各种第三方SDK、开源类库,很大概率都会使用外观模式。
什么是组合模式 组合模式(Composite Pattern),又叫部分整体模式,是用于把一组相似的对象当作一个单一的对象。组合模式依据树形结构来组合对象,用来表示部分以及整体层次。这种类型的设计模式属于结构型模式,它创建了对象组的树形结构。
观察者模式(又被称为发布-订阅(Publish/Subscribe)模式,属于行为型模式的一种,它定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在状态变化时,会通知所有的观察者对象,使他们能够自动更新自己。
介绍 策略(Strategy)模式的定义:该模式定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换,且算法的变化不会影响使用算法的客户。策略模式属于对象行为模式,它通过对算法进行封装,把使用算法的责任和算法的实现分割开来,并委派给不同的对象对这些算法进行管理。
概念 过滤器模式(Filter Pattern)或标准模式(Criteria Pattern)是一种设计模式,这种模式允许开发人员使用不同的标准来过滤一组对象,通过逻辑运算以解耦的方式把它们连接起来。这种类型的设计模式属于结构型模式,它结合多个标准来获得单一标准。
动态代理概念 动态代理和静态代理基本思路是一致的,只不过动态代理功能更强大,随着业务的扩展适应性更强。如果还以相亲为例,使用动态代理相当于是能够适应复杂的业务场景,不仅仅是父亲给儿子相亲,如果相亲这一业务发展成了一个产业,进而出现了媒婆、婚介所等这样的形式。那么,此时用的静态代理成本就更大了,需要一个更加通用的解决方案,要满足任何单身人士相亲的需求动态代理是在运行时,通过反射机制实现动态代理,并且能够代理各种类型的对象。 在Java中要想实现动态代理机制,需要java.lang.reflect.InvocationHandler接口和 java.lang.reflect.Proxy类的支持。
介绍 代理模式又叫委托模式,是为某个对象提供一个代理对象,并且由代理对象控制对原对象的访问。代理模式通俗来讲就是我们生活中常见的中介。
什么是装饰器模式 装饰器模式(Decorator Pattern)允许向一个现有的对象添加新的功能,同时又不改变其结构。这种类型的设计模式属于结构型模式,它是作为现有的类的一个包装。其结构图如下:
介绍 适配器模式(Adapter Pattern)是作为两个不兼容的接口之间的桥梁。这种类型的设计模式属于结构型模式,它结合了两个独立接口的功能。 这种模式涉及到一个单一的类,该类负责加入独立的或不兼容的接口功能。举个真实的例子,读卡器是作为内存卡和笔记本之间的适配器。您将内存卡插入读卡器,再将读卡器插入笔记本,这样就可以通过笔记本来读取内存卡。 适配器模式的优缺点
什么是原型模式 原型模式(Prototype Pattern)是用于创建重复的对象,同时又能保证性能。这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。 这种模式是实现了一个原型接口,该接口用于创建当前对象的克隆。当直接创建对象的代价比较大时,则采用这种模式。例如,一个对象需要在一个高代价的数据库操作之后被创建。我们可以缓存该对象,在下一个请求时返回它的克隆,在需要的时候更新数据库,以此来减少数据库调用。
什么是单例模式 单例模式是一种常用的软件设计模式,其定义是单例对象的类只能允许一个实例存在。 许多时候整个系统只需要拥有一个的全局对象,这样有利于我们协调系统整体的行为。比如在某个服务器程序中,该服务器的配置信息存放在一个文件中,这些配置数据由一个单例对象统一读取,然后服务进程中的其他对象再通过这个单例对象获取这些配置信息。这种方式简化了在复杂环境下的配置管理。
介绍 工厂方法模式引入工厂等级结构,解决了简单工厂模式中工厂类职责过重的问题,但由于工厂方法模式中每个工厂只创建一类具体类的对象,这将会导致系统当中的工厂类过多,这势必会增加系统的开销。此时,我们可以考虑将一些相关的具体类组成一个“具体类族”,由同一个工厂来统一生产,这就是我们本文要说的“抽象工厂模式”的基本思想。抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern)是围绕一个超级工厂创建其他工厂。该超级工厂又称为其他工厂的工厂。这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。
定义 简单工厂模式(Simple Factory Pattern):又称为静态工厂方法(Static Factory Method)模式,它属于类创建型模式。在简单工厂模式中,可以根据参数的不同返回不同类的实例。简单工厂模式专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。
java里的拦截器是动态拦截Action调用的对象,它提供了一种机制可以使开发者在一个Action执行的前后执行一段代码,也可以在一个Action执行前阻止其执行,同时也提供了一种可以提取Action中可重用部分代码的方式。在AOP中,拦截器用于在某个方法或者字段被访问之前,进行拦截然后再之前或者之后加入某些操作.
事务认识 所了解的事务Transaction,它是一些列严密操作动作,要么都操作完成,要么都回滚撤销。Spring事务管理基于底层数据库本身的事务处理机制。数据库事务的基础,是掌握Spring事务管理的基础
基于上篇介绍玩AOP的相关概念以及通知类型,我们继续了解AOP的几种使用方法. 经典的基于代理的AOP @AspectJ注解驱动的切面 纯POJO切面(纯粹通过aop:fonfig标签配置) 注入式AspectJ切面
Spring 框架的一个关键组件是面向切面的编程(AOP)框架。面向切面的编程需要把程序逻辑分解成不同的部分称为所谓的关注点。跨一个应用程序的多个点的功能被称为横切关注点,这些横切关注点在概念上独立于应用程序的业务逻辑。在软件开发过程中有各种各样的很好的切面的例子,如日志记录、审计、声明式事务、安全性和缓存等。
前言 ApplicationContext是Spring中的核心接口和容器,允许容器通过应用程序上下文环境创建、获取、管理bean。在构建容器的时候,创建对象采用的策略是立即加载的方式,即只要一读取完配置文件就立即创建配置文件中配置的对象。BeanFactory采用的是延迟加载的方式,什么时候根据id获取对象了,什么时候才真正地创建对象。