- 多年来,Java并发编程一直是一个让开发者头疼不已的问题。无论使用哪种编程模型,线程安全问题总会随时出现。而我们之所以难以掌握多线程并发的真相,很大一部分原因就是因为Java内存模型(JMM)的存在。JMM定义了Java线程如何访问共享变量,以及变量值的传播规则。这对我们理解线程安全至关重要。本文将带你深入剖析JMM的工作原理,揭开它给并发编程带来的影响。这对你理解并控制多线程程序的行为将很... 多年来,Java并发编程一直是一个让开发者头疼不已的问题。无论使用哪种编程模型,线程安全问题总会随时出现。而我们之所以难以掌握多线程并发的真相,很大一部分原因就是因为Java内存模型(JMM)的存在。JMM定义了Java线程如何访问共享变量,以及变量值的传播规则。这对我们理解线程安全至关重要。本文将带你深入剖析JMM的工作原理,揭开它给并发编程带来的影响。这对你理解并控制多线程程序的行为将很...
- 本文将通过Spring SPI的案例,给大家介绍如何设计一个简单但又强大的SPI扩展机制。SPI(Service Provider Interface)是一种常用的扩展机制,它通过不改变原有系统的情况下,允许添加新的功能模块。Spring就是利用SPI实现了许多可配置和可替换的设计,比如动态代理,资源加载等功能通过SPI进行扩展。我们以一个简单的RPC调用接口作为案例,来展示Spring中的... 本文将通过Spring SPI的案例,给大家介绍如何设计一个简单但又强大的SPI扩展机制。SPI(Service Provider Interface)是一种常用的扩展机制,它通过不改变原有系统的情况下,允许添加新的功能模块。Spring就是利用SPI实现了许多可配置和可替换的设计,比如动态代理,资源加载等功能通过SPI进行扩展。我们以一个简单的RPC调用接口作为案例,来展示Spring中的...
- 在开发过程中，属性的值为null是一个常见的情况。而当我们使用@Value注解注入属性时，如果属性的值为null，会发生什么呢？## 1. @Value注解简介在开始之前，我们先来了解一下@Value注解。@Value是Spring框架提供的一个用于属性注入的注解，它可以将配置文件中的值或者表达式赋给Java类的属性。使用@Value注解，我们可以方便地将属性值注入到我们的代码中，提高了代码... 在开发过程中，属性的值为null是一个常见的情况。而当我们使用@Value注解注入属性时，如果属性的值为null，会发生什么呢？## 1. @Value注解简介在开始之前，我们先来了解一下@Value注解。@Value是Spring框架提供的一个用于属性注入的注解，它可以将配置文件中的值或者表达式赋给Java类的属性。使用@Value注解，我们可以方便地将属性值注入到我们的代码中，提高了代码...
- 稀疏矩阵一、稀疏矩阵的定义 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。 人们无法给出稀疏矩阵的确切定义，一般都只是凭个人的直觉来理解这个概念，即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素没有分布规律。二、稀疏矩阵的压缩存储 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元... 稀疏矩阵一、稀疏矩阵的定义 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。 人们无法给出稀疏矩阵的确切定义，一般都只是凭个人的直觉来理解这个概念，即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素没有分布规律。二、稀疏矩阵的压缩存储 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元...
- Index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4在进行数组索引操作时，我们有时会遇到类似于 "IndexError: index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4" 的错误信息。这个错误表示我们试图访问数组中超出索引范围的元素。问题背景在编程中经常会使用数组（或列表）来存储和操... Index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4在进行数组索引操作时，我们有时会遇到类似于 "IndexError: index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4" 的错误信息。这个错误表示我们试图访问数组中超出索引范围的元素。问题背景在编程中经常会使用数组（或列表）来存储和操...
- CUDA error: device-side assert triggered CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而，在使用CUDA进行开发时，有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因，以及如何解决它。错误原因"cuda error: d... CUDA error: device-side assert triggered CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而，在使用CUDA进行开发时，有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因，以及如何解决它。错误原因"cuda error: d...
- 题目一：求名次题目详情：5位运动员参加了10米台跳水比赛，有人让他们预测比赛结果：A选手说：B第二，我第三；B选手说：我第二，E第四；C选手说：我第一，D第二；D选手说：C最后，我第三；E选手说：我第四，A第一；比赛结束后，每位选手都说对了一半，请编程确定比赛的名次。解题思路： 本题的关键在于，如何把上面 55 位运动员说的话转换为编程语言。以A选手说的 “B第二，我第三” 为例，我们可以Y... 题目一：求名次题目详情：5位运动员参加了10米台跳水比赛，有人让他们预测比赛结果：A选手说：B第二，我第三；B选手说：我第二，E第四；C选手说：我第一，D第二；D选手说：C最后，我第三；E选手说：我第四，A第一；比赛结束后，每位选手都说对了一半，请编程确定比赛的名次。解题思路： 本题的关键在于，如何把上面 55 位运动员说的话转换为编程语言。以A选手说的 “B第二，我第三” 为例，我们可以Y...
- 选择排序（Selection Sort）原理介绍选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，其实现原理如下：遍历待排序数组，从第一个元素开始。假设当前遍历的元素为最小值，将其索引保存为最小值索引（minIndex）。在剩余的未排序部分中，找到比当前最小值还要小的元素，并更新最小值索引。在遍历结束后，将找到的最小值与当前遍历位置的元素进行交换。重复步骤2至4，直到排序完成。C... 选择排序（Selection Sort）原理介绍选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，其实现原理如下：遍历待排序数组，从第一个元素开始。假设当前遍历的元素为最小值，将其索引保存为最小值索引（minIndex）。在剩余的未排序部分中，找到比当前最小值还要小的元素，并更新最小值索引。在遍历结束后，将找到的最小值与当前遍历位置的元素进行交换。重复步骤2至4，直到排序完成。C...
- 冒泡排序实现原理冒泡排序是一种简单的排序算法，其原理如下：从待排序的数组的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素。如果前面的元素大于后面的元素（升序排序），则交换这两个元素的位置，使较大的元素“冒泡”到右侧。继续比较下一对相邻元素，重复步骤2，直到遍历到数组的倒数第二个元素。此时，最大的元素会被交换到数组的最后一个位置。针对剩余尚未排序的元素，重复步骤1到步骤3。每次遍历过程中，最大的元素都... 冒泡排序实现原理冒泡排序是一种简单的排序算法，其原理如下：从待排序的数组的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素。如果前面的元素大于后面的元素（升序排序），则交换这两个元素的位置，使较大的元素“冒泡”到右侧。继续比较下一对相邻元素，重复步骤2，直到遍历到数组的倒数第二个元素。此时，最大的元素会被交换到数组的最后一个位置。针对剩余尚未排序的元素，重复步骤1到步骤3。每次遍历过程中，最大的元素都...
- 快速排序实现原理快速排序（Quick Sort）是一种常用的排序算法，它基于分治的思想，通过将一个无序的序列分割成两个子序列，并递归地对子序列进行排序，最终完成整个序列的排序。其基本思路如下：选择数组中的一个元素作为基准（pivot）。将数组中小于等于基准的元素放在基准的左边，将大于基准的元素放在基准的右边。对基准左右两边的子数组分别重复步骤1和步骤2，直到子数组的大小为1或0（递归结束）。... 快速排序实现原理快速排序（Quick Sort）是一种常用的排序算法，它基于分治的思想，通过将一个无序的序列分割成两个子序列，并递归地对子序列进行排序，最终完成整个序列的排序。其基本思路如下：选择数组中的一个元素作为基准（pivot）。将数组中小于等于基准的元素放在基准的左边，将大于基准的元素放在基准的右边。对基准左右两边的子数组分别重复步骤1和步骤2，直到子数组的大小为1或0（递归结束）。...
- 插入排序实现原理插入排序算法是一种简单、直观的排序算法，其原理是将一个待排序的元素逐个地插入到已经排好序的部分中。具体实现步骤如下首先咱们假设数组长度为n，从第二个元素开始，将当前元素存储在临时变量temp中。从当前元素的前一个位置开始向前遍历，比较temp与每个已排序元素的值大小。如果已排序元素大于临时变量temp中的元素，则将该元素后移一位，继续向前比较。直到找到小于或等于temp的元素... 插入排序实现原理插入排序算法是一种简单、直观的排序算法，其原理是将一个待排序的元素逐个地插入到已经排好序的部分中。具体实现步骤如下首先咱们假设数组长度为n，从第二个元素开始，将当前元素存储在临时变量temp中。从当前元素的前一个位置开始向前遍历，比较temp与每个已排序元素的值大小。如果已排序元素大于临时变量temp中的元素，则将该元素后移一位，继续向前比较。直到找到小于或等于temp的元素...
- 前言希尔排序简单的来说就是一种改进的插入排序算法，它通过将待排序的元素分成若干个子序列，然后对每个子序列进行插入排序，最终逐步缩小子序列的间隔，直到整个序列变得有序。希尔排序的主要思想是通过插入排序的优势，减小逆序对的距离，从而提高排序效率。希尔排序实现原理首先要确定一个增量序列（初始间隔），将待排序序列分成多个子序列。对每个子序列分别进行插入排序，即在子序列内部进行排序。逐步减小增量，重复... 前言希尔排序简单的来说就是一种改进的插入排序算法，它通过将待排序的元素分成若干个子序列，然后对每个子序列进行插入排序，最终逐步缩小子序列的间隔，直到整个序列变得有序。希尔排序的主要思想是通过插入排序的优势，减小逆序对的距离，从而提高排序效率。希尔排序实现原理首先要确定一个增量序列（初始间隔），将待排序序列分成多个子序列。对每个子序列分别进行插入排序，即在子序列内部进行排序。逐步减小增量，重复...
- 前言归并排序是一种常见的排序算法，它采用分治法的思想，在排序过程中不断将待排序序列分割成更小的子序列，直到每个子序列中只剩下一个元素，然后将这些子序列两两合并排序，最终得到一个有序的序列。归并排序实现原理将待排序序列分割成两个子序列，直到每个子序列中只有一个元素。将相邻的两个子序列合并，并按照大小顺序合并为一个新的有序序列。不断重复第2步，直到所有子序列都合并为一个有序序列。归并排序代码实现... 前言归并排序是一种常见的排序算法，它采用分治法的思想，在排序过程中不断将待排序序列分割成更小的子序列，直到每个子序列中只剩下一个元素，然后将这些子序列两两合并排序，最终得到一个有序的序列。归并排序实现原理将待排序序列分割成两个子序列，直到每个子序列中只有一个元素。将相邻的两个子序列合并，并按照大小顺序合并为一个新的有序序列。不断重复第2步，直到所有子序列都合并为一个有序序列。归并排序代码实现...
- 前言堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。堆排序实现原理构建最大堆：将待排序数组构建成一个最大堆，即满足父节点大于等于子节点的特性。将堆顶元素与最后一个元素交换：将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位置，将最大元素放到了数组的末尾。重新调整堆：对剩余的n-1个元素进行堆调整，即将堆顶元素下沉，重新形成... 前言堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。堆排序实现原理构建最大堆：将待排序数组构建成一个最大堆，即满足父节点大于等于子节点的特性。将堆顶元素与最后一个元素交换：将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位置，将最大元素放到了数组的末尾。重新调整堆：对剩余的n-1个元素进行堆调整，即将堆顶元素下沉，重新形成...
- 前言计数排序是一种非比较性的排序算法，适用于排序一定范围内的整数。它的基本思想是通过统计每个元素的出现次数，然后根据元素的大小依次输出排序结果。实现原理首先找出待排序数组中的最大值max和最小值min。创建一个长度为max-min+1的数组count，用于统计每个元素出现的次数。遍历待排序数组，将每个元素的出现次数记录在count数组中。根据count数组和min值，得到每个元素在排序结果中... 前言计数排序是一种非比较性的排序算法，适用于排序一定范围内的整数。它的基本思想是通过统计每个元素的出现次数，然后根据元素的大小依次输出排序结果。实现原理首先找出待排序数组中的最大值max和最小值min。创建一个长度为max-min+1的数组count，用于统计每个元素出现的次数。遍历待排序数组，将每个元素的出现次数记录在count数组中。根据count数组和min值，得到每个元素在排序结果中...
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