三個for循環,第一個和第二個有啥區別?去掉一個吧
可以用迭代器remove方法,在移除的同時添加。
不知道是你記錯了還是題本身就這樣,我只想說:
寫這代碼的是二貨么?
1、每個循環的索引都是從0開始,這是什麼遍歷方式?
2、看這題的目的是想把用戶添加到相應的組里,這我就不明白了,新建一個用戶的時候就沒分配組么?那用戶的GroupId哪來的?
3、這是一個操作,難道就不會根據GroupId直接查出用戶或者組么?
這哪是優化代碼?分明是挖坑。
『貳』 java演算法面試題:排序都有哪幾種方法
一、冒泡排序
[java] view plain
package sort.bubble;
import java.util.Random;
/**
* 依次比較相鄰的兩個數,將小數放在前面,大數放在後面
* 冒泡排序,具有穩定性
* 時間復雜度為O(n^2)
* 不及堆排序,快速排序O(nlogn,底數為2)
* @author liangge
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Random ran = new Random();
int[] sort = new int[10];
for(int i = 0 ; i < 10 ; i++){
sort[i] = ran.nextInt(50);
}
System.out.print("排序前的數組為");
for(int i : sort){
System.out.print(i+" ");
}
buddleSort(sort);
System.out.println();
System.out.print("排序後的數組為");
for(int i : sort){
System.out.print(i+" ");
}
}
/**
* 冒泡排序
* @param sort
*/
private static void buddleSort(int[] sort){
for(int i=1;i<sort.length;i++){
for(int j=0;j<sort.length-i;j++){
if(sort[j]>sort[j+1]){
int temp = sort[j+1];
sort[j+1] = sort[j];
sort[j] = temp;
}
}
}
}
}
二、選擇排序
[java] view plain
package sort.select;
import java.util.Random;
/**
* 選擇排序
* 每一趟從待排序的數據元素中選出最小(或最大)的一個元素,
* 順序放在已排好序的數列的最後,直到全部待排序的數據元素排完。
* 選擇排序是不穩定的排序方法。
* @author liangge
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Random ran = new Random();
int[] sort = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
sort[i] = ran.nextInt(50);
}
System.out.print("排序前的數組為");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
selectSort(sort);
System.out.println();
System.out.print("排序後的數組為");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
}
/**
* 選擇排序
* @param sort
*/
private static void selectSort(int[] sort){
for(int i =0;i<sort.length-1;i++){
for(int j = i+1;j<sort.length;j++){
if(sort[j]<sort[i]){
int temp = sort[j];
sort[j] = sort[i];
sort[i] = temp;
}
}
}
}
}
三、快速排序
[java] view plain
package sort.quick;
/**
* 快速排序 通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分, 其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小,
* 然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序, 整個排序過程可以遞歸進行,以此達到整個數據變成有序序列。
* @author liangge
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[] sort = { 54, 31, 89, 33, 66, 12, 68, 20 };
System.out.print("排序前的數組為:");
for (int data : sort) {
System.out.print(data + " ");
}
System.out.println();
quickSort(sort, 0, sort.length - 1);
System.out.print("排序後的數組為:");
for (int data : sort) {
System.out.print(data + " ");
}
}
/**
* 快速排序
* @param sort 要排序的數組
* @param start 排序的開始座標
* @param end 排序的結束座標
*/
public static void quickSort(int[] sort, int start, int end) {
// 設置關鍵數據key為要排序數組的第一個元素,
// 即第一趟排序後,key右邊的數全部比key大,key左邊的數全部比key小
int key = sort[start];
// 設置數組左邊的索引,往右移動判斷比key大的數
int i = start;
// 設置數組右邊的索引,往左移動判斷比key小的數
int j = end;
// 如果左邊索引比右邊索引小,則還有數據沒有排序
while (i < j) {
while (sort[j] > key && j > start) {
j--;
}
while (sort[i] < key && i < end) {
i++;
}
if (i < j) {
int temp = sort[i];
sort[i] = sort[j];
sort[j] = temp;
}
}
// 如果左邊索引比右邊索引要大,說明第一次排序完成,將sort[j]與key對換,
// 即保持了key左邊的數比key小,key右邊的數比key大
if (i > j) {
int temp = sort[j];
sort[j] = sort[start];
sort[start] = temp;
}
//遞歸調用
if (j > start && j < end) {
quickSort(sort, start, j - 1);
quickSort(sort, j + 1, end);
}
}
}
[java] view plain
/**
* 快速排序
*
* @param a
* @param low
* @param high
* voidTest
*/
public static void kuaisuSort(int[] a, int low, int high)
{
if (low >= high)
{
return;
}
if ((high - low) == 1)
{
if (a[low] > a[high])
{
swap(a, low, high);
return;
}
}
int key = a[low];
int left = low + 1;
int right = high;
while (left < right)
{
while (left < right && left <= high)// 左邊向右
{
if (a[left] >= key)
{
break;
}
left++;
}
while (right >= left && right > low)
{
if (a[right] <= key)
{
break;
}
right--;
}
if (left < right)
{
swap(a, left, right);
}
}
swap(a, low, right);
kuaisuSort(a, low, right);
kuaisuSort(a, right + 1, high);
}
四、插入排序
[java] view plain
package sort.insert;
/**
* 直接插入排序
* 將一個數據插入到已經排好序的有序數據中,從而得到一個新的、個數加一的有序數據
* 演算法適用於少量數據的排序,時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。
*/
import java.util.Random;
public class DirectMain {
public static void main(String[] args) {
Random ran = new Random();
int[] sort = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
sort[i] = ran.nextInt(50);
}
System.out.print("排序前的數組為");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
directInsertSort(sort);
System.out.println();
System.out.print("排序後的數組為");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
}
/**
* 直接插入排序
*
* @param sort
*/
private static void directInsertSort(int[] sort) {
for (int i = 1; i < sort.length; i++) {
int index = i - 1;
int temp = sort[i];
while (index >= 0 && sort[index] > temp) {
sort[index + 1] = sort[index];
index--;
}
sort[index + 1] = temp;
}
}
}
順便添加一份,差不多的
[java] view plain
public static void charuSort(int[] a)
{
int len = a.length;
for (int i = 1; i < len; i++)
{
int j;
int temp = a[i];
for (j = i; j > 0; j--)//遍歷i之前的數字
{
//如果之前的數字大於後面的數字,則把大的值賦到後面
if (a[j - 1] > temp)
{
a[j] = a[j - 1];
} else
{
break;
}
}
a[j] = temp;
}
}
把上面整合起來的一份寫法:
[java] view plain
/**
* 插入排序:
*
*/
public class InsertSort {
public void sort(int[] data) {
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
for (int j = i; (j > 0) && (data[j] < data[j - 1]); j--) {
swap(data, j, j - 1);
}
}
}
private void swap(int[] data, int i, int j) {
int temp = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = temp;
}
}
五、順便貼個二分搜索法
[java] view plain
package search.binary;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[] sort = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
int mask = binarySearch(sort,6);
System.out.println(mask);
}
/**
* 二分搜索法,返回座標,不存在返回-1
* @param sort
* @return
*/
private static int binarySearch(int[] sort,int data){
if(data<sort[0] || data>sort[sort.length-1]){
return -1;
}
int begin = 0;
int end = sort.length;
int mid = (begin+end)/2;
while(begin <= end){
mid = (begin+end)/2;
if(data > sort[mid]){
begin = mid + 1;
}else if(data < sort[mid]){
end = mid - 1;
}else{
return mid;
}
}
return -1;
}
}
『叄』 java十大演算法
演算法一:快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下,排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較,但這種狀況並不常見。事實上,快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 演算法更快,因為它的內部循環(inner loop)可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來把一個串列(list)分為兩個子串列(sub-lists)。
演算法步驟:
1 從數列中挑出一個元素,稱為 "基準"(pivot),
2 重新排序數列,所有元素比基準值小的擺放在基準前面,所有元素比基準值大的擺在基準的後面(相同的數可以到任一邊)。在這個分區退出之後,該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區(partition)操作。
3 遞歸地(recursive)把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。
遞歸的最底部情形,是數列的大小是零或一,也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去,但是這個演算法總會退出,因為在每次的迭代(iteration)中,它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。
演算法二:堆排序演算法
堆排序(Heapsort)是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構,並同時滿足堆積的性質:即子結點的鍵值或索引總是小於(或者大於)它的父節點。
堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。
演算法步驟:
創建一個堆H[0..n-1]
把堆首(最大值)和堆尾互換
3. 把堆的尺寸縮小1,並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置
4. 重復步驟2,直到堆的尺寸為1
演算法三:歸並排序
歸並排序(Merge sort,台灣譯作:合並排序)是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法(Divide and Conquer)的一個非常典型的應用。
演算法步驟:
1. 申請空間,使其大小為兩個已經排序序列之和,該空間用來存放合並後的序列
2. 設定兩個指針,最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置
3. 比較兩個指針所指向的元素,選擇相對小的元素放入到合並空間,並移動指針到下一位置
4. 重復步驟3直到某一指針達到序列尾
5. 將另一序列剩下的所有元素
『肆』 程序員小白如何通過Java面試
1、了解業內招聘要求:多看幾家同類崗位的技術要求,大概就知道用人單位的需求了
2、多找找面試常見技術題:不同企業的面試題各種不同,多去找找,多背背
3、簡歷設計:這個就是要注意在簡歷中體現自己的項目經驗、技術水平
4、面試現場反應:注意自己的著裝、語言表達、技術表達
以上都是在你有專業技術的前提下進行的,如果專業技術就是小白,還是先提升專業技術吧
『伍』 java常見gc演算法有哪些
1:標記—清除 Mark-Sweep
過程:標記可回收對象,進行清除
缺點:標記和清除效率低,清除後會產生內存碎片
2:復制演算法
過程:將內存劃分為相等的兩塊,將存活的對象復制到另一塊內存,把已經使用的內存清理掉
缺點:使用的內存變為了原來的一半
進化:將一塊內存按8:1的比例分為一塊Eden區(80%)和兩塊Survivor區(10%)
每次使用Eden和一塊Survivor,回收時,將存活的對象一次性復制到另一塊Survivor上,如果另一塊Survivor空間不足,則使用分配擔保機制存入老年代
3:標記—整理 Mark—Compact
過程:所有存活的對象向一端移動,然後清除掉邊界以外的內存
4:分代收集演算法
過程:將堆分為新生代和老年代,根據區域特點選用不同的收集演算法,如果新生代朝生夕死,則採用復制演算法,老年代採用標記清除,或標記整理
面試的話說出來這四種足夠了
『陸』 希音java面試有演算法嗎
有。常見的如下:
一是字元串,如果IDE沒有代碼自動補全功能,所以你應該記住下面的這些方法。
二是鏈表,在Java中,鏈表的實現非常簡單,每個節點Node都有一個值val和指向下個節點的鏈接next。鏈表兩個著名的應用是棧Stack和隊列Queue。
三是樹,這里的樹通常是指二叉樹,每個節點都包含一個左孩子節點和右孩子節點。
四是排序,五是遞歸vs.迭代。
六是動態規劃,動態規劃是解決下面這些性質類問題的技術:一個問題可以通過更小子問題的解決方法來解決(即問題的最優解包含了其子問題的最優解,也就是最優子結構性質)。
有些子問題的解可能需要計算多次(也就是子問題重疊性質)。子問題的解存儲在一張表格里,這樣每個子問題只用計算一次。需要額外的空間以節省時間。爬台階問題完全符合上面的四條性質,因此可以用動態規劃法來解決。
『柒』 為什麼java面試演算法特別多
因為演算法是比較基礎又復雜的學科。
這就是沒理解這道題考察的意圖,不是考察你javaAPI的使用,而是看看你的思維和代碼編程能力。開發工程師的主要工作就是處理各種邏輯。比如給你一個真實的工作需求,讓你把一個數據作排序,但是相同的數只保留兩個,或者給一個字元串按第個字母進行排序。只會使用API或者粘貼復制是遠遠不夠的,而排序演算法是邏輯最直接的,最好表達,也是行數較少的思維考查,所以筆試面試里見面的次數就比較多。
Java是一門面向對象的編程語言,不僅吸收了C++語言的各種優點,還摒棄了C++里難以理解的多繼承、指針等概念,因此Java語言具有功能強大和簡單易用兩個特徵。Java語言作為靜態面向對象編程語言的代表,極好地實現了面向對象理論,允許程序員以優雅的思維方式進行復雜的編程。
『捌』 java常見gc演算法有哪些
1:標記—清除
Mark-Sweep
過程:標記可回收對象,進行清除
缺點:標記和清除效率低,清除後會產生內存碎片
2:復制演算法
過程:將內存劃分為相等的兩塊,將存活的對象復制到另一塊內存,把已經使用的內存清理掉
缺點:使用的內存變為了原來的一半
進化:將一塊內存按8:1的比例分為一塊Eden區(80%)和兩塊Survivor區(10%)
每次使用Eden和一塊Survivor,回收時,將存活的對象一次性復制到另一塊Survivor上,如果另一塊Survivor空間不足,則使用分配擔保機制存入老年代
3:標記—整理
Mark—Compact
過程:所有存活的對象向一端移動,然後清除掉邊界以外的內存
4:分代收集演算法
過程:將堆分為新生代和老年代,根據區域特點選用不同的收集演算法,如果新生代朝生夕死,則採用復制演算法,老年代採用標記清除,或標記整理
面試的話說出來這四種足夠了
『玖』 分享Java常用幾種加密演算法
簡單的Java加密演算法有:
第一種. BASE
Base是網路上最常見的用於傳輸Bit位元組代碼的編碼方式之一,大家可以查看RFC~RFC,上面有MIME的詳細規范。Base編碼可用於在HTTP環境下傳遞較長的標識信息。例如,在Java Persistence系統Hibernate中,就採用了Base來將一個較長的唯一標識符(一般為-bit的UUID)編碼為一個字元串,用作HTTP表單和HTTP GET URL中的參數。在其他應用程序中,也常常需要把二進制數據編碼為適合放在URL(包括隱藏表單域)中的形式。此時,採用Base編碼具有不可讀性,即所編碼的數據不會被人用肉眼所直接看到。
第二種. MD
MD即Message-Digest Algorithm (信息-摘要演算法),用於確保信息傳輸完整一致。是計算機廣泛使用的雜湊演算法之一(又譯摘要演算法、哈希演算法),主流編程語言普遍已有MD實現。將數據(如漢字)運算為另一固定長度值,是雜湊演算法的基礎原理,MD的前身有MD、MD和MD。廣泛用於加密和解密技術,常用於文件校驗。校驗?不管文件多大,經過MD後都能生成唯一的MD值。好比現在的ISO校驗,都是MD校驗。怎麼用?當然是把ISO經過MD後產生MD的值。一般下載linux-ISO的朋友都見過下載鏈接旁邊放著MD的串。就是用來驗證文件是否一致的。
MD演算法具有以下特點:
壓縮性:任意長度的數據,算出的MD值長度都是固定的。
容易計算:從原數據計算出MD值很容易。
抗修改性:對原數據進行任何改動,哪怕只修改個位元組,所得到的MD值都有很大區別。
弱抗碰撞:已知原數據和其MD值,想找到一個具有相同MD值的數據(即偽造數據)是非常困難的。
強抗碰撞:想找到兩個不同的數據,使它們具有相同的MD值,是非常困難的。
MD的作用是讓大容量信息在用數字簽名軟體簽署私人密鑰前被」壓縮」成一種保密的格式(就是把一個任意長度的位元組串變換成一定長的十六進制數字串)。除了MD以外,其中比較有名的還有sha-、RIPEMD以及Haval等。
第三種.SHA
安全哈希演算法(Secure Hash Algorithm)主要適用於數字簽名標准(Digital Signature Standard DSS)裡面定義的數字簽名演算法(Digital Signature Algorithm DSA)。對於長度小於^位的消息,SHA會產生一個位的消息摘要。該演算法經過加密專家多年來的發展和改進已日益完善,並被廣泛使用。該演算法的思想是接收一段明文,然後以一種不可逆的方式將它轉換成一段(通常更小)密文,也可以簡單的理解為取一串輸入碼(稱為預映射或信息),並把它們轉化為長度較短、位數固定的輸出序列即散列值(也稱為信息摘要或信息認證代碼)的過程。散列函數值可以說是對明文的一種「指紋」或是「摘要」所以對散列值的數字簽名就可以視為對此明文的數字簽名。
SHA-與MD的比較
因為二者均由MD導出,SHA-和MD彼此很相似。相應的,他們的強度和其他特性也是相似,但還有以下幾點不同:
對強行攻擊的安全性:最顯著和最重要的區別是SHA-摘要比MD摘要長 位。使用強行技術,產生任何一個報文使其摘要等於給定報摘要的難度對MD是^數量級的操作,而對SHA-則是^數量級的操作。這樣,SHA-對強行攻擊有更大的強度。
對密碼分析的安全性:由於MD的設計,易受密碼分析的攻擊,SHA-顯得不易受這樣的攻擊。
速度:在相同的硬體上,SHA-的運行速度比MD慢。
第四種.HMAC
HMAC(Hash Message Authentication Code,散列消息鑒別碼,基於密鑰的Hash演算法的認證協議。消息鑒別碼實現鑒別的原理是,用公開函數和密鑰產生一個固定長度的值作為認證標識,用這個標識鑒別消息的完整性。使用一個密鑰生成一個固定大小的小數據塊,即MAC,並將其加入到消息中,然後傳輸。接收方利用與發送方共享的密鑰進行鑒別認證等。