三个for循环,第一个和第二个有啥区别?去掉一个吧
可以用迭代器remove方法,在移除的同时添加。
不知道是你记错了还是题本身就这样,我只想说:
写这代码的是二货么?
1、每个循环的索引都是从0开始,这是什么遍历方式?
2、看这题的目的是想把用户添加到相应的组里,这我就不明白了,新建一个用户的时候就没分配组么?那用户的GroupId哪来的?
3、这是一个操作,难道就不会根据GroupId直接查出用户或者组么?
这哪是优化代码?分明是挖坑。
‘贰’ java算法面试题:排序都有哪几种方法
一、冒泡排序
[java] view plain
package sort.bubble;
import java.util.Random;
/**
* 依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面
* 冒泡排序,具有稳定性
* 时间复杂度为O(n^2)
* 不及堆排序,快速排序O(nlogn,底数为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("排序前的数组为");
for(int i : sort){
System.out.print(i+" ");
}
buddleSort(sort);
System.out.println();
System.out.print("排序后的数组为");
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、选择排序
[java] view plain
package sort.select;
import java.util.Random;
/**
* 选择排序
* 每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,
* 顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。
* 选择排序是不稳定的排序方法。
* @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("排序前的数组为");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
selectSort(sort);
System.out.println();
System.out.print("排序后的数组为");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
}
/**
* 选择排序
* @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 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分, 其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,
* 然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序, 整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
* @author liangge
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[] sort = { 54, 31, 89, 33, 66, 12, 68, 20 };
System.out.print("排序前的数组为:");
for (int data : sort) {
System.out.print(data + " ");
}
System.out.println();
quickSort(sort, 0, sort.length - 1);
System.out.print("排序后的数组为:");
for (int data : sort) {
System.out.print(data + " ");
}
}
/**
* 快速排序
* @param sort 要排序的数组
* @param start 排序的开始座标
* @param end 排序的结束座标
*/
public static void quickSort(int[] sort, int start, int end) {
// 设置关键数据key为要排序数组的第一个元素,
// 即第一趟排序后,key右边的数全部比key大,key左边的数全部比key小
int key = sort[start];
// 设置数组左边的索引,往右移动判断比key大的数
int i = start;
// 设置数组右边的索引,往左移动判断比key小的数
int j = end;
// 如果左边索引比右边索引小,则还有数据没有排序
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;
}
}
// 如果左边索引比右边索引要大,说明第一次排序完成,将sort[j]与key对换,
// 即保持了key左边的数比key小,key右边的数比key大
if (i > j) {
int temp = sort[j];
sort[j] = sort[start];
sort[start] = temp;
}
//递归调用
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)// 左边向右
{
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
* 将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据
* 算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。
*/
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("排序前的数组为");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
directInsertSort(sort);
System.out.println();
System.out.print("排序后的数组为");
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;
}
}
}
顺便添加一份,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--)//遍历i之前的数字
{
//如果之前的数字大于后面的数字,则把大的值赋到后面
if (a[j - 1] > temp)
{
a[j] = a[j - 1];
} else
{
break;
}
}
a[j] = temp;
}
}
把上面整合起来的一份写法:
[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、顺便贴个二分搜索法
[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,返回座标,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;
}
}
‘叁’ java十大算法
算法一:快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。
算法步骤:
1 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot),
2 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。
3 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二:堆排序算法
堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤:
创建一个堆H[0..n-1]
把堆首(最大值)和堆尾互换
3. 把堆的尺寸缩小1,并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4. 重复步骤2,直到堆的尺寸为1
算法三:归并排序
归并排序(Merge sort,台湾译作:合并排序)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。
算法步骤:
1. 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列
2. 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
3. 比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置
4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾
5. 将另一序列剩下的所有元素
‘肆’ 程序员小白如何通过Java面试
1、了解业内招聘要求:多看几家同类岗位的技术要求,大概就知道用人单位的需求了
2、多找找面试常见技术题:不同企业的面试题各种不同,多去找找,多背背
3、简历设计:这个就是要注意在简历中体现自己的项目经验、技术水平
4、面试现场反应:注意自己的着装、语言表达、技术表达
以上都是在你有专业技术的前提下进行的,如果专业技术就是小白,还是先提升专业技术吧
‘伍’ java常见gc算法有哪些
1:标记—清除 Mark-Sweep
过程:标记可回收对象,进行清除
缺点:标记和清除效率低,清除后会产生内存碎片
2:复制算法
过程:将内存划分为相等的两块,将存活的对象复制到另一块内存,把已经使用的内存清理掉
缺点:使用的内存变为了原来的一半
进化:将一块内存按8:1的比例分为一块Eden区(80%)和两块Survivor区(10%)
每次使用Eden和一块Survivor,回收时,将存活的对象一次性复制到另一块Survivor上,如果另一块Survivor空间不足,则使用分配担保机制存入老年代
3:标记—整理 Mark—Compact
过程:所有存活的对象向一端移动,然后清除掉边界以外的内存
4:分代收集算法
过程:将堆分为新生代和老年代,根据区域特点选用不同的收集算法,如果新生代朝生夕死,则采用复制算法,老年代采用标记清除,或标记整理
面试的话说出来这四种足够了
‘陆’ 希音java面试有算法吗
有。常见的如下:
一是字符串,如果IDE没有代码自动补全功能,所以你应该记住下面的这些方法。
二是链表,在Java中,链表的实现非常简单,每个节点Node都有一个值val和指向下个节点的链接next。链表两个着名的应用是栈Stack和队列Queue。
三是树,这里的树通常是指二叉树,每个节点都包含一个左孩子节点和右孩子节点。
四是排序,五是递归vs.迭代。
六是动态规划,动态规划是解决下面这些性质类问题的技术:一个问题可以通过更小子问题的解决方法来解决(即问题的最优解包含了其子问题的最优解,也就是最优子结构性质)。
有些子问题的解可能需要计算多次(也就是子问题重叠性质)。子问题的解存储在一张表格里,这样每个子问题只用计算一次。需要额外的空间以节省时间。爬台阶问题完全符合上面的四条性质,因此可以用动态规划法来解决。
‘柒’ 为什么java面试算法特别多
因为算法是比较基础又复杂的学科。
这就是没理解这道题考察的意图,不是考察你javaAPI的使用,而是看看你的思维和代码编程能力。开发工程师的主要工作就是处理各种逻辑。比如给你一个真实的工作需求,让你把一个数据作排序,但是相同的数只保留两个,或者给一个字符串按第个字母进行排序。只会使用API或者粘贴复制是远远不够的,而排序算法是逻辑最直接的,最好表达,也是行数较少的思维考查,所以笔试面试里见面的次数就比较多。
Java是一门面向对象的编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
‘捌’ java常见gc算法有哪些
1:标记—清除
Mark-Sweep
过程:标记可回收对象,进行清除
缺点:标记和清除效率低,清除后会产生内存碎片
2:复制算法
过程:将内存划分为相等的两块,将存活的对象复制到另一块内存,把已经使用的内存清理掉
缺点:使用的内存变为了原来的一半
进化:将一块内存按8:1的比例分为一块Eden区(80%)和两块Survivor区(10%)
每次使用Eden和一块Survivor,回收时,将存活的对象一次性复制到另一块Survivor上,如果另一块Survivor空间不足,则使用分配担保机制存入老年代
3:标记—整理
Mark—Compact
过程:所有存活的对象向一端移动,然后清除掉边界以外的内存
4:分代收集算法
过程:将堆分为新生代和老年代,根据区域特点选用不同的收集算法,如果新生代朝生夕死,则采用复制算法,老年代采用标记清除,或标记整理
面试的话说出来这四种足够了
‘玖’ 分享Java常用几种加密算法
简单的Java加密算法有:
第一种. BASE
Base是网络上最常见的用于传输Bit字节代码的编码方式之一,大家可以查看RFC~RFC,上面有MIME的详细规范。Base编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。例如,在Java Persistence系统Hibernate中,就采用了Base来将一个较长的唯一标识符(一般为-bit的UUID)编码为一个字符串,用作HTTP表单和HTTP GET URL中的参数。在其他应用程序中,也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL(包括隐藏表单域)中的形式。此时,采用Base编码具有不可读性,即所编码的数据不会被人用肉眼所直接看到。
第二种. MD
MD即Message-Digest Algorithm (信息-摘要算法),用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一(又译摘要算法、哈希算法),主流编程语言普遍已有MD实现。将数据(如汉字)运算为另一固定长度值,是杂凑算法的基础原理,MD的前身有MD、MD和MD。广泛用于加密和解密技术,常用于文件校验。校验?不管文件多大,经过MD后都能生成唯一的MD值。好比现在的ISO校验,都是MD校验。怎么用?当然是把ISO经过MD后产生MD的值。一般下载linux-ISO的朋友都见过下载链接旁边放着MD的串。就是用来验证文件是否一致的。
MD算法具有以下特点:
压缩性:任意长度的数据,算出的MD值长度都是固定的。
容易计算:从原数据计算出MD值很容易。
抗修改性:对原数据进行任何改动,哪怕只修改个字节,所得到的MD值都有很大区别。
弱抗碰撞:已知原数据和其MD值,想找到一个具有相同MD值的数据(即伪造数据)是非常困难的。
强抗碰撞:想找到两个不同的数据,使它们具有相同的MD值,是非常困难的。
MD的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密钥前被”压缩”成一种保密的格式(就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的十六进制数字串)。除了MD以外,其中比较有名的还有sha-、RIPEMD以及Haval等。
第三种.SHA
安全哈希算法(Secure Hash Algorithm)主要适用于数字签名标准(Digital Signature Standard DSS)里面定义的数字签名算法(Digital Signature Algorithm DSA)。对于长度小于^位的消息,SHA会产生一个位的消息摘要。该算法经过加密专家多年来的发展和改进已日益完善,并被广泛使用。该算法的思想是接收一段明文,然后以一种不可逆的方式将它转换成一段(通常更小)密文,也可以简单的理解为取一串输入码(称为预映射或信息),并把它们转化为长度较短、位数固定的输出序列即散列值(也称为信息摘要或信息认证代码)的过程。散列函数值可以说是对明文的一种“指纹”或是“摘要”所以对散列值的数字签名就可以视为对此明文的数字签名。
SHA-与MD的比较
因为二者均由MD导出,SHA-和MD彼此很相似。相应的,他们的强度和其他特性也是相似,但还有以下几点不同:
对强行攻击的安全性:最显着和最重要的区别是SHA-摘要比MD摘要长 位。使用强行技术,产生任何一个报文使其摘要等于给定报摘要的难度对MD是^数量级的操作,而对SHA-则是^数量级的操作。这样,SHA-对强行攻击有更大的强度。
对密码分析的安全性:由于MD的设计,易受密码分析的攻击,SHA-显得不易受这样的攻击。
速度:在相同的硬件上,SHA-的运行速度比MD慢。
第四种.HMAC
HMAC(Hash Message Authentication Code,散列消息鉴别码,基于密钥的Hash算法的认证协议。消息鉴别码实现鉴别的原理是,用公开函数和密钥产生一个固定长度的值作为认证标识,用这个标识鉴别消息的完整性。使用一个密钥生成一个固定大小的小数据块,即MAC,并将其加入到消息中,然后传输。接收方利用与发送方共享的密钥进行鉴别认证等。