A. 求一个关于java的论文
TAGS: 毕业论文 计算机 基于 远程 对象 RMI 方法 实现 调用
哪位老兄有计算机毕业设计论文啊?是基于java的,小弟急用,谢谢!用RMI开发基于Java的企业分布式应用我站还提供更多的免费计算机论文，但免费论文仅供参考，建议广大网友下载后不要轻易采用。摘要由于Java具有跨平台、代码可移植性、安全高效等广泛而强大的功能，因而在开发网络分布式应用的时候，可以用它自身的机制实现分布式计算，一种基于Java的远程方法调用(RMI)为我们开发企业分布式应用提供了行之有效的解决方案。
关键词 Java RMI 企业分布式应用
1 概述
随着电力企业信息化建设的不断深入和发展，企业内部和企业与企业之间对信息、对数据的交换量大大增加，这些信息与数据越来越需要在不同的计算机网络间传送和交流。同时，由于各单位、各部门之间的现存的计算机网络硬件设备与操作系统千差万别，应用水平也参差不齐，因此，开发出跨平台、可移植、高效安全的网络分布式应用来服务于电力企业，就显得尤为重要。
在当今的编程术语里，分布式计算已经成为很常见的词，它将企业的业务数据和程序分布在网络的不同物理位置上，通过调动网络上多台计算机的处理能力，发挥远程调用数据的功能。
远程方法调用(Remote Method Invocation ,RMI)，可以在不同的Java虚拟机(JVM)之间实现对象与对象的通信。JVM可以位于相同或不同计算机上，在多个JVM中，一个JVM可以调用存储在其它JVM的对象的方法。
本文主要介绍RMI的特点，分析应用RMI进行企业分布式计算的原理，以及利用RMI实现基于Java的企业分布式应用的具体步骤。2 远程方法调用(RMI)的特点
2.1 TCP编程的缺点
由于Java编程语言设计之初就是面向对象和支持网络的，因此，基于对象的RMI机制已经内置在Java平台中。
我们经常会在网络开发中使用TCP/IP编程，这样，自然而然地就会涉及到Socket（套接字）编程。但是，使用Socket编程需要大量重复编码，在复杂分布式操作时显得非常麻烦，而且易于出错。因此，如何快速、高效、安全、可扩展地进行网络分布式计算，是开发者们一贯追求和倡导的主题。直到RMI的出现，这种繁杂、低效的开发情况才有很大改观。2.2 RMI编程的特点
当我们利用对象序列化在网络上分配对象时，RMI提供了非Java平台无法匹敌的独特而强电子商务资料库)*!%267'$#7'455大的分布式计算模型，RMI主要有以下特点：
? 客户机可以向本地方法一样调用远程服务器上的方法；
? 可以根据接口指定客户机/服务器编程合约；
? 可以从服务器对象缺省二进制类文件，自动生成调动/反调动代码；
? 将Java编程模型扩展到机器边界(和Java虚拟机(JVM)边界之外)，不需要任何特殊语法；
? 还可以和一个远程方法调用中的数据同时传输行为(代码)。
尽管RMI不是唯一的企业级远程对象访问方案，但它却是最容易实现的。2.3 RMI与CORBA
作为分布式应用程序框架的规范，COBRA首当其冲，它是由对象管理组织(OMG)开发的。与CORBA不同的是，CORBA能够利用不同编程语言（例如C/C++、Basic等）开发实现分布式应用，而RMI是一种纯Java解决方案。在RMI中，程序的所有部分都由Java语言编写，这样，开发出来的程序完全符合Java规范，便于实现跨平台访问、扩展和移植。按照笔者所在西北电力建设集团公司的情况看，服务器操作系统主要有Linux和Windows2000 Server，分别存在于公司和部门当中，它们是不同的系统平台；同时，公司下属各个工程项目部又距离很远，近的几十公里，远则达到上千公里甚至位于国外，因此跨平台和远程访问这两大功能在开发企业应用系统时就必须考虑，而RMI恰恰能够用它的自身特点来满足编程需要。3 RMI基本体系结构简介
RMI通过TCP/IP在内部使用Socket，象其名称暗示的那样，它能够帮助我们查找并执行远程对象的方法。RMI的目的是让位于不同JVM中的对象，在外观及行为上都像是本地的对象。
通常，我们把调用这种远程对象的JVM，称为客户机；而把包括这种远程对象的JVM，称为服务器。
尽管对一个远程对象的引用和获得对本地对象的引用有所不同，但我们可以把远程对象像本地对象一样使用。应用程序并不知道一个对象是远程的还是本地的。实际上，远程对象上被调用的方法与本地对象上调用的方法，具有相同的语法结构。
作为RMI的底层（会包含复杂的Socket操作），它会自动截获方法调用，找到远程对象，然后处理远程请求。笔者认为，RMI设计的重要之处，就在于不但在设计上实现了远程访问功能，而且实现了设计的透明性。
RMI的基本体系结构，概括起来说，由三个抽象层组成：3.1 存根/框架层(Stubs/Skeletons Layer)
B. 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