总的来说,Java中的集合(Collection)有两类,一类是List,再有一类是Set。你知道它们的区别吗?前者集合内的元素是有序的,元素可以重复;后者元素无序,但元素不可重复。那么这里就有一个比较严重的问题了:要想保证元素不重复,可两个元素是否重复应该依据什么来判断呢?这就是Object.equals方法了。但是,如果每增加一个元素就检查一次,那么当元素很多时,后添加到集合中的元素比较的次数就非常多了。也就是说,如果集合中现在已经有1000个元素,那么第1001个元素加入集合时,它就要调用1000次equals方法。这显然会大大降低效率。
开始没看到意思,后来明白了,当序列中的数字是两位数、三位数等等后,第n个数就不再是序列中的第n个数了,比如10中的1是第10个数字,0是第11个数字。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
理论上 hash 散列是一个 int 值,如果直接拿出来作为下标访问 hashmap 的话,考虑到二进制 32 位,取值范围在-2147483648 ~ 2147483647。大概有 40 亿个 key , 只要哈希函数映射比较均匀松散,一般很难出现碰撞。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
java.lang.ArithmeticException: Non-terminating decimal expansion; no exact representable decimal result这个异常意思是算术运算结果为一个无限小数,无法准确表示为确定的十进制数字。
众所周知,HashMap 是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做 Entry。
本文主要讲解BigDecimal的比较运算,保留精度和取整和基础运算,BigDecimal与其他数据类型转换。
Problem Description 话说MCA山上各路豪杰均出山抗敌,去年曾在江湖威名显赫的,江湖人称<万军中取上将首级舍我其谁>的甘露也不甘示弱,“天将降大任于斯人也,必先劳其筋骨,饿其体肤,空乏其身”他说。可惜,由于去年取上将首级时不慎右手右关节第七次骨折,养伤达一年之久,空有一腔抱负却壮志难酬,如今天下危亡,习武之人又怎能袖手旁观,于是他决定出山协助威士忌共抗辽贼,这时他的对头枫冰叶子出现,两人都是水属性,但由于十年前的一场恩怨(这是后话)势成水火。
壮志难酬 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 12541 Accepted Submission(s): 4166 Problem Description 话说MCA山上各路豪杰均出山抗敌,去年曾在江湖威名显赫的,江湖人称<万军中取上将首级舍我其谁>的甘露也不甘示弱,“天将降大任于斯人也,必先劳其筋骨,饿其体肤,空乏其身”他
JAVA如何把一个float四舍五入到小数点后2位,4位,或者其它指定位数. 以前以为很容易,一直没在意,今天突然用到了,才发现,系统没有这样的函数.狂晕,同事们用的方法为,先转成String,再取其中几位,再转成float型,(如:String.valueOf(c).substring(0,String.valueOf(c).indexOf(".") + 3)):
Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数,但在实际应用中,可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理。一般情况下,对于那些不需要准确计算精度的数字,我们可以直接使用Float和Double处理,但是Double.valueOf(String) 和Float.valueOf(String)会丢失精度。所以开发中,如果我们需要精确计算的结果,则必须使用BigDecimal类来操作啦!
2.对每位数字进行对10取余 (6 4 3 8)
学习计算机编程语言都会遇到运算符这一知识点,运算符这个知识点是教怎么运用编程语言进行最基本的数据处理,下面就讲一下在Java语言中运算符是怎么回事。 1、算术运算符: 基本上和C/C++语言中的一样; 加(+):计算两个数之和或者将较小的数据类型提升为int; 减(-):计算两个数的差或者转变数据的符号; 编译器会自动识别是两个数之间的计算还是其他。 比如:x = -a; x= a +b; 乘(*):计算两个数的积; 除(/):计算两个数之商。注意a/b,b不能为0,要不然编译不过;整数的除法如果除不尽会直
顺序结构以及平衡树中,元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系,因此在查找一个元素时,必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N),平衡树中为树的高度,即O(log N),搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
document.write(“两位小数点:”+a.toFixed(2)+” 四位小数点”+a.toFixed(4));
精度丢失的问题是在其他计算机语言中也都会出现,float和double类型的数据在执行二进制浮点运算的时候,并没有提供完全精确的结果。产生误差不在于数的大小,而是因为数的精度。
序言: 如果将一系列的记录按照关键字的某种函数存储,那么在查找某个数据的时候就可以直接通过关键字计算出来了,而不在需要“比较”,这样会非常高效,这就是散列技术。 所以散列技术就是: 存储位置=f(关键字) 不管是记录的存储还是查找,都用这种方法 散列技术具有很高的效率,但是使用起来有一些限制。如1个关键字对应多个记录的情况(比如在一个学校的学生中按性别查找,则对应太多的记录),此外散列技术同样不适合于范围查找和排序等操作。 一、散列函数的构造 在设计散了函数的时候主要考虑两个原则: (
其中方法 hashcode() 返回的是 Java 对象的 hash_code,这是一个 int 类型的值(32 位)。那么为什么在拿到这个值之后,还需要将自己右移 16 位与自己进行异或呢?因为容量较小的时候,在计算 index 那边,真正用到的其实就只有低几位,假如不融合高低位,那么假设 hashcode() 返回的值都是高位的变动的话,那么很容易造成散列的值都是同一个。但是,假如将高位和低位融合之后,高位的数据变动会最终影响到 index 的变换,所以依然可以保持散列的随机性。 那么在计算 index 的时候,为什么不使用 hash(key) % capacity 呢?这是因为移位运算相比取余运算会更快。那么为什么 hash(key) & (capacity - 1) 也可以呢?这是因为在 B 是 2 的幂情况下:A % B = A & (B - 1)。如果 A 和 B 进行取余,其实相当于把 A 那些不能被 B 整除的部分保留下来。从二进制的方式来看,其实就是把 A 的低位给保留了下来。B-1 相当于一个“低位掩码”,而与的操作结果就是散列值的高位全部置为 0 ,只保留低位,而低位正好是取余之后的值。我们取个例子,A = 24,B =16,那么 A%B=8,从二进制角度来看 A =11000 ,B = 10000。A 中不能被 B 整除的部分其实就是 1000 这个部分。接下去,我们需要将这部分保留下来的话,其实就是使用 01111 这个掩码并跟 A 进行与操作,即可将1000 保留下来,作为 index 的值。而 01111 这个值又等于 B-1。所以 A &(B-1)= A%B。但是这个前提是 B 的容量是 2 的幂,那么如何保证呢?我们可以看到,在设置初始大小的时候,无论你设置了多少,都会被转换为 2 的幂的一个数。之外,扩容的时候也是按照 2 倍进行扩容的。所以 B 的值是 2 的幂是没问题的。
这是一种简单/最常用的方法,嘉定哈希表表长为m,取一个不大于m但最接近或等于m的质数p,利用一下公式把关键字转化成哈希地址:
Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数,但在实际应用中,可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理。
Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数,但在实际应用中,可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理。一般情况下,对于那些不需要准确计算精度的数字,我们可以直接使用Float和Double处理,但是Double.valueOf(String) 和Float.valueOf(String)会丢失精度。所以开发中,如果我们需要精确计算的结果,则必须使用BigDecimal类来操作。
来源:cnblogs.com/zhangyinhua/p/11545305.html
无论是顺序表还是树表,查找数据元素时要进行一系列的键值比较的过程,为了减少比较次数,就需要使数据元素的存储位置和键值之间建立某种联系,为此我们就需要使用散列技术动态查找表。首先我们需要熟悉几个基本一概念:
Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数,但在实际应用中,可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理。一般情况下,对于那些不需要准确计算精度的数字,我们可以直接使用Float和Double处理,但是Double.valueOf(String) 和Float.valueOf(String)会丢失精度。所以开发中,如果我们需要精确计算的结果,则必须使用BigDecimal类来操作。
在实际的项目开发中有时会有对数据库某字段截取部分的需求,这种场景有时直接通过数据库操作来实现比通过代码实现要更方便快捷些,mysql有很多字符串函数可以用来处理这些需求,如Mysql字符串截取总结:left()、right()、substring()、substring_index()。 一.从左开始截取字符串 用法:left(str, length),即:left(被截取字符串, 截取长度) 结果为:www.yuan 二.从右开始截取字符串 用法:right(str, length),即:right(
问题描述 1000!有几位数,为什么? 解答思路 设一个数为X,用科学计数法表示为X=a*10^b,其中1<a<10,b为整数,则X有1+b位数 示例: 1995=1.995* 10^3,有1+3=4位数 56789=5.6789*10^4,有1+4=5位数。其中3,4是通过取对数的整数部分获得,lg(1995)的整数部分是3,lg(56789)的整数部分是4 求1000!有几位,此问题转化成求lg(1000!)+1的值 lg(1000!)=lg(1000*999…*1)=lg(10
散列的概念属于查找,它不以关键字的比较为基本操作,采用直接寻址技术。在理想情况下,查找的期望时间为O(1)。
回文数:设n是一任意自然数。若将n的各位数字反向排列所得自然数n1与n相等,则称n为一回文数。例如,若n=1234321,则称n为一回文数;但若n=1234567,则n不是回文数。
向上取整 ceiling(),ceiling是天花板的意思,就是取大于该数的最小整数
Mysql字符串截取函数:left()、right()、substring()、substring_index()。
总的来说,感觉有点不顺。不过大家不用担心他,他随便去哪里挂个名,薪资也比我们要多的多。
在实际的项目开发中有时会有对数据库某字段截取部分的需求,这种场景有时直接通过数据库操作来实现比通过代码实现要更方便快捷些,mysql有很多字符串函数可以用来处理这些需求,如Mysql字符串截取总结:left()、right()、substring()、substring_index()。 一.从左开始截取字符串 用法:left(str, length),即:left(被截取字符串, 截取长度) SELECT LEFT('www.yuanrengu.com',8) 结果为:www.yuan 二.从右开始截取字
《Mysql字符串截取总结:left()、right()、substring()、substring_index()》一文主要介绍了mysql中字符串截取的几个函数和方法,包括left()、right()、substring()和substring_index()。这些方法可以帮助我们在实际项目中更高效地处理字符串截取任务。
是供程序员使用的程序调试工具,它可以用于查看程序的执行流程,也可以用于追踪程序执行过程来调试程序。
Hello大家好,我是兔君哦,好久没和大家见面了,我就在可视化系列中乱入一下吧!今天给大家带来的是HashMap的原理,希望对大家有帮助~
从n个不同元素中任取m(m≤n)个元素,按照一定的顺序排列起来,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。
用法:left(str, length),即:left(被截取字符串, 截取长度)
前几天,我在和 Java建设者的号召主cxuan聊天的时候,知道了这份由RedSpider社区的几位大厂Java工程师免费开源的《深入浅出Java多线程》。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
公式:除基取余使用源数据,不断的除以基数(几进制,基数就是几)得到余数,直到商为0,再将余数倒着拼起来即可。
我们一般使用随机数生成器的时候,都认为随机数生成器(Pseudo Random Number Generator, PRNG)是一个黑盒:
顺序查找的基本思想:从表的一端开始,顺序扫描线性表,依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较,若当前扫描到的结点关键字与 K相等,则查找成功;若扫描结束后,仍未找到关键字等于 K的结点,则查找失败。
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