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elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

最强分布式搜索引擎——ElasticSearch

我们在微服务中一个命令会逐渐调用各个微服务，但如果一一调用不仅需要微服务实时同步交互还会浪费效率

微服务学习计划——消息队列

但是微服务由于被分成多个部分，所以部署起来需要不同的条件环境甚至不同的操作系统从而十分繁琐

最强微服务部署工具——Docker内容详解

在学习并掌握了众多基础框架之后，我们的项目繁杂且难以掌握，那么我们就需要开启一门新的课程，也就是我们常说的微服务架构

微服务学习计划——SpringCloud

在之前的文章我们已经介绍了设计模式中的创建者模式和结构型模式，下面我们来介绍最后一部分行为型模式

一篇文章带你了解设计模式——行为型模式

下面我们来学习第二种类型的设计模式，结构型模式描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构

一篇文章带你了解设计模式——结构型模式

下面我们来介绍第一种设计模式，创建型模式的主要关注点是怎样创建对象，它的主要特点是“将对象的创建与使用分离”。

一篇文章带你了解设计模式——创建者模式

我们在学习过程中可能并不会关心设计模式，但一旦牵扯到项目和面试，设计模式就成了我们的短板

一篇文章带你了解设计模式原理——UML图和软件设计原则

ApplicationContent 是 Spring 中的核心容器，而refresh方法是对Application的初始化，我们下面来学习一下

Spring面试点汇总

我现在给出的整个快排算法是Acming中闫老师给出的算法，我们的面试尽量书写这个算法：

算法面试点汇总

迭代器是操作集合的工具，当我们已经创建了一个迭代器之后，我们就不能再对原集合进行修改，否则可能报错出现问题

迭代器

设计模式面试点汇总

我们会在这里介绍我所涉及到的设计模式相关的面试点，本篇内容持续更新
我们会介绍下述设计模式的相关面试点：
单例模式
单例模式
下面我们来介绍单例模式的相关面试点
五种单例模式实现方式
我们下面来介绍单例模式的五种实现方式
饿汉式
我们给出饿汉式构建单例模式的基本框架：
/*饿汉式*/

public class Singleton implements Serializable{
    
    // 首先我们需要拥有一个私有的构造方法（为了防止其他对象调用构造方法产生新对象）

设计模式面试点汇总

JVM面试点汇总  我们会在这里介绍我所涉及到的JVM相关的面试点内容，本篇内容持续更新 我们会介绍下述JVM的相关面试点： JVM内存结构 内存溢出问题 方法区与永久代和元空间 JVM内存参数 JVM垃圾回收算法 GC和分代回收算法 类加载过程 双亲委派 对象调用类型 JVM内存结构 我们将会介绍JVM的整体内存结构的运行流程 JVM内存结构图 我们首先给出JVM的内存结构图：  JVM内存结构功能 我们针对上述图分别讲解功能部件： /*Java Source*/  源代码（就是我们书写的代码）

JVM面试点汇总

JUC面试点汇总  我们会在这里介绍我所涉及到的JUC相关的面试点内容，本篇内容持续更新 我们会介绍下述JUC的相关面试点： 线程状态 线程池 Wait和Sleep Synchronized和Lock Volatile线程安全 悲观锁和乐观锁 Hashtable和ConcurrentHashMap ThreadLocal 线程状态 下面我们来介绍我们面试中经常考察的两种线程状态分类 六种线程状态 Java虚拟机将线程状态划分为六种：  我们来简单介绍一下： NEW 线程刚被创建，但是还没有调用 start

JUC面试点汇总

动态规划篇——DP问题

本次我们介绍动态规划篇的DP问题，我们会从下面几个角度来介绍：
区间DP
计数DP
树状DP
记忆化搜索
区间DP
我们通过一个案例来讲解区间DP：
/*题目展示*/

题目名：石子合并

设有 N 堆石子排成一排，其编号为 1，2，3，…，N。

每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这 N 堆石子合并成为一堆。

每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总代价也不相同。

动态规划篇——DP问题

贪心算法篇——经典题型

本次我们介绍贪心算法篇的经典题型，我们会从下面几个角度来介绍：
Huffman树
排序不等式
绝对值不等式
推公式
Huffman树
我们直接给出对应题型：
/*题目名称*/

合并果子
    
/*题目介绍*/
    
在一个果园里，达达已经将所有的果子打了下来，而且按果子的不同种类分成了不同的堆。

达达决定把所有的果子合成一堆。

每一次合并，达达可以把两堆果子合并到一起，消耗的体力等于两堆果子的重量之和。

可以看出，所有的果子经过 n−1 次合并之后，就只剩下一堆了。

贪心算法篇——经典题型

贪心算法篇——区间问题

本次我们介绍贪心算法篇的区间问题，我们会从下面几个角度来介绍：
区间选点
区间分组
区间覆盖
区间选点
我们首先来介绍第一道题目：
/*题目名称*/

区间选点

/*题目介绍*/

给定 N 个闭区间 [ai,bi]，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点。

输出选择的点的最小数量。

位于区间端点上的点也算作区间内。

/*输入格式*/
    
第一行包含整数 N，表示区间数。

接下来 N 行，每行包含两个整数 ai,bi，表示一个区间的两个端点。

区间选点

动态规划篇——线性DP

本次我们介绍动态规划篇的线性DP，我们会从下面几个角度来介绍：
数字三角形
最长上升子序列I
最长上升子序列II
最长公共子序列
最短编辑距离
数字三角形
我们首先介绍一下题目：
/*题目概述*/

给定一个如下图所示的数字三角形，从顶部出发，在每一结点可以选择移动至其左下方的结点或移动至其右下方的结点，一直走到底层
    
要求找出一条路径，使路径上的数字的和最大。
    
        7
      3   8
    8   1   0
  2   7   4   4

动态规划篇——线性DP

搜索与图论篇——DFS和BFS

本次我们介绍搜索与图论篇中DFS和BFS，我们会从下面几个角度来介绍：
DFS和BFS简介
DFS数字排序
DFS皇后排序
DFS树的重心
BFS走迷宫
BFS八数码
BFS图层次
DFS和BFS简介
首先我们先来介绍一下DFS和BFS：
DFS：深度优先遍历算法，我们在进行算法运算时，优先将该路径的当前路径执行完毕，执行完毕或失败后向上回溯尝试其他途径
BFS：广度优先遍历算法，我们在进行算法运算时，优先将当前路径点的所有情况罗列出来，然后根据罗列出来的情况罗列下一层
D

搜索与图论篇——DFS和BFS

搜索与图论篇——图的最短路

本次我们介绍搜索与图论篇中的图的最短路，我们会从下面几个角度来介绍：
Dijkstra简介
Dijkstra代码
Dijkstra优化
Floyd简介
Floyd代码
Kruskal简介
Kruskal代码
Dijkstra简介
我们首先来介绍第一种求图的最短路的基本算法：
/*算法前述*/

// 该算法属于较为复杂图的最短路算法,适用于求解一点到该图所有点之间的距离
    
// 只能用来求解边权为正数的情况，默认复杂度为O(n^2),但是后期如果采用队列优化复杂度为O(

搜索与图论篇——图的最短路

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