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Java 必会10大的经典算法
如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 算法步骤 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。 2. 算法步骤 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）; 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）。 [] arr, int maxDigit) { int mod = 10; int dev = 1; for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) { // 考虑负数的情况，这里扩展一倍队列数，其中 [0-9]对应负数，[10-19]对应正数 (bucket + 10) int[][] counter = new int[
3.1K10发布于 2019-10-22 - 来自专栏凹凸玩数据
盘点 10大 数据库！
大家好，我是小五 DB-Engines 最近发布了 2021 年 9 月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了 378 种数据库的排名指数。 前 30 名的排行情况详见下图，前10大数据库 用线段做了分割。同时在文末，会免费赠送给大家一些数据库书籍！ 跌幅榜情况 较去年同期，本月三霸主集体暴跌再次霸占了“同期跌幅榜”。 虽然各大开源类数据库百花齐放，然而，在 DB-Engines 全球数据库排行榜上，Oracle 和 MySQL 依然是世界上最受欢迎的商业和开源类数据库，而且领跑优势还在继续扩大。 小众数据库不可小觑 数据库相关从业人员可以将 DB-Engines 数据库排名作为参考，大数据时代发展速度之快超乎我们的想象，新的数据库产品仍然在不断诞生，如果你的需求比较特殊，大众数据库产品无法很好地满足你 每天数据增量十多亿，近百万次查询请求。 快手内部也在使用 ClickHouse，存储总量大约 10PB， 每天新增 200TB， 90% 查询小于 3S。
2.5K10发布于 2021-10-18 Java 中 10 大简单的性能优化
O(N3) 以下是 Java 中最简单的 10 个性能优化：1、使用StringBuilder这应该是几乎所有 Java 代码中的默认设置。尽量避免使用+操作符。 5、使用原语和堆栈上面的例子，它使用了很多泛型，因此被迫使用包装器类型byte, short, int, 和long– 至少在泛型在 Java 10 和项目 Valhalla 中专用之前。 我们之前在10 Subtle Best Practices when Coding Java中对此进行了博文。现在，在明显情况下尽早中止比较之后，您可能还希望在可以做出部分决定时尽早中止比较。 10、在集合中思考，而不是在单个元素最后但并非最不重要的一点是，有一件事与 Java 无关，但适用于任何语言。此外，我们将离开N.O.P.E.分支，因为此建议可能只会帮助您从 迁移到，或类似的东西。 然后，数据库可以考虑所有可用的元数据（例如约束、键、索引等），以找出可能的最佳算法。从理论上讲，这从一开始就是SQL 和关系演算背后的主要思想。使用集合的主要优点是您的算法将变得更加简洁。
28510编辑于 2024-04-03- 来自专栏XAI
Java数组操作的10大方法
0、定义一个Java数组 String[] aArray = new String[5]; String[] bArray = {"a","b","c", "d", "e"}; String[] cArray 1、打印Java数组中的元素 int[] intArray = { 1, 2, 3, 4, 5 }; String intArrayString = Arrays.toString(intArray); 对Java初学者来说，引用和值仍需重视。 4、连接两个数组 int[] intArray = { 1, 2, 3, 4, 5 }; int[] intArray2 = { 6, 7, 8, 9, 10 }; // Apache Commons set = new HashSet<String>(Arrays.asList(stringArray)); System.out.println(set); //[d, e, b, c, a] 在Java
1.1K60发布于 2018-02-08 - 来自专栏终码一生
Java 中 10 大简单的性能优化
O(N3) 以下是 Java 中最简单的 10 个性能优化： 1 使用StringBuilder 这应该是几乎所有 Java 代码中的默认设置。尽量避免使用+操作符。 5 使用原语和堆栈 上面的例子，它使用了很多泛型，因此被迫使用包装器类型byte, short, int, 和long– 至少在泛型在 Java 10 和项目 Valhalla 中专用之前。 我们之前在10 Subtle Best Practices when Coding Java中对此进行了博文。现在，在明显情况下尽早中止比较之后，您可能还希望在可以做出部分决定时尽早中止比较。 10 在集合中思考，而不是在单个元素 最后但并非最不重要的一点是，有一件事与 Java 无关，但适用于任何语言。此外，我们将离开N.O.P.E.分支，因为此建议可能只会帮助您从 迁移到，或类似的东西。 原文地址：blog.jooq.org/top-10-easy-performance-optimisations-in-java/
51910编辑于 2022-04-15 - 来自专栏个人分享
数据挖掘10大算法详细介绍
想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法 在 OpenTox 上可以找到一个很流行的开源 Java实现方法。Orange 是一个用于数据挖掘的开源数据可视化和分析工具，它的决策树分类器是用 C4.5实现的。 只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。 举个 AdaBoost 算法的例子：我们开始有3个弱学习器，我们将在一个包含病人数据的数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。 在10轮结束的时候，我们剩下了一个带着不同权重的已经训练过的联合学习分类器，之后重复训练之前回合中被误分类的数据。 这是个监督还是非监督算法？
2.3K40发布于 2018-09-06 - 来自专栏大数据
10大数据挖掘算法及其简介
Naive Bayes 10. CART 1.C4.5 C4.5以决策树的形式构造了一个分类器。为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。 分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。 例如，假设在患者数据集中。 4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。 在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。 10.CART CART代表分类和回归树。它是一种决策树学习技术，它输出分类或回归树。和C4.5一样，CART是一个分类器。 分类树是否像决策树?分类树是决策树的一种类型。分类树的输出是一个类。
1.2K70发布于 2018-01-19 - 来自专栏ATYUN订阅号
10大数据挖掘算法及其简介
Naive Bayes 10. CART 1.C4.5 C4.5以决策树的形式构造了一个分类器。为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。 分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。 例如，假设在患者数据集中。 4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。 在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。 10.CART CART代表分类和回归树。它是一种决策树学习技术，它输出分类或回归树。和C4.5一样，CART是一个分类器。 分类树是否像决策树?分类树是决策树的一种类型。分类树的输出是一个类。
1.2K130发布于 2018-03-06 - 来自专栏微信公众号：Java团长
成为优秀Java程序员的10大技巧
Java程序员有许多应遵循的守则或最佳实践方式。本文概述了每个开发者最应该遵循的10条守则或戒律，如果不遵循它们，将会导致灾难性后果。 1. (若你想知道怎么做一个这样的表，请阅读另一篇文章”Java Profiling with WSAD” Java Profiling with WSAD ) 为了避免CPU浪费，最好的办法是引入一个包装的方法 作为开发者，很可能会忽略分页，因为这会减少很多麻烦；而站在客户角度，这就不是一个好的方案，因为数据可能多达几百行。 8. 编码前就写单元测试 保留单元测试的注释 对任何“有趣的”公共方法都要做单元测试（“有趣的”是指除了像最常见的getter/setter这类方法外的方法，但包含有自己内容的getter/setter 方法） 10 结论 本文中总结了Java程序员最应注意的10项守则。仅仅知道是不够的，还要遵循它们。希望这些守则能让我们做更加专业的程序员。
42520发布于 2018-08-07 - 来自专栏五分钟学算法
10 大算法
与早期的排序算法相比(如冒泡算法)，这些算法将排序算法提上了一个大台阶。也多亏了这些算法，才有今天的数据发掘，人工智能，链接分析，以及大部分网页计算工具。 02 傅立叶变换 和快速傅立叶变换 ? 9 数据压缩算法 数据压缩算法有很多种，哪种最好？这要取决于应用方向，压缩mp3，JPEG和MPEG-2文件都不一样。 哪里能见到它们？不仅仅是文件夹中的压缩文件。 你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外，游戏，视频，音乐，数据储存，云计算等等都是。它让各种系统更轻松，效率更高。 10 随机数生成算法 ?
52840发布于 2019-06-03 - 来自专栏微信公众号：Java团长
成为优秀Java程序员的10大技巧
Java程序员有许多应遵循的守则或最佳实践方式。本文概述了每个开发者最应该遵循的10条守则或戒律，如果不遵循它们，将会导致灾难性后果。 1. (若你想知道怎么做一个这样的表，请阅读另一篇文章”Java Profiling with WSAD” Java Profiling with WSAD ) 为了避免CPU浪费，最好的办法是引入一个包装的方法 作为开发者，很可能会忽略分页，因为这会减少很多麻烦；而站在客户角度，这就不是一个好的方案，因为数据可能多达几百行。 8. 编码前就写单元测试 保留单元测试的注释 对任何“有趣的”公共方法都要做单元测试（“有趣的”是指除了像最常见的getter/setter这类方法外的方法，但包含有自己内容的getter/setter 方法） 10 结论 本文中总结了Java程序员最应注意的10项守则。仅仅知道是不够的，还要遵循它们。希望这些守则能让我们做更加专业的程序员。 不是每个人都能成为高手，但是不努力，就算有再高的天分，也白痴一个！
34610发布于 2018-08-07 - 来自专栏Java后端技术栈cwnait
10 大 Java面试难题，打趴无数面试者！
作者：Yujiaaohttps://segmentfault.com/a/1190000019962661 这是我收集的10个最棘手的Java面试问题列表。 这就是为什么对 String 的充分理解对于 Java 开发人员来说非常重要。 String 作为数据类型，传输对象和中间人角色的重要性和流行性也使这个问题在 Java 面试中很常见。 2) 字符串已被广泛用作许多 Java 类的参数，例如，为了打开网络连接，你可以将主机名和端口号作为字符串传递，你可以将数据库 URL 作为字符串传递, 以打开数据库连接，你可以通过将文件名作为参数传递给 关于Java序列化的10个面试问题 大多数商业项目使用数据库或内存映射文件或只是普通文件, 来满足持久性要求, 只有很少的项目依赖于 Java 中的序列化过程。 10. 你能用Java覆盖静态方法吗？如果我在子类中创建相同的方法是编译时错误？ 不，你不能在Java中覆盖静态方法，但在子类中声明一个完全相同的方法不是编译时错误，这称为隐藏在Java中的方法。
2.1K21发布于 2019-10-21 - 来自专栏Java编程
成为优秀Java程序员的10大技巧
Java程序员有许多应遵循的守则或最佳实践方式。本文概述了每个开发者最应该遵循的10条守则或戒律，如果不遵循它们，将会导致灾难性后果。 1. 譬如： /** * Java学习交流QQ群：589809992 我们一起学Java！ ，如下： /** * Java学习交流QQ群：589809992 我们一起学Java！ 作为开发者，很可能会忽略分页，因为这会减少很多麻烦；而站在客户角度，这就不是一个好的方案，因为数据可能多达几百行。 8. 结论 本文中总结了Java程序员最应注意的10项守则。仅仅知道是不够的，还要遵循它们。希望这些守则能让我们做更加专业的程序员。 不是每个人都能成为高手，但是不努力，就算有再高的天分，也白痴一个！
1.7K10发布于 2017-12-17 - 来自专栏Java技术栈
Java开发必知道的国外10大网站
5、http://www.programcreek.com/ 一个非常优秀的Java博客，包含很多精选文集。 7、https://www.ibm.com/developerworks/learn/java/index.html IBM的JAVA开发者网站，很多干货。 8、http://www.javaworld.com/ 一个不错的综合性的java网站。 9、http://www.onjava.com/ 某位国外大神的网站。 10、http://www.oracle.com/technetwork/java/index.html oracle java的官方网站。
6.9K70发布于 2018-03-30 - 来自专栏LiveEdu在线科技教育平台
2017编程趋势预测：10大技术大热，10大技术遇冷
SVG和HTML包含了一大堆标签，Web开发者使用起来往往更方便，现在还有了大的APIs，让你可以在画布对象上详细地绘画图形，通常还会提供视频卡来帮助你使用。 新的Web应用程序是从前端到有大量内容的大数据库。当Web应用程序需要信息时，它就从数据库中提取信息并将信息注入到本地的模具中。 现在没有必要使用Web附加设备所需要的所有东西来标记数据，以便创建一个网页了。数据层是完全独立于演示和格式层。 Android大热, iOS遇冷 几年前，苹果专卖店门前排起的“人龙”还记得吧？ 这会给Node.js和java带来挑战。 10. 在线即时教育成趋势，四年传统教育不再是主流 以计算机为媒介的课程已经不是新玩意了，每个人正在享受着观看视频讲座的好处。
1.7K100发布于 2018-05-21 - 来自专栏CDA数据分析师
【干货】数据挖掘的10大分析方法
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 10.CART:分类与回归树 CART,ClassificationandRegressionTrees。在分类树下面有两个关键的思想。 第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。
2K80发布于 2018-02-11 - 来自专栏算法channel
盘点 Python 10 大常用数据结构（下篇）
Python 常用数据结构 此专题《盘点Python10大常用数据结构》目录： 学习目的 学习目标 1 list 2 tuple 3 set 4 dict 5 deque 6 Counter 7 OrderedDict 8 heapq 9 defaultdict 10 ChainMap 总结 学习目的 这个专题，尽量使用最精简的文字，借助典型案例盘点Python常用的数据结构。 下面根据定义的这三个阶段，总结以下10种最常用的数据结构： 1 list 基本用法 废话不多说，在前面单独有一个专题详述了list的使用【添加文章链接】 使用场景 list 使用在需要查询、修改的场景， 10 ChainMap 基本用法 如果有多个dict想要合并为一个大dict，那么ChainMap将是你的选择，它的方便性体现在同步更改。 总结 以上就是Python常用的10种数据结构，4种常用的基本结构，6种基于它们优化的适应于特定场景的结构，对它们的学习我将它们总结为三步。
1.1K30发布于 2020-08-04 - 来自专栏算法channel
盘点 Python 10 大常用数据结构（上篇）
学习目的 这个专题，尽量使用最精简的文字，借助典型案例盘点Python常用的数据结构。 学习目标 学习数据结构第一阶段：掌握它们的基本用法，使用它们解决一些基本问题； 学习第二阶段：知道何种场景选用哪种最恰当的数据结构，去解决题问题； 学习第三阶段：了解内置数据结构的背后源码实现，与《算法和数据结构 下面根据定义的这三个阶段，总结以下10种最常用的数据结构： 1 list 基本用法 废话不多说，在前面单独有一个专题详述了list的使用列表专题 使用场景 list 使用在需要查询、修改的场景，极不擅长需要频繁插入 以上4种数据结构相信大家都已经比较熟悉，因此我言简意赅的介绍一遍。接下来再详细的介绍下面6种数据结构及各自使用场景，会列举更多的例子。 5 deque 6 Counter 7 OrderedDict 8 heapq 9 defaultdict 10 ChainMap
1.1K30发布于 2020-08-04 - 来自专栏华章科技
因为大数据 10大行业正在改变……
来源：36大数据 去年十月，在埃森哲和通用电气联合发布的调研报告中突破性地指出了这一紧迫性。89%的调查者认为，一家没有大数据战略的企业将在明年就遭到市场份额和发展势头方面的损失。 大约一年后，将会有10个行业因大数据战略而迅速变革。事实上，84%的企业认为大数据将在未来一年重塑竞争版图。所以即使你所处的行业不在其列，留意下周围那些正在经历这场巨变的公司也没有坏处。 10、能源产业 技术和物联网颠覆了能源产业。从微观上看，有像Quirky公司的Aros这样的智能空调设备，它不但可以利用数据学习用户习惯和温度偏好，保持屋内凉爽和舒适，而且几乎不需要浪费多少能源。 T-Mobile 合并了所有的客户数据集，将其分为六大类，以此来进行完整的客户行为分析，最终分析使得客户流失率降低了50%。 1、数据存储业 最后是数据存储业。由于数据量很大而且在各行各业都有其不同的特性，亟需找到一种存储入库数据的方法，这种方法不需要大量服务器的要求也没有笨重的CRM系统。 Box 的解决方案应运而生。
59920发布于 2018-08-13 - 来自专栏CSDN技术头条
2016年大数据在金融领域的10大趋势
在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的 这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。 ”应用（相对来讲），同时许多大数据专家继续再更大的数据集合上前进，未来将会有更多的普通人加入到大数据应用的行列。 我们预计，在中等的商业风险评估与性能相关的大数据的商业行为将迅速增加。更进一步，我们将看到关于如何切实带来后台功能的更深层次的交流(合作等)。 10. 原文：Top 10 Big Data Trends in 2016 for Financial Services 译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。
1.3K100发布于 2018-02-11
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