Servlet技术什么是Servlet Servlet 是 JavaEE 规范之一。规范就是接口 Servlet 就 JavaWeb 三大组件之一。三大组件分别是：Servlet 程序、Filter 过滤器、Listener 监听器。 Servlet 是运行在服务器上的一个 java 程序，它可以接收客户端发送过来的请求，并响应数据给客户端。 手动实现 Servlet 程序 IDEA中创建项目 编写一个类去实现 Servlet 接口并实现 service 方法，用来处理请求和响应数据 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132package com.nanzx.servlet;import javax.servlet.*;import java.io.IOException;public class HelloServlet implements Servlet { @Override public void init(ServletConfig servletConfig) ...

集合框架概述 一方面， 面向对象语言对事物的体现都是以对象的形式，为了方便对多个对象的操作，就要对对象进行存储。另一方面，使用Array存储对象方面具有一些弊端，而Java 集合就像一种容器，可以动态地把多个对象的引用放入容器中。 数组在内存存储方面的特点： 数组初始化以后，长度就确定了。 数组声明的类型，就决定了进行元素初始化时的类型 数组在存储数据方面的弊端： 数组初始化以后，长度就不可变了，不便于扩展 数组中提供的属性和方法少，不便于进行添加、删除、插入等操作，且效率不高。同时无法直接获取存储元素的个数 数组存储的数据是有序的、可以重复的。—->存储数据的特点单一 Java 集合类可以用于存储数量不等的多个对象，还可用于保存具有映射关系的关联数组。 Java 集合可分为 Collection 和 Map 两种体系 Collection接口：单列数据，定义了存取一组对象的方法的集合 List：元素有序、可重复的集合 Set：元素无序、不可重复的集合 Map接口：双列数据，保存具有映射关系“key-value对”的集合 JDK提供的集合API位 ...

基本概念程序、进程、线程 程序（program）是为完成特定任务、用某种语言编写的一组指令的集合。即指一段静态的代码，静态对象。 进程（process）是程序的一次执行过程，或是正在运行的一个程序。是一个动态的过程：有它自身的产生、存在和消亡的过程。——生命周期 如：运行中的QQ，运行中的MP3播放器 程序是静态的，进程是动态的 进程作为资源分配的单位，系统在运行时会为每个进程分配不同的内存区域 线程（thread），进程可进一步细化为线程，是一个程序内部的一条执行路径。 若一个进程同一时间并行执行多个线程，就是支持多线程的 线程作为调度和执行的单位，每个线程拥有独立的运行栈和程序计数器（pc），线程切换的开销小 一个进程中的多个线程共享相同的内存单元/内存地址空间–>它们从同一堆中分配对象，可以访问相同的变量和对象。这就使得线程间通信更简便、高效。但多个线程操作共享的系统资源可能就会带来安全的隐患。 单核CPU和多核CPU的理解 单核CPU，其实是一种假的多线程，因为在一个时间单元内，也只能执行一个线程的任务。例如：虽然有多车道，但是收费站只有一个工作 ...

MySQL 33逻辑架构 13Q1：MySQL 的逻辑架构了解吗？第一层是服务器层，主要提供连接处理、授权认证、安全等功能。 第二层实现了 MySQL 核心服务功能，包括查询解析、分析、优化、缓存以及日期和时间等所有内置函数，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，例如存储过程、触发器、视图等。 第三层是存储引擎层，存储引擎负责 MySQL 中数据的存储和提取。服务器通过 API 与存储引擎通信，这些接口屏蔽了不同存储引擎的差异，使得差异对上层查询过程透明。除了会解析外键定义的 InnoDB 外，存储引擎不会解析 SQL，不同存储引擎之间也不会相互通信，只是简单响应上层服务器请求。 Q2：谈一谈 MySQL 的读写锁在处理并发读或写时，可以通过实现一个由两种类型组成的锁系统来解决问题。这两种类型的锁通常被称为共享锁和排它锁，也叫读锁和写锁。读锁是共享的，相互不阻塞，多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源而不相互干扰。写锁则是排他的，也就是说一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁，确保在给定时间内只有一个用户能执行写入并防止其他用户读取正在写入的同一资源。 在实际的数据库系统中，每时每刻都在发生 ...

Java 基础 40语言特性 12Q1：Java 语言的优点？① 平台无关性，摆脱硬件束缚，”一次编写，到处运行”。 ② 相对安全的内存管理和访问机制，避免大部分内存泄漏和指针越界。 ③ 热点代码检测和运行时编译及优化，使程序随运行时间增长获得更高性能。 ④ 完善的应用程序接口，支持第三方类库。 Q2：Java 如何实现平台无关？JVM： Java 编译器可生成与计算机体系结构无关的字节码指令，字节码文件不仅可以轻易地在任何机器上解释执行，还可以动态地转换成本地机器代码，转换是由 JVM 实现的，JVM 是平台相关的，屏蔽了不同操作系统的差异。 语言规范： 基本数据类型大小有明确规定，例如 int 永远为 32 位，而 C/C++ 中可能是 16 位、32 位，也可能是编译器开发商指定的其他大小。Java 中数值类型有固定字节数，二进制数据以固定格式存储和传输，字符串采用标准的 Unicode 格式存储。 Q3：JDK 和 JRE 的区别？JDK： Java Development Kit，开发工具包。提供了编译运行 Java 程序的各种工具，包括编译器、JRE 及常用类 ...

马踏棋盘算法基本介绍马踏棋盘算法也被称为骑士周游问题。 将马随机放在国际象棋的8×8棋盘Board[0～7] [0～7]的某个方格中，马按走棋规则(马走日字)进行移动。要求每个方格只进入一次，走遍棋盘上全部64个方格。 游戏演示: http://www.4399.com/flash/146267_2.htm 解决思路 创建棋盘 chessBoard , 是一个二维数组 将当前位置标记为已经访问和第几步，然后根据当前位置，计算马儿还能走哪些位置，并放入到一个集合中(ArrayList), 最多有8个位置， 每走一步，就使用step+1 遍历ArrayList中存放的所有位置，看看哪个可以走通 , 如果走通，就继续，走不通，就回溯 判断马儿是否完成了任务，使用 step 和应该走的步数比较 ， 如果不相等，则表示没有完成任务，置0回溯 代码实现12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364 ...

弗洛伊德算法应用场景-最短路径问题 胜利乡有7个村庄(A, B, C, D, E, F, G) 各个村庄的距离用边线表示(权) ，比如 A – B 距离 5公里 问：如何计算出各村庄到 其它各村庄的最短距离? 弗洛伊德算法基本介绍 和Dijkstra算法一样，弗洛伊德(Floyd)算法也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。 弗洛伊德算法(Floyd)计算图中各个顶点之间的最短路径。 迪杰斯特拉算法用于计算图中某一个顶点到其他顶点的最短路径。 弗洛伊德算法 VS 迪杰斯特拉算法：迪杰斯特拉算法通过选定的被访问顶点，求出从出发访问顶点到其他顶点的最短路径；弗洛伊德算法中每一个顶点都是出发访问点，所以需要将每一个顶点看做被访问顶点，求出从每一个顶点到其他顶点的最短路径。 基本思想： 弗洛伊德算法定义了两个二维矩阵： 矩阵D记录顶点间的最小路径例如D[0] [3]= 10，说明顶点 0 到 3 的最短路径为10； 矩阵P记录顶点间最小路径中的中转点例如P[0] [3] ...

迪杰斯特拉算法应用场景-最短路径问题 战争时期，胜利乡有7个村庄(A, B, C, D, E, F, G) ，现在有六个邮差，从G点出发，需要分别把邮件分别送到 A, B, C , D, E, F 六个村庄 各个村庄的距离用边线表示(权) ，比如 A – B 距离 5公里 问：如何计算出G村庄到 其它各个村庄的最短距离? 如果从其它点出发到各个点的最短距离又是多少? 迪杰斯特拉算法基本介绍迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个结点到其他结点的最短路径。 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想)，直到扩展到终点为止。 基本思想： 引进两个集合S和U。S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度)，而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离)。 初始时，S只包含起点s；U包含除s外的其他顶点，且U中顶点的距离为”起点s到该顶点的距离”[例如，U中顶点v的距离为(s,v)的长度，如果s和v不相邻，则v的距离为∞]。 从U中选出”距离最短的顶点k”，并将顶点k加入到S中；同时，从U中移除顶点k。 更新U中各个顶 ...

克鲁斯卡尔算法应用场景-公交站问题 某城市新增7个站点(A, B, C, D, E, F, G) ，现在需要修路把7个站点连通 各个站点的距离用边线表示(权) ，比如 A – B 距离 12公里 问：如何修路保证各个站点都能连通，并且总的修建公路总里程最短? 克鲁斯卡尔算法基本介绍克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求加权连通图的最小生成树的算法。 基本思想：按照权值从小到大的顺序选择n-1条边，并保证这n-1条边不构成回路。 具体做法：首先构造一个只含n个顶点的森林，然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中，并使森林中不产生回路，直至森林变成一棵树为止。 图解思路如下： 此时，最小生成树构造完成！它包括的边依次是：**<E,F> <C,D> <D,E> <B,F> <E,G> <A,B>**。 Kruskal算法重点需要解决的两个问题问题一 ：对图的所有边按照权值大小进行排序。问题二 ：将边添加到最小生成树中时，怎么样判断是否形成了回路。 问题一，很好解决，采用排序算法进行排序即可。 问题二，处理方 ...