北京朝阳区Java培训哪家好
| 阶段性学习内容 | |||
| 一阶段 | Java基础Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析 | 第二阶段 | JavaWeb网站开发HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN |
| 第三阶段 | SSM/SSH框架MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库 | 第四阶段 | 基于分布式微服的互联网架构分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境搭建实现自动化部署、分布式下ID唯 一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等 |
| 第五阶段 | Python爬虫+ELK+分析Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana | 第六阶段 | Hadoop生态圈HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase |
| 第七阶段 | Spark技术栈Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau | 第八阶段 | 实时流处理平台Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts，机器学习Spark Mllib |
大企业Java开发的十大算法面试题
1、字符串
如果IDE没有代码自动补全功能，所以你应该记住下面的这些方法。
toCharArray() //获得字符串对应的char数组
Arrays.sort() //数组排序
Arrays.toString(char[] a) //数组转成字符串
charAt(int x) //获得某个索引处的字符
length() //字符串长度
length //数组大小
2、链表
在Java中，链表的实现非常简单，每个节点Node都有一个值val和指向下个节点的链接next。
class Node {
int val;
Node next;
Node(int x) {
val = x;
next = null;
}
}
链表两个的应用是栈Stack和队列Queue。
栈：
class Stack{
Node top;
public Node peek(){
if(top != null){
return top;
}
return null;
}
public Node pop(){
if(top == null){
return null;
}else{
Node temp = new Node(top.val);
top = top.next;
return temp;
}
}
public void push(Node n){
if(n != null){
n.next = top;
top = n;
}
}
}
队列：
class Queue{
Node first, last;
public void enqueue(Node n){
if(first == null){
first = n;
last = first;
}else{
last.next = n;
last = n;
}
}
public Node dequeue(){
if(first == null){
return null;
}else{
Node temp = new Node(first.val);
first = first.next;
return temp;
}
}
}
3、树
这里的树通常是指二叉树，每个节点都包含一个左孩子节点和右孩子节点，像下面这样：
class TreeNode{
int value;
TreeNode left;
TreeNode right;
}
下面是与树相关的一些概念：
1)平衡vs.非平衡：平衡二叉树中，每个节点的左右子树的深度相差至多为1(1或0)。
2)满二叉树(Full Binary Tree)：除叶子节点以为的每个节点都有两个孩子。
3)二叉树(Perfect Binary Tree)：是具有下列性质的满二叉树：所有的叶子节点都有相同的深度或处在同一层次，且每个父节点都*须有两个孩子。
4)完全二叉树(Complete Binary Tree)：二叉树中，可能除了后一个，每一层都被完全填满，且所有节点都*须尽可能想左靠。
译者注：二叉树也隐约称为完全二叉树。二叉树的一个例子是一个人在给定深度的祖先图，因为每个人都一定有两个生父母。完全二叉树可以看成是可以有若干额外向左靠的叶子节点的二叉树。
4、疑问：二叉树和满二叉树的区别?
图相关的问题主要集中在深度优先搜索(depth first search)和广度优先搜索(breath first search)。
下面是一个简单的图广度优先搜索的实现。
1)定义GraphNode
class GraphNode{
int val;
GraphNode next;
GraphNode[] neighbors;
boolean visited;
GraphNode(int x) {
val = x;
}
GraphNode(int x, GraphNode[] n){
val = x;
neighbors = n;
}
public String toString(){
return "value: "+ this.val;
}
}
2)定义一个队列Queue
class Queue{
GraphNode first, last;
public void enqueue(GraphNode n){
if(first == null){
first = n;
last = first;
}else{
last.next = n;
last = n;
}
}
public GraphNode dequeue(){
if(first == null){
return null;
}else{
GraphNode temp = new GraphNode(first.val, first.neighbors);
first = first.next;
return temp;
}
}
}
3)用队列Queue实现广度优先搜索
public class GraphTest {
public static void main(String[] args) {
GraphNode n1 = new GraphNode(1);
GraphNode n2 = new GraphNode(2);
GraphNode n3 = new GraphNode(3);
GraphNode n4 = new GraphNode(4);
GraphNode n5 = new GraphNode(5);
n1.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5};
n2.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4};
n3.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4,n5};
n4.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5};
n5.neighbors = new GraphNode[]{n1,n3,n4};
breathFirstSearch(n1, 5);
}
public static void breathFirstSearch(GraphNode root, int x){
if(root.val == x)
System.out.println("find in root");
Queue queue = new Queue();
root.visited = true;
queue.enqueue(root);
while(queue.first != null){
GraphNode c = (GraphNode) queue.dequeue();
for(GraphNode n: c.neighbors){
if(!n.visited){
System.out.print(n + " ");
n.visited = true;
if(n.val == x)
System.out.println("Find "+n);
queue.enqueue(n);
}
}
}
}
}
Output:
1
2
value: 2 value: 3 value: 5 Find value: 5
value: 4
5、排序
下面是不同排序算法的时间复杂度，你可以去wiki看一下这些算法的基本思想。
Algorithm
Average Time
Worst Time
Space
冒泡排序
n^2
n^2
1
选择排序
n^2
n^2
1
Counting Sort
n+k
n+k
n+k
Insertion sort
n^2
n^2
Quick sort
n log(n)
n^2
Merge sort
n log(n)
n log(n)
depends
另外，这里有一些实现/演示：: Counting sort、Mergesort、Quicksort、InsertionSort。
《视觉直观感受7种常用的排序算法》
《视频: 6分钟演示15种排序算法》
6、递归VS迭代
对程序员来说，递归应该是一个与生俱来的思想(a built-in thought)，可以通过一个简单的例子来说明。
问题：有n步台阶，一次只能上1步或2步，共有多少种走法。
步骤1:找到走完前n步台阶和前n-1步台阶之间的关系。
为了走完n步台阶，只有两种方法：从n-1步台阶爬1步走到或从n-2步台阶处爬2步走到。如果f(n)是爬到第n步台阶的方法数，那么f(n) = f(n-1) + f(n-2)。
步骤2:确保开始条件是正确的。
f(0) = 0;
f(1) = 1;
public static int f(int n){
if(n <= 2) return n;
int x = f(n-1) + f(n-2);
return x;
}
递归方法的时间复杂度是n的指数级，因为有很多冗余的计算，如下：
f(5)
f(4) + f(3)
f(3) + f(2) + f(2) + f(1)
f(2) + f(1) + f(1) + f(0) + f(1) + f(0) + f(1)
f(1) + f(0) + f(1) + f(1) + f(0) + f(1) + f(0) + f(1)
直接的想法是将递归转换为迭代：
public static int f(int n) {
if (n <= 2){
return n;
}
int first = 1, second = 2;
int third = 0;
for (int i = 3; i <= n; i++) {
third = first + second;
first = second;
second = third;
}
return third;
}
对这个例子而言，迭代花费的时间更少，你可能也想看看Recursion vs Iteration。
7、动态规划
动态规划是解决下面这些性质类问题的技术：
1)一个问题可以通过更小子问题的解决方法来解决(译者注：即问题的优解包含了其子问题的优解，也就是优子结构性质)。
2)有些子问题的解可能需要计算多次(译者注：也就是子问题重叠性质)。
3)子问题的解存储在一张表格里，这样每个子问题只用计算一次。
4)需要额外的空间以节省时间。
爬台阶问题完全符合上面的四条性质，因此可以用动态规划法来解决。
public static int[] A = new int[100];
public static int f3(int n) {
if (n <= 2)
A[n]= n;
if(A[n] > 0)
return A[n];
else
A[n] = f3(n-1) + f3(n-2);//store results so only calculate once!
return A[n];
}
8、位操作
位操作符：
OR (|)
AND (&)
XOR (^)
Left Shift (<<)
Right Shift (>>)
Not (~)
1|0=1
1&0=0
1^0=1
0010<<2=1000
1100>>2=0011
~1=0
获得给定数字n的第i位：(i从0计数并从右边开始)
public static boolean getBit(int num, int i){
int result = num & (1<<i);
if(result == 0){
return false;
}else{
return true;
}
例如，获得数字10的第2位：
i=1, n=10
1<<1= 10
1010&10=10
10 is not 0, so return true;
9、概率问题
解决概率相关的问题通常需要很好的规划了解问题(formatting the problem)，这里刚好有一个这类问题的简单例子：
一个房间里有50个人，那么至少有两个人生日相同的概率是多少?(忽略闰年的事实，也就是一年365天)
计算某些事情的概率很多时候都可以转换成先计算其相对面。在这个例子里，我们可以计算所有人生日都互不相同的概率，也就是：365/365 * 364/365 * 363/365 *…* (365-49)/365，这样至少两个人生日相同的概率就是1– 这个值。
public static double caculateProbability(int n){
double x = 1;
for(int i=0; i<n; i++){
x *= (365.0-i)/365.0;
}
double pro = Math.round((1-x) * 100);
return pro/100;
calculateProbability(50) = 0.97
10、排列组合
组合和排列的区别在于次序是否关键。
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