我们将在以后详细讨论 SecurityManager，但当你和一个 Subject 互动时了解它 是很重要的。任何 Subject 的安全操作中 SecurityManager 是幕后真正的举重者，这在 上面的图表中可以反映出来。 Realms： Reamls 是 Shiro 和你的程序安全数据之间的“桥”或者“连接”，它用来实际和安 全相关的数据如用户执行身份认证（登录）的帐号和授权（访问控制）进行交互，Shiro 和其它内部组件一样，Shiro SecurityManager 管理如何使用 Realms获取 Subject 实例所代表的安全和身份信息。 Detailed Architecture 详细架构 下面的图表展示了 Shiro 的核心架构思想，下面有简单的解释。 Subject (org.apache.shiro.subject.Subject) 正在与软件交互的一个特定的实体“view”（用户、第三方服务、时钟守护任务等）。 继承类）并没有做到，相反地，SecurityManager实现更像一个 轻量级的‘容器（container）’，代表几乎所有嵌套/封装组件的行为，这种‘封装（wrapper）’设 计在上面的架构图表中已有反映。 Apache Shiro 1.2.x Reference Manual 中文翻译 22 3. Architecture 架构 当组件执行逻辑的时候，SecurityManager

的目标是尽可能地融入到这些环境，但它能够在任何环境下立 即可用。 Apache Shiro Features Apache Shiro 是一个拥有许多功能的综合性的程序安全框架。下面的图表展示了 Shiro 的重点，并且这个参考手册也 会与之类似的被组织起来： Shiro 把 Shiro 开发团队称为“应用程序的四大基石”——身份验证，授权，会话管理和加密作为其目标。

是最优解矛盾，说明最优解中必须包含物品 ? 。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如下图所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一个 2D 图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可被转 化为“求在有限横轴区间下的最大围成面积”。 通过这个类比，我们可以从几何角度理解贪心策略的有效性。 Figure 15‑6. 分数背包问题的几何表示 15

是最优解矛盾，说明最优解中必须包含物品 ? 。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如图 15‑6 所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一张二维图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可转 化为“求在有限横轴区间下围成的最大面积”。这个类比可以帮助我们从几何角度理解贪心策略的有效性。 图 15‑6 分数背包问题的几何表示 第 15 章 贪心 hello‑algo

。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如图 15‑6 所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一个 2D 图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可 被转化为“求在有限横轴区间下的最大围成面积”。这个类比可以帮助我们从几何角度理解贪心策略的有效 性。 图 15‑6 分数背包问题的几何表示 15.3 最大容量问题

是最优解矛盾，说明最优解中必须包含物品 ? 。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如图 15‑6 所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一张二维图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可转 化为“求在有限横轴区间下围成的最大面积”。这个类比可以帮助我们从几何角度理解贪心策略的有效性。 图 15‑6 分数背包问题的几何表示 第 15 章 贪心 hello‑algo

是最优解矛盾，说明最优解中必须包含物品 ? 。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如图 15‑6 所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一张二维图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可转 化为“求在有限横轴区间下围成的最大面积”。这个类比可以帮助我们从几何角度理解贪心策略的有效性。 图 15‑6 分数背包问题的几何表示 第 15 章 贪心 www