hello‑algo.com 72 } // 返回扩展后的新数组 return res; } 4.1.2 数组的优点与局限性 数组存储在连续的内存空间内，且元素类型相同。这种做法包含丰富的先验信息，系统可以利用这些信息来 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问 硬盘、内存和缓存之间的数据流通 第 4 章 数组与链表 hello‑algo.com 85 4.4.2 数据结构的内存效率 在内存空间利用方面，数组和链表各自具有优势和局限性。 一方面，内存是有限的，且同一块内存不能被多个程序共享，因此我们希望数据结构能够尽可能高效地利用 空间。数组的元素紧密排列，不需要额外的空间来存储链表节点间的引用（指针），因此空间效率更高。然而， 数组需要一次性分配足够的 的时间和空间成本。 相比之下，链表以“节点”为单位进行动态内存分配和回收，提供了更大的灵活性。 另一方面，在程序运行时，随着反复申请与释放内存，空闲内存的碎片化程度会越来越高，从而导致内存的 利用效率降低。数组由于其连续的存储方式，相对不容易导致内存碎片化。相反，链表的元素是分散存储的， 在频繁的插入与删除操作中，更容易导致内存碎片化。 4.4.3 数据结构的缓存效率 缓存虽然在空间容

hello‑algo.com 72 } // 返回扩展后的新数组 return res; } 4.1.2 数组的优点与局限性 数组存储在连续的内存空间内，且元素类型相同。这种做法包含丰富的先验信息，系统可以利用这些信息来 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问 hello‑algo.com 85 图 4‑10 硬盘、内存和缓存之间的数据流通 4.4.2 数据结构的内存效率 在内存空间利用方面，数组和链表各自具有优势和局限性。 一方面，内存是有限的，且同一块内存不能被多个程序共享，因此我们希望数据结构能够尽可能高效地利用 空间。数组的元素紧密排列，不需要额外的空间来存储链表节点间的引用（指针），因此空间效率更高。然而， 数组需要一次性分配足够的 外的时间和空间成本。 相比之下，链表以“节点”为单位进行动态内存分配和回收，提供了更大的灵活性。 另一方面，在程序运行时，随着反复申请与释放内存，空闲内存的碎片化程度会越来越高，从而导致内存的 利用效率降低。数组由于其连续的存储方式，相对不容易导致内存碎片化。相反，链表的元素是分散存储的， 在频繁的插入与删除操作中，更容易导致内存碎片化。 4.4.3 数据结构的缓存效率 缓存虽然在空间容

hello‑algo.com 72 } // 返回扩展后的新数组 return res; } 4.1.2 数组的优点与局限性 数组存储在连续的内存空间内，且元素类型相同。这种做法包含丰富的先验信息，系统可以利用这些信息来 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问 硬盘、内存和缓存之间的数据流通 第 4 章 数组与链表 www.hello‑algo.com 85 4.4.2 数据结构的内存效率 在内存空间利用方面，数组和链表各自具有优势和局限性。 一方面，内存是有限的，且同一块内存不能被多个程序共享，因此我们希望数据结构能够尽可能高效地利用 空间。数组的元素紧密排列，不需要额外的空间来存储链表节点间的引用（指针），因此空间效率更高。然而， 数组需要一次性分配足够的 的时间和空间成本。 相比之下，链表以“节点”为单位进行动态内存分配和回收，提供了更大的灵活性。 另一方面，在程序运行时，随着反复申请与释放内存，空闲内存的碎片化程度会越来越高，从而导致内存的 利用效率降低。数组由于其连续的存储方式，相对不容易导致内存碎片化。相反，链表的元素是分散存储的， 在频繁的插入与删除操作中，更容易导致内存碎片化。 4.4.3 数据结构的缓存效率 缓存虽然在空间容

controller 类中将字符串转换成日期了。 saveEmployee 方法的 BindingResult 参数中放置了 Spring 的所有 绑定错误。该方法利用 BindingResult 记录所有绑定错误。绑定错 误也可以利用 errors 标签显示在一个表单中，如 EmployeeForm.jsp 中 error 标签

利用指定的 Locale 将一个 String 解析成目标类型。 ▶ print 方法与之相反，它是返回目标对象的字符串表示法。 大纲 转换器和格式化（Converter and Formatter） 转换器和格式化（Converter and Formatter） 验证器 表达式语言（EL） JSTL 验证器 输入验证是 Spring 处理的最重要 Web 开发任务之一。在 Spring MVC 中，可以利用 Spring 自带的验证框验证用户输入。 ▶ Converter 和 Formatter 作用于 field 级。 ▶ 验证器（Validator）则作用于 object 级，它决定某一个对象

com 72 } // 返回擴展後的新陣列 return res; } 4.1.2 陣列的優點與侷限性 陣列儲存在連續的記憶體空間內，且元素型別相同。這種做法包含豐富的先驗資訊，系統可以利用這些資訊 來最佳化資料結構的操作效率。 ‧ 空間效率高：陣列為資料分配了連續的記憶體塊，無須額外的結構開銷。 ‧ 支持隨機訪問：陣列允許在 ?(1) 時間內訪問任何元素。 ‧ 快取區域性：當 第 4 章 陣列與鏈結串列 www.hello‑algo.com 85 4.4.2 資料結構的記憶體效率 在記憶體空間利用方面，陣列和鏈結串列各自具有優勢和侷限性。 一方面，記憶體是有限的，且同一塊記憶體不能被多個程式共享，因此我們希望資料結構能夠儘可能高效地 利用空間。陣列的元素緊密排列，不需要額外的空間來儲存鏈結串列節點間的引用（指標），因此空間效率更 高。然而，陣列需要一次性分配 間和空間成本。相比之下，鏈結串列以“節點”為單位進行動態記憶體分配和回收，提供了更大的靈活性。 另一方面，在程式執行時，隨著反覆申請與釋放記憶體，空閒記憶體的碎片化程度會越來越高，從而導致記 憶體的利用效率降低。陣列由於其連續的儲存方式，相對不容易導致記憶體碎片化。相反，鏈結串列的元素 是分散儲存的，在頻繁的插入與刪除操作中，更容易導致記憶體碎片化。 4.4.3 資料結構的快取效率 快取雖然

hello‑algo.com 69 } // 返回扩展后的新数组 return res; } 4.1.2 数组优点与局限性 数组存储在连续的内存空间内，且元素类型相同。这种做法包含丰富的先验信息，系统可以利用这些信息来 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高: 数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问: 数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性: 空间开销：由于每个元素需要两个额外的指针（一个用于前一个元素，一个用于后一个 元素），所以 std::list 通常比 std::vector 更占用空间。 ‧ 缓存不友好：由于数据不是连续存放的，std::list 对缓存的利用率较低。一般情况下， std::vector 的性能会更好。 另一方面，必要使用链表的情况主要是二叉树和图。栈和队列往往会使用编程语言提供的 stack 和 queue ，而非链表。 84 计算得到哈希值。 2. 将哈希值对桶数量（数组长度）capacity 取模，从而获取该 key 对应的数组索引 index 。 index = hash(key) % capacity 随后，我们就可以利用 index 在哈希表中访问对应的桶，从而获取 value 。 设数组长度 capacity = 100、哈希算法 hash(key) = key ，易得哈希函数为 key % 100 。图 6‑2

计算得到哈希值。 2. 将哈希值对桶数量（数组长度）capacity 取模，从而获取该 key 对应的数组索引 index 。 index = hash(key) % capacity 随后，我们就可以利用 index 在哈希表中访问对应的桶，从而获取 value 。 设数组长度 capacity = 100 、哈希算法 hash(key) = key ，易得哈希函数为 key % 100 。下图以 哈希算法的设计是一个复杂且需要考虑许多因素的问题。然而对于简单场景，我们也能设计一些简单的哈希 算法。以字符串哈希为例： ‧ 加法哈希：对输入的每个字符的 ASCII 码进行相加，将得到的总和作为哈希值。 ‧ 乘法哈希：利用了乘法的不相关性，每轮乘以一个常数，将各个字符的 ASCII 码累积到哈希值中。 ‧ 异或哈希：将输入数据的每个元素通过异或操作累积到一个哈希值中。 ‧ 旋转哈希：将每个字符的 ASCII 码累 然而，数组表示也具有一些局限性： ‧ 数组存储需要连续内存空间，因此不适合存储数据量过大的树。 ‧ 增删节点需要通过数组插入与删除操作实现，效率较低。 ‧ 当二叉树中存在大量 None 时，数组中包含的节点数据比重较低，空间利用率较低。 7.4. 二叉搜索树 「二叉搜索树 Binary Search Tree」满足以下条件： 1. 对于根节点，左子树中所有节点的值 < 根节点的值 < 右子树中所有节点的值。 2.

册发现以及配置管理两个模块的频次以及尽可能让⼀致性协议只在内核模块中感知，Nacos 这里又 做了另⼀份工作——数据存储抽象。 数据存储抽象 正如前面所说，⼀致性协议，就是用来保证数据⼀致的，如果利用⼀致性协议实现⼀个存储，那么 服务模块以及配置模块，就由原来的依赖⼀致性协议接口转变为了依赖存储接口，而存储接口后面 的具体实现，就比⼀致性协议要丰富得多了，并且服务模块以及配置模块也无需为直接依赖⼀致性 接口非常简单，核心接口就两个—— injectMemberManager 以及 afterLookup ，前者用于将 ServerMemberManager 注入到 MemberLookup 中，方便利用 ServerMemberManager 的存储、查询能力，后者 afterLookup 则是⼀个事件接口，当 MemberL ookup 需要进行成员节点信息更新时，会将当前最新的成员节点列表信息通过该函数进行通知给 但是，这种默认寻址模式有⼀个缺点——运维成本较大，可以想象下，当你新增⼀个 Nacos 节点时， 需要去手动修改每个 Nacos 节点下的 cluster.conf 文件，这是多么辛苦的⼀件工作，或者稍微高 端⼀点，利用 ansible 等自动化部署的工具去推送 cluster.conf 文件去代替自己的手动操作，虽然 61 > Nacos 架构 说省去了较为繁琐的人工操作步骤，但是仍旧存在⼀个问题——每⼀个 Nacos

x-reference/. Let's READ! 《Apache Shiro 1.2.x 参考手册》 中文翻译（包含了官方文档以及其他文章）。截止现在 （2015-8-1）Shiro的最新版本为 1.2.4，利用业余时间对此进行翻译，并在原文的基础上，插 入配图，图文并茂方便用户理解。如有勘误欢迎指正。 Get Started 如何开始阅读 选择下面入口之一： https://github.com/ 会在程序指定位置返回一个基于用户数据的 Subject， 在服务器环境（如 web 程序）中，它将获取一个和当前线程或请求相关的基于用户数据的 Subject。 现在你得到了Subject，你可以利用它做什么呢？ 如果你针对该用户希望一些事情在程序当前会话期内可行，你可以获取他们的 session： Session session = currentUser.getSession(); session 是负责程序中用户访问控制的组件，它是最终判断一个用户是否允许做某件事的途 径，像 Authenticator 一样，Authorizer 也知道如何通过协调多种后台数据源来访问角色和权 限信息，Authorizer 利用这些信息来准确判断一个用户是否可以执行给定的动作。 SessionManager(org.apache.shiro.session.mgt.SessionManager) SessionManager

1. 理解 JVM 内存模型，掌握 JVM 内存构成 2. 理解 Java 程序的运行过程，学会通过调试模式观察内存的变化 3. 了解 Java 内存管理，认识垃圾回收 4. 建立编程时高效利用内存、避免内存溢出的理念 授课方式 理论课： 多媒体教学、程序演示 实验课： 上机编程 58 6.1. JAVA 内存模型 � 6 � 教学内容 6.1 Java 内存模型 6.1.1 String header) 实现属性信息的导入/导出操作。 9.4 标准输入/输出 9.4.1 标准输入/输出概述 控制台程序的交互方式中： • 用户使用键盘作为标准输入设备向程序输入数据 • 程序利用计算机终端窗口作为程序标准输出设备显示输出数据 这种操作被称为标准输入/输出（Standard Input/Output）。 9.4.2 标准输入/输出的分类 java.lang.System 显示的调用这个函数，如果参数大于低层数组长度的 1.5 倍，那么这个数组的容 量就会被扩容到这个参数值，如果参数小于低层数组长度的 1.5 倍，那么这个容 量就会被扩容到低层数组长度的 1.5 倍。 • 在适当的时机，好好利用这个函数，将会使我们写出来的程序性能得到很大的提 升。 . 课程配套代码 ± sample.setlistmap.ArrayListEnSureCapacitySample.java 10.3