- 前言：认识 LinkedHashMap，背后的秘密武器 🔐在 Java 中，LinkedHashMap 是一个非常重要且常用的类，它不仅继承自 HashMap，还能保持插入顺序，或者按访问顺序来迭代元素。简单来说，LinkedHashMap 结合了 哈希表 和 链表 的优势，既具备了 HashMap 的高效查找性能，又能保持元素的顺序，真的是一个性能与便利性兼具的完美选择。那么，为什么我... 前言：认识 LinkedHashMap，背后的秘密武器 🔐在 Java 中，LinkedHashMap 是一个非常重要且常用的类，它不仅继承自 HashMap，还能保持插入顺序，或者按访问顺序来迭代元素。简单来说，LinkedHashMap 结合了 哈希表 和 链表 的优势，既具备了 HashMap 的高效查找性能，又能保持元素的顺序，真的是一个性能与便利性兼具的完美选择。那么，为什么我...
- @TOC 前言 🌟你是否曾经在开发中为处理不同类型的集合而烦恼，尤其是频繁的类型转换让你忍不住头痛？或是你在看一些看似简单的代码时，总是能感受到代码的复杂和不安全？没错，这就是泛型的魔力——它帮助我们在保留灵活性的同时，确保类型安全，减少错误。那么，今天就跟我一起深入探讨一下 Java 泛型，它是如何让你的代码变得既简洁又安全的，告别类型转换的烦恼！🧙♂️ 什么是泛型？🧐泛型简单来说... @TOC 前言 🌟你是否曾经在开发中为处理不同类型的集合而烦恼，尤其是频繁的类型转换让你忍不住头痛？或是你在看一些看似简单的代码时，总是能感受到代码的复杂和不安全？没错，这就是泛型的魔力——它帮助我们在保留灵活性的同时，确保类型安全，减少错误。那么，今天就跟我一起深入探讨一下 Java 泛型，它是如何让你的代码变得既简洁又安全的，告别类型转换的烦恼！🧙♂️ 什么是泛型？🧐泛型简单来说...
- AVL树 简介AVL树是一种严格平衡的二叉搜索树，即对于每个节点，其左子树和右子树的高度差不超过1。这保证了AVL树的平均查找、插入、删除操作时间复杂度为O(log n)。 应用场景常用于需要快速查询的数据结构，如数据库索引实现。 原理解释旋转操作：为了保持AVL性质，需要在插入或删除节点后通过旋转来调整树的平衡状态。旋转分为四种：单右旋、单左旋、双右旋（先左后右）、双左旋（先右后左）。算... AVL树 简介AVL树是一种严格平衡的二叉搜索树，即对于每个节点，其左子树和右子树的高度差不超过1。这保证了AVL树的平均查找、插入、删除操作时间复杂度为O(log n)。 应用场景常用于需要快速查询的数据结构，如数据库索引实现。 原理解释旋转操作：为了保持AVL性质，需要在插入或删除节点后通过旋转来调整树的平衡状态。旋转分为四种：单右旋、单左旋、双右旋（先左后右）、双左旋（先右后左）。算...
- 哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。 我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，希望以这... 哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。 我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，希望以这...
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- 引言随着Web应用的发展，传统的REST API逐渐显现出其局限性，特别是在数据请求的灵活性和效率方面。GraphQL作为一种新的API查询语言，提供了更高效的数据获取方式，允许客户端精确指定所需的数据，从而减少网络传输量，提高应用性能。本文将从C#开发者的角度，浅谈GraphQL的数据类型与查询，包括常见的问题、易错点以及如何避免这些问题。 GraphQL简介GraphQL是由Faceb... 引言随着Web应用的发展，传统的REST API逐渐显现出其局限性，特别是在数据请求的灵活性和效率方面。GraphQL作为一种新的API查询语言，提供了更高效的数据获取方式，允许客户端精确指定所需的数据，从而减少网络传输量，提高应用性能。本文将从C#开发者的角度，浅谈GraphQL的数据类型与查询，包括常见的问题、易错点以及如何避免这些问题。 GraphQL简介GraphQL是由Faceb...
- 用map来优化双循环 节目详情部分在微服务中的项目中，经常会遇到这种的业务：要查询两个表中公共的数据，比如一个表是查询用户信息，其中包含部门编号，另一个表是查询部门信息。这两个表是在两个服务中，而现在要得到每个用户所在的部门名称，通常实现的方式是进行双循环来查询数据 这里举个示例：用户@Datapublic class TestUser { private long id; ... 用map来优化双循环 节目详情部分在微服务中的项目中，经常会遇到这种的业务：要查询两个表中公共的数据，比如一个表是查询用户信息，其中包含部门编号，另一个表是查询部门信息。这两个表是在两个服务中，而现在要得到每个用户所在的部门名称，通常实现的方式是进行双循环来查询数据 这里举个示例：用户@Datapublic class TestUser { private long id; ...
- 布隆过滤器布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的，是一种非常节省空间的概率数据结构，运行速度快，占用内存小。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重，解决缓存穿透问题等。优点存储空间和插... 布隆过滤器布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的，是一种非常节省空间的概率数据结构，运行速度快，占用内存小。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重，解决缓存穿透问题等。优点存储空间和插...
- 2024-11-27：字符串的分数。用go语言，给定一个字符串 s，我们可以定义其“分数”为相邻字符的 ASCII 码差值绝对值的总和。请计算并返回字符串 s 的分数。输入：s = “hello”。输出：13。解释：s 中字符的 ASCII 码分别为：‘h’ = 104 ，‘e’ = 101 ，‘l’ = 108 ，‘o’ = 111 。所以 s 的分数为 |104 - 101| + |10... 2024-11-27：字符串的分数。用go语言，给定一个字符串 s，我们可以定义其“分数”为相邻字符的 ASCII 码差值绝对值的总和。请计算并返回字符串 s 的分数。输入：s = “hello”。输出：13。解释：s 中字符的 ASCII 码分别为：‘h’ = 104 ，‘e’ = 101 ，‘l’ = 108 ，‘o’ = 111 。所以 s 的分数为 |104 - 101| + |10...
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