diff --git a/README.md b/README.md index 7b1e2f15..ae649fa1 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -158,7 +158,7 @@ Github用户如果访问速度缓慢的话，可以转移到[码云](https://git ### Linux * [后端程序员必备的 Linux 基础知识](docs/operating-system/linux.md) -* [Shell 编程入门](docs/operating-system/shell.md) +* [Shell 编程入门](docs/operating-system/Shell.md) ## 数据结构与算法 diff --git a/docs/database/Redis/redis-collection/Redis(9)——集群入门实践教程.md b/docs/database/Redis/redis-collection/Redis(9)——集群入门实践教程.md index 7f3dc953..b90f0079 100644 --- a/docs/database/Redis/redis-collection/Redis(9)——集群入门实践教程.md +++ b/docs/database/Redis/redis-collection/Redis(9)——集群入门实践教程.md @@ -509,7 +509,7 @@ a3406db9ae7144d17eb7df5bffe8b70bb5dd06b8 127.0.0.1:7002@17002 master - 0 1584428 #### 方案二：一致性哈希分区 -一致性哈希算法将 **整个哈希值空间** 组织成一个虚拟的圆环，范围是 *[0 - 232 - 1]*，对于每一个数据，根据 `key` 计算 hash 值，确数据在环上的位置，然后从此位置沿顺时针行走，找到的第一台服务器就是其应该映射到的服务器： +一致性哈希算法将 **整个哈希值空间** 组织成一个虚拟的圆环，范围是 *[0 , 232-1]*，对于每一个数据，根据 `key` 计算 hash 值，确数据在环上的位置，然后从此位置沿顺时针行走，找到的第一台服务器就是其应该映射到的服务器： ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7896890-40e8a2c096c8da92.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) diff --git a/docs/database/数据库索引.md b/docs/database/数据库索引.md index 5ee6827f..568ba833 100644 --- a/docs/database/数据库索引.md +++ b/docs/database/数据库索引.md @@ -49,7 +49,7 @@ B+树是有序的，在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比 **一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为null，不能重复。** -**在mysql的InnoDB的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，则选择改字段为默认的主键，否则InnoDB将会自动创建一个6Byte的自增主键。** +**在mysql的InnoDB的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则InnoDB将会自动创建一个6Byte的自增主键。** ### 二级索引(辅助索引) **二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。** diff --git a/docs/java/collection/Java集合框架常见面试题.md b/docs/java/collection/Java集合框架常见面试题.md index 0209c4be..c664ca8f 100644 --- a/docs/java/collection/Java集合框架常见面试题.md +++ b/docs/java/collection/Java集合框架常见面试题.md @@ -47,7 +47,7 @@ - **2. 底层数据结构：** `Arraylist` 底层使用的是 **`Object` 数组**；`LinkedList` 底层使用的是 **双向链表** 数据结构（JDK1.6之前为循环链表，JDK1.7取消了循环。注意双向链表和双向循环链表的区别，下面有介绍到！） -- **3. 插入和删除是否受元素位置的影响：** ① **`ArrayList` 采用数组存储，所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。** 比如：执行`add(E e) `方法的时候， `ArrayList` 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾，这种情况时间复杂度就是O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话（`add(int index, E element) `）时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。 ② **`LinkedList` 采用链表存储，所以对于`add(E e)`方法的插入，删除元素时间复杂度不受元素位置的影响，近似 O（1），如果是要在指定位置`i`插入和删除元素的话（`(add(int index, E element)`） 时间复杂度近似为`o(n))`因为需要先移动到指定位置再插入。** +- **3. 插入和删除是否受元素位置的影响：** ① **`ArrayList` 采用数组存储，所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。** 比如：执行`add(E e) `方法的时候， `ArrayList` 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾，这种情况时间复杂度就是O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话（`add(int index, E element) `）时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。 ② **`LinkedList` 采用链表存储，所以对于`add(E e)`方法的插入，删除元素时间复杂度不受元素位置的影响，近似 O(1)，如果是要在指定位置`i`插入和删除元素的话（`(add(int index, E element)`） 时间复杂度近似为`o(n))`因为需要先移动到指定位置再插入。** - **4. 是否支持快速随机访问：** `LinkedList` 不支持高效的随机元素访问，而 `ArrayList` 支持。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象(对应于`get(int index) `方法)。 @@ -62,7 +62,7 @@ public interface RandomAccess { 查看源码我们发现实际上 `RandomAccess` 接口中什么都没有定义。所以，在我看来 `RandomAccess` 接口不过是一个标识罢了。标识什么？ 标识实现这个接口的类具有随机访问功能。 -在 `binarySearch（`）方法中，它要判断传入的list 是否 `RamdomAccess` 的实例，如果是，调用`indexedBinarySearch（）`方法，如果不是，那么调用`iteratorBinarySearch（）`方法 +在 `binarySearch（)` 方法中，它要判断传入的list 是否 `RamdomAccess` 的实例，如果是，调用`indexedBinarySearch()`方法，如果不是，那么调用`iteratorBinarySearch()`方法 ```java public static @@ -74,12 +74,12 @@ public interface RandomAccess { } ``` -`ArrayList` 实现了 `RandomAccess` 接口， 而 `LinkedList` 没有实现。为什么呢？我觉得还是和底层数据结构有关！`ArrayList` 底层是数组，而 `LinkedList` 底层是链表。数组天然支持随机访问，时间复杂度为 O（1），所以称为快速随机访问。链表需要遍历到特定位置才能访问特定位置的元素，时间复杂度为 O（n），所以不支持快速随机访问。，`ArrayList` 实现了 `RandomAccess` 接口，就表明了他具有快速随机访问功能。 `RandomAccess` 接口只是标识，并不是说 `ArrayList` 实现 `RandomAccess` 接口才具有快速随机访问功能的！ +`ArrayList` 实现了 `RandomAccess` 接口， 而 `LinkedList` 没有实现。为什么呢？我觉得还是和底层数据结构有关！`ArrayList` 底层是数组，而 `LinkedList` 底层是链表。数组天然支持随机访问，时间复杂度为 O(1)，所以称为快速随机访问。链表需要遍历到特定位置才能访问特定位置的元素，时间复杂度为 O(n)，所以不支持快速随机访问。，`ArrayList` 实现了 `RandomAccess` 接口，就表明了他具有快速随机访问功能。 `RandomAccess` 接口只是标识，并不是说 `ArrayList` 实现 `RandomAccess` 接口才具有快速随机访问功能的！ **下面再总结一下 list 的遍历方式选择：** - 实现了 `RandomAccess` 接口的list，优先选择普通 for 循环 ，其次 foreach, -- 未实现 `RandomAccess`接口的list，优先选择iterator遍历（foreach遍历底层也是通过iterator实现的,），大size的数据，千万不要使用普通for循环 +- 未实现 `RandomAccess`接口的list，优先选择iterator遍历（foreach遍历底层也是通过iterator实现的），大size的数据，千万不要使用普通for循环 ### 补充内容:双向链表和双向循环链表 @@ -154,14 +154,14 @@ public interface RandomAccess { | :------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | | 实现了Map接口 | 实现Set接口 | | 存储键值对 | 仅存储对象 | -| 调用 `put（）`向map中添加元素 | 调用 `add（）`方法向Set中添加元素 | +| 调用 `put()`向map中添加元素 | 调用 `add()`方法向Set中添加元素 | | HashMap使用键（Key）计算Hashcode | HashSet使用成员对象来计算hashcode值，对于两个对象来说hashcode可能相同，所以equals()方法用来判断对象的相等性， | ## HashSet如何检查重复 -当你把对象加入`HashSet`时，HashSet会先计算对象的`hashcode`值来判断对象加入的位置，同时也会与其他加入的对象的hashcode值作比较，如果没有相符的hashcode，HashSet会假设对象没有重复出现。但是如果发现有相同hashcode值的对象，这时会调用`equals（）`方法来检查hashcode相等的对象是否真的相同。如果两者相同，HashSet就不会让加入操作成功。（摘自我的Java启蒙书《Head fist java》第二版） +当你把对象加入`HashSet`时，HashSet会先计算对象的`hashcode`值来判断对象加入的位置，同时也会与其他加入的对象的hashcode值作比较，如果没有相符的hashcode，HashSet会假设对象没有重复出现。但是如果发现有相同hashcode值的对象，这时会调用`equals()`方法来检查hashcode相等的对象是否真的相同。如果两者相同，HashSet就不会让加入操作成功。（摘自我的Java启蒙书《Head fist java》第二版） -**hashCode（）与equals（）的相关规定：** +**hashCode()与equals()的相关规定：** 1. 如果两个对象相等，则hashcode一定也是相同的 2. 两个对象相等,对两个equals方法返回true