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Java 集合中常见 checkForComodification()方法的作用? modCount和expectedModCount作用?

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_40254498/article/details/81386920 主要是用来实现fail-fast机制 有两个线程(线程A,线程B),其中线程A负责遍历list、线程B修改list。 -线程A在遍历list过程的某个时候(此时expectedModCount = modCount=N),线程启动, 同时线程B增加一个元素,这是modCount的值发生改变(modCount + 1 = N + 1)。 线程A继续遍历执行next方法时, 通告checkForComodification方法发现expectedModCount = N , 而modCount = N + 1,两者不等, 这时就抛出ConcurrentModificationException 异常,从而产生fail-fast机制。 /** * 当前取的是 JDK1.8 ArrayList中的代码 */ /** * The number of times this list has been <i>structurally modified</i>. * Structural modifications are those that change the size of the * list, or otherwise perturb it in such a fashion that iterations in * progress may yield incorrect results. * * <p>This field is used by the iterator and list iterator implementation * returned by the {@code iterator} and {@code listIterator} methods. * If the value of this field changes unexpectedly, the iterator (or list * iterator) will throw a {@code ConcurrentModificationException} in * response to the {@code next}, {@code remove}, {@code previous}, * {@code set} or {@code add} operations. This provides * <i>fail-fast</i> behavior, rather than non-deterministic behavior in * the face of concurrent modification during iteration. * * <p><b>Use of this field by subclasses is optional.</b> If a subclass * wishes to provide fail-fast iterators (and list iterators), then it * merely has to increment this field in its {@code add(int, E)} and * {@code remove(int)} methods (and any other methods that it overrides * that result in structural modifications to the list). A single call to * {@code add(int, E)} or {@code remove(int)} must add no more than * one to this field, or the iterators (and list iterators) will throw * bogus {@code ConcurrentModificationExceptions}. If an implementation * does not wish to provide fail-fast iterators, this field may be * ignored. */ protected transient int modCount = 0; 在父类AbstractList中定义了一个int型的属性:modCount protected transient int modCount = 0; 在ArrayList的所有涉及结构变化的方法中都增加modCount的值,包括:add()、remove()、addAll()、removeRange()及clear()方法。这些方法每调用一次,modCount的值就加1。注:add()及addAll()方法的modCount的值是在其中调用的ensureCapacity()方法中增加的。 AbstractList中的iterator()方法(ArrayList直接继承了这个方法)使用了一个私有内部成员类Itr,生成一个Itr对象(Iterator接口)返回: public Iterator iterator() { return new Itr(); } Itr实现了Iterator()接口,其中也定义了一个int型的属性:expectedModCount,这个属性在Itr类初始化时被赋予ArrayList对象的modCount属性的值。 int expectedModCount = modCount; 注:内部成员类Itr也是ArrayList类的一个成员,它可以访问所有的AbstractList的属性和方法。理解了这一点,Itr类的实现就容易理解了。 在Itr.hasNext()方法中: public boolean hasNext() { return cursor != size; } 调用了AbstractList的size,比较当前光标位置是否越界。 public Object next() { try { Object next = get(cursor); checkForComodification(); lastRet = cursor++; return next; } catch(IndexOutOfBoundsException e) { checkForComodification(); throw new NoSuchElementException(); } } /** * 在对一个集合对象进行跌代操作的同时,并不限制对集合对象的元素进行操作 * 这些操作包括一些可能引起跌代错误的add()或remove()等危险操作。 * 在AbstractList中,使用了一个简单的机制来规避这些风险。 * 这就是modCount和expectedModCount的作用所在 */ final void checkForComodification() { if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); }

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打包报错 Error: java.util.concurrent.ExecutionException: com.android.build...

骚年,还记得当初为这个上刀山下火海,抓破脑袋都搞定不了的问题吗? 俗话说的好: 有问题找百度,教程都给你了 image.png 但是,这玩意儿是真的,百度出来不好使啊。 image.png 有无数个博客教你这么做吧? 不好意思过时了,2018年已经废除这个东西了。 其实AAPT2的错误并不复杂,90%以上都是你的资源文件出了问题,我们可以先尝试在app下面的build中加上两个配置属性: android{ //关闭AS校验我们的资源文件,或者说是PNG等图片 aaptOptions.cruncherEnabled = false aaptOptions.useNewCruncher = false 如果这样以来你发现你可以正常编译或者打包成功,那么肯定是你资源的问题,请好好排查。 gradle ar 这个命令也许会对你有帮助。 这两个属性建议仅仅是让你排查问题,希望不要把它当做解决方法而去使用,毕竟带着问题上线是件不好的事情;对吧。 具体的问题还是需要你看日志的,希望对你有所帮助。thanks。

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Java---------- LeetCode——746. 使用最小花费爬楼梯

这个是最让我郁闷的我操,我用了一上午的时间来实现它,当然了刚开始我并没有用动态规划,我用自己的方式来实现,其实我不知道要用动态规划来实现它,写了一上午,最后发现,在LeetCode测试时,有些数据通不过啊,于是乎我就打补丁,打打补丁,最后发现实在打不下去补丁了,就于是乎用动态规划实现,但是我不会动态规划啊,那怎么办,学啊,我学了一会儿,感觉够用了, public static int minPay(int[] number) { // 我这个不怎么理解,现在理解了;原来这里多设置数组长度是为了fly(4)后边的做准备【表情】额 int[] fly = new int[number.length+1]; fly[0] = number[0]; fly[1] = number[1]; // 这个我也不怎么理解,这个number.length原来是为了达到数组长度时,加0直接输出啊。 for (int i = 2; i <=number.length ; i++) { int current = i == number.length ? 0 : number[i]; // 这个依然是核心代码,依然是看前边的怎么执行 fly[i] = Math.min(fly[i-1],fly[i-2])+current; } return fly[number.length]; }

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让你一看就懂的快速排序算法(Java

快速排序 你也许会被快速排序的文章弄得迷迷糊糊,其实大体上去看,快速排序就一步:找个数做基准数,把小于它的数移到它左边,把大于它的数移到它右边。这句话是核心。然后我们只需要让基准数左边的重复上面的步骤,让基准数右边的再重复上面的步骤就完了。 比如我们有一个数组: int[] nums = {5, 2, 6, 8, 4, 7, 9, 1}; 快速排序的思想就是使用递归,其实使用递归并不是多么复杂,在理解算法的思想后,只需要关注算法中重复的步骤,那就是递归的核心代码。 比如快速排序的算法思想,大体代码如下: public void quick(int left, int right) { /* * 给这段代码起个名字为:基准校验 * 把小于基准数的移到左边,把大于基准数的移到右边 */ quick(left, now); //继续处理左边的 quick(now, right); //继续处理右边的 } 经过一遍基准校验,我们就找到了该基准数在完全排序后的正确位置! 大体算法的流程图: 写出上面的大体算法步骤,就表示我们已经有了雏形,现在该如何实现找个数做基准数,把小于它的数移到它左边,把大于它的数移到它右边呢? 排除不满足的情况: //已经不满足条件就代表可以不用递归了 if (left > right) { return; } 我们可以定义两个指针,用于遍历数组: int start = left;//起点下标 int end = right;//终点下标 再找一个基准数: int temp = nums[left];//把第一个数作为基准点 遍历代码: /*如果左右指针还没有走到一起,代表还有位置没有遍历*/ while (start != end) { //右指针先走,找到小于基准数的停止 while (start < end && nums[end] >= temp) { end--; //这是往左移动指针 } //左指针后走,找到大于基准数的停止 while (start < end && nums[start] <= temp) { start++; //这是往右移动指针 } //如果左右指针在未相遇时都找到了目标,则交换位置 if (start < end) { int i = nums[start]; nums[start] = nums[end]; nums[end] = i; } //左右指针走到一起,则遍历结束 } //把基准数与该点交换位置,因为这就是基准数的正确位置 nums[left] = nums[start]; nums[start] = temp; 如果还是不太清楚,不如自己动手试试! 拷贝完整代码: //定义一个数组 static int[] nums = {5, 2, 6, 8, 4, 7, 9, 1}; static int n = nums.length - 1; /** * 递归的数据结构就是栈 * left right代表该段数组的起点和终点 */ public void quick(int left, int right) { //已经不满足条件就可以不用递归了 if (left > right) { return; } //定义俩指针 用于移动 int start = left;//起点下标 int end = right;//终点下标 int temp = nums[left];//把第一个数作为基准点 pri(left, right);//打印此时的结果,不用在意 while (start != end) { //如果左右指针还没有走到一起,代表还有位置没有遍历 while (start < end && nums[end] >= temp) { //右指针先走,找到小于基准数的停止 end--; //这是往左在移动指针 } while (start < end && nums[start] <= temp) { //左指针后走,找到大于基准数的停止 start++; //这是往右在移动指针 } if (start < end) { //如果左右指针在未相遇时都找到了目标,则交换位置 int i = nums[start]; nums[start] = nums[end]; nums[end] = i; } } //此时的left和right走到了一起 //把基准数与该点交换位置 nums[left] = nums[start]; nums[start] = temp; prin(start);//打印输出,不用在意 //以上代码的作用就是把小于基准数的移到左边,把大于基准数的移到右边 quick(left, start - 1); //继续处理左边的,这里是一个递归的过程 quick(start + 1, right); //继续处理右边的 ,这里是一个递归的过程 } /** * 主程序入口 */ public static void main(String[] args) { new Test().quick(0, n); } /** * 以下代码忽略即可,用于打印输出 */ private void pri(int start, int end) { StringBuffer s = new StringBuffer(); s.append("对数组 ["); while (start <= end) { s.append(nums[start] + " "); start++; } s.append("]"); s.append(" 排序"); System.out.print(s); } private void prin(int j) { StringBuffer s = new StringBuffer(); s.append(", 排序后 ["); int start = 0; while (start <= n) { if (start == j) { s.append("(" + nums[start] + ") "); } else { s.append(nums[start] + " "); } start++; } s.append("]"); s.append(" "); System.out.println(s); } 打印输出: 对数组 [5 2 6 8 4 7 9 1 ] 排序, 排序后 [4 2 1 (5) 8 7 9 6 ] 对数组 [4 2 1 ] 排序, 排序后 [1 2 (4) 5 8 7 9 6 ] 对数组 [1 2 ] 排序, 排序后 [(1) 2 4 5 8 7 9 6 ] 对数组 [2 ] 排序, 排序后 [1 (2) 4 5 8 7 9 6 ] 对数组 [8 7 9 6 ] 排序, 排序后 [1 2 4 5 6 7 (8) 9 ] 对数组 [6 7 ] 排序, 排序后 [1 2 4 5 (6) 7 8 9 ] 对数组 [7 ] 排序, 排序后 [1 2 4 5 6 (7) 8 9 ] 对数组 [9 ] 排序, 排序后 [1 2 4 5 6 7 8 (9) ]

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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