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Java 面试题经典 77 问（含答案）！

image 推荐：成为架构师的十阶段学习资料 金三银四了，3月底，4月初，找工作换单位的黄金时期。4月初将会有有一大批职场人士流动。。。 作为Java开发码农的你是不是也在蠢蠢欲动，或者已经搞了几轮车轮战了？ 我们为大家准备了 77 道经典 Java 面试题，如果你面试不力，基础还不够强，那么你或许会受用！ 1、什么是Java虚拟机？为什么Java被称作是“平台无关的编程语言”？ 2、JDK和JRE的区别是什么？ 3、static关键字是什么意思？Java中是否可以覆盖(override)一个private或者是 static的方法？ 4、是否可以在static环境中访问非static变量？ 5、Java支持的数据类型有哪些？什么是自动拆装箱？ 6、Java中的方法覆盖(Overriding)和方法重载(Overloading)是什么意思？ 7、Java中，什么是构造函数？什么是构造函数重载？什么是复制构造函数？ 8、Java支持多继承么？ 9、接口和抽象类的区别是什么？ 10、什么是值传递和引用传递？ 11、进程和线程的区别是什么？ 12、创建线程有几种不同的方式？你喜欢哪一种？为什么？ 13、概括的解释下线程的几种可用状态。 14、同步方法和同步代码块的区别是什么？ 15、什么是死锁(deadlock)？ 16、如何确保N个线程可以访问N个资源同时又不导致死锁？ 17、Java集合类框架的基本接口有哪些？ 18、为什么集合类没有实现Cloneable和Serializable接口？ 19、什么是迭代器(Iterator)？ 20、Iterator和ListIterator的区别是什么？ 21、快速失败(fail-­fast)和安全失败(fail-­safe)的区别是什么？ 22、Java中的HashMap的工作原理是什么？ 23、hashCode()和equals()方法的重要性体现在什么地方？ 24.HashMap和Hashtable有什么区别？ 25、数组(Array)和列表(ArrayList)有什么区别？什么时候应该使用Array而不是 ArrayList？ 26、ArrayList和LinkedList有什么区别？ 27、Comparable和Comparator接口是干什么的？列出它们的区别。 28、什么是Java优先级队列(Priority Queue)？ 29、你了解大O符号(big-­O notation)么？你能给出不同数据结构的例子么？ 30、如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组？ 31、Java集合类框架的最佳实践有哪些？ 32、Enumeration接口和Iterator接口的区别有哪些？ 33、HashSet和TreeSet有什么区别？ 34、System.gc()和Runtime.gc()会做什么事情？ 35、finalize()方法什么时候被调用？析构函数(finalization)的目的是什么？ 36、果对象的引用被置为null，垃圾收集器是否会立即释放对象占用的内存？ 37、Java堆的结构是什么样子的？什么是堆中的永久代(Perm Gen space)? 38、串行(serial)收集器和吞吐量(throughput)收集器的区别是什么？ 39、在Java中，对象什么时候可以被垃圾回收？ 40、JVM的永久代中会发生垃圾回收么？ 41、Java中的两种异常类型是什么？他们有什么区别？ 42、Java中Exception和Error有什么区别？ 43、throw和throws有什么区别？ 44、异常处理完成以后，Exception对象会发生什么变化？ 45、finally代码块和finalize()方法有什么区别？ 46、什么是JDBC？ 47、解释下驱动(Driver)在JDBC中的角色。 48、Class.forName()方法有什么作用？ 49、PreparedStatement比Statement有什么优势？ 50、什么时候使用CallableStatement？用来准备CallableStatement的方法是什么？ 51、数据库连接池是什么意思？ 52、什么是RMI？ 53、什么是分布式垃圾回收(DGC)？它是如何工作的？ 54、解释下Serialization和Deserialization。 55、什么是Servlet？ 56、说一下Servlet的体系结构。 57、GenericServlet和HttpServlet有什么区别？ 58、解释下Servlet的生命周期。 59、doGet()方法和doPost()方法有什么区别？ 60、什么是服务端包含(Server Side Include)？ 61、什么是Servlet链(Servlet Chaining)？ 62、如何知道是哪一个客户端的机器正在请求你的Servlet？ 63、HTTP响应的结构是怎么样的？ 64、什么是cookie？session和cookie有什么区别？ 65、浏览器和Servlet通信使用的是什么协议？ 66、什么是HTTP隧道？ 67、sendRedirect()和forward()方法有什么区别？ 68、什么是URL编码和URL解码？ 69、JSP请求是如何被处理的？ 70、什么是JSP指令(Directive)？JSP中有哪些不同类型的指令？ 71、什么是JSP动作(JSP action)？ 72、隐含对象是什么意思？有哪些隐含对象？ 73、面向对象软件开发的优点有哪些？ 74、封装的定义和好处有哪些？ 75、多态的定义？ 76、继承的定义？ 77、抽象的定义？抽象和封装的不同点？ 推荐：Spring Boot & Cloud 最强技术教程 扫描关注我们的微信公众号，干货每天更新。 image 在以下公众号回复 "答案" 获取全部参考答案。 image
2018-03-23
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每个CIO都应该问的IT转型问题

2017年企业对于IT最需要什么?效率，效率，效率。 根据德勤公司2016-2017年度的全球CIO调查，业界对CIO的期望值得期待，希望可以改善流程，降低成本，提高效率。这与“技术商业研究”的2016年报告相一致，这个报告发现效率指标是采用云专业服务的主要驱动力。 当然，问题是使业务更高效，说起来容易做起来难。它通常需要对现有IT系统进行重大改造。但即使如此，CIO们也明白要做到这一点：德勤公司在提出哪些能力对他们的成功最为重要的时候，绝大多数CIO(近75%)表示，“将IT活动与业务相结合战略和绩效目标。” 那么，IT如何有意义地提高效率?如果您的组织正在追求批发IT转型，那么您应该努力回答的一些复杂问题 - 倾向于内部主题专家和主要战略合作伙伴的指导： 企业的业​​务哪些领域最受益于云计算? 成功的IT转型项目始终是确定新技术和管理服务投资将产生最大影响的领域。 企业的开发团队或业务部门是否呼吁自助服务基础设施功能?企业是否需要支持物联网，机器学习和大数据计划等新兴用例?由于产品推出或收购，企业是否很快需要支持大幅增长?基于云计算的电子邮件服务(如Office 365)相对于企业当前的解决方案而言是否成本更低和更容易管理?是否有某些应用程序不能从云计算中获益? 企业的垂直的独特需求是什么? 企业是否经营一个电子商务网站，由于季节性或营销活动而导致大量流量峰值?企业是医疗保健或金融服务公司，遵守规定是否需要内部部署基础设施?企业是否面临传统制造业务与复杂的传统技术挑战?企业的管理服务合作伙伴在多大程度上能够展示其行业的专业知识和体验? 什么业务流程和文化变化会使企业更有效率? 根据Gartner公司最近的一项研究，许多CIO认为“文化/组织结构”是其成功的首要障碍，仅仅是专门知识和预算限制。企业的IT组织是否遭受“孤岛”团队或过时的部署过程?企业是否可以从现代DevOps实践中获益，例如持续集成和部署(CI / CD)，基础架构自动化或改进开发与IT团队之间的沟通?企业IT组织应该更多地成为企业基于云的服务的代理商吗?如果是这样，如何最好地访问在部署和运行的生命周期中提供建议的服务管理专业知识? 企业将投资哪些平台和技术? 企业将如何使用AWS，Microsoft Azure和/或谷歌云平台?企业会继续投资运营自己的数据中心吗?企业将使用VMWare，Microsoft或OpenStack构建私有云解决方案?企业将如何浏览日益复杂的多云世界?是否会利用尖端技术，例如Docker进行容器化，或将AWS Lambda用于“无服务器架构”?哪些管理服务提供商可以帮助企业为其业务做出最佳的技术和服务交付决策? 企业成功的最大障碍是什么? 根据Gartner公司的这份报告，“人力资源现在已被全球公认为CIO实现其目标的最大问题”，其中大数据和分析的最大差距。同样，RightScale的2016云状态显示，缺乏专业知识已经超越了安全和合规性问题，成为云计算第一大问题。 你的组织是这样的情况吗?关于预算限制，传统技术现实和文化问题的问题呢? 企业最大的专业差距在哪里? 企业可以接触所需的人员以最好地支持上述的技术决策吗?例如，企业是否准备好计划和执行必要的迁移?如何在AWS平台，Azure或OpenStack等云平台上构建解决方案?企业是否具备实施持续集成和部署(CI / CD)最佳做法所需的DevOps体验?企业的网页内容管理或电子商务平台所需的专业应用级专业知识如何?企业是否需要熟练的人力来处理持续的操作挑战，例如维护，安全和数据库调整? 根据这些需求，企业雇用或培训更多内部资源有什么意义?在特定技术能力和运营经验范围内，从规模经济中获益的合作伙伴，企业在哪方面更有成本效益? 结论 这些只是一些企业需要回答的复杂的技术和服务交付问题，如果想真正改变它，并提升主要的新效率。 例如Rackspace公司，都能看到每天的主要IT转型计划的实际影响。 例如，Rackspace公司最近将英国都市银行迁移到基于VMWare的私有云解决方案，以帮助他们在满足安全需求的同时扩展业务。在迁移后的第二天，他们的日常营业报告处理速度提高了50%。 这就意味着提高效率，使IT与业务战略和目标保持一致。 本文转自d1net（转载）
2017-09-07
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解密数仓的SQL ON ANYWHERE技术

本文分享自华为云社区《GaussDB DWS的SQL ON ANYWHERE技术解密》，作者：tooooooooooomy。 1. 前言 适用版本：【8.1.1（及以上）】 查询分析是大数据要解决的核心问题之一，虽然大数据相关的处理引擎组件种类繁多，并提供了丰富的接口供用户使用，但相对传统数据库用户来说，SQL语言依然是使用最简单、最广泛和方便的一种接口。如果能在一个客户端中使用SQL语句操作不同的大数据组件，将极大提升使用各种大数据组件的效率。 2. 什么是SQL On Anywhere GaussDB(DWS)的SQL On Anywhere，主要指对大数据的文件系统和与其他异构数据库的访问和交互，构筑起统一的大数据计算平台。大数据文件系统主要包括HDFS和OBS，其他异构数据库主要包括Oracle、Spark和Other GaussDB(DWS)。 3. GaussDB(DWS)SQL On Anywhere的作用及其应用场景 通过SQL On Anywhere特性可以实现与其他大数据组件和数据库互联互通访问，可以直接同时处理本地和HDFS/OBS上的数据集，甚至其他异构数据库的数据，而无需导入导出数据，将其分析能力从本地存储扩展到数据湖中，扩大GaussDB DWS的大数据分析的应用场景；通过该特性可以帮助客户实现冷热数据分离，将使用频度更高的热数据存储在本地，而使用频度更低的冷数据存储在成本更低廉的共享存储HDFS或者DWS上，降低用户成本。 从应用场景来看，可以满足如下业务需求： 针对多数据源需要构建虚拟的统一数据仓库，实现多数据源联邦查询，跨数据仓库热数据和HDFS/OBS冷数据的复杂混合查询，需要提供一致的、熟悉的数据仓库操作体验。 满足低频的业务全数据的低成本低延迟即席查询。 4. GaussDB(DWS)SQL On Anywhere的实现方式 GaussDB(DWS)SQL On Anywhere针对大数据的文件系统的访问主要通过FDW或ELK机制（已停止演进）实现的，而跨数据库的访问主要通过EC+ODBC的方式实现的。 3.1 利用FDW访问HDFS/OBS数据 GaussDB(DWS)对存储在HDFS上的Hadoop或者OBS原生数据的访问，采用FDW（Foreign Data Wrapper）机制，也称外表机制。首先通过创建Foreign Data Server来定义对HDFS数据源或同构其他集群的连接信息；之后创建Foreign Table，用于在GaussDB A数据库内部系统表中，定义对应的HDFS数据源上Hadoop原生结构化数据表的结构或对应同构其他集群结构化数据表的结构。 例如读取hdfs上的数据，其流程如下： ​ 1）建立一个hdfs_server，其中hdfs_fdw为数据库中存在的foreign data wrapper。 --创建hdfs_server。 postgres=# CREATE SERVER hdfs_server FOREIGN DATA WRAPPER HDFS_FDW OPTIONS (address '10.146.187.231:8000,10.180.157.130:8000' , hdfscfgpath '/opt/hadoop_client/HDFS/hadoop/etc/hadoop', type 'HDFS' ) ; ​ 2）创建一个hdfs外表读取hdfs上的数据 CREATE FOREIGN TABLE region ( R_REGIONKEY INT4, R_NAME TEXT, R_COMMENT TEXT ) SERVER hdfs_server OPTIONS( FORMAT 'orc', FOLDERNAME '/user/hive/warehouse/mppdb.db/region_orc11_64stripe/' ) DISTRIBUTE BY roundrobin; ​ 3）查询HDFS外表，例如： select * from region limit 10; 目前外表支持与普通表进行关联查询，并支持多种文件存储格式，其支持的文件格式如下（不同版本能力可能存在差异，以官方文档为准）： 3.2 通过ELK访问HDFS（已停止演进，不推荐） ELK的方式类似于HAWQ，它是通过建立表空间为HDFS表空间，直接将数据存储和访问HDFS文件系统，目前只支持访问HDFS文件系统，而不支持访问OBS上的数据。首先通过创建HDFS表空间，然后会创建一个HDFS表，在创建时指定表空间为HDFS表空间，最后对HDFS表的操作如同普通表的操作，可进行插入修改删除数据。 以GaussDB数据库数据推到HDFS中 ​ 1）在数据库中创建HDFS表空间 CREATE TABLESPACE hdfs_table RELATIVE LOCATION ‘tmp/hdtest’ With (filesystem=’hdfs’, address=’28.4.136.221:9000’, cfgpath=’/opt/Huawei/bigdata/mppdb/hdfs_conf/zhndnrop/omm@HADOOP.COM/’, storepath=’/tmp/test’); ​ 2）数据库中创建HDFS表 CREATE TABLE abc( zjxxlh char(20), nbbsh char(20), khwybh char(20), zjlx char(20) )WITH (orientation=orc) TABLESPACE tables_hdfs; ​ 3）向表中插入数据 insert into abc select * from region10; 3.3 基于EC+ODBC的跨集群访问数据 GaussDB(DWS)支持通过 EC(全称Extension Connector)+ODBC统一访问其它大数据组件——将SQL发给其它大数据组件并接收执行结果，实现跨集群访问数据。目前EC+ODBC为用户提供了三种功能： SQL on Oracle、SQL on Spark和SQL on other GaussDB，分别用于连接Oracle数据库、Spark集群和其他GaussDB集群。 EC+ODBC的基本工作原理是：用户首先构建Data Source对象（其中包含目标库的一些连接信息和字符编码方式），然后用户获取该Data Source的使用权限，最后通过标准ODBC API连接目标库，发送SQL语句并获取执行结果。 为了方便使用，EC+ODBC为用户提供了统一的连接函数exec_on_extension(text, text)。其中，第一个参数为Data Source名称，第二个参数为发送的SQL语句，例如： postgres=# SELECT * FROM exec_on_extension('ds_spark', 'select * from a;') AS (c1 int); 5. GaussDB(DWS) SQL On Anywhere的实现方式优缺点对比 点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~
2024-04-03
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数仓如何递归查询视图依赖

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)如何递归查询视图依赖》，作者：半岛里有个小铁盒。 1. 前言 适用版本：【8.1.0（及以上）】 本文通过介绍with recursive递归查询的办法来实现查询视图的层级依赖关系 2. 实现简介 对于postgres生态来说，视图的依赖关系没有现成的查询方法，需要对系统表pg_depend及pg_rewrite编写复杂的组合查询才能得知，而对于Oracle和MySql，该需求都较易实现，分别查询USER_DEPENDENCIES和INFORMATION_SCHEMA.VIEWS即可轻易查出，因此在pg生态来说有必要编写一个直观的视图来查看各个视图与基表或与其他视图的层级依赖关系。本文通过with recursive递归查询的办法来实现视图的层级依赖关系查询。效果如下： 首先建立两个基表t1、t2，表结构随意，再建立一系列的视图进行层级关联，关联关系也随意。本文的建表及视图语句如下： create table t1 (a int, b int) distribute by hash(a); create table t2 (a int, b int) distribute by hash(a); create view v1 as select * from t1; create view v2 as select * from v1; create view v3 as select * from v2; create view v4 as select * from v3; create view v5 as select * from t2; create view v6 as select * from v5; create view v7 as select * from v6; create view v8 as select * from v2; 实际的局点中，用户的视图依赖关系肯定要比这复杂得多，本文仅讲解原理。对于上述的视图依赖关系，可以通过如下查询得出： SELECT c.ev_class::regclass::varchar AS objname, pc.oid::regclass::varchar AS refobjname, pc.relkind AS relkind FROM pg_depend a,pg_depend b,pg_class pc,pg_rewrite c WHERE a.refclassid=1259 AND a.classid=2618 AND b.deptype='i' AND a.objid=b.objid AND a.classid=b.classid AND a.refclassid=b.refclassid AND a.refobjid<>b.refobjid AND pc.oid=a.refobjid AND c.oid=b.objid AND (a.objid>=16384 or a.refobjid>=16384) GROUP BY c.ev_class,pc.oid,pc.relkind ORDER BY relkind; 其中倒数第二行的16384表示过滤掉系统对象，relkind表示上级依赖对象的类型，r说明依赖于基表，v表示依赖另一个视图。其查询结果如下： 可见这种查询并不直观，只能通过肉眼分析得出递归的依赖关系，对用户并不友好。莫急，先将上述查询保存为视图，例如起名为PUBLIC.gs_view_dependency。接下来我们来学习一下with recursive语法的使用方法，从pg官网可以get到的知识是，WITH语句通常被称为通用表表达式（Common Table Expressions）或者CTEs。WITH语句作为一个辅助语句依附于主语句，WITH语句和主语句都可以是SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE中的任何一种语句。WITH语句还可以通过增加RECURSIVE修饰符来引入它自己，从而实现递归： WITH RECURSIVE语句包含了两个部分： （非递归部分）non-recursive term，即上图中的union all前面的部分 （递归部分）recursive term，即上图中union all后面的部分 执行步骤如下： 执行non-recursive term。（如果使用的是union而非union all，则需对结果去重）其结果作为recursive term中对result的引用，同时将这部分结果放入临时的working table中 重复执行如下步骤，直到working table为空：用working table的内容替换递归的自引用，执行recursive term，（如果使用union而非union all，去除重复数据），并用该结果（如果使用union而非union all，则是去重后的结果）替换working table 因此，照葫芦画瓢，我们可以先给这个CTE查询起个名字，例如： WITH RECURSIVE get_view_dependency AS ( ... ) 然后，我们可以把非递归部分写成： SELECT a.objname, a.refobjname, a.refobjname path FROM PUBLIC.gs_view_dependency a where a.relkind = 'r' 因为查找到类型为’r’的基表的时候，递归就应该结束了。并且我们需要将refobjname组装成一条path来实现依赖路径的直观表示。因为是递归，所以我们需要不止一次的调用PUBLIC.gs_view_dependency，因此我们给它起个别名a。而递归的条件显而易见，应该是用refobjname来与objname做内关联，因此我们可以写作： INNER JOIN get_view_dependency cte ON b.refobjname=cte.objname 其中cte就用来指代上一次的递归查询结果，而递归的退出条件就应该是最开始写的类型为’r’的情况。其中b就应该是递归部分每次调用的PUBLIC.gs_view_dependency。而我们除了要查询objname和refobjname外，更重要的是要组成一个path，而path每个节点最好通过一个’->'来直观表示，因此递归部分我们就可以写成： SELECT b.objname, b.refobjname, cte.path ||' -> '|| b.refobjname path FROM PUBLIC.gs_view_dependency b INNER JOIN get_view_dependency cte ON b.refobjname=cte.objname 因此，整个CTE递归查询便可以写成： WITH RECURSIVE get_view_dependency AS ( SELECT a.objname, a.refobjname, a.refobjname path FROM PUBLIC.gs_view_dependency a where a.relkind = 'r' UNION ALL SELECT b.objname, b.refobjname, cte.path ||' -> '|| b.refobjname path FROM PUBLIC.gs_view_dependency b INNER JOIN get_view_dependency cte ON b.refobjname=cte.objname ) SELECT * FROM get_view_dependency; 为了方便以后的使用，我们可以给它起个名字保存起来，例如CREATE VIEW PUBLIC.gs_view_table_dependency AS …。效果就是文章开头所示那样，便大功告成。 3. 总结 在数据库中，查询视图是一种非常有用的工具，它可以帮助我们更好地组织和管理数据。然而，查询视图的层级依赖关系可能会让人感到困惑。本文将介绍一种通过 with recursive 递归查询的办法来实现查询视图的层级依赖关系的方法，希望对你有所帮助。 点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~
2024-01-24
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解密数仓高可用failover流程

摘要： Gaussdb的HA采用主备从的架构实现数据可靠性。当主DN发生故障时，备DN走failover流程，升级成为新主DN，保证集群不因单DN故障而中断业务。 本文分享自华为云社区《【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】dws高可用之failover流程大解密》，作者：fxy0224。 众所周知，PostgreSQL通过WAL预写xlog日志的机制解决了在单机环境上因进程故障退出导致数据丢失的问题。但在磁盘损坏等情况下，存储在持久性介质的数据就会丢失无法恢复，因此通常采用多副本的方式来保证数据可恢复。在Gaussdb中采用了主备从架构保证数据可靠性。 在Gaussdb主备从架构下，主DN分别与备​DN、从备DN建连。正常情况下，主DN与备DN、从备DN均建立流复制通道，分wal同步和数据页同步两个通道。wal同步是将存储在磁盘中的wal文件读出，然后通过walsender线程发送到备DN；数据页同步是在列存或者批量导入行存数据的场景下使用，通过datasender线程将数据发送到备DN。备DN上通过walreceiver、datareceiver线程接收从主DN同步过来的数据。备DN对同步来的xlog做redo的方式实现与主DN的数据一致性。 failover的场景大致如下：当发生主DN故障且退出后，CM会向备DN通知failover升主的信号。备DN会率先主动连从备DN，将从备DN上的xlog与数据页同步至备DN。然后备DN升主，备DN和从备DN之间建立新的流复制通道。这样当主DN故障时，依靠备DN与从备DN，Gaussdb仍可对外提供服务。 failover时主备DN的状态变化过程如下： DN状态切换过程示意图 （由于wal机制，因此主备DN在启动时均先执行redo，redo完成后DN状态才从starting——>Normal） 当主DN因故障退出时，其状态显示为down。此时备DN处于断连状态，状态由standby Normal变为needrepair(disconnected)，当备DN收到failover信号时，状态变为promoting，表示备DN正处于升主过程中。备DN状态变为primary Normal后，表示备DN升主成功。 failover时备DN的流程示意图如下： failover流程示意图 Gaussdb内部通过gs_ctl的方式发送给备DN的failover命令： gs_ctl failover [-w] [-t SECS] [-D DATADIR] [-U USERNAME] [-P PASSWORD]，具体流程如下： 备DN上Postmaster线程将failover信号通知到Startup线程， startup线程收到failover信号后，将与主DN不断建连的datareceiver和walreceiver线程shutdown； startup线程获取连接从备的建连信息（从备DN的ip+port），然后通知Postmaster线程创建新的walreceiver和datareceiver线程。 备DN的walreceiver和datareceiver线程与从备DN的walsender和datasender建连。从备DN发送xlog日志与数据页信息到备DN 备DN将从备DN上的数据同步结束后，其walreceiver线程和datareceiver线程均退出。备DN由startup线程进行redo。redo完成后，备DN将创建walsender和datasender线程，并与从备DN的walreceiver和datareceiver线程分别建连，备DN升主成功。备DN升主后，新主将与CN连接，并将xlog日志与数据页文件同步至从备。 点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~
2023-03-08
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LeetCode 1：两数之和 Two Sum

题目： 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。 Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice. 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] 解题思路： 暴力穷举：外循环遍历每个元素 x，内循环查找是否存在一个值与 target - x 相等的目标元素，返回相等的目标元素和 x 的索引。时间复杂度 O (n^2)，效率太低，pass。 哈希表：哈希映射（map、dict），key 保存该元素，value 保存该元素索引。 两次遍历法：第一次遍历把所有元素及其索引保存到哈希映射，第二次遍历查找 target - x 相等的目标元素 一次遍历法：假如 y = target - x，则 x = target -y，所以一次遍历 在存入哈希映射的同时查找是否存在一个值与 target - x 相等的目标元素。 例：nums = [2, 11, 7, 15], target = 9, hashmap = { } 遍历： i = 0: target - x = 9 - 2 = 7, 7 不存在于 hashmap 中，则 x(2) 加入 hashmap, hashmap = {2 : 0} i = 1: target - x = 9 - 11 = -2, -2 不存在于 hashmap 中，则 x(-2) 加入 hashmap, hashmap = {2 : 0, 11 : 1} i = 2: target - x = 9 - 7 = 2, 2 存在于 hashmap 中，则返回列表 [2, 0] 代码： 两次遍历（Java）： class Solution { public int[] twoSum(int[] nums, int target) { Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < nums.length; i++) {//一次遍历转换成键值对，key为元素值，value为索引值 map.put(nums[i], i); } for (int i = 0; i < nums.length; i++) {//二次遍历查找符合条件的元素 int res = target - nums[i]; if (map.containsKey(res) && map.get(res) != i) {//查找到的目标元素不能为其本身 return new int[]{i, map.get(res)}; } } return null; } } 一次遍历 (Java)： class Solution { public int[] twoSum(int[] nums, int target) { Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < nums.length; i++) { int res = target - nums[i]; if (map.containsKey(res)) {//因为自身元素还未加入到 hashmap，无需 map.get(res) != i 条件判断 return new int[]{i, map.get(res)}; } map.put(nums[i], i);//未找到目标元素则将其加入 hashmap } return null; } } 一次遍历 (Python)： class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: dic = {} for i, num in enumerate(nums): #枚举 nums 数组 if num in dic: return [dic[num], i] else: dic[target-num] = i 利用 Python 数组自带 index 方法解题： class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: for i, num in enumerate(nums): if target-num in nums and nums.index(target-num) != i: return [i, nums.index(target-num)] list.index(): 描述: index () 函数用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。 语法: index () 方法语法： list.index(x, start, end) 参数: x-- 查找的对象。 start-- 可选，查找的起始位置。 end-- 可选，查找的结束位置。 返回: 该方法返回查找对象的索引位置，如果没有找到对象则抛出异常。 欢迎关注微.信.公.众号: 爱写Bug
2019-10-15
优秀的个人博客,低调大师

LeetCode第1题：两数之和

题目 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。 示例:输入: nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 解释: 因为nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 输出: [0, 1] 代码 class Solution(object): def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ d = {} for i in range(len(nums)): if d.get(target - nums[i], None) == None: d[nums[i]] = i else: return (d[target - nums[i]], i) 本文链接：时光不写博客-Two Sum
2019-07-29

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Nacos

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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。

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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。

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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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