Utiliser des pointeurs doubles pour la compression de cha?nes
Exemple?:
public static void zipStr(String str) { char[] c = str.toCharArray(); int index = 0; int num = 1; int len = c.length; while (index < len - 1) { while (c[index] == c[index + 1]) { num++; index++; if (index >= len - 1) { break; } } System.out.print(c[index]); System.out.print(num); num = 1; index++; } }
Le résultat est tel qu'indiqué dans la figure?:
(Tutoriel recommandé : Java Quick Start )
Description : Cette méthode compresse une cha?ne de la forme (aaabbbccc), et la compression Le résultat est a3b3c3, Mais pour le résultat de la compression du formulaire (acaadbbbcceeeffffff), le résultat est a1c1a2d1b3c2e3f6. évidemment, ce résultat est déraisonnable, alors utilisez ensuite HashMap pour la compression de cha?ne
Utilisez HashMap pour la compression de cha?ne <. ??>
Exemple?:public static HashMap fun1(String str) { HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>(); char[] c = str.toCharArray(); for (int i = 0; i < c.length; i++) { Integer count = map.get(c[i]);//此處的count的類型一定要為Integer,如果為int類型,則count值為0 if (!map.containsKey(c[i])) { map.put(c[i], 1); } else { map.put(c[i], count + 1); } } return map; }Le résultat est tel qu'indiqué dans la figure?:
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Pour gérer correctement les transactions JDBC, vous devez d'abord désactiver le mode de validation automatique, puis effectuer plusieurs opérations, et enfin vous engager ou randonner en fonction des résultats; 1. Appelez Conn.SetAutoCommit (false) pour démarrer la transaction; 2. Exécuter plusieurs opérations SQL, telles que l'insertion et la mise à jour; 3. Appelez Conn.Commit () Si toutes les opérations sont réussies, et appelez Conn.Rollback () Si une exception se produit pour garantir la cohérence des données; Dans le même temps, les ressources TRY-With doivent être utilisées pour gérer les ressources, gérer correctement les exceptions et cl?turer les connexions pour éviter la fuite de connexion; De plus, il est recommandé d'utiliser des pools de connexion et de définir des points de sauvegarde pour réaliser un retour en arrière partiel, et de maintenir les transactions aussi courtes que possible pour améliorer les performances.

Pré-formancetartuptimemoryusage, quarkusandmicronautleadduetocompile-timeprocessingandgraalvsupport, withquarkusofperforming lightbetterine scénarios.

HTTP Log Middleware dans GO peut enregistrer les méthodes de demande, les chemins de requête, la propriété intellectuelle du client et le temps qui prend du temps. 1. Utilisez http.handlerfunc pour envelopper le processeur, 2. Enregistrez l'heure de début et l'heure de fin avant et après l'appel Suivant.Servehttp, 3. Obtenez le vrai client IP via R.RemoteAddr et X-Forwared-For Headers, 4. Utilisez le log.printf aux journaux de demande de sortie, 5. L'exemple de code complet a été vérifié pour s'exécuter et convient au démarrage d'un projet petit et moyen. Les suggestions d'extension incluent la capture des codes d'état, la prise en charge des journaux JSON et le suivi des ID de demande.

La collecte des ordures de Java (GC) est un mécanisme qui gère automatiquement la mémoire, ce qui réduit le risque de fuite de mémoire en récupérant des objets inaccessibles. 1. GC juge l'accessibilité de l'objet de l'objet racine (tel que les variables de pile, les threads actifs, les champs statiques, etc.), et les objets inaccessibles sont marqués comme des ordures. 2. Sur la base de l'algorithme de compensation de marque, marquez tous les objets accessibles et effacez des objets non marqués. 3. Adopter une stratégie de collecte générationnelle: la nouvelle génération (Eden, S0, S1) exécute fréquemment MinorGC; Les personnes agées fonctionnent moins, mais prend plus de temps pour effectuer MajorGC; Metaspace Stores Metadata de classe. 4. JVM fournit une variété de périphériques GC: SerialGC convient aux petites applications; Le parallelGC améliore le débit; CMS réduit

Le choix du bon type HTMLinput peut améliorer la précision des données, améliorer l'expérience utilisateur et améliorer la convivialité. 1. Sélectionnez les types d'entrée correspondants en fonction du type de données, tels que le texte, le courrier électronique, le tel, le numéro et la date, qui peuvent vérifier automatiquement la somme de la somme et l'adaptation au clavier; 2. Utilisez HTML5 pour ajouter de nouveaux types tels que l'URL, la couleur, la plage et la recherche, qui peuvent fournir une méthode d'interaction plus intuitive; 3. Utilisez l'espace réservé et les attributs requis pour améliorer l'efficacité et la précision du remplissage des formulaires, mais il convient de noter que l'espace réservé ne peut pas remplacer l'étiquette.

GradleisthebetterChoiceFormostNewProjectsDuetOtsSuperiorflexibility, Performance et ModerNtoolingSupport.1.gradle’sgroovy / kotlindslismoreConcis

La réponse claire à cette question est la recommandation d'implémenter le modèle d'observateur à l'aide d'une interface d'observateur personnalisée. 1. Bien que Java offre observable et observateur, le premier est une classe et a été obsolète et manque de flexibilité; 2. La pratique recommandée moderne consiste à définir une interface d'observateur fonctionnel, et le sujet maintient la liste des observateurs et informe tous les observateurs lorsque l'état change; 3. Il peut être utilisé en combinaison avec les expressions de lambda pour améliorer la simplicité et la maintenabilité du code; 4. Pour les scénarios GUI ou Javabean, PropertyChangeListener peut être utilisé. Par conséquent, les nouveaux projets devraient adopter un schéma d'interface d'observateur personnalisé, qui est sécurisé, facile à tester et se spécialise dans le Java moderne

ExecutorService convient à l'exécution asynchrone des taches indépendantes, telles que les opérations d'E / S ou les taches de synchronisation, en utilisant le pool de threads pour gérer la concurrence, soumettre des taches exécutables ou appelables via la soumission et obtenir des résultats avec l'avenir. Faites attention au risque de files d'attente illimités et fermez explicitement le pool de threads; 2. Le cadre Fork / Join est con?u pour les taches à forte intensité de processeur divisée, en fonction des méthodes de partitionnement et de la controverse et des algorithmes de vol de travail, et réalise la séparation récursive des taches via RecursiveTask ou récursiveAction, qui est planifiée et exécutée par Forkjoinpool. Il convient aux grands scénarios de sommation et de tri des tableaux. Le seuil divisé doit être réglé raisonnablement pour éviter les frais généraux; 3. Base de sélection: indépendant
