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luger:
谢谢 解决了我的问题
spring import jar中的bean配置文件 -
diamondy:
sunny80062951414 写道没有fieldinfo信 ...
利用ASM和Javassist动态生成Class 类(set和get) -
sunny80062951414:
没有fieldinfo信息啊。
利用ASM和Javassist动态生成Class 类(set和get) -
somefuture:
求解!求思路!完全迷茫中。
珍藏经典面试题目一个 -
xiao1227372602:
lionbule 写道xiao1227372602 写道请问下 ...
Linux 命令 alternatives和update-alternatives
import java.util.Random; /** * 排序测试类 * * 排序算法的分类如下: * 1.插入排序(直接插入排序、折半插入排序、希尔排序); * 2.交换排序(冒泡泡排序、快速排序); * 3.选择排序(直接选择排序、堆排序); * 4.归并排序; * 5.基数排序。 * * 关于排序方法的选择: * (1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。 * 当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜。 * (2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜; * (3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。 * */ public class SortTest { /** * 初始化测试数组的方法 * @return 一个初始化好的数组 */ public int[] createArray() { Random random = new Random(); int[] array = new int[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { array[i] = random.nextInt(100) - random.nextInt(100);//生成两个随机数相减,保证生成的数中有负数 } System.out.println("==========原始序列=========="); printArray(array); return array; } /** * 打印数组中的元素到控制台 * @param source */ public void printArray(int[] data) { for (int i : data) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); } /** * 交换数组中指定的两元素的位置 * @param data * @param x * @param y */ private void swap(int[] data, int x, int y) { int temp = data[x]; data[x] = data[y]; data[y] = temp; } /** * 冒泡排序----交换排序的一种 * 方法:相邻两元素进行比较,如有需要则进行交换,每完成一次循环就将最大元素排在最后(如从小到大排序),下一次循环是将其他的数进行类似操作。 * 性能:比较次数O(n^2),n^2/2;交换次数O(n^2),n^2/4 * * @param data 要排序的数组 * @param sortType 排序类型 * @return */ public void bubbleSort(int[] data, String sortType) { if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大 //比较的轮数 for (int i = 1; i < data.length; i++) { //将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡 for (int j = 0; j < data.length - i; j++) { if (data[j] > data[j + 1]) { //交换相邻两个数 swap(data, j, j + 1); } } } } else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小 //比较的轮数 for (int i = 1; i < data.length; i++) { //将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡 for (int j = 0; j < data.length - i; j++) { if (data[j] < data[j + 1]) { //交换相邻两个数 swap(data, j, j + 1); } } } } else { System.out.println("您输入的排序类型错误!"); } printArray(data);//输出冒泡排序后的数组值 } /** * 直接选择排序法----选择排序的一种 * 方法:每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素, 顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。 * 性能:比较次数O(n^2),n^2/2 * 交换次数O(n),n * 交换次数比冒泡排序少多了,由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多,所以选择排序比冒泡排序快。 * 但是N比较大时,比较所需的CPU时间占主要地位,所以这时的性能和冒泡排序差不太多,但毫无疑问肯定要快些。 * * @param data 要排序的数组 * @param sortType 排序类型 * @return */ public void selectSort(int[] data, String sortType) { if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大 int index; for (int i = 1; i < data.length; i++) { index = 0; for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) { if (data[j] > data[index]) { index = j; } } //交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数 swap(data, data.length - i, index); } } else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小 int index; for (int i = 1; i < data.length; i++) { index = 0; for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) { if (data[j] < data[index]) { index = j; } } //交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数 swap(data, data.length - i, index); } } else { System.out.println("您输入的排序类型错误!"); } printArray(data);//输出直接选择排序后的数组值 } /** * 插入排序 * 方法:将一个记录插入到已排好序的有序表(有可能是空表)中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。 * 性能:比较次数O(n^2),n^2/4 * 复制次数O(n),n^2/4 * 比较次数是前两者的一般,而复制所需的CPU时间较交换少,所以性能上比冒泡排序提高一倍多,而比选择排序也要快。 * * @param data 要排序的数组 * @param sortType 排序类型 */ public void insertSort(int[] data, String sortType) { if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大 //比较的轮数 for (int i = 1; i < data.length; i++) { //保证前i+1个数排好序 for (int j = 0; j < i; j++) { if (data[j] > data[i]) { //交换在位置j和i两个数 swap(data, i, j); } } } } else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小 //比较的轮数 for (int i = 1; i < data.length; i++) { //保证前i+1个数排好序 for (int j = 0; j < i; j++) { if (data[j] < data[i]) { //交换在位置j和i两个数 swap(data, i, j); } } } } else { System.out.println("您输入的排序类型错误!"); } printArray(data);//输出插入排序后的数组值 } /** * 反转数组的方法 * @param data 源数组 */ public void reverse(int[] data) { int length = data.length; int temp = 0;//临时变量 for (int i = 0; i < length / 2; i++) { temp = data[i]; data[i] = data[length - 1 - i]; data[length - 1 - i] = temp; } printArray(data);//输出到转后数组的值 } /** * 快速排序 * 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists)。 * 步骤为: * 1. 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot), * 2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分割之后,该基准是它的最后位置。这个称为分割(partition)操作。 * 3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 * 递回的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去,但是这个算法总会结束,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。 * @param data 待排序的数组 * @param low * @param high * @see SortTest#qsort(int[], int, int) * @see SortTest#qsort_desc(int[], int, int) */ public void quickSort(int[] data, String sortType) { if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大 qsort_asc(data, 0, data.length - 1); } else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小 qsort_desc(data, 0, data.length - 1); } else { System.out.println("您输入的排序类型错误!"); } } /** * 快速排序的具体实现,排正序 * @param data * @param low * @param high */ private void qsort_asc(int data[], int low, int high) { int i, j, x; if (low < high) { //这个条件用来结束递归 i = low; j = high; x = data[i]; while (i < j) { while (i < j && data[j] > x) { j--; //从右向左找第一个小于x的数 } if (i < j) { data[i] = data[j]; i++; } while (i < j && data[i] < x) { i++; //从左向右找第一个大于x的数 } if (i < j) { data[j] = data[i]; j--; } } data[i] = x; qsort_asc(data, low, i - 1); qsort_asc(data, i + 1, high); } } /** * 快速排序的具体实现,排倒序 * @param data * @param low * @param high */ private void qsort_desc(int data[], int low, int high) { int i, j, x; if (low < high) { //这个条件用来结束递归 i = low; j = high; x = data[i]; while (i < j) { while (i < j && data[j] < x) { j--; //从右向左找第一个小于x的数 } if (i < j) { data[i] = data[j]; i++; } while (i < j && data[i] > x) { i++; //从左向右找第一个大于x的数 } if (i < j) { data[j] = data[i]; j--; } } data[i] = x; qsort_desc(data, low, i - 1); qsort_desc(data, i + 1, high); } } /** *二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归) *查找线性表必须是有序列表 *@paramdataset *@paramdata *@parambeginIndex *@paramendIndex *@returnindex */ public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex, int endIndex) { int midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; //相当于mid = (low + high) / 2,但是效率会高些 if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex] || beginIndex > endIndex) return -1; if (data < dataset[midIndex]) { return binarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex - 1); } else if (data > dataset[midIndex]) { return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1, endIndex); } else { return midIndex; } } /** *二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归) *查找线性表必须是有序列表 *@paramdataset *@paramdata *@returnindex */ public int binarySearch(int[] dataset, int data) { int beginIndex = 0; int endIndex = dataset.length - 1; int midIndex = -1; if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex] || beginIndex > endIndex) return -1; while (beginIndex <= endIndex) { midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; //相当于midIndex = (beginIndex + endIndex) / 2,但是效率会高些 if (data < dataset[midIndex]) { endIndex = midIndex - 1; } else if (data > dataset[midIndex]) { beginIndex = midIndex + 1; } else { return midIndex; } } return -1; } public static void main(String[] args) { SortTest sortTest = new SortTest(); int[] array = sortTest.createArray(); System.out.println("==========冒泡排序后(正序)=========="); sortTest.bubbleSort(array, "asc"); System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)=========="); sortTest.bubbleSort(array, "desc"); array = sortTest.createArray(); System.out.println("==========倒转数组后=========="); sortTest.reverse(array); array = sortTest.createArray(); System.out.println("==========选择排序后(正序)=========="); sortTest.selectSort(array, "asc"); System.out.println("==========选择排序后(倒序)=========="); sortTest.selectSort(array, "desc"); array = sortTest.createArray(); System.out.println("==========插入排序后(正序)=========="); sortTest.insertSort(array, "asc"); System.out.println("==========插入排序后(倒序)=========="); sortTest.insertSort(array, "desc"); array = sortTest.createArray(); System.out.println("==========快速排序后(正序)=========="); sortTest.quickSort(array, "asc"); sortTest.printArray(array); System.out.println("==========快速排序后(倒序)=========="); sortTest.quickSort(array, "desc"); sortTest.printArray(array); System.out.println("==========数组二分查找=========="); System.out.println("您要找的数在第" + sortTest.binarySearch(array, 74) + "个位子。(下标从0计算)"); } }
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