今天在不死鸟上看到了一个通过网页直接实现url跳转的梯子, 整个过程无需任何操作, 有网有手就行!

我觉得挺有意思, 就推荐给大家.

反向代理服务器入口链接: https://api.bbs8080.net/

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对于习惯看技术电子书的我来说, 查找某些书籍其实很浪费时间, 或者下载收费(强烈鄙视CSDN的分享行为), 又或者被百度云限速等等. 所以这次分享一款仅索引电子书的搜索引擎, 可提供直链下载!

网站链接: https://book.tstrs.me/

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在前面几种常见排序方法的优化(下)一文中, 我总结了针对归并排序的一些优化方法.但是即使是优化, 整个排序过程也是建立在单个线程当中的

而自顶向下的归并排序在将数组拆分之后, 左右两部分是不会被同一个递归栈访问的, 容易想到可以开辟两个线程(递归的)分别进行左右归并排序

本篇就在此基础之上探讨有关ForkJoin和Stream的一些操作

本文内容包括:

• ForkJoin简单讲解
• 基于多线程(ForkJoin)的归并排序的实现
• 使用Stream进行并发排序
• 排序性能测试

源代码:

• 源代码: https://github.com/JasonkayZK/Java_Algorithm/tree/master/src/main/java/algorithm/sort
• 测试代码: https://github.com/JasonkayZK/Java_Algorithm/tree/master/src/test/java/algorithm/sort

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菲波那切数列在一些场景中很有用. 相信如何计算第n个斐波那契数是一些人接触到的第一个递归算法(尽管他的效率很低). 本篇讲述了如何一步步优化计算fib(n)

本文内容包括:

• 菲波那切数列定义
• 计算斐波那契方法
  • 递归
  • 循环
  • 通项公式
  • 矩阵乘法
• 斐波那契方法性能测试

源代码: https://github.com/JasonkayZK/Java_Algorithm/tree/master/src/main/java/algorithm/basic

本文部分内容转自: 斐波那契数列 — 四层优化

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最近花了几天重温了一下《算法(第四版)》, 重新把书中的算法实现了一下, 并且思索了一下, 把常见的比较排序算法都给优化了一下, 然后进行了性能测试. 也算是复习了一下排序算法吧.

阅读本篇之前最好有常见几种基于的比较排序算法的基础

本文内容包括:

• 归并排序优化及性能测试
• 快速排序优化及性能测试
• 堆排序序优化及性能测试
• 非比较排序介绍
  • 计数排序
  • 桶排序
  • 基数排序

源代码:

• 排序类: https://github.com/JasonkayZK/Java_Algorithm/tree/master/src/main/java/algorithm/sort
• 排序测试: https://github.com/JasonkayZK/Java_Algorithm/tree/master/src/test/java/algorithm/sort

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最近花了几天重温了一下《算法(第四版)》, 重新把书中的算法实现了一下, 并且思索了一下, 把常见的比较排序算法都给优化了一下, 然后进行了性能测试. 也算是复习了一下排序算法吧.

阅读本篇之前最好有常见几种基于的比较排序算法的基础

本文内容包括:

• 排序算法的一些通用方法抽象类(父类BaseSort)
• 冒泡排序优化及性能测试
• 选择排序优化及性能测试
• 插入排序优化及性能测试
• 希尔排序以及不同递增序列的性能测试

源代码:

• 排序类: https://github.com/JasonkayZK/Java_Algorithm/tree/master/src/main/java/algorithm/sort
• 排序测试: https://github.com/JasonkayZK/Java_Algorithm/tree/master/src/test/java/algorithm/sort

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写代码有很长一段时间了, 从嵌入式到Java. 未来技术的发展只会越来越快, 我们能做的只是砥砺前行. 本篇从多个角度讲述了开始接触互联网之后, 笔者生活上发生的一些变化.

传统的session由服务器端生成并存储，当应用进行分布式集群部署的时候，如何保证不同服务器上session信息能够共享呢？本篇通过实战讲述如何使用Redis实现分布式Session共享

源代码: https://github.com/JasonkayZK/Java_Samples/tree/redis-session

UUID是通用唯一识别码（Universally Unique Identifier）的缩写, 其目的是让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识资讯，而不需要透过中央控制端来做辨识资讯的指定。如此一来，就不需考虑数据库建立时的名称重复问题. 目前最广泛应用的 UUID，即是微软的 Microsoft’s Globally Unique Identifiers (GUIDs)，而其他重要的应用，则有 Linux ext2/ext3 档案系统、LUKS 加密分割区等

本篇总结了一些UUID生成算法, 以及一些UUID生成算法的实现；

系列文章：

• UUID生成算法-UUID还是snowflake
• 高性能分布式ID生成器实现方法总结
• 在Go中仅使用MySQL实现高性能分布式ID生成器

只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？本篇文章探讨了如何保证Redis和DB中的数据一致

本文转自: 怎么保证 Redis 和 db 中的数据一致