从学校出来快两个月了,在这家公司从实习到转正也工作半年了,也体会了连续半个月的加班到一两点甚至通宵,趁着这几天事情少,总结一下这段时间遇到的一些问题,问题都比较老,因为技术栈比较老,但是对我这个初出茅庐的还是有一些借鉴意义的。
1.exists关键字select from emp where exists(select max(sal) from emp)这句话的意思是只要(select max(sal) from emp)有结果则执行select from emp,否则不执行
2.在Windows下的路径分隔符和Linux下的路径分隔符是不一样的,当直接使用绝对路径时,跨平台会暴出“No such file or diretory”的异常。
比如说要在temp目录下建立一个test.txt文件,在Windows下应该这么写:File file1 = new File ("C:tmptest.txt");
在Linux下则是这样的:File file2 = new File ("/tmp/test.txt");
如果要考虑跨平台,则最好是这么写: File myFile = new File("C:" + File.separator + "tmp" + File.separator, "test.txt");
File类有几个类似separator的静态字段,都是与系统相关的,在编程时应尽量使用。
3.n = n&(n-1); 重复操作,有多少个1,这个操作就可以执行多少次。用来求输入是一个无符号整数,返回其二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数(汉明重量)
4.^(异或运算):参加运算的两个对象,如果两个相应位为“异”(值不同),则该位结果为1,否则为0。
&(与运算):两位同时为“1”,结果才为“1”,否则为0
|(或运算):参加运算的两个对象只要有一个为1,其值为1。
~(取反运算符):参加运算的一个数据,按二进制位进行“取反”运算。运算规则:~1=0; ~0=1;
5 mkdirs()可以建立多级文件夹, mkdir()只会建立一级的文件夹, 如下:
new File("/tmp/one/two/three").mkdirs();执行后, 会建立tmp/one/two/three四级目录
new File("/tmp/one/two/three").mkdir();则不会建立任何目录, 因为找不到/tmp/one/two目录, 结果返回false
6.视图的作用:
- 视图能够简化用户的操作。
- 视图使用户能以多种角度看待同一数据。
- 视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性。
- 视图能够对机密数据提供安全保护。
- 适当利用视图可以更清晰的表达查询。
7.java List去重方式及效率对比:
方式一,利用HashSet不能添加重复数据的特性 由于HashSet不能保证添加顺序,所以只能作为判断条件:
private static void removeDuplicate(List
HashSet set = new HashSet(list.size());
List result = new ArrayList(list.size());
for (String str : list) {
if (set.add(str)) {
result.add(str);
}
}
list.clear();
list.addAll(result);
}
方式二,利用LinkedHashSet不能添加重复数据并能保证添加顺序的特性 :
private static void removeDuplicate(List
LinkedHashSet set = new LinkedHashSet(list.size());
set.addAll(list);
list.clear();
list.addAll(set);
}
方式三,利用List的contains方法循环遍历:
private static void removeDuplicate(List
List result = new ArrayList(list.size());
for (String str : list) {
if (!result.contains(str)) {
result.add(str);
}
}
list.clear();
list.addAll(result);
}
准备测试程序:
private static void main(String[] args) {
final List list = new ArrayList();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
list.add("haha-" + i);
}
long time = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
removeDuplicate(list);
}
long time1 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time1:"+(time1-time));
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
removeDuplicate2(list);
}
long time2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time2:"+(time2-time1));
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
removeDuplicate3(list);
}
long time3 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time3:"+(time3-time2));
}
结果为:
time1:329
time2:292
time3:17315
总结:从便捷以及效率上,方式二是最佳选择,具体原因可以参考HashMap的存储方式
8.put与putIfAbsent区别:
put在放入数据时,如果放入数据的key已经存在与Map中,最后放入的数据会覆盖之前存在的数据,
而putIfAbsent在放入数据时,如果存在重复的key,那么putIfAbsent不会放入值。
putIfAbsent如果传入key对应的value已经存在,就返回存在的value,不进行替换。如果不存在,就添加key和value,返回null
9.JAVA实现数据等分,一个List分成多个List
/**
* 将一组数据平均分成n组
*
* @param source 要分组的数据源
* @param n 平均分成n组
* @param
* @return
*/
public static List> averageAssign(List source, int n) {
List> result = new ArrayList>();
int remainder = source.size() % n; //(先计算出余数)
int number = source.size() / n; //然后是商
int offset = 0;//偏移量
for (int i = 0; i < n; i++) {
List value = null;
if (remainder > 0) {
value = source.subList(i * number + offset, (i + 1) * number + offset + 1);
remainder--;
offset++;
} else {
value = source.subList(i * number + offset, (i + 1) * number + offset);
}
result.add(value);
}
return result;
}
/**
* 将一组数据固定分组,每组n个元素
* @param source 要分组的数据源
* @param n 每组n个元素
* @param
* @return
*/
public static List> fixedGrouping(List source, int n) {
if (null == source || source.size() == 0 || n <= 0)
return null;
List> result = new ArrayList>();
int sourceSize = source.size();
int size = (source.size() / n) + 1;
for (int i = 0; i < size; i++) {
List subset = new ArrayList();
for (int j = i * n; j < (i + 1) * n; j++) {
if (j < sourceSize) {
subset.add(source.get(j));
}
}
result.add(subset);
}
return result;
}
/**
* 将一组数据固定分组,每组n个元素
*
* @param source 要分组的数据源
* @param n 每组n个元素
* @param
* @return
*/
public static List> fixedGrouping2(List source, int n) {
if (null == source || source.size() == 0 || n <= 0)
return null;
List> result = new ArrayList>();
int remainder = source.size() % n;
int size = (source.size() / n);
for (int i = 0; i < size; i++) {
List subset = null;
subset = source.subList(i * n, (i + 1) * n);
result.add(subset);
}
if (remainder > 0) {
List subset = null;
subset = source.subList(size * n, size * n + remainder);
result.add(subset);
}
return result;
}