MySQL ZIP Archive版本安装说明 1 系统环境 硬件 Surface Pro 4； 操作系统 Windows 10专业版 16299.19 64bit； MySQL MySQL Community Server 5.7.20，Windows (x86,64bit) ZIP Archive； MySQL安装路径 C:\MySQL，请视自己计算机情况选择安装目录。 2

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 10.1.3 对 Java 集合中只能保存引用类型的数据的说明 . . . . . . . . . . . 113 10.1.4 集合相关 API 的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 增加范型、for-each循环、可变数目参数、注解、自动装箱和拆箱 将Java2重新做回Java，性能、易用性前所未有的提高 Java7 Oracle正式发布Java7，也是Sun被Oracle收购以来发行的第一个Java版本 Java 8 Lambda,�Stream�API, Optional�Class 2014.3.19 图 1.1 Java 版本迭代 多线程 C++ 没有内置的多线程机 class HelloWorld.java 接下来，我们使用 java 工具运行该程序，在终端正确打印了“Hi, Java”字符串。 1 > java HelloWorld 2 Hi, Java! 说明 编写 Java 应用程序需掌握的几条规则如下： 1. Java 语言拼写是大小写敏感的（Case-Sensitive）； 2. 一个源文件中可以定义多个 Java 类，但其中最多只能有一个类被定义为

必须完全公开，之后很快Linux正式采用GPL协议。 n 1995年，Linux全球用户数大大超过50万， Linux已可在Intel、Digital和Sun SPARC 处理器上运行，Linux Journal杂志已发行了10万册。内核发展到1.2，约有25万行代 码。 Linux History n 第一篇Linux帖子 From: torvalds@klaava.Helsinki.FI Newsgroups: available standard tools for handling the operating system. Installation n 直接格掉Windows，安装一个Linux发行版，如Ubuntu（强烈推荐） n 双系统，Windows和Linux并存（不推荐） n 虚拟机方式安装 n Windows系统中通过虚拟机安装Linux（较推荐） n Linux系统中通过虚拟机安装Windows（Kid –s创建； n 软链接就是一个普通文件，只是数据块内容有点特殊，软链接有着自己的 inode 号以及用户数据块。 Architecture Applications 标准的Linux系统（Linux发行版）一般都有一套称为应用程序集，它包括文本 编辑器、编程语言、X Window、办公套件、Internet工具和数据库等。 知乎：Vim 和 Emacs 到底哪个更牛逼一点？ http://www

增加范型、for-each循环、可变数目参数、注解、自动装箱和拆箱 将Java2重新做回Java，性能、易用性前所未有的提高 Java7 Oracle正式发布Java7，也是Sun被Oracle收购以来发行的第一个Java版本 Java 8 Lambda,�Stream�API, Optional�Class 2014.3.19 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境

有对应最优的数据结构，但最终执行效率可能相 差很大。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 14 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为积木 将数据结构与算法类比为积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供多种编程语言的实现。 � 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode println(0); // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 big‑? notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界

算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 15 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode println(0); // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为大 ? 记号（big‑? notation），表示函数 ?(?) 的 渐近上界（asymptotic

算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 15 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 � 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode println(0); // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 big‑? notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界

据结构进行实现，但最终执行效率 可能相差很大。 Figure 1‑4. 数据结构与算法的关系 我们可以把数据结构与算法类比为拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 1. 初识算法 hello‑algo.com 11 Figure 1‑5. 拼装积木 两者的详细对应关系如下表所示。 数据结构与算法 LEGO i++) { // +1（每轮都执行 i ++） System.out.println(0); // +1 2. 复杂度 hello‑algo.com 17 } } ?(?) 是一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此可以得出时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界 冲突位置向后线性遍历（步长通常 为 1 ），直至找到空位，将元素插入其中。 ‧ 查找元素：若发现哈希冲突，则使用相同步长向后线性遍历，直到找到对应元素，返回 value 即可；如 果遇到空位，说明目标键值对不在哈希表中，返回 None 。 Figure 6‑6. 线性探测 然而，线性探测存在以下缺陷： ‧ 不能直接删除元素。删除元素会在数组内产生一个空位，当查找该空位之后的元素时，该空位可能导致

算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 www.hello‑algo.com 15 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode println(0); // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为大 ? 记号（big‑? notation），表示函数 ?(?) 的 渐近上界（asymptotic

它们 应用到日常生活中。接下来，我将介绍两个具体例子来佐证。 例一：拼积木。一套积木，除了有许多部件之外，还会附送详细的拼装说明书。我们按照说明书上一步步操作， 即可拼出复杂的积木模型。 如果从数据结构与算法的角度看，大大小小的「积木」就是数据结构，而「拼装说明书」上的一系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 16 for (int i = 0; i < n; i++) { // +1（每轮都执行 i ++） System.out.println(0); // +1 } } ?(?) 是个一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此易得时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号被称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，代表函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic 1 ），直到找到一个空位，则将元素 插入到该空位中。 查找元素：若出现哈希冲突，则使用相同步长执行线性查找，会遇到两种情况： 1. 找到对应元素，返回 value 即可； 2. 若遇到空位，则说明查找键值对不在哈希表中； Figure 6‑5. 线性探测 线性探测存在以下缺陷： ‧ 不能直接删除元素。删除元素会导致桶内出现一个空位，在查找其他元素时，该空位有可能导致程序认 为元素不存在（即上述第