跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 5 第一章 Shiro 简介 简介 Apache Shiro 是 Java 的一个安全框架。目前，使用 Apache Shiro 的人越来越多，因为它相 当简单，对比 Spring Security，可能没有 Spring Security 做的功能强大，但是在实际工作时 可能并不需要那么复杂的东西，所以使用小而简单的 Manager：会话管理，即用户登录后就是一次会话，在没有退出之前，它的所有信 息都在会话中；会话可以是普通 JavaSE 环境的，也可以是如 Web 环境的； Cryptography：加密，保护数据的安全性，如密码加密存储到数据库，而不是明文存储； Web Support：Web 支持，可以非常容易的集成到 Web 环境； Caching：缓存，比如用户登录后，其用户信息、拥有的角色/权限不必每次去查，这样可以 SecurityManager：安全管理器；即所有与安全有关的操作都会与 SecurityManager 交互； 且它管理着所有 Subject；可以看出它是 Shiro 的核心，它负责与后边介绍的其他组件进行 交互，如果学习过 SpringMVC，你可以把它看成 DispatcherServlet 前端控制器； Realm：域，Shiro 从从 Realm 获取安全数据（如用户、角色、权限），就是说

10.3.3 Vector 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 10.3.4 什么是线程安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 10.3.5 Stack . . . . . . . . . . . . . 96 10.1 集合相关 API 的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 10.2 线程安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 11.1 AWT 组件和容器层次架构 然后进行运算。 转换从“短”到“长”的优先关系为： byte → short → char → int → long → float → double 如果要将较长的数据转换成较短的数据时（不安全）就要进行强制类型转换，格 式如下： 1 (预转换的数据类型) 变量名; 字符串型数据与数值型数据相互转换 示例代码：字符串数据转换为数值型数据示例 1 String myNumber =

Shiro? Apache Shiro 是一个强大而灵活的开源安全框架，它干净利落地处理身份认证，授权，企业会话管理和加密。 Apache Shiro 的首要目标是易于使用和理解。安全有时候是很复杂的，甚至是痛苦的，但它没有必要这样。框架应 该尽可能掩盖复杂的地方，露出一个干净而直观的 API，来简化开发人员在使他们的应用程序安全上的努力。 以下是你可以用 Apache Shiro 验证用户来核实他们的身份  对用户执行访问控制，如：  判断用户是否被分配了一个确定的安全角色  判断用户是否被允许做某事  在任何环境下使用 Session API，即使没有 Web 或 EJB 容器。  在身份验证，访问控制期间或在会话的生命周期，对事件作出反应。  聚集一个或多个用户安全数据的数据源，并作为一个单一的复合用户“视图”。  启用单点登录（SSO）功能。 他第三方框架，容器，或应用服务器。当然，该项目的目标是尽可能地融入到这些环境，但它能够在任何环境下立 即可用。 Apache Shiro Features Apache Shiro 是一个拥有许多功能的综合性的程序安全框架。下面的图表展示了 Shiro 的重点，并且这个参考手册也 会与之类似的被组织起来： Shiro 把 Shiro 开发团队称为“应用程序的四大基石”——身份验证，授权，会话管理和加密作为其目标。

Management 9. Cryptography 密码 III. Web Applications 10. Web 10.1. Configuration 配置 10.2. 基于路径的 url 安全 10.3. Default Filters 默认过滤器 10.4. Session Management 10.5. JSP Tag Library IV. Auxiliary Support 21. Beginner's Webapp Tutorial 初学者web应用教程 22. Application Security With Apache Shiro 用Shiro保护你的应用安全 23. CacheManager 缓存管理 24. Apache Shiro Cryptography Features 加密功能 Apache Shiro 1.2.x Reference Manual Apache Shiro是一个功能强大、灵活的，开源的安全框架。它可以干净利落地处理身份验 证、授权、企业会话管理和加密。 Apache Shiro的首要目标是易于使用和理解。安全通常很复杂，甚至让人感到很痛苦，但是 Shiro却不是这样子的。一个好的安全框架应该屏蔽复杂性，向外暴露简单、直观的API，来 简化开发人员实现应用程序安全所花费的时间和精力。 Shiro能做什么呢？ 验证用户身份

i; } return -1; } 值得说明的是，我们在实际中很少使用最佳时间复杂度，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用，因为它给出了一个效率安全值，让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”，这些情况的出现概率 可能很小，并不能真实地反映算法运行效率。相比之下，平均时间复杂度可以体现算法在随机输入数据下的 File: space_complexity.java === /* 指数阶（建立满二叉树） */ TreeNode buildTree(int n) { if (n == 0) return null; TreeNode root = new TreeNode(0); root.left = buildTree(n - 1); root.right = buildTree(n - 1); { if (nums[i] == target) return i; } return -1; } 7. 扩容数组 在复杂的系统环境中，程序难以保证数组之后的内存空间是可用的，从而无法安全地扩展数组容量。因此在 大多数编程语言中，数组的长度是不可变的。 如果我们希望扩容数组，则需重新建立一个更大的数组，然后把原数组元素依次复制到新数组。这是一个 ?(?) 的操作，在数组很大的情况下非常耗时。代码如下所示：

i; } return -1; } 值得说明的是，我们在实际中很少使用最佳时间复杂度，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用，因为它给出了一个效率安全值，让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”，这些情况的出现概率 可能很小，并不能真实地反映算法运行效率。相比之下，平均时间复杂度可以体现算法在随机输入数据下的 File: space_complexity.java === /* 指数阶（建立满二叉树） */ TreeNode buildTree(int n) { if (n == 0) return null; TreeNode root = new TreeNode(0); root.left = buildTree(n - 1); root.right = buildTree(n - 1); { if (nums[i] == target) return i; } return -1; } 7. 扩容数组 在复杂的系统环境中，程序难以保证数组之后的内存空间是可用的，从而无法安全地扩展数组容量。因此在 大多数编程语言中，数组的长度是不可变的。 如果我们希望扩容数组，则需重新建立一个更大的数组，然后把原数组元素依次复制到新数组。这是一个 ?(?) 的操作，在数组很大的情况下非常耗时。代码如下所示：

i; } return -1; } 值得说明的是，我们在实际中很少使用最佳时间复杂度，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用，因为它给出了一个效率安全值，让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”，这些情况的出现概率 可能很小，并不能真实地反映算法运行效率。相比之下，平均时间复杂度可以体现算法在随机输入数据下的 File: space_complexity.java === /* 指数阶（建立满二叉树） */ TreeNode buildTree(int n) { if (n == 0) return null; TreeNode root = new TreeNode(0); root.left = buildTree(n - 1); root.right = buildTree(n - 1); { if (nums[i] == target) return i; } return -1; } 7. 扩容数组 在复杂的系统环境中，程序难以保证数组之后的内存空间是可用的，从而无法安全地扩展数组容量。因此在 大多数编程语言中，数组的长度是不可变的。 如果我们希望扩容数组，则需重新建立一个更大的数组，然后把原数组元素依次复制到新数组。这是一个 ?(?) 的操作，在数组很大的情况下非常耗时。代码如下所示：

i; } return -1; } 值得说明的是，我们在实际中很少使用最佳时间复杂度，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用，因为它给出了一个效率安全值，让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差或最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”，这些情况的出现概率可能很小， 并不能真实地反映算法运行效率。相比之下，平均时间复杂度可以体现算法在随机输入数据下的运行效率， File: space_complexity.java === /* 指数阶（建立满二叉树） */ TreeNode buildTree(int n) { if (n == 0) return null; TreeNode root = new TreeNode(0); root.left = buildTree(n - 1); root.right = buildTree(n - 1); { if (nums[i] == target) return i; } return -1; } 7. 扩容数组 在复杂的系统环境中，程序难以保证数组之后的内存空间是可用的，从而无法安全地扩展数组容量。因此在 大多数编程语言中，数组的长度是不可变的。 如果我们希望扩容数组，则需重新建立一个更大的数组，然后把原数组元素依次拷贝到新数组。这是一个 ?(?) 的操作，在数组很大的情况下是非常耗时的。

return -1; } � 实际应用中我们很少使用「最佳时间复杂度」，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会 带来一定的误导性。相反，「最差时间复杂度」更为实用，因为它给出了一个“效率安全值”， 让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差或最佳时间复杂度只出现在“特殊分布的数据”中，这些情况的出现概率可能很 小，因此并不能最真实地反映算法运行效率。相较之下，「平均时间复杂度」可以体现算法在随机输入数据下 === /* 指数阶（建立满二叉树） */ 2. 复杂度 hello‑algo.com 34 TreeNode buildTree(int n) { if (n == 0) return null; TreeNode root = new TreeNode(0); root.left = buildTree(n - 1); root.right = buildTree(n - 1); x) { val = x; } // 构造函数 } � 尾节点指向什么？ 我们将链表的最后一个节点称为「尾节点」，其指向的是“空”，在 Java, C++, Python 中分别 记为 null , nullptr , None 。在不引起歧义的前提下，本书都使用 None 来表示空。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 56 � 如何称呼链表？ 在编程语言中，数组整体就是一个变量，例如数组

����映射��集的��������的�������� Object put(Object key, Object value) Object get(Object key) 返回此映射中映射到指定键的值，没有则返回 null。 boolean isEmpty() void clear() int size() boolean containsKey(Object key) boolean containsValue(Object 中反映出来，反之 亦然。 8 28 �� ArrayList � java.util.ArrayList ���� List �����������的�� ��� ArrayList ��������� null����� List ����的�� ������������来������的���������� public ArrayList() 构造方法：创建一个初始容量为 10 的空列表。 public 10 28 Vector � java.util.Vector ���� List ������的������的�� ��� O 与 ArrayList 的差别 Vector 是同步（线程安全）的，运行效率要低一些，主要用在在多 线程环境中，而 ArrayList 是不同步的，适合在单线程环境中使用。 �������� List �����的����: public Vector()