总结排序算法前，先对排序算法中出现的术语进行说明。1.术语说明稳定与不稳定：a在b前，若a=b，排序后a一定还在b前，这就说明稳定内外排序：基于内存排序，就是内排序时间复杂度：算法耗费的时间空间复杂度：耗费内存的大小2.算法分类下面详细介绍算法。1.冒泡排序这是最常见的排序。从第一个到最后一个元素，相邻元素比大小，互换位置。举例说明：1 public static int[] bubble
转载
2023-07-18 17:56:56
84阅读
# 解决 MongoDB 排序大量数据时内存满的问题
在使用 MongoDB 进行数据处理时，排序操作是一项常见的需求。然而，当我们需要对大量数据进行排序时，可能会遇到内存满的问题。MongoDB 在默认情况下使用系统内存来处理排序，如果数据集过大无法在内存中完全处理，就会出现问题。本文将探讨这一问题的原因，并给出解决方案。
## 原因分析
MongoDB 在进行排序时，有一个内置的限制：排
原创
2024-08-19 04:26:17
196阅读
Comparable 和 Comparator比较简介Comparable1.1说明1.2举例Comparator1.1说明1.2举例相同点：不同点： 简介Comparable 和 Comparator都是Java中两个接口，comparable 在java.lang包下，comparator在java.util包下，功能都是实现排序，两者虽然功能类似，但是在使用与实现上都有其特点。Compar
转载
2023-07-19 00:25:36
63阅读
在Java数据结构和算法(三)——冒泡、选择、插入排序算法中我们介绍了三种简单的排序算法，它们的时间复杂度大O表示法都是O(N2)，如果数据量少，我们还能忍受，但是数据量大，那么这三种简单的排序所需要的时间则是我们所不能接受的。接着我们在讲解递归 的时候，介绍了归并排序，归并排序需要O(NlogN)，这比简单排序要快了很多，但是归并排序有个缺点，它需要的空间是原始数组空间的两倍，当我们需
转载
2023-09-09 01:39:44
258阅读
一个100G的文件，内存只有4G，对其进行全排序，如何用普通的java程序编写处理我们一般说的排序算法是内部排序，指的是可以将所有数据一次性的载入内存当中，然后进行排序。但是，当要排序的数据量相当大的时候，无法将全部的数据加载到内存中，这时就需要采用外部排序的方法，采用分而治之的思想，将大的数据文件切分为小的，内存可以一次加载完成的数据块，对每个数据块进行排序，然后用归并排序将各个数据块进行排序。
转载
2023-09-23 13:45:03
186阅读
选择排序思想 n个记录的文件的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果： ①初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空。 ②第1趟排序 在无序区R[1..n]中选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1个记录R[1]交换，使R[1..1]和R[2..n]分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区。 …… ③第i趟排序 第i趟排序开始时，当前有序区和无
转载
2023-08-25 23:11:52
59阅读
# 如何实现“Java导出大量数据内存溢出”
## 1. 整体流程
以下是实现“Java导出大量数据内存溢出”的整体流程：
| 步骤 | 动作 |
|:----:|:----:|
| 1 | 创建一个数据模型 |
| 2 | 生成大量测试数据 |
| 3 | 将数据写入文件 |
| 4 | 循环执行步骤3，直到发生内存溢出 |
下面将详细介绍每个步骤需要做什么，并给
原创
2023-10-20 04:29:38
217阅读
# 解决Java查询大量数据内存溢出问题
在开发Java应用程序时，经常会遇到需要查询大量数据的情况。然而，如果不妥善处理这些大量数据，就有可能导致内存溢出的问题。本文将介绍一些常见的处理大量数据内存溢出问题的方法，并通过代码示例来演示。
## 问题背景
在Java开发中，当我们需要查询大量数据时，通常会使用数据库查询或者文件读取等方式。如果我们不适当地处理这些大量数据，比如一次性将所有数据
原创
2024-02-20 08:14:26
189阅读
我们介绍了三种简单的排序算法，它们的时间复杂度大O表示法都是O(N2)，如果数据量少，我们还能忍受，但是数据量大，那么这三种简单的排序所需要的时间则是我们所不能接受的。接着我们在讲解递归的时候，介绍了归并排序，归并排序需要O(NlogN)，这比简单排序要快了很多，但是归并排序有个缺点，它需要的空间是原始数组空间的两倍，当我们需要排序的数据占据了整个内存的一半以上的空间，那么是不能使用归并排序的。
转载
2023-09-24 22:06:25
115阅读
排序总体分两种内部排序:数据在内存中排序外部排序:数据量过大,内存不足以容纳全部的排序记录,需要访问外存内部排序主要分为五种:插入排序,选择排序,交换排序,归并排序和基数排序下面一一介绍且附上java实现1.交换排序交换排序分为冒泡排序和快速排序:冒泡排序:冒泡排序是一种稳定的排序方法,它的时间复杂度在正序O(n)到逆序O(n^2)之间算法思想:相邻两数比较,将大数往后传递java实现:<s
转载
2024-06-22 21:23:51
9阅读
Java数据排序几种算法了，包括有堆排序 插入排序 快速排序了，这三种排序算法也是我们工作中常用到的，下面整理了几个例子。堆排序算法核心思想：用数组来表示完全二叉树，然后逐步把这个二叉树由半堆变成堆。经过不断转化，整个二叉树的根节点的值必然是最大的，然后把这个最大值放到二叉树最后的(数组的最后)。以后再进行堆化的过程时候，就可以忽略这个元素。不断的重复将最大值放到数组后面，二叉树区间越来越小，直到
转载
2024-04-19 16:03:00
25阅读
# Java导出Word大量数据内存溢出解决方案
在Java开发中，我们经常需要将大量的数据导出到Word文档中。然而，当数据量非常庞大时，很容易出现内存溢出的问题。本文将介绍导致内存溢出的原因，并提供一些解决方案来避免这个问题。
## 内存溢出原因分析
在导出大量数据到Word文档时，最常见的问题是将所有的数据一次性加载到内存中，导致内存溢出。这是因为Java虚拟机的堆内存有限，无法承载大
原创
2023-10-24 08:01:51
765阅读
# 如何实现“Java 大量数据for循环造成内存升高”
作为一名开发者，我们有时会遇到大型数据处理的任务。然而，在处理大量数据时，可能会出现内存占用过高的问题。本文将逐步教你通过一个简单的示例如何使用 `for` 循环处理大量数据并监测内存占用。
## 整体流程
为了达到目的，我们将分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-08-18 06:07:56
101阅读
下载地址:
http://www.andykhan.com/jexcelapi/ 当前的最高版本是2.6。
真实下载地址:
http://www.andykhan.com/jexcelapi/download.html
作者的网站上对它的特征有如下描述：
● 支持Excel 95-2000的所有版本
● 生成Excel 2000标准格式
●
Properties1.创建一个资源文件jdbc.properties：jdbc.driverClassName=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
jdbc.url=jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl
jdbc.username=mybatis
jdbc.password=mybatis2.mybatis-config.xm
java定义受限制类型参数的方法示例作者：小新小编给大家分享一下java定义受限制类型参数的方法示例，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！有时您可能想限制可以在参数化类型中用作类型参数的类型。 例如，对数字进行操作的方法可能只希望接受Number或其子类的实例。 这就是有界类型参数的用途。受限制参数类型的方法示例
转载
2024-03-11 10:11:21
30阅读
问题概述：使用java作为后台语言，用poi导出数据时无法异步导出，当数据量稍微大点，就会出现页面傻瓜式等待 (点击导出后，页面无任何反应和提示，还以为此功能无效。然则几秒后浏览器才响应。)这样体验非常 不好。解决办法：很简单，将下载数据分离为一个单独方法。在触发导出后，先获取并封装数据(数据量大的话这个过程正好给页面做一个等待框，提示正在下载数据)，完成后给前台返回一个状态，当前台收到返回正确返
转载
2024-06-03 10:37:09
26阅读
# 实现mysql插入大量数据到内存
## 概述
在开发过程中，有时需要将大量数据插入到mysql数据库中，并且希望能够直接从内存中进行操作以提高效率。本文将介绍如何实现这一功能。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 连接数据库
连接数据库 --> 创建数据表
创建数据表 --> 插入大量数据
插入大量数据 --> 关闭
原创
2024-03-11 05:33:41
54阅读
Spark RDD详解与优化Spark的特性RDD的五大属性Spark的运行模式Spark提交模式RDD的shuffleRDD的广播变量RDD的stage及宽窄依赖和血统RDD的persist、cache与checkpointSpark分布执行时的序列化问题Spark常见JDBChbase on Spark和Spark on hbaseCassandra on SparkSpark on hive
转载
2023-12-18 15:44:38
39阅读
1. YGC和FGC说明：YGC ：对新生代堆进行gc。频率比较高，因为大部分对象的存活寿命较短，在新生代里被回收。性能耗费较小。FGC ：全堆范围的gc。默认堆空间使用到达80%(可调整)的时候会触发fgc。以我们生产环境为例，一般比较少会触发fgc，有时10天或一周左右会有一次。2. YGC和FGC执行时机：a.edn空间不足,执行 young gcb.old空间不足，perm空间不足，调用方
转载
2023-08-16 17:47:38
257阅读
