Java环境简单配置+IDEA（小白版）JDK配置首先到官网下载最新版JDK：Oracle官网下载Accept License Agreement–>下载适合自己pc版本的jdk（此处以64位windows为例。x86是32位，x64是64位） 开始安装JDK 选择安装路径，可以不安装在C盘，记住安装到哪就行了，默认也行，我安装在（C:\Program Files\Java\jd
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2023-12-09 11:42:28
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安装首先明确三个概念：1、java虚拟机（JVM-java virtual machine），由于java语言的跨平台性，为了能使java编写的程序能在windows系统上执行（windows内置c++的解析器，默认支持c++语言，java不然），故必须下载java的解析器（即虚拟机JVM-java virtual machine），要想在windows系统上运行java的虚拟机，故选择安装win
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2023-12-10 10:25:22
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# 最佳适应算法
## 1. 概述
最佳适应算法是一种内存分配算法，用于管理操作系统中的内存。它的主要目标是尽量减少内存碎片，提高内存利用率。本文将介绍最佳适应算法的具体实现步骤，并提供相应的Java代码示例。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----|-----|
| 1. 初始化 | 初始化内存块列表和空闲块列表 |
| 2. 分配内存 | 根据请求的大小，从空闲块列表
原创
2023-07-21 08:53:37
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# Java中的最佳分配算法
在计算机科学中，任务调度和资源分配的问题是一个极具挑战性和应用广泛的领域。最佳分配算法的目的就是在给定的资源和任务集合中，找到一种最优的分配方式，以最大化或最小化某种特定的目标函数。本文将探讨一种简单的最佳分配算法，并通过Java实现该算法，介绍其基本原理和实现细节。
## 一、算法思路
Let’s take a classic problem as an ex
1. 继承的知识点--- 提高代码复用率。关键字extends 子类在继承父类的时候，会自动拥有父类的成员。四大权限 public protected default(默认就是，也就是没写时候的权限) private 子类对父类方法的重写，方法权限必须大于等于父类方法权限。Java只支持单继承。2.抽象类的知识点--- 抽象类是一种共性抽取，关键字abstract。只抽取方法声明，不抽取方法主体，
定义 最佳(Optimal)置换算法是指，其所选择的被淘汰页面，将是以后永不使用的，或许是在最长(未来)时间内不再被访问的页面。采用最佳置换算法，通常可保证获得最低的缺页率。但由于人们目前还无法预知一个进程在内存的若干个页面中，哪一个页面是未来最长时间内不再被访问的，因而该算法是无法实现的，但可以利用该算法去评价其它算法。算法过程
摘要 蛙跳算法是一种相对较新的元启发式算法，本文在分析传统混合蛙跳算法弱点的基础上，提出了一种改进的混合蛙跳算法(MS-SFLA)以解决数值函数优化问题。首先，本文采用了一种新型的基于混沌对立学习的种群初始化策略以加速全局收敛过程；其次，本文引入一种自适应非线性惯性权值以保持全局搜索和局部勘探能力之间的平衡；最后，本文还针对局部勘探过程设计了一种基于高斯变异的扰动算子以帮助适应度值最高的个体跳
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2024-01-09 22:06:01
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页面置换算法在进程运行过程中，若其所要访问的页面不在内存而需要把他们调入内存中，但内存已经无空闲空间时，为了保证该进程能够正常运行，系统必须从内存中调出一页程序或数据送磁盘的对换区中。通常，把选择换出的页面的算法成为页面置换算法。置换算法的好坏将直接影响到系统的性能。1. 最佳置换算法(OPT)一种理想化的算法，具有最好的性能，但实际上却难于实现。其所选择的被淘汰页面，将是以后永不使用的，或许是在
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2023-06-29 19:58:51
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# Java实现最佳适用算法
## 简介
在软件开发中，选择最佳的算法是提高性能和效率的关键。不同的问题可能适合不同的算法，因此了解不同算法的优势和劣势是非常重要的。本文将介绍如何在Java中实现最佳适用算法，并提供代码示例。
## 选择最佳算法的关键因素
选择最佳算法的关键因素包括以下几个方面：
1. 算法的复杂度：在选择算法时，我们应该考虑算法的时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度是指
原创
2023-09-06 14:11:16
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一、排序算法冒泡排序：比较所有相邻元素,如果第一个比第二个大，则交换它们。 选择排序：找到数组中的最小值，选中它并将其放置在第一位。 插入排序：从第二个数开始往前比，比它大就往后排。 归并排序：把数组劈成两半，再递归地对数组进行“分”操作，直到分成一个个单独的数。 快速排序：从数组中任意选择一个基准，所有比基准小的元素放到基准前面，比基准大的元素放到基准的后面1、插入排序//插入
publ
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2023-06-14 07:55:56
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# Java算法计算最佳路线
在现代社会中，路线规划成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是出行、物流还是旅游，人们都希望能够找到最佳的路线来节省时间和成本。而在计算机科学领域中，算法的应用则可以帮助我们快速、准确地找到最佳路线。在本文中，我们将介绍如何利用Java算法来计算最佳路线，并给出代码示例。
## 1. 最短路径算法
在路线规划中，最短路径算法是最常用的算法之一。最短路径算法的
原创
2024-06-28 03:49:45
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# 最佳置换算法的实现：Java小白的入门指南
最佳置换（Optimal Page Replacement）算法是一种用于管理计算机内存中的页面替换的策略。这里，我们将一起实现这一算法，帮助你更好地理解其工作原理。本文将包括一个清晰的流程、详细的代码示例和注释，最终帮助你实现最佳置换算法。
## 整体流程
首先，我们需要明确实现最佳置换算法的整体流程。下面是一个表格展示的流程（步骤）：
|
原创
2024-10-29 03:57:48
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移动端适配我们需要做哪些事情? 一个最佳实践除了设置 viewport 和 rem 基准值，随着iPhone手机的不断升级，我们不得不正视以下2个问题：
安全区域适配
识别刘海屏
关于viewpoint-fit
在切入正题之前，我们先展开介绍一下viewpoint-fit，它的作用是用于设置可视区域的尺寸，属性如下：
PropName
Description
Name
viewpo
原创
2022-02-27 21:04:20
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存储器管理——页面置换算法
最佳置换算法(OPT)
先进先出置换算法(FIFO)
最近最久未使用置换算法(LRU)
时钟置换算法(CLOCK)
改进型的时钟置换算法
有哪些页面置换算法：1.最佳置换算法(OPT)2.先进先出置换算法(FIFO)3.最近最久未使用置换算法(LRU)4.时钟置换算法(CLOCK)5.改进型的时钟置
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2023-07-24 18:52:00
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问题：假如有人提出，最佳的路径是SADG，那么，将如何验证？答：遍历其他路径，看看是否存在，比SADG更短的路径。问题：其他路径是否需要"扩展"到最后？答：不需要。 在检验其他路径的时候，如果累积路程大于SADG，即11，就不需要再扩展下去了。 根据上一节：广度优先查找路径的基础上，添加：在扩展到目的点G的时候，继续扩展其他路径，除非这条路径长度大于上一条到达G的路径。伪代码：
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2024-06-11 17:35:30
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目录1.算法原理2.实验要求3.算法流程图 4.代码分析1.max函数的构建2.found函数的构建3.IN函数的构建4.print函数的构建5.主函数的构建6.总代码5.测试结果及其分析1.算法原理基本思想是所选择的被淘汰页面，将是以后永不使用的，或是在最长(未来)时间内不再被访问的页面。采用最佳置换算法，可保证获得最低的缺页率。2.实验要求在某请求分页管理系统中，作业执行时依次访问如
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2023-06-13 22:50:47
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一、首次适应算法（First Fit） 算法描述：以空闲分区为例，FF算法要求空闲分区链以地址递增的次序链接，在分配内存时，从链首开始顺序查找，直至找到一个大小能满足要求的空闲分区为止。然后再按作业的大小，从该分区中划出一块内存空间，分配给请求者，余下的空闲分区仍留在空闲链中，若从链首直至链尾都不能找到一个能满足要求的分区，则表明系统已没有足够大的内存分配给该进程，内存分配失败，返回。该算法倾向
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2023-11-29 06:39:49
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当单表数据突破5000万行，查询延迟从毫秒级飙升至秒级；当大促流量如洪水般涌来，数据库CPU持续100%告警；当凌晨3点扩容命令敲下，却要面对8小时停机和50%数据迁移的噩梦——这就是每个技术人终将直面的数据围城。
在数据爆炸式增长的时代，传统数据库架构已无法承载现代业务的洪流。分片（Sharding） 作为分布式数据库的核心支柱，成为突破单机瓶颈的唯一路径。但面对十数种分片方案，开发者们常深陷选择困境：
❌ 取模分片扩容难？
❌ 范围分片数据倾斜？
❌ 跨分片查询如龟速？
❌ 业务耦合难解耦？
当单表数据突破5000万行，查询延迟从毫秒级飙升至秒级；当大促流量如洪水般涌来，数据库CPU持续100%告警；当凌晨3点扩容命令敲下，却要面对8小时停机和50%数据迁移的噩梦——**这就是每个技术人终将直面的数据围城**。
在数据爆炸式增长的时代，传统数据库架构已无法承载现代业务的洪流。**分片（Sharding）** 作为分布式数据库的核心支柱，成为突破单机瓶颈的唯一路径。但面对十数种分片方案，开发者们常深陷选择困境：
当单表数据突破5000万行，查询延迟从毫秒级飙升至秒级；当大促流量如洪水般涌来，数据库CPU持续100%告警；当凌晨3点扩容命令敲下，却要面对8小时停机和50%数据迁移的噩梦——**这就是每个技术人终将直面的数据围城**。
在数据爆炸式增长的时代，传统数据库架构已无法承载现代业务的洪流。**分片（Sharding）** 作为分布式数据库的核心支柱，成为突破单机瓶颈的唯一路径。但面对十数种分片方案，开发者们常深陷选择困境：
