排序的基本概念在计算机程序开发过程中，经常需要一组数据元素(或记录)按某个关键字进行排序，排序完成的序列可用于快速查找相关记录。排序概述排序是程序开发中一种非常常见的操作，对一组任意的数据元素(或记录)经过排序操作后，就可以把它们变成一组关键字排序的有序序列。假设含有n个记录的序列为{R1,R2,…,Rn},其相应的关键字序列为{K1,k2,…,kn}。将这些记录重新排序为{Ri1,Ri2,…,R
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2024-08-14 14:50:04
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# 数据分批处理在Java中的应用
在大数据时代，数据的处理显得尤为重要。面对庞大的数据集，如何高效、灵活地处理这些数据是一项重要的挑战。为了实现这一目标，数据分批处理技术应运而生。本文将带您深入了解数据分批处理的概念，并通过Java代码示例进行阐述。
## 什么是数据分批处理？
数据分批处理是指将大量数据分成小批量进行处理的一种技术。这种方式可以有效节省内存，减少处理时间，并提高程序效率。
原创
2024-11-01 06:45:59
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关于TensorFlow读取数据，官网给出了三种方法：供给数据（Feeding）：在TensorFlow程序运行的每一步，让python代码来供给数据。从文件读取数据：在TensorFlow图的起始，让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据（仅适用于数据量比较小的情况）。 对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分ba
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2023-08-24 22:35:41
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# Java 数据分批实现方法
## 引言
在实际的开发过程中，我们经常会遇到需要对大量数据进行处理的情况。而对于内存有限的情况下，直接一次性加载所有数据可能会导致内存不足。此时，我们可以使用数据分批的方式来解决这个问题。本文将详细介绍如何在 Java 中实现数据分批处理。
## 数据分批流程
下面是实现数据分批的一般流程，我们可以通过一个表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2023-09-26 20:27:14
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示例代码可以从github上获取
https://github.com/git-simm/simm-framework.git
一、业务场景：
系统中存在一个盘库的功能，用户一次盘库形成一两万条的盘库明细单，一次性提交给服务器进行处理。服务器性能比较优越，平均也得运行30秒左右。性能上需要进行优化。
二、处理方案
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2024-06-21 14:00:47
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数据缓存的两种方法:1.数据缓存到/data/data目录(ROM) 数据缓存到手机的sd卡上特殊的业务场景，不允许把缓存数据存到手机的rom或者sd卡上2.把资源文件缓存到内存(RAM)里面，保证了数据的安全性，并且不会占用、多用的外存储空间 1 private Map<String,Bitmap> bitmapCache;
2 bitmapCache=new HashMap<
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2024-06-12 15:41:21
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正文大家好，我是bug菌~前些天跟大家解释了如下代码:offset = len/64 + !!(len%64);并且跟大家详细聊了一下其中的!!操作，然而这段代码的主要功能还是为了进行分包处理，既然是分包自然而然就会想到一种常用的分包处理方法，这也是本文的重点。数据分包在嵌入式软件开发中算是一种非常常见的处理，其主要原因还是硬件上的各种限制，不得已而为之，特别是在通信协议的定制过程中尤为常见。1传
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2023-09-25 22:17:37
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java分批次查询组件 java分批查询数据
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2023-05-19 21:32:22
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## 分批插入数据Java实现
### 概述
在某些情况下，我们需要将大量数据批量插入数据库中，以提高插入效率。本文将教你如何使用Java实现分批插入数据的功能。
### 流程
下面是实现分批插入数据的流程，我们可以使用以下步骤：
1. 连接数据库。
2. 创建插入数据的SQL语句。
3. 将数据分批处理。
4. 执行插入数据的SQL语句。
5. 关闭数据库连接。
下面是上述流程的详细
原创
2023-11-25 06:04:42
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# Java List数据分批详解
在Java编程中，我们经常需要对大量数据进行处理，而且有时候我们需要按照一定的批次进行处理。Java中的List数据结构是常用的存储和操作数据的容器。本文将介绍如何将一个大的List数据分批处理，并提供代码示例供读者参考。
## 为什么需要分批处理数据?
在处理大量数据的时候，一次性将所有数据加载到内存中可能会导致内存溢出的问题。此外，有时候我们需要将数据
原创
2023-07-27 20:27:45
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# Java分批保存数据
在Java开发中，有时候我们需要处理大量的数据，并且需要将这些数据分批保存到数据库或者其他存储介质中。这时候，我们可以使用分批保存数据的技术来提高效率和性能。本文将介绍如何使用Java进行分批保存数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是分批保存数据？
分批保存数据是指将大量的数据分成多个小批次进行保存的一种技术。通常情况下，我们会将数据按照一定的规则或者条件进行划
原创
2023-08-31 07:27:40
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最近由于业务需要，数据量比较大，需要使用多线程来分批处理，提高处理效率和能力，于是就写了一个通用的多线程处理工具，只需要实现自己的业务逻辑就可以正常使用，现在记录一下ResultBean类： 返回结果统一beanpackage com.ts.common.model;
import java.io.Serializable;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
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2023-08-19 15:20:37
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文章目录1、基础1.1 异常1.2 经典问答2、并发2.1 基础2.2 锁2.3 线程池2.4 ThreadLocal3、JVM3.1 运行时内存区域3.2 类加载4、设计模式4.1 单例模式4.2 工厂模式4.3 代理模式4.4 模板方式模式 1、基础1.1 异常Error 表示系统级的错误和程序不必处理的异常，是恢复不是不可能但很困难的情 况下的一种严重问题；比如内存溢出，不可能指望程序能处
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2024-07-02 21:06:55
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# Java 分批更新数据的完整指南
在现代应用开发中，数据更新是一个非常常见的需求。尤其是在处理大量数据时，更新操作如果一次性进行可能造成性能瓶颈或数据库错误。因此，分批更新数据是一种优雅的解决方案。本文将带你一步步了解如何在Java中实现这一过程。
## 流程概述
以下是分批更新数据的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-17 12:53:55
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# Java分批插入数据
在开发Java应用程序时，我们经常需要将大量数据插入到数据库中。如果数据量过大，一次性插入可能会导致内存占用过高或者数据库连接超时等问题。为了解决这个问题，我们可以使用分批插入数据的方式来提高插入效率和减少资源消耗。
## 为什么需要分批插入数据？
当需要插入大量数据时，一次性进行插入可能会导致以下问题：
1. 内存占用过高：将大量数据一次性加载到内存中，可能导致
原创
2023-07-23 14:57:51
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目录说明活跃性问题死锁活锁饥饿JUC工具类库同步容器和并发容器阻塞队列CountDownLatchCyclicBarrierSemaphore线程池不要在创建野生线程了Executor框架详解线程池ThreadPoolExecutorJAVA内存模型happen-before规则后记 活跃性问题在上一篇我们讨论并发编程带来的风险的时候，说到其中 一个风险就是活跃性问题。活跃性问题其实就是我们的程
写在前面相信不少开发者在遇到项目对数据进行批量操作的时候，都会有不少的烦恼，尤其是针对数据量极大的情况下，效率问题就直接提上了菜板。因此，开多线程来执行批量任务是十分重要的一种批量操作思路，其实这种思路实现起来也十分简单，就拿批量更新的操作举例：整体流程图 步骤获取需要进行批量更新的大集合A，对大集合进行拆分操作，分成N个小集合A-1 ~ A-N 。开启线程池，针对集合的大小进行调参，对
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2023-07-16 14:36:45
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对于我们来说,java导出数据成excel或其他数据文件,或者下载资源是开发中的家常便饭, 但是在导出的时候,如果点击一个按钮导出几百万条数据,如果不作处理的话很可能会出现一系列的问题. 这里介绍打包成zip压缩包下载针对大量数据导出excel, 这里有几种办法: 1. 每到一定数量就分成一个sheet 2. 每到一定数量分成一个excel,压缩成zip包打包下载 3. 控制导出的数据量,或
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2023-08-24 10:06:10
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list分批实现1、使用Sublist实现list的分批处理2、使用stream流实现list的分批处理方式13、使用stream的parallel实现list的分批处理4、手动循环添加新的list实现分批5、使用apache 的 collection 工具提供方法实现lsit分批6、使用google guava 工具提供方法对List进行分割 在项目中，我们经常会遇到list集合数据量过大，考
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2023-07-21 18:37:39
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随着“金盾工程”建设的逐步深入和公安信息化的高速发展，公安计算机应用系统被广泛应用在各警种、各部门。与此同时，应用系统体系的核心、系统数据的存放地――数据库也随着实际应用而急剧膨胀，一些大规模的系统，如人口系统的数据甚至超过了1000万条，可谓海量。那么，如何实现快速地从这些超大容量的数据库中提取数据（查询）、分析、统计以及提取数据后进行数据分页已成为各地系统管理员和数据库管理员亟待解决的难题。在
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2024-01-16 15:45:01
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