双指针算法计算股票均值

  • 最近在学习算法相关的内容,学到了双指针算法,之前写过的一个股票看板类的小程序,利用双指针算法来计算股票均值简直太合适不过了,顺手就把之前暴力算均值的逻辑进行了优化,以前暴力算均值没有个半小时根本跑不完,改进后,只要5分钟左右程序就能跑完,效果杆杠的,这就是一个优秀算法的威力了,谁还说算法没用,那是没找到最优的使用场景,常用的算法还是要熟练掌握

  • PS:常有同学说算法常刷常忘,这种现象也确实存在的,这里给大家总结个经验,学完某个算法后一定要套在实际的业务场景中去跑一遍,这样练几回下来,就很难忘了,比如我以前学算法,经常是过个一星期左右,基本就忘的差不多了,但是双指针算法我套在我的计算股票均值的逻辑里面后,还专门算了下,过去小半个月了,今天直接上手马上就把双指针的核心算法给写出来了,理论一定要去尝试实际落地,不然那些干巴巴的理论知识只能和被英语单词一样背了忘,忘了再背,进死循环了

  • 双指针算法:

    • 双指针指的是在遍历对象的过程中,使用两个相同方向(快慢指针)或者相反方向(对撞指针)的指针进行扫描,从而达到相应的目的
  • 双指针股票均数计算代码(Java)

public class TMain {
    public static void main(String[] args) {
        double[] source = new double[100];
        // 初始化数据
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            source[i] = i + 1;
        }
        List<Map<String, BigDecimal>> ttt = ttt(source);
        System.out.println(ttt);
    }
    // 双指针法思路计算股票均值
    public static List<Map<String, BigDecimal>> ttt(double[] source) {
        List<Map<String, BigDecimal>> resultList = new ArrayList<>();
        // 计算总和
        BigDecimal sum = new BigDecimal(0.00);
        int left = 0;
        int right;
        for (int i = 0; i < source.length; i++) {
            right = i;
            Map<String, BigDecimal> map = new HashMap<>();
            map.put("1", BigDecimal.valueOf(source[i]));
            sum = sum.add(BigDecimal.valueOf(source[i]));
            // 计算30天均值
            // right 从0开始,遍历到29时,正好累计了30条,可以开始计算均值
            if (right >= 29) {
                // 计算均值,总和/30 保留2位小数,采用四舍五入进位规则
                BigDecimal avaBigDecimal = sum.divide(new BigDecimal(30.0)).setScale(2, RoundingMode.FLOOR);
                map.put("30", avaBigDecimal);
                // 30天均值计算完毕后,总和要减去最开始的数据,保证总和都是要计算均值天数
                sum = sum.subtract(BigDecimal.valueOf(source[left]));
                // 慢指针开始叠加
                left = left + 1;
            } else {
                // 没有开始计算均值时,设置默认值0.00
                map.put("30", new BigDecimal(0.00));
            }
            resultList.add(map);
        }
        return resultList;
    }
}
**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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