arts打卡第四周

博客分享了三方面信息技术内容。一是JDK从8升级到12的新特性及升级方法;二是介绍了算法的时间复杂度,如O(n)、O(n^2)等不同复杂度的含义及对应算法;三是分享了Java中的语法糖相关文章。

Algorithm:

题目描述:

 

public class MaxUnrepeatingLengths {
    public static Integer getMaxLen(String s){
        int maxlen = 0;
        int len = s.length();
        Map<Character,Integer> lastUnRepeatMap = new HashMap<Character, Integer>();
        for(int i=0,j=0;j<len;j++){
            char cur  = s.charAt(j);
            if(lastUnRepeatMap.containsKey(cur)){
                //最后没有字符串重复的位置
                i = lastUnRepeatMap.get(cur)+1;
            }
            //应该放在if外,防止最后一截最长,这时还没出现有重复的字符,比如:abadesf
            maxlen = Math.max(maxlen,j-i+1);
            lastUnRepeatMap.put(cur,j);
        }
        return maxlen;
    }

    public static void main (String[] args){
        String str = "abcabcbb";
        Integer maxlen = getMaxLen(str);
        String str1 = "bbbbb";
        Integer maxlen1 = getMaxLen(str1);
        String str2 = "pwwkew";
        Integer maxlen2 = getMaxLen(str2);
        String str3 = "abadesf";
        Integer maxlen3 = getMaxLen(str3);
        System.out.println("字符串"+str+"最大不重复长度:"+maxlen);
        System.out.println("字符串"+str1+"最大不重复长度:"+maxlen1);
        System.out.println("字符串"+str2+"最大不重复长度:"+maxlen2);
        System.out.println("字符串"+str3+"最大不重复长度:"+maxlen3);
    }
}

Review

https://www.infoq.com/articles/upgrading-java-8-to-12/

JDK从8升级到12的新特性,及如何升级

Tips

算法的时间复杂度 https://blog.youkuaiyun.com/Mars93/article/details/75194138

O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。 
O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序,就是典型的O(n^2)的算法,对n个数排序,需要扫描n×n次。 
O(logn),当数据增大n倍时,耗时增大logn倍(这里的log是以2为底的,比如,当数据增大256倍时,耗时只增大8倍,是比线性还要低的时间复杂度)。二分查找就是O(logn)的算法,每找一次排除一半的可能,256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 
O(nlogn)同理,就是n乘以logn,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 
O(1)就是最低的时空复杂度了,也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关,无论输入数据增大多少倍,耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度,无论数据规模多大,都可以在一次计算后找到目标(不考虑冲突的话)

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java中的语法糖

https://www.cnblogs.com/wanshiming/p/7685684.html

本资源为黑龙江省 2023 年水系分布数据,涵盖河流、沟渠、支流等线状要素,以及湖泊、水库、湿地等面状水体,提供完整的二维水文地理框架。数据以标准 GIS 格式发布,包含可编辑 MXD 工程文件、Shapefile 数据以及标准制图 TIF,适用于科研、规划设计、生态评估与地图制图等多类应用场景。 【数据内容】 1、水系线状要素(.shp) 包括主要河流、支流、人工渠道等 属性字段涵盖:名称、类别等 线要素拓扑规范,无断裂与悬挂节点 2、水体面状要素(.shp) 覆盖湖泊、水库、池塘、湿地等面状水体 属性包含:名称、类型等信息 几何边界经过平滑与精修,保证面积统计可靠 3、可编辑 MXD 工程文件(.mxd) 预设图层渲染、图例、比例尺、指北针与布局 支持用户根据自身制图需求快速调整样式、色带及标注规则 博主使用的 ArcMap 10.8 环境 4、标准成图 TIF(.tif) 专业级地图输出,含必要图廓与标注,可直接用于报告、论文与展示 输出分辨率高,适合印刷与电子稿应用 【数据技术说明】 坐标系统:WGS 84 地理坐标系 数据年份:2023 年 制作流程:基于卫星影像、水利普查数据和地理编码信息进行提取 → 几何校正 → 拓扑审查 → 分类整理 → 成图渲染 质量控制措施:保证线状与面状水体不重叠、不缺失;对水库与湖泊边界进行了人工校核,提高空间精度 【应用价值】 地表水资源调查与监测,水利、水文模型的空间输入,城市与农村规划中的水系布局分析,生态修复、水环境治理与湿地保护研究,教学、制图与地理信息可视化应用 【使用说明】 首次打开 MXD 文件前,请确保 Shapefile 和栅格文件均已解压至同一目录,以免出现路径丢失。
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