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RSS订阅原创 设计模式 - 责任链模式
责任链模式（Chain of Responsibility Pattern）是一种行为设计模式，它使多个对象都有机会处理请求，从而避免请求的发送者和接收者之间的耦合关系。通过给予请求多个处理对象的链，责任链模式允许在运行时传递一个请求，直到链中的某个对象决定处理此请求。本文将详细介绍责任链模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-19 09:18:01
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原创 设计模式 - 代理模式
代理模式（Proxy Pattern）是一种常用的设计模式，它为另一个对象提供一个代理以控制对这个对象的访问。代理模式可以实现延迟加载、访问控制、日志记录等功能。本文将详细介绍代理模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-15 09:27:29
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原创 设计模式 - 享元模式
享元模式（Flyweight Pattern）是一种用于节省内存的设计模式。它通过共享尽可能多的数据来减少对象数量，从而有效地利用内存。本文将详细介绍享元模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-15 09:23:10
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原创 设计模式 - 外观模式
外观模式（Facade Pattern）是一种常用的软件设计模式，它提供了一个统一的接口来访问一组子系统。这种模式可以简化客户端对子系统的使用，使得客户端不必关心子系统的内部结构和复杂交互。本文将详细介绍外观模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-14 09:22:09
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原创 设计模式 - 装饰器模式
装饰器模式是一种结构型设计模式，它允许在不改变对象结构的前提下动态地给对象添加新的职责。这种模式通过创建包含被装饰对象的包装对象来达到扩展功能的目的。本文将详细介绍装饰器模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-13 17:19:54
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原创 设计模式 - 组合模式
组合模式是一种结构型设计模式，它允许你将对象组织成树形结构来表示“部分-整体”的层次结构。这种模式让你能够像处理单个对象一样处理复合对象。本文将详细介绍组合模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-13 10:40:13
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原创 设计模式 - 过滤器模式
过滤器模式（Filter Pattern），也称为标准模式（Criteria Pattern）或链式模式（Chain of Filters Pattern），是一种设计模式，用于从一组对象中筛选出满足特定条件的对象。这种模式通常用于数据库查询或者用户界面中的搜索功能。本文将详细介绍过滤器模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-12 14:57:13
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原创 设计模式 - 桥接模式
桥接模式是一种结构型设计模式，它的主要目的是将抽象与实现分离，使得两者可以独立变化。这种模式通过将抽象部分与其实现部分分离，来实现解耦，使得它们可以独立地变化。本文将详细介绍桥接模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-12 09:37:03
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原创 设计模式 - 适配器模式
适配器模式是一种结构型设计模式，它允许不兼容的接口协同工作。通过使用适配器，可以将一个类的接口转换成客户希望的另一个接口。这种模式常常用于解决两个类接口不匹配的问题，使得原本因接口不兼容而不能一起工作的类可以一起工作。本文将详细介绍适配器模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-09 16:32:56
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原创 设计模式 - 原型模式
原型模式是一种创建型设计模式，它通过复制现有的对象实例来创建新对象，而不是通过传统的构造函数创建。这种模式适用于对象创建成本较高的场景，以及需要动态创建大量相似对象的情况。本文将详细介绍原型模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-09 16:25:26
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原创 设计模式 - 建造者模式
建造者模式是一种创建型设计模式，它允许你逐步构建复杂对象。该模式将对象的构建过程与其表示分离，使得相同的构建过程可以创建不同的表示。这种模式非常适合于构建具有大量可选部分的复杂对象。本文将详细介绍建造者模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-09 14:14:45
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原创 设计模式 - 单例模式
单例模式是一种常用的创建型设计模式，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点来访问这个实例。这种模式对于那些需要频繁创建和销毁对象的场合非常有用，例如日志记录器、缓存管理器、数据库连接池等。本文将详细介绍单例模式的实现原理，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-09 09:12:55
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原创 设计模式 - 抽象工厂模式
抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它提供了一个接口，用于创建一系列相关或相互依赖的对象，而无需指定它们的具体类。这种模式特别适用于需要创建一系列相关产品的情况，而且这些产品的具体实现可能会随着环境的不同而改变。本文将详细介绍抽象工厂模式的概念，并通过具体的Java代码示例来说明如何实现这一模式。
2024-08-08 14:23:02
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原创 数据结构与算法 - 寻路算法
寻路算法是计算机科学中一个重要的主题，用于在图中寻找从起点到终点的最短路径。这类算法广泛应用于游戏开发、地图导航、网络路由等领域。本文将深入探讨几种常见的寻路算法，包括 Dijkstra 算法和 A* 算法，并通过具体的 Java 代码详细说明它们的实现步骤。
2024-08-08 09:44:43
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原创 DM 达梦数据库 - 日期时间函数与系统函数整理
DM（达梦数据库管理系统）是一款国产的高性能数据库管理系统，广泛应用于政府、金融、电信等多个行业。DM 提供了一系列强大的日期时间函数和系统函数，用于处理日期时间数据和获取系统信息。本文将详细介绍 DM 中常用的日期时间函数和系统函数，并通过具体的 SQL 语句示例来展示它们的用法。
2024-08-07 14:25:25
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原创 数据结构 - 相邻节点迭代器
在图论中，迭代器是一种常用的工具，用于遍历图中的节点或边。特别是当需要访问一个节点的所有相邻节点时，相邻节点迭代器提供了一种方便且灵活的方式。本文将深入探讨相邻节点迭代器的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明如何实现高效的相邻节点迭代器。
2024-08-07 14:13:57
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原创 数据结构 - 图论基础
图论是计算机科学和数学中的一个重要分支，用于研究由节点（顶点）和边组成的图形结构。图论在许多领域有着广泛的应用，包括网络设计、社交网络分析、生物信息学等。本文将深入探讨图论的基础知识，并通过具体的Java代码详细说明如何实现图的基本操作。
2024-08-07 09:01:28
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原创 数据结构 - 并查集路径压缩
并查集是一种用于管理一组不相交集合的数据结构，常用于解决连通性问题。在并查集中，路径压缩是一种重要的优化技术，它能够显著提高查找操作的效率。本文将深入探讨并查集路径压缩的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明如何实现高效的路径压缩。
2024-08-06 09:21:21
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原创 数据结构 - 并查集 rank 的优化
并查集是一种用于管理一组不相交集合的数据结构，常用于解决连通性问题。在并查集中，优化 rank 的管理对于提高性能至关重要。本文将深入探讨并查集优化 rank 的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明如何实现高效的 rank 管理。
2024-08-05 14:50:31
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原创 数据结构 - 并查集 size 的优化
并查集是一种用于管理一组不相交集合的数据结构，常用于解决连通性问题。在并查集中，优化集合大小（size）的管理对于提高性能至关重要。本文将深入探讨并查集优化集合大小的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明如何实现高效的集合大小管理。
2024-08-05 09:16:12
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原创 数据结构 - 并查集基础
并查集是一种数据结构，用于处理一些不交集的合并及查询问题。它常被用来解决连通性问题，如判断两个元素是否属于同一个集合，或者合并两个集合等。并查集的主要操作包括查找和合并。本文将深入探讨并查集的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明并查集的实现步骤。
2024-08-02 16:38:04
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原创 数据结构与算法-二分搜索树节点删除
二分搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的值都大于其左子树中的所有节点的值，且小于其右子树中的所有节点的值。除了常见的插入和查找操作之外，二分搜索树还支持节点的删除。删除节点需要保持二分搜索树的性质不变。本文将深入探讨二分搜索树节点删除的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明在二分搜索树中删除节点的实现步骤。
2024-08-02 14:17:03
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原创 数据结构与算法-二分搜索树层序遍历
二分搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的值都大于其左子树中的所有节点的值，且小于其右子树中的所有节点的值。除了常见的前序、中序和后序遍历外，二分搜索树还支持层序遍历，即按照从上到下、从左到右的顺序访问每个节点。层序遍历通常使用队列来实现。本文将深入探讨二分搜索树层序遍历的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明在二分搜索树中进行层序遍历的实现步骤。
2024-08-02 14:11:22
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原创 数据结构与算法-二分搜索树遍历
二分搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的值都大于其左子树中的所有节点的值，且小于其右子树中的所有节点的值。这种特性使得在二分搜索树中查找、插入和删除节点变得非常高效。此外，二分搜索树还支持多种类型的遍历，包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。每种遍历方式都有其特定的应用场景。本文将深入探讨二分搜索树遍历的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明在二分搜索树中进行遍历的实现步骤。
2024-08-02 09:15:08
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原创 数据结构与算法-二分搜索树节点的查找
二分搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的值都大于其左子树中的所有节点的值，且小于其右子树中的所有节点的值。这种特性使得在二分搜索树中查找、插入和删除节点变得非常高效。本文将深入探讨二分搜索树节点查找的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明在二分搜索树中查找节点的实现步骤。
2024-08-01 14:29:48
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原创 数据结构与算法-二分搜索树链表节点的插入
在数据结构中，节点的插入是一项基本而重要的操作。无论是链表、树还是图，节点的插入都需要遵循一定的规则以确保数据结构的正确性和效率。本文将深入探讨节点插入的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明在链表和二分搜索树中插入节点的实现步骤。
2024-08-01 09:37:35
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原创 数据结构与算法-二分搜索树
二分搜索树是一种特殊的二叉树，它具有独特的性质，使得在树中查找、插入和删除元素变得非常高效。本文将深入探讨二分搜索树的基本原理、实现步骤，并通过具体的案例代码详细说明二分搜索树的每一个细节。
2024-07-31 14:15:59
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原创 数据结构与算法-索引堆及其优化
索引堆是一种特殊的数据结构，它结合了堆和索引数组的优点，能够高效地支持动态优先队列操作。索引堆通常用于实现优先队列，特别适用于需要频繁修改元素优先级的场景。本文将深入探讨索引堆的基本原理、实现步骤，并通过具体的案例代码详细说明索引堆的每一个细节。
2024-07-31 09:19:52
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原创 数据结构与算法-优化堆排序
堆排序是一种基于比较的排序算法，利用堆这种数据结构的特性来进行排序。堆排序的时间复杂度为 O(n log n)，并且是一种不稳定的排序算法。然而，堆排序在某些情况下可以通过一些优化手段来进一步提高性能。本文将深入探讨堆排序的基本原理、实现步骤，并通过具体的案例代码详细说明优化后的堆排序的每一个细节。
2024-07-30 14:37:33
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原创 数据结构与算法-关于堆的基本排序介绍
堆排序是一种基于比较的排序算法，利用堆这种数据结构的特性来进行排序。堆排序的时间复杂度为 O(n log n)，并且是一种不稳定的排序算法。本文将深入探讨堆排序的基本原理、实现步骤，并通过具体的案例代码详细说明堆排序的每一个细节。
2024-07-30 09:29:52
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原创 数据结构与算法-关于堆的基本存储介绍
堆是一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列。堆通常以完全二叉树的形式存储在数组中，这样可以高效地访问父节点、子节点以及兄弟节点。本文将深入探讨堆的基本存储原理，包括最大堆和最小堆的概念，并通过具体的案例代码详细说明堆的实现和操作。
2024-07-29 15:16:17
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原创 数据结构与算法-三路排序
三路快速排序是快速排序的一种变体，它通过将数组划分为三个部分（小于基准值、等于基准值、大于基准值）来减少比较次数和提高排序效率。这种排序算法特别适用于含有大量重复元素的数组，因为可以有效地处理这些重复元素，从而提高整体性能。本文将深入探讨三路快速排序的原理、实现步骤，并通过具体的案例代码详细说明三路快速排序的每一个细节。
2024-07-29 09:04:36
1427
原创 数据结构与算法-双路快速排序
双路快速排序是一种改进版的快速排序算法，它通过使用两个基准元素来进行分区，从而提高了排序的效率。相比于传统的单基准快速排序，双路快速排序可以减少比较次数，并且在最坏情况下的时间复杂度仍然是O(n log n)。本文将深入探讨双路快速排序的原理、实现步骤，并通过具体的案例代码详细说明双路快速排序的每一个细节。
2024-07-28 22:44:49
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原创 数据结构与算法-随机快速排序
快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，它基于分治策略，通过选择一个“基准”元素，将数组分成两个部分，左边的元素都小于基准，右边的元素都大于基准，然后递归地对这两部分进行排序。在实际应用中，快速排序的性能通常优于其他O(n log n)排序算法，但如果基准选择不当，可能会导致最坏情况的时间复杂度退化为O(n^2)。为了避免这种情况，可以使用随机化快速排序，即随机选择基准元素，这样可以显著减少最坏情况发生的概率。本文将深入探讨随机化快速排序的原理、实现步骤，并通过具体的案例代码详细说明随机化快速
2024-07-28 22:35:47
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原创 数据结构与算法-归并排序
归并排序（Merge Sort）是一种经典的排序算法，采用分治策略来实现高效排序。它将待排序的数组分成两个部分，递归地对这两个部分进行排序，然后再将排序后的两部分合并成一个有序数组。归并排序的时间复杂度为O(n log n)，并且是稳定的排序算法，这意味着相等的元素在排序前后相对顺序不变。本文将深入探讨归并排序的原理、实现步骤，并通过具体的案例代码详细说明归并排序的每一个细节。
2024-07-26 16:00:06
1046
原创 数据结构与算法-希尔排序
希尔排序（Shell Sort）是一种基于插入排序的算法，它通过将待排序的元素按照一定的间隔分成若干个子序列分别进行插入排序，逐步缩小间隔直至为1，最终完成整个数组的排序。这种方法可以显著提高插入排序的效率，尤其是在处理大量数据时。本文将深入探讨希尔排序的原理、实现步骤，并通过具体的案例代码详细说明希尔排序的每一个细节。
2024-07-26 09:10:44
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原创 数据结构与算法-插入排序
插入排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理类似于人们整理手中的一叠卡片。该算法通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常使用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间），其时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序数组的长度。
2024-07-25 15:31:38
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原创 MongoDB教程（二十三）：关于MongoDB自增机制
在MongoDB中，自动生成或自动增长的ID是许多应用场景中的常见需求，特别是在需要连续编号的情况下。尽管MongoDB默认使用ObjectId作为文档的主键，但在某些情况下，开发者可能需要实现自定义的自增ID机制。本文将深入探讨如何在MongoDB中实现自动增长的ID，并通过具体的案例代码展示这一过程的每一个细节。
2024-07-25 09:13:04
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原创 MongoDB教程（二十二）：MongoDB固定集合
在MongoDB中，固定集合（Capped Collections）是一种特殊类型的集合，它提供了预分配的空间和固定大小的特性，旨在优化插入性能和存储管理。固定集合适用于日志记录、消息队列和其他需要快速插入和有限历史数据保留的场景。本文将深入探讨固定集合的创建、使用和维护，通过具体的案例代码展示如何在MongoDB中有效利用固定集合。
2024-07-24 17:02:28
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原创 MongoDB教程（二十一）：MongoDB大文件存储GridFS
在处理多媒体文件、文档或其他大型二进制数据时，传统的文件存储方式往往难以满足高并发、可扩展和易管理的需求。MongoDB 通过 GridFS 模块提供了一套完整的解决方案，用于存储和检索大型文件。本文将深入探讨 GridFS 的工作原理，以及如何在 MongoDB 中使用 GridFS 存储和检索文件。
2024-07-24 09:15:05
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