<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[programmer_v的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; programmer_v]]></copyright><item><title><![CDATA[git 协作开发流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/82585246</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/82585246</guid><author>programmer_v</author><pubDate>Mon, 10 Sep 2018 09:51:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[git 协作开发流程

 
首先了解git分支是什么 
我理解的是好比造一架飞机需要多个零件，这些零件由不同的厂家生产，最后各个厂家的零件生产后汇总到一个仓库中，组装起来就可以成为一架飞机了。

而在git项目管理中master主分支相当于仓库，实现不同功能的分支相当于各个生成零件的厂家，最后所有的分支所完成的功能全部合并到一起，就成为一个完整的项目。当然，在合并过程中可能产生冲突，这就需要来解决...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[堆排序（headSort）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/81879361</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/81879361</guid><author>programmer_v</author><pubDate>Mon, 20 Aug 2018 23:01:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[堆排序（headSort）



定义

按照惯例我们先来点入门的知识点，这样方便大家理解后面的知识点。 
按照百科的说法，堆排序是指利用堆积树这种数据结构所设计的一种排序算法，但对于没有接触这个算法的人来说，会误以为是需要将数组转化为一种树型结构再进行排序，但其实并不是如此，堆排序只是利用树的性质，并利用数组的特点快速定位指定索引位置。 
    举个例子： 
数组 【1，2，3，4，5，6】，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据库索引个人笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/80948104</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/80948104</guid><author>programmer_v</author><pubDate>Sat, 07 Jul 2018 01:53:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[索引

Mysql的索引比如一本书的目录，它能让你更快找到你想要的内容。索引并不是越多越好，建立索引需要耗费磁盘空间，同时在对索引的维护上会消耗数据库的性能，对于查找频率高并且数据库数据量大的数据建立索引能够提高查找的性能。 
索引的结构 
索引主要有两种结构，分别是B+TREE索引和HASH索引。

B+TREE

B+TREE是MySql使用最多的一种索引结构。 
是Innodb和Myisam...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据库事务个人笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/80948100</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/80948100</guid><author>programmer_v</author><pubDate>Sat, 07 Jul 2018 01:46:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据库事务

四大特性：

原子性、一致性、隔离性、持久性



事务隔离级别（等级由低到高）：



1．Read Uncommited 读未提交

一个事务可以读取另一个事务未提交的数据。 
比如有两个事务A、B，B事务update数据，但还没提交，这时候事务A可以读取B事务刚刚update的数据。 
脏读、不可重复读、幻读



2．Read Commited 读已提交

若有事务A对事务进...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于哈希的个人笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/80948097</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/80948097</guid><author>programmer_v</author><pubDate>Sat, 07 Jul 2018 01:44:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hash



什么是哈希？

Hash就是把任意长度的输入，通过散列算法，变成固定长度的输出，该输出就是散列值。

哈希表？

利用hash技术实现，理想情况下为一个包含有关键字（key-index,可以为整数，字符串等）的具有固定大小的数组。输入待查找的值即关键字，即可查找其对应的数据元素。 
比如  hashMap

Hash函数

最常见（计算简单，适用范围广）：


除留余数法 
has...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[B树与B+树个人笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/80948084</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/80948084</guid><author>programmer_v</author><pubDate>Sat, 07 Jul 2018 01:37:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[B树与B+树

前言

先引入一个动态查找树：二叉查找树、平衡二叉查找树、红黑树、B树、B+树、B*树。 
这六者都是为实现高效率的磁盘存取而设计的。 
前三者是典型的二叉查找树结构，时间复杂度为n(log2N)，与树的深度（高度）相关，那么降低树的深度自然就可以提高查找效率。 
后三者是要讲的重点。 
树的深度过大会造成磁盘I/O操作过于频繁，进而导致查询效率低下。 
那么如何减少树的深度？如果...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最接近点对问题（分治）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/78197043</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/78197043</guid><author>programmer_v</author><pubDate>Tue, 10 Oct 2017 20:28:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[最接近点对问题（分治）Description 
给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小。 
Input 
输入的第一行为测试样例的个数T，接下来有T个测试样例。每个测试的第一行是一个整数n（ n < 10000 ），表示有n个点，接下来n行，每行两个整数X, Y表示点的坐标（ |X| ≤ 1000，|Y| ≤ 1000 ）。 
Output 
对应每个测试]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用费马小定理进行素性测试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/78107712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/78107712</guid><author>programmer_v</author><pubDate>Tue, 26 Sep 2017 22:19:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用费马小定理进行素性测试Description给出一个整数N，请利用费马小定理（Fermat’s Little Theorem）测试该数是否素数。 高精度乘法。高精度求余。快速幂。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于Eclipse的图片存放位置及路径问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/76886916</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/programmer_v/article/details/76886916</guid><author>programmer_v</author><pubDate>Tue, 08 Aug 2017 10:40:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[在Eclipseg加载图片时常常会遇到这样的问题，程序运行时出现空指针异常，加载不到正确的图片路径
如javax.imageio.IIOException: Can't read input file!。
这种异常一般是出现在图片加载路径上，路径异常导致加载不到图片，从而出现空指针异常。 
    在Eclipse中需要加载图片，可以将图片拷贝到Eclipse中，但很多人由于不同的拷贝方式，图片的加]]></description><category></category></item></channel></rss>