Java基础复习1

• 线程进程通信
• 互斥和同步
• java同步的方式
• 排序的方式
• 快排
• 数组和链表
• 堆和栈
• 线程进程
• hashmap和hashtable
• map的结构
• 数据库索引
• 数据库引擎
• 排序不稳定
• 堆排序的原理

线程进程通信
进程间的通信，它的数据空间的独立性决定了它的通信相对比较复杂，需要通过操作系统。以前进程间的通信只能是单机版的，现在操作系统都继承了基于套接字（socket）的进程间的通信机制。这样进程间的通信就不局限于单台计算机了，实现了网络通信。
进程的通信机制主要有：管道、有名管道、消息队列、信号量、共享空间、信号、套接字。
线程间通信：由于多线程共享地址空间和数据空间，所以多个线程间的通信是一个线程的数据可以直接提供给其他线程使用，而不必通过操作系统（也就是内核的调度）。
线程间的通信目的主要是用于线程同步。所以线程没有像进程通信中的用于数据交换的通信机制。
1、linux中的进程，是由fork()系统调用创建的，进程间都有独立的地址空间，他们之间不能直接通信，必须通过一些IPC进程进程间通信机制来完成。常见的IPC有：PIPE，命名管道，信号，共享内存以及socket等；
2、linux中的线程，是clone()系统调用创建的,一个进程下的线程间是共享内存空间的，故线程A可以访问线程B中定义的变量，但是必须注意并发的情况；
另：“线程上下文”的规模要远远小于“进程上下文”
进程/线程间同步机制：临界区（Critical Section）、互斥量（Mutex）、信号量（Semaphore）、事件（Event）四种方式
1、互斥量与临界区的作用非常相似，但互斥量是可以命名的，也就是说它可以跨越进程使用。所以创建互斥量需要的资源更多，所以如果只为了在进程内部是用的话使用临界区会带来速度上的优势并能够减少资源占用量。因为互斥量是跨进程的互斥量一旦被创建，就可以通过名字打开它。
2、互斥量（Mutex），信号灯（Semaphore），事件（Event）都可以被跨越进程使用来进行同步数据操作，而其他的对象与数据同步操作无关，但对于进程和线程来讲，如果进程和线程在运行状态则为无信号状态，在退出后为有信号状态。所以可以使用WaitForSingleObject来等待进程和线程退出。
3、通过互斥量可以指定资源被独占的方式使用，但如果有下面一种情况通过互斥量就无法处理，比如现在一位用户购买了一份三个并发访问许可的数据库系统，可以根据用户购买的访问许可数量来决定有多少个线程/进程能同时进行数据库操作，这时候如果利用互斥量就没有办法完成这个要求，信号灯对象可以说是一种资源计数器。
互斥和同步
相交进程之间的关系主要有两种，同步与互斥。所谓互斥，是指散步在不同进程之间的若干程序片断，当某个进程运行其中一个程序片段时，其它进程就不能运行它 们之中的任一程序片段，只能等到该进程运行完这个程序片段后才可以运行。所谓同步，是指散步在不同进程之间的若干程序片断，它们的运行必须严格按照规定的 某种先后次序来运行，这种先后次序依赖于要完成的特定的任务。
　　显然，同步是一种更为复杂的互斥，而互斥是一种特殊的同步。
　　也就是说互斥是两个线程之间不可以同时运行，他们会相互排斥，必须等待一个线程运行完毕，另一个才能运行，而同步也是不能同时运行，但他是必须要安照某种次序来运行相应的线程（也是一种互斥）！
　　总结：互斥：是指某一资源同时只允许一个访问者对其进行访问，具有唯一性和排它性。但互斥无法限制访问者对资源的访问顺序，即访问是无序的。
　　同步：是指在互斥的基础上（大多数情况），通过其它机制实现访问者对资源的有序访问。在大多数情况下，同步已经实现了互斥，特别是所有写入资源的情况必定是互斥的。少数情况是指可以允许多个访问者同时访问资源。
Java同步的方式
Java提供了很多同步操作，比如synchronized关键字、wait/notifyAll、ReentrantLock、Condition、一些并发包下的工具类、Semaphore，ThreadLocal、AbstractQueuedSynchronizer等。
排序的方式
插入排序(Insertion Sort)，选择排序，冒泡排序(BubbleSort)，快速排序（Quick Sort），堆排序(Heap Sort)
快排

//快速排序  
void quick_sort(int s[], int l, int r)  
{  
    if (l < r)  
    {  
        //Swap(s[l], s[(l + r) / 2]); //将中间的这个数和第一个数交换 参见注1  
        int i = l, j = r, x = s[l];  
        while (i < j)  
        {  
            while(i < j && s[j] >= x) // 从右向左找第一个小于x的数  
                j--;    
            if(i < j)   
                s[i++] = s[j];  

            while(i < j && s[i] < x) // 从左向右找第一个大于等于x的数  
                i++;    
            if(i < j)   
                s[j--] = s[i];  
        }  
        s[i] = x;  
        quick_sort(s, l, i - 1); // 递归调用   
        quick_sort(s, i + 1, r);  
    }  
}  

数组和链表
1 在访问方式上
数组可以随机访问其中的元素
链表则必须是顺序访问，不能随机访问
2 空间的使用上
链表可以随意扩大
数组则不能
堆和栈
1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。
2、堆区（heap） — 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表。
3、全局区（静态区）（static）—，全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在一块区域，未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一块区域。-程序结束后由系统释放。
4、文字常量区—常量字符串就是放在这里的。程序结束后由系统释放。
5、程序代码区—存放函数体的二进制代码。
例子程序：

  //main.cpp    
  int   a   =   0;   全局初始化区    
  char   *p1;   全局未初始化区    
  main()    
  {    
  int   b;   栈    
  char   s[]   =   "abc";   栈    
  char   *p2;   栈    
  char   *p3   =   "123456";   123456/0在常量区，p3在栈上。    
  static   int   c   =0；   全局（静态）初始化区    
  p1   =   (char   *)malloc(10);    
  p2   =   (char   *)malloc(20);    
  分配得来得10和20字节的区域就在堆区。    
  strcpy(p1,   "123456");   123456/0放在常量区，编译器可能会将它与p3所指向的"123456"  
  优化成一个地方。    
  }    

申请方式：
stack:
由系统自动分配。例如，声明在函数中一个局部变量 int b; 系统自动在栈中为b开辟空间
heap:
需要程序员自己申请，并指明大小，在c中malloc函数
如p1 = (char *)malloc(10);
在C++中用new运算符
如p2 = new char[10];
但是注意p1、p2本身是在栈中的。
申请后系统的响应：
栈：只要栈的剩余空间大于所申请空间，系统将为程序提供内存，否则将报异常提示栈溢
出。
堆：首先应该知道操作系统有一个记录空闲内存地址的链表，当系统收到程序的申请时，会遍历该链表，寻找第一个空间大于所申请空间的堆结点，然后将该结点从空闲结点链表中删除，并将该结点的空间分配给程序，另外，对于大多数系统，会在这块内存空间中的首地址处记录本次分配的大小，这样，代码中的delete语句才能正确的释放本内存空间。另外，由于找到的堆结点的大小不一定正好等于申请的大小，系统会自动的将多余的那部分重新放入空闲链表中。
申请效率的比较：
栈由系统自动分配，速度较快。但程序员是无法控制的。
堆是由new分配的内存，一般速度比较慢，而且容易产生内存碎片,不过用起来最方便.
另外，在WINDOWS下，最好的方式是用VirtualAlloc分配内存，他不是在堆，也不是在栈，是直接在进程的地址空间中保留一块内存，虽然用起来最不方便。但是速度快，也最灵活。
堆和栈中的存储内容：
栈： 在函数调用时，第一个进栈的是主函数中后的下一条指令（函数调用语句的下一条可执行语句）的地址，然后是函数的各个参数，在大多数的C编译器中，参数是由右往左入栈的，然后是函数中的局部变量。注意静态变量是不入栈的。
当本次函数调用结束后，局部变量先出栈，然后是参数，最后栈顶指针指向最开始存的地址，也就是主函数中的下一条指令，程序由该点继续运行。
堆：一般是在堆的头部用一个字节存放堆的大小。堆中的具体内容由程序员安排。
存取效率的比较：
char s1[] = “aaaaaaaaaaaaaaa”;
char *s2 = “bbbbbbbbbbbbbbbbb”;
aaaaaaaaaaa是在运行时刻赋值的；
而bbbbbbbbbbb是在编译时就确定的；
但是，在以后的存取中，在栈上的数组比指针所指向的字符串(例如堆)快。
比如：

  #include    
  void   main()    
  {    
  char   a   =   1;    
  char   c[]   =   "1234567890";    
  char   *p   ="1234567890";    
  a   =   c[1];    
  a   =   p[1];    
  return;    
  }    

对应的汇编代码
10: a = c[1];
00401067 8A 4D F1 mov cl,byte ptr [ebp-0Fh]
0040106A 88 4D FC mov byte ptr [ebp-4],cl
11: a = p[1];
0040106D 8B 55 EC mov edx,dword ptr [ebp-14h]
00401070 8A 42 01 mov al,byte ptr [edx+1]
00401073 88 45 FC mov byte ptr [ebp-4],al
第一种在读取时直接就把字符串中的元素读到寄存器cl中，而第二种则要先把指针值读到edx中，再根据edx读取字符，显然慢了。
堆和栈的区别可以用如下的比喻来看出：使用栈就象我们去饭馆里吃饭，只管点菜（发出申请）、付钱、和吃（使用），吃饱了就 走，不必理会切菜、洗菜等准备工作和洗碗、刷锅等扫尾工作，他的好处是快捷，但是自由度小。使用堆就象是自己动手做喜欢吃的菜肴，比较麻烦，但是比较符合自己的口味，而且自由度大。
线程进程
进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作，只能用线程，不能用进程。如果有兴趣深入的话，我建议你们看看《现代操作系统》或者《操作系统的设计与实现》。对就个问题说得比较清楚。
hashmap和hashtable
HashMap和Hashtable都实现了Map接口，但决定用哪一个之前先要弄清楚它们之间的分别。主要的区别有：线程安全性，同步(synchronization)，以及速度。
1、HashMap几乎可以等价于Hashtable，除了HashMap是非synchronized的，并可以接受null(HashMap可以接受为null的键值(key)和值(value)，而Hashtable则不行)。
2、HashMap是非synchronized，而Hashtable是synchronized，这意味着Hashtable是线程安全的，多个线程可以共享一个Hashtable；而如果没有正确的同步的话，多个线程是不能共享HashMap的。Java 5提供了ConcurrentHashMap，它是HashTable的替代，比HashTable的扩展性更好。
3、另一个区别是HashMap的迭代器(Iterator)是fail-fast迭代器，而Hashtable的enumerator迭代器不是fail-fast的。所以当有其它线程改变了HashMap的结构（增加或者移除元素），将会抛出ConcurrentModificationException，但迭代器本身的remove()方法移除元素则不会抛出ConcurrentModificationException异常。但这并不是一个一定发生的行为，要看JVM。这条同样也是Enumeration和Iterator的区别。
4、由于Hashtable是线程安全的也是synchronized，所以在单线程环境下它比HashMap要慢。如果你不需要同步，只需要单一线程，那么使用HashMap性能要好过Hashtable。
5、HashMap不能保证随着时间的推移Map中的元素次序是不变的。
1) sychronized意味着在一次仅有一个线程能够更改Hashtable。就是说任何线程要更新Hashtable时要首先获得同步锁，其它线程要等到同步锁被释放之后才能再次获得同步锁更新Hashtable。
2) Fail-safe和iterator迭代器相关。如果某个集合对象创建了Iterator或者ListIterator，然后其它的线程试图“结构上”更改集合对象，将会抛出ConcurrentModificationException异常。但其它线程可以通过set()方法更改集合对象是允许的，因为这并没有从“结构上”更改集合。但是假如已经从结构上进行了更改，再调用set()方法，将会抛出IllegalArgumentException异常。
3) 结构上的更改指的是删除或者插入一个元素，这样会影响到map的结构。
HashMap可以通过下面的语句进行同步：
Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);
Hashtable和HashMap有几个主要的不同：线程安全以及速度。仅在你需要完全的线程安全的时候使用Hashtable，而如果你使用Java 5或以上的话，请使用ConcurrentHashMap吧。
Map的结构
http://blog.youkuaiyun.com/cike110120/article/details/8675366
数据库索引
数据库索引是用于提高数据库表的数据访问速度的。
数据库索引的特点：
a）避免进行数据库全表的扫描，大多数情况，只需要扫描较少的索引页和数据页，而不是查询所有数据页。而且对于非聚集索引，有时不需要访问数据页即可得到数据。
b）聚集索引可以避免数据插入操作，集中于表的最后一个数据页面。
c）在某些情况下，索引可以避免排序操作。
数据库引擎
数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。 使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象（如索引、视图和存储过程）。可以使用 SQL Server Management Studio 管理数据库对象，使用 SQL Server Profiler 捕获服务器事件。
排序稳定性
(1)冒泡排序
冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，我想你是不会再无聊地把他们俩交换一下的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。
(2)选择排序
选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n - 1个元素，第n个元素不用选择了，因为只剩下它一个最大的元素了。那么，在一趟选择，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了。比较拗口，举个例子，序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。
(3)插入排序
插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。当然，刚开始这个有序的小序列只有1个元素，就是第一个元素。比较是从有序序列的末尾开始，也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起，如果比它大则直接插入在其后面，否则一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以，相等元素的前后顺序没有改变，从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序，所以插入排序是稳定的。
(4)快速排序
快速排序有两个方向，左边的i下标一直往右走，当a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中枢元素的数组下标，一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走，当a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不动了，i <= j，交换a[i]和a[j],重复上面的过程，直到i > j。 交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱，比如序列为5 3 3 4 3 8 9 10 11，现在中枢元素5和3（第5个元素，下标从1开始计）交换就会把元素3的稳定性打乱，所以快速排序是一个不稳定的排序算法，不稳定发生在中枢元素和a[j] 交换的时刻。
(5)归并排序
归并排序是把序列递归地分成短序列，递归出口是短序列只有1个元素（认为直接有序）或者2个序列（1次比较和交换），然后把各个有序的段序列合并成一个有序的长序列，不断合并直到原序列全部排好序。可以发现，在1个或2个元素时，1个元素不会交换，2个元素如果大小相等也没有人故意交换，这不会破坏稳定性。那么，在短的有序序列合并的过程中，稳定是是否受到破坏？没有，合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面，这样就保证了稳定性。所以，归并排序也是稳定的排序算法。
(6)基数排序
基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序，最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以其是稳定的排序算法。
(7)希尔排序(shell)
希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，当刚开始元素很无序的时候，步长最大，所以插入排序的元素个数很少，速度很快；当元素基本有序了，步长很小， 插入排序对于有序的序列效率很高。所以，希尔排序的时间复杂度会比O(n^2)好一些。由于多次插入排序，我们知道一次插入排序是稳定的，不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱，所以shell排序是不稳定的。
(8)堆排序
我们知道堆的结构是节点i的孩子为2 * i和2 * i + 1节点，大顶堆要求父节点大于等于其2个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其2个子节点。在一个长为n 的序列，堆排序的过程是从第n / 2开始和其子节点共3个值选择最大（大顶堆）或者最小（小顶堆），这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为n / 2 - 1， n / 2 - 2， … 1这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。有可能第n / 2个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而第n / 2 - 1个父节点把后面一个相同的元素没 有交换，那么这2个相同的元素之间的稳定性就被破坏了。所以，堆排序不是稳定的排序算法。
综上，得出结论: 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，而冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。
堆排序的原理
利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性，使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。
其基本思想为(大顶堆)：
1)将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无须区；
2)将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,……Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2…n-1]<=R[n];
3)由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新堆，然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2….Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1，则整个排序过程完成。
详情请见：http://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiaoxuewen/article/details/7570621/