java学习待解决问题

本文详细介绍了Java中的关键概念和技术,包括JDK 1.8的新特性、基本数据类型范围、ConcurrentHashMap的工作原理、HashMap的使用、List对象的创建、JVM内存管理及垃圾回收机制、构造函数的特点以及方法的重载和重写。

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一、jdk1.8版本与之前相比,之前的版本声明抽象方法不可写出大括号 jdk1.8问题 ()
二、java基本类型范围 范围类型()
java中整型默认的是int,浮点默认的是double.
java使用float定义如1.1,也会被double类型强制转换。
确定基本类型范围。
三、ConcurrentHashMap 使用segment来分段和管理锁,segment继承自ReentrantLock,因此ConcurrentHashMap使用ReentrantLock来保证线程安全。()
知识点盲区:
ConcurrentHashMap 使用,实现。
segment 由来,作用,使用
ReentrantLock 问题
四、HashMap具体功能不熟悉,掌握不熟练()
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
继承类,实现
五、返回值问题,对于List了解问题()
Arrays.asList(),其将一个数组转化为一个List对象,这个方***返回一个ArrayList类型的对象, 这个ArrayList类并非java.util.ArrayList类,而是Arrays类的内部类
六、JVM虚拟机 垃圾分类问题 ()
JVM 内存可简单分为三个区:

1、堆区(heap):用于存放所有对象,是线程共享的(注:数组也属于对象)

2、栈区(stack):用于存放基本数据类型的数据和对象的引用,是线程私有的(分为:虚拟机栈和本地方法栈)

3、方法区(method):用于存放类信息、常量、静态变量、编译后的字节码等,是线程共享的(也被称为非堆,即 None-Heap)

Java 的垃圾回收器(GC)主要针对堆区
七、java构造函数特点
构造方法是一种特殊的方法,具有以下特点。
(1)构造方法的方法名必须与类名相同。
(2)构造方法没有返回类型,也不能定义为void,在方法名前面不声明方法类型。
(3)构造方法的主要作用是完成对象的初始化工作,它能够把定义对象时的参数传给对象的域。
(4)一个类可以定义多个构造方法,如果在定义类时没有定义构造方法,则编译系统会自动插入一个无参数的默认构造器,这个构造器不执行任何代码。
(5)构造方法可以重载,以参数的个数,类型,顺序。

八、java重载重写问题 ()
方法重写
参数列表必须完全与被重写方法的相同;
返回类型必须完全与被重写方法的返回类型相同;
访问权限不能比父类中被重写的方法的访问权限更低。例如:如果父类的一个方法被声明为public,那么在子类中重写该方法就不能声明为protected。
父类的成员方法只能被它的子类重写。
声明为final的方法不能被重写。
声明为static的方法不能被重写,但是能够被再次声明。
子类和父类在同一个包中,那么子类可以重写父类所有方法,除了声明为private和final的方法。
子类和父类不在同一个包中,那么子类只能够重写父类的声明为public和protected的非final方法。
重写的方法能够抛出任何非强制异常,无论被重写的方法是否抛出异常。但是,重写的方法不能抛出新的强制性异常,或者比被重写方法声明的更广泛的强制性异常,反之则可以。
构造方法不能被重写。
如果不能继承一个方法,则不能重写这个方法。
方法重载
被重载的方法必须改变参数列表(参数个数或类型或顺序不一样);
被重载的方法可以改变返回类型;
被重载的方法可以改变访问修饰符;
被重载的方法可以声明新的或更广的检查异常;
方法能够在同一个类中或者在一个子类中被重载。
无法以返回值类型作为重载函数的区分标准。

华为OD-最小传输时延Ⅱ是华为公司的一道技术题目,要求设计一种算法来实现最小的传输时延。鉴于题目中没有给出具体的背景和问题场景,以下是我个人的理解和回答。 传输时延是指在数据传输过程中所花费的时间,通常包括数据的传输、处理和接收等环节。最小传输时延是指在给定的资源和条件下,通过合理的算法设计,使得传输时延达到最小化。 要实现最小传输时延,可以从以下几个角度进行考虑和优化: 1. 网络拓扑优化:通过合理调整网络的结构和拓扑,减少数据传输的跳转次数和路径长度,从而降低传输时延。可以使用最优路径算法来寻找最短路径,例如Dijkstra算法、Floyd算法等。 2. 网络带宽调度:合理分配网络资源,根据数据传输的需求和优先级,动态调整网络带宽的分配。可以利用流量调度算法,如最大剩余带宽优先、最小传输时延优先等,来实现带宽的高效利用。 3. 数据压缩和优化:在数据传输之前,对于数据进行压缩和优化,减少数据量,从而减少传输时延。可以使用各种有效的压缩算法,如Lempel-Ziv-Welch(LZW)算法、哈夫曼编码等。 4. 并发传输技术:通过使用多线程或多进程的方式,并发传输多个数据包,提高整体传输的效率。可以使用多线程编程模型,如Java中的Thread类、Python中的多线程库等。 综上所述,要实现最小传输时延,可以从网络拓扑优化、网络带宽调度、数据压缩和优化、并发传输技术等方面进行优化和改进。根据具体的场景和需求,可以选择适合的算法和技术来实现最小传输时延的目标。
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