【Data Structure】图（Graph）

图（Graph）

我们知道，数据之间的关系有 3 种，分别是 “一对一”、“一对多” 和 “多对多”，前两种关系的数据可分别用线性表和树结构存储，本节学习存储具有"多对多"逻辑关系数据的结构——图存储结构。

Posted by Wei on 2019-05-14, Last Modified on 2023-03-23

【Algorithm Problem】统计文章中每个单词出现的次数

Solution

String[] strs = {"apple",...};
Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
for (String str : strs) {
    if (map.containsKey(str)) {
        Integer integer = map.get(str);
        integer++;
        map.put(str, integer);
    } else {
        map.put(str, 1);
    }
}

for (Map.Entry<String, Integer> me : map.entrySet()) {
    String strKey = me.getKey();
    Integer iCount = me.getValue();
    System.out.println(strKey + "出现了" + iCount + "次");
}

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Posted by Wei on 2019-05-14, Last Modified on 2025-04-23

【Algorithm】排序算法 - 选择排序（Selection Sort）

选择排序（Selection Sort）

选择排序的思路是这样的：首先，找到数组中最小的那个元素，其次，将它和数组的第一个元素交换位置（如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换）。再次，在剩下的元素中找到最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复，直到将整个数组排序。

这种方法叫做选择排序（Selection Sort），因为它在不断地选择剩余元素之中的最小者。

如下所示，选择排序的内循环只是在比较当前元素与目前已知的最小元素（以及将当前索引加 1 和检查是否代码越界），这已经简单到了极点。交换元素的代码写在内循环之外，每次交换都能排定一个元素，因此交换的总次数是 N 。所以算法的时间效率取决于比较的次数。

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Posted by Wei on 2019-05-14, Last Modified on 2023-08-27

【Algorithm】查找算法（Search）- 二分搜索算法（Binary Search）

无处不在的二分思想

二分查找是一种非常简单易懂的快速查找算法，生活中到处可见。比如说，我们现在来做一个猜字游戏。我随机写一个 0 到 99 之间的数字，然后你来猜我写的是什么。猜的过程中，你每猜一次，我就会告诉你猜的大了还是小了，直到猜中为止。你来想想，如何快速猜中我写的数字呢？

假设我写的数字是 23，你可以按照下面的步骤来试一试（如果猜测范围的数字有偶数个，中间数有两个，就选择较小的那个）。

7 次就猜出来了，是不是很快？这个例子用的就是二分思想，按照这个思想，即便我让你猜的是 0 到 999 的数字，最多也只要 10 次就能猜中。不信的话，你可以试一试。

这是一个生活中的例子，我们现在回到实际的开发场景中。假设有 1000 条订单数据，已经按照订单金额从小到大排序，每个订单金额都不同，并且最小单位是元。我们现在想知道是否存在金额等于 19 元的订单。如果存在，则返回订单数据，如果不存在则返回 null。

最简单的办法当然是从第一个订单开始，一个一个遍历这 1000 个订单，直到找到金额等于 19 元的订单为止。但这样查找会比较慢，最坏情况下，可能要遍历完这 1000 条记录才能找到。而使用二分查找就能更快速地解决。

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Posted by Wei on 2019-05-13, Last Modified on 2025-04-04

【Security】Wireshake抓包分析HTTPS

抓包1

过滤条件：ssl && ip.addr == 180.101.53.2 && tcp.port == 55583

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Posted by Wei on 2019-05-13, Last Modified on 2024-05-02

西维蜀黍