集合大总结

使用Stack堆栈集合大数据运算 package com.sta.to; import java.util.Iterator; import java.util.Stack; public class DaMax { public void jiaFa(String value1, String value2) { /** * 更多资料欢迎浏览凯哥学堂官网:http://kaige123.com * @author 小沫 */ // 把字符串用toCharArray拆成字符 char[] c1

此处为整理,更详细的源码分析请查阅 JDK源码分析其他文章. 为了适应csdn的窗口大小,表格严重变形了... null 值重复 底层实现 扩容 增.删.迭代 包含 备注 HashSet 允许,just 1个 no HashMap 同HashMap [add]:调用HashMap的put方法,put的value传入伪值static final Object PRESENT = new Object(),仅仅为了保持映射关系:(所有value都是同一个对象) [remove]:调map的remov

1.在程序运行时,通过system.out 或者 日志技术 输出关键数据信息进行调试错误信息:1) 单一错误: 阅读错误信息,从上到下,查找第一行你编写代码 2) 复合错误 :查找最后一个Caused by代码java.lang.ArithmeticException: / by zero at cn.itcast.mytest.DebugTest.deal(DebugTest.java:42) at cn.itcast.mytest.DebugTest.reverse(DebugTest.ja

基于JDK 1.7,和ArrayList进行比较分析 Java已经有了ArrayList,用来存放元素,对元素的操作都很方便.为什么还会有LinkedList呢?我们都知道ArrayList获取元素很快,但是插入一个元素很慢,因为ArrayList底层维护的是一个数组,往数组中的某个位置插入一个元素,是很消耗资源的. 而LinkedList插入元素很快,获取任意位置的元素却很慢.这是为什么呢?底层又是怎样实现的呢? 1.继承关系 LinkedList的继承关系图: LinkedList继承的是A

数组.集合.异常捕获 数组: 一次性存储多个相同类型的变量. 一维数组: 语法: 数组类型[] 数组名=new 数组类型[数组长度]; 声明数组的语法: A.数据类型 [] 数组名称= new 数据类型[2]{1,2}: B.数据类型 [] 数组名称 = new 数据类型[数组大小]; C. 数据类型 [] 数组名称 = {数据,数据,数据,数据}; ***数组的长度一旦固定了,就不能再被改变了 可以通过索引来访问数组中的元素: 数组名称[索引位置] 案例: 多维数组:多个线性数组的值 二维:i

Spark主要的编程语言是Scala,选择Scala是因为它的简洁性(Scala可以很方便在交互式下使用)和性能(JVM上的静态强类型语言).Spark支持Java编程,但对于使用Java就没有了Spark-Shell这样方便的工具,其它与Scala编程是一样的,因为都是JVM上的语言,Scala与Java可以互操作,Java编程接口其实就是对Scala的封装. 大数据未来几年发展的重点方向,大数据战略已经在十八届五中全会上作为重点战略方向,中国在大数据方面才刚刚起步,但是在美国已经产生了上千亿

大数据是用scala语言,和java有些不同又比java强大,省去了很多繁琐的东西,scala中的的接口用trait来定义,不同于java的接口,trait中可以有抽象方法也可以有不抽象方法.scala中的方法中还可以定义方法,这在java中是从来没有的.大数据未来几年发展的重点方向,大数据战略已经在十八届五中全会上作为重点战略方向,中国在大数据方面才刚刚起步,但是在美国已经产生了上千亿的市场价值.举个例子,美国通用公司是一个生产飞机发动机的一个公司,这家公司在飞机发动机的每一个零部件上都安装了

接触大数据有几年,以前一直都是对hadoop的使用.相比于日新月异的前端技术,我还是比较喜欢大数据--这个已经被热炒多年的课题,也相信从事大数据方面的技术研究是IT从业者的一条光明坦途. 2010年hadoop开始进入我的视野, 不断自学,使用,感谢hadoop国内还是有很多书籍.去年开始各大社区开始讨论spark,也开始学习scala语言,断断续续没有坚持,没多久也会忘掉.今年初看到了王老师的<Spark亚太研究院Spark公益大讲堂>视频,一些实时性需求在工作中出现让我不得不对比hadoo

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