1.XML概述   2.基本语法   3.XML组成部分 在XML中元素和标签指的是同一个东西！不要被不同的名称所迷惑了！   关系图  4.XML解析 DOM解析会把XML文档加载到内存中，生成DOM树的元素都是以对象的形式存在的！我们操作这些对象就能够操作XML文档了！

仓库的种类和关系   Maven项目标准目录结构   Maven常用的命令 clean,compiletestpackageinstall:做了compile,test,package的工作，把包打到了本地仓库的位置 maven生命周期 三套生命周期  maven概念模型图   idea集成maven插件 使用骨架创建maven的Java工程 不使用骨架创建maven的Java工程（推荐） 使用骨架创建maven的web工程

Spring优点  非常轻量级的容器：以集中的、自动化的方式进行应用程序对象创建和装配，除此之外还会负责管理对象生命周期，能组合成复杂的应用程序。Spring 容器是非侵入式的（不需要依赖任何 Spring 特定类），而且完全采用 POJOs 进行开发，使应用程序更容易测试、更容易管理。而且核心 JAR 包非常小，Spring3.0.5 不到 1 M ，而且不需要依赖任何应用服务器，可以部署在任何环境（ Java SE 或 Java EE ）。 AOP： AOP 是 Aspect Oriented Programming 的缩写，意思是面向切面编程。从另一个角度来考虑程序结构以完善面向对象编程...

哈希函数做空间限制的题目反推1G内存的记录要多少条哈希表记录哈希表的增删改查都是O(1)，原因有两点：（1）扩容代价：每个格子的平均代价为O(logN),工程上的O(logN)前面的常数系数很小，而且N不会很大，因此可以近似认为时间复杂度为O(1)（2）离线不占用用户在线的时间

1.什么是布隆过滤器？ 布隆过滤器（Bloom Filter）是一个叫做 Bloom 的老哥于1970年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。  位数组中的每个元素都只占用 1 bit ，并且每个元素只能是 0 或者 1。这样申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000 / 8 =...

牛客的提交代码数就是刷编程题的数？

面试中的动态规划一定可以从暴力递归中来。下面代码枚举了所有的可能,暴力枚举，复杂度很高。leetcode64有很多重复状态。比如两个不同的点的两个路径有可能有重复。  暴力递归怎么转成动态规划。

贪心是一个经验性的东西，要不断积累，找一个你认为对的贪心策略，要能举出反例证明一个策略是否是正确的1.哈夫曼编码问题用一个优先级队列表示堆 import java.util.Comparator; import java.util.PriorityQueue; public class Solution { public static int lessMoney(int[] arr){ PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(new MinHeapComparator()); for(int i = 0; i &l...

贪心策略先定义一个自己的比较器，再排序就好了。 import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class LowestLexicography { public static class MyComparator implements Comparator<String>{ @Override public int compare(String a, String b) { return (a + b).compareTo(b + a); } } public static String lowestStr...

前缀树（又称字典树、单词查找树、Trie树），是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。  /* 这个结构的逻辑是字母写在两个节点之间。根节点为root，root.nexts[index] 为与根节点相连的其他节点，把字母想象成两个节点之间路径上的值，靠下的节点 用于存放这个字母的path和end */ public class TrieTree { public static class Trie...

1.概念并查集（Union Find）是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。功能：a查找两个元素是否属于同一个集合:isSameSet(A,B) A所在的集合为Set1，B所在的集合为Set2，则返回Set1和Set2是否属于同一个集合；b将两个元素各自所在的集合合并到一起isSameSet(A,B)合并两个集合。唯一优化例如：1,2,3,4,5合并后的集合为下图中间所示，问2,5是否在同一个集合中，2,5分别往上找到代表节点3，则说明在同一个集合。然后2,5,指向3节点的链中的节点全部扁平，指向3节点，2,5下面...

0.哈希表的几个性质（1）输入无穷，输出有穷（2）输入一样，输出一定一样。（in same, out same）（3）对于很多的输入域，对应输出域均匀分布 1.哈希表经典结构每个桶里面是单链表。2.JVM哈希表每个桶里面是红黑树结构3.leetcode380设计一个支持在平均 时间复杂度 O(1) 下，执行以下操作的数据结构。 insert(val)：当元素 val 不存在时，向集合中插入该项。remove(val)：元素 val 存在时，从集合中移除该项。getRandom：随机返回现有集合中的一项。每个元素应该有相同的概率被返回。4.布隆过滤器（https://www.bilibili.c...

1.二叉树的前序、中序、后序的非递归遍历2.返回一个二叉树中某节点的后继节点(leetcode510)后继节点的含义为一颗二叉树中序遍历的某节点的下一个节点，前驱节点为上一个节点。解法：（1）从parent节点一直找到根节点，然后中序遍历该二叉树（时间复杂度较大）（2）从二叉树的中序遍历来看：一个节点A如果有右子树，则A的后继节点一定是该右子树的最左节点；如果A没有右子树，则通过parent指针往上找。一直到本节点是其父节点的左子树，则这个父节点就是A的后继节点。(同理可以得到前驱节点)3.二叉树的序列化与反序列化（leetcode297）一个二叉树的先序序列化  public class C...

输入:[ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6 ], [ 7, 8, 9 ]]输出: [1,2,3,6,9,8,7,4,5]用一个宏观的思路去解决。。（左神的思路，凑合着看哈）printEdge函数的作用是打印左上角顶点和右下角顶点的数所围成的矩形。