摘要：
一，介绍 1）构造赫夫曼树的算法是一个贪心算法，贪心的地方在于：总是选取当前频率(权值)最低的两个结点来进行合并，构造新结点。 2）使用最小堆来选取频率最小的节点，有助于提高算法效率，因为要选频率最低的，要么用排序，要么用堆。用堆的话，出堆的复杂度为O(logN)，而向堆中插入一个元素的平均时间复杂 阅读全文
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本文主要学习JAVA多线程中的 wait()方法 与 notify()/notifyAll()方法的用法。 ①wait() 与 notify/notifyAll 方法必须在同步代码块中使用 ②wait() 与 notify/notifyAll() 的执行过程 ③中断 调用wait()方法进入等待队列 阅读全文
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一，volatile关键字的可见性 要想理解volatile关键字，得先了解下JAVA的内存模型，Java内存模型的抽象示意图如下： 从图中可以看出： ①每个线程都有一个自己的本地内存空间--线程栈空间???线程执行时，先把变量从主内存读取到线程自己的本地内存空间，然后再对该变量进行操作 ②对该变量 阅读全文
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一，介绍 本总结我对于JAVA多线程中线程之间的通信方式的理解，主要以代码结合文字的方式来讨论线程间的通信，故摘抄了书中的一些示例代码。 二，线程间的通信方式 ①同步 这里讲的同步是指多个线程通过synchronized关键字这种方式来实现线程间的通信。 参考示例： 由于线程A和线程B持有同一个My 阅读全文
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一，介绍 本文介绍使用Kruskal算法求解无向图的最小生成树。Kruskal是一个贪心算法，并且使用了并查集这种数据结构。关于并查集的介绍，参考：数据结构--并查集的原理及实现 二，构造一个无向图 图，肯定有顶点和边。由于求解最小生成树，故边还需要有权值。此外，对于每一条边，需要找到与它相关联的两 阅读全文
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一，介绍 本文使用数据结构：并查集 来实现 求解无向图的连通分量个数。 无向图的连通分量就是：无向图的一个极大连通子图，在极大连通子图中任意两个顶点之间一定存在一条路径。对于连通的无向图而言，只有一个连通分量。 二，构造一个简单的无向图 这里仅演示求解无向图的连通分量，因此需要先构造一个无向图。图由 阅读全文
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一，介绍 什么是二项队列，为什么会用到二项队列？ 与二叉堆一样，二项队列也是优先级队列的一种实现方式。在 数据结构--堆的实现之深入分析 的末尾 ，简单地比较了一下二叉堆与二项队列。 对于二项队列而言，它可以弥补二叉堆的不足:merge操作的时间复杂度为O(N)。二项队列的merge操作的最坏时间复 阅读全文
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一，介绍 以前在学习堆时，写了两篇文章：数据结构--堆的实现(上) 和 数据结构--堆的实现(下)， 感觉对堆的认识还是不够。本文主要分析数据结构 堆(讨论小顶堆)的基本操作的一些细节，比如 insert(插入)操作 和 deleteMin(删除堆顶元素)操作的实现细节、分析建堆的时间复杂度、堆的优 阅读全文
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一，问题描述 假设有两个线程在并发运行，一个线程执行的代码中含有一个死循环如:while(true)....当该线程在执行while(true)中代码时，另一个线程会有机会执行吗？ 二，示例代码（代码来源于互联网） 两个线程类的实现如下： 线程A执行methodA()，methodA()中有一个死循 阅读全文
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一，介绍 本文介绍一个简单的聊天应用程序：生产者将消息发送到Topic上，然后由ActiveMQ将该消息Push给订阅了该Topic的消费者。示例程序来自于《JAVA 消息服务--第二版 Mark Richards著》 二，项目开发环境搭建 ①使用Eclipse新建一个JAVA工程:jms_acti 阅读全文