前言

这篇文章是【前端词典】系列文章的第 13 篇文章，接下的 9 篇我会围绕着 Vue 展开，希望这 9 篇文章可以使大家加深对 Vue 的了解。当然这些文章的前提是默认你对 Vue 有一定的基础。如果一点基础都没有，建议先看官方文档。

第一篇文章我会结合 Vue 和 Vuex 的部分源码，来说明 Vuex 注入 Vue 生命周期的过程。

说到源码，其实没有想象的那么难。也和我们平时写业务代码差不多，都是方法的调用。但是源码的调用树会复杂很多。

为何使用 Vuex

使用 Vue 我们就不可避免的会遇到组件间共享的数据或状态。应用的业务代码逐渐复杂，props、事件、事件总线等通信的方式的弊端就会愈发明显。这个时候我们就需要 Vuex 。Vuex 是一个专门为 Vue 设计的状态管理工具。

状态管理是 Vue 组件解耦的重要手段。

它借鉴了 Flux、redux 的基本思想，将状态抽离到全局，形成一个 Store。

Vuex 不限制你的代码结构，但需要遵守一些规则：

1. 应用层级的状态应该集中到单个 store 对象中
2. 提交 mutation 是更改状态的唯一方法，并且这个过程是同步的
3. 异步逻辑都应该封装到 action 里面

Vuex 注入 Vue 生命周期的过程

我们在安装插件的时候，总会像下面一样用 Vue.use() 来载入插件，可是 Vue.use() 做了什么呢？

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javascript复制代码import Vue from 'vue';
import Vuex from 'vuex';

Vue.use(Vuex);

Vue.use() 做了什么

安装 Vue.js 插件。如果插件是一个对象，必须提供 install 方法。如果插件是一个函数，它会被作为 install 方法。install 方法调用时，会将 Vue 作为参数传入。

以上是 官方文档 的解释。

接下来我们从源码部分来看看 Vue.use() 都做了什么。

Vue 源码在 initGlobalAPI 入口方法中调用了 initUse (Vue) 方法，这个方法定义了 Vue.use() 需要做的内容。

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javascript复制代码function initGlobalAPI (Vue) {
  ......
  initUse(Vue);
  initMixin$1(Vue); // 下面讲 Vue.mixin 会提到
  ......
}

function initUse (Vue) {
  Vue.use = function (plugin) {
    var installedPlugins = (this._installedPlugins || (this._installedPlugins = []));
    /* 判断过这个插件是否已经安装 */
    if (installedPlugins.indexOf(plugin) > -1) {
      return this
    }
    var args = toArray(arguments, 1);
    args.unshift(this);
    /* 判断插件是否有 install 方法 */
    if (typeof plugin.install === 'function') {
      plugin.install.apply(plugin, args);
    } else if (typeof plugin === 'function') {
      plugin.apply(null, args);
    }
    installedPlugins.push(plugin);
    return this
  };
}

这段代码主要做了两件事情：

1. 一件是防止重复安装相同的 plugin
2. 另一件是初始化 plugin

插件的 install 方法

看完以上源码，我们知道插件（Vuex）需要提供一个 install 方法。那么我们看看 Vuex 源码中是否有这个方法。结果当然是有的：

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ini复制代码/* 暴露给外部的 install 方法 */
function install (_Vue) {
  /* 避免重复安装（Vue.use 内部也会检测一次是否重复安装同一个插件）*/
  if (Vue && _Vue === Vue) {
    {
      console.error(
        '[vuex] already installed. Vue.use(Vuex) should be called only once.'
      );
    }
    return
  }
  Vue = _Vue;
  /* 将 vuexInit 混淆进 Vue 的 beforeCreate(Vue2.0) 或 _init 方法(Vue1.0) */
  applyMixin(Vue);
}

这段代码主要做了两件事情：

1. 一件是防止 Vuex 被重复安装
2. 另一件是执行 applyMixin，目的是执行 vuexInit 方法初始化 Vuex

接下来 我们看看 applyMixin(Vue) 源码：

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php复制代码/* 将 vuexInit 混淆进 Vue 的 beforeCreate */
function applyMixin (Vue) {
  var version = Number(Vue.version.split('.')[0]);
  if (version >= 2) {
    Vue.mixin({ beforeCreate: vuexInit });
  } else {
    /* Vue1.0 的处理逻辑，此处省略 */
    ......
  }
  function vuexInit () {
    ......
  }
}

从上面的源码，可以看出 Vue.mixin 方法将 vuexInit 方法混淆进 beforeCreate 钩子中，也是因为这个操作，所以每一个 vm 实例都会调用 vuexInit 方法。那么 vuexInit 又做了什么呢？

vuexInit()

我们在使用 Vuex 的时候，需要将 store 传入到 Vue 实例中去。

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arduino复制代码new Vue({
  el: '#app',
  store
});

但是我们却在每一个 vm 中都可以访问该 store，这个就需要靠 vuexInit 了。

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csharp复制代码  function vuexInit () {
    const options = this.$options
    if (options.store) {
      /* 根节点存在 stroe 时 */
      this.$store = typeof options.store === 'function'
        ? options.store()
        : options.store
    } else if (options.parent && options.parent.$store) {
      /* 子组件直接从父组件中获取 $store，这样就保证了所有组件都公用了全局的同一份 store*/
      this.$store = options.parent.$store
    }
  }

根节点存在 stroe 时，则直接将 options.store 赋值给 this.$store。否则则说明不是根节点，从父节点的 $store 中获取。

通过这步的操作，我们就以在任意一个 vm 中通过 this.$store 来访问 Store 的实例。接下来我们反过来说说 Vue.mixin()。

Vue.mixin()

全局注册一个混入，影响注册之后所有创建的每个 Vue 实例。插件作者可以使用混入，向组件注入自定义的行为。不推荐在应用代码中使用。

在 vue 的 initGlobalAPI 入口方法中调用了 initMixin$1(Vue) 方法:

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kotlin复制代码function initMixin$1 (Vue) {
  Vue.mixin = function (mixin) {
    this.options = mergeOptions(this.options, mixin);
    return this
  };
}

Vuex 注入 Vue 生命周期的过程大概就是这样，如果你感兴趣的话，你可以直接看看 Vuex 的源码，接下来我们说说 Store。

Store

上面我们讲到了 vuexInit 会从 options 中获取 Store。所以接下来会讲到 Store 是怎么来的呢？

我们使用 Vuex 的时候都会定义一个和下面类似的 Store 实例。

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javascript复制代码import Vue from 'vue'
import Vuex from 'vuex'
import mutations from './mutations'

Vue.use(Vuex)

const state = {
    showState: 0,                             
}

export default new Vuex.Store({
    strict: true,
	state,
	getters,
})

不要在发布环境下启用严格模式。严格模式会深度监测状态树来检测不合规的状态变更 —— 请确保在发布环境下关闭严格模式，以避免性能损失。

state 的响应式

你是否关心 state 是如何能够响应式呢？这个主要是通过 Store 的构造函数中调用的 resetStoreVM(this, state) 方法来实现的。

这个方法主要是重置一个私有的 _vm（一个 Vue 的实例） 对象。这个 _vm 对象会保留我们的 state 树，以及用计算属性的方式存储了 store 的 getters。现在具体看看它的实现过程。

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scss复制代码/* 使用 Vue 内部的响应式注册 state */
function resetStoreVM (store, state, hot) {
  /* 存放之前的vm对象 */
  const oldVm = store._vm 

  store.getters = {}
  const wrappedGetters = store._wrappedGetters
  const computed = {}

  /* 通过 Object.defineProperty 方法为 store.getters 定义了 get 方法。当在组件中调用 this.$store.getters.xxx 这个方法的时候，会访问 store._vm[xxx]*/
  forEachValue(wrappedGetters, (fn, key) => {
    computed[key] = partial(fn, store)
    Object.defineProperty(store.getters, key, {
      get: () => store._vm[key],
      enumerable: true // for local getters
    })
  })

  const silent = Vue.config.silent
  /* 设置 silent 为 true 的目的是为了取消 _vm 的所有日志和警告 */
  Vue.config.silent = true
  /*  这里new了一个Vue对象，运用Vue内部的响应式实现注册state以及computed*/
  store._vm = new Vue({
    data: {
      ?state: state
    },
    computed
  })
  Vue.config.silent = silent

  /* 使能严格模式，Vuex 中对 state 的修改只能在 mutation 的回调函数里 */
  if (store.strict) {
    enableStrictMode(store)
  }

  if (oldVm) {
    /* 解除旧 vm 的 state 的引用，并销毁这个旧的 _vm 对象 */
    if (hot) {
      store._withCommit(() => {
        oldVm._data.?state = null
      })
    }
    Vue.nextTick(() => oldVm.$destroy())
  }
}

state 的响应式大概就是这样实现的，也就是初始化 resetStoreVM 方法的过程。

看看 Store 的 commit 方法

我们知道 commit 方法是用来触发 mutation 的。

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typescript复制代码commit (_type, _payload, _options) {
  /* unifyObjectStyle 方法校参 */
  const {
    type,
    payload,
    options
  } = unifyObjectStyle(_type, _payload, _options)

  const mutation = { type, payload }
  /* 找到相应的 mutation 方法 */
  const entry = this._mutations[type]
  if (!entry) {
    if (process.env.NODE_ENV !== 'production') {
      console.error(`[vuex] unknown mutation type: ${type}`)
    }
    return
  }
  /* 执行 mutation 中的方法 */
  this._withCommit(() => {
    entry.forEach(function commitIterator (handler) {
      handler(payload)
    })
  })
  /* 通知所有订阅者，传入当前的 mutation 对象和当前的 state */
  this._subscribers.forEach(sub => sub(mutation, this.state))

  if (
    process.env.NODE_ENV !== 'production' &&
    options && options.silent
  ) {
    console.warn(
      `[vuex] mutation type: ${type}. Silent option has been removed. ` +
      'Use the filter functionality in the vue-devtools'
    )
  }
}

该方法先进行参数风格校验，然后利用 _withCommit 方法执行本次批量触发 mutation 处理函数。执行完成后，通知所有 _subscribers（订阅函数）本次操作的 mutation 对象以及当前的 state 状态。

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本文转载自: 掘金

开发者博客 – 和开发相关的 这里全都有

位算法的效率有多快我就不说，不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下，今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过，最重要的不是看懂了这些例子就好，而是要在以后多去运用位运算这些技巧，当然，采用位运算，也是可以装逼的，不信，你往下看。我会从最简单的讲起，一道比一道难度递增，不过居然是讲技巧，那么也不会太难，相信你分分钟看懂。

判断奇偶数

判断一个数是基于还是偶数，相信很多人都做过，一般的做法的代码如下

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复制代码if( n % 2) == 01
    // n 是个奇数
}

如果把 n 以二进制的形式展示的话，其实我们只需要判断最后一个二进制位是 1 还是 0 就行了，如果是 1 的话，代表是奇数，如果是 0 则代表是偶数，所以采用位运算的方式的话，代码如下：

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复制代码if(n & 1 == 1){
    // n 是个奇数。
}

有人可能会说，我们写成 n % 2 的形式，编译器也会自动帮我们优化成位运算啊，这个确实，有些编译器确实会自动帮我们优化。但是，我们自己能够采用位运算的形式写出来，当然更好了。别人看到你的代码，我靠，牛逼啊。无形中还能装下逼，是不是。当然，时间效率也快很多，不信你去测试测试。

2、交换两个数

交换两个数相信很多人天天写过，我也相信你每次都会使用一个额外来变量来辅助交换，例如，我们要交换 x 与 y 值，传统代码如下：

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复制代码int tmp = x;
x = y;
y = tmp;

这样写有问题吗？没问题，通俗易懂，万一哪天有人要为难你，**不允许你使用额外的辅助变量来完成交换呢？**你还别说，有人面试确实被问过，这个时候，位运算大法就来了。代码如下：

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复制代码x = x ^ y   // （1）
y = x ^ y   // （2）
x = x ^ y   // （3）

我靠，牛逼！三个都是 x ^ y，就莫名交换成功了。在此我解释下吧，我们知道，两个相同的数异或之后结果会等于 0，即 n ^ n = 0。并且任何数与 0 异或等于它本身，即 n ^ 0 = n。所以，解释如下：

把（1）中的 x 带入 （2）中的 x，有

y = x^y = (x^y)^y = x^(y^y) = x^0 = x。 x 的值成功赋给了 y。

对于（3）,推导如下：

x = x^y = (x^y)^x = (x^x)^y = 0^y = y。

这里解释一下，异或运算支持运算的交换律和结合律哦。

以后你要是别人看不懂你的代码，逼格装高点，就可以在代码里面采用这样的公式来交换两个变量的值了，被打了不要找我。

讲这个呢，是想告诉你位运算的强大，让你以后能够更多着去利用位运算去解决一些问题，一时之间学不会也没事，看多了就学会了，不信？继续往下看，下面的这几道题，也是非常常见的，可能你之前也都做过。

3、找出没有重复的数

给你一组整型数据，这些数据中，其中有一个数只出现了一次，其他的数都出现了两次，让你来找出一个数 。

这道题可能很多人会用一个哈希表来存储，每次存储的时候，记录 某个数出现的次数，最后再遍历哈希表，看看哪个数只出现了一次。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度也为 O(n)了。

然而我想告诉你的是，采用位运算来做，绝对高逼格！

我们刚才说过，两个相同的数异或的结果是 0，一个数和 0 异或的结果是它本身，所以我们把这一组整型全部异或一下，例如这组数据是：1， 2， 3， 4， 5， 1， 2， 3， 4。其中 5 只出现了一次，其他都出现了两次，把他们全部异或一下，结果如下：

由于异或支持交换律和结合律，所以:

1^2^3^4^5^1^2^3^4 = （1^1)^(2^2)^(3^3)^(4^4)^5= 0^0^0^0^5 = 5。

也就是说，那些出现了两次的数异或之后会变成0，那个出现一次的数，和 0 异或之后就等于它本身。就问这个解法牛不牛逼？所以代码如下

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复制代码int find(int[] arr){
    int tmp = arr[0];
    for(int i = 1;i < arr.length; i++){
        tmp = tmp ^ arr[i];
    }
    return tmp;
}

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，而且看起来很牛逼。

4、3的n次方

如果让你求解 3 的 n 次方，并且不能使用系统自带的 pow 函数，你会怎么做呢？这还不简单，连续让 n 个 3 相乘就行了，代码如下：

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复制代码int pow(int n){
    int tmp = 1;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        tmp = tmp * 3;
    }
    return tmp;
}

不过你要是这样做的话，我只能呵呵，时间复杂度为 O(n) 了，怕是小学生都会！如果让你用位运算来做，你会怎么做呢？

我举个例子吧，例如 n = 13，则 n 的二进制表示为 1101, 那么 3 的 13 次方可以拆解为:

3^1101 = 3^0001 * 3^0100 * 3^1000。

我们可以通过 & 1和 >>1 来逐位读取 1101，为1时将该位代表的乘数累乘到最终结果。直接看代码吧，反而容易理解：

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复制代码int pow(int n){
    int sum = 1;
    int tmp = 3;
    while(n != 0){
        if(n & 1 == 1){
            sum *= tmp;
        }
        tmp *= tmp;
        n = n >> 1;
    }
    
    return sum;
}

时间复杂度近为 O(logn)，而且看起来很牛逼。

这里说一下，位运算很多情况下都是很二进制扯上关系的，所以我们要判断是否是否位运算，很多情况下都会把他们拆分成二进制，然后观察特性，或者就是利用与，或，异或的特性来观察，总之，我觉得多看一些例子，加上自己多动手，就比较容易上手了。所以呢，继续往下看，注意，先别看答案，先看看自己会不会做。

5、找出不大于N的最大的2的幂指数

传统的做法就是让 1 不断着乘以 2，代码如下：

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复制代码int findN(int N){
    int sum = 1;
   while(true){
        if(sum * 2 > N){
            return sum;
        }
        sum = sum * 2;
   }
}

这样做的话，时间复杂度是 O(logn)，那如果改成位运算，该怎么做呢？我刚才说了，如果要弄成位运算的方式，很多时候我们把某个数拆成二进制，然后看看有哪些发现。这里我举个例子吧。

例如 N = 19，那么转换成二进制就是 00010011（这里为了方便，我采用8位的二进制来表示）。那么我们要找的数就是，把二进制中最左边的 1 保留，后面的 1 全部变为 0。即我们的目标数是 00010000。那么如何获得这个数呢？相应解法如下：

1、找到最左边的 1，然后把它右边的所有 0 变成 1

2、把得到的数值加 1，可以得到 00100000即 00011111 + 1 = 00100000。

3、把 得到的 00100000 向右移动一位，即可得到 00010000，即 00100000 >> 1 = 00010000。

那么问题来了，第一步中把最左边 1 中后面的 0 转化为 1 该怎么弄呢？我先给出代码再解释吧。下面这段代码就可以把最左边 1 中后面的 0 全部转化为 1，

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复制代码n |= n >> 1;
n |= n >> 2;
n |= n >> 4;

就是通过把 n 右移并且做或运算即可得到。我解释下吧，我们假设最左边的 1 处于二进制位中的第 k 位(从左往右数),那么把 n 右移一位之后，那么得到的结果中第 k+1 位也必定为 1,然后把 n 与右移后的结果做或运算，那么得到的结果中第 k 和 第 k + 1 位必定是 1;同样的道理，再次把 n 右移两位，那么得到的结果中第 k+2和第 k+3 位必定是 1,然后再次做或运算，那么就能得到第 k, k+1, k+2, k+3 都是 1，如此往复下去….

最终的代码如下

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复制代码int findN(int n){
    n |= n >> 1;
    n |= n >> 2;
    n |= n >> 4;
    n |= n >> 8 // 整型一般是 32 位，上面我是假设 8 位。
    return (n + 1) >> 1;
}

这种做法的时间复杂度近似 O(1)，重点是，高逼格。

总结

上面讲了 5 道题，本来想写十道的，发现五道就已经写了好久了，，，，十道的话，怕你们也没耐心写完，而且一道比一道难的那种，，，，。

不过呢，我给出的这些例子中，并不是让你们学会了这些题就 Ok，而且让你们有一个意识：很多时候，位运算是个不错的选择，至少时间效率会快很多，而且高逼格，装逼必备。所以呢，以后可以多尝试去使用位运算哦，以后我会再给大家找些题来讲讲，遇到高逼格的，感觉很不错的，就会拿来供大家学习了。

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本文转载自: 掘金

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本文转载自微信公众号：王磊的博客

但凡问到 JVM（Java 虚拟机）通常有 99% 的概率一定会问：在 JVM 中如何判断一个对象的生死状态？

本文就来聊聊这个问题，判断对象的生死状态的算法有以下几个：

1、引用计数器算法

引用计算器判断对象是否存活的算法是这样的：给每一个对象设置一个引用计数器，每当有一个地方引用这个对象的时候，计数器就加1，与之相反，每当引用失效的时候就减1。

优点：实现简单、性能高。

缺点：增减处理频繁消耗cpu计算、计数器占用很多位浪费空间、最重要的缺点是无法解决循环引用的问题。

因为引用计数器算法很难解决循环引用的问题，所以主流的Java虚拟机都没有使用引用计数器算法来管理内存。

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复制代码public class ReferenceDemo {    public Object instance = null;    private static final int _1Mb = 1024 * 1024;    private byte[] bigSize = new byte[10 * _1Mb]; // 申请内存    public static void main(String[] args) {        System.out.println(String.format("开始：%d M",Runtime.getRuntime().freeMemory() / (1024 * 1024)));        ReferenceDemo referenceDemo = new ReferenceDemo();        ReferenceDemo referenceDemo2 = new ReferenceDemo();        referenceDemo.instance = referenceDemo2;        referenceDemo2.instance = referenceDemo;        System.out.println(String.format("运行：%d M",Runtime.getRuntime().freeMemory() / (1024 * 1024)));        referenceDemo = null;        referenceDemo2 = null;        System.gc(); // 手动触发垃圾回收        System.out.println(String.format("结束：%d M",Runtime.getRuntime().freeMemory() / (1024 * 1024)));    }}

运行的结果：

开始：117 M

运行中：96 M

结束：119 M

从结果可以看出，虚拟机并没有因为相互引用就不回收它们，也侧面说明了虚拟机并不是使用引用计数器实现的。

2、可达性分析算法

在主流的语言的主流实现中，比如Java、C#、甚至是古老的Lisp都是使用的可达性分析算法来判断对象是否存活的。

这个算法的核心思路就是通过一些列的“GC Roots”对象作为起始点，从这些对象开始往下搜索，搜索所经过的路径称之为“引用链”。

当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连的时候，证明此对象是可以被回收的。如下图所示：

在Java中，可作为GC Roots对象的列表：

• Java虚拟机栈中的引用对象。
• 本地方法栈中JNI（既一般说的Native方法）引用的对象。
• 方法区中类静态常量的引用对象。
• 方法区中常量的引用对象。

对象生死与引用的关系

从上面的两种算法来看，不管是引用计数法还是可达性分析算法都与对象的“引用”有关，这说明：对象的引用决定了对象的生死。

那对象的引用都有那些呢？

在JDK1.2之前，引用的定义很传统：如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另一块内存的起始地址，就称这块内存代表着一块引用。

这样的定义很纯粹，但是也很狭隘，这种情况下一个对象要么被引用，要么没引用，对于介于两者之间的对象显得无能为力。

JDK1.2之后对引用进行了扩充，将引用分为：

• 强引用（Strong Reference）
• 软引用（Soft Reference）
• 弱引用（Weak Reference）
• 虚引用（Phantom Reference）

这也就是文章开头第一个问题的答案，对象不是非生即死的，当空间还足够时，还可以保留这些对象

如果空间不足时，再抛弃这些对象。很多缓存功能的实现也符合这样的场景。

强引用、软引用、弱引用、虚引用，这4种引用的强度是依次递减的。

强引用：在代码中普遍存在的，类似“Object obj = new Object()”这类引用，只要强引用还在，垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。

软引用：是一种相对强引用弱化一些的引用，可以让对象豁免一些垃圾收集，只有当jvm认为内存不足时，才会去试图回收软引用指向的对象。jvm会确保在抛出OutOfMemoryError之前，清理软引用指向的对象。

弱引用：非必需对象，但它的强度比软引用更弱，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。

虚引用：也称为幽灵引用或幻影引用，是最弱的一种引用关系，无法通过虚引用来获取一个对象实例，为对象设置虚引用的目的只有一个，就是当着个对象被收集器回收时收到一条系统通知。

死亡标记与拯救

在可达性算法中不可达的对象，并不是“非死不可”的，要真正宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记的过程。

如果对象在进行可达性分析之后，没有与GC Roots相连接的引用链，它会被第一次标记，并进行筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。

执行finalize()方法的两个条件：

1、重写了finalize()方法。

2、finalize()方法之前没被调用过，因为对象的finalize()方法只能被执行一次。

如果满足以上两个条件，这个对象将会放置在F-Queue的队列之中，并在稍后由一个虚拟机自建的、低优先级Finalizer线程来执行它。

对象的“自我拯救”

finalize()方法是对象脱离死亡命运最后的机会，如果对象在finalize()方法中重新与引用链上的任何一个对象建立关联即可，比如把自己（this关键字）赋值给某个类变量或对象的成员变量。

来看具体的实现代码：

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复制代码public class FinalizeDemo {    public static FinalizeDemo Hook = null;    @Override    protected void finalize() throws Throwable {        super.finalize();        System.out.println("执行finalize方法");        FinalizeDemo.Hook = this;    }    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        Hook = new FinalizeDemo();        // 第一次拯救        Hook = null;        System.gc();        Thread.sleep(500); // 等待finalize执行        if (Hook != null) {            System.out.println("我还活着");        } else {            System.out.println("我已经死了");        }        // 第二次，代码完全一样        Hook = null;        System.gc();        Thread.sleep(500); // 等待finalize执行        if (Hook != null) {            System.out.println("我还活着");        } else {            System.out.println("我已经死了");        }    }}

执行的结果：

执行finalize方法

我还活着

我已经死了

从结果可以看出，任何对象的finalize()方法都只会被系统调用一次。

不建议使用finalize()方法来拯救对象，原因如下：

1、对象的finalize()只能执行一次。

2、它的运行代价高昂。

3、不确定性大。

4、无法保证各个对象的调用顺序。

福利时间

感谢大家一直以来的支持，本次送出技术书籍5本。书籍是小马哥的《Spring Boot编程思想（核心篇）》

本书是《Spring Boot 编程思想》的核心篇，开篇总览Spring Boot核心特性，接着讨论自动装配（Auto-Configuration）与SpringApplication。《Spring Boot编程思想（核心篇）》的讨论以Spring Boot为中心，议题发散至Spring技术栈、JSR及Java。希望透过全局的视角，帮助读者了解Spring Boot变迁的历程；经过多方的比较，帮助读者理解Spring Boot特性的原理；整合标准的规范，帮助读者掌握Spring Boot设计的哲学。

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本文转载自: 掘金

开发者博客 – 和开发相关的 这里全都有

距离上一次写Spring源码解析，已经过去了快要好几个月了，主要原因还是Spring的源码解析类文章太难写了，不像我先前写的什么CAS源码，AQS源码，LinkedBlockingQueue等等，这些无非就是分析几个核心方法，代码也不算太长，就像比较复杂的AQS源码也是两篇搞定的，虽然AQS源码也很多东西也不能算是百分百的理解，但是核心思想应该是还算理解的。解析完毕成就感也满满的，写完博客，看着大段大段的文字，心里也很开心：哈哈哈，原来JDK源码也是可以读懂的，而且还能写出来。但是Spring源码就不一样了，如果和先前的源码分析类文章一样逐行去解析的话，那么可能一篇博客写下来，一个小小小小小方法都没法分析完，就算分析完毕了，也突出不了重点啊，但是Spring源码解析还是要继续的，就当做是自己的学习笔记把。

今天我们要看的内容是Spring Bean的生命周期，当然本篇博客只是带着大家俯瞰下，不会进行过多的源码分析，甚至只是贴下代码，不做分析，只是找到Spring Bean生命周期的回调或者钩子，当然这可能只是我的个人理解，大家还是要以怀疑的目光看待，也许我分析的是有问题的。

不知道Spring官方对Bean的生命问题是否有明确的定义或者解析，但是Spring In Action以及市面上流传的大部分博客是这样的：

1. 实例化Bean对象，这个时候Bean的对象是非常低级的，基本不能够被我们使用，因为连最基本的属性都没有设置，可以理解为连Autowired注解都是没有解析的；
2. 填充属性，当做完这一步，Bean对象基本是完整的了，可以理解为Autowired注解已经解析完毕，依赖注入完成了；
3. 如果Bean实现了BeanNameAware接口，则调用setBeanName方法；
4. 如果Bean实现了BeanClassLoaderAware接口，则调用setBeanClassLoader方法；
5. 如果Bean实现了BeanFactoryAware接口，则调用setBeanFactory方法；
6. 调用BeanPostProcessor的postProcessBeforeInitialization方法；
7. 如果Bean实现了InitializingBean接口，调用afterPropertiesSet方法；
8. 如果Bean定义了init-method方法，则调用Bean的init-method方法；
9. 调用BeanPostProcessor的postProcessAfterInitialization方法；当进行到这一步，Bean已经被准备就绪了，一直停留在应用的上下文中，直到被销毁；
10. 如果应用的上下文被销毁了，如果Bean实现了DisposableBean接口，则调用destroy方法，如果Bean定义了destory-method声明了销毁方法也会被调用。

为了验证上面的逻辑，可以做个试验：

首先定义了一个Bean，里面有各种回调和钩子，其中需要注意下，我在SpringBean的构造方法中打印了studentService，看SpringBean被new的出来的时候，studentService是否被注入了；又在setBeanName中打印了studentService，看此时studentService是否被注入了，以此来验证，Bean是何时完成的自动注入的（这个StudentServiceImpl 类的代码就不贴出来了，无非就是一个最普通的Bean）：

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复制代码public class SpringBean implements InitializingBean, DisposableBean, BeanNameAware, BeanFactoryAware, BeanClassLoaderAware {

	public SpringBean() {
		System.out.println("SpringBean构造方法:" + studentService);
		System.out.println("SpringBean构造方法");
	}

	@Autowired
	StudentServiceImpl studentService;

	@Override
	public void afterPropertiesSet() throws Exception {
		System.out.println("afterPropertiesSet");
	}

	@Override
	public void destroy() throws Exception {
		System.out.println("destroy");
	}

	@Override
	public void setBeanClassLoader(ClassLoader classLoader) {
		System.out.println("setBeanClassLoader");
	}

	@Override
	public void setBeanFactory(BeanFactory beanFactory) throws BeansException {
		System.out.println("setBeanFactory");
	}

	@Override
	public void setBeanName(String name) {
		System.out.println("setBeanName:" + studentService);
		System.out.println("setBeanName");
	}

	public void initMethod() {
		System.out.println("initMethod");
	}

	public void destroyMethod() {
		System.out.println("destroyMethod");
	}
}

再定义一个BeanPostProcessor，在重写的两个方法中进行了判断，如果传进来的beanName是springBean才进行打印：

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复制代码@Component
public class MyBeanPostProcessor implements BeanPostProcessor {
	@Override
	public Object postProcessBeforeInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
		if(beanName.equals("springBean")) {
			System.out.println("postProcessBeforeInitialization");
		}
		return bean;
	}

	@Override
	public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
		if(beanName.equals("springBean")) {
			System.out.println("postProcessAfterInitialization");
		}
		return bean;
	}
}

定义一个配置类，完成自动扫描，但是SpringBean是手动注册的，并且声明了initMethod和destroyMethod：

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复制代码@Configuration
@ComponentScan
public class AppConfig {
	@Bean(initMethod = "initMethod",destroyMethod = "destroyMethod")
	public SpringBean springBean() {
		return new SpringBean();
	}
}

最后就是启动类了：

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复制代码	public static void main(String[] args) {
		AnnotationConfigApplicationContext annotationConfigApplicationContext =
				new AnnotationConfigApplicationContext(AppConfig.class);
		annotationConfigApplicationContext.destroy();
	}

运行结果：

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复制代码SpringBean构造方法:null
SpringBean构造方法
setBeanName:com.codebear.StudentServiceImpl@31190526
setBeanName
setBeanClassLoader
setBeanFactory
postProcessBeforeInitialization
afterPropertiesSet
initMethod
postProcessAfterInitialization
destroy
destroyMethod

可以看到，试验结果和上面分析的完全一致。

这就是广为流传的Spring生命周期。

也许你在应付面试的时候，是死记硬背这些结论的，现在我带着你找到这些方法，跟我来。

首先我们来到AnnotationConfigApplicationContext的构造方法：

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复制代码	//根据参数类型可以知道，其实可以传入多个annotatedClasses，但是这种情况出现的比较少
	public AnnotationConfigApplicationContext(Class<?>... annotatedClasses) {
		//调用无参构造函数，会先调用父类GenericApplicationContext的构造函数
		//父类的构造函数里面就是初始化DefaultListableBeanFactory，并且赋值给beanFactory
		//本类的构造函数里面，初始化了一个读取器：AnnotatedBeanDefinitionReader read，一个扫描器ClassPathBeanDefinitionScanner scanner
		//scanner的用处不是很大，它仅仅是在我们外部手动调用 .scan 等方法才有用，常规方式是不会用到scanner对象的
		this();
		//把传入的类进行注册，这里有两个情况，
		//传入传统的配置类
		//传入bean（虽然一般没有人会这么做
		//看到后面会知道spring把传统的带上@Configuration的配置类称之为FULL配置类，不带@Configuration的称之为Lite配置类
		//但是我们这里先把带上@Configuration的配置类称之为传统配置类，不带的称之为普通bean
		register(annotatedClasses);
		//刷新
		refresh();
	}

进入refresh方法，refresh方法中有一个finishBeanFactoryInitialization小方法，这个方法是用来实例化懒加载单例Bean的，也就是我们的Bean都是在这里被创建出来的（当然我这里说的的是绝大部分情况是这样的）：

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复制代码finishBeanFactoryInitialization(beanFactory);

我们再进入finishBeanFactoryInitialization这方法，里面有一个beanFactory.preInstantiateSingletons()方法：

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复制代码		//初始化所有的非懒加载单例
		beanFactory.preInstantiateSingletons();

我们尝试再点进去，这个时候你会发现这是一个接口，好在它只有一个实现类，所以可以我们来到了他的唯一实现，实现类就是org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory，这里面是一个循环，我们的Bean就是循环被创建出来的，我们找到其中的getBean方法：

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复制代码getBean(beanName);

这里有一个分支，如果Bean是FactoryBean，如何如何，如果Bean不是FactoryBean如何如何，好在不管是不是FactoryBean，最终还是会调用getBean方法，所以我们可以毫不犹豫的点进去，点进去之后，你会发现，这是一个门面方法，直接调用了doGetBean方法：

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复制代码	return doGetBean(name, null, null, false);

再进去，不断的深入，接近我们要寻找的东西。
这里面的比较复杂，但是有我在，我可以直接告诉你，下一步我们要进入哪里，我们要进入

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复制代码if (mbd.isSingleton()) {

					//getSingleton中的第二个参数类型是ObjectFactory<?>，是一个函数式接口，不会立刻执行，而是在
					//getSingleton方法中，调用ObjectFactory的getObject，才会执行createBean
					sharedInstance = getSingleton(beanName, () -> {
						try {
							return createBean(beanName, mbd, args);
						}
						catch (BeansException ex) {
							destroySingleton(beanName);
							throw ex;
						}
					});
					bean = getObjectForBeanInstance(sharedInstance, name, beanName, mbd);
				}

这里面的createBean方法，再点进去啊，但是又点不进去了，这是接口啊，但是别慌，这个接口又只有一个实现类，所以说 没事，就是干，这个实现类为org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory。

这个实现的方法里面又做了很多事情，我们就不去看了，我就是带着大家找到那几个生命周期的回调到底定义在哪里就OK了。

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复制代码	Object beanInstance = doCreateBean(beanName, mbdToUse, args);//创建bean，核心
			if (logger.isDebugEnabled()) {
				logger.debug("Finished creating instance of bean '" + beanName + "'");
			}
			return beanInstance;

再继续深入doCreateBean方法，这个方法又做了一堆一堆的事情，但是值得开心的事情就是 我们已经找到了我们要寻找的东西了。

创建实例

首先是创建实例，位于：

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复制代码instanceWrapper = createBeanInstance(beanName, mbd, args);//创建bean的实例。核心

填充属性

其次是填充属性，位于：

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复制代码populateBean(beanName, mbd, instanceWrapper);//填充属性，炒鸡重要

在填充属性下面有一行代码：

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复制代码	exposedObject = initializeBean(beanName, exposedObject, mbd);

继续深入进去。

aware系列接口的回调

aware系列接口的回调位于initializeBean中的invokeAwareMethods方法：

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复制代码invokeAwareMethods(beanName, bean);

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复制代码private void invokeAwareMethods(final String beanName, final Object bean) {
		if (bean instanceof Aware) {
			if (bean instanceof BeanNameAware) {
				((BeanNameAware) bean).setBeanName(beanName);
			}
			if (bean instanceof BeanClassLoaderAware) {
				ClassLoader bcl = getBeanClassLoader();
				if (bcl != null) {
					((BeanClassLoaderAware) bean).setBeanClassLoader(bcl);
				}
			}
			if (bean instanceof BeanFactoryAware) {
				((BeanFactoryAware) bean).setBeanFactory(AbstractAutowireCapableBeanFactory.this);
			}
		}
	}

BeanPostProcessor的postProcessBeforeInitialization方法

BeanPostProcessor的postProcessBeforeInitialization方法位于initializeBean的

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复制代码if (mbd == null || !mbd.isSynthetic()) {
			wrappedBean = applyBeanPostProcessorsBeforeInitialization(wrappedBean, beanName);
		}

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复制代码	@Override
	public Object applyBeanPostProcessorsBeforeInitialization(Object existingBean, String beanName)
			throws BeansException {

		Object result = existingBean;
		for (BeanPostProcessor processor : getBeanPostProcessors()) {
			Object current = processor.postProcessBeforeInitialization(result, beanName);
			if (current == null) {
				return result;
			}
			result = current;
		}
		return result;
	}

afterPropertiesSet init-method

afterPropertiesSet init-method位于initializeBean中的

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复制代码	invokeInitMethods(beanName, wrappedBean, mbd);

这里面调用了两个方法，一个是afterPropertiesSet方法，一个是init-method方法：

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复制代码	((InitializingBean) bean).afterPropertiesSet();

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复制代码invokeCustomInitMethod(beanName, bean, mbd);

BeanPostProcessor的postProcessAfterInitialization方法

BeanPostProcessor的postProcessAfterInitialization方法位于initializeBean的

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复制代码if (mbd == null || !mbd.isSynthetic()) {
			wrappedBean = applyBeanPostProcessorsAfterInitialization(wrappedBean, beanName);
		}

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复制代码	public Object applyBeanPostProcessorsAfterInitialization(Object existingBean, String beanName)
			throws BeansException {

		Object result = existingBean;
		for (BeanPostProcessor processor : getBeanPostProcessors()) {
			Object current = processor.postProcessAfterInitialization(result, beanName);
			if (current == null) {
				return result;
			}
			result = current;
		}
		return result;
	}

当然在实际的开发中，应该没人会去销毁Spring的应用上下文把，所以剩余的两个销毁的回调就不去找了。

这就是广为流传的Spring Bean的生命周期，我也带着大家找到了各种回调和钩子，但是我认为这并非是Spring Bean完整的生命周期，只是经过简化的，那么我认为的完整的生命周期是如何的呢，请听下回分解。

本文转载自: 掘金

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添加配置文件

java程序员使用Spring的时间都有几年了，但是使用Spring和其他框架的结合的时候的配置文件是比较复杂的。比如你如果要添加mybatis的时候，你可能会添加一个spring-mybatis.xml的配置。但当SpringBoot出现的时候，这些都不用了，它简化了很多配置，让搭建项目变得很简单。这一节就讲讲springboot的配置文件是怎么弄的。
构建一个maven项目，还有java目录和resource目录。resource目录就是用来存放配置文件的。

配置文件有两种形式

• .properties
  properties结尾的配置文件跟我们传统的配置文件一样

• .yml
  有点类似树形结构

首先我们先来讲讲* .properties
我们用idea创建springboot项目的时候，会给我们创建好一个application.properties文件，但是这个配置文件是空的。
那application.properties在项目中一般存放什么属性嘞？使用springboot创建的项目，一般是分环境的，比如我们除了创建application.properties
还会创建下面3个文件
application-dev.properties
application-test.properties
application-prod.properties
这三个文件的作用是什么嘞？下表说明

看到这个表就可以知道，他们的作用是干嘛的。
那么问题又来了
1>那我怎么知道我在开发环境用dev，在测试环境用test，在线上环境用prod？
2>那这些环境里面到底有什么区别嘞？
先解释第一个问题：
application.properties配置文件是什么环境都会用到的配置文件，可以在里面设置spring.profiles.active=dev的属性，在启动springboot项目的时候，就会读取application-dev.properties的属性了，假如你想读取test环境的配置嘞，那就把dev改成test就ok了。

这样的话，又有个问题了，那假如我把项目打成一个jar包，我需要同时部署到linux服务器上，我怎么设置为test嘞，这也是很简单的。
springboot项目构建的jar包是可以用 java -jar XXX.jar 启动的。而且他还支持在后面添加参数
java -jar XXX.jar –spring.profiles.active=test 这样就解决问题了。可以把这些参数配置在sheell文件中，这样就更加方便了
在解释第二个问题：
举个列子在dev环境中我的服务器ip是192.168.0.5，在test 我的服务器ip是192.168.0.100 在prod我的服务器ip可能是www.xxx.com
或者配置数据库的访问地址，肯定是每个环境都不一样。这就是分环境的好处。

那我们怎么在程序中访问这些属性呢？
springboot提供两种方式访问
1>直接在属性上面加上@Value(“${server.ip}”)

2>将配置赋于给一个javabean

在需要的地方引用javabean

通过上面的两种方式我们就能很方便的添加和获取系统的配置

网页测试

• 新建控制层
  

上图控制层用的注解不是@controller而是@Restcontroller,这两个有什么区别呢?
@Restcontroller包含了@controller注解和@ResponseBody注解，以前我们如果要返回一个json数据，需要在控制层的方法上加上@ResponseBody，现在用@Restcontroller就可以搞定。

• 测试

*.properties 和 * .yml 哪个更好用呐？ 推荐使用yml
progperties配置文件比较直观，一行代表一个属性，简单明了，但属性很多的时候就有点乱。
yml配置文件，层级分明，比较像java类的表达方式，即使属性很多，也可以放在某一父类属性下面。

总结

SpringBoot提供的配置文件，极大的提高了程序员的开发效率，不用因为添加一个属性，浪费大量配置的时间,而且很多框架也跟SpringBoot进行了集成，这些框架的配置也可以集成到SpringBoot的配置文件中,更加的方便了。

本文转载自: 掘金

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前言科普

第一篇二分搜索论文是 1946 年发表，然而第一个没有 bug 的二分查找法却是在 1962 年才出现，中间用了 16 年的时间。

2019 年的你，在面试的过程中能手写出没有 bug 的二分查找法么？

定义

在计算机科学中，二分查找（英语：binary search），也称折半搜索（英语：half-interval search）、对数搜索（英语：logarithmic search），是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；

如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。

如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

二分查找法代码

按照上面的定义，我们来尝试写一下二分查找法的代码。

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复制代码public static int binary(int[] arr, int data) {
        int min = 0;
        int max = arr.length - 1;
        int mid;
        while (min <= max) {
            mid = (min + max) / 2;
            if (arr[mid] > data) {
                max = mid - 1;
            } else if (arr[mid] < data) {
                min = mid + 1;
            } else {
                return mid;
            }
        }
        return -1;
    }

现在问你，上面的代码有没有问题？哪段代码会出现 bug ？

请思考一分钟后再往下查看。

对于上面这段代码而言，问题出在第 6 行代码处：

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复制代码mid = (min + max) / 2;

这句代码在 min 和 max 很大的时候，会出现溢出的情况，从而导致数组访问出错。

别看现在轻描淡写的指出了这个错误，但这个错误在当时可是存在了好些年。

那怎么改进呢？一般的做法是这样的：将加法变成减法。

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复制代码public static int binary(int[] arr, int data) {
        int min = 0;
        int max = arr.length - 1;
        int mid;
        while (min <= max) {
            // 防止溢出
            mid =  min + (max - min) / 2;
            if (arr[mid] > data) {
                max = mid - 1;
            } else if (arr[mid] < data) {
                min = mid + 1;
            } else {
                return mid;
            }
        }
        return -1;
    }

还有一种更高逼格的写法，也是官方的二分搜索法的实现写法：使用 位运算。

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复制代码 public static int binary(int[] arr, int data) {
        int min = 0;
        int max = arr.length - 1;
        int mid;
        while (min <= max) {
            // 无符号位运算符的优先级较低，先括起来
            mid =  min + ((max - min) >>> 1);
            if (arr[mid] > data) {
                max = mid - 1;
            } else if (arr[mid] < data) {
                min = mid + 1;
            } else {
                return mid;
            }
        }
        return -1;
    }

希望通过今天的文章能帮助读者们在面试中手写对代码，毕竟，对于很多小公司来说，二分查找法会出现在他们的笔试题中的。

本文转载自: 掘金

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node.js 中的Event Loop的6个阶段

• 1.timers:执行setTimeout() 和setInterview() 中到期的callbacks；
• 2.I/O callbacks: 上一轮循环中在poll阶段有少数的I/O callback,会被延迟到这一轮的这一阶段执行；
• 3.idle，prepare:仅内部使用；
• 4.poll：最为重要的阶段，执行I／O callback ,在适当的条件下会阻塞在这个阶段;
• 5.check：执行setImmediate的callback;
• 6.close callback: 执行close事件的callback,例如：socket.on(‘close’,func);

node.js 中的event loop 每一次循环都要执行这6个阶段。每个阶段都有自己的callback队列，每当进入某个阶段，都会从所属的队列中取出callback来执行，当队列为空或者被执行callback的数量达到系统的最大数量时候，进入下一阶段。这六个阶段都被执行完毕之后被称为一个循环。

timer 阶段

这一阶段的callback是按照超时时间的顺序来调用的，并不是先进先出的队列逻辑

I/O callbacks 阶段

根据libuv的文档，一些应该在上一轮循环poll阶段执行的callback，因为某些原因不能执行，就会被延迟到这一轮的循环的I/O callbacks 阶段执行。这个阶段执行的callbacks是上一轮残留的。

idle,prepare 阶段

在这阶段使用了大量的宏（不做过多解释）

poll 阶段

执行I／O callback

check阶段

执行setImmediate的callback;

close阶段

执行所有close事件的callbacks

process.nextTick在哪里？

文档中提到，process.nextTick()不属于上面的任何一个阶段，它在每个阶段结束的时候都会运行。并且优先与其他microtask执行；

microtask什么时候执行？

它在每个阶段结束的时候都会运行。并且优先级低于process.nextTick()执行；

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01、关于 FreeSSL.cn

FreeSSL.cn 是一个免费提供 HTTPS 证书申请、HTTPS 证书管理和 HTTPS 证书到期提醒服务的网站，旨在推进 HTTPS 证书的普及与应用，简化证书申请的流程。

当然了，我看重的不是免费，而是 FreeSSL 使用起来非常人性化。我是一个计算机常识非常薄弱的程序员（羞愧一下），但通过 FreeSSL，我竟然可以独自完成 Tomcat 的 HTTPS 配置！

很多年以前，公司要做华夏银行的接口对接，需要 HTTPS 访问，大概花了 3000 块买的证书，最后证书还有问题，HTTPS 也没搞定。总之，坑的很！

FreeSSL.cn 有很大的不同，申请非常便捷，优点很多，值得推荐一波。毕竟再也不用邮件、电话各种联系了（也许时代进步了）。

• 100% 永久免费；这要感谢 Let’s Encrypt 与 TrustAsia 提供的免费 SSL 证书。
• 在 HTTPS 证书到期前，FreeSSL.cn 会及时地提醒更换证书，免费的服务。
• 私钥不在网络中传播，确保 HTTPS 证书的安全。

02、使用 FreeSSL 申请证书

第一步，填写域名，点击「创建免费的 SSL 证书」

第二步，填写邮箱，点击「创建」

1）证书类型默认为 RSA

RSA 和 ECC 有什么区别呢？可以通过下面几段文字了解一下。

HTTPS 通过 TLS 层和证书机制提供了内容加密、身份认证和数据完整性三大功能，可以有效防止数据被监听或篡改，还能抵御 MITM（中间人）攻击。TLS 在实施加密过程中，需要用到非对称密钥交换和对称内容加密两大算法。

对称内容加密强度非常高，加解密速度也很快，只是无法安全地生成和保管密钥。在 TLS 协议中，应用数据都是经过对称加密后传输的，传输中所使用的对称密钥，则是在握手阶段通过非对称密钥交换而来。常见的 AES-GCM、ChaCha20-Poly1305，都是对称加密算法。

非对称密钥交换能在不安全的数据通道中，产生只有通信双方才知道的对称加密密钥。目前最常用的密钥交换算法有 RSA 和 ECDHE：RSA 历史悠久，支持度好，但不支持 PFS（Perfect Forward Secrecy）；而 ECDHE 是使用了 ECC（椭圆曲线）的 DH（Diffie-Hellman）算法，计算速度快，支持 PFS。

2）验证类型默认为 DNS

DNS 和文件验证有什么区别呢？我们再来一起了解下。

首先，我们需要明白一点，CA（Certificate Authority，证书颁发机构） 需要验证我们是否拥有该域名，这样才给我们颁发证书。

文件验证（HTTP）：CA 将通过访问特定 URL 地址来验证我们是否拥有域名的所有权。因此，我们需要下载给定的验证文件，并上传到您的服务器。

DNS 验证：CA 将通过查询 DNS 的 TXT 记录来确定我们对该域名的所有权。我们只需要在域名管理平台将生成的 TXT 记录名与记录值添加到该域名下，等待大约 1 分钟即可验证成功。

所以，如果对服务器操作方便的话，可以选择文件验证；如果对域名的服务器操作比较方便的话，可以选择 DNS 验证。如果两个都方便的话，请随意选啦。

3）CSR生成默认为离线生成

离线生成、浏览器生成 和 我有 CSR 又有什么区别呢？来，我们继续了解一下。

离线生成 推荐!!!：私钥在本地加密存储，更安全；公钥自动合成，支持常见证书格式转换，方便部署；支持部分 WebServer 的一键部署，非常便捷。

离线生成的时候，需要先安装 KeyManager，可以提供安全便捷的 SSL 证书申请和管理。下载地址如下：
keymanager.org/

Windows 的话，安装的时候要选择“以管理员身份运行”。

浏览器生成：在浏览器支持 Web Cryptography 的情况下，会使用浏览器根据用户的信息生成 CSR 文件。

Web Cryptography，网络密码学，用于在 Web 应用程序中执行基本加密操作的 JavaScript API。很多浏览器并不支持

我有 CSR：可以粘贴自己的 CSR，然后创建。

第三步，选择离线生成，打开 KeyManager

填写密码后点击「开始」，稍等片刻，出现如下界面。

第四步，返回浏览器，点击「下一步」，出现如下界面。

第五步，下载文件，并上传至服务器指定目录下。

第六步，点击「验证」，通过后，出现以下界面。

第七步，点击「保存到KeyManager」，可以看到证书状态变成了已颁发。

03、为 Tomcat 配置 jks 格式证书

第一步，导出证书。假如服务器选择的 Tomcat，需要导出 Java keystone （简拼为 jks）格式的证书。

注意：私钥的密码在配置 Tomcat 的时候用到。

第二步，上传证书至服务器。

第三步，配置 Tomcat 的 server.xml。

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复制代码 <Connector port="81" protocol="HTTP/1.1"
                        maxThreads="250" maxHttpHeaderSize="8192" acceptCount="100" connectionTimeout="60000" keepAliveTimeout="200000"
                        redirectPort="8443"            
                        useBodyEncodingForURI="true" URIEncoding="UTF-8"  
                        compression="on" compressionMinSize="2048" noCompressionUserAgents="gozilla, traviata"   
            compressableMimeType="text/html,text/xml,application/xml,application/json,text/javascript,application/javascript,text/css,text/plain,text/json,image/png,image/gif"/>

<Connector
  protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
  port="443" maxThreads="200"
  scheme="https" secure="true" SSLEnabled="true"
  keystoreFile="/home/backup/qingmiaokeji.cn.jks" keystorePass="Chenmo"
  clientAuth="false" sslProtocol="TLS"
useBodyEncodingForURI="true" URIEncoding="UTF-8"  
                        compression="on" compressionMinSize="2048" noCompressionUserAgents="gozilla, traviata"   
            compressableMimeType="text/html,text/xml,application/xml,application/json,text/javascript,application/javascript,text/css,text/plain,text/json,image/png,image/gif"
/>

其中 keystorePass 为导出证书时私钥的加密密码。

第四步，重启 Tomcat，并在浏览器地址栏中输入 https://qingmiaokeji.cn/ 进行测试。

注意到没，浏览器地址栏前面有一个绿色的安全锁，这说明 HTTPS 配置成功了！好了，为自己鼓个掌！

04、最后

你有没有订个五分钟的时间沙漏？如果超过五分钟 HTTPS 还没有配置成功，你过来揍我！

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01、前言

你有没有这样的印象，当你想要更新一款 APP 的时候，它的更新日志里总有这么一两句描述：

• 修复若干 bug
• 杀了某程序员祭天，并成功解决掉他遗留的 bug

作为一名负责任的程序员，我们当然希望程序不会出现 bug，因为 bug 出现的越多，间接地证明了我们的编程能力越差，至少领导是这么看的。

事实上，领导是不会拿自己的脑袋宣言的：“我们的程序绝不存在任何一个 bug。”但当程序出现 bug 的时候，领导会毫不犹豫地选择让程序员背锅。

为了让自己少背锅，我们可以这样做：

• 在编码阶段合理使用异常处理机制，并记录日志以备后续分析
• 在测试阶段进行大量有效的测试，在用户发现错误之前发现错误

还有一点需要做的是，在敲代码之前，学习必要的编程常识，做到兵马未动，粮草先行。

02、异常

在 Java 中，异常（Throwable）的层次结构大致如下。

Error 类异常描述了 Java 运行时系统的内部错误，比如最常见的 OutOfMemoryError 和 NoClassDefFoundError。

导致 OutOfMemoryError 的常见原因有以下几种：

• 内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；
• 集合中的对象引用在使用完后未清空，使得 JVM 不能回收；
• 代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象；
• 启动参数中内存的设定值过小；

OutOfMemoryError 的解决办法需要视情况而定，但问题的根源在于程序的设计不够合理，需要通过一些性能检测才能找得出引发问题的根源。

导致 NoClassDefFoundError 的原因只有一个，Java 虚拟机在编译时能找到类，而在运行时却找不到。

NoClassDefFoundError 的解决办法，我截了一张图，如上所示。当一个项目引用了另外一个项目时，切记这一步！

Exception（例外）通常可分为两类，一类是写代码的人造成的，比如访问空指针（NullPointerException）。应当在敲代码的时候进行检查，以杜绝这类异常的发生。

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复制代码if (str == null || "".eqauls(str)) {
}

另外一类异常不是写代码的人造成的，要么需要抛出，要么需要捕获，比如说常见的 IOException。

抛出的示例。

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复制代码public static void main(String[] args) throws IOException {
	InputStream is = new FileInputStream("沉默王二.txt");
	int b;
	while ((b = is.read()) != -1) {

	}
}

捕获的示例。

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复制代码public static void main(String[] args) {
	try {
		InputStream is = new FileInputStream("沉默王二.txt");
		int b;
		while((b = is.read()) != -1) {
			
		}
	} catch (IOException e) {
		e.printStackTrace();
	}
}

03、finally

当抛出异常的时候，剩余的代码就会终止执行，这时候一些资源就需要主动回收。Java 的解决方案就是 finally 子句——不管异常有没有被捕获，finally 子句里的代码都会执行。

在下面的示例当中，输入流将会被关闭，以释放资源。

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复制代码public static void main(String[] args) {
	InputStream is = null;
	try {
		is = new FileInputStream("沉默王二.txt");
		int b;
		while ((b = is.read()) != -1) {}
	} catch (IOException e) {
		e.printStackTrace();
	} finally {
		is.close();
	}
}

但我总觉得这样的设计有点问题，因为 close() 方法同样会抛出 IOException：

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复制代码    public void close() throws IOException {}

也就是说，调用 close() 的 main 方法要么需要抛出 IOException，要么需要在 finally 子句里重新捕获 IOException。

选择前一种就会让 try catch 略显尴尬，就像下面这样。

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复制代码public static void main(String[] args) throws IOException {
	InputStream is = null;
	try {
		is = new FileInputStream("沉默王二.txt");
		int b;
		while ((b = is.read()) != -1) {}
	} catch (IOException e) {
		e.printStackTrace();
	} finally {
		is.close();
	}
}

选择后一种会让代码看起来很臃肿，就像下面这样。

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复制代码public static void main(String[] args) {
	InputStream is = null;
	try {
		is = new FileInputStream("沉默王二.txt");
		int b;
		while ((b = is.read()) != -1) {}
	} catch (IOException e) {
		e.printStackTrace();
	} finally {
		try {
			is.close();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
}

总之，我们需要另外一种更优雅的解决方案。JDK7 新增了 Try-With-Resource 语法：如果一个类（比如 InputStream）实现了 AutoCloseable 接口，那么就可以将该类的对象创建在 try 关键字后面的括号中，当 try-catch 代码块执行完毕后，Java 会确保该对象的 close方法被调用。示例如下。

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复制代码public static void main(String[] args) {
	try (InputStream is = new FileInputStream("沉默王二.txt")) {
		int b;
		while ((b = is.read()) != -1) {
		}
	} catch (IOException e) {
		e.printStackTrace();
	}
}

04、建议

关于异常处理机制的使用，我这里总结了一些非常实用的建议，希望你能够采纳。

1）尽量捕获原始的异常。

实际应该捕获 FileNotFoundException，却捕获了泛化的 Exception。示例如下。

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复制代码InputStream is = null;
try {
	is = new FileInputStream("沉默王二.txt");
} catch (Exception e) {
	e.printStackTrace();
}

这样做的坏处显而易见：假如你喊“王二”，那么我就敢答应；假如你喊“老王”，那么我还真不敢答应，万一你喊的我妹妹“王三”呢？

很多初学者误以为捕获泛化的 Exception 更省事，但也更容易让人“丈二和尚摸不着头脑”。相反，捕获原始的异常能够让协作者更轻松地辨识异常类型，更容易找出问题的根源。

2）尽量不要打印堆栈后再抛出异常

当异常发生时打印它，然后重新抛出它，以便调用者能够适当地处理它。就像下面这段代码一样。

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复制代码public static void main(String[] args) throws IOException {
	try (InputStream is = new FileInputStream("沉默王二.txt")) {
	}catch (IOException e) {
		e.printStackTrace();
		throw e;
	} 
}

这似乎考虑得很周全，但是这样做的坏处是调用者可能也打印了异常，重复的打印信息会增添排查问题的难度。

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复制代码java.io.FileNotFoundException: 沉默王二.txt (系统找不到指定的文件。)
	at java.io.FileInputStream.open0(Native Method)
	at java.io.FileInputStream.open(FileInputStream.java:195)
	at java.io.FileInputStream.<init>(FileInputStream.java:138)
	at java.io.FileInputStream.<init>(FileInputStream.java:93)
	at learning.Test.main(Test.java:10)
Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: 沉默王二.txt (系统找不到指定的文件。)
	at java.io.FileInputStream.open0(Native Method)
	at java.io.FileInputStream.open(FileInputStream.java:195)
	at java.io.FileInputStream.<init>(FileInputStream.java:138)
	at java.io.FileInputStream.<init>(FileInputStream.java:93)
	at learning.Test.main(Test.java:10)

3）千万不要用异常处理机制代替判断

我曾见过类似下面这样奇葩的代码，本来应该判 null 的，结果使用了异常处理机制来代替。

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复制代码public static void main(String[] args) {
	try {
		String str = null;
		String[] strs = str.split(",");
	} catch (NullPointerException e) {
		e.printStackTrace();
	}
}

捕获异常相对判断花费的时间要多得多！我们可以模拟两个代码片段来对比一下。

代码片段 A：

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复制代码long a = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
	try {
		String str = null;
		String[] strs = str.split(",");
	} catch (NullPointerException e) {
	}
}
long b = System.currentTimeMillis();
System.out.println(b - a);

代码片段 B：

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复制代码long a = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
	String str = null;
	if (str != null) {
		String[] strs = str.split(",");
	}
}
long b = System.currentTimeMillis();
System.out.println(b - a);

100000 万次的循环，代码片段 A（异常处理机制）执行的时间大概需要 1983 毫秒；代码片段 B（正常判断）执行的时间大概只需要 1 毫秒。这样的比较虽然不够精确，但足以说明问题。

4）不要盲目地过早捕获异常

如果盲目地过早捕获异常的话，通常会导致更严重的错误和其他异常。请看下面的例子。

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复制代码InputStream is = null;
try {
	is = new FileInputStream("沉默王二.txt");

} catch (FileNotFoundException e) {
	e.printStackTrace();
}

int b;
try {
	while ((b = is.read()) != -1) {
	}
} catch (IOException e) {
	e.printStackTrace();
}

finally {
	try {
		is.close();
	} catch (IOException e) {
		e.printStackTrace();
	}
}

假如文件没有找到的话，InputStream 的对象引用 is 就为 null，新的 NullPointerException 就会出现。

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复制代码java.io.FileNotFoundException: 沉默王二.txt (系统找不到指定的文件。)
	at java.io.FileInputStream.open0(Native Method)
	at java.io.FileInputStream.open(FileInputStream.java:195)
	at java.io.FileInputStream.<init>(FileInputStream.java:138)
	at java.io.FileInputStream.<init>(FileInputStream.java:93)
	at learning.Test.main(Test.java:12)
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException
	at learning.Test.main(Test.java:28)

NullPointerException 并不是程序出现问题的本因，但实际上它出现了，无形当中干扰了我们的视线。正确的做法是延迟捕获异常，让程序在第一个异常捕获后就终止执行。

05、最后

好了，关于异常我们就说到这。异常处理是程序开发中必不可少的操作之一，但如何正确优雅地对异常进行处理却是一门学问，好的异常处理机制可以确保程序的健壮性，提高系统的可用率。

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可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了！

可能也有一大部分人知道递归，也能看的懂递归，但在实际做题过程中，却不知道怎么使用，有时候还容易被递归给搞晕。也有好几个人来问我有没有快速掌握递归的捷径啊。说实话，哪来那么多捷径啊，不过，我还是想写一篇文章，谈谈我的一些经验，或许，能够给你带来一些帮助。

为了兼顾初学者，我会从最简单的题讲起！

递归的三大要素

第一要素：明确你这个函数想要干什么

对于递归，我觉得很重要的一个事就是，这个函数的功能是什么，他要完成什么样的一件事，而这个，是完全由你自己来定义的。也就是说，我们先不管函数里面的代码什么，而是要先明白，你这个函数是要用来干什么。

例如，我定义了一个函数

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复制代码// 算 n 的阶乘(假设n不为0)
int f(int n){
    
}

这个函数的功能是算 n 的阶乘。好了，我们已经定义了一个函数，并且定义了它的功能是什么，接下来我们看第二要素。

第二要素：寻找递归结束条件

所谓递归，就是会在函数内部代码中，调用这个函数本身，所以，我们必须要找出递归的结束条件，不然的话，会一直调用自己，进入无底洞。也就是说，我们需要找出当参数为啥时，递归结束，之后直接把结果返回，请注意，这个时候我们必须能根据这个参数的值，能够直接知道函数的结果是什么。

例如，上面那个例子，当 n = 1 时，那你应该能够直接知道 f(n) 是啥吧？此时，f(1) = 1。完善我们函数内部的代码，把第二要素加进代码里面，如下

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复制代码// 算 n 的阶乘(假设n不为0)
int f(int n){
    if(n == 1){
        return 1;
    }
}

有人可能会说，当 n = 2 时，那我们可以直接知道 f(n) 等于多少啊，那我可以把 n = 2 作为递归的结束条件吗？

当然可以，只要你觉得参数是什么时，你能够直接知道函数的结果，那么你就可以把这个参数作为结束的条件，所以下面这段代码也是可以的。

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复制代码// 算 n 的阶乘(假设n>=2)
int f(int n){
    if(n == 2){
        return 2;
    }
}

注意我代码里面写的注释，假设 n >= 2，因为如果 n = 1时，会被漏掉，当 n <= 2时，f(n) = n，所以为了更加严谨，我们可以写成这样：

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复制代码// 算 n 的阶乘(假设n不为0)
int f(int n){
    if(n <= 2){
        return n;
    }
}

第三要素：找出函数的等价关系式

第三要素就是，我们要不断缩小参数的范围，缩小之后，我们可以通过一些辅助的变量或者操作，使原函数的结果不变。

例如，f(n) 这个范围比较大，我们可以让 f(n) = n * f(n-1)。这样，范围就由 n 变成了 n-1 了，范围变小了，并且为了原函数f(n) 不变，我们需要让 f(n-1) 乘以 n。

说白了，就是要找到原函数的一个等价关系式，f(n) 的等价关系式为 n * f(n-1)，即

f(n) = n * f(n-1)。

这个等价关系式的寻找，可以说是最难的一步了，如果你不大懂也没关系，因为你不是天才，你还需要多接触几道题，我会在接下来的文章中，找 10 道递归题，让你慢慢熟悉起来。

找出了这个等价，继续完善我们的代码，我们把这个等价式写进函数里。如下：

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复制代码// 算 n 的阶乘(假设n不为0)
int f(int n){
    if(n <= 2){
        return n;
    }
    // 把 f(n) 的等价操作写进去
    return f(n-1) * n;
}

至此，递归三要素已经都写进代码里了，所以这个 f(n) 功能的内部代码我们已经写好了。

这就是递归最重要的三要素，每次做递归的时候，你就强迫自己试着去寻找这三个要素。

还是不懂？没关系，我再按照这个模式讲一些题。

有些有点小基础的可能觉得我写的太简单了，没耐心看？少侠，请继续看，我下面还会讲如何优化递归。当然，大佬请随意，可以直接拉动最下面留言给我一些建议，万分感谢！

案例1：斐波那契数列

斐波那契数列的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34….，即第一项 f(1) = 1,第二项 f(2) = 1…..,第 n 项目为 f(n) = f(n-1) + f(n-2)。求第 n 项的值是多少。

1、第一递归函数功能

假设 f(n) 的功能是求第 n 项的值，代码如下：

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复制代码int f(int n){
    
}

2、找出递归结束的条件

显然，当 n = 1 或者 n = 2 ,我们可以轻易着知道结果 f(1) =1, f(2) = 1。所以递归结束条件可以为 n <= 2。代码如下：

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复制代码int f(int n){
    if(n <= 2){
        return 1;
    }
}

第三要素：找出函数的等价关系式

题目已经把等价关系式给我们了，所以我们很容易就能够知道 f(n) = f(n-1) + f(n-2)。我说过，等价关系式是最难找的一个，而这个题目却把关系式给我们了，这也太容易，好吧，我这是为了兼顾几乎零基础的读者。

所以最终代码如下：

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复制代码int f(int n){
    // 1.先写递归结束条件
    if(n <= 2){
        return n;
    }
    // 2.接着写等价关系式
    return f(n-1) + f(n - 2);
}

搞定，是不是很简单？

零基础的可能还是不大懂，没关系，之后慢慢按照这个模式练习！好吧，有大佬可能在吐槽太简单了。

案例2：小青蛙跳台阶

一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。

1、第一递归函数功能

假设 f(n) 的功能是求青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法，代码如下：

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复制代码int f(int n){
    
}

2、找出递归结束的条件

我说了，求递归结束的条件，你直接把 n 压缩到很小很小就行了，因为 n 越小，我们就越容易直观着算出 f(n) 的多少，所以当 n = 1时，你知道 f(1) 为多少吧？够直观吧？即 f(1) = 1。代码如下：

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复制代码int f(int n){
    if(n == 1){
        return 1;
    }
}

第三要素：找出函数的等价关系式

每次跳的时候，小青蛙可以跳一个台阶，也可以跳两个台阶，也就是说，每次跳的时候，小青蛙有两种跳法。

第一种跳法：第一次我跳了一个台阶，那么还剩下n-1个台阶还没跳，剩下的n-1个台阶的跳法有f(n-1)种。

第二种跳法：第一次跳了两个台阶，那么还剩下n-2个台阶还没，剩下的n-2个台阶的跳法有f(n-2)种。

所以，小青蛙的全部跳法就是这两种跳法之和了，即 f(n) = f(n-1) + f(n-2)。至此，等价关系式就求出来了。于是写出代码：

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复制代码int f(int n){
    if(n == 1){
        return 1;
    }
    ruturn f(n-1) + f(n-2);
}

大家觉得上面的代码对不对？

答是不大对，当 n = 2 时，显然会有 f(2) = f(1) + f(0)。我们知道，f(0) = 0，按道理是递归结束，不用继续往下调用的，但我们上面的代码逻辑中，会继续调用 f(0) = f(-1) + f(-2)。这会导致无限调用，进入死循环。

这也是我要和你们说的，关于递归结束条件是否够严谨问题，有很多人在使用递归的时候，由于结束条件不够严谨，导致出现死循环。也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件。就像上面，f(n-2)这个函数的调用，有可能出现 f(0) 的情况，导致死循环，所以我们把它补上。代码如下：

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复制代码int f(int n){
    //f(0) = 0,f(1) = 1，等价于 n<=1时，f(n) = n。
    if(n <= 1){
        return 1;
    }
    ruturn f(n-1) + f(n-2);
}

有人可能会说，我不知道我的结束条件有没有漏掉怎么办？别怕，多练几道就知道怎么办了。

看到这里有人可能要吐槽了，这两道题也太容易了吧？？能不能被这么敷衍。少侠，别走啊，下面出道难一点的。

下面其实也不难了，就比上面的题目难一点点而已，特别是第三步等价的寻找。

案例3：反转单链表。

反转单链表。例如链表为：1->2->3->4。反转后为 4->3->2->1

链表的节点定义如下：

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复制代码class Node{
    int date;
    Node next;
}

虽然是 Java语言，但就算你没学过 Java，我觉得也是影响不大，能看懂。

还是老套路，三要素一步一步来。

1、定义递归函数功能

假设函数 reverseList(head) 的功能是反转但链表，其中 head 表示链表的头节点。代码如下：

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复制代码Node reverseList(Node head){
    
}

2. 寻找结束条件

当链表只有一个节点，或者如果是空表的话，你应该知道结果吧？直接啥也不用干，直接把 head 返回呗。代码如下：

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复制代码Node reverseList(Node head){
    if(head == null || head.next == null){
        return head;
    }
}

3. 寻找等价关系

这个的等价关系不像 n 是个数值那样，比较容易寻找。但是我告诉你，它的等价条件中，一定是范围不断在缩小，对于链表来说，就是链表的节点个数不断在变小，所以，如果你实在找不出，你就先对 reverseList(head.next) 递归走一遍，看看结果是咋样的。例如链表节点如下

我们就缩小范围，先对 2->3->4递归下试试，即代码如下

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复制代码Node reverseList(Node head){
    if(head == null || head.next == null){
        return head;
    }
    // 我们先把递归的结果保存起来，先不返回，因为我们还不清楚这样递归是对还是错。，
    Node newList = reverseList(head.next);
}

我们在第一步的时候，就已经定义了 reverseLis t函数的功能可以把一个单链表反转，所以，我们对 2->3->4反转之后的结果应该是这样：

我们把 2->3->4 递归成 4->3->2。不过，1 这个节点我们并没有去碰它，所以 1 的 next 节点仍然是连接这 2。

接下来呢？该怎么办？

其实，接下来就简单了，我们接下来只需要把节点 2 的 next 指向 1，然后把 1 的 next 指向 null,不就行了？，即通过改变 newList 链表之后的结果如下：

也就是说，reverseList(head) 等价于 ** reverseList(head.next)** + 改变一下1，2两个节点的指向。好了，等价关系找出来了，代码如下(有详细的解释)：

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复制代码//用递归的方法反转链表
public static Node reverseList2(Node head){
    // 1.递归结束条件
    if (head == null || head.next == null) {
             return head;
         }
         // 递归反转 子链表
         Node newList = reverseList2(head.next);
         // 改变 1，2节点的指向。
         // 通过 head.next获取节点2
         Node t1  = head.next;
         // 让 2 的 next 指向 2
         t1.next = head;
         // 1 的 next 指向 null.
        head.next = null;
        // 把调整之后的链表返回。
        return newList;
    }

这道题的第三步看的很懵？正常，因为你做的太少了，可能没有想到还可以这样，多练几道就可以了。但是，我希望通过这三道题，给了你以后用递归做题时的一些思路，你以后做题可以按照我这个模式去想。通过一篇文章是不可能掌握递归的，还得多练，我相信，只要你认真看我的这篇文章，多看几次，一定能找到一些思路！！

我已经强调了好多次，多练几道了，所以呢，后面我也会找大概 10 道递归的练习题供大家学习，不过，我找的可能会有一定的难度。不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！

接下来我讲讲有关递归的一些优化。

有关递归的一些优化思路

1. 考虑是否重复计算

告诉你吧，如果你使用递归的时候不进行优化，是有非常非常非常多的子问题被重复计算的。

啥是子问题？ f(n-1),f(n-2)….就是 f(n) 的子问题了。

例如对于案例2那道题，f(n) = f(n-1) + f(n-2)。递归调用的状态图如下：

看到没有，递归计算的时候，重复计算了两次 f(5)，五次 f(4)。。。。这是非常恐怖的，n 越大，重复计算的就越多，所以我们必须进行优化。

如何优化？一般我们可以把我们计算的结果保证起来，例如把 f(4) 的计算结果保证起来，当再次要计算 f(4) 的时候，我们先判断一下，之前是否计算过，如果计算过，直接把 f(4) 的结果取出来就可以了，没有计算过的话，再递归计算。

用什么保存呢？可以用数组或者 HashMap 保存，我们用数组来保存把，把 n 作为我们的数组下标，f(n) 作为值，例如 arr[n] = f(n)。f(n) 还没有计算过的时候，我们让 arr[n] 等于一个特殊值，例如 arr[n] = -1。

当我们要判断的时候，如果 arr[n] = -1，则证明 f(n) 没有计算过，否则， f(n) 就已经计算过了，且 f(n) = arr[n]。直接把值取出来就行了。代码如下：

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复制代码// 我们实现假定 arr 数组已经初始化好的了。
int f(int n){
    if(n <= 1){
        return n;
    }
    //先判断有没计算过
    if(arr[n] != -1){
        //计算过，直接返回
        return arr[n];
    }else{
        // 没有计算过，递归计算,并且把结果保存到 arr数组里
        arr[n] = f(n-1) + f(n-1);
        reutrn arr[n];
    }
}

也就是说，使用递归的时候，必要
须要考虑有没有重复计算，如果重复计算了，一定要把计算过的状态保存起来。

2. 考虑是否可以自底向上

对于递归的问题，我们一般都是从上往下递归的，直到递归到最底，再一层一层着把值返回。

不过，有时候当 n 比较大的时候，例如当 n = 10000 时，那么必须要往下递归10000层直到 n <=1 才将结果慢慢返回，如果n太大的话，可能栈空间会不够用。

对于这种情况，其实我们是可以考虑自底向上的做法的。例如我知道

f(1) = 1;

f(2) = 2;

那么我们就可以推出 f(3) = f(2) + f(1) = 3。从而可以推出f(4),f(5)等直到f(n)。因此，我们可以考虑使用自底向上的方法来取代递归，代码如下：

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复制代码public int f(int n) {
       if(n <= 2)
           return n;
       int f1 = 1;
       int f2 = 2;
       int sum = 0;

       for (int i = 3; i <= n; i++) {
           sum = f1 + f2;
           f1 = f2;
           f2 = sum;
       }
       return sum;
   }

这种方法，其实也被称之为递推。

最后总结

其实，递归不一定总是从上往下，也是有很多是从下往上的，例如 n = 1 开始，一直递归到 n = 1000，例如一些排序组合。对于这种从下往上的，也是有对应的优化技巧，不过，我就先不写了，后面再慢慢写。这篇文章写了很久了，脖子有点受不了了，，，，颈椎病？害怕。。。。

说实话，对于递归这种比较抽象的思想，要把他讲明白，特别是讲给初学者听，还是挺难的，这也是我这篇文章用了很长时间的原因，不过，只要能让你们看完，有所收获，我觉得值得！有些人可能觉得讲的有点简单，没事，我后面会找一些不怎么简单的题。最后如果觉得不错，还请给我转发 or 点赞一波！

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本文转载自: 掘金

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