其然IT 教育师资

吴嘉俊(Stef)高级讲师

拥有多年的Java开发经验，CTO，EasyJF开源团队创始人之一、负责 EasyJWeb项目的开发和维护。曾在国内多家大型软件公司负责公司内部框架的开发和维护，为多个大中型公司做过架构和技术咨询。曾组织开发了蓝源 装饰行业ERP、美国EMR、蓝源服装行业连锁管理系统、蓝源SaaS服务平台、蓝源Eloan互联网金融综合解决方案等系统产品。具有非常丰富项目开发和 管理经验。

擅长技术：主流JavaEE，Android技术，对 Spring、JPA、Hibernate、 MyBatis、Struts2、MongoDB、Redis等技术领域有深入研究。 

吴老师有丰富的Java培训经验和IT培训行业顾问经验；授课激情，有感染力 ，注重对底层原理的剖析和理解；善于培养学生对编程的兴趣； 

Java到 什么程度才能就业？

多年Java开发从业者：首先，这个问题主要问：自学Java编程技术，如果才 能找到一份Java编程的工作。按照现在的招聘标准来看，无论你去哪个公司面试，你只需要满足他们公司的需求就可以。

找到一份Java编程工作需要掌握的内容如下 ：

首先是Javase作为Java**基本的学习 内容，不在多说。

然后是掌握Java的基本原理，因为做Java 编程开发必须学会Java，用到Java非常多，但是现在很多公司是不用去写原生的Java，但是如果你想成为一个厉害的Java开发者，Java必须从理论到实 际操作中都要非常得心应手。

现在公司是必须要求会用框架的，所以取代Java的就是jQuery，这是一个非 常简易的框架，学jQuery的时候你就会觉得它比Java好用的多。所以jQuery是你必须掌握的。

还有必须学一些框架，比如SpringMVC、Spring、Mybatis、Struts、Hibernate等等，这些就会难理解一些，但是公司是需要要求你会框架的，目前国内的公司应用SSH比 较多，建议至少学三个框架，这是找到工作的基本需求。

数据库技术是Java工作者必须掌握的技能常用就是Mysql。

Javaweb的内容还有html、css、jsp、Servlet等技术，这些都是现在找Java开发必须掌握的东西。

以上就是粗略的必须掌握的技术，如果你想找到一份Java开发的工作，上述 相关技术必须熟练掌握并且应用到项目中。

JavaWeb开发

JavaWeb开发

• 01HTML5与CSS3

• 1．B/S架构

• 2．HTML基本使用

• 3．HTML DOM

• 4．CSS选择器

• 5．常用样式

• 6．盒子模型与布局

• 7．HTML5新特性

• 8．CSS3新特性

• 02JavaScript

• 1．JavaScript基本语法

• 2．JavaScript流程控制

• 3．数组、函数、对象的使用

• 4．JavaScript事件绑定/触发

• 5．JavaScript事件冒泡

• 6．JavaScript嵌入方式

• 7．JavaScript DOM操作

• 8．DOM API

• 03jQuery

• 1．jQuery快速入门

• 2．jQuery语法详解

• 3．jQuery核心函数

• 4．jQuery对象/JavaScript对象

• 5．jQuery选择器

• 6．jQuery 文档处理

• 7．jQuery事件

• 8．jQuery动画效果

• 04AJAX&JSON

• 1．AJAX技术衍生

• 2．XMLHttpRequest使用

• 3．同步请求&异步请求

• 4．JSON语法

• 5．Java JSON转换

• 6．JavaScript JSON转换

• 7．jQuery 基本AJAX方法

• 8．底层$.ajax使用

• 05XML

• 1．XML用途

• 2．XML文档结构

• 3．XML基本语法

• 4．DOM&SAX解析体系

• 5．DOM4j节点查询

• 6．DOM4j文档操作

• 7．xPath语法

• 8．xPath快速查询

• 06bootstrap

• 1．bootstrap快速使用

• 2．栅格系统

• 3．表单、表格、按钮、图片

• 4．下拉菜单

• 5．按钮组使用

• 6．导航条

• 7．分页、进度条

• 07Web服务器基础

• 1．HTTP协议

• 2．HttpWatch

• 3．Tomcat服务器搭建

• 4．Tomcat目录结构解析

• 5．Tomcat端口配置

• 6．Tomcat启动&停止

• 7．Tomcat&Eclipse整合

• 8．Eclipse配置优化

• 08Servlet

• 1．Servlet体系

• 2．Servlet生命周期

• 3．ServletConfig&ServletContext

• 4．请求&响应

• 5．重定向&转发

• 6．中文乱码解决方案

• 7．项目路径问题

• 09JSP

• 1．JSP语法

• 2．JSP原理

• 3．JSP脚本片段&表达式

• 4．JSP声明&指令

• 5．JSP九大隐含对象

• 6．域对象使用

• 10JSTL

• 1．JSTL简介

• 2．JSTL-核心标签库

• 3．JSTL-函数标签库

• 4．JSTL-fmt标签库

• 5．自定义标签库使用

• 6．自定义标签库原理

• 11EL

• 1．EL表达式简介

• 2．EL使用

• 3．EL取值原理

• 4．EL的11大隐含对象

• 5．EL2.2与3.0规范

• 6．EL逻辑运算

• 7．函数库深入

• 12Cookie&Session

• 1．Cookie机制

• 2．Cookie创建&使用

• 3．Session原理

• 4．Session失效

• 5．Url重写

• 6．Session活化&钝化

• 7．Token令牌应用

• 13Filter&Listener

• 1．Filter原理

• 2．Filter声明周期

• 3．Filter链

• 4．Filter登录验证

• 5．Filter事务控制

• 6．Listener原理

• 7．八大监听器使用

• 8．Listener监听在线用户

• 14国际化

• 1．国际化原理

• 2．ResourceBundle&Locale

• 3．国际化资源文件

• 4．日期/数字/货币国际化

• 5．页面动态中英文切换

• 6．页面点击链接中英文切换

• 7．fmt标签库的使用

• 15文件上传

• 1．文件上传原理

• 2．commons-io&commons-fileupload

• 3．文件上传参数控制

• 4．文件上传路径浏览器兼容性解决

• 5．文件**原理

• 6．文件**响应头

• 7．文件**中文乱码&浏览器兼容性

源码阅读--Collections.sort

---

>

Collections.sort源代码

public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(List<T> list) { Object[] a = list.toArray(); Arrays.sort(a);// ListIterator<T> i = list.listIterator(); for (int j=0; j<a.length; j ) { i.next(); i.set((T)a[j]); } }

跟踪Arrays.sort

public static void sort(Object[] a) { if (LegacyMergeSort.userRequested) legacyMergeSort(a); else ComparableTimSort.sort(a); }

LegacyMergeSort.userRequested指的啥呢？

static final class LegacyMergeSort { PRivate static final boolean userRequested = java.security.accessController.doPrivileged( new sun.security.action.GetBooleanAction( "java.util.Arrays.useLegacyMergeSort")).booleanValue(); }

这是一个boolean值。说白了就是，如果用户指定归并排序那就归并排序，否则就是ComparableTimSort。归并排序比较常见，就不讲了。贴一下ComparableTimSort

static void sort(Object[] a, int lo, int hi) { rangeCheck(a.length, lo, hi); int nRemaining = hi - lo; if (nRemaining < 2) return; // Arrays of size 0 and 1 are always sorted // If array is small, do a "mini-TimSort" with no merges if (nRemaining < MIN_MERGE) {//***********************************如果长度小于MIN_MERGE（32），那就用二分排序算法 int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi); binarySort(a, lo, hi, lo initRunLen); return; } /** * March over the array once, left to right, finding natural runs, * extending short natural runs to minRun elements, and merging runs * to maintain stack invariant. */ ComparableTimSort ts = new ComparableTimSort(a); int minRun = minRunLength(nRemaining); do { // Identify next run int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi); // If run is short, extend to min(minRun, nRemaining) if (runLen < minRun) { //如果拐点小于minRun，就对整个minRun二分排序 int force = nRemaining <= minRun ? nRemaining : minRun; binarySort(a, lo, lo force, lo runLen); runLen = force; } // Push run onto pending-run stack, and maybe merge ts.pushRun(lo, runLen);//**********************这里的runLen>=minRun ts.mergeCollapse();//*************调用mergeAt // Advance to find next run lo = runLen; nRemaining -= runLen; } while (nRemaining != 0); // Merge all remaining runs to complete sort assert lo == hi; ts.mergeForceCollapse();//*************也会调用mergeAt assert ts.stackSize == 1; } //minRunLength------一直取二分之一，直到小于MIN_MERGE（32） // n=奇数，return (n-1)/2 1。n=偶数，return n/2 private static int minRunLength(int n) { assert n >= 0; int r = 0; // Becomes 1 if any 1 bits are shifted off while (n >= MIN_MERGE) { r |= (n & 1); n >>= 1; } return n r; } //countRunAndMakeAscending // 全是升序，那就返回high // 全是降序，那就返回high，并且要翻转 // 先升后降，返回**高点 // 先降后升，返回**低点，并且之前的翻转 // 说白了就是返回拐点 private static int countRunAndMakeAscending(Object[] a, int lo, int hi) { assert lo < hi; int runHi = lo 1; if (runHi == hi) return 1; // Find end of run, and reverse range if descending if (((Comparable) a[runHi ]).compareTo(a[lo]) < 0) { // Descending while (runHi < hi && ((Comparable) a[runHi]).compareTo(a[runHi - 1]) < 0) runHi ; reverseRange(a, lo, runHi); } else { // Ascending while (runHi < hi && ((Comparable) a[runHi]).compareTo(a[runHi - 1]) >= 0) runHi ; } return runHi - lo; } // ********************理解gallopRight和gallopLeft private void mergeAt(int i) { int base1 = runBase[i]; int len1 = runLen[i]; int base2 = runBase[i 1]; int len2 = runLen[i 1]; /* * Record the length of the combined runs; if i is the 3rd-last * run now, also slide over the last run (which isn t involved * in this merge). The current run (i 1) goes away in any case. */ runLen[i] = len1 len2; if (i == stackSize - 3) { runBase[i 1] = runBase[i 2]; runLen[i 1] = runLen[i 2]; } stackSize--; /* * Find where the first element of run2 goes in run1. Prior elements * in run1 can be ignored (because they re already in place). */ int k = gallopRight((Comparable<Object>) a[base2], a, base1, len1, 0); assert k >= 0; base1 = k; len1 -= k; if (len1 == 0) return; /* * Find where the last element of run1 goes in run2. Subsequent elements * in run2 can be ignored (because they re already in place). */ len2 = gallopLeft((Comparable<Object>) a[base1 len1 - 1], a, base2, len2, len2 - 1); assert len2 >= 0; if (len2 == 0) return; // Merge remaining runs, using tmp array with min(len1, len2) elements if (len1 <= len2) mergeLo(base1, len1, base2, len2); else mergeHi(base1, len1, base2, len2); }

算法思想如下： 1.构造minRun，值等于长度的一直除以2，直到小于MIN_MERGE 2.（这一步会无限循环） （1）寻找**个拐点，记为index。如果index小于minRun，那就对整个minRun数据二分排序。 （2）将起始位置和拐点位置push进去，然后对当前的各区块进行merge。 由于要合并的两个 run 是已经排序的，所以合并的时候，有会特别的技巧。 假设两个 run 是 run1,run2 ，先用 gallopRight在 run1里使用 binarySearch 查找run2 首元素 的位置k, 那么 run1 中 k 前面的元素就是合并后**小的那些元素。然后，在run2 中查找run1 尾元素 的位置 len2 ，那么run2 中 len2 后面的那些元素就是合并后**大的那些元素。**后，根据len1 与len2 大小，调用mergeLo或者 mergeHi 将剩余元素合并。

相关推荐：

---

苏州JAVA培训   苏州JAVA培训班   苏州JAVA培训机构

上一篇：昆山java编程入门到精通_昆山JAVA培训 下一篇：常熟学习java需要什么基础_常熟JAVA培训