Algorithm
字符串相加
思路：因为可能超过 Integer 最大值，所以用竖式相加 方式，用每一位进行计算，并保留进位。
将进位参与下一位的计算中
字符串长短不一，对于短的地方进行补 0 即可
class Solution {
public String addStrings(String num1, String num2) { // 竖式计算，从末位开始 相加，如果大于10将 进行进位。 有可能不相等， // 对于短的部分，再进行计算时候认为是0
int i= num1.length()-1; int j=num2.length()-1; int addFlag=0;
StringBuilder str=new StringBuilder();
while(i>=0 || j>=0 ){
int x= i>=0? num1.charAt(i)-'0':0; int y= j>=0? num2.charAt(j)-'0':0 ; int thisSum = x+y+addFlag; str.append(thisSum % 10); //
addFlag= thisSum/10; i--; j--; } // 最后两个字符串 都遍历完，最高位存在进位，则要记录下来 if(addFlag!=0){ str.append(addFlag); } str.reverse(); return str.toString(); }
}
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类似的算法题
字符串相乘
class Solution { public String multiply(String num1, String num2) {
// 示例 1234 * 567 其中1234是被乘数，567是乘数 if(num1.equals("0")|| num2.equals("0")) return "0";
String result=""; // 从乘数num2最后一位开始 逐位往左 与 被乘数num1 得到的结果 进行相加 for(int i=num2.length()-1;i>=0;i--){ int x=num2.charAt(i)-'0';
int countBit=0; StringBuilder thisLevelResult=new StringBuilder(); // 补0 最后一位不用补，倒数第二位要补一个0，倒数第三位要补2个0
for(int m=0; m<num2.length()-1-i; m++){ thisLevelResult.append("0"); }
// 计算 每一位 与被乘数的结果 for(int j=num1.length()-1; j>=0;j--){ int y= num1.charAt(j)-'0';
int thisResult= x*y+countBit;
thisLevelResult.append(thisResult%10); countBit=thisResult/10; }
if(countBit>0){ thisLevelResult.append(countBit); } result=addTwoNumStr(thisLevelResult.reverse().toString(),result.toString()); } return result;
}
public String addTwoNumStr(String num1, String num2){ if(num1.length()==0|| num1=="0"){ return num2; } if(num2.length()==0|| num2=="0"){ return num1; }
int i=num1.length()-1; int j=num2.length()-1; StringBuilder result=new StringBuilder(); int addBit=0; while(i>=0||j>=0){
int x= i>=0? num1.charAt(i)-'0':0; int y= j>=0? num2.charAt(j)-'0':0; int thisResult=x+y+addBit; result.append(thisResult%10); addBit=thisResult/10; i--; j--;
}
if(addBit>0){ result.append(addBit); } return result.reverse().toString(); }}
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Review
https://unixism.net/2019/04/linux-applications-performance-introduction/
文章对并发模型中 Linux 下网络 I/O 处理模型 进行性能测试
纵轴是并发连接数，横轴系统可以支持的最大 QPS（性能）
当并发连接数是 1000 的时候，可以看出 preforking、prethreaded、epoll 三种模式性能是相近的，也意味着 epoll 并不是在任何场景都具备相比其它模式的性能优势。
prethreaded 模式（作者源码中设置了 100 个线程）在 11000 并发的时候性能有 2200，但 12000 并发连接的时候，性能急剧下降到只有 970，推测是 12000 并发的时候触发了 C10K 问题，线程上下文切换的性能消耗超越了 IO 处理，成为了系统的处理瓶颈。
表格纵向比较时候，看数据变化较大的部分
创建进程的消耗是创建线程的消耗的 4 倍左右。
并发 2000 以内时，preforked、prethreaded、epoll 的性能相差无几，甚至 preforked 和 prethreaded 的性能有时候还稍微高一些。
这也是内部系统、中间件等并发数并不高的系统并不一定需要 epoll 的原因，用 preforked 和 prethreaded 模式能够达到相同的性能，并且实现要简单。
当并发数达到 8000 以上，只有 pthreaded 和 epoll 模式能够继续运行，但性能也有下降，epoll 的下降更加平稳一些。
prethreaded 模式在 12000 并发连接的时候，性能急剧下降
poll 模式随着并发数增多稳定下降，因为需要遍历的描述符越多，其性能越低。
epoll 在并发数超过 10000 的时候性能开始下降，但下降比较平稳。不管并发连接数是多少个，从 epoll 的数据看，都是 2000+一点，也就是这个系统的 QPS 只能达到 2000+。
这个结论看起来比较简单，但是却隐含着一个关键的设计点：epoll 不是万能的，连接数太多的时候单进程 epoll 也是不行的。这也是为什么 Redis 可以用单进程 Reactor 模式，而 Nginx 必须用多进程 Reactor 模式，因为 Redis 的应用场景是内部访问，并发数一般不会超过 10000；而 Nginx 是互联网访问，并发数很容易超过 10000。
结合极客时间专栏看了一下
Tips
主题：excel 读写
POI 方式
<!-- excel工具 --> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-ooxml</artifactId> <version>4.1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-ooxml</artifactId> <version>4.1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-scratchpad</artifactId> <version>4.1.2</version> </dependency>
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List<Performance> processData = Lists.newArrayList(); InputStream dataInputStream = TestController.class.getResourceAsStream("/处理数据.xlsx"); // 读取整个Excel XSSFWorkbook sheets = null; try { sheets = new XSSFWorkbook(dataInputStream); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } // 获取第一个表单Sheet XSSFSheet sheetAt = sheets.getSheetAt(0);
//默认第一行为标题行，i = 0 XSSFRow titleRow = sheetAt.getRow(0); // 循环获取每一行数据 for (int i = 1; i < sheetAt.getPhysicalNumberOfRows(); i++) { XSSFRow row = sheetAt.getRow(i); // 读取每一格内容 StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int index = 0; index < row.getPhysicalNumberOfCells(); index++) { XSSFCell titleCell = titleRow.getCell(index); XSSFCell cell = row.getCell(index); cell.setCellType(CellType.STRING); if (cell.getStringCellValue().equals("")) { continue; } sb.append(cell); } System.out.println(i + "\t" + sb); }
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读大 excel 文件时候推荐使用
!-- 读取大量excel数据时使用 --> <dependency> <groupId>com.monitorjbl</groupId> <artifactId>xlsx-streamer</artifactId> <version>2.1.0</version> </dependency>
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package com.platform.modules.admin.controller; import com.monitorjbl.xlsx.StreamingReader;import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook; import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.util.*; public class ReadBigExcel { public static Map<String, List<String>> test(File file) throws Exception{ FileInputStream in = new FileInputStream(file); Map<String,List<String>> mapData = new HashMap<String, List<String>>(); Workbook wk = StreamingReader.builder() .rowCacheSize(100) //缓存到内存中的行数，默认是10 .bufferSize(4096) //读取资源时，缓存到内存的字节大小，默认是1024 .open(in); //打开资源，必须，可以是InputStream或者是File，注意：只能打开XLSX格式的文件 int sheetNums = wk.getNumberOfSheets(); for(int i = 0 ; i < sheetNums;i ++){ List<String> sheetData = new ArrayList<String>(); Sheet sheet = wk.getSheetAt(i); String sheetName = wk.getSheetName(i); //遍历所有的行 int k = 0; for (Row row : sheet) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); //遍历所有的列 for (Cell cell : row) { sb.append(cell.getStringCellValue()); } System.out.println(k++ + "\t" + sb.toString()); } } return mapData; } public static void main(String[] args) throws Exception { File file = new File("C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\数据导入模板及填写格式 (2).xlsx"); long t1 = new Date().getTime(); test(file); long t2 = new Date().getTime(); System.out.println((t2-t1)/1000 + "秒"); }}
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EasyExcel
EasyExcel 是一个阿里出品的开源项目 ，看名字就能看出这个项目是为了让你更加简单的操作 Excel。另外 EasyExcel 还解决了 poi 内存溢出问题，修复了一些并发情况下一些 bug。
github 地址：https://github.com/alibaba/easyexcel
参考
http://t.zoukankan.com/edda-p-14191959.html
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最近在看左耳听风专栏，关于如何学习技术知识进行了总结
如何面对枯燥、大量的技术知识
要承认这个知识对我来说太高级了，目前没有找到切入点，不知道能用在哪
去找一下其应用场景，先从简单的应用学起（如何应用，适用场景），先从感性认识，再到理论基础学习
带着相关问题去学习，带着解决的东西学习，完成会有成就感（学习需要反馈，成就感才能持续）
总结学习知识并 分享学习心得、过程、笔记、代码，最好找到同伴（持续学习动力）
找牛人帮忙讲解指导也是好的选择
如何快速学习并掌握
找到关键路径，先学习主干知识，构建出关键路径，形成知识地图
认真阅读技术文档、用户手册
用不同的方式学习同一个东西（。比如：通过看书，听课，创建脑图，写博客，讲课，解决实际问题，等等。）
总结压缩信息，关注的是关键知识点。学习本质和原理的知识
用教的方式学习，学以致用，不强求记忆，找到方法，去推导知识或者答案
实践出真知坚持不懈
学习技术知识模版
这个技术知识出现的背景是什么，它要达成什么样的目标，要解决的是什么问题
优点和缺点是什么，它为了解决问题 如何做了 tradeoff 取舍，带来哪些新的问题
适用场景有哪些（技术场景、业务场景）
技术的组成部分和关键点是什么，核心思想和核心组件是什么。 包含哪些关键技术点（找到关键路径，先学习主干知识，构建出关键路径，形成知识地图）
底层原理与关键实现
和已有的其他技术实现有什么区别（比如某个框架 或者存储技术）
把复杂问题用自己简单的语言进行描述，把我们学到的东西用自己的语言和理解重新组织并表达出来。 学习的开始阶段不急于总结，做结论。当对整个知识有了一定全面理解时候，在复习巩固的时候对知识进行回顾和重组会更好
要多看经典方法论图书，看别人如何总结归纳知识，可以进行模仿把自己学习的知识总结写出来，也可以写博客，或者讲给别人听，接收别人的批评与发奎
如何具有举一反三的能力
联想能力： 同一个事物不同的用法，其他相似或者相关的事物有哪些
抽象能力：解决问题的通用模型
自省能力：得到一个答案时候，站到自己的对立面找漏洞，获得全面的问题分析能力
在这方面，我对自己的训练如下。对于一个场景，制造出各种不同的问题或难题。对于一个问题，努力寻找尽可能多的解，并比较这些解的优劣。对于一个解，努力寻找各种不同的测试案例，以图让其健壮。
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