【沉浸式求职学习day46】【华为5.7暑期机试题目讲解】
沉浸式求职学习
- 题目1
- 题目2
题目1
一个超大智能汽车测试场有多个充电桩,每个充电桩的位置由其在二维平面上的坐标(x,y)表示。给定一辆智能汽车的当前位置(car_x,car_y),请设计一个高效的算法,找出给定智能汽车行驶到充电桩行驶距离最近的k个充电桩井输出相关充电桩信息(编号、坐标、行驶距离),且按行驶距离升序排序(最近行驶距离的排在最前面),如果存在行驶距离相等的充电桩则按照充电桩的编号从小到大输出。汽车到充电桩的行驶距离的计算方法为 abs(car_x1-car_x2)+ abs(car_y1-car_y2) 注意:abs 表示绝对值。
输入描述
1,第一行是2 个整数kn,空格间隔,第 1 个整数k 表示需要输出到的行驶距离最近的充电桩的数量 (0 <= k <=1000000),第2个整数n表示充电的总数量(0<n<= 1000000)。
2,第 2 行是长度为 2 的整数数组 car_x,car_y,中间是空格间隔,表示智能汽车的当前位置坐标。
3,第 3 行到第 n + 2 行是编号为 1 到n 的充电桩的位置坐标
注意:坐标数值大小区间为:[-232,231-1]
输出描述
一个二维数组,每一行是一个长度为 4的数组: 编号 x y distance ,
编号表示充电桩的编号(介于1到n之间),x和y表示充电的坐标,distance 表示智能汽车到充电桩的行驶距离,从第1行开始往下是按距离从小到大排序的。如果存在行驶距离相等的充电桩则按照充电桩的编号从小到大输出。如果k为0或者 k 大于n ,输出字符串 null 。
示例1:
输入:
3 5
0 0
1 4
5 6
2 3
7 8
3 -1
输出:
5 3 -1 4
1 1 4 5
3 2 3 5
说明:
到汽车行驶距离最近的三个充电桩的编号分别为 5、1、3,充电桩的坐标分别是(3,-1)、(1,4)、(2,3),到智能汽车坐标(0,0)的行驶距离分别为 4、5、5。距离都为5的充电桩1的编号小于编号3的充电桩,输出结果中编号小的在前。
import java.util.*;
import java.io.*;
public class Main1 {public static void main(String[] args) throws IOException {BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));// 第一行:k 和 nString[] firstLine = br.readLine().split(" ");int k = Integer.parseInt(firstLine[0]);int n = Integer.parseInt(firstLine[1]);// 第二行:carX 和 carYString[] secondLine = br.readLine().split(" ");int carX = Integer.parseInt(secondLine[0]);int carY = Integer.parseInt(secondLine[1]);if (k == 0 || k > n) {System.out.println("null");return;}// 最大堆:按距离和编号PriorityQueue<int[]> heap = new PriorityQueue<>((a, b) -> {if (a[0] != b[0]) return a[0] - b[0];return a[1] - b[1];});for (int i = 1; i <= n; i++) {String[] line = br.readLine().split(" ");int x = Integer.parseInt(line[0]);int y = Integer.parseInt(line[1]);int d = Math.abs(carX - x) + Math.abs(carY - y);heap.offer(new int[]{-d, -i, x, y});if (heap.size() > k) {heap.poll();}}List<int[]> result = new ArrayList<>();while (!heap.isEmpty()) {int[] item = heap.poll();result.add(new int[]{-item[0], -item[1], item[2], item[3]});}result.sort((a, b) -> {if (a[0] != b[0]) return a[0] - b[0];return a[1] - b[1];});for (int[] item : result) {System.out.println(item[1] + " " + item[2] + " " + item[3] + " " + item[0]);}}
}
题目讲解:
第一行输入的是k和n,n就是充电桩的位置,k就是前K个距离汽车位置最近的充电桩的个数。
输出要求是,按照距离最小的排序,然后如果距离小的放在前面,距离相等,按照编号小的放在前面,
首先是处理输入输出,它的输入要求是第一行是k和n,第二行是汽车的位置。
我运用一个最大堆的思想处理:
首先java中的priorityqueue,它是一个优先队列,也是最小堆,送进去一系列的数,它poll得时候是会把最小值先poll出来,但是我们要的反而是最小的几个数,所以我在把距离和编号offer进去得时候加了个符号,这样就转换成最大堆处理。
首先是创建最大堆,然后把这个你控制台读入的距离、编号、x\y坐标offer进最大堆。然后根据我们之前设置的K,poll出来不需要的值。
之后根据sort函数进行一个排序,然后在根据强化for输出我们想要的值。
题目2
有一棵二叉树,每个节点上都住了一户居民。现在要给这棵树上的居民建设基站,每个基站只能覆盖她所在与相邻的节点,请问信号覆盖这棵树最少需要建设多少个基站
输入描述
一个整数数组nums(1 <= num.length <= 3000),用空格分隔,表示二叉树的节点值,正整数表示存在节点,N表示不存在节点,如[1 2 3 4 N 5 6]表示一颗如下所示的树,最少需要建设2个基站
输出描述
最少需要建设的基站个数
示例1:
输入:
1 2 3 4 N 5 6
输出:
2
说明:
示例2:
输入:
1 2 N 3 N N 4
输出:
2
————————————————
0:当前节点已被覆盖(不需要基站)
1:当前节点需要被覆盖(子节点没有基站)
2:当前节点放置了基站
import java.util.*;public class Solution {static class TreeNode {int val;TreeNode left;TreeNode right;boolean covered;TreeNode(int val) {this.val = val;this.covered = false;}}private int stations = 0;private TreeNode buildTree(String[] nums) {if (nums == null || nums.length == 0 || nums[0].equals("N")) {return null;}TreeNode root = new TreeNode(Integer.parseInt(nums[0]));Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();queue.offer(root);int i = 1;while (!queue.isEmpty() && i < nums.length) {TreeNode node = queue.poll();if (i < nums.length && !nums[i].equals("N")) {node.left = new TreeNode(Integer.parseInt(nums[i]));queue.offer(node.left);}i++;if (i < nums.length && !nums[i].equals("N")) {node.right = new TreeNode(Integer.parseInt(nums[i]));queue.offer(node.right);}i++;}return root;}private int dfs(TreeNode node) {if (node == null) {return 0;}int leftStatus = dfs(node.left);int rightStatus = dfs(node.right);// 如果子节点需要覆盖,在当前节点放置基站if (leftStatus == 1 || rightStatus == 1) {stations++;node.covered = true;if (node.left != null) node.left.covered = true;if (node.right != null) node.right.covered = true;return 2;}// 如果子节点有基站,当前节点已被覆盖if (leftStatus == 2 || rightStatus == 2) {node.covered = true;return 0;}// 如果当前节点已被覆盖if (node.covered) {return 0;}// 当前节点需要被覆盖return 1;}public int minStationsNeeded(String[] nums) {TreeNode root = buildTree(nums);if (root == null) {return 0;}int finalStatus = dfs(root);if (finalStatus == 1) {stations++;}return stations;}public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);String[] nums = scanner.nextLine().trim().split(" ");Solution solution = new Solution();System.out.println(solution.minStationsNeeded(nums));scanner.close();}
}
思路:
- 写一个关于树的类,这个类包含左子树右子树的索引,以及当前值,还有是否放置基站的状态
- 层序遍历画树,我需要把给的这个数组转换成树,首先确认几个状态。0:不需要放置基站;1:需要放置基站;2:已经存在基站;放置基站的方式采用队列,队列是先进先出,我先把根节点给它放到队列中吗,然后通过一个while循环,分别给根节点配置左子树和右子树,然后配置好的送进队列,进入下一次循环就会给之前配置的节点进行再配置。最终返回的是root。
- 后写了一个dfs,深度优先搜索的一个函数,它的作用就是放基站。所以我在函数中就能拿到左子树和右子树的一个状态,如果左或者右为1,那说明它们需要放置基站,返回2;如果左或者右为2,说明返回0;如本身就已经是基站,返回0;其它情况返回1;
- 还有一个边界情况是需要注意处理的,就是根节点为null的话,直接返回0;如果对根进行一个dfs,然后它返回的最终结果是1的话,也需要增加一个基站。因为我们之前写的那些都是针对于父节点给子节点覆盖基站,那么根节点他没有父节点,但是如果返回1,说明它还是需要被覆盖,这种情况只能让父节点成为基站。
- 就可以直接输出我们最终的一个station值。
相关文章:
【沉浸式求职学习day46】【华为5.7暑期机试题目讲解】
沉浸式求职学习 题目1题目2 题目1 一个超大智能汽车测试场有多个充电桩,每个充电桩的位置由其在二维平面上的坐标(x,y)表示。给定一辆智能汽车的当前位置(car_x,car_y),请设计一个高效的算法,找出给定智能汽车行驶到充电桩行驶距离最近的k个…...
PDF处理控件Aspose.PDF教程:以编程方式将PDF转换为Word
您是否正在寻找在线将 PDF 转换为 Word 的方法?在本指南中,我们将探索如何使用 C#、Java 和 Python 编码解决方案将 PDF 文档转换为可编辑的 Word 文件。开发人员通过代码将 PDF 文件转换为 Word 格式,从而获得显著优势。这种方法可以轻松实现…...
旋转位置RoPE编码详解
一. 旋转位置编码和正余弦位置编码比对 旋转位置编码(RoPE)和正余弦位置编码(Sinusoidal Position Encoding)是两种常用的位置编码方法,它们在处理序列数据时具有不同的数学形式和特性。以下是对两者优劣的详细说明及…...
canvas(二)-动画(2d)
<canvas> 动画是通过 JavaScript 动态更新画布内容来实现的。它利用 requestAnimationFrame 方法实现平滑的动画效果,适用于游戏、数据可视化、交互式图形等场景。真的需要数据可视化等场景使用,还是直接引入外部模型还原度比较高,但同…...
Dynamics 365 Business Central Azure application registration
本方法适用于 单租户服务器身份验证。 实现方法 在大多数组织里ERP Admin 不一定有权限 Azure Admin权限,在实施过程中你只需要把以下指引发给你的系统管理员。 请注意后面有系统管理员设置好后,你如何检查。 导航到 https://admin.microsoft.com 并登…...
选择合适的Azure数据库监控工具
Azure云为组织提供了众多服务,使其能够无缝运行应用程序、Web服务和服务器部署,其中包括云端数据库部署。Azure数据库能够与云应用程序实现无缝集成,具备可靠、易扩展和易管理的特性,不仅能提升数据库可用性与性能,同时…...
Access链接Azure SQL
Hi,大家好呀! 最近在给大家分享了SQL Server方面的一些视频,那今天我们也来讲讲Azure SQL。 什么是Azure SQL,这里我们就不介绍了,如果你没有用这个数据库,那你可以简单的把它理解成,就是SQL …...
34、React Server Actions深度解析
一、灵魂契约协议(核心机制) 1. 次元融合架构 "use server";async function borrowBook(bookId: number, readerName: string) {// 模拟数据库操作const result await db.execute(UPDATE books SET available false WHERE id ?,[bookId]…...
Azure 应用服务中的异常处理、日志记录和通知:综合指南
简介 Azure 应用服务是基于云的应用程序,使开发人员能够在云上构建、部署和管理应用程序。与任何应用程序一样,制定适当的异常处理、日志记录和通知实践至关重要,以确保应用程序平稳运行,并快速识别和解决任何问题。在本篇博文中&…...
第16天-使用Python Pillow库常见图像处理场景
1. 打开与显示图像 from PIL import Image# 打开图像文件 img = Image.open("input.jpg")# 显示图像基本信息 print(f"格式: {img.format}") # JPEG print(f"尺寸: {img.size}") # (宽度, 高度) print(f"模式: {img.mode}") …...
VUE3+TS实现图片缩放移动弹窗
完整代码 使用VUE3、TS,实现将图片通过鼠标拖拽缩放以及选择缩放比例。 <template><div><el-dialogv-model"dialogVisible"title"查看图片":close-on-click-modal"false":close-on-press-escape"false"fu…...
关于Vue自定义组件封装的属性/事件/插槽的透传问题
// parent.vue <Myinputv-model"keyWords"placeholder"请输入内容"size"small"input"input"change"change"width"320" ><template #prepend><el-select v-model"select" placeholder&qu…...
智能驾驶中的深度学习:基于卷积神经网络的车道线检测
摘要 智能驾驶是人工智能技术的重要应用领域之一,而车道线检测是实现自动驾驶的基础功能。本文介绍了一种基于深度学习的车道线检测方法,使用卷积神经网络(CNN)对道路图像进行实时分析。文章详细阐述了数据预处理、模型构建、训练优化及实际部署的完整流程,并提供了Pytho…...
在 Excel xll 自动注册操作 中使用东方仙盟软件2————仙盟创梦IDE
// 获取当前工作表名称string sheetName (string)XlCall.Excel(XlCall.xlfGetDocument, 7);// 构造动态名称(例如:Sheet1!MyNamedCell)string fullName $"{sheetName}!MyNamedCell";// 获取引用并设置值var namedRange (ExcelRe…...
【每周一个MCP】:将pytdx封装成MCP
文章目录 配置文件MCP代码(其实github上都有)不错不错,星星之火可以燎原。 https://github.com/ddholiday/onedayoneMCP/tree/main/MCPs/tdx-mcp 配置文件 pytdx有两种读取数据的方式,分别是,从API读取,和从本地读取。 其中,从API读取,需要IP和端口。 这个官方文档…...
Vue3中插槽, pinia的安装和使用(超详细教程)
1. 插槽 插槽是指, 将一个组件的代码片段, 引入到另一个组件。 1.1 匿名插槽 通过简单的案例来学习匿名插槽,案例说明,在父组件App.vue中导入了子组件Son1.vue,父组件引用子组件的位置添加了一个片段,比如h2标签,然…...
【Java高阶面经:微服务篇】5.限流实战:高并发系统流量治理全攻略
一、限流阈值的三维度计算模型 1.1 系统容量基准线:压测驱动的安全水位 1.1.1 压力测试方法论 测试目标:确定系统在资源安全水位(CPU≤80%,内存≤70%,RT≤500ms)下的最大处理能力测试工具: 单机压测:JMeter(模拟10万并发)、wrk(低资源消耗)集群压测:LoadRunner …...
学习黑客了解密码学
5分钟了解密码学:从古老艺术到现代科学 🔐 作者: 海尔辛 | 发布时间: 2025-05-21 08:36:35 UTC 密码学简介:保护信息的艺术与科学 📜 密码学是研究如何安全传递和存储信息的学科。它不仅仅是加密和解密,更包含了身份…...
【UE5】环形菜单教程
效果 步骤 1. 下载图片资源:百度网盘 请输入提取码 提取码:fjjx 2. 将图片资源导入工程,如下 3. 新建3个控件蓝图,这里分别命名为“WBP_CircularMenu”、“WBP_Highlight”、“WBP_Icon” 4. 打开“WBP_Icon”,设置“所需” 添加…...
【JVM】学习笔记
1. JVM概述 JVM是一个抽象的计算机,用于运行Java程序。它将Java字节码转化为特定平台的机器代码,确保Java程序具有跨平台性。 2. JVM架构 JVM的架构通常包括以下几个主要部分: 类加载子系统(ClassLoader)ÿ…...
物流项目第五期(运费计算实现、责任链设计模式运用)
前四期: 物流项目第一期(登录业务)-CSDN博客 物流项目第二期(用户端登录与双token三验证)-CSDN博客 物流项目第三期(统一网关、工厂模式运用)-CSDN博客 物流项目第四期(运费模板列…...
PrintStream PrintWriter Java 打印流
使用场景: 代替 System.out 输出日志(比如 System.setOut(printStream))需要输出各种类型(如 println(123)、println("hello")) 常用方法: print(), println() → 支持所有基本类型和对象pr…...
前端excel表格解析为json,并模仿excel显示
前端环境:elementUI vue2 <style lang"scss" scoped> 页面效果 jsondata为mock数据,为方便调试其内容可清空,首行(字母坐标)随数据内容自动变化,首列也是一样,模拟excel …...
NumPy 2.x 完全指南【十六】分割数组
文章目录 1. 数组分割1.1 split1.2 array_split1.3 vsplit1.4 hsplit1.5 dsplit1.6 unstack 1. 数组分割 数组分割是指将一个数组拆分为多个子数组的操作,常用于数据处理、并行计算、分块处理等场景。NumPy 提供了多种分割函数,允许用户沿不同方向&…...
vue3 + vite 使用tailwindcss
第一步:安装依赖 vite版本较低(“vite”: “^4.0.0”)所以就使用低版本的tailwindcss npm install -D tailwindcss3.4.1 postcss autoprefixer第二步:配置文件生成 npx tailwindcss init -p会自动生成两个文件postcss.config.js和…...
K个一组链表翻转
目录 1. 题意 2. 解题思路 3. 代码 1. 题意 给一个链表,按 k 进行翻转,也就是 k 2 ,两两进行翻转,如果不够2则不动。 2. 解题思路 首先思考怎么翻转一个链表,反转链表:https://leetcode.cn/problems…...
逆向音乐APP:Python爬虫获取音乐榜单 (1)
1. 引言 在数字音乐时代,许多平台如音乐有榜单,限制非付费用户访问高音质或独家内容。然而,从技术研究的角度来看,我们可以通过逆向工程和Python爬虫技术解音乐的API接口,获取付费音乐的播放链接。 2. 技术准备 在当…...
STM32之串口通信WIFI上云
一、W模块的原理与应用 基本概念 如果打算让硬件设备可以通过云服务器进行通信(数据上报/指令下发),像主流的云服务器有阿里云、腾讯云、华为云,以及其他物联网云平台:巴法云.......,硬件设备需要通过TCP…...
Python爬虫实战:获取天气网最近一周北京的天气数据,为日常出行做参考
1. 引言 随着互联网技术的发展,气象数据的获取与分析已成为智慧城市建设的重要组成部分。天气网作为权威的气象信息发布平台,其数据具有较高的准确性和实时性。然而,人工获取和分析天气数据效率低下,无法满足用户对精细化、个性化气象服务的需求。本文设计并实现了一套完整…...
【Java学习笔记】main方法
main 方法 一、深入理解 main 方法 特变注意!! 1. 在main()方法中,我们可以直接调用 mian 方法所在类的静态方法或静态属性 2. 不能访问该类中的非静态成员,必须创建该类的一个实例对象后,才能通过这个对象去访问类中…...
振动分析 - 献个宝
1.一个自制的振动能量分析工具 这个分析工具似乎真的定位到了故障的具体位置。 1.1对一组实验室虚拟信号的分析结果: 1.2 对现场真实数据的分析结果 依照边频带的调制,和边频的缝隙宽度,基本定位到问题。 追加几份待看的文档: 齿轮结构的频谱特征 - 知乎使用 FFT 获得…...
数学实验(Matlab绘图基础)
一、二维曲线的绘制 Matlab绘图原理 MATLAB绘图的核心原理基于数据点或函数离散化,通过描点连线生成图形。以下是具体解析: 1.数据离散化 二维数据通过(x, y)坐标点表示,连续函数需离散化处理(如t0:0.01…...
【android bluetooth 协议分析 02】【bluetooth hal 层详解 3】【高通蓝牙hal主要流程介绍-上】
1. 背景 本节主要讨论 高通 蓝牙 hal 中,的一些流程。 看看你是否都清楚如下问题: 高通芯片电如何控制?串口是在哪里控制的?固件如何下载?初始化流程是怎么样的? 如果你已经对上述讨论的问题,…...
Linux | tmux | 无法复制粘贴
问题:在Linux中使用tmux时,总是没法使用复制粘贴功能; 解决: 如果希望直接用鼠标选择并复制(类似普通终端),可以: 在 ~/.tmux.conf 中添加:sh set -g mouse on;重新加载 tmux 配置…...
如何通过小贝加速实现精准网络故障排查
在日常使用电脑的过程中,我们常常需要监控系统运行状态、优化性能或排查网络问题。最近发现一款名为小贝加速的桌面工具,在此分享关于小贝加速如何实现网络监控。 系统优化 该工具提供了简洁明了的系统优化功能。通过扫描可以清理系统冗余文件、释放内存…...
Nginx 网站服务
目录 一:基于授权的访问控制 1:基于授权的访问控制简介 2:基于授权的访问控制步骤 二:基于客户端的访问控制 1:基于客户端的访问控制简介 2:基于客户端的访问控制步骤 三:Nginx 虚拟主机…...
Python 字典的用法和技巧
字典的创建与初始化 Python 字典是一种可变容器模型,可存储任意类型对象。字典的每个键值对用冒号分隔,键值对之间用逗号分隔,整个字典包括在花括号中。 # 创建一个空字典 empty_dict {}# 创建一个包含键值对的字典 my_dict {name: Alice…...
电力设备制造企业数字化转型路径研究:从生产优化到生态重构
电力设备制造业作为支撑能源革命的核心领域,其数字化转型不仅关乎企业降本增效,更是实现“双碳”目标与新型电力系统建设的关键抓手。本文基于行业标杆案例与实践经验,系统梳理电力设备企业数字化转型的五大核心路径。 一、生产流程智能化&a…...
初识GPU加速:如何利用GPU提升AI训练效率
随着人工智能(AI)和深度学习技术的快速发展,训练深度神经网络(DNN)已经变得越来越复杂和计算密集。传统的CPU已经无法满足大量计算任务的需求,因此,GPU(图形处理单元)成为了训练深度学习模型时的必备工具。本篇文章将介绍如何利用GPU加速AI训练效率,以及在使用GPU时应…...
深入解析异步编程:Java NIO、Python `async/await` 与 C# `async/await` 的对比
在现代编程中,异步编程已成为处理 I/O 密集型任务(如网络请求、文件操作等)的高效方式。不同的编程语言提供了各自的异步编程模型,以提高程序的性能和资源利用率。本文将深入解析 Java 的 NIO、Python 的 async/await 和 C# 的 as…...
阿里云数据盘级别
数据盘PL0、PL1、PL2和PL3的区别体现在性能、容量范围以及应用场景等方面。具体分析如下: 性能 PL0:单盘最大IOPS为10,000,最大吞吐量为180MB/s。适用于中小型MySQL和SQLServer等数据库场景,中小规模ELK日志集群,SAP和…...
使用 Spring AI Alibaba 集成阿里云百炼大模型应用
随着人工智能技术的飞速发展,大模型在各个领域的应用越来越广泛。阿里云百炼大模型提供了强大的语言理解和生成能力,但如何将其高效地集成到实际应用中,一直是开发者关注的焦点。本文将详细介绍如何使用 Spring AI Alibaba 集成阿里云百炼大模…...
阿里云合集(不定期更新)
一、阿里云申请免费域名证书流程:https://blog.csdn.net/humors221/article/details/143266059 二、阿里云发送国内短信怎样编程:https://blog.csdn.net/humors221/article/details/139544193 三、阿里云ECS服务器磁盘空间不足的几个文件:h…...
零基础设计模式——创建型模式 - 抽象工厂模式
第二部分:创建型模式 - 抽象工厂模式 (Abstract Factory Pattern) 我们已经学习了单例模式(保证唯一实例)和工厂方法模式(延迟创建到子类)。现在,我们来探讨创建型模式中更为复杂和强大的一个——抽象工厂…...
ConcurrentHashMap导致的死锁事故
事故现象 某线上服务共100台容器,第二天上午流量高峰期部分容器(约10%)cpu飙升,升至100%。 部分堆栈信息 堆栈信息如下如所示: 当前线程堆栈显示在JsonContext.get方法中调用computeIfAbsent,其Lambda表…...
Python高效网络爬虫开发指南
Python 网络爬虫入门与实战 一、引言 随着互联网数据的爆炸性增长,获取和分析这些数据变得越来越重要。网络爬虫作为数据采集的重要工具,在这其中扮演了不可或缺的角色。 二、环境搭建 首先我们需要安装Python环境以及一些必要的库: req…...
关于C++使用位运算交换变量值的分析
1、使用临时变量交换 交换变量的值,最常见的方法就是用临时变量。 void swap1(int& a, int& b){int c a;a b;b c; }清晰明了。 2、位运算版 对于整数类型,相信很多人都见过下面方法,可以使用位运算,从而不借用临时…...
06 接口自动化-框架封装思想建立之httprunner框架(下)
文章目录 一、httprunner如何实现数据驱动第一种:直接在脚本里面指定参数列表,最简单。适合于参数比较少的情况。第二种:使用CSV文件,适合于参数比较大的情况。第三种方式:使用函数生成数据,适用于数据变化…...
Dirsearch 深度使用教程:从基础扫描到携带 Cookie 探索网站
在网络安全测试和网站信息收集过程中,Dirsearch 是一款强大的开源工具,能够快速扫描网站,找出潜在的目录和文件。而当面对需要登录才能访问的网站资源时,通过携带 Cookie 扫描,Dirsearch 可以模拟已登录状态࿰…...
垃圾回收(GC)基础原理全面解析
掌握 GC 原理,是高效 Java 开发的第一步! 前言 垃圾回收(Garbage Collection,简称 GC)是 Java 的核心优势之一,它让开发者无需手动管理内存,极大降低了内存泄露和悬挂指针的风险。但当应用进入高并发、大数据量的场景时,GC 机制本身反而会成为性能瓶颈。 理解 GC 的原…...