Java数组去重复算法之HashMap
Java数组去重复算法之HashMap。
利用HashMap数据结构的key值唯一性，也可以达到去重复的目的。这个相比双重循环算法来讲，更简单易懂，与直接set不同，这样也可以做一些特殊的逻辑处理。
【Java经典算法】
【Java经典算法】
题目：打印出所有的 "水仙花数 "，所谓 "水仙花数 "是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如：153是一个 "水仙花数 "，因为153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。
1.程序分析：利用for循环控制100-999个数，每个数分解出个位，十位，百位。
源码：
public class exp2{
public static void main(String args[]){
int i=0;
math mymath = new math();
for(i=100;i<=999;i++)
if(mymath.shuixianhua(i)==true)
System.out.println(i);
}
}
class math
{
public int f(int x)
{
if(x==
1 || x==2)
return 1;
else
return f(x-1)+f(x-2);
}
public boolean iszhishu(int x)
{
for(int i=2;i<=x/2;i++)
if (x % 2==
0 )
return false;
return true;
}
public boolean shuixianhua(int x)
{
int i=0,j=0,k=0;
i=x / 100;
j=(x % 100) /10;
k=x % 10;
if(x==i*i*i+j*j*j+k*k*k)
return true;
else
return false;
}
}
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关于Java垃圾回收算法的选择
关于Java垃圾回收算法的选择。G1不总是最优的选择，不同的GC算法各有长处。
我之前维护过一个Java程序，从上游一个表里接收日志，处理之后发送给下游，日志量大，单条日志占用存储也很大。
随着日志字段不断增加，Java程序处理不过来了，日志不断堆积，堆积过多会导致卡住（与上游的日志表设计有关）。由于这个程序不是核心模块，只有5台机器，每台机器几十个CPU核，内存几十
G，无法申请到更多的机器了。只能想办法优化一下程序性能。
当时经过定位发现性能瓶颈在于GC。刚开始我对于GC算法没有太多了解，盲目地相信G1,但是将GC算法从CMS切到G1之后并没有改善。后来经过查阅文献发现，吞吐率最高的GC算法是parallel GC。切换到parallel GC之后，5台机器就能够赶上日志的生产速度了。
为什么呢？因为G1和CMS的优化，其实都是在尽量缩短 the world的时间，让程序的响应速度不至于太慢，这就需要尽量地让GC线程和业务线程并发执行，而并发执行会带来大量的上下文切换开销。对于我的应用场景来说，响应速度并不是关键，吞吐率才是关键，parallel GC最适合这种场景，因为parallel GC并不关注 the world的时间有多长，它在执行垃圾回收任务时，把CPU专注投入到垃圾回收中。
我想，对于很多离线的大数据处理任务，其实使用parallel GC就挺合适，不过当时我看了一下，公司的大数据平台默认使用的还是CMS。
