苏州其然软件开发培训

其然IT 教育师资

黄 凯高级讲师

多年移动互联网开发经验，精通Android与iOS开发，对JavaEE等后台技术也 有所研究。尤其精通Android平台的开发，对Android平台下的性能优化有极其丰富的经验。 曾就职于酷狗音乐担任高级Android软件工程师与Team Leader一职，带领超过20人的开发团队，有丰富的开发与管理经验。参与开发了<酷狗音乐>，<繁星网>，<中国电信移动办公>， <智慧天河>，<翼健康>，<创饷无限>，<外修管家>等20多款互联网热门应用。其不但开发经验丰富，教学幽默风趣，而且对 学生要求严格，坚持授人与鱼不如授人与渔的理念，注重培养学生的解决问题与自我思考的能力。

Java工程师就业前景

Java工程师就业前景

2015年，在美国、加拿大、澳大利亚、新加坡等发达国家和中等发达国家， JAVA软件工程师年薪均在4—15万美金，而在国内，JAVA软件工程师也有极好的工作机会和很高的薪水。

在未来5年内，合格软件人才的需求将远大于供给。JAVA软件工程师是目前 国际高端计算机领域就业薪资非常高的一类软件工程师。

一般情况下的JAVA软件工程师是分四个等级，从软件技术员到助理软件工程 师，再到软件工程师，**后成为高级软件工程师。

根据IDC的统计数字，在所有软件开发类人才的需求中，对JAVA工程师的需 求达到全部需求量的60%—70%。同时，JAVA软件工程师的工资待遇相对较高。

通常来说，具有3—5年开发经验的工程师，拥有年薪15万元是很正常的一个 薪酬水平。80%的学生毕业后年薪都超过了8万元。

根据专业数据分析，由于我国经济发展不均衡因素，JAVA软件工程师工资待 遇在城市之间的差异也较大，一级城市(如北京、上海等)，初级软件工程师的待遇大概在4000-6000之间，中级软件工程师的待遇在6000—8000之间， 而高级软件工程师的待遇基本破万。

Java课程介绍 

一阶段：Java基础
内容有Java开发介绍、Java数组、Java面向对象、常用基础类、集合 、线程和I/O、异常处理、项目（坦克大战、打飞机等）。

二阶段：JavaWeb
内容有HTML5入门、CSS3入门、Javascript、MySQL使用、JDBC连接池 、Servlet、ajax、jQuery、项目。

三阶段：Java框架
内容有Struts2、Hibernate5、JPA、Spring4、BootStrap、echarts 图表插件使用、Maven、SpringData、SpringMVC。

四阶段：Java 云数据
亿级并发架构演进、Linux基础、搭建tomcat环境、MysQL高级、 memcached、Redis、MongoDB（而选一）、elasticsearch、cobar、Quartz、nginx反向代理和负载均衡、SSL证书配置、Keepalived双活、Haproxy、 LVS、nignx（三选一）、Rpc和Dobbo、ActiveMQ队列、Hadoop、项目（上亿人并发的抢票系统）。

十大排序算法

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选择排序 选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第i遍处理是将L[i..n]中**小者与L[i]交换位置。这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置已经是正确的了。 选择排序是不稳定的。算法复杂度是O(n ^2 )。

class SelectionSorter { PRivate int min; public void Sort(int[] arr) { for(int i=0;i<arr.Length-1; i) { min=i; for(int j=i 1;j<arr.Length; i) { if(arr[j]<arr[min]) min=j; } int t=arr[min]; arr[min]=arr[i]; arr[i]=t; } } }

冒泡排序 冒泡排序方法是**简单的排序方法。这种方法的基本思想是，将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。显然，处理一遍之后，“**轻”的元素就浮到了**高位置；处理二遍之后，“次轻”的元素就浮到了次高位置。在作第二遍处理时，由于**高位置上的元素已是“**轻”元素，所以不必检查。一般地，第i遍处理时，不必检查第i高位置以上的元素，因为经过前面i-1遍的处理，它们已正确地排好序。冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度是O(n ^2)。

class EbullitionSorter { public void Sort(int[] arr) { int i,j,temp; bool done=false; j=1; while((j<arr.Length)&&(!done)) //判断长度 { done=true; for(i=0;i<arr.Length-j;i ) { if(arr[i]>arr[i 1]) { done=false; temp=arr[i]; arr[i]=arr[i 1]; //交换数据 } } j ; } } }这里写代码片

快速排序 快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是**一趟扫描后，使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中，一次扫描只能确保**大数值的数移到正确位置，而待排序序列的长度可能只减少1。快速排序**一趟扫描，就能确保某个数（以它为基准点吧）的左边各数都比它小，右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理它左右两边的数，直到基准点的左右只有一个元素为止。 快速排序是不稳定的。**理想情况算法时间复杂度O(nlog2n)，**坏O(n ^2)。

class QuickSorter { private void swap(ref int l,ref int r) { int temp; temp=l; l=r; r=temp; } public void Sor(int[] list,int low,int high) { int pivot; //存储分支点 int l,r; int mid; if(high<=low) return; else if(high==low 1) { if(list[low]>list[high]) swap(ref list[low],ref list[high]); return; } mid=(low high)>>1; pivot=list[mid]; swap(ref list[low],ref list[mid]); l=low 1; r=high; do { while(l<=r&&list[l]pivot) l ; while(list[r]>=pivot) r--; if(l<r) swap(ref list[l],ref list[r]); }while(l<r); list[low]=list[r]; list[r]=pivot; if(low 1<r) Sort(list,low,r-1); if(r 1<high) Sort(list,r 1,high); } }

插入排序 插入排序的基本思想是，经过i-1遍处理后,L[1..i-1]己排好序。第i遍处理仅将L[i]插入L[1..i-1]的适当位置，使得L[1..i]又是排好序的序列。要达到这个目的，我们可以用顺序比较的方法。首先比较L[i]和L[i-1]，如果L[i-1]≤ L[i]，则L[1..i]已排好序，第i遍处理就结束了；否则交换L[i]与L[i-1]的位置，继续比较L[i-1]和L[i-2]，直到找到某一个位置j(1≤j≤i-1)，使得L[j] ≤L[j 1]时为止。直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度是O(n ^2) 。

public class InsertionSorter { public void Sort(int[] arr) { for(int i=1;i<arr.Lenngth;i ) { int t=arr[i]; int j=i; while((j>0)&&(arr[j-1]>t)) { arr[j]=arr[j-1]; //交换顺序 --j; } arr[j]=t; } } }这里写代码片

希尔排序 希尔排序基本思想： 先取一个小于n的整数d1作为**个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为dl的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2

public class ShellSorter { public void Sort(int[] arr) { int inc; for(int=1;inc<=arr.Length/9;inc=38inc 1); for(;inc>0;inc/=3) { for(int i=inc 1;i<=arr.Length;i =inc) { int t=arr[i-1]; int j=i; while(j>inc)&&(arr[j-inc-1]>t) { arr[j-1]=arr[j-inc-1]; //交换数据 j-=inc; } arr[j-1]=t; } } } }

归并排序 设有两个有序（升序）序列存储在同一数组中相邻的位置上，不妨设为A[l..m]，A[m 1..h]，将它们归并为一个有序数列，并存储在A[l..h]。 其时间复杂度无论是在**好情况下还是在**坏情况下均是O(nlog2n)。

int[] Sort(int[] data) { //取数组中间下标 int middle=data.Length/2; //初始化临时数组left,right,并定义result作为**终有序数组 int[] left=new int[middle],right=new int[middle],result=new int[data.Length]; if(data.Length%2!=0) //若数组元素有奇数个，重新初始化右临时数组 { right=new int[middle 1]; } if(data.Length<=1) //只剩下1或0个元素，返回，不排序 { return data; } int i=0,j=0; foreach(int x,int data) //开始排序 { if(i<middle) //填充左数组 { left[i]=x; i ; } else //填充右数组 { right[j]=x; j ; } } left=Sort(left); //递归左数组 right=Sort(right); //递归右数组 result=Merge(left,right); //开始排序 return result; int[] Merge(int[]a,int[]b) { //定义结果数组，用来存储**终结果 int[] result=new int[a.Length b.Length]; int i=0;j=0;k=0; while(i<a.Length&&j<b.Length) { if(a[i]<b[j]) //左数组中元素小于右数组中元素 { result[k ]=a[i ]; //将小的那个放到结果数组 } else //左数组中元素大于右数组中元素 { result[k ]=b[j ]; //将小的那个放到结果数组 } } while(i<a.Length) //这里其实还有左元素，但没有右元素 { result[k ]=a[i ]; } while(j<b.Length) //有右元素，无左元素 { result[k ]=b[j ]; } return result; //返回结果数组 } }

基数排序 基数排序法又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的比较性排序法。

public int[] RadixSort(int[] ArrayToSort, int digit) { //low to high digit for (int k = 1; k <= digit; k ) { //temp array to store the sort result inside digit int[] tmpArray = new int[ArrayToSort.Length]; //temp array for countingsort int[] tmpCountingSortArray = new int[10]{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}; //CountingSort for (int i = 0; i < ArrayToSort.Length; i ) { //split the specified digit from the element int tmpSplitDigit = ArrayToSort[i]/(int)Math.Pow(10,k-1) - (ArrayToSort[i]/(int)Math.Pow(10,k))*10; tmpCountingSortArray[tmpSplitDigit] = 1; } for (int m = 1; m < 10; m ) { tmpCountingSortArray[m] = tmpCountingSortArray[m - 1]; } //output the value to result for (int n = ArrayToSort.Length - 1; n >= 0; n–) { int tmpSplitDigit = ArrayToSort[n] / (int)Math.Pow(10,k – 1) – (ArrayToSort[n]/(int)Math.Pow(10,k)) * 10; tmpArray[tmpCountingSortArray[tmpSplitDigit]-1] = ArrayToSort[n]; tmpCountingSortArray[tmpSplitDigit] -= 1; } //copy the digit-inside sort result to source array for (int p = 0; p < ArrayToSort.Length; p ) { ArrayToSort[p] = tmpArray[p]; } } return ArrayToSort; }

记数排序 数排序, 基数排序, 桶排序等非比较排序算法,平均时间复杂度都是O(n). 这些排序因为其待排序元素本身就含有了定位特征,因而不需要比较就可以确定其前后位置,从而可以突破比较排序算法时间复杂度O(nlgn)的理论下限. 计数排序是**简单的特例,它要 求待排序元素是位于0到k之间的正整数 , 因而它是很特殊的情况,基本上没有特别的应用价值; 但是另一方面, 它又是基数排序的基础,或者说是一部分,所以简单的描述一下: 输入数组 A : 元素特征是 0-k的正整数,可以有重复值; 输出数组 B : 输出A的一个非减序列 中间数组 C : 大小是k, 它的i( 0<= i <= k)索引位置存储的是A元素集合中值是k的元素的个数有关. 算法的基本思想是: 统计A中元素的值的集合, 以A中元素的值为索引, 将值的个数填写到中间数组C的对应处. 对C从头开始自累加, 这样C中存储的就是, 当输入数组A中的值为当前索引时, 它前面的元素数量(包含重复元素). 将C依次输出到输出数组B中.

/// /// counting sort /// ///input array ///the value arrange in input array /// public int[] CountingSort(int[] arrayA, int arrange) { //array to store the sorted result, //size is the same with input array. int[] arrayResult = new int[arrayA.Length]; //array to store the direct value in sorting process //include index 0; //size is arrange 1; int[] arrayTemp = new int[arrange 1]; //clear up the temp array for(int i = 0; i <= arrange; i ) { arrayTemp[i] = 0; } //now temp array stores the count of value equal for(int j = 0; j < arrayA.Length; j ) { arrayTemp[arrayA[j]] = 1; } //now temp array stores the count of value lower and equal for(int k = 1; k <= arrange; k ) { arrayTemp[k] = arrayTemp[k - 1]; } //output the value to result for (int m = arrayA.Length-1; m >= 0; m–) { arrayResult[arrayTemp[arrayA[m]] – 1] = arrayA[m]; arrayTemp[arrayA[m]] -= 1; } return arrayResult; }

根堆排序 堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择**小的元素。 算法时间复杂度O(nlog n)。

private void HeapSort(ref double[] dblArray) { for (int i = dblArray.Length – 1; i >= 0; i–) { if (2 * i 1 < dblArray.Length) { int MinChildrenIndex = 2 * i 1; //比较左子树和右子树，记录**小值的Index if (2 * i 2 < dblArray.Length) { if (dblArray[2 * i 1] > dblArray[2 * i 2]) MinChildrenIndex = 2 * i 2; } if (dblArray[i] > dblArray[MinChildrenIndex]) { ExchageValue(ref dblArray[i], ref dblArray[MinChildrenIndex]); NodeSort(ref dblArray, MinChildrenIndex); } } } } /// /// 节点排序 /// /// /// private void NodeSort(ref double[] dblArray, int StartIndex) { while (2 * StartIndex 1 < dblArray.Length) { int MinChildrenIndex = 2 * StartIndex 1; if (2 * StartIndex 2 < dblArray.Length) { if (dblArray[2 * StartIndex 1] > dblArray[2 * StartIndex 2]) { MinChildrenIndex = 2 * StartIndex 2; } } if (dblArray[StartIndex] > dblArray[MinChildrenIndex]) { ExchageValue(ref dblArray[StartIndex], ref dblArray[MinChildrenIndex]); StartIndex = MinChildrenIndex; } } } /// /// 交换值 /// /// /// private void ExchageValue(ref double A, ref double B) { double Temp = A; A = B; B = Temp; }

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