java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法中哈希表知識(shí)點(diǎn)詳解
樹(shù)的結(jié)構(gòu)說(shuō)得差不多了,現(xiàn)在我們來(lái)說(shuō)說(shuō)一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)叫做哈希表(hash table),哈希表有是干什么用的呢?我們知道樹(shù)的操作的時(shí)間復(fù)雜度通常為O(logN),那有沒(méi)有更快的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?當(dāng)然有,那就是哈希表;
1.哈希表簡(jiǎn)介
哈希表(hash table)是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提供很快速的插入和查找操作(有的時(shí)候甚至刪除操作也是),時(shí)間復(fù)雜度為O(1),對(duì)比時(shí)間復(fù)雜度就可以知道哈希表比樹(shù)的效率快得多,并且哈希表的實(shí)現(xiàn)也相對(duì)容易,然而沒(méi)有任何一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是完美的,哈希表也是;哈希表最大的缺陷就是基于數(shù)組,因?yàn)閿?shù)組初始化的時(shí)候大小是確定的,數(shù)組創(chuàng)建后擴(kuò)展起來(lái)比較困難;
當(dāng)哈希表裝滿了之后,就要把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到一個(gè)更大的哈希表中,這會(huì)很費(fèi)時(shí)間,而且哈希表不支持有順序的遍歷,因?yàn)閺墓1碇斜闅v數(shù)據(jù)是隨機(jī)的;所以我們使用哈希表的前提是:不需要有序的遍歷數(shù)據(jù),可以大概知道數(shù)據(jù)量的多少;滿足這兩點(diǎn)就可以用哈希表;
那有人就要問(wèn)了,說(shuō)得這么厲害,哈希表到底是什么樣子的???下面就隨便說(shuō)兩個(gè)吧。。。
很經(jīng)典的例子就是英語(yǔ)字典,我們查字典的時(shí)候可以根據(jù)這個(gè)單詞就可以找到第xxx頁(yè),在這里該單詞和頁(yè)數(shù)就對(duì)應(yīng)起來(lái)了,這可以說(shuō)是一個(gè)哈希表;
再舉個(gè)現(xiàn)實(shí)中的例子,在上學(xué)的時(shí)候每個(gè)人在學(xué)校里都會(huì)有一個(gè)學(xué)號(hào),你這個(gè)人在學(xué)校中就對(duì)應(yīng)這個(gè)學(xué)號(hào),假如校長(zhǎng)手上有一個(gè)記錄全校學(xué)生的表,然后根據(jù)學(xué)號(hào)找一個(gè)學(xué)生時(shí),就能很快鎖定這個(gè)學(xué)生的姓名,性別,班級(jí)等信息;有沒(méi)有想過(guò)假如沒(méi)有學(xué)號(hào)的話,校長(zhǎng)想找一個(gè)學(xué)生就只能根據(jù)姓名去找,可是同名同姓的人這么多,想找到目標(biāo)學(xué)生不是一件容易的事。。。。。
ok,在這里哈希表可以看作是校長(zhǎng)手上的那個(gè)表(其實(shí)就是一個(gè)數(shù)組),我們根據(jù)我們要存的信息生成一個(gè)表中的位置的號(hào)碼(在這里這個(gè)號(hào)碼就是數(shù)組的下標(biāo)),根據(jù)這個(gè)號(hào)碼我們就知道該數(shù)據(jù)存在數(shù)組的哪個(gè)位置,然后將數(shù)據(jù)保存進(jìn)去就可以了;假如有個(gè)大小為20的數(shù)組,我要存“aaa”,我們可以想個(gè)很厲害的辦法將這個(gè)字符串變成一個(gè)比較小的數(shù)字,比如是10,那么就把這個(gè)字符串存到數(shù)組的第10個(gè)位置,這樣做的好處就是下次如果要從哈希表中查詢(或刪除)“aaa”這個(gè)字符串時(shí),只需要將“aaa”字符串算出那個(gè)號(hào)碼10,然后直接去數(shù)組中第10個(gè)位置找一個(gè)看有沒(méi)有這個(gè)字符串,是不是很簡(jiǎn)單??!
所以現(xiàn)在我們需要解決的就是想個(gè)很厲害的辦法可以將字符串變成一個(gè)比較小的數(shù)字(這個(gè)過(guò)程叫做哈?;?,還要保證這個(gè)數(shù)字不能超過(guò)數(shù)組的最大邊界!
2 哈希化
哈?;褪窍朕k法將我們要保存的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)組下標(biāo),在數(shù)組的該位置下保存數(shù)據(jù);我們可以把這個(gè)過(guò)程專業(yè)一點(diǎn)的說(shuō)一下:把要保存的數(shù)據(jù),通過(guò)哈希函數(shù)轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的數(shù)組下標(biāo);現(xiàn)在我們的目標(biāo)就是怎么編寫一個(gè)哈希函數(shù)可以使得字符串變成數(shù)組下標(biāo);
這里我們可以假設(shè)一個(gè)字符串t數(shù)組的大小為30,String[] str = new String[30]; 要存“cats”這個(gè)單詞,最容易想到的辦法就是用ASCII碼,但是由于ASCII碼太多了不好記,于是我們可以自己設(shè)置一套規(guī)則,我就假設(shè)a到z分別對(duì)應(yīng)1到26,外加空格對(duì)應(yīng)0,現(xiàn)在一套最簡(jiǎn)陋的規(guī)則就出來(lái)了,我那么“cats”這個(gè)單詞:c = 3,a = 1,t = 20,s = 19,現(xiàn)在“cats”有兩種辦法變成數(shù)組的下標(biāo);
額外補(bǔ)充一下:假如我們要保存的字符串有50個(gè),那么我們new的數(shù)組大小一定要是它的兩倍大,即 new String[100];,后面會(huì)說(shuō)到這個(gè)原因
2.1哈希函數(shù)實(shí)現(xiàn)一
怎么實(shí)現(xiàn)比較好呢?別想那么多,直接相加就好,3+1+20+19 = 43,這個(gè)時(shí)候就有個(gè)小問(wèn)題,我們的數(shù)組的大小為30,也就是說(shuō)數(shù)組下標(biāo)最大值是29,而這里我們的數(shù)字為43,怎么將43變成29以內(nèi)的數(shù)(包括29)呢?因?yàn)槿魏螖?shù)除以30的余數(shù)只都在0-29之間,于是我們用43除以30拿到余數(shù)13,那么我們就把”cats“放到數(shù)組下標(biāo)為13的位置,str[13] = "cats";
這種哈希函數(shù)的實(shí)現(xiàn)很容易,但是往往越容易的東西缺點(diǎn)就越大,最大的缺陷就是有很多單詞變成數(shù)字是相同的,比如was,tin,give等100多個(gè)單詞變成數(shù)字后都是43,然后我們恰巧添加單詞的時(shí)候就是這些單詞,現(xiàn)在問(wèn)題來(lái)了,多個(gè)單詞最后算出來(lái)的數(shù)組下標(biāo)很大概率上是一樣的,也就是數(shù)組一個(gè)位置要放多個(gè)數(shù)據(jù),怎么解決這個(gè)問(wèn)題呢?我們可以換一種哈希函數(shù)的實(shí)現(xiàn)來(lái)降低這個(gè)概率
2.2 哈希函數(shù)實(shí)現(xiàn)二
由2.1可以知道太多的單詞變成數(shù)字的結(jié)果是一樣的,那么我們就要想辦法為每一個(gè)單詞都對(duì)應(yīng)一個(gè)獨(dú)一無(wú)二的整數(shù),然后用這個(gè)整數(shù)除以數(shù)組的大小取余數(shù),就可以知道該單詞在數(shù)組中的存放位置;
于是啊,我們可以利用冪的連乘來(lái)得到這個(gè)獨(dú)一無(wú)二的整數(shù),比如“cats”用這種計(jì)算方法:3*273+1*272+20*271+19*270,有點(diǎn)類似二進(jìn)制變成十進(jìn)制,通過(guò)這個(gè)算法,可以得到一個(gè)獨(dú)一無(wú)二的整數(shù),其他的任何單詞通過(guò)這種方法算出來(lái)的結(jié)果幾乎是不可能相等的,有興趣的可以試試;然后將這個(gè)計(jì)算結(jié)果除以30取余數(shù),就可以得到一個(gè)數(shù)組的位置,然后將該字符串丟到里面即可;
不知道大家有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)這種方法的一個(gè)問(wèn)題,因?yàn)閿?shù)組的大小是一定的,而且我們是通過(guò)取余數(shù)來(lái)得到數(shù)組的位置,那么問(wèn)題來(lái)了,即使是兩個(gè)不相同的整數(shù)分別除以30,最后的余數(shù)是相等的;
就比如有兩個(gè)字符串通過(guò)冪的連乘最后得到32和62(當(dāng)然我們這里肯定不會(huì)得到這兩個(gè)整數(shù),為了好理解隨便拿兩個(gè)數(shù)),雖然這兩個(gè)數(shù)是獨(dú)一無(wú)二的,但是除以30余數(shù)都為2,那么兩個(gè)數(shù)據(jù)要保存到哈希表中肯定會(huì)有沖突,下后面我們來(lái)解決一下這個(gè)沖突;
有個(gè)簡(jiǎn)單的哈希函數(shù)實(shí)現(xiàn)看一下(雖然還可以進(jìn)行修改一下,但是這個(gè)已經(jīng)差不多了);
3.沖突
沖突的原因就是兩個(gè)獨(dú)一無(wú)二的整數(shù)除以數(shù)組的大小,取余數(shù)是相等的,而數(shù)組中一個(gè)位置只能存一個(gè)數(shù)據(jù),這就導(dǎo)致了沖突,解決沖突的辦法有兩種;
3.1 解決方法一(開(kāi)放地址法)
還記得前面說(shuō)過(guò)數(shù)組的大小要為實(shí)際數(shù)量的兩倍嗎?就是為了這個(gè)時(shí)候用的,假如一個(gè)單詞已經(jīng)放在了數(shù)組的第15個(gè)位置那里,另外一個(gè)單詞本來(lái)也要放在第15的位置,由于這個(gè)位置已經(jīng)被別人占了。那就放在數(shù)組的另外一個(gè)位置上,反正還有很多數(shù)組比較大,這種方式叫做------開(kāi)放地址法
3.2 解決方法二(鏈地址法 )
既然有兩個(gè)數(shù)據(jù)都要放在數(shù)組的一個(gè)位置上,那就想辦法把第二個(gè)數(shù)據(jù)連在第一個(gè)數(shù)據(jù)后面,通過(guò)第一個(gè)數(shù)據(jù)可以找到第二個(gè)數(shù)據(jù),而數(shù)組中只保存第一個(gè)數(shù)據(jù)的地址;其實(shí)就是一句話,數(shù)組中每個(gè)位置放一個(gè)鏈表;
這種方法的好處很明顯,完美解決上述沖突,不需要用什么花里胡哨的操作;缺陷就是當(dāng)鏈表太長(zhǎng)了,我們要查詢這個(gè)鏈表的最后面的數(shù)據(jù),只能慢慢遍歷這個(gè)鏈表,而我們知道,鏈表的優(yōu)勢(shì)是插入和刪除,而對(duì)于查詢這種操作是比較坑爹的,而我們前面用了紅黑樹(shù)這樣的結(jié)構(gòu)來(lái)完美解決鏈表的缺點(diǎn);最后,我們就差不多想到了一個(gè)比較實(shí)用的方法:數(shù)組的每個(gè)位置都存放一個(gè)鏈表,當(dāng)鏈表的節(jié)點(diǎn)很少的時(shí)候,那就用鏈表吧!但是當(dāng)鏈表慢慢的變長(zhǎng),當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目到達(dá)一個(gè)界限的時(shí)候,我們就把這個(gè)鏈表變成一個(gè)紅黑樹(shù),比較完美的方案,這也叫做------鏈地址法
順便一提,jdk7的HashMap就是數(shù)組中放鏈表,即使鏈表很長(zhǎng)也不會(huì)變紅黑樹(shù);jdk8中的HashMap才增加了變紅黑樹(shù)這個(gè)操作
4.開(kāi)放地址法
所謂的開(kāi)放地址法就是:根據(jù)我們要保存的數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的數(shù)組下標(biāo)的那個(gè)位置已經(jīng)存放了數(shù)據(jù),這個(gè)時(shí)候我們就要再找一個(gè)空位置,然后將要保存的數(shù)據(jù)丟進(jìn)去即可,那么怎么找比較好呢?這里提供三種方式,線性探測(cè),二次探測(cè)和再哈希法,下面就看看這三種方式到底是怎么工作的;
4.1 線程探測(cè)
看名字線性就知道是從前往后尋找空的位置,舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子,當(dāng)一個(gè)字符串經(jīng)過(guò)運(yùn)算對(duì)應(yīng)于數(shù)組下標(biāo)為52,然而此時(shí)52這個(gè)位置上已經(jīng)有了數(shù)據(jù),那么就嘗試放到53的位置,假如53的位置也已經(jīng)放了數(shù)據(jù),那就放到54位置,就這樣一直往后慢慢找,直到找到一個(gè)空的位置就把數(shù)據(jù)放進(jìn)去;而此時(shí)找的次數(shù)越多,假如已經(jīng)找到56的位置,那么從53到56這么多位置叫做填充序列,當(dāng)填充序列很長(zhǎng)的時(shí)候,我們就稱為原始聚集,下圖所示:
這里填充序列的中有5個(gè)填充單元,我們也可以說(shuō)步數(shù)為1,每次探測(cè)都是前進(jìn)一步;我們可以知道當(dāng)探測(cè)的次數(shù)越多的時(shí)候,說(shuō)明聚集越嚴(yán)重,下一次再想添加到這個(gè)位置的數(shù)據(jù)的效率就越低;
還有就是當(dāng)哈希表填充得越滿,效率也就越低,所以當(dāng)哈希表快滿了之后就要擴(kuò)展,而java中數(shù)組是不能直接進(jìn)行擴(kuò)展的,需要再新建一個(gè)數(shù)組,然后想辦法將這個(gè)哈希表中的數(shù)據(jù)復(fù)制到新的數(shù)組中,注意,這里不能直接復(fù)制,因?yàn)樾碌臄?shù)組的容量和原來(lái)的數(shù)組不一樣,那么原來(lái)哈希表中所有的數(shù)據(jù)必須要重新哈?;?,然后放入到新的數(shù)組中,非常耗時(shí)....
4.2 二次探測(cè)
根據(jù)前面我們的線性探測(cè)可以知道,假如經(jīng)過(guò)哈希函數(shù)計(jì)算出來(lái)的原始數(shù)組下標(biāo)為x,那么線性探測(cè)的位置是x+1,x+2,x+3,x+4.....,;那么 進(jìn)行二次探測(cè)找的位置就是x+12,x+22,x+32,x+42.....其實(shí)就是按照步數(shù)的平方進(jìn)行探測(cè)看里面有沒(méi)有數(shù)據(jù),沒(méi)有的話才放進(jìn)去新的數(shù)據(jù),二次探測(cè)可以防止聚集太長(zhǎng)所導(dǎo)致的效率下降問(wèn)題;
對(duì)于二次探測(cè)來(lái)說(shuō),如果當(dāng)前計(jì)算出來(lái)的位置為x,首先會(huì)探測(cè)x后面一個(gè)位置,如果這個(gè)位置有數(shù)據(jù),那就多往后4個(gè)位置看有沒(méi)有數(shù)據(jù),假如還是有數(shù)據(jù),那么二次探測(cè)可能會(huì)覺(jué)得你這個(gè)聚集特別長(zhǎng),于是這次跳得更遠(yuǎn)的位置,當(dāng)前位置后面的16的位置等等,直到最后跳過(guò)整個(gè)數(shù)組, 這樣可以避免一個(gè)一個(gè)的位置慢慢探測(cè)的底下效率,二次探測(cè)下圖所示:
二次探測(cè)也有點(diǎn)問(wèn)題,會(huì)導(dǎo)致二次聚集,那什么又是二次聚集呢?其實(shí)跟原始聚集差不多吧!比如184,302,420,544這幾個(gè)整數(shù)都要放到哈希表中,而且這幾個(gè)數(shù)經(jīng)過(guò)哈希算法算出來(lái)的數(shù)組下標(biāo)都為7,302需要以1步長(zhǎng)進(jìn)行探測(cè),而420要先以1為步長(zhǎng),然后以4步長(zhǎng)進(jìn)行探測(cè),而544要先以1為步長(zhǎng),然后以4為步長(zhǎng),最后以16步長(zhǎng)進(jìn)行探測(cè),假如后面還有數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)組下標(biāo)為7,那么還是要重復(fù)這個(gè)步驟,而且是越來(lái)越長(zhǎng)....這也是一種聚集,個(gè)人感覺(jué)從某種意義來(lái)說(shuō)和原始聚集性質(zhì)差不多吧!
二次探測(cè)不常用,因?yàn)橛懈玫霓k法解決,就是再哈希法;
4.3 再哈希法
用再哈希法可以消除原始聚集和二次聚集,那么什么是再哈希法呢?我們可以知道產(chǎn)生原始聚集和二次聚集的原因其實(shí)差不多,都是由于多個(gè)數(shù)據(jù)添加到哈希表中的同一個(gè)位置,然后根據(jù)步長(zhǎng)一個(gè)一個(gè)位置的探測(cè),直到找到一個(gè)空的位置,如果需要找的位置特別多,那么這就是聚集,添加的效率的就會(huì)大幅度降低;
那么我們就要想一種方法即使多個(gè)數(shù)據(jù)要放在哈希表的同一個(gè)位置,但是不需要從頭開(kāi)始一個(gè)一個(gè)位置的探測(cè),如果每個(gè)數(shù)據(jù)都可以產(chǎn)生一個(gè)獨(dú)一無(wú)二的步長(zhǎng)那不就好了么!然后直接根據(jù)這個(gè)步長(zhǎng)探測(cè)該位置將數(shù)據(jù)丟進(jìn)去就ok了;
于是我們準(zhǔn)備了兩個(gè)哈希函數(shù),一個(gè)哈希函數(shù)就是我們上面說(shuō)到的可以產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的數(shù)組下標(biāo),另外一個(gè)哈希函數(shù)可以產(chǎn)生步長(zhǎng),其實(shí)就是多個(gè)數(shù)據(jù)放在同一個(gè)位置產(chǎn)發(fā)生沖突,就用這個(gè)哈希函數(shù)再次哈?;a(chǎn)生一個(gè)步長(zhǎng),根據(jù)這個(gè)步長(zhǎng)進(jìn)行探測(cè)就可以了,而不用每次都從第一個(gè)步長(zhǎng)開(kāi)始;比如下面就有一個(gè)產(chǎn)生步長(zhǎng)的哈希函數(shù),我們可以知道步長(zhǎng)的范圍是1-constant,注意步長(zhǎng)不能為0,否則就原地踏步了。。。
上圖中,假如我們往哈希表中添加的數(shù)據(jù)是數(shù)字,那就直接將數(shù)據(jù)和數(shù)組大小取余得到數(shù)組下標(biāo),這里的key就是我們的數(shù)據(jù),constant只要是小于數(shù)組容量的一個(gè)質(zhì)數(shù),隨便什么都可以
順便一提:再哈希法使用的前提必須保證數(shù)組的容量為一個(gè)質(zhì)數(shù),因?yàn)檫@樣才能使得所有位置都被探測(cè)到;可以試試假如數(shù)組容量為15,步長(zhǎng)為5,一個(gè)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)計(jì)算得到額數(shù)組下標(biāo)為0,那么探測(cè)的位置應(yīng)該為:(0+5)%15 = 5,、(5+5)%15 = 10,(10+5)%15 = 0,只會(huì)探測(cè)0、5、10這三個(gè)位置;但是如果數(shù)組容量為質(zhì)數(shù)13,步長(zhǎng)為5,第一個(gè)數(shù)據(jù)下標(biāo)還是0,那么探測(cè)位置為:(0+5)%13 = 5,、(5+5)%13 = 10,(10+5)%13 = 2、(2+5)%13 = 7,(7+5)%13 = 12,(12+5)%13 = 4,(4+5)%13 = 9等等,可以看到每次探測(cè)的位置都不一樣,可以探測(cè)到數(shù)組中所有位置只要有空的就把數(shù)據(jù)當(dāng)進(jìn)去即可;
假如使用的是開(kāi)放地址法,那么探測(cè)序列就用這個(gè)再哈希法生成,其實(shí)很容易!
5.鏈地址法
可以看到上面的開(kāi)放地址法有點(diǎn)麻煩,需要找到探測(cè)序列真的是日了狗了,麻煩的我都不想看了,如果可以不用這么麻煩那該多好呀,ok,那就用鏈地址法吧!就類似下面這樣的結(jié)構(gòu),原始的數(shù)組中不直接保存數(shù)據(jù),每個(gè)位置只是保存第一個(gè)數(shù)據(jù)的引用,通過(guò)該位置第一個(gè)引用就可以取到后面所有的數(shù)據(jù)!如果鏈表太長(zhǎng)遍歷起來(lái)就比較費(fèi)勁,可以轉(zhuǎn)為紅黑樹(shù)效率就高了很多;
這里其實(shí)沒(méi)什么好說(shuō)的,因?yàn)閿?shù)組和鏈表的使用很熟悉了,沒(méi)什么特別難的東西,基本邏輯:只需要新建一個(gè)MyHashTable的類,這個(gè)類中有幾個(gè)屬性:一個(gè)數(shù)組,一個(gè)int類型的屬性標(biāo)識(shí)數(shù)組真實(shí)容量的大??;最好有個(gè)節(jié)點(diǎn)類為靜態(tài)內(nèi)部類,這個(gè)靜態(tài)內(nèi)部類中實(shí)現(xiàn)了對(duì)鏈表的增刪改查的操作;然后在MyHashTable類中寫一個(gè)哈希函數(shù)的方法,根據(jù)這個(gè)哈希函數(shù)得出來(lái)的數(shù)組下標(biāo),最后對(duì)數(shù)組的增刪改查了!
6.總結(jié)
哈希表其實(shí)還可以用在外部存儲(chǔ)中,也就是硬盤中,有興趣的可以看看,不過(guò)我感覺(jué)到這里就差不多了!其實(shí)哈希表的內(nèi)容沒(méi)多少吧,最主要的就是哈希函數(shù)的選取,選擇一個(gè)好的哈希函數(shù)可以使得我們的哈希表的效率更高!然后就是數(shù)組中存數(shù)據(jù)的方式,可以直接在數(shù)組中存數(shù)據(jù),也可以在數(shù)組中存節(jié)點(diǎn)的引用,其實(shí)吧,知不知道二維數(shù)組?在我們這個(gè)數(shù)組中每個(gè)位置存的是另外一個(gè)數(shù)組的引用,這樣其實(shí)也行,由于擴(kuò)展起來(lái)很困難,使用鏈表比使用二維數(shù)組好。。。
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這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何利用Maven入手Spring Boot第一個(gè)程序的相關(guān)資料,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-06-06基于Mock測(cè)試Spring MVC接口過(guò)程解析
這篇文章主要介紹了基于Mock測(cè)試Spring MVC接口過(guò)程解析,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-11-11Java8 Lambda表達(dá)式模板方法實(shí)現(xiàn)解析
這篇文章主要介紹了Java8 Lambda表達(dá)式模板方法實(shí)現(xiàn)解析,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-08-08SpringBoot整合MOTT動(dòng)態(tài)讀取數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息并連接MQTT服務(wù)端
MQTT是一種輕量級(jí)的消息傳輸協(xié)議(Message Queuing Telemetry Transport),旨在實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的低帶寬和高延遲的通信,本文給大家介紹了SpringBoot整合MOTT動(dòng)態(tài)讀取數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息并連接MQTT服務(wù)端,需要的朋友可以參考下2024-04-04Spring boot通過(guò)AOP防止API重復(fù)請(qǐng)求代碼實(shí)例
這篇文章主要介紹了Spring boot通過(guò)AOP防止API重復(fù)請(qǐng)求代碼實(shí)例,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-12-12Springboot使用Spring Data JPA實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)操作
Spring Data JPA 是 Spring 基于 Spring Data 框架、在JPA 規(guī)范的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的一個(gè)框架,使用 Spring Data JPA 可以極大地簡(jiǎn)化JPA 的寫法,本章我們將詳細(xì)介紹在Springboot中使用 Spring Data JPA 來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作2021-06-06