java 排序算法之希爾算法
注:學(xué)習(xí)本篇的前提是要會(huì)插入排序,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法——排序算法-插入排序
插入排序存在的問題
簡(jiǎn)單的插入排序可能存在的問題。
如數(shù)組 arr = {2,3,4,5,6,1} 這時(shí)需要插入的數(shù) 1(最小),過程是:
展示的是要移動(dòng) 1 這個(gè)數(shù),的過程,由于在最后,需要前面的所有數(shù)都往后移動(dòng)一位
{2,3,4,5,6,6}
{2,3,4,5,5,6}
{2,3,4,4,5,6}
{2,3,3,4,5,6}
{2,2,3,4,5,6}
{1,2,3,4,5,6}
結(jié)論:當(dāng)需要插入的數(shù)是較小的數(shù)時(shí),后移的次數(shù)明顯增多,對(duì)效率有影響。
簡(jiǎn)單介紹
希爾排序(Shell's Sort)是希爾(Donald Shell)于 1959 年提出的一種排序算法。
希爾排序也是一種 插入排序(Insertion sort),是將整個(gè)無序列分割成若干小的子序列分別進(jìn)行插入排序的方法,它是簡(jiǎn)單插入排序經(jīng)過改進(jìn)后的一個(gè) 更高效的版本,也稱為 縮小增量排序。時(shí)間復(fù)雜度 O(n^(1.3—2)
關(guān)于插入排序請(qǐng)看 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法——排序算法-插入排序
基本思想
希爾排序把記錄按 下標(biāo)的一定增量分組,對(duì)每組使用 直接插入排序算法 排序,隨著 增量逐漸減少,每組包含的關(guān)鍵詞越來越多(要排序的數(shù)),當(dāng)增量減至 1 時(shí),整個(gè)文件被分成一組,算法便終止。
光看上面的描述,對(duì)于首次接觸的人來說,不知道是啥意思,舉個(gè)例子,認(rèn)真思考下面的說明:
- 原始數(shù)組:以下數(shù)據(jù)元素顏色相同為一組

- 初始增量為:
gap = length/2這里為gap = 10 / 2 = 5(length 是數(shù)組的大?。?/li>
那么意味著整個(gè)數(shù)組被分為 5 組。分別為 [8,3][9,5][1,4][7,6][2,0]
先看明白這里的增量為 5 ,就會(huì)分成 5 組。[8,3] 這一組來說,對(duì)比看下圖,它的意思是:從 8 開始,下標(biāo)增加 5 既對(duì)應(yīng)的數(shù)是 3,所以他們分為一組

- 對(duì)上面的這 5 組分別進(jìn)行 直接插入排序 ,也就是每一組分為有序列 和 無序列,例如
[8,3]這組,8 為有序列倒數(shù)第一個(gè)數(shù) 3為無序列第一個(gè)數(shù)。
結(jié)果如下圖:可以看到,像 3、5、6 這些小的元素被調(diào)整到了前面。

然后縮小增量 gap = 5 / 2 = 2,則數(shù)組被分為 2 組 [3,1,0,9,7] 和 [5,6,8,4,2]
- 對(duì)以上 2 組再分別進(jìn)行 直接插入排序,即每一組分為有序列 和 無序列,例如
[3,1,0,9,7]這組,3為有序列的倒數(shù)第一個(gè)數(shù)1為無序列第一個(gè)數(shù)。
結(jié)果如下圖:可以看到,此時(shí)整個(gè)組數(shù)的有序程度更進(jìn)一步。

然后再縮小增量 gap = 2 / 2 = 1,則整個(gè)數(shù)組被當(dāng)成一組,再進(jìn)行一次直接插入排序,即每一組分為有序列 和 無序列,0 為有序列的倒數(shù)第一個(gè)數(shù) 2為無序列第一個(gè)數(shù)。由于基本上是有序的了,所以少了很多次的調(diào)整。
動(dòng)圖:

經(jīng)過上面的解析,應(yīng)該對(duì)希爾排序有了初步的認(rèn)識(shí),為了更深入理解它的實(shí)現(xiàn)過程以及原理,下面通過代碼進(jìn)行演示。
代碼實(shí)現(xiàn)
場(chǎng)景:有一群小牛,考試成績(jī)分布是 {8,9,1,7,2,3,5,4,6,0},請(qǐng)從小到大排序。

對(duì)于希爾排序時(shí),對(duì)有序序列在 插入 時(shí),有以下兩種方式:
- 交換法:容易理解,速度相對(duì)較慢 (初學(xué)者用來理解的)
- 移動(dòng)法:不太容易理解,速度相對(duì)較快 (這個(gè)才算是真正的希爾排序)
先實(shí)現(xiàn)交換法,然后再優(yōu)化成移動(dòng)法。比較容易。但是我個(gè)人感覺,如果你學(xué)好了插入排序,移動(dòng)法更容易理解。
特別注意
1.希爾排序,是一種插入排序,插入排序算法使用了的是移動(dòng)法,上面基本思想也算是是用的移動(dòng)法,但是基本思想是一個(gè)樣的,什么移動(dòng)法、交換法的只是一個(gè)數(shù)據(jù)移動(dòng)方式。(這里先講解交換法,便于理解)
2.希爾排序,對(duì)插入排序的改進(jìn),先分組,這里分組是通過增量步長(zhǎng)和相關(guān)算法,來達(dá)到在循環(huán)中直接獲取到這一個(gè)組的元素
3.直接排序的基本思想一定要記得,最重要的兩個(gè)變量:無序列表中的第一個(gè)值,與有序列表中的最后一個(gè)值開始比較
/**
* 推到的方式來演示每一步怎么做,然后找規(guī)律
*/
@Test
public void processDemo() {
int arr[] = {8, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 4, 6, 0};
System.out.println("原始數(shù)組:" + Arrays.toString(arr));
processShellSort(arr);
}
public void processShellSort(int[] arr) {
// 按照筆記中的基本思想,一共三輪
// 第 1 輪:初始數(shù)組 [8, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 4, 6, 0]
// 將 10 個(gè)數(shù)字分成了 5 組( length / 2),增量也是 5,需要對(duì) 5 組進(jìn)行排序
// 外層循環(huán),并不是循環(huán) 5 次,只是這里巧合了。
// 一定要記得,希爾排序:先分組,在對(duì)每組進(jìn)行插入排序
for (int i = 5; i < arr.length; i++) {
// 第 1 組:[8,3] , 分別對(duì)應(yīng)原始數(shù)組的下標(biāo) 0,5
// 第 2 組:[9,5] , 分別對(duì)應(yīng)原始數(shù)組的下標(biāo) 1,6
// ...
// 內(nèi)層循環(huán)對(duì) 每一組 進(jìn)行直接排序操作
// i = 5 ;j = 0, j-=5 = 0 - 5 = -5,跳出循環(huán),arr[j] = 8 ,這是對(duì)第 1 組進(jìn)行插入排序
// i = 6 ;j = 1, j-=5 = 1 - 5 = -4,跳出循環(huán),arr[j] = 9 , 這是對(duì)第 2 組進(jìn)行插入排序
// i = 7 ;j = 2, j-=5 = 2 - 5 = -3,跳出循環(huán),arr[j] = 1 ,這是對(duì)第 3 組進(jìn)行插入排序
// i = 8 ;j = 3, j-=5 = 3 - 5 = -2,跳出循環(huán),arr[j] = 7 ,這是對(duì)第 4 組進(jìn)行插入排序
// i = 9 ;j = 4, j-=5 = 4 - 5 = -1,跳出循環(huán),arr[j] = 2 ,這是對(duì)第 5 組進(jìn)行插入排序
for (int j = i - 5; j >= 0; j -= 5) {
// 如果當(dāng)前元素大于加上步長(zhǎng)后的那個(gè)元素,就交換
if (arr[j] > arr[j + 5]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 5];
arr[j + 5] = temp;
}
}
}
System.out.println("第 1 輪排序后:" + Arrays.toString(arr));
// 第 2 輪:上一輪排序后的數(shù)組:[3, 5, 1, 6, 0, 8, 9, 4, 7, 2]
// 將 10 個(gè)數(shù)字分成了 2 組(上一次的增量 5 / 2),增量也為 2,需要對(duì) 2 組進(jìn)行排序
for (int i = 2; i < arr.length; i++) {
// 第 1 組:[3,1,0,9,7] , 分別對(duì)應(yīng)原始數(shù)組的下標(biāo) 0,2,4,6,8
// 第 2 組:[5,6,8,4,2] , 分別對(duì)應(yīng)原始數(shù)組的下標(biāo) 1,3,5,7,9
// 內(nèi)層循環(huán)對(duì) 每一組 進(jìn)行直接排序操作
// i = 2 ;j = 0, j-=2 = 0 - 2 = -2,arr[j] = 3 ,跳出循環(huán),
// 這是對(duì)第 1 組中的 3,1 進(jìn)行比較,1 為無序列表中的比較元素,3 為有序列表中的最后一個(gè)元素,3 > 1,進(jìn)行交換
// 交換后的數(shù)組:[1, 5, 3, 6, 0, 8, 9, 4, 7, 2]
// 第 1 組:[1,3,0,9,7]
// i = 3 ;j = 1, j-=2 = 1 - 2 = -1,arr[j] = 5 ,跳出循環(huán)
// 這是對(duì)第 2 組中的 5,6 進(jìn)行比較,6 為無序列表中的比較元素,5 為有序列表中的最后一個(gè)元素,5 < 6,不進(jìn)行交換
// 交換后的數(shù)組:[1, 5, 3, 6, 0, 8, 9, 4, 7, 2] , 沒有交換
// 第 2 組:[5,6,8,4,2]
// i = 4 ;j = 2, j-=2 = 2 - 2 = 0,arr[j] = 3 ,
// 這是對(duì)第 1 組中的 3,0 進(jìn)行比較,0 為無序列表中的比較元素,3 為有序列表中的最后一個(gè)元素,3 > 0,進(jìn)行交換
// 交換后的數(shù)組:[1, 5, 0, 6, 3, 8, 9, 4, 7, 2],
// 第 1 組:[1,0,3,9,7]
// 由于 2 - 2 = 0,此時(shí) j = 0,滿足條件,繼續(xù)循環(huán) i = 4 :j = 0, j-=2 = 0 - 2 = -2,arr[j] = 1 ,跳出循環(huán)
// 這是對(duì)第 1 組中的有序列表中的剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行交換,1,0, 1>0 ,他們進(jìn)行交換(這里也就是完成有序列的一個(gè)排序)
// 第 1 組:[0,1,3,9,7]
//雖然有可能本次的排序完成了但是排序循環(huán)還是會(huì)循環(huán)下去,直到循環(huán)結(jié)束,后面的移動(dòng)法會(huì)解決該問題
//以此類推
for (int j = i - 2; j >= 0; j -= 2) {
if (arr[j] > arr[j + 2]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 2];
arr[j + 2] = temp;
}
}
}
System.out.println("第 2 輪排序后:" + Arrays.toString(arr));
// 第 3 輪:上一輪排序后的數(shù)組:[0, 2, 1, 4, 3, 5, 7, 6, 9, 8]
// 將 10 個(gè)數(shù)字分成了 1 組(上一次的增量 2 / 2),增量也為 1,需要對(duì) 1 組進(jìn)行排序
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
// 第 1 組:[0, 2, 1, 4, 3, 5, 7, 6, 9, 8]
// i = 1 :j = 0, j-=1 = 0 - 1 = -1,arr[j] = 0 ,跳出循環(huán)
// 0 為有序列表中的最后一個(gè)元素,2 為無須列表中要比較的元素。 0 < 2,不交換
// [0, 2 有序 <-> 無序, 1, 4, 3, 5, 7, 6, 9, 8]
// i = 2 :j = 1, j-=1 = 1 - 1 = o,arr[j] = 2 ,
// 2 為有序列表中的最后一個(gè)元素,1 為無序列表中要比較的元素, 2 > 1,交換
// 交換后:[0, 1, 2, 4, 3, 5, 7, 6, 9, 8]
// 由于不退出循環(huán),還要比較有序列表中的數(shù)據(jù),0 與 1 ,0 < 1 ,不交換,退出循環(huán)
//后面的以此類推,就是一個(gè)插入排序
for (int j = i - 1; j >= 0; j -= 1) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
System.out.println("第 3 輪排序后:" + Arrays.toString(arr));
}
測(cè)試輸出信息
原始數(shù)組:[8, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 4, 6, 0]
第 1 輪排序后:[3, 5, 1, 6, 0, 8, 9, 4, 7, 2]
第 2 輪排序后:[0, 2, 1, 4, 3, 5, 7, 6, 9, 8]
第 3 輪排序后:[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
這里的兩層循環(huán)一定明白是在做什么:
- 外層循環(huán):不是控制組數(shù),是為了內(nèi)層循環(huán) 每一輪開始,都能 拿到某一組的無序列表第一個(gè)元素
arr[i]
難點(diǎn):結(jié)束條件是數(shù)組長(zhǎng)度,是為了能拿到數(shù)組中的所有元素,每增長(zhǎng)一次,由于步長(zhǎng)的因素,可能這一的元素就不是上一次的同一組了。
- 內(nèi)層循環(huán):拿到了這一組無序列表中第一個(gè)元素,只要減掉增量步長(zhǎng),就是有序列表中中的最后一個(gè)元素
arr[j](這里說的是 循環(huán)中的 int j = i - gap)
細(xì)品這里的含義,這就是 插入排序博客中 講解的直接插入排序法的兩個(gè)變量,不過之前講解的算法是使用 移動(dòng)法,這里使用了 交換法,每一輪開始,都從有序列表最后一個(gè)開始交換,直到這個(gè)有序列表的第一個(gè)元素(在此之前,這個(gè)組可能已經(jīng)排序完成了),就退出循環(huán)。
從上述推導(dǎo)可以找到規(guī)律,只有每次的增量在變化,因此可以修改為如下方式
@Test
public void shellSortTest() {
int arr[] = {8, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 4, 6, 0};
System.out.println("原始數(shù)組:" + Arrays.toString(arr));
shellSort(arr);
}
/**
* 根據(jù)前面的分析,得到規(guī)律,變化的只是增量步長(zhǎng),那么可以改寫為如下方式
*/
public void shellSort(int[] arr) {
int temp = 0;
// 第 1 層循環(huán):得到每一次的增量步長(zhǎng)
for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
// 第 2 層和第 3 層循環(huán),是對(duì)每一個(gè)增量中的每一組進(jìn)行插入排序
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
for (int j = i - gap; j >= 0; j -= gap) {
if (arr[j] > arr[j + gap]) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + gap];
arr[j + gap] = temp;
}
}
}
System.out.println("增量為 " + gap + " 的這一輪排序后:" + Arrays.toString(arr));
}
}
測(cè)試輸出
原始數(shù)組:[8, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 4, 6, 0]
增量為 5 的這一輪排序后:[3, 5, 1, 6, 0, 8, 9, 4, 7, 2]
增量為 2 的這一輪排序后:[0, 2, 1, 4, 3, 5, 7, 6, 9, 8]
增量為 1 的這一輪排序后:[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
到這里其實(shí)希爾排序的思想就已經(jīng)講完了,只是目前的代碼欠于優(yōu)化,想必你們也覺得這個(gè)交換法有很多的不足,下面進(jìn)行測(cè)試就一目了然了
大數(shù)據(jù)量耗時(shí)測(cè)試
/**
* 大量數(shù)據(jù)排序時(shí)間測(cè)試
*/
@Test
public void bulkDataSort() {
int max = 80_000;
// int max = 8;
int[] arr = new int[max];
for (int i = 0; i < max; i++) {
arr[i] = (int) (Math.random() * 80_000);
}
Instant startTime = Instant.now();
shellSort(arr);
// System.out.println(Arrays.toString(arr));
Instant endTime = Instant.now();
System.out.println("共耗時(shí):" + Duration.between(startTime, endTime).toMillis() + " 毫秒");
}
多次測(cè)試輸出
共耗時(shí):10816 毫秒
共耗時(shí):11673 毫秒
共耗時(shí):11546 毫秒
由于是交換法的插入排序,時(shí)間耗時(shí)較久
移動(dòng)法實(shí)現(xiàn)希爾排序
由于交換法上面測(cè)試速度也看到了,很慢。采用 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法——排序算法-插入排序 中的移動(dòng)法來對(duì)每組進(jìn)行排序
/**
* 移動(dòng)法希爾排序
*/
@Test
public void moveShellSortTest() {
int arr[] = {8, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 4, 6, 0};
System.out.println("原始數(shù)組:" + Arrays.toString(arr));
moveShellSort(arr);
}
/**
* 插入排序采用移動(dòng)法
*/
public void moveShellSort(int[] arr) {
// 第 1 層循環(huán):得到每一次的增量步長(zhǎng)
// 增量并逐步縮小增量
for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
/**
這里的內(nèi)層循環(huán),除了是獲得每一組的值(按增量?。?,
移動(dòng)法使用的是簡(jiǎn)單插入排序的算法 {@link InsertionSortTest#processSelectSort2(int[])}
唯一不同的是,這里的組前一個(gè)是按增量來計(jì)算的
*/
// 每一輪,都是針對(duì)某一個(gè)組的插入排序中:待排序的起點(diǎn)
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
int currentInsertValue = arr[i]; // 無序列表中的第一個(gè)元素
int insertIndex = i - gap; // 有序列表中的最后一個(gè)元素
while (insertIndex >= 0
&& currentInsertValue < arr[insertIndex]) {
// 比較的數(shù)比前一個(gè)數(shù)小,則前一個(gè)往后移動(dòng)
arr[insertIndex + gap] = arr[insertIndex];
insertIndex -= gap;
}
// 對(duì)找到的位置插入值
arr[insertIndex + gap] = currentInsertValue;
}
System.out.println("增量為 " + gap + " 的這一輪排序后:" + Arrays.toString(arr));
}
}
測(cè)試輸出信息
原始數(shù)組:[8, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 4, 6, 0]
增量為 5 的這一輪排序后:[3, 5, 1, 6, 0, 8, 9, 4, 7, 2]
增量為 2 的這一輪排序后:[0, 2, 1, 4, 3, 5, 7, 6, 9, 8]
增量為 1 的這一輪排序后:[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
移動(dòng)法-大數(shù)據(jù)量耗時(shí)測(cè)試
/**
* 移動(dòng)法,大數(shù)據(jù)量測(cè)試速度
*/
@Test
public void moveBulkDataSort() {
int max = 80_000;
// int max = 8;
int[] arr = new int[max];
for (int i = 0; i < max; i++) {
arr[i] = (int) (Math.random() * 80_000);
}
Instant startTime = Instant.now();
moveShellSort(arr);
// System.out.println(Arrays.toString(arr));
Instant endTime = Instant.now();
System.out.println("共耗時(shí):" + Duration.between(startTime, endTime).toMillis() + " 毫秒");
}
多次測(cè)試輸出信息
共耗時(shí):32 毫秒
共耗時(shí):23 毫秒
共耗時(shí):43 毫秒
共耗時(shí):25 毫秒
可以看到,只需要幾十毫秒了
算法分析
希爾排序是基于插入排序的一種算法, 在此算法基礎(chǔ)之上增加了一個(gè)新的特性,提高了效率。希爾排序的時(shí)間的時(shí)間復(fù)雜度為O(
),希爾排序時(shí)間復(fù)雜度的下界是n*log2n。希爾排序沒有快速排序算法快 O(n(logn)),因此中等大小規(guī)模表現(xiàn)良好,對(duì)規(guī)模非常大的數(shù)據(jù)排序不是最優(yōu)選擇。但是比O(
)復(fù)雜度的算法快得多。并且希爾排序非常容易實(shí)現(xiàn),算法代碼短而簡(jiǎn)單。 此外,希爾算法在最壞的情況下和平均情況下執(zhí)行效率相差不是很多,與此同時(shí)快速排序在最壞的情況下執(zhí)行的效率會(huì)非常差。專家們提倡,幾乎任何排序工作在開始時(shí)都可以用希爾排序,若在實(shí)際使用中證明它不夠快,再改成快速排序這樣更高級(jí)的排序算法. 本質(zhì)上講,希爾排序算法是直接插入排序算法的一種改進(jìn),減少了其復(fù)制的次數(shù),速度要快很多。 原因是,當(dāng)n值很大時(shí)數(shù)據(jù)項(xiàng)每一趟排序需要移動(dòng)的個(gè)數(shù)很少,但數(shù)據(jù)項(xiàng)的距離很長(zhǎng)。當(dāng)n值減小時(shí)每一趟需要移動(dòng)的數(shù)據(jù)增多,此時(shí)已經(jīng)接近于它們排序后的最終位置。 正是這兩種情況的結(jié)合才使希爾排序效率比插入排序高很多。Shell算法的性能與所選取的分組長(zhǎng)度序列有很大關(guān)系。只對(duì)特定的待排序記錄序列,可以準(zhǔn)確地估算關(guān)鍵詞的比較次數(shù)和對(duì)象移動(dòng)次數(shù)。想要弄清關(guān)鍵詞比較次數(shù)和記錄移動(dòng)次數(shù)與增量選擇之間的關(guān)系,并給出完整的數(shù)學(xué)分析,今仍然是數(shù)學(xué)難題。
以上就是java 排序算法之希爾算法的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于java 希爾算法的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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Spring?Cloud?Gateway遠(yuǎn)程命令執(zhí)行漏洞分析(CVE-2022-22947)
使用Spring Cloud Gateway的應(yīng)用程序在Actuator端點(diǎn)啟用、公開和不安全的情況下容易受到代碼注入的攻擊,攻擊者可以惡意創(chuàng)建允許在遠(yuǎn)程主機(jī)上執(zhí)行任意遠(yuǎn)程執(zhí)行的請(qǐng)求,這篇文章主要介紹了Spring?Cloud?Gateway遠(yuǎn)程命令執(zhí)行漏洞(CVE-2022-22947),需要的朋友可以參考下2023-03-03
Java中使用Hutool的DsFactory操作多數(shù)據(jù)源的實(shí)現(xiàn)
在Java開發(fā)中,管理多個(gè)數(shù)據(jù)源是一項(xiàng)常見需求,Hutool作為一個(gè)全能的Java工具類庫(kù),提供了DsFactory工具,幫助開發(fā)者便捷地操作多數(shù)據(jù)源,感興趣的可以了解一下2024-09-09



