一个安静的程序猿~
原文:Javascript之旅——第九站：吐槽function 说到funciton，也是我对js非常吐槽的一点，封装的让我眼瞎，马蛋的，哥只能大眼睁着去黑盒的使用，简直只有完完全全的听各类图书对 function的道听图说，完全没有做到一点点的眼见为实。
原文:Javascript之旅——第八站：说说instanceof踩了一个坑 前些天写js遇到了一个instanceof的坑，我们的页面中有一个iframe，我在index页面中计算得到了一个array，然后需要传递到Flight页面 这个嵌套的iframe中的一个函数（SearchFlight）中，作为防御性编程，我需要在SearchFlight函数中进行参数检测，也就是判断过来的参数一 定是Array类型。
原文:Javascript之旅——第七站：说说js的调试 最近比较吐槽，大家都知道，现在web前端相对几年前来说已经变得很重了，各种js框架，各种面对对象，而且项目多了，就会提取公共模块， 这些模块的UI展示都一样，不一样的就是后台逻辑，举个例子吧，我们做企业差旅的时候，通常都有一个成本中心的js公共模块，客户在预定机票 的时候来填写这个成本中心，而这种成本中心分布在online，offline和app等预定端，这样也是方便后期和客户公司进行月结算。
原文:Javascript之旅——第六站：看看writable特性 说起js中的那些特性标记，总觉得有些怪怪的，那为什么要说到这个attribute，起源于对一个问题的疑问，我们都知道window对象其实就是 浏览器窗口的一个实例，既然是一个实例，那这个实例就应该有“属性”和“方法“，比如下面这样： 我们平时都在使用function的时候，都会定义一些属性，比如name，age等等，并且还可以对他们进行delete，set和update操作。
原文:Javascript之旅——第五站：说说那些所谓的包装类型 最近不看犀牛书了，那本翻译的特烂而且好拗口，尤其是原型那块说的乱七八糟，后来经同事介绍，买了本js高级程序设计，然后就继续 苦逼的看，不吐槽了，继续说说js中有新鲜感的包装类型。
原文:Javascript之旅——第四站：parseInt中要注意的坑 前些天信用卡站点要接入一个新功能，不过还真比较坑爹，asp站点，大家都知道信用卡的背面是有一个有效期的，在对接银行中这个信息 一定是要传给银行做数据校验，用户在语音输入信用卡有效期后，系统会做一个有效期判断，为了不必要的麻烦，就是判断过期时间一定不能在 一个月内，由于输入的年月日在三个文本框中，再加上我嫌转成时间麻烦，就索性直接拿年，月，日的文本内容直接强转成int类型来判断，此为 背景。
原文:Javascript之旅——第三站：几个需要注意的运算符 平时写惯了C#，所以会觉得什么样的运算符就应该做什么样的运算，但是有一天你的习惯被其他语言颠覆了，不知道是不是有一股强大的好奇 心，刚好在js中，我的这种习惯就被颠覆了，下面就看看哪些运算符颠覆了我的三观。
原文:Javascript之旅——第二站：对象和数组 一觉睡到中午，本来准备起来洗洗继续睡，不过想想没辙，还得继续这个系列，走过变量的第一站，第二站我们再来看看对象和数组。 一：对象 说起对象，我们不自然就想起了面向对象中自封装的一个类，同样JS中也是遵循这个守则，在web编程中几乎天天用到的就是JSON。
原文:Javascript之旅——第一站：从变量说起 工作这几年，js学的不是很好，正好周末有些闲时间，索性买本《js权威指南》，大名鼎鼎的犀牛书，好好的把js深入的看一看。买过这本 书的第一印象就是贼厚，不过后面有一半部分都是参考手册。
原文:经典算法题每日演练——第二十四题 梳排序 这篇再看看一个经典的排序，梳排序，为什么取名为梳，可能每个梳都有自己的gap吧，大梳子gap大一点，小梳子gap小一点。 上一篇我们看到鸡尾酒排序是在冒泡排序上做了一些优化，将单向的比较变成了双向，同样这里的梳排序也是在冒泡排序上做了一些优化。
原文:经典算法题每日演练——第二十五题 块状链表 在数据结构的世界里，我们会认识各种各样的数据结构，每一种数据结构都能解决相应领域的问题，每一种数据结构都像 是降龙十八掌中的某一掌，掌掌毙命。。。
原文:经典算法题每日演练——第二十三题 鸡尾酒排序 这篇我们继续扯淡一下鸡尾酒排序，为了知道为啥取名为鸡尾酒，特意看了下百科，见框框的话，也只能勉强这么说了。 要是文艺点的话，可以说是搅拌排序，通俗易懂点的话，就叫“双向冒泡排序”，我想作为码农的话，不可能不知道冒泡排序， 冒泡是一个单向的从小到大或者从大到小的交换排序，而鸡尾酒排序是双向的，从一端进行从小到大排序，从另一端进行从大 到小排序。
原文:经典算法题每日演练——第二十二题 奇偶排序 这个专题因为各种原因好久没有继续下去了，MM吧。。。你懂的，嘿嘿，不过还得继续写下去，好长时间不写，有些东西有点生疏了， 这篇就从简单一点的一个“奇偶排序”说起吧，不过这个排序还是蛮有意思的，严格来说复杂度是O(N2)，不过在多核的情况下，可以做到 N2 /(m/2)的效率，这里的m就是待排序的个数，当m=100，复杂度为N2 /50，还行把，比冒泡要好点，因为重点是解决问题的奇思妙想。
原文:经典算法题每日演练——第二十题 三元组 我们知道矩阵是一个非常强大的数据结构，在动态规划以及各种图论算法上都有广泛的应用，当然矩阵有着不足的地方就是空间和时间 复杂度都维持在N2上，比如1w个数字建立一个矩阵，在内存中会占用1w*1w=1亿的类型空间，这时就会遇到outofmemory。
原文:经典算法题每日演练——第二十一题 十字链表 上一篇我们看了矩阵的顺序存储，这篇我们再看看一种链式存储方法“十字链表”，当然目的都是一样，压缩空间。 一：概念 既然要用链表节点来模拟矩阵中的非零元素，肯定需要如下5个元素(row,col,val,down,right)，其中： row:矩阵中的行。
原文:经典算法题每日演练——第十九题 双端队列 话说大学的时候老师说妹子比工作重要~，工作可以再换，妹子这个。。。所以。。。这两个月也就一直忙着Fall in love，嗨，慢慢调整心态吧， 这篇就选一个简单的数据结构聊一聊，话说有很多数据结构都在玩组合拳，比如说：块状链表，块状数组，当然还有本篇的双端队列，是的，它就是 栈和队列的组合体。
原文:经典算法题每日演练——第十八题 外排序 说到排序，大家第一反应基本上是内排序，是的，算法嘛，玩的就是内存，然而内存是有限制的，总有装不下的那一天，此时就可以来玩玩 外排序，当然在我看来，外排序考验的是一个程序员的架构能力，而不仅仅局限于排序这个层次。
原文:经典算法题每日演练——第十七题 Dijkstra算法 或许在生活中，经常会碰到针对某一个问题，在众多的限制条件下，如何去寻找一个最优解？可能大家想到了很多诸如“线性规划”，“动态规划” 这些经典策略，当然有的问题我们可以用贪心来寻求整体最优解，在图论中一个典型的贪心法求最优解的例子就莫过于“最短路径”的问题。
原文:经典算法题每日演练——第十六题 Kruskal算法 这篇我们看看第二种生成树的Kruskal算法，这个算法的魅力在于我们可以打一下算法和数据结构的组合拳，很有意思的。 一：思想 若存在M={0,1,2,3,4,5}这样6个节点，我们知道Prim算法构建生成树是从”顶点”这个角度来思考的，然后采用“贪心思想” 来一步步扩大化，最后形成整体最优解，而Kruskal算法有点意思，它是站在”边“这个角度在思考的，首先我有两个集合。
原文:经典算法题每日演练——第十五题 并查集 这一篇我们看看经典又神奇的并查集，顾名思义就是并起来查，可用于处理一些不相交集合的秒杀。 一：场景 有时候我们会遇到这样的场景，比如:M={1,4,6,8},N={2,4,5,7}，我的需求就是判断{1,2}是否属于同一个集合，当然实现方法 有很多，一般情况下，普通青年会做出O(MN)的复杂度，那么有没有更轻量级的复杂度呢？嘿嘿，并查集就是用来解决这个问题的。
原文:经典算法题每日演练——第十四题 Prim算法 图论在数据结构中是非常有趣而复杂的，作为web码农的我，在实际开发中一直没有找到它的使用场景，不像树那样的频繁使用，不过还是准备 仔细的把图论全部过一遍。
原文:经典算法题每日演练——第十三题 赫夫曼树 赫夫曼树又称最优二叉树，也就是带权路径最短的树，对于赫夫曼树，我想大家对它是非常的熟悉，也知道它的应用场景， 但是有没有自己亲手写过，这个我就不清楚了，不管以前写没写，这一篇我们来玩一把。
原文:经典算法题每日演练——第十二题 线段树 这一篇我们来看树状数组的加强版线段树，树状数组能玩的线段树一样可以玩，而且能玩的更好，他们在区间求和，最大，平均 等经典的RMQ问题上有着对数时间的优越表现。
原文:经典算法题每日演练——第十一题 Bitmap算法 在所有具有性能优化的数据结构中，我想大家使用最多的就是hash表，是的，在具有定位查找上具有O(1)的常量时间，多么的简洁优美， 但是在特定的场合下： ①：对10亿个不重复的整数进行排序。
原文:经典算法题每日演练——第十题 树状数组 有一种数据结构是神奇的，神秘的，它展现了位运算与数组结合的神奇魅力，太牛逼的，它就是树状数组，这种数据结构不是神人是发现不了的。 一：概序 假如我现在有个需求，就是要频繁的求数组的前n项和，并且存在着数组中某些数字的频繁修改，那么我们该如何实现这样的需求？当然大家可以往 真实项目上靠一靠。
原文:经典算法题每日演练——第九题 优先队列 前端时间玩小爬虫的时候，我把url都是放在内存队列里面的，有时我们在抓取url的时候，通过LCS之类的相似度比较，发现某些url是很重要的， 需要后端解析服务器优先处理，针对这种优先级比较大的url，普通的队列还是苦逼的在做FIFO操作，现在我们的需求就是优先级大的优先服务，要做 优先队列，非堆莫属。
原文:经典算法题每日演练——第八题 AC自动机 上一篇我们说了单模式匹配算法KMP，现在我们有需求了，我要检查一篇文章中是否有某些敏感词，这其实就是多模式匹配的问题。 当然你也可以用KMP算法求出，那么它的时间复杂度为O(c*(m+n))，c：为模式串的个数。
原文:经典算法题每日演练——第六题 协同推荐SlopeOne 算法 相信大家对如下的Category都很熟悉，很多网站都有类似如下的功能，“商品推荐”,"猜你喜欢“，在实体店中我们有导购来为我们服务，在网络上 我们需要同样的一种替代物，如果简简单单的在数据库里面去捞，去比较，几乎是完成不了的,这时我们就需要一种协同推荐算法，来高效的推荐浏览者喜 欢的商品。
原文:经典算法题每日演练——第七题 KMP算法 在大学的时候，应该在数据结构里面都看过kmp算法吧，不知道有多少老师对该算法是一笔带过的，至少我们以前是的， 确实kmp算法还是有点饶人的，如果说红黑树是变态级的，那么kmp算法比红黑树还要变态，很抱歉，每次打kmp的时候，输 入法总是提示“看毛片”三个字,嘿嘿，就叫“看毛片算法”吧。
原文:经典算法题每日演练——第五题 字符串相似度 这篇我们看看最长公共子序列的另一个版本，求字符串相似度(编辑距离)，我也说过了，这是一个非常实用的算法，在DNA对比，网 页聚类等方面都有用武之地。
原文:经典算法题每日演练——第四题 最长公共子序列 一： 作用 最长公共子序列的问题常用于解决字符串的相似度，是一个非常实用的算法，作为码农，此算法是我们的必备基本功。 二：概念 举个例子，cnblogs这个字符串中子序列有多少个呢？很显然有27个，比如其中的cb,cgs等等都是其子序列，我们可以看出 子序列不见得一定是连续的，连续的那是子串。
原文:经典算法题每日演练——第三题 猴子吃桃 猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾就多吃了一个。第二天早上又将剩下的桃子吃了一半，还是不过瘾又多 吃了一个。以后每天都吃前一天剩下的一半再加一个。
原文:经典算法题每日演练——第二题 五家共井 古代数学巨著《九章算数》中有这么一道题叫“五家共井，甲二绠（汲水用的井绳）不足，如（接上）乙一绠；乙三绠不足，如丙一绠； 丙四绠不足，如丁一绠；丁五绠不足，如戊一绠；戊六绠不足，如甲一绠，皆及。
原文:经典算法题每日演练——第一题 百钱买百鸡 百钱买百鸡的问题算是一套非常经典的不定方程的问题，题目很简单：公鸡5文钱一只，母鸡3文钱一只，小鸡3只一文钱， 用100文钱买一百只鸡,其中公鸡，母鸡，小鸡都必须要有，问公鸡，母鸡，小鸡要买多少只刚好凑足100文钱。
原文:6天通吃树结构—— 第五天 Trie树 很有段时间没写此系列了，今天我们来说Trie树，Trie树的名字有很多，比如字典树，前缀树等等。 一：概念 下面我们有and,as,at,cn,com这些关键词，那么如何构建trie树呢？ 从上面的图中，我们或多或少的可以发现一些好玩的特性。
原文:6天通吃树结构—— 第四天 伸展树 我们知道AVL树为了保持严格的平衡，所以在数据插入上会呈现过多的旋转，影响了插入和删除的性能，此时AVL的一个变种 伸展树（Splay）就应运而生了，我们知道万事万物都遵循一个“八二原则“，也就是说80%的人只会用到20%的数据，比如说我们 的“QQ输入法”，平常打的字也就那么多，或许还没有20%呢。
原文:6天通吃树结构—— 第三天 Treap树 我们知道，二叉查找树相对来说比较容易形成最坏的链表情况，所以前辈们想尽了各种优化策略，包括AVL，红黑，以及今天 要讲的Treap树。
原文:6天通吃树结构—— 第二天 平衡二叉树 上一篇我们聊过，二叉查找树不是严格的O(logN)，导致了在真实场景中没有用武之地，谁也不愿意有O(N)的情况发生， 作为一名码农，肯定会希望能把“范围查找”做到地球人都不能优化的地步。
原文:6天通吃树结构—— 第一天 二叉查找树 一直很想写一个关于树结构的专题，再一个就是很多初级点的码农会认为树结构无用论，其实归根到底还是不清楚树的实际用途。 一：场景： 1：现状 前几天我的一个大学同学负责的网站出现了严重的性能瓶颈，由于业务...
原文:8天玩转并行开发——第七天 简要分析任务与线程池 其实说到上一篇，我们要说的task的知识也说的差不多了，这一篇我们开始站在理论上了解下“线程池”和“任务”之间的关系，不管是 说线程还是任务，我们都不可避免的要讨论下线程池，然而在.net 4.0以后，线程池引擎考虑了未来的扩展性，已经充分利用多核微处理器 架构，只要在可能的情况下，我们应该尽量使用task，而不是线程池。
原文:8天玩转并行开发——第八天 用VS性能向导解剖你的程序 最后一篇，我们来说说vs的“性能向导"，通常我们调试程序的性能一般会使用Stopwatch,如果希望更加系统的了解程序，我们就需要 用到”性能向导“，通过性能报告便于我们快速的发现并找到潜在的性能问题。
原文:8天玩转并行开发——第六天 异步编程模型 在.net里面异步编程模型由来已久，相信大家也知道Begin/End异步模式和事件异步模式，在task出现以后，这些东西都可以被task包装 起来，可能有人会问，这样做有什么好处，下面一一道来。
原文:8天玩转并行开发——第五天 同步机制（下） 承接上一篇，我们继续说下.net4.0中的同步机制，是的，当出现了并行计算的时候，轻量级别的同步机制应运而生，在信号量这一块 出现了一系列的轻量级，今天继续介绍下面的3个信号量 CountdownEvent，SemaphoreSlim，ManualResetEventSlim。
原文:8天玩转并行开发——第四天 同步机制（上） 在并行计算中，不可避免的会碰到多个任务共享变量，实例，集合。虽然task自带了两个方法：task.ContinueWith()和Task.Factory .ContinueWhenAll()来实现任务串行化，但是这些简单的方法远远不能满足我们实际的开发需要，从.net 4.0开始，类库给我们提供了很多 的类来帮助我们简化并行计算中复杂的数据同步问题。
原文:VS2010-使用“预先生成事件命令行”和“后期生成事件命令行”功能 xcopy /r /y $(TargetPath) $(ProjectDir)..\Bin\ xcopy /r /y $(TargetDir)$(TargetName).
原文:8天玩转并行开发——第三天 plinq的使用 相信在.net平台下，我们都玩过linq，是的，linq让我们的程序简洁优美，简直玩的是爱不释手，但是传统的linq只是串行代码，在并行的 年代如果linq不支持并行计算那该是多么遗憾的事情啊。
原文:8天玩转并行开发——第二天 Task的使用 在我们了解Task之前，如果我们要使用多核的功能可能就会自己来开线程，然而这种线程模型在.net 4.0之后被一种称为基于 “任务的编程模型”所冲击，因为task会比thread具有更小的性能开销，不过大家肯定会有疑惑，任务和线程到底有什么区别？ 1：任务是架构在线程之上的，也就是说任务最终还是要抛给线程去执行。
原文:批处理技巧：循环固定目录的子目录，然后向每个子目录拷贝文件 @echo off for /d %%i in (c:\*) do ( echo %%i for /d %%j in (%%i\*) do ( echo %%j copy "c:\swb.
原文:8天玩转并行开发——第一天 Parallel的使用 随着多核时代的到来，并行开发越来越展示出它的强大威力，像我们这样的码农再也不用过多的关注底层线程的实现和手工控制， 要了解并行开发，需要先了解下两个概念：“硬件线程”和“软件线程”。
原文:8天学通MongoDB——第八天 驱动实践 作为系列的最后一篇，得要说说C#驱动对mongodb的操作，目前驱动有两种：官方驱动和samus驱动，不过我个人还是喜欢后者， 因为提供了丰富的linq操作，相当方便。
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