实用小算法

开头提醒:

打开自己本地任意一个SpringBoot项目,复制代码到test包下跟着敲。

后面几篇文章不再提醒,希望大家养成习惯。看10篇文章,不如自己动手做一次。

我们不执着于一天看多少篇,但求把每一篇都搞懂,慢就是快。

给大家分享一个非常、非常、非常实用的小算法。严格意义上,它不是一个算法,而是一种编码技巧。但其中涉及的思想层面的东西是共通的,如果能熟练掌握它,在某些场景下将大幅提升我们程序的执行效率。

这个算法能解决什么问题呢?它主要处理两个数据集合的匹配问题。

比如,现在有两个数据集合:

public class Demo {public static void main(String[] args) {// 老公组List<Couple> husbands = new ArrayList<>();husbands.add(new Couple(1, "梁山伯"));husbands.add(new Couple(2, "牛郎"));husbands.add(new Couple(3, "干将"));husbands.add(new Couple(4, "工藤新一"));husbands.add(new Couple(5, "罗密欧"));// 老婆组List<Couple> wives = new ArrayList<>();wives.add(new Couple(1, "祝英台"));wives.add(new Couple(2, "织女"));wives.add(new Couple(3, "莫邪"));wives.add(new Couple(4, "毛利兰"));wives.add(new Couple(5, "朱丽叶"));}
}@Data
@AllArgsConstructor
class Couple{private Integer familyId;private String userName;
}

要求对数据进行处理,最终输出:

梁山伯爱祝英台

牛郎爱织女

干将爱莫邪

工藤新一爱毛利兰

罗密欧爱朱丽叶

第一版算法

优秀的代码都不是一蹴而就的,需要不断地优化和重构。所以一开始我们不要想太多,先把需求完成了再说:

public static void main(String[] args) {// 用于计算循环次数int count = 0;// 老公组List<Couple> husbands = new ArrayList<>();husbands.add(new Couple(1, "梁山伯"));husbands.add(new Couple(2, "牛郎"));husbands.add(new Couple(3, "干将"));husbands.add(new Couple(4, "工藤新一"));husbands.add(new Couple(5, "罗密欧"));// 老婆组List<Couple> wives = new ArrayList<>();wives.add(new Couple(1, "祝英台"));wives.add(new Couple(2, "织女"));wives.add(new Couple(3, "莫邪"));wives.add(new Couple(4, "毛利兰"));wives.add(new Couple(5, "朱丽叶"));for (Couple husband : husbands) {for (Couple wife : wives) {// 记录循环的次数count++;if (husband.getFamilyId().equals(wife.getFamilyId())) {System.out.println(husband.getUserName() + "爱" + wife.getUserName());}}}System.out.println("----------------------");System.out.println("循环了:" + count + "次");
}

输出结果

梁山伯爱祝英台

牛郎爱织女

干将爱莫邪

工藤新一爱毛利兰

罗密欧爱朱丽叶

----------------------

循环了:25次

总结一下第一版算法的优缺点。

  • 优点:代码逻辑非常直观,外层for遍历husband,内层for根据husband的familyId匹配到wife
  • 缺点:循环次数过多

当前数据量较小,可能看不出明显差距。实际上这是非常糟糕的一种算法。

想象一下,如果现在男女cp各1000人,那么全部匹配需要1000*1000 = 100w次循环。

如何改进?

我们要明确,在当前这个需求中,每位男嘉宾只能选一位女嘉宾。比如当外层for刚好轮到牛郎时,内层for需要遍历wives找出织女。一旦牛郎和织女牵手成功,其实就没必要继续往下遍历wives了,遍历完了又如何呢,反正只能带走织女。所以明智的做法是,牛郎匹配到织女后,就赶紧下去,换干将上场。

后面的三次其实是没必要的

第二版算法

public static void main(String[] args) {// 用于计算循环次数int count = 0;// 老公组List<Couple> husbands = new ArrayList<>();husbands.add(new Couple(1, "梁山伯"));husbands.add(new Couple(2, "牛郎"));husbands.add(new Couple(3, "干将"));husbands.add(new Couple(4, "工藤新一"));husbands.add(new Couple(5, "罗密欧"));// 老婆组List<Couple> wives = new ArrayList<>();wives.add(new Couple(1, "祝英台"));wives.add(new Couple(2, "织女"));wives.add(new Couple(3, "莫邪"));wives.add(new Couple(4, "毛利兰"));wives.add(new Couple(5, "朱丽叶"));for (Couple husband : husbands) {for (Couple wife : wives) {// 记录循环的次数count++;if (husband.getFamilyId().equals(wife.getFamilyId())) {System.out.println(husband.getUserName() + "爱" + wife.getUserName());// 牵手成功,换下一位男嘉宾break;}}}System.out.println("----------------------");System.out.println("循环了:" + count + "次");
}

输出结果:

梁山伯爱祝英台

牛郎爱织女

干将爱莫邪

工藤新一爱毛利兰

罗密欧爱朱丽叶

----------------------

循环了:15次

我们发现,循环次数从第一版的25次减少到了15次,区别仅仅是增加了一个break:一旦牵手成功,就换下一位男嘉宾。

break:跳出当前循环(女嘉宾for循环),但不会跳出男嘉宾的for循环。

总结一下第二版算法的优缺点。

  • 优点:执行效率比第一版高
  • 缺点:理解难度稍微提升了一些

这是最终版了吗?不,远远不够。

哈?还能优化吗?

问大家一个问题:

看过《非诚勿扰》吗?一位男嘉宾和一位女嘉宾牵手成功后,这位女嘉宾就要离开舞台了,对吧?

对呀?怎么了?

请你重新看看我们的第二版代码,你会发现即使牛郎和织女牵手成功了,下一位男嘉宾(干将)入场时还是会在循环中碰到织女。织女在上一轮循环中,已经确定和牛郎在一起了,本次干将再去遍历织女是没有意义的。

在前两轮中,梁山伯、牛郎已经确定牵手祝英台、织女,应该把她们两个从舞台请下去

第三版算法

public static void main(String[] args) {// 用于计算循环次数int count = 0;// 老公组List<Couple> husbands = new ArrayList<>();husbands.add(new Couple(1, "梁山伯"));husbands.add(new Couple(2, "牛郎"));husbands.add(new Couple(3, "干将"));husbands.add(new Couple(4, "工藤新一"));husbands.add(new Couple(5, "罗密欧"));// 老婆组List<Couple> wives = new ArrayList<>();wives.add(new Couple(1, "祝英台"));wives.add(new Couple(2, "织女"));wives.add(new Couple(3, "莫邪"));wives.add(new Couple(4, "毛利兰"));wives.add(new Couple(5, "朱丽叶"));for (Couple husband : husbands) {for (Couple wife : wives) {// 记录循环的次数count++;if (husband.getFamilyId().equals(wife.getFamilyId())) {System.out.println(husband.getUserName() + "爱" + wife.getUserName());// 牵手成功,把女嘉宾从舞台请下来,同时换下一位男嘉宾上场wives.remove(wife);break;}}}System.out.println("----------------------");System.out.println("循环了:" + count + "次");
}

输出结果:

梁山伯爱祝英台

牛郎爱织女

干将爱莫邪

工藤新一爱毛利兰

罗密欧爱朱丽叶

----------------------

循环了:5次

我们发现,循环次数从第二版的15次减少到了5次,因为牵手成功的女嘉宾都被请下舞台了:wives.remove(wife)。

如果说,第二版算法是打断wives的循环,那么第三版算法则是直接把wives请出场外。

总结一下第三版算法的优缺点。

  • 优点:执行效率比第二版高了不少
  • 缺点:理解难度稍微提升了一些,平均性能不高

我靠,这还有缺点啊?太牛逼了好吗,我都想不到。什么叫“平均性能不高”?

比如我现在把男嘉宾的出场顺序倒过来:

public static void main(String[] args) {// 用于计算循环次数int count = 0;// 老公组,原先梁山伯第一个出场,现在换罗密欧第一个List<Couple> husbands = new ArrayList<>();husbands.add(new Couple(5, "罗密欧"));husbands.add(new Couple(4, "工藤新一"));husbands.add(new Couple(3, "干将"));husbands.add(new Couple(2, "牛郎"));husbands.add(new Couple(1, "梁山伯"));// 老婆组List<Couple> wives = new ArrayList<>();wives.add(new Couple(1, "祝英台"));wives.add(new Couple(2, "织女"));wives.add(new Couple(3, "莫邪"));wives.add(new Couple(4, "毛利兰"));wives.add(new Couple(5, "朱丽叶"));for (Couple husband : husbands) {for (Couple wife : wives) {// 记录循环的次数count++;if (husband.getFamilyId().equals(wife.getFamilyId())) {System.out.println(husband.getUserName() + "爱" + wife.getUserName());// 牵手成功,把女嘉宾从舞台请下来,同时换下一位男嘉宾上场wives.remove(wife);break;}}}System.out.println("----------------------");System.out.println("循环了:" + count + "次");
}

输出结果

罗密欧爱朱丽叶

工藤新一爱毛利兰

干将爱莫邪

牛郎爱织女

梁山伯爱祝英台

----------------------

循环了:15次

循环次数从5次变成15次,和第二版算法是一样的。

这是怎么回事呢?

第一次是顺序遍历的:

第一位男嘉宾梁山伯上场:遇到第一位女嘉宾祝英台,直接牵手成功。

第二位男嘉宾牛郎上来了,此时祝英台不在了,他遇到的第一位女嘉宾是织女,也直接牵手成功。

第三位男嘉宾干将上场后一看,这不是莫邪吗,也牵手成功走了。

...

但是颠倒顺序后:

之前顺着来的时候,梁山伯带走了祝英台,牛郎出场就直接跳过祝英台了,这就是上一次循环对下一次循环的影响。

而这次,罗密欧错了4次以后终于带走了朱丽叶,但是工藤新一上场后,还是要试错3次才能找到毛利兰。提前离场的朱丽叶在毛利兰后面,所以罗密欧试错积累的优势无法传递给下一次循环。

对于某些算法而言,元素的排列顺序会改变算法的复杂度。在数据结构与算法中,对一个算法往往有三个衡量维度:

  • 最好复杂度
  • 平均复杂度
  • 最坏复杂度

现实生活中,我们往往需要结合实际业务场景与算法复杂度挑选出合适的算法。

在本案例中,第三版算法在男嘉宾顺序时可以得到最好的结果(5次),如果倒序则得到最差的结果(15次)。

第四版算法

终于要向大家介绍第四种算法了。

第四种算法是一种复杂度一致的算法,无论男嘉宾的出场顺序如何改变,效率始终如一。

这是一种怎么样的算法呢?

不急,我们先思考一个问题:

我们为什么要用for遍历?

咋一听,好像有点莫名其妙。不用for循环,我怎么遍历啊?

其实无论何时,使用for都意味着我们潜意识里已经把数据泛化,牺牲数据的特性转而谋求统一的操作方式。想象一下,假设一个数组存了国家男子田径队的队员们,比如110米栏的刘翔、100米项目的苏炳添和谢震业。你如果写一个for循环:

for(sportsMan : sportsMen){sportsMan.kualan();
}

在循环中,你只能调用运动员身上的一项技能执行。

  • 你选跨栏吧,苏炳添和谢震业不会啊...
  • 你选100米短跑吧,刘翔肯定比不过专业短跑运动员啊...

所以,绝大多数情况下,for循环意味着抽取共同特性,忽略个体差异。好处是代码通用,坏处是无法发挥个体优势,最终影响效率。

回到案例中来。

每次男嘉宾上场后,他都要循环遍历女嘉宾,挨个问过去:你爱我吗?

哦,不爱。我问问下一位女嘉宾。

他为什么要挨个问?因为“女人心海底针”,他根本不知道哪位女嘉宾是爱他的,所以场上女嘉宾对他来说就是无差异的“黑盒”。

如果我们给场上的女嘉宾每人发一个牌子,让他们在上面写上自己喜欢的男嘉宾号码,那么男嘉宾上场后就不用挨个问了,直接找到写有自己号码的女嘉宾即可牵手成功。

这个算法的思想其实就是让数据产生差异化,外部通过差异快速定位目标数据。

public static void main(String[] args) {// 用于计算循环次数int count = 0;// 老公组List<Couple> husbands = new ArrayList<>();husbands.add(new Couple(1, "梁山伯"));husbands.add(new Couple(2, "牛郎"));husbands.add(new Couple(3, "干将"));husbands.add(new Couple(4, "工藤新一"));husbands.add(new Couple(5, "罗密欧"));// 老婆组List<Couple> wives = new ArrayList<>();wives.add(new Couple(1, "祝英台"));wives.add(new Couple(2, "织女"));wives.add(new Couple(3, "莫邪"));wives.add(new Couple(4, "毛利兰"));wives.add(new Couple(5, "朱丽叶"));// 给女嘉宾发牌子Map<Integer, Couple> wivesMap = new HashMap<>();for (Couple wife : wives) {// 女嘉宾现在不在List里了,而是去了wivesMap中,前面放了一块牌子:男嘉宾的号码wivesMap.put(wife.getFamilyId(), wife);count++;}// 男嘉宾上场for (Couple husband : husbands) {// 找到举着自己号码牌的女嘉宾Couple wife = wivesMap.get(husband.getFamilyId());System.out.println(husband.getUserName() + "爱" + wife.getUserName());count++;}System.out.println("----------------------");System.out.println("循环了:" + count + "次");
}

输出结果

梁山伯爱祝英台

牛郎爱织女

干将爱莫邪

工藤新一爱毛利兰

罗密欧爱朱丽叶

----------------------

循环了:10次

此时无论你如何调换男嘉宾出场顺序,都只会循环10次。

男嘉宾出场后,无需遍历女嘉宾,直接“按图索骥”找到配偶

小结

第一版和第二版就不讨论了,我们只谈谈第三版和第四版代码。

假设两组数据长度分别是n和m:

第三版的循环次数是n ~

,是波动的,最好效率是n,这是非常惊人的(最差效率同样惊人...)。

第四版始终是 n + m。

在数据量较小的情况下,其实两者差距不大,CPU执行时间差可以忽略不计。我们设想n, m=1000的情况。

此时第三版的循环次数是:1000 ~

最好的结果是1000,固然可喜。但是最差的结果是1000+999+...+1=500500。

而此时第四版的循环次数是 1000+1000=2000,与第三版最好的结果相比也只差了1000次而已,对于CPU而言可以忽略不计。

考虑到实际编程中,数据库的数据往往是非常杂乱的,使用第三版算法几乎不可能得到最大效率。

所以推荐使用第四版算法。

它的精髓就是利用HashMap给其中一列数据加了“索引”,每个数据的“索引”(Map的key)是不同的,让数据差异化。

了解原理后,如何掌握这简单有效的小算法呢?

记住两步:

  • 先把其中一列数据由线性结构的List转为Hash散列的Map,为数据创建“索引”
  • 遍历另一列数据,依据索引从Map中匹配数据

相比第三版在原有的两个List基础上操作数据,第四版需要额外引入一个Map,内存开销稍微多了一点点。算法中,有一句特别经典的话:空间换时间。第四版勉强算吧。但要清楚,实际上Couple对象并没有增多,Map只是持有原有的Couple对象的引用而已。新增的内存开销主要是Map的索引(Key)。

请大家务必掌握这个小算法,后面很多地方会用到它。

拓展思考

我们都知道,实际开发中我们从数据库查询得到的数据都是由Mapper封装到单个List中,也就是说不具备“两个数据集合匹配”这种前提呀。

此时转换一下思维即可,比如前端要全量获取城市,而且是二级联动:

|-浙江省

    |-杭州市

    |-宁波市

    |-温州市

    |-...

|-安徽省

    |-合肥市

    |-黄山市

    |-芜湖市

    |-...

而数据库查出来的是:

id    name     pid

1     浙江省    0

2    杭州市     1

3    宁波市     1

4    温州市     1

5    安徽省     0

6    合肥市     5

7    黄山市     5

8    芜湖市     5

此时,List需要“自匹配”。

我们可以把“自匹配”转为“两个数据集合匹配”(List转Map,然后List和Map匹配):

是不是觉得似曾相识呀。

上面这种情况属于自关联匹配,强行把同一张表的数据当成两个数据通过id和pid匹配。而实际开发中,更为常见的是两张表的数据匹配:

因为有些公司不允许过多的JOIN查询,此时就只能根据主表先把分页的10条数据查出来,再根据主表数据的ids把从表的10条数据查出来,最后在内存中匹配。(其实对于10条数据,用for循环也没问题)

尝试封装工具类

很多时候,我们只是想做一下List转Map,写一大串Stream确实挺烦的,此时可以考虑专门封装一个转换类:

public class ConvertUtil {private ConvertUtil() {}/*** 将List转为Map** @param list         原数据* @param keyExtractor Key的抽取规则* @param <K>          Key* @param <V>          Value* @return*/public static <K, V> Map<K, V> listToMap(List<V> list, Function<V, K> keyExtractor) {if (list == null || list.isEmpty()) {return new HashMap<>();}Map<K, V> map = new HashMap<>(list.size());for (V element : list) {K key = keyExtractor.apply(element);if (key == null) {continue;}map.put(key, element);}return map;}/*** 将List转为Map,可以指定过滤规则** @param list         原数据* @param keyExtractor Key的抽取规则* @param predicate    过滤规则* @param <K>          Key* @param <V>          Value* @return*/public static <K, V> Map<K, V> listToMap(List<V> list, Function<V, K> keyExtractor, Predicate<V> predicate) {if (list == null || list.isEmpty()) {return new HashMap<>();}Map<K, V> map = new HashMap<>(list.size());for (V element : list) {K key = keyExtractor.apply(element);if (key == null || !predicate.test(element)) {continue;}map.put(key, element);}return map;}/*** 将List映射为List,比如List<Person> personList转为List<String> nameList** @param originList 原数据* @param mapper     映射规则* @param <T>        原数据的元素类型* @param <R>        新数据的元素类型* @return*/public static <T, R> List<R> resultToList(List<T> originList, Function<T, R> mapper) {if (originList == null || originList.isEmpty()) {return new ArrayList<>();}List<R> newList = new ArrayList<>(originList.size());for (T originElement : originList) {R newElement = mapper.apply(originElement);if (newElement == null) {continue;}newList.add(newElement);}return newList;}/*** 将List映射为List,比如List<Person> personList转为List<String> nameList* 可以指定过滤规则** @param originList 原数据* @param mapper     映射规则* @param predicate  过滤规则* @param <T>        原数据的元素类型* @param <R>        新数据的元素类型* @return*/public static <T, R> List<R> resultToList(List<T> originList, Function<T, R> mapper, Predicate<T> predicate) {if (originList == null || originList.isEmpty()) {return new ArrayList<>();}List<R> newList = new ArrayList<>(originList.size());for (T originElement : originList) {R newElement = mapper.apply(originElement);if (newElement == null || !predicate.test(originElement)) {continue;}newList.add(newElement);}return newList;}// ---------- 以下是测试案例 ----------private static List<Person> list;static {list = new ArrayList<>();list.add(new Person("i", 18, "杭州", 999.9));list.add(new Person("am", 19, "温州", 777.7));list.add(new Person("iron", 21, "杭州", 888.8));list.add(new Person("man", 17, "宁波", 888.8));}public static void main(String[] args) {Map<String, Person> nameToPersonMap = listToMap(list, Person::getName);System.out.println(nameToPersonMap);Map<String, Person> personGt18 = listToMap(list, Person::getName, person -> person.getAge() >= 18);System.out.println(personGt18);}@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorstatic class Person {private String name;private Integer age;private String address;private Double salary;}
}

大家还可以继续自行扩展哟~

比如,现在的listToMap()方法只支持 key:object,如果我希望是key:field,该怎么封装呢?(答案见评论区)

部分同学可能会觉得有点难,甚至会有一系列疑问:这参数什么意思啊?哪来的接口?写法好诡异…等等,这是因为缺少泛型和Java8的相关知识。不要慌,暂时有个印象即可,我们会在学习Java8新特性后再复习上面这段代码。

留个坑

我在第三版算法中留了一个坑,但它是隐性的,刚好这个场景下不会暴露。大家可以试着把第三版的break去掉,看看会不会出问题。

作者简介:大家好,我是smart哥,前中兴通讯、美团架构师,现某互联网公司CTO

进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬

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