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zxjlwt：
路过素人派http://surenpi.com
SWT 树的事件 SWT.Selection SWT.CHECK SWT.DefaultSelection -
hj01kkk：
1楼用法正解
JDK 7 中的 Fork/Join 模式 -
fish_no7：
使用 new SortTask().fork()
JDK 7 中的 Fork/Join 模式 -
wpf523：
mark
Java 多线程例子6 线程安全 线程同步 同步代码块 同步函数 -
uniquejava：
以前碰到过,估计是在icu包中实现了双击自动选中一段文本的功能 ...
java.lang.NoClassDefFoundError: com/ibm/icu/text/BreakIterator
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注意：Java中的嵌套类与C++中的嵌套类大致一致，只不过C++中的那些类不能够访问私有成员，而在Java中可以访问。
Java Code
12345678910
public class TstInnerClass { static class A { void method() { new B(); } } static class B { private B() {} }}
package org.vocano.java.tst.recursion;
public class Fibonacci {
public static int recursive(int n) {
if(n < 2) return 1;
return recursive(n-2) + recursive(n-1);
}
public static int directly(long n) {
if(n < 3) return 1;
int result = 0;
int a1 = 1, a2 = 1;
for ...
原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d2890600101gb8l.html
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class JavaCache {
private Map map=new HashMap();
public Object getValue(String key){
//先从缓存里面取值
Object obj=map.get(key);
//判断缓存里面是否有值
if(obj==null){
/ ...
C罗伤腿孤注一掷 那一刻！葡萄牙真看到希望
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原文链接：http://2014.qq.com/a/20140627/003109.htm
腾讯体育6月27日讯 在葡萄牙与加纳的比赛有，有这样一幕：伤停补时第1分钟，C罗的抢点攻门贴框而出，C罗痛苦的以拳捶地，然后翻身坐在草坪上，左臂捂面抱憾，右手则握着自己之前受伤的脚……但是在仅仅片刻后，他又开始不知疲倦的狂奔、射门。这个夜晚，C罗拖着伤腿，真正做到了拼到最后一秒，赛后他当选全场最佳，也就实至名归了。
在葡萄牙出击这场比赛前，所有人都清楚葡萄牙的命运：他们想要出线，就必须取胜，而且要大胜，必须从头到尾都要疯狂的追求进球。赛前葡萄牙每个球员都在豪言壮语“寻找进球到最后一刻”云云、“ ...
2014巴西世界杯我看的比赛
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- 足球 世界杯
（星期日）06-15 09:00 科特迪瓦 对 日本（2:1）。本田圭佑16分进球，德罗巴60分上场，64分博诺·维尔弗里德 进球，66分热尔维尼奥进球，德罗巴重要。
（星期日）06-24 00:00阿根廷 对 伊朗（1:0）。本以为阿根廷应该大胜。迪马利亚、罗德里格斯、伊瓜因、梅西、阿圭罗。伊朗打的很血腥。不过确实阿根廷占据了场上的主动，主动化为进球还是很难得。最后梅西子在95分完成绝杀。
（星期一）0623 06:00 美国 对 葡萄牙（2:2）。葡萄牙只有1分，出线只是可能性。C罗厉害的队友太少了。
（星期二）0624 00:00荷兰 对 智利（2:0）。争小组第一，小组第二应该打 ...
参照严蔚敏 吴伟民《数据结构（C语言版）》P187.
给出两个程序片段：图都对应下面的图
第一个：邻接矩阵 的实现。
第二个：邻接表 的实现。
理解的关键是：
1，第一条最短的路径就是v0-v2。
2，次短路径是，也是到Vk的最短路径，要么是V0-Vk，要么是V0-V2-Vk。
基于代码整理：
package abc.graph;
import java.util.Arrays;
public class MGraph {
int vertexNum;
int [][] adjMatrix;
int INFINITY = 9999;
...
邻接矩阵：可以存储无向图，也可存储有向图。构造一个具有n个顶点和e条边的无向图的时间复杂度O（n*n+e*n），其中对灵接矩阵的初始化消耗了O（n*n）的时间。
邻接表：图的一种链式存储结构。可以存储无向图和有向图，有向图可以建立“逆邻接表”。构造邻接表或者“逆邻接表”时间复杂度O（n+e），n个顶点+e条边。邻接表相对于邻接矩阵如果是边稀疏图的话比较节约空间。但是邻接表要确定Vi和Vj是否有边的时候没有邻接矩阵方便。
十字链表：有向图的另一种链式存储。在十字链表中容易找到Vi的尾的弧，也容易找到以Vi为头的弧，因而容易求得顶点的出度和入度。
邻接多重表：无向图的另一种 ...
8.3.1深度优先搜索遍历
图的深度优先搜索遍历类似于二叉树的深度优先搜索遍历。其基本思想如下：假定以图中某个顶点Vi为出发点，首先访问出发点，然后选择一个Vi的未访问过的邻接点Vj，以Vj为新的出发点继续进行深度优先搜索，直至图中所有顶点都被访问过。显然，这是一个递归的搜索过程。
现以图8.15为例说明深度优先搜索过程。假定V1是出发点，首先访问V1。因V1有两个邻接点V2、V3均末被访问过，可以选择V2作为新的出发点，访问V2之后，再找V2的末访问过的邻接点。同V2邻接的有V1、V4和V5，其中V1已被访问过，而V4、V5尚未被访问过，可以选择V4作为新的出发点。重 ...
8.3.1深度优先搜索遍历
图的深度优先搜索遍历类似于二叉树的深度优先搜索遍历。其基本思想如下：假定以图中某个顶点Vi为出发点，首先访问出发点，然后选择一个Vi的未访问过的邻接点Vj，以Vj为新的出发点继续进行深度优先搜索，直至图中所有顶点都被访问过。显然，这是一个递归的搜索过程。
现以图8.15为例说明深度优先搜索过程。假定V1是出发点，首先访问V1。因V1有两个邻接点V2、V3均末被访问过，可以选择V2作为新的出发点，访问V2之后，再找V2的末访问过的邻接点。同V2邻接的有V1、V4和V5，其中V1已被访问过，而V4、V5尚未被访问过，可以选择V4作为新的出发点。 ...
package abc.Dijkstra.pack3;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class AlGraph {
List<HeadNode> headNodes = new ArrayList<HeadNode>();
void addVertex(HeadNode node) {
headNodes.add(node);
}
void addArc(HeadNode head, HeadNode tail) {
...
package abc.Dijkstra.pack3;
public class MGraph {
int vertexNum;
int [][] adjMatrix;
MGraph(int vertexNum) {
this.vertexNum = vertexNum;
adjMatrix = new int[vertexNum][vertexNum];
}
void addArc(int vi, int vj) {
if(vi < 1 || vi > vertexNum)
throw new Runtim ...
原文链接：http://andy100861.blog.163.com/blog/static/98551191200992202558438/
图的存储结构
图的存储结构除了要存储图中各个顶点的本身的信息外，同时还要存储顶点与顶点之间的所有关系（边的信息），因此，图的结构比较复杂，很 ...
快速随机访问和可删除的数组
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原文链接：http://www.blogjava.net/qujinlong123/archive/2007/08/27/140048.html
关键代码：
public Object remove(int index)
{
if (index >= size || index < 0)
throw ne ...
public class Tst {
static TreeNode treeFactory() {
TreeNode a = new TreeNode("a");
TreeNode b = new TreeNode("b");
TreeNode c = new TreeNode("c");
TreeNode d = new TreeNode("d");
TreeNode e = new TreeNode("e");
TreeNode f = ...
链接：http://www.iteye.com/topic/1134016
java hashmap，如果确定只装载100个元素，new HashMap(?)多少是最佳的，why？
我认为是：new HashMap(128,0.8), 或者new HashMap(256).
1，初值为2的次方个，不过其实hashmap的内部也是保证了。
2，大于100个，不想rehash，代价高。
3，默认0.75以上rehash。如果100个元素的hash分布很好，用了100个不同的地方。