内容1.前言2.代码是数理逻辑的具体实现3.8位随机抽奖码的设计推物（毒）1.需求描述2.实施方案4.总结1.前言图15-1完成核心代码为什么你的代码这么乱？它实际上来自于你有这么多的事实。为什么要写这样的代码！为什么你的代码中有这么多for循环？因为没有合理的数据结构和算法逻辑。为什么你的代码中有这么多ifel？因为缺乏将设计模式应用到业务场景中。为什么您的应用程序复杂且难以连接？因为没有很好的系统架构拆分和规划。为什么你的程序逻辑开发交付缓慢和返工？因为你没有某些业务场景的开发经验。为什么你的节目介绍看起来很不人道？因为没有产品思维是程序员逻辑的体现。“最后”，所有这些不合理的东西交织在一起，就是一坨代码你看得见！“所以”，如果你想把代码写的又好又漂亮，并且写到你愿意反复欣赏，那你基本上需要有一定的：基础能力（数据结构、算法逻辑、设计模式）、应用能力（系统架构、开发经验）、扩展能力（产品思维），这三方面的结合才能更好的开发程序。但也许野蛮人会喊，我写CRUD需要什么逻辑、数据结构、算法？但是写CRUD并不一定代表业务需求就是CRUD，而是你的知识和技术深度只能设计成CRUD。使用ifelse和for循环在类中重复粘贴和复制。也许同样的需求交给别人，他们会想的更多，建造的更完美。比如：一棵树上的10只鸟被射杀了，还剩下多少只？例如：手枪是静音的吗？枪声大吗？在这个城市射鸟违法吗？确保那只鸟被射死？树上有聋鸟吗？是否有鸟被关在笼子里或绑在树上？附近还有其他树吗？有残疾或不能移动的鸟类吗？射鸟的人是瞎子吗？有10个保证吗？有不怕死的鸟吗？它会一枪杀死两个或更多吗？所有的鸟都能自由活动并飞离树吗？？被打死后是挂在树上还是掉下来了？那么，你还相信写程序只是简单的增删改查吗？接下来付哥给大家举几个例子！二、代码是数理逻辑的具体实现数据结构：数组、链表、红黑树算法逻辑：哈希、扰动函数、负载因子、拉链寻址，其实我们开发的业务程序，甚至CRUD，都是还要根据数理逻辑的具体实现过程。只是简单的业务有简单的数理逻辑，复杂的业务有复杂的数理逻辑。数理逻辑是对数据结构的运用，（例如：把大象分几步放进冰箱）合理的数据结构有利于数据逻辑的实现和复杂化。在我们常用的API中，HashMap就是一个很好的例子，它不仅使用了非常好的数据结构，而且实现了强大的数学逻辑。为此，HashMap成为了开发过程中非常常用的API，当然也成为了面试过程中被问到最多的技术点。图15-2HashMap中的数据结构和数理逻辑“重点”。HashMap涉及的知识点很多，包括数据结构、数组、链表、红黑树的使用，以及算法逻辑的实现：哈希、扰动函数、负载因子、zip寻址等等。而如果这些知识能够深入讲清楚，根本就没有必要死记硬背，更没有必要造火箭去面试。就像下面这个问题：HashMap是怎么来的？因为有很多业务开发需要以key和value的形式存储和获取数据。为什么要用hash来计算下标？因为通过hash值计算出的key碰撞率低。为什么要加扰动功能？由于扰动函数可以使数据哈希均匀，如果HashMap中的数据碰撞成一个短链表，HashMap的索引性能会大大降低。为什么会有链表？因为无论如何都有节点碰撞的可能，碰撞之后，HashMap选择了拉链寻址来存储数据。当然ThreadLocal中使用的是Fibonaccihash+openaddressing，有兴趣的也可以看看。为什么链表会转换成树呢？因为时间复杂度问题，链表的时间复杂度是O(n)，越长越慢。为什么这棵树是红黑树？红黑树是平衡的，即黑色节点是平衡的。平衡的作用是控制整体的树高，让时间复杂度最终保持在O(logn)，否则同Pie的树是没有意义的。为什么会有负载因子？加载因子决定了HashMap的高度。您可以将负载理解为卡车可以容纳多少货物。加载越多，阅读风险越高，加载越少。赚得越快，赚得越少。所以选择合适的尺寸0.75。为什么JDK8会在数据扩容时优化数据迁移？不就是因为计算哈希值和找到下标需要时间吗？找到了数学规律，直接迁移就足以提升性能了。“你有看到它吗？”HashMap完全是数据结构的综合运用和数理逻辑的完美结合，让我们有了一个非常好用的HashMap。这些知识的学习可以迁移到我们自己的业务开发中，可以将一些业务开发优化到非常好的性能。同时，你的代码也值得加薪！“哈希下标”图15-2中涉及的下标位置存储的数据不是乱写的。它是根据HashMap中的计算逻辑找到的固定位置值。代码如下：for(inti=1;i<1000;i++){Stringkey=String.valueOf(i);inthash=key.hashCode()^(key.hashCode()>>>16);intidx=(64-1)&hash;if(idx==2){//System.out.println(i+"Idx:"+idx);}if(idx==62){System.out.println(i+"Idx:"+idx);}}如果你需要英文，你可以运行一个100,000个单词的字典表。关于HashMap的内容傅老师在免井手册里已经整理过了，链接：免井手册？大厂优惠三、得舞（毒）8位随机抽奖码设计1、需求说明图15-3仿得舞（毒）APP抽奖码需求图15-3是我们模拟得舞中的抽奖码需求样式图应用程序。核心技术点包括：需要一个8位随机码，全球唯一。每个人可以获得多个这样的随机码，读取随机码的中奖概率更大。这里的随机码设计与毒app的显示形式略有不同，包括：大写字母、小写字母和数字。在看实现方案之前，可以先考虑如何生成这样一个独一无二的随机码。2.实现方案2.1基于Redis生成intcodeId=RedisUtil.incr("codeUUID");StringUUID=String.format("%08d",codeId);System.out.println(UUID);//测试结果000000010000000200000003分：？解决方案：基于Redis的incr方法，全局自增从0开始，以上为伪代码。点评：以上解决方案不可用。除了不一定保证全局自增和可靠性，还有一个很大的问题就是你的订单自增暴露了APP里有多少人参加了活动的数据。2.2随机数生成Randomrandom=newRandom();StringBuffercode=newStringBuffer();for(inti=0;i<8;i++){intnumber=random.nextInt(3);switch(number){case0:code.append((char)(random.nextInt(26)+65));//65~90break;case1:code.append((char)(random.nextInt(26)+97));//97~122break;case2:code.append((char)(random.nextInt(9)+48));//48~97break;}}System.out.println(code.toString());//测试结果qvY0Fqrk8uyehK3HU7z2v4qKscore:??Scheme:根据随机数生成8位随机码，相当于62^8次方，有近万亿个随机数。点评：这个方案在很多业务场景中都有使用，但是这里的实现还有一个问题，就是随机后的非唯一性，虽然我们知道这么大的体量很难出现两个完全相同的。但是，如果业务操作的使用随着时间的推移积累，最终会出现两个相同的随机数，只要出现，就是客户投诉。因此，需要保证唯一性。可以在随机数上加上年或者月的标记，按照这个量使用反重的方法来保证唯一性。当然你也可以有其他的方式来保证唯一基于雪花算法的2.3finalstaticchar[]digits={'0','1','3','2','4','7','6','5','8','z','A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','9','a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','M','N','O','P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z','0','1',};publicstaticvoidmain(String[]args){SnowflakeIdWorkeridWorker=newSnowflakeIdWorker(0,0);System.out.println(idWorker.nextId());longcode=idWorker.nextId();char[]buf=newchar[64];intcharPos=64;intradix=1<<6;longmask=radix-1;do{buf[--charPos]=digits[(int)(code&mask)];code>>>=6;}while(code!=0);System.out.println(newString(buf,charPos,(64-charPos)));}//测试结果uxdDQOG001uxd8Uoj001uxdERuG000Score:???方案：基于雪花算法的核心目的，随机字符串本身就是一个唯一值，所以不需要考虑重复性。只需要将唯一值转换成64进制对应的字符串组合即可。点评：这里的思路很好，但是有几个问题需要解决。首先，雪花算法的长度是18位。转换为64位时，会出现10位随机串的组合，不符合要求。另外，大写字母、小写字母、数字的组合共有62种，还缺少2种不满足64的，所以后面还需要补充两位，但这两位生成的组合数需要被丢弃。“那么”，如果按照这种生成随机字符串并保证唯一性的思路，就需要在满足业务本身的前提下，改进雪花算法，减少位数，控制生成的长度。“实施方案”不会一次就完美，毕竟需要不断优化完善。除此之外，还有很多其他的想法。比如电商生成订单号的方案也可以考虑。另外，你觉得这就结束了吗？当你工作多年后，其实每天都在解决技术问题。数学题，产品需求更像是数学作业！加油，数学老师！4、一个好的程序的实现离不开数据结构的设计、逻辑算法的改进、设计模式的考虑，配合业务开发和程序设计，才能构建出更合理的程序。在学习的过程中，不要刻意死记硬背答案和套路，那不是科学内容的学习方式。只有多实践，多验证，让自己明白了，才会真正明白，才会更自在！这篇文章又谈到了这一点。我想问你一个问题。把知识学透，骗不了面试官，只能骗自己！
