专业术语

• 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；
• 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；
• 内排序：所有排序操作都在内存中完成；
• 外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
• 时间复杂度： 一个算法执行所耗费的时间。
• 空间复杂度：运行完一个程序所需内存的大小。

各种算法时间复杂度一览表:

图片解释:

• n: 数据规模
• k: “桶”的个数
• In-place: 占用常数内存，不占用额外内存
• Out-place: 占用额外内存

比较排序和非比较排序优劣对比

1. 分类:
   • 比较排序: 快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序
   • 非比较排序: 计数排序、基数排序、桶排序
2. 优劣:
   • 比较排序适用于各种规模的数据，也不在乎数据的分布，都能进行排序。
   • 非比较排序时间复杂度低，比较排序时间复杂度高。
   • 但由于非比较排序需要占用空间来确定唯一位置。所以对数据规模和数据分布有一定的要求。

冒泡排序O(n^2)

1. 比较数组相邻2个数，若顺序不对，则调整顺序，然后对整个数组进行(n-1)次排序。
2. 冒第一次，则可以选出数组最大数，冒第二次，则可选出第二大，以此类推。
3. 可以做一个优化，如果一次比较中，没有做任何交换，则表示已经有序，停止继续。原因是两两比较，如果不是已经有序，不可能不交换。
   

以下均是比较排序:

选择排序O(n^2)

1. 假设第一个数最小，从其余数里找，如果比第一个数小，则替换。
2. 以此类推，找出所有最小，则拍完序。
   

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抽象数据类型ADT

1. 一堆数据对象+一些数据操作

单向链表特点

1. 链表在内存中非连续存储，来减小插入删除，对象移动上的开销。
2. 每一个节点都包含其自身元素内容与下一节点的链（next链），最后一个元素next链为null。

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时间复杂度

1. 定义: 写O()来体现算法时间复杂度的记法，我们称之为大0记法。

2. 推导大O阶方法:

   • 用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
   • 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。
   • 如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。

3. 各种阶:
   a: 常数阶O(1)
   O(3) = O(1)

   1 2 3

   int sum = 0, n = 100; /*执行一次*/ sum = (1 + n) * n / 2; /*执行一次*/ printf("%d",sum); /*执行一次*/

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数组的基本知识

1. 基本写法

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int intArray[];
intArray = new int[20];

int b[] = new int[] { 1, 2, 3, 4 };
int b[] = {1, 2, 3, 4}; // latest java can use this.
for (int each: b) {
  System.out.println(each);
}

Student student[] = new Student[5];
student[1] = new Student("student1");

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当我看完别人在准备google的面试经历之后，深有感触。也许最终的目的地是否能到达并不重要，重要的是这个过程中，会让你更接近你想要成为的那个人。作为程序员，我想，花2年时间来塑造这样的一个自己，没有做什么事情比这更值得的了，因此，在这里我想给自己定个时间。

目标: 从2019.10.23日–2021.10.23日，我将追逐成为一个googler

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此篇接上篇文章: Electron-从零到一搭建-编写基础看框架

这篇文章主要在此基础上来集成React、Mobx, 大家先拉取下上篇demo: https://github.com/spcBackToLife/electron-sprout/tree/release-191017

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这篇文章主要用于学习和上手mobx, 主要有以下内容：

• mobx简介
• mobx核心概念
• mobx Demo: Electron-react-mobx

Mobx中文文档: https://suprise.gitbooks.io/mobx-cn/content/refguide/api.html
Mobx官网: https://cn.mobx.js.org/
Mobx概念: https://cn.mobx.js.org/intro/concepts.html

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1. 使用纯函数且采用方法调用的形式可以提高性能
   性能提高不明显的方式:

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   # app.js import React, { Component, PropTypes } from 'react'; import styles from '../css/app.css' import CusImg from './cusimg' export default class App extends Component { constructor(props) { super(props); } render() { return ( <div className={styles.haha}> <CusImg style={styles.root} textStyle={styles.textStyle} imgurl={require('../imgs/qcord.png')} text="二维码" /> </div> ); } }

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前面，我们提到每个BrowserWindow加载页面后都会是一个独立的渲染进程，那如何处理多窗口的每一个渲染进程的js呢，以及说多窗口的每个BrowserWindow应该如何去写会好些。这里可能不是最好的设计，可供参考。
在设计多窗口的东西之前，我们需要知道我们可能有哪些需求：

• 每个窗口可能会有窗口需要的数据信息需要缓存，如何缓存。
• 可能会需要获取当前激活窗口、激活窗口id、聚焦窗口、聚焦窗口id, 当前有多少个窗口。
• 窗口之间可能会互相通信、可能会与主进程通信。
• 可以打开不同类型的窗口加载不同内容、可能打开同类型窗口加载不同类容。
• 可能同时会想打开几个窗口，可能是打开单个窗口。
• 单个窗口的属性可能不一样
• 单个窗口一些生命周期可能一样
• 有可能从主进程打开或操作窗口、有可能从渲染进程打开或操作窗口
• 每个窗口有自己的菜单栏、menubar、touchbar?
• 每个窗口有自己不同的右键菜单需求？

总结一下为：

• 单个窗口具有共同的一些属性、一些生命周期监听；具有一些不同的属性、不同的生命周期监听。（右键菜单、menu、touchbar、快捷键？、对话框样式）
• 单个窗口或有不同的通信需求：向主进程通信、向其余窗口通信。
• 单个窗口或有持久化的缓存，或非持久化缓存。
• 对当前窗口的管理需求：多少窗口、聚焦窗口、激活窗口、获得某个窗口、打开某种类型窗口。
• 对不同的窗口有不同的操作需求。

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设计模式概念

总体来说设计模式分为三大类：

创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。

结构型模式，共七种：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。

行为型模式，共十一种：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。

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