推荐一款搜索开源代码的神器—Kooder+高频核心算法面试题!

234 阅读6分钟

​前言
多数企业出于安全、稳定、隐私等方面的考虑,都会选择在内网搭建代码托管平台。随着企业的发展,项目会越来越多。

由于项目数量太多和人员的流动,企业中很难有人能掌握所有代码的细节,当想要统一排查代码是否包含某类敏感信息,或检查是否使用了某些不安全的方法时,就需要开发人员各自手工排查自己负责的代码,费时费力。

因此,企业全库的代码搜索就变得非常重要。尤其对于将代码通过 GitLab 部署在本地服务器的企业,由于缺少了云端托管平台自身集成的搜索引擎,想要在本地进行全局的代码搜索就变得异常困难。

就在近期 Gitee 团队开源了免费代码搜索工具 Kooder,目标是为包括 Gitee/GitLab/Gitea 在内的代码托管系统提供源码、仓库和 Issue 的搜索服务。

简介

Kooder:开源的基于 Java 实现的代码搜索平台。目标是为包括 Gitee/GitLab/Gitea 代码托管系统提供 自动的源码、仓库和 Issue 的搜索服务。帮助提高搜索代码、问题等信息的效率,同时内网环境保证代码的安全性。

架构

服务包含两个模块,分别是 gateway 和 indexer。其中 gateway 用来接受来自 HTTP 的索引任务, 对任务进行检查后存放到队列中;同时 gateway 还接受搜索的请求,并返回搜索结果给客户端。而 indexer 进程负责监控队列中的索引任务, 并将这些要新增、删除和修改索引的任务更新到索引库中。

  • core 核心对象和公共类
  • gateway 用来接收来自 HTTP 的索引和搜索的请求
  • indexer 构建、更新和删除索引的服务

界面

贡献

Kooder 有详细的文档、环境搭建和部署的步骤,同时还提供了便捷的 Docker 安装方式。让你不管是阅读它的源码、本地运行和调试,还是二次开发和内部部署,都不是难事!


面试高频:Java常用的八大排序算法一网打尽!
1.直接插入排序

经常碰到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中。

  • 将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列
  • 将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列。
  • 对第四个数、第五个数……直到最后一个数,重复第二步。

如何写成代码:

  • 首先设定插入次数,即循环次数,for(int i=1;i<length;i++),1个数的那次不用插入。
  • 设定插入数和得到已经排好序列的最后一个数的位数。insertNum和j=i-1。
  • 从最后一个数开始向前循环,如果插入数小于当前数,就将当前数向后移动一位。
  • 将当前数放置到空着的位置,即j+1。

代码实现如下:

public void insertSort(int[] a){  
        int length=a.length;//数组长度,将这个提取出来是为了提高速度。  
        int insertNum;//要插入的数  
        for(int i=1;i<length;i++){//插入的次数  
            insertNum=a[i];//要插入的数  
            int j=i-1;//已经排序好的序列元素个数  
            while(j>=0&&a[j]>insertNum){//序列从后到前循环,将大于insertNum的数向后移动一格  
                a[j+1]=a[j];//元素移动一格  
                j--;  
            }  
            a[j+1]=insertNum;//将需要插入的数放在要插入的位置。  
        }  
    }  

更多参考:直接插入排序

2.希尔排序

对于直接插入排序问题,数据量巨大时。

  • 将数的个数设为n,取奇数k=n/2,将下标差值为k的数分为一组,构成有序序列。
  • 再取k=k/2 ,将下标差值为k的书分为一组,构成有序序列。
  • 重复第二步,直到k=1执行简单插入排序。

如何写成代码:

  • 首先确定分的组数。
  • 然后对组中元素进行插入排序。
  • 然后将length/2,重复1,2步,直到length=0为止。

代码实现如下:

public  void sheelSort(int[] a){  
        int d  = a.length;  
        while (d!=0) {  
            d=d/2;  
            for (int x = 0; x < d; x++) {//分的组数  
                for (int i = x + d; i < a.length; i += d) {//组中的元素,从第二个数开始  
                    int j = i - d;//j为有序序列最后一位的位数  
                    int temp = a[i];//要插入的元素  
                    for (; j >= 0 && temp < a[j]; j -= d) {//从后往前遍历。  
                        a[j + d] = a[j];//向后移动d位  
                    }  
                    a[j + d] = temp;  
                }  
            }  
        }  
    }  

更多参考:希尔排序

3.简单选择排序

常用于取序列中最大最小的几个数时。

(如果每次比较都交换,那么就是交换排序;如果每次比较完一个循环再交换,就是简单选择排序。)

  • 遍历整个序列,将最小的数放在最前面。
  • 遍历剩下的序列,将最小的数放在最前面。
  • 重复第二步,直到只剩下一个数。

如何写成代码:

  • 首先确定循环次数,并且记住当前数字和当前位置。
  • 将当前位置后面所有的数与当前数字进行对比,小数赋值给key,并记住小数的位置。
  • 比对完成后,将最小的值与第一个数的值交换。
  • 重复2、3步。

代码实现如下:

    public void selectSort(int[] a) {  
        int length = a.length;  
        for (int i = 0; i < length; i++) {//循环次数  
            int key = a[i];  
            int position=i;  
            for (int j = i + 1; j < length; j++) {//选出最小的值和位置  
                if (a[j] < key) {  
                    key = a[j];  
                    position = j;  
                }  
            }  
            a[position]=a[i];//交换位置  
            a[i]=key;  
        }  
    }  

更多参考:选择排序

4.堆排序

对简单选择排序的优化。

  • 将序列构建成大顶堆。
  • 将根节点与最后一个节点交换,然后断开最后一个节点。
  • 重复第一、二步,直到所有节点断开。

代码实现如下:

public  void heapSort(int[] a){  
        System.out.println("开始排序");  
        int arrayLength=a.length;  
        //循环建堆    
        for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){  
            //建堆    
  
            buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);  
            //交换堆顶和最后一个元素    
            swap(a,0,arrayLength-1-i);  
            System.out.println(Arrays.toString(a));  
        }  
    }  
    private  void swap(int[] data, int i, int j) {  
        // TODO Auto-generated method stub    
        int tmp=data[i];  
        data[i]=data[j];  
        data[j]=tmp;  
    }  
    //对data数组从0到lastIndex建大顶堆    
    private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {  
        // TODO Auto-generated method stub    
        //从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始    
        for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){  
            //k保存正在判断的节点    
            int k=i;  
            //如果当前k节点的子节点存在    
            while(k*2+1<=lastIndex){  
                //k节点的左子节点的索引    
                int biggerIndex=2*k+1;  
                //如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在    
                if(biggerIndex<lastIndex){  
                    //若果右子节点的值较大    
                    if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){  
                        //biggerIndex总是记录较大子节点的索引    
                        biggerIndex++;  
                    }  
                }  
                //如果k节点的值小于其较大的子节点的值    
                if(data[k]<data[biggerIndex]){  
                    //交换他们    
                    swap(data,k,biggerIndex);  
                    //将biggerIndex赋予k,开始while循环的下一次循环,重新保证k节点的值大于其左右子节点的值    
                    k=biggerIndex;  
                }else{  
                    break;  
                }  
            }  
        }  
    }  

更多参考:堆排序

5.冒泡排序

一般不用。

  • 将序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。
  • 将剩余序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。
  • 重复第二步,直到只剩下一个数。

如何写成代码:

  • 设置循环次数。
  • 设置开始比较的位数,和结束的位数。
  • 两两比较,将最小的放到前面去。
  • 重复2、3步,直到循环次数完毕。

代码实现如下:

public void bubbleSort(int[] a){  
        int length=a.length;  
        int temp;  
        for(int i=0;i<a.length;i++){  
            for(int j=0;j<a.length-i-1;j++){  
                if(a[j]>a[j+1]){  
                    temp=a[j];  
                    a[j]=a[j+1];  
                    a[j+1]=temp;  
                }  
            }  
        }  
    }  

更多参考:冒泡排序

6.快速排序

要求时间最快时。

  • 选择第一个数为p,小于p的数放在左边,大于p的数放在右边。
  • 递归的将p左边和右边的数都按照第一步进行,直到不能递归。

代码实现如下:

public static void quickSort(int[] numbers, int start, int end) {     
    if (start < end) {     
        int base = numbers[start]; // 选定的基准值(第一个数值作为基准值)     
        int temp; // 记录临时中间值     
        int i = start, j = end;     
        do {     
            while ((numbers[i] < base) && (i < end))     
                i++;     
            while ((numbers[j] > base) && (j > start))     
                j--;     
            if (i <= j) {     
                temp = numbers[i];     
                numbers[i] = numbers[j];     
                numbers[j] = temp;     
                i++;     
                j--;     
            }     
        } while (i <= j);     
        if (start < j)     
            quickSort(numbers, start, j);     
        if (end > i)     
            quickSort(numbers, i, end);     
    }     
}    

更多参考:快速排序

7.归并排序

速度仅次于快排,内存少的时候使用,可以进行并行计算的时候使用。

  • 选择相邻两个数组成一个有序序列。
  • 选择相邻的两个有序序列组成一个有序序列。
  • 重复第二步,直到全部组成一个有序序列。

代码实现如下:

public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) {     
    int t = 1;// 每组元素个数     
    int size = right - left + 1;     
    while (t < size) {     
        int s = t;// 本次循环每组元素个数     
        t = 2 * s;     
        int i = left;     
        while (i + (t - 1) < size) {     
            merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1));     
            i += t;     
        }     
        if (i + (s - 1) < right)     
            merge(numbers, i, i + (s - 1), right);     
    }     
}     
private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) {     
    int[] B = new int[data.length];     
    int s = p;     
    int t = q + 1;     
    int k = p;     
    while (s <= q && t <= r) {     
        if (data[s] <= data[t]) {     
            B[k] = data[s];     
            s++;     
        } else {     
            B[k] = data[t];     
            t++;     
        }     
        k++;     
    }     
    if (s == q + 1)     
        B[k++] = data[t++];     
    else    
        B[k++] = data[s++];     
    for (int i = p; i <= r; i++)     
        data[i] = B[i];     
}    

更多参考:归并排序

8.基数排序

用于大量数,很长的数进行排序时。

  • 将所有的数的个位数取出,按照个位数进行排序,构成一个序列。
  • 将新构成的所有的数的十位数取出,按照十位数进行排序,构成一个序列。

代码实现如下:

public void sort(int[] array) {  
        //首先确定排序的趟数;       
        int max = array[0];  
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {  
            if (array[i] > max) {  
                max = array[i];  
            }  
        }  
        int time = 0;  
        //判断位数;       
        while (max > 0) {  
            max /= 10;  
            time++;  
        }  
        //建立10个队列;       
        List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();  
        for (int i = 0; i < 10; i++) {  
            ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();  
            queue.add(queue1);  
        }  
        //进行time次分配和收集;       
        for (int i = 0; i < time; i++) {  
            //分配数组元素;       
            for (int j = 0; j < array.length; j++) {  
                //得到数字的第time+1位数;     
                int x = array[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);  
                ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);  
                queue2.add(array[j]);  
                queue.set(x, queue2);  
            }  
            int count = 0;//元素计数器;       
            //收集队列元素;       
            for (int k = 0; k < 10; k++) {  
                while (queue.get(k).size() > 0) {  
                    ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);  
                    array[count] = queue3.get(0);  
                    queue3.remove(0);  
                    count++;  
                }  
            }  
        }  
    }

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