1.Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解
2.STL源码剖析9-set、集合解析集合解析multiset
3.Redis 源码源码实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析
4.集合竞价选股公式源码
5.Java集合-Vector介绍、扩容机制、集合解析集合解析源码分析
6.Underscore源码分析_javascript技巧

Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解

       Iterable接口是源码源码Java集合框架中的顶级接口，通过实现此接口，集合解析集合解析集合对象能够提供迭代遍历每一个元素的源码源码在线获取web源码能力。Iterable接口于JDK1.5版本推出，集合解析集合解析最初包含iterator()方法，源码源码规定了遍历集合内元素的集合解析集合解析标准。实现Iterable接口后，源码源码我们能够使用增强的集合解析集合解析for循环进行迭代。

       Iterable接口内部定义了默认方法，源码源码如iterator()、集合解析集合解析forEach()、源码源码spliterator()，集合解析集合解析这些方法扩展了迭代和并行遍历的灵活性和效率。iterator()方法用于获取迭代器，而forEach()方法允许将操作作为参数传递，实现对每个元素的处理。spliterator()方法则是为了支持并行遍历数据元素而设计，返回的是专门用于并行遍历的迭代器。

       在Java 8中，forEach()方法的参数类型是java.util.function.Consumer，即消费行为接口，可以自定义动作处理元素。默认情况下，如果未自定义动作，迭代顺序与元素顺序保持一致。尝试分割迭代器（trySplit()）可以在多线程环境中实现更高效的并行计算，虽然实际分割不总是完全平均，但能有效提升性能。

       Iterable接口的实现确保了快速失败机制，即在遍历过程中删除或添加元素会抛出异常，以确保数据一致性。这种方法虽然限制了某些操作，但维护了集合数据的稳定性和可靠性。

       总结而言，Iterable接口作为集合顶级接口，定义了迭代遍历的基本规范，通过实现此接口，安卓源码点名集合类获得了迭代遍历的能力。它支持的默认方法如iterator()、forEach()和spliterator()，使得Java集合框架在迭代和并行处理方面更加灵活和高效。

STL源码剖析9-set、multiset

       STL源码剖析-set、multiset

       在深入探讨STL源码时，set与multiset是关键组件，它们皆基于红黑树实现。这些数据结构设计旨在高效处理有序集合。set类及其内部rb tree模板参数identity，定义在stl_function.h文件中，是仿函数的一种实现。这表明set类能够灵活地根据用户自定义的比较规则来组织数据，从而提供强大的灵活性。

       具体而言，stl_set.h文件中定义了set类，它封装了红黑树结构，用于存储无重复元素的集合。借助rb tree的特性，set能够保证插入、删除、查找等操作的时间复杂度为O(log n)。而identity参数的选择，使得用户能基于不同的比较逻辑自定义元素间的相对顺序，适应多种应用场景。

       多集类multiset则是在set的基础上扩展而来的，它允许集合中元素重复出现。这种设计使得multiset在需要存储有重复元素的有序集合时更为适用。与set类似，multiset同样基于红黑树实现，但其模板参数identity的用法与set相同，依然定义在stl_function.h中，以便实现自定义的比较逻辑。

       在stl_multiset.h文件中，可找到multiset类的定义。它继承自set，并通过增加对重复元素的支持，为用户提供了一个更灵活的手机令牌算法源码数据结构选择。通过灵活运用multiset，开发人员能够轻松实现需要频繁插入、删除重复元素的有序集合，同时保持高效的操作性能。

       总结而言，set与multiset作为STL中的重要组件，分别针对无重复元素与允许重复元素的有序集合提供高效实现。通过自定义比较逻辑与红黑树结构的结合，它们不仅保证了数据的有序性，还提供了高效的操作性能，成为众多应用程序中不可或缺的数据结构。

Redis 实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析

       跳表（Skip List）是一种基于随机化的高效数据结构，旨在加速查找操作。它通过多层索引来实现快速搜索，与平衡树相比，插入、删除和查找操作的平均时间复杂度均为O(log n)，构建更为简便。跳表结构类似链表，每个节点不仅存储元素值，还包含指向对应层次的下一个节点的指针，实现跳跃式访问。每一层的链表是下一层的子集，形成多级结构，优化搜索路径，同时保持高效性和简洁性。跳表支持范围查询、插入、删除、查找、合并等高级操作，适用于搜索引擎、缓存、排序等场景。

       在Redis中，有序集合（Sorted Set）正是基于跳表实现的。每个有序集合包含一个跳表，每个节点存储元素的成员值和score值，以及指向其他节点的docker hub上源码指针。元素按照score值从小到大排序，使得跳表中节点同样按照此规则排序。跳表通过随机生成多级索引来支持有序集合的高效操作，例如范围查询、排名和集合操作等。Redis选择跳表而非平衡树，是基于其在性能与内存使用之间的良好平衡。

       跳表在Redis的实现涉及多个方面，从结构定义到操作实现。数据结构定义在`server.h`文件中，具体操作实现在`t_zset.c`文件中。节点创建与释放关注于指定key、score和节点的层次（层高）。跳表初始化涉及分配内存并创建头节点，并进行相关初始化。插入、删除和更新节点涉及节点间复杂但高效的指针操作。查找节点、获取排名和查询score范围则通过逐层比较关键值与节点值来实现。整体结构与操作设计旨在提供高效、灵活的有序集合支持，满足Redis应用中对数据排序和检索需求的高性能要求。

集合竞价选股公式源码

       集合竞价选股公式源码的具体内容需要根据特定的选股策略和需求来编写，无法直接给出一个通用的源码。但我可以提供一个大致的框架和思路。

       解释：

       集合竞价选股公式通常是基于技术分析、基本面分析或其他选股策略来编写的。源码的编写需要使用特定的编程语言，如Python、C++等，来实现选股的逻辑。以下是一个简化的集合竞价选股公式的编写框架：

确定选股策略：首先确定你要采用的选股策略，如趋势跟踪、动量策略、价值投资等。明确策略后，可以进一步分析需要获取的数据和计算指标。

数据获取与处理：编写代码获取股票的历史数据，包括集合竞价数据、正规的源码网站日常交易数据等。数据获取后需要进行清洗和处理，以得到用于分析和计算的纯净数据。

算法实现：根据选股策略设计相应的算法。例如，如果采用趋势跟踪策略，可能需要计算股票的移动平均线、相对强弱指数等。这些计算将用于判断股票的走势和买卖点。

规则判断与信号输出：基于计算的结果设定选股规则，如当股票价格突破某一水平时发出买入信号。在源码中实现这些规则判断，并输出相应的信号。

优化与测试：对编写的源码进行优化和测试，确保其在不同市场环境下的稳定性和准确性。这可能需要使用历史数据回测或实时交易测试等方法。

       请注意，以上只是一个大致的框架，具体的源码编写需要根据具体的选股策略和需求来详细设计和实现。如果你有更具体的需求或问题，可以提供更详细的信息，以便得到更准确的答案。

Java集合-Vector介绍、扩容机制、源码分析

       Java集合框架中的Vector类是一种古老的线程安全的数组列表，本文将简要介绍Vector，深入剖析其扩容机制，以及源码层面的解析。

       首先，我们来看创建Vector的方式。Vector提供了无参构造器和带初始容量和扩容增量的构造器。无参构造会设置initialCapacity为，capacityIncrement默认为数组长度的两倍。例如，调用this()或this(initialCapacity, 0)，实际上是为元素数据（elementData）分配了初始容量，但后续扩容会根据capacityIncrement值调整，如未指定则每次翻倍。

       当向Vector添加元素时，会触发add方法。例如，添加第一个元素1，若数组已满，会调用ensureCapacityHelper(elementCount + 1)，确保空间。此处，由于初始容量为，添加1后不需要扩容，元素直接添加到0索引。后续添加时，由于需要个位置，会进行扩容。判断条件是：新的容量减去最小需求小于0时，才会进行扩容，通常是将容量扩大为当前容量的两倍或直接扩容到满足需求的最小值。

       总的来说，Vector的扩容机制是动态的，确保在元素数量增长时，内存空间能相应扩展。源码中，add方法、ensureCapacityHelper函数和grow方法共同实现了这一机制，保证了Vector在高并发环境下的线程安全。通过理解这些细节，我们可以更好地运用Vector并优化程序性能。

Underscore源码分析_javascript技巧

       JavaScript，一种类C的语言，以其灵活性和广泛的应用范围，逐渐成为了开发者们不可或缺的工具。随着全栈开发概念的兴起，JavaScript 的地位更是不可小觑。

       在JavaScript的集合操作中，`_.forEach` 是一个原生方法，它能对所有集合执行迭代操作。`optimizeCb` 函数根据传入迭代函数的参数个数，绑定合适的执行环境，如 `forEach` 方法接受三个参数（值，索引，集合）。`_.map` 利用 for 循环优雅地实现了数组遍历，通过一个循环判断是否为数组，简化了代码逻辑。

       集合的分类型处理，将集合分为类数组集合和对象集合，通过 `_.isArrayLike` 函数进行判断。`_.keys` 函数实现了对象属性的枚举，使用 for in 结合 `hasOwnProperty()` 方法实现，简洁高效。

       相似的原理适用于 `_.map` 和 `_.reduce` 方法，而 `_.find` 则寻找满足条件的第一个元素，不同于 `Array.some()` 的布尔值返回。

       集合转换为数组的逻辑依赖于数据类型。JavaScript 有严格的数据类型区分，如数组、对象等。在 Underscore 中，`Collections` 和 `Arrays` 分开处理，是为了提供更加灵活和高效的实现策略。这涉及对不同数据结构特性的理解和利用，如数组的快速访问和修改特性。

死磕 java集合之ArrayDeque源码分析

       双端队列是一种特殊的队列，两端皆可操作元素。ArrayDeque以数组方式实现，非线程安全。Deque接口继承自Queue，新增操作两端元素、类栈方法。

       ArrayDeque属性使用数组存储，头尾指针标识，最小容量为8。默认初始容量，最小8。入队方法包括从头addFirst(e)和尾addLast(e)。容量不足直接扩容两倍，通过取模循环头尾指针。出队方法pollFirst()和pollLast()，同样取模循环。ArrayDeque可直接作为栈使用，操作队列头即可实现。

       总结：ArrayDeque采用数组实现双端队列，通过头尾指针循环数组操作。容量不足时扩容，每次增加一倍容量。作为栈使用，只需操作队列头。不支持线程安全。

Underscore源码分析

       JavaScript，作为最被低估的编程语言之一，自从Node.js的出现，全端开发（All Stack/Full Stack）概念日渐兴起，现今，其地位不可小觑。JavaScript实质上是一种类C语言，对于具备C语言基础的学习者，理解JavaScript代码大体上较为容易，然而，作为脚本语言，JavaScript的灵活性远超C语言，这在一定程度上给学习者带来了一定的困难。

       集合是JavaScript中一种重要的概念，下面我们就来看看其中的几个迭代方法。

       首先，集合中的迭代方法包括`_.each`和`_.forEach`，这两个方法在功能上基本一致，主要用于对集合进行遍历。它们接受三个参数：集合、迭代函数和执行环境。其中，`_.each`和`_.forEach`在ES6中为数组添加了原生的`forEach`方法，但后者更灵活，能够应用于所有集合。

       `_.each`和`_.forEach`在遍历时会根据集合的类型（类数组或对象）调用不同的实现。如若集合有`Length`属性且为数字且在0至`MAX_ARRAY_INDEX`之间，则判定为类数组，否则视为对象集合。在遍历过程中，`_.each`和`_.forEach`会根据集合的特性使用合适的迭代方式。

       在处理集合时，`_.map`和`_.reduce`方法的实现原理类似，`_.map`用于获取集合中元素的映射结果，而`_.reduce`则用于逐元素执行函数并逐步聚合结果。

       此外，`_.find`函数与`Array.some()`具有相似性，不同之处在于`_.find`返回第一个使迭代结果为真的元素，而`Array.some()`则返回一个布尔值。`_.find`和`_.detect`函数基于`_.findIndex`和`_.findLastIndex`实现，它们分别在正序和反序的情况下查找满足条件的元素。

       在处理集合时，`_.max`方法用于寻找集合中的最大值，通过循环比较集合中的所有项，最终返回最大值。`_.toArray`则负责将各种类型的集合转换为数组，确保数据的格式统一。对于数组、类数组对象、普通对象以及null或undefined的情况，`_.toArray`分别采用了不同的处理方式，确保了转换过程的灵活性与准确性。

       至于集合转换为数组的问题，JavaScript中的数据类型多样，理解它们之间的区别对于开发者来说至关重要。然而，`_.toArray`函数的设计似乎更侧重于处理特定类型的数据，而不仅仅基于JavaScript的基本数据类型。在实际应用中，开发者需要根据具体场景灵活运用这些工具，以实现高效、准确的数据处理。

HashSet 源码分析及线程安全问题

       HashSet，作为集合框架中的重要成员，其底层采用 HashMap 进行数据存储，简化了集合操作的复杂性。深入理解 HashMap，将有助于我们洞察 HashSet 的源码精髓。

       一、HashSet 定义详解

       1.1 构造函数

       HashSet 提供了多种构造函数，允许用户根据需求灵活创建实例。例如，使用 HashSet() 创建一个空 HashSet，或者通过 Collection 参数构造，实现与现有集合的合并。

       1.2 属性定义

       HashSet 主要属性包括容量（容量决定 HashMap 的大小）和负载因子（控制容量的扩展阈值），确保其高效存储和检索数据。

       二、操作函数

       2.1 add() - 向集合中添加元素，若元素已存在则不添加。

       2.2 size() - 返回集合中元素的数量。

       2.3 isEmpty() - 判断集合是否为空。

       2.4 contains() - 检查集合中是否包含指定元素。

       2.5 remove() - 删除集合中的指定元素。

       2.6 clear() - 清空集合，使其变为空。

       2.7 iterator() - 返回一个可迭代对象，用于遍历集合中的元素。

       2.8 spliterator() - 返回一个 Spliterator，用于更高效地遍历集合。

       三、HashSet 线程安全吗？

       3.1 线程安全解决

       HashSet 不是线程安全的，它不保证在多线程环境下的并发访问。为了确保线程安全，用户需要采用同步机制，如使用 Collections.synchronizedSet() 方法将 HashSet 转换为同步集合。同时，利用并发集合如 CopyOnWriteArrayList 和 ConcurrentHashMap 等，可以实现更高效、安全的并发操作。