polljava

① java 容器中poll()和pop()的区别

java 堆栈中的方法poll和pop区别如下：
pop：相当于get的操作，就是只是查看。从此列表所表示的堆栈处弹出一个元素。
poll：相当于先get然后再remove掉，就是查看的同时，也将这个元素从容器中删除掉。 获取并移除此列表的头（第一个元素）jdk官方解释：

② 单调队列怎么用java实现

单调队列是一种严格单调的队列，可以单调递增，也可以单调递减。队首位置保存的是最优解，第二个位置保存的是次优解，ect。。。

单调队列可以有两个操作：
1、插入一个新的元素，该元素从队尾开始向队首进行搜索，找到合适的位置插入之，如果该位置原本有元素，则替换它。
2、在过程中从队首删除不符合当前要求的元素。

单调队列实现起来可简单，可复杂。简单的一个数组，一个head，一个tail指针就搞定。复杂的用双向链表实现。

用处：
1、保存最优解，次优解，ect。
2、利用单调队列对dp方程进行优化，可将O(n)复杂度降至O(1)。也就是说，将原本会超时的N维dp降优化至N-1维，以求通过。这也是我想记录的重点
是不是任何DP都可以利用单调队列进行优化呢？答案是否定的。
记住！只有形如 dp[i]=max/min (f[k]) + g[i] （k<i && g[i]是与k无关的变量）才能用到单调队列进行优化。
优化的对象就是f[k]。

通过例题来加深感受
http://www.acm.uestc.e.cn/problem.php?pid=1685
我要长高
Description
韩父有N个儿子，分别是韩一，韩二…韩N。由于韩家演技功底深厚，加上他们间的密切配合，演出获得了巨大成功，票房甚至高达2000万。舟子是名很有威望的公知，可是他表面上两袖清风实则内心阴暗，看到韩家红红火火，嫉妒心遂起，便发微薄调侃韩二们站成一列时身高参差不齐。由于舟子的影响力，随口一句便会造成韩家的巨大损失，具体亏损是这样计算的，韩一，韩二…韩N站成一排，损失即为C*（韩i与韩i+1的高度差（1<=i<N））之和，搞不好连女儿都赔了.韩父苦苦思索，决定给韩子们内增高（注意韩子们变矮是不科学的只能增高或什么也不做），增高1cm是很容易的，可是增高10cm花费就很大了，对任意韩i，增高Hcm的花费是H^2.请你帮助韩父让韩家损失最小。
Input
有若干组数据，一直处理到文件结束。 每组数据第一行为两个整数：韩子数量N(1<=N<=50000)和舟子系数C(1<=C<=100) 接下来N行分别是韩i的高度(1<=hi<=100)。

首先建立方程，很容易想到的是，dp[i][j]表示第 i 个儿子身高为 j 的最低花费。分析题目很容易知道，当前儿子的身高花费只由前一个儿子影响。因此，
dp[i][j]=min(dp[i-1][k] + abs(j-k)*C + (x[i]-j)*(x[i]-j))；其中x[i]是第i个儿子原本的身高
我们分析一下复杂度。
首先有N个儿子，这需要一个循环。再者，每个儿子有0到100的身高，这也需要一维。再再者，0到100的每一个身高都可以有前一位儿子的身高0到100递推而来。
所以朴素算法的时间复杂度是O(n^3)。题目只给两秒，难以接受！
分析方程：
当第 i 个儿子的身高比第 i-1 个儿子的身高要高时，
dp[i][j]=min(dp[i-1][k] + j*C-k*C + X); ( k<=j ) 其中 X=(x[i]-j)*(x[i]-j)。
当第 i 个儿子的身高比第 i-1 个儿子的身高要矮时，
dp[i][j]=min(dp[i-1][k] - j*C+k*C + X); ( k>=j )
对第一个个方程，我们令 f[i-1][k]=dp[i-1][k]-k*C, g[i][j]=j*C+X; 于是 dp[i][j] = min (f[i-1][k])+ g[i][j]。转化成这样的形式，我们就可以用单调队列进行优化了。
第二个方程同理。
接下来便是如何实现，实现起来有点技巧。具体见下

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还有一个比较适合理解该优化方法的题目是HDU 3401http://acm.h.e.cn/showproblem.php?pid=3401
大概题目便是：一个人知道接下来T天的股市行情，想知道最终他能赚到多少钱。
构造状态dp[i][j]表示第i 天拥有 j只股票的时候，赚了多少钱
状态转移有：
1、从前一天不买不卖:
dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j])
2、从前i-W-1天买进一些股:
dp[i][j]=max(dp[i-W-1][k]-(j-k)*AP[i],dp[i][j])
3、从i-W-1天卖掉一些股:
dp[i][j]=max(dp[i-W-1][k]+(k-j)*BP[i],dp[i][j])
这里需要解释一下为什么只考虑第i-W-1天的买入卖出情况即可。想想看，i-W-2天是不是可以通过不买不卖将自己的最优状态转移到第i-W-1天？以此类推，之前的都不需要考虑了，只考虑都i-W-1天的情况即可。

对买入股票的情况进行分析，转化成适合单调队列优化的方程形式
dp[i][j]=max(dp[i-W-1][k]+k*AP[i])-j*AP[i]。令f[i-W-1][k]=dp[i-W-1][k]+k*AP[i]，则dp[i][j]=max(f[i-W-1][k]) - j*AP[i]。
这便可以用单调队列进行优化了。卖股的情况类似分析。

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最后再说一个应用，用单调队列来优化多重背包问题 h 2191
如果有n个物品，每个物品的价格是w，重量是c，且每个物品的数量是k，那么用这样的一些物品去填满一个容量为m的背包，使得得到的背包价值最大化，这样的问题就是多重背包问题。
对于多重背包的问题，有一种优化的方法是使用二进制优化，这种优化的方法时间复杂度是O(m*∑log k[i])，具体可以见
http://www.cnblogs.com/ka200812/archive/2011/08/06/2129505.html
而利用单调队列的优化，复杂度是O(mn)

首先，对于第i件物品，如果已知体积为V，价值为W，数量为K，那么可以按照V的余数，将当前的体积J分成V组(0,1,....V-1)。
对于任意一组，可以得到转移方程：f[i*V+c]=f[k*V+c]+(i-k)*W，其中c是V组分组中的任意一个
令f[i*V+c]=dp[i]，那么就得到dp[i]=dp[k]+(i-k)*W (k>=i-K)
将dp[k]-k*W看做是优化函数，那么就可以运用单调队列来优化了

③ Java LinkedList类中，类似poll这种返回值类型为E的方法 其返回值如何给整形变量赋值

E是泛型，泛型是什么取到的就是什么类型，什么还叫给整形赋值

④ 什么是java集合里的poll方法

看API文档。要实现了接口 java.util.Queue的集合类型才有poll方法。
poll()
获取并移除此队列的头，如果此队列为空，则返回 null。

⑤ java中queue中什么可以移除

java中的queue类是队列数据结构管理类。在它里边的元素可以按照添加它们的相同顺序被移除。
队列通常（但并非一定）以 FIFO（先进先出）的方式排序各个元素。不过优先级队列和 LIFO 队列（或堆栈）例外，前者根据提供的比较器或元素的自然顺序对元素进行排序，后者按 LIFO（后进先出）的方式对元素进行排序。无论使用哪种排序方式，队列的头都是调用remove()或poll()所移除的元素。在 FIFO 队列中，所有的新元素都插入队列的末尾。其他种类的队列可能使用不同的元素放置规则。每个Queue实现必须指定其顺序属性。

offer 添加一个元素并返回true 如果队列已满，则返回false
poll 移除并返问队列头部的元素 如果队列为空，则返回null
peek 返回队列头部的元素 如果队列为空，则返回null
put 添加一个元素 如果队列满，则阻塞
take 移除并返回队列头部的元素 如果队列为空，则阻塞
element 返回队列头部的元素 如果队列为空，则抛出一个NoSuchElementException异常

add 增加一个元索 如果队列已满，则抛出一个IIIegaISlabEepeplian异常
remove 移除并返回队列头部的元素 如果队列为空，则抛出一个
NoSuchElementException异常

注意：poll和peek方法出错进返回null。因此，向队列中插入null值是不合法的。

⑥ java中poll和pop的区别，

poll是队列数据结构实现类的方法，从队首获取元素，同时获取的这个元素将从原队列删除；pop是栈结构的实现类的方法，表示返回栈顶的元素，同时该元素从栈中删除，当栈中没有元素时，调用该方法会发生异常

⑦ java中的“queue类”是什么，有什么作用

java中的queue类是队列数据结构管理类。在它里边的元素可以按照添加它们的相同顺序被移除。
队列通常（但并非一定）以 FIFO（先进先出）的方式排序各个元素。不过优先级队列和 LIFO 队列（或堆栈）例外，前者根据提供的比较器或元素的自然顺序对元素进行排序，后者按 LIFO（后进先出）的方式对元素进行排序。无论使用哪种排序方式，队列的头都是调用remove()或poll()所移除的元素。在 FIFO 队列中，所有的新元素都插入队列的末尾。其他种类的队列可能使用不同的元素放置规则。每个Queue实现必须指定其顺序属性。

offer 添加一个元素并返回true 如果队列已满，则返回false
poll 移除并返问队列头部的元素 如果队列为空，则返回null
peek 返回队列头部的元素 如果队列为空，则返回null
put 添加一个元素 如果队列满，则阻塞
take 移除并返回队列头部的元素 如果队列为空，则阻塞
element 返回队列头部的元素 如果队列为空，则抛出一个NoSuchElementException异常

add 增加一个元索 如果队列已满，则抛出一个IIIegaISlabEepeplian异常
remove 移除并返回队列头部的元素 如果队列为空，则抛出一个
NoSuchElementException异常

注意：poll和peek方法出错进返回null。因此，向队列中插入null值是不合法的。

还有带超时的offer和poll方法重载，例如，下面的调用：
boolean success = q.offer(x,100,TimeUnit.MILLISECONDS);
尝试在100毫秒内向队列尾部插入一个元素。如果成功，立即返回true；否则，当到达超时进，返回false。同样地，调用：
Object head = q.poll(100, TimeUnit.MILLISECONDS);
如果在100毫秒内成功地移除了队列头元素，则立即返回头元素；否则在到达超时时，返回null。
阻塞操作有put和take。put方法在队列满时阻塞，take方法在队列空时阻塞。

Queue接口与List、Set同一级别，都是继承了Collection接口。LinkedList实现了Queue接 口。Queue接口窄化了对LinkedList的方法的访问权限（即在方法中的参数类型如果是Queue时，就完全只能访问Queue接口所定义的方法 了，而不能直接访问 LinkedList的非Queue的方法），以使得只有恰当的方法才可以使用。BlockingQueue 继承了Queue接口。

⑧ java priorityqueue 哪些方法

1.下表显示了jdk1.5中的阻塞队列的操作：
add 增加一个元索 如果队列已满，则抛出一个IIIegaISlabEepeplian异常
remove 移除并返回队列头部的元素 如果队列为空，则抛出一个NoSuchElementException异常
element 返回队列头部的元素 如果队列为空，则抛出一个NoSuchElementException异常
offer 添加一个元素并返回true 如果队列已满，则返回false
poll 移除并返问队列头部的元素 如果队列为空，则返回null
peek 返回队列头部的元素 如果队列为空，则返回null
put 添加一个元素 如果队列满，则阻塞
take 移除并返回队列头部的元素 如果队列为空，则阻塞
remove、element、offer 、poll、peek 其实是属于Queue接口。
2.阻塞队列的操作可以根据它们的响应方式分为以下三类：aad、removee和element操作在你试图为一个已满的队列增加元素或从空队列取得元素时 抛出异常。当然，在多线程程序中，队列在任何时间都可能变成满的或空的，所以你可能想使用offer、poll、peek方法。这些方法在无法完成任务时 只是给出一个出错示而不会抛出异常。

注意：poll和peek方法出错进返回null。因此，向队列中插入null值是不合法的。
3.还有带超时的offer和poll方法变种，例如，下面的调用：
boolean success = q.offer(x,100,TimeUnit.MILLISECONDS);
尝试在100毫秒内向队列尾部插入一个元素。如果成功，立即返回true；否则，当到达超时进，返回false。同样地，调用：
Object head = q.poll(100, TimeUnit.MILLISECONDS);
如果在100毫秒内成功地移除了队列头元素，则立即返回头元素；否则在到达超时时，返回null。
4.最后，我们有阻塞操作put和take。put方法在队列满时阻塞，take方法在队列空时阻塞。
java.ulil.concurrent包提供了阻塞队列的4个变种。默认情况下，LinkedBlockingQueue的容量是没有上限的（说的不准确，在不指定时容量为Integer.MAX_VALUE，不要然的话在put时怎么会受阻呢），但是也可以选择指定其最大容量，它是基于链表的队列，此队列按 FIFO（先进先出）排序元素。

ArrayBlockingQueue在构造时需要指定容量， 并可以选择是否需要公平性，如果公平参数被设置true，等待时间最长的线程会优先得到处理（其实就是通过将ReentrantLock设置为true来 达到这种公平性的：即等待时间最长的线程会先操作）。通常，公平性会使你在性能上付出代价，只有在的确非常需要的时候再使用它。它是基于数组的阻塞循环队 列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。

PriorityBlockingQueue是一个带优先级的 队列，而不是先进先出队列。元素按优先级顺序被移除，该队列也没有上限（看了一下源码，PriorityBlockingQueue是对 PriorityQueue的再次包装，是基于堆数据结构的，而PriorityQueue是没有容量限制的，与ArrayList一样，所以在优先阻塞 队列上put时是不会受阻的。虽然此队列逻辑上是无界的，但是由于资源被耗尽，所以试图执行添加操作可能会导致 OutOfMemoryError），但是如果队列为空，那么取元素的操作take就会阻塞，所以它的检索操作take是受阻的。另外，往入该队列中的元 素要具有比较能力。

⑨ IO模型及select，poll，epoll和kqueue的区别

（一）首先，介绍几种常见的I/O模型及其区别，如下：
blocking I/O
nonblocking I/O
I/O multiplexing (select and poll)
signal driven I/O (SIGIO)
asynchronous I/O (the POSIX aio_functions)—————异步IO模型最大的特点是 完成后发回通知。
阻塞与否，取决于实现IO交换的方式。
异步阻塞是基于select，select函数本身的实现方式是阻塞的，而采用select函数有个好处就是它可以同时监听多个文件句柄.
异步非阻塞直接在完成后通知，用户进程只需要发起一个IO操作然后立即返回，等IO操作真正的完成以后，应用程序会得到IO操作完成的通知，此时用户进程只需要对数据进行处理就好了，不需要进行实际的IO读写操作，因为真正的IO读取或者写入操作已经由内核完成了。

1 blocking I/O
这个不用多解释吧，阻塞套接字。下图是它调用过程的图示：

重点解释下上图，下面例子都会讲到。首先application调用 recvfrom()转入kernel，注意kernel有2个过程，wait for data和 data from kernel to user。直到最后 complete后，recvfrom()才返回。此过程一直是阻塞的。

2 nonblocking I/O：
与blocking I/O对立的，非阻塞套接字，调用过程图如下：

可以看见，如果直接操作它，那就是个轮询。。直到内核缓冲区有数据。

3 I/O multiplexing (select and poll)
最常见的I/O复用模型，select。

select先阻塞，有活动套接字才返回。与blocking I/O相比，select会有两次系统调用，但是select能处理多个套接字。

4 signal driven I/O (SIGIO)
只有UNIX系统支持，感兴趣的课查阅相关资料

与I/O multiplexing (select and poll)相比，它的优势是，免去了select的阻塞与轮询，当有活跃套接字时，由注册的handler处理。

5 asynchronous I/O (the POSIX aio_functions)
很少有*nix系统支持，windows的IOCP则是此模型

完全异步的I/O复用机制，因为纵观上面其它四种模型，至少都会在由kernel data to appliction时阻塞。而该模型是当完成后才通知application，可见是纯异步的。好像只有windows的完成端口是这个模型，效率也很出色。
6 下面是以上五种模型的比较

可以看出，越往后，阻塞越少，理论上效率也是最优。
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5种模型的比较比较清晰了，剩下的就是把select,epoll,iocp,kqueue按号入座那就OK了。
select和iocp分别对应第3种与第5种模型，那么epoll与kqueue呢？其实也于select属于同一种模型，只是更高级一些，可以看作有了第4种模型的某些特性，如callback机制。
为什么epoll,kqueue比select高级？
答案是，他们无轮询。因为他们用callback取代了。想想看，当套接字比较多的时候，每次select()都要通过遍历FD_SETSIZE个Socket来完成调度,不管哪个Socket是活跃的,都遍历一遍。这会浪费很多CPU时间。如果能给套接字注册某个回调函数，当他们活跃时，自动完成相关操作，那就避免了轮询，这正是epoll与kqueue做的。
windows or *nix （IOCP or kqueue/epoll）？

诚然，Windows的IOCP非常出色，目前很少有支持asynchronous I/O的系统，但是由于其系统本身的局限性，大型服务器还是在UNIX下。而且正如上面所述，kqueue/epoll 与 IOCP相比，就是多了一层从内核数据到应用层的阻塞，从而不能算作asynchronous I/O类。但是，这层小小的阻塞无足轻重，kqueue与epoll已经做得很优秀了。
提供一致的接口，IO Design Patterns
实际上，不管是哪种模型，都可以抽象一层出来，提供一致的接口，广为人知的有ACE,Libevent（基于reactor模式）这些，他们都是跨平台的，而且他们自动选择最优的I/O复用机制，用户只需调用接口即可。说到这里又得说说2个设计模式，Reactor and Proactor。见：Reactor模式--VS--Proactor模式。Libevent是Reactor模型，ACE提供Proactor模型。实际都是对各种I/O复用机制的封装。
Java nio包是什么I/O机制？
现在可以确定，目前的java本质是select()模型，可以检查/jre/bin/nio.dll得知。至于java服务器为什么效率还不错。。我也不得而知，可能是设计得比较好吧。。-_-。
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总结一些重点：
只有IOCP是asynchronous I/O，其他机制或多或少都会有一点阻塞。
select低效是因为每次它都需要轮询。但低效也是相对的，视情况而定，也可通过良好的设计改善
epoll, kqueue、select是Reacor模式，IOCP是Proactor模式。
java nio包是select模型。。
（二）epoll 与select的区别

1. 使用多进程或者多线程，但是这种方法会造成程序的复杂，而且对与进程与线程的创建维护也需要很多的开销。（Apache服务器是用的子进程的方式，优点可以隔离用户） （同步阻塞IO）

2.一种较好的方式为I/O多路转接（I/O multiplexing）（貌似也翻译多路复用），先构造一张有关描述符的列表（epoll中为队列），然后调用一个函数，直到这些描述符中的一个准备好时才返回，返回时告诉进程哪些I/O就绪。select和epoll这两个机制都是多路I/O机制的解决方案，select为POSIX标准中的，而epoll为linux所特有的。

区别（epoll相对select优点）主要有三：
1.select的句柄数目受限，在linux/posix_types.h头文件有这样的声明：#define __FD_SETSIZE 1024 表示select最多同时监听1024个fd。而epoll没有，它的限制是最大的打开文件句柄数目。

2.epoll的最大好处是不会随着FD的数目增长而降低效率，在selec中采用轮询处理，其中的数据结构类似一个数组的数据结构，而epoll是维护一个队列，直接看队列是不是空就可以了。epoll只会对"活跃"的socket进行操作---这是因为在内核实现中epoll是根据每个fd上面的callback函数实现的。那么，只有"活跃"的socket才会主动的去调用 callback函数（把这个句柄加入队列），其他idle状态句柄则不会，在这点上，epoll实现了一个"伪"AIO。但是如果绝大部分的I/O都是“活跃的”，每个I/O端口使用率很高的话，epoll效率不一定比select高（可能是要维护队列复杂）。

3.使用mmap加速内核与用户空间的消息传递。无论是select,poll还是epoll都需要内核把FD消息通知给用户空间，如何避免不必要的内存拷贝就很重要，在这点上，epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存实现的。

关于epoll工作模式ET，LT

epoll有两种工作方式
ET：Edge Triggered，边缘触发。仅当状态发生变化时才会通知，epoll_wait返回。换句话，就是对于一个事件，只通知一次。且只支持非阻塞的socket。
LT：Level Triggered，电平触发（默认工作方式）。类似select/poll,只要还有没有处理的事件就会一直通知，以LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll.支持阻塞和不阻塞的socket。

三 Linux并发网络编程模型

1 Apache 模型，简称 PPC （ Process Per Connection ，）:为每个连接分配一个进程。主机分配给每个连接的时间和空间上代价较大，并且随着连接的增多，大量进程间切换开销也增长了。很难应对大量的客户并发连接。
2 TPC 模型（ Thread Per Connection ）：每个连接一个线程。和PCC类似。
3 select 模型：I/O多路复用技术。
.1 每个连接对应一个描述。select模型受限于 FD_SETSIZE即进程最大打开的描述符数linux2.6.35为1024,实际上linux每个进程所能打开描数字的个数仅受限于内存大小，然而在设计select的系统调用时，却是参考FD_SETSIZE的值。可通过重新编译内核更改此值，但不能根治此问题，对于百万级的用户连接请求 即便增加相应 进程数， 仍显得杯水车薪呀。
.2select每次都会扫描一个文件描述符的集合，这个集合的大小是作为select第一个参数传入的值。但是每个进程所能打开文件描述符若是增加了 ，扫描的效率也将减小。
.3内核到用户空间，采用内存复制传递文件描述上发生的信息。
4 poll 模型：I/O多路复用技术。poll模型将不会受限于FD_SETSIZE，因为内核所扫描的文件 描述符集合的大小是由用户指定的，即poll的第二个参数。但仍有扫描效率和内存拷贝问题。
5 pselect模型：I/O多路复用技术。同select。
6 epoll模型：
.1)无文件描述字大小限制仅与内存大小相关
.2)epoll返回时已经明确的知道哪个socket fd发生了什么事件，不用像select那样再一个个比对。
.3)内核到用户空间采用共享内存方式，传递消息。
四 ：FAQ
1、单个epoll并不能解决所有问题，特别是你的每个操作都比较费时的时候，因为epoll是串行处理的。 所以你有还是必要建立线程池来发挥更大的效能。
2、如果fd被注册到两个epoll中时，如果有时间发生则两个epoll都会触发事件。
3、如果注册到epoll中的fd被关闭，则其会自动被清除出epoll监听列表。
4、如果多个事件同时触发epoll，则多个事件会被联合在一起返回。
5、epoll_wait会一直监听epollhup事件发生，所以其不需要添加到events中。
6、为了避免大数据量io时，et模式下只处理一个fd,其他fd被饿死的情况发生。linux建议可以在fd联系到的结构中增加ready位，然后epoll_wait触发事件之后仅将其置位为ready模式，然后在下边轮询ready fd列表。