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2008年下半年软件设计师上午答案（希赛版）

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不好意思，两个笔记是一样的，是上传的时候没注意，见谅。 分要的非常高,觉得有必要再下. 二年以上Java经验请不要下载. 二年以下应该能从中得到一些东西的,因为是比较全面的. 不管怎么样,觉得有必要才去下,下了又要骂人的,请自重.

不好意思，两个笔记是一样的，是上传的时候没注意，见谅。 呵呵,最高只能十分了,这是我自己的学习过程,需要的下,二年以上的Java程序员就不要下了,二年以下的,想来这里应该有你能学到的东西,所以,请不要一看一大堆东西就开骂,仔细去看,里面一定有你需要的.

Vista Notpad 2 只需要覆盖系统目录下的windows和windows/system32下的notpad.exe就可以了,注意改名,注意备份.

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Jive是Java设计模式学习者必看的一个源码，呵呵，这是个资料库。

Java 数据结构 算法 中文/、、Java数据结构和算法中文第二版

php extending and embedding<中文翻译版>

0. 下载: 本程序可自由修改, 自由分发, 可在http://download.csdn.net/user/lgg201下载 1. 分页的需求 信息的操纵和检索是当下互联网和企业信息系统承担的主要责任. 信息检索是从大量的数据中找到符合条件的数据以用户界面展现给用户. 符合条件的数据通常会有成千上万条, 而用户的单次信息接受量是很小的, 因此, 如果一次将所有符合用户条件的数据展现给用户, 对于多数场景, 其中大部分数据都是冗余的. 信息检索完成后, 是需要经过传输(从存储介质到应用程序)和相关计算(业务逻辑)的, 因此, 我们需要一种分段的信息检索机制来降低这种冗余. 分页应运而生. 2. 分页的发展 基本的分页程序, 将数据按照每页记录数(page_size)将数据分为ceil(total_record / page_size)页, 第一次为用户展现第一段的数据, 后续的交互过程中, 用户可以选择到某一页对数据进行审阅. 后来, 主要是在微博应用出现后, 由于其信息变化很快, 而其特性为基于时间线增加数据, 这样, 基本的分页程序不能再满足需求了: a) 当获取下一页时, 数据集可能已经发生了很多变化, 翻页随时都可能导致数据重复或跳跃; b) 此类应用采用很多采用一屏展示多段数据的用户界面, 更加加重了数据重复/跳跃对用户体验的影响. 因此, 程序员们开始使用since_id的方式, 将下一次获取数据的点记录下来, 已减轻上述弊端. 在同一个用户界面, 通过用户阅读行为自动获取下一段/上一段数据的确比点击"下一页"按钮的用户体验要好, 但同样有弊端: a) 当用户已经到第100页时, 他要回到刚才感兴趣的第5页的信息时, 并不是很容易, 这其实是一条设计应用的规则, 我们不能让用户界面的单页屏数过多, 这样会降低用户体验; b) 单从数据角度看, 我们多次读取之间的间隔时间足够让数据发生一些变化, 在一次只展示一屏时, 我们很难发现这些问题(因此不影响用户体验), 然而当一页展示100屏数据时, 这种变化会被放大, 此时, 数据重复/跳跃的问题就会再次出现; c) 从程序的角度看, 将大量的数据放置在同一个用户界面, 必然导致用户界面的程序逻辑受到影响. 基于以上考虑, 目前应用已经开始对分页进行修正, 将一页所展示的屏数进行的限制, 同时加入了页码的概念, 另外也结合since_id的方式, 以达到用户体验最优, 同时保证数据逻辑的正确性(降低误差). 3. 分页的讨论 感谢xp/jp/zq/lw四位同事的讨论, 基于多次讨论, 我们分析了分页程序的本质. 主要的结论点如下: 1) 分页的目的是为了分段读取数据 2) 能够进行分页的数据一定是有序的, 哪怕他是依赖数据库存储顺序. (这一点换一种说法更容易理解: 当数据集没有发生变化时, 同样的输入, 多次执行, 得到的输出顺序保持不变) 3) 所有的分段式数据读取, 要完全保证数据集的一致性, 必须保证数据集顺序的一致性, 即快照 4) 传统的分页, 分段式分页(每页内分为多段)归根结底是对数据集做一次切割, 映射到mysql的sql语法上, 就是根据输入求得limit子句, 适用场景为数据集变化频率低 5) since_id类分页, 其本质是假定已有数据无变化, 将数据集的某一个点的id(在数据集中可以绝对定位该数据的相关字段)提供给用户侧, 每次携带该id读取相应位置的数据, 以此模拟快照, 使用场景为数据集历史数据变化频率低, 新增数据频繁 6) 如果存在一个快照系统, 能够为每一个会话发起时的数据集产生一份快照数据, 那么一切问题都迎刃而解 7) 在没有快照系统的时候, 我们可以用since_id的方式限定数据范围, 模拟快照系统, 可以解决大多数问题 8) 要使用since_id方式模拟快照, 其数据集排序规则必须有能够唯一标识其每一个数据的字段(可能是复合的) 4. 实现思路 1) 提供SQL的转换函数 2) 支持分段式分页(page, page_ping, ping, ping_size), 传统分页(page, page_size), 原始分页(offset-count), since_id分页(prev_id, next_id) 3) 分段式分页, 传统分页, 原始分页在底层均转换为原始分页处理 5. 实现定义 ping_to_offset 输入: page #请求页码, 范围: [1, total_page], 超过范围以边界计, 即0修正为1, total_page + 1修正为total_page ping #请求段号, 范围: [1, page_ping], 超过范围以边界计, 即0修正为1, page_ping + 1修正为page_ping page_ping #每页分段数, 范围: [1, 无穷] count #要获取的记录数, 当前应用场景含义为: 每段记录数, 范围: [1, 无穷] total_record #总记录数, 范围: [1, 无穷] 输出: offset #偏移量 count #读取条数 offset_to_ping 输入: offset #偏移量(必须按照count对齐, 即可以被count整除), 范围: [0, 无穷] page_ping #每页分段数, 范围: [1, 无穷] count #读取条数, 范围: [1, 无穷] 输出: page #请求页码 ping #请求段号 page_ping #每页分段数 count #要获取的记录数, 当前应用场景含义为: 每段记录数 page_to_offset 输入: page #请求页码, 范围: [1, total_page], 超过范围以边界计, 即0修正为1, total_page + 1修正为total_page total_record #总记录数, 范围: [1, 无穷] count #要获取的记录数, 当前应用场景含义为: 每页条数, 范围: [1, 无穷] 输出: offset #偏移量 count #读取条数 offset_to_page 输入: offset #偏移量(必须按照count对齐, 即可以被count整除), 范围: [0, 无穷] count #读取条数, 范围: [1, 无穷] 输出: page #请求页码 count #要获取的记录数, 当前应用场景含义为: 每页条数 sql_parser #将符合mysql语法规范的SQL语句解析得到各个组件 输入: sql #要解析的sql语句 输出: sql_components #SQL解析后的字段 sql_restore #将SQL语句组件集转换为SQL语句 输入: sql_components #要还原的SQL语句组件集 输出: sql #还原后的SQL语句 sql_to_count #将符合mysql语法规范的SELECT语句转换为获取计数 输入: sql_components #要转换为查询计数的SQL语句组件集 alias #计数字段的别名 输出: sql_components #转换后的查询计数SQL语句组件集 sql_add_offset 输入: sql_components #要增加偏移的SQL语句组件集, 不允许存在LIMIT组件 offset #偏移量(必须按照count对齐, 即可以被count整除), 范围: [0, 无穷] count #要获取的记录数, 范围: [1, 无穷] 输出: sql_components #已增加LIMIT组件的SQL语句组件集 sql_add_since #增加since_id式的范围 输入: sql_components #要增加范围限定的SQL语句组件集 prev_id #标记上一次请求得到的数据左边界 next_id #标记上一次请求得到的数据右边界 输出: sql_components #增加since_id模拟快照的范围限定后的SQL语句组件集 datas_boundary #获取当前数据集的边界 输入: sql_components #要读取的数据集对应的SQL语句组件集 datas #结果数据集 输出: prev_id #当前数据集左边界 next_id #当前数据集右边界 mysql_paginate_query #执行分页支持的SQL语句 输入: sql #要执行的业务SQL语句 offset #偏移量(必须按照count对齐, 即可以被count整除), 范围: [0, 无穷] count #读取条数, 范围: [1, 无穷] prev_id #标记上一次请求得到的数据左边界 next_id #标记上一次请求得到的数据右边界 输出: datas #查询结果集 offset #偏移量 count #读取条数 prev_id #当前数据集的左边界 next_id #当前数据集的右边界 6. 实现的执行流程 分段式分页应用(page, ping, page_ping, count): total_record = sql_to_count(sql); (offset, count) = ping_to_offset(page, ping, page_ping, count, total_record) (datas, offset, count) = mysql_paginate_query(sql, offset, count, NULL, NULL); (page, ping, page_ping, total_record, count) = offset_to_ping(offset, page_ping, count, total_record); return (datas, page, ping, page_ping, total_record, count); 传统分页应用(page, count): total_record = sql_to_count(sql); (offset, count) = page_to_offset(page, count, total_record) (datas, offset, count) = mysql_paginate_query(sql, offset, count, NULL, NULL); (page, total_record, count) = offset_to_page(offset, count, total_record); return (datas, page, total_record, count); since_id分页应用(count, prev_id, next_id): total_record = sql_to_count(sql); (datas, offset, count, prev_id, next_id) = mysql_paginate_query(sql, NULL, count, prev_id, next_id); return (count, prev_id, next_id); 复合型分段式分页应用(page, ping, page_ping, count, prev_id, next_id): total_record = sql_to_count(sql); (offset, count) = ping_to_offset(page, ping, page_ping, count, total_record) (datas, offset, count, prev_id, next_id) = mysql_paginate_query(sql, offset, count, prev_id, next_id); (page, ping, page_ping, total_record, count) = offset_to_ping(offset, page_ping, count, total_record); return (datas, page, ping, page_ping, total_record, count, prev_id, next_id); 复合型传统分页应用(page, count, prev_id, next_id): total_record = sql_to_count(sql); (offset, count) = page_to_offset(page, count, total_record) (datas, offset, count, prev_id, next_id) = mysql_paginate_query(sql, offset, count, prev_id, next_id); (page, total_record, count) = offset_to_page(offset, count, total_record); return (datas, page, total_record, count, prev_id, next_id); mysql_paginate_query(sql, offset, count, prev_id, next_id) need_offset = is_null(offset); need_since = is_null(prev_id) || is_null(next_id); sql_components = sql_parser(sql); if ( need_offset ) : sql_components = sql_add_offset(sql_components, offset, count); endif if ( need_since ) : sql_components = sql_add_since(sql_components, prev_id, next_id); endif sql = sql_restore(sql_components); datas = mysql_execute(sql); (prev_id, next_id) = datas_boundary(sql_components, datas); ret = (datas); if ( need_offset ) : append(ret, offset, count); endif if ( need_since ) : append(ret, prev_id, next_id); endif return (ret); 7. 测试点 1) 传统分页 2) 分段分页 3) 原始分页 4) since_id分页 5) 复合型传统分页 6) 复合型分段分页 7) 复合型原始分页 8. 测试数据构建 DROP DATABASE IF EXISTS `paginate_test`; CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `paginate_test`; USE `paginate_test`; DROP TABLE IF EXISTS `feed`; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `feed` ( `feed_id` INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '微博ID', `ctime` INT NOT NULL COMMENT '微博创建时间', `content` CHAR(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '微博内容', `transpond_count` INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '微博转发数' ) COMMENT '微博表'; DROP TABLE IF EXISTS `comment`; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `comment` ( `comment_id` INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '评论ID', `content` CHAR(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '评论内容', `feed_id` INT NOT NUL COMMENT '被评论微博ID' ) COMMENT '评论表'; DROP TABLE IF EXISTS `hot`; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hot` ( `feed_id` INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '微博ID', `hot` INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '微博热度' ) COMMENT '热点微博表'; 9. 测试用例: 1) 搜索最热微博(SELECT f.feed_id, f.content, h.hot FROM feed AS f JOIN hot AS h ON f.feed_id = h.feed_id ORDER BY hhot DESC, f.feed_id DESC) 2) 搜索热评微博(SELECT f.feed_id, f.content, COUNT(c.*) AS count FROM feed AS f JOIN comment AS c ON f.feed_id = c.feed_id GROUP BY c.feed_id ORDER BY count DESC, f.feed_id DESC) 3) 搜索热转微博(SELECT feed_id, content, transpond_count FROM feed ORDER BY transpond_count DESC, feed_id DESC) 4) 上面3种场景均测试7个测试点 10. 文件列表 readme.txt 当前您正在阅读的开发文档 page.lib.php 分页程序库 test_base.php 单元测试基础函数 test_convert.php 不同分页之间的转换单元测试 test_parse.php SQL语句解析测试 test_page.php 分页测试

php大版主说分太高...就改了 版本: ThinkPHP_3.0RC2_Core 作者: selfimpr Blog: http://blog.csdn.net/lgg201 Mail: [email protected] 环境/工具: • php-5.3.5-fpm • nginx-1.0.14 • vim + vim.debugger • xdebug-2.2.0RC1 参考: • 模式: ThinkPHP_3.0_Full • 概念: ThinkPHP3.0完全开发手册 目的: 1. 熟悉ThinkPHP工作流程 2. 熟悉ThinkPHP提供的公共函数库 3. 熟悉ThinkPHP的Action, Model, View等封装 4. 了解ThinkPHP的ORM 5. 熟悉ThinkPHP的模板引擎和标签库 概要: 通过阅读ThinkPHP源代码熟悉基于其的MVC开发, 并了解MVC框架实现细节. 评价: 1. 文档鼓励跨模块调用, 增加了系统耦合度 2. 系统未设计统一出口, 导致系统可控性较差 3. 整体代码略显杂乱, 少量硬编码 代码问题: 1. redirect()函数中设计了中转页, 但未暴露相应编程接口 2. URL_CASE_INSENSITIVE表意不明确, 它的含意是使用C风格命名(下划线)还是使用Java风格命名(驼峰) 3. 系统函数中大量使用了静态变量缓存, 但是部分实现上存在读/写key不一致的bug, 比如A, D 4. U方法中将协议硬编码为http://, 不利于扩展 5. Db的工厂接口getInstance()会导致factory()被调用两次 6. 配置了读写分离(DB_RW_SEPARATE)和DB_MASTER_NUM(大于0)时, 存在bug导致master库之前的数据库不能被命中. 7. Db->add()方法中对_after_insert()回调的处理依赖last_insert_id, 对无自增id的表则无法处理 8. TagLibCx中compiler()方法对<literal>标签的处理, literal编号只有一位数字, 当模板中<literal>标签超过10个时, 导致模板无法展现. 涉及点: 1. 设计相关概念 2. 请求分发流程 3. 数据库抽象层 4. Mysql数据库驱动层 5. Model层基类 6. 视图层 7. 内建标签库 8. 少量公共函数

版本: ThinkPHP_3.0RC2_Core 作者: selfimpr Blog: http://blog.csdn.net/lgg201 Mail: [email protected] 环境/工具: • php-5.3.5-fpm • nginx-1.0.14 • vim + vim.debugger • xdebug-2.2.0RC1 参考: • 模式: ThinkPHP_3.0_Full • 概念: ThinkPHP3.0完全开发手册 目的: 1. 熟悉ThinkPHP工作流程 2. 熟悉ThinkPHP提供的公共函数库 3. 熟悉ThinkPHP的Action, Model, View等封装 4. 了解ThinkPHP的ORM 5. 熟悉ThinkPHP的模板引擎和标签库 概要: 通过阅读ThinkPHP源代码熟悉基于其的MVC开发, 并了解MVC框架实现细节. 评价: 1. 文档鼓励跨模块调用, 增加了系统耦合度 2. 系统未设计统一出口, 导致系统可控性较差 3. 整体代码略显杂乱, 少量硬编码 代码问题: 1. redirect()函数中设计了中转页, 但未暴露相应编程接口 2. URL_CASE_INSENSITIVE表意不明确, 它的含意是使用C风格命名(下划线)还是使用Java风格命名(驼峰) 3. 系统函数中大量使用了静态变量缓存, 但是部分实现上存在读/写key不一致的bug, 比如A, D 4. U方法中将协议硬编码为http://, 不利于扩展 5. Db的工厂接口getInstance()会导致factory()被调用两次 6. 配置了读写分离(DB_RW_SEPARATE)和DB_MASTER_NUM(大于0)时, 存在bug导致master库之前的数据库不能被命中. 7. Db->add()方法中对_after_insert()回调的处理依赖last_insert_id, 对无自增id的表则无法处理 8. TagLibCx中compiler()方法对<literal>标签的处理, literal编号只有一位数字, 当模板中<literal>标签超过10个时, 导致模板无法展现. 涉及点: 1. 设计相关概念 2. 请求分发流程 3. 数据库抽象层 4. Mysql数据库驱动层 5. Model层基类 6. 视图层 7. 内建标签库 8. 少量公共函数

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呵呵, 找了一下午, 终于找到了, 虽然是扫描版, 还算清晰

呵呵, 找了一下午, 终于找到了, 虽然是扫描版, 还算清晰. 这部分是源码, 一个是书

let's-python系列视频对应的源码

let's-python系列视频教程对应的学习笔记.

/** * @author: selfimpr * @blog: http://blog.csdn.net/lgg201 * @email: [email protected] * 使用方法: * var dialog = new Dialog({ * target: '#dialog', * width: 800, * height: 600, * modal: false, * title: '标题', * draggabled: false * }); * 参数含义 * target: 要用dialog包装的目标, 可以是选择器或标准DOM元素 * width: dialog宽度, 不要设置过小, 没有做最小宽度检测. * height: dialog高度. 同样不要设置过小 * modal: 是否是模态窗口 * title: 窗口的标题 * draggabled: 窗口是否可拖拽 * 方法: * show(): 显示该窗口 * destroy(): 关闭窗口. 这里只是简单做了隐藏, 并没有做真正的销毁工作. */

目前已经完成了大部分内容, 希望可以帮助到各位网友.

基于jQuery做的一个小东西, 也没有做应用接口啥的, 需要可以自己修改.

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extjs学习笔记, 对应的书籍是extjs in action 没有看完...呵呵

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修改者: selfimpr. 博客: http://blog.csdn.net/lgg201 邮箱: [email protected] 更新内容: 在原来的版本中, 如果一个路径没有在struts-config.xml文件中配置, 返回的是一个404错误页面, 现在, 如果一个请求路径没有在<action-mapping />标签中配置, 我们可以自定义返回的错误页面. 使用示例: 如果你想要使用这个功能, 在struts-config.xml文件中, 你必须加入这些代码. 在<forward />标签中, name属性必须是"REQUEST_NOT_CONFIG", path属性可以配置为一个在你的应用中存在的页面路径. <global-forwards> <forward name="REQUEST_NOT_CONFIG" path="/error.jsp" /> </global-forwards> 如果还是不懂,请查看sample目录的示例. updater: selfimpr. blog: http://blog.csdn.net/lgg201 mail: [email protected] update content: in formerly version, if a path not config in the struts-config.xml file, response is the 404 page, now, if a path is not config in the <action-mapping /> tag , we can custom the error page. Use Example: if you want to use this function, in the struts-config.xml file, you must join these code. in the <forward /> tag, name must be "REQUEST_NOT_CONFIG", the path you can config a exist page in your application. <global-forwards> <forward name="REQUEST_NOT_CONFIG" path="/error.jsp" /> </global-forwards> if you didn't understand you can see the sample folder.