首先，最基礎的gc演算法有三個：
標記/清除演算法：通過gc root物件進行遍歷，對從gc root物件可達的物件都加乙個標記，即標記其為可達物件，然後再對堆記憶體進行遍歷，如果乙個物件沒有該標記，那就直接從堆記憶體中**這個物件。
複製演算法：把記憶體分成兩個部分，使用其中一塊，當這一塊記憶體使用完，需要gc的時候，就把還存活的物件複製到另一塊記憶體中，然後把前面那一塊記憶體全部清除。
標記/整理演算法：通過gc root物件進行遍歷，對從gc root物件可達的物件都加乙個標記，即標記其為可達物件，然後將所有存活物件都整理到一端，將端線另一邊的物件（即死亡物件）清除。
比較：標記清除演算法：缺點：清除的時候要遍歷堆記憶體，效率低；記憶體碎片大，為新的物件（大物件）分配記憶體空間時容易引起新一輪gc
複製演算法：優點：比標記清楚效率高。缺點：記憶體需要分割槽，代價太高；如果物件存活率高（甚至為100%）那麼意味著所有的物件都要複製一邊到另一半記憶體，效率低。
綜合上述優點產生了：分代收集演算法
首先將記憶體按照物件存活的時間週期分為：新生代（物件很快死亡），老年代（長期存活的物件），永久代（hotspot特有，一般不進行gc，這裡不討論）
新生代：複製演算法，因為存活下來的物件少，所以複製的物件也少，效率就高了
A 演算法理解
廣度優先 bfs 和深度優先 dfs 搜尋 深度優先搜尋，用俗話說就是不見棺材不回頭。演算法會朝乙個方向進發，直到遇到邊界或者障礙物，才回溯。一般在實現的時候，我們採用遞迴的方式來進行，也可以採用模擬壓棧的方式來實現。如下圖，s代表起點，e代表終點。我們如果按照右 下 左 上這樣的擴充套件順序的話，...
dijkstra 演算法理解
求有向圖中乙個源點到其他頂點的最短距離 自己的理解 剛開始的時候相當於有三個集合 v 頂點集合 s 已求得的最短距離頂點集合，假設求a到其他頂點的最短距離 s 剩餘頂點集合 d 儲存的是最短距離值 求一維陣列中的最小值的下標，這個陣列不包含已經求得的頂點 找出最小值下標後，放入到s中，然後求剩餘頂點...
KM演算法理解
二分圖帶權匹配與最佳匹配 什麼是二分圖的帶權匹配？二分圖的帶權匹配就是求出乙個匹配集合，使得集合中邊的權值之和最大或最小。而二分圖的最佳匹配則一定為完備匹配，在此基礎上，才要求匹配的邊權值之和最大或最小。二分圖的帶權匹配與最佳匹配不等價，也不互相包含。我們可以使用km演算法實現求二分圖的最佳匹配。方...