哈希表

使用哈希表可以进行非常快速的查找操作。但是，哈希表究竟是什么玩意儿？很多人避而不谈，虽然知道经常用到，很多语言的内置数据结构像python中的字典，java中的HashMap，都是基于哈希表实现。但哈希表究竟是啥？

哈希是什么？

(如果觉得废话很多，可以直接看建立哈希表)

散列（hashing）是电脑科学中一种对资料的处理方法，通过某种特定的函数/算法（称为散列函数/算法）将要检索的项与用来检索的索引（称为散列，或者散列值）关联起来，生成一种便于搜索的数据结构（称为散列表）。也译为散列。旧译哈希（误以为是人名而采用了音译）。它也常用作一种资讯安全的实作方法，由一串资料中经过散列算法（Hashing algorithms）计算出来的资料指纹（data fingerprint），经常用来识别档案与资料是否有被窜改，以保证档案与资料确实是由原创者所提供。 —-Wikipedia

八大排序算法（python描述）

冒泡排序

冒泡排序是最简单的排序？其实我并不觉得，只是在学算法的时候第一个接触的恰恰是冒泡排序。
什么，你说哪个是最简单的？这个仁者见仁吧。。。

• 基本思想： 两两比较，然后决定是否交换

代码如下：

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def bubble_sort(lists):
    length=len(lists)
    for i in range(0,length):
        for j in range(i+1,length):
            if(lists[i]>lists[j]):
                temp=lists[i]
                lists[i]=lists[j]
                lists[j]=temp
    return lists

再来分析一波时间复杂度，嗯，这个时间复杂度应该为：
0+1+2+3+······+n-1
即n的累加，等于n*(n-1)/2。时间复杂度为O(n²)

浅谈JS中this关键字指向的对象

学习js三个月了，现在来谈一下this关键字，做个总结。

java中的this

因为之前是码java的，所以我想和之前的OO语言做个比较。所以如果之前你敲过java，对这样的代码应该不会陌生：

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public class Test1{
    private int i=1;
    public void Test1(){
        this.i++;           //①这里的this指向什么？
    }
}

gulp简单用法

不说原理，直接开干

需了解node
稍微介绍一下node：

• package.json(node项目配置文件)，形式如下：

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   {
  "name": "32000", //项目名
  "version": "0.0.1", //版本号
  "description": "vrf project", //项目描述
  "main": "gulpfile.js",//项目入口文件
  "scripts": {          //脚本命令，可自定义，像这个，我定义了一个start命令用来指                          //向webpack命令
    "start": "webpack"
  },
  "repository": {       //git目录
    "type": "git",
    "url": "http://greesmartapp02/susan/air-h5.git"
  },
  "keywords": [         //关键词
    "vrf"
  ],
  "author": "susan,hwb,leesure",    //作者
  "license": "ISC",
  "devDependencies": {              //依赖插件，用到的所有依赖，相当于android                                       //gradle里面的依赖，懂了吧
    "browser-sync": "^2.18.8",
    "css-loader": "^0.28.0",
    "gulp": "^3.9.1",               //gulp也是node的插件，相当于你用的第三方包，                                    //懂？
    "gulp-concat": "^2.6.1",
    "gulp-htmlmin": "^3.0.0",
    "gulp-if": "^2.0.2",
    "gulp-minify-css": "^1.2.4",
    "gulp-uglify": "^2.1.2",
    "gulp-useref": "^3.1.2",
    "gulp-util": "^3.0.8",
    "jsx-loader": "^0.13.2",
    "run-sequence": "^1.2.2",
    "sass-loader": "^6.0.3",
    "style-loader": "^0.16.1",
    "url-loader": "^0.5.8",
    "webpack-stream": "^3.2.0"
  }
}

问题

使用Hexo的时候遇到这样一个问题，如何在多台电脑之间同步自己的博客？
要知道Hexo在部署博客到GitHub上时，只推了/public文件夹中的内容，如果从办公室回到家中，
想要继续写博客，该怎么办呢？

思路

事实上，Hexo博客文件夹里，从.gitignore中可以看到，
它刻意屏蔽掉了/public文件夹，如果你懂Git，相信聪明的你已经有解决办法了。

解决办法

从你的本地博客文件夹下，创建一个新的分支，随便取个名字，比如：hexo，把它推到远程仓库去。

JS 语法突击检查

1. 知道continue吧？那你知道label语句吗？请说明使用方法。
   continue后跟label可以跳出到label所在的循环。

2. 基本类型有哪些？
   Undefined,Null,Boolean,Number,String

3. js的字符串是引用类型吗？
   js的字符串不是，在大多数语言中，字符串被当做对象，是引用类型，但js放弃了这一传统。

4. 函数传参是按什么传递？
   全部是按值传递，不存在按引用传递。

5. 如何检测类型？
   检测基本数据类型用typeof，检测对象用instanceof。根据规定，所有引用类型都是Object的实例。

6. 了解过ES6吗？简单说明let操作符。解释什么是暂时性死区。
   简单地说，let操作符提供了块级作用域{}，暂时性死区是指在let作用域内，所声明的变量不受外部影响。

http协议

http是无连接的协议，指的是每次连接只处理一个请求，服务器处理完客户请求后，并得到客户的应答之后，就断开连接。

http是媒体独立的，即只要客户端和服务器知道如何处理数据内容，任何类型的数据都可以通过http发送。

http是无状态的，对于事务处理没有记忆能力。

http请求消息：

请求方法 url 协议版本
字段名 值
空行
内容

响应消息：

协议版本 状态码 状态值
字段名 值
空行
内容

MIME是描述消息内容类型的因特网标准。

ALLOW字段表示服务器支持哪些请求方法，比如post，get等
Expires表示应该在什么时候认为文档已经过期，从而不再缓存它

HTTP协议

HTTP Request

• 协议格式
  GET/sample.jsp HTTP/1.1
  Accept:image/gif.image/jpeg,/
  Accept-Language:zh-cn
  Connection:Keep-Alive
  Host:localhost
  User-Agent:Mozila/4.0(compatible;MSIE5.01;Window NT5.0)
  Accept-Encoding:gzip,deflate

username=jinqiao&password=1234

① 第一行是“方法URL协议版本”
GET/sample.jsp HTTP/1.1
GET代表请求方法，/sample.jsp表示URI，“HTTP/1.1代表协议和协议版本号”

请求方法可有多种，HTTP/1.1支持7中请求方式：

1. GET 请求获取由 Request-URI 所标识的资源。
2. POST 在 Request-URI 所标识的资源后附加新的数据。
3. HEAD 请求获取由 Request-URI 所标识的资源的响应消息报头。
4. OPTIONS 请求查询服务器的性能，或查询与资源相关的选项和需求。
5. PUT 请求服务器存储一个资源，并用 Request-URI 作为其标识。
6. DELETE 请求服务器删除由 Request-URI 所标识的资源。
7. TRACE 请求服务器回送收到的请求信息，主要用语测试或诊断。
   其中最常用的是GET和POST。

OSI七层模型：

1. 物理层
2. 数据链路层
3. 网络层
4. 传输层
5. 会话层
6. 表示层
7. 应用层

tcp协议：

1. 链路层
2. 网络层
3. 传输层
4. 应用层

无向图的建立和遍历(邻接矩阵法)

图的定义

图就是由一组顶点和一组能连接各个顶点间的边组成。

连通图：如果从任意一个顶点都存在一条路径到达另一个任意顶点，就称为连通图，一个非连通图由若干连通的部分组成，都称为极大连通子图。

无向图：即连接两个顶点的边是没有方向的。

图的表示

图在数据结构上可以用邻接表和邻接矩阵表示。我选择邻接矩阵，为啥？不为啥，就是因为我懒，邻接矩阵简单。

heap_sort

上面就是一个邻接矩阵，它代表了三个点，但没有边。默认顶点到它本身是没有边的，我在此邻接矩阵中用-1表示。此外1表示两顶点间有边，0则表示无。

图的遍历

一般我们说到图的遍历，就会提到深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。