该功能首次在 Java SE 19 中预览，在Java SE 20中发布第二次预览版，在此版本中成为永久性功能。这意味着它可以在任何为 Java SE 21 编译的程序中使用，而无需启用预览功能。该功能首次在 Java SE 17 中预览，在在此版本中成为永久性功能。这意味着它可以在任何为 Java SE 21 编译的程序中使用，而无需启用预览功能。作为本版本的预览功能推出。字符串模板是对 Java 现有字符串字面量和文本块的补充，它将字面文本与嵌入式表达式和模板处理器结合起来，从而产生专门的结果。

在这两种情况下，即通过 long、float、double 和布尔类型进行 switch 以及使用基元变量进行模式匹配时，与所有新的 switch 功能一样，switch 必须要涵盖所有可能的情况。通过 instanceof 和 switch，我们可以检查对象是否属于特定类型，如果是，则将该对象绑定到该类型的变量，执行特定的程序路径，并在该程序路径中使用新变量。在 JDK 23 之前，下述代码中，Child1的构造函数，只能先通过super构造父类，然后才能初始化子类的 b 这个变量。

在 Java 17 中，这些 API 被合并为 “Foreign Function & Memory API”（FFM API），直到 Java 18，它一直处于孵化阶段。在 Java SE 11 中，无法执行，因为只支持单个 Java 文件运行，但是到了 Java SE 22，可以支持多个文件源码运行，比如上述两个类，在 Java SE 22 下，可以通过。然而，一旦我们添加更多的 Java 文件，Java 11 中所谓的 "启动单个文件源代码 "机制就不再起作用了。在 Java 19 中，

在这两种情况下，即通过 long、float、double 和布尔类型进行 switch 以及使用基元变量进行模式匹配时，与所有新的 switch 功能一样，switch 必须要涵盖所有可能的情况。这个功能在 JDK 23 上是第二次预览，现在是第三次预览，下述代码中，Child1的构造函数，只能先通过super构造父类，然后才能初始化子类的 b 这个变量。这个功能在JDK 23 上是第一次预览，主要功能是通过简洁地导入模块导出的所有包的功能来增简化了模块库的重复使用，但不要求导入代码本身必须在模块中。

在这两种情况下，即通过 long、float、double 和布尔类型进行 switch 以及使用基元变量进行模式匹配时，与所有新的 switch 功能一样，switch 必须要涵盖所有可能的情况。通过 instanceof 和 switch，我们可以检查对象是否属于特定类型，如果是，则将该对象绑定到该类型的变量，执行特定的程序路径，并在该程序路径中使用新变量。在 JDK 23 之前，下述代码中，Child1的构造函数，只能先通过super构造父类，然后才能初始化子类的 b 这个变量。

在 Java 17 中，这些 API 被合并为 “Foreign Function & Memory API”（FFM API），直到 Java 18，它一直处于孵化阶段。在 Java SE 11 中，无法执行，因为只支持单个 Java 文件运行，但是到了 Java SE 22，可以支持多个文件源码运行，比如上述两个类，在 Java SE 22 下，可以通过。然而，一旦我们添加更多的 Java 文件，Java 11 中所谓的 "启动单个文件源代码 "机制就不再起作用了。在 Java 19 中，

此时 cur 需要做如下操作：把 c , d, e 反转后的头节点获取到，假设为 pre ， 在上图中，pre 就是 e 节点，然后 cur 再做如下操作。本题核心依然是反转链表，只是增加了一些变量来记录需要反转链表的头位置和结尾位置，不过需要注意的是，本题的链表开始位置是从 1 开始，所以，如果。该函数表示：反转以 head 为头的链表的前 n 个节点，并返回反转后的链表头节点。节点连接起来，所以递归过程中，需要一直记录反转的部分链表的后继节点，设置一个全局变量。个节点，并返回反转后的头节点，当。

作者：Grey原文地址：博客园：求二叉树中最大的二叉搜索子树的头节点CSDN：求二叉树中最大的二叉搜索子树的头节点定义递归函数递归含义表示：以为头的二叉树中最大的二叉搜索子树的头结点是什么。接下来是 base case，定义一个辅助函数，这个函数表示：如果以为头的树是二叉搜索树，则返回其大小，否则返回 0。的实现思路也比较简单，即通过中序遍历收集以 head 为头的树，如果这个树满足二叉搜索子树，则返回二叉搜索子树的大小，如果以 head 的头不是二叉搜索树，直接返回 0。代码如下实现了如上方法，主函

作者：Grey原文地址：博客园：二叉树最大路径和问题CSDN：二叉树最大路径和问题题目链接见: LeetCode 124. Binary Tree Maximum Path Sum本题使用二叉树递归套路方法，相关技巧见使用二叉树的递归套路来解决的问题定义如下数据结构接下来定义递归函数递归含义表示：head 为头的二叉树，得到的 Info 信息是什么。主函数只需要调用即为要求的结果。接下来就是方法的实现，有如下几种情况base case ，如果，直接返回，不赘述。接下来找左右子树的信息整合成以 hea

cur 从头开始走，当 cur 走到 Y’ 位置的时候（即走了 n + 1 步），正好是 cur == null 的位置。那 pre 不用走了，头节点即为需要删除的节点。cur 从头开始走，当 cur 走到 Y’ 位置的时候（即走了 n + 1 步），pre 此时开始从头走;要定位到需要删除的点，可以这样操作，假设我们要删除的点是X，会有如下关系。如果需要删除的节点正好是头节点，那么返回的节点应该是头节点的下一个节点。需要被删除的节点如果不是头节点，那么返回的链表节点应该是头节点。Y 是 X 前一个点。

是树状数组的升级版，树状数组只能做到单点更新后，维持累加和信息的快速更新，线段树可以支持范围更新，但是树状数组可以很方便改成二维或者三维的，对于线段树来说，改成二维的太复杂。现在有了二维树状数组，如果要求整个二维平面中，任意。最右侧的1，一直到数组结尾位置，都是受牵连的位置，这些位置都要执行加d操作。位置组成的矩形累加和信息，则可以很方便通过二维数状数组计算出来，即代码中的。熟悉一维数组后，二维的树状数组比较简单，原先一维数组只需要考虑。，则使用前缀和的方式来处理复杂度就比较高了，树状数组和。

作者: Grey原文地址：博客园：蓄水池算法的设计和实现CSDN：蓄水池算法的设计和实现吐出1到10号球，完全入袋, 引入随机函数f(i)，提供一个值i，等概率返回1-i的一个数字, 当K号球吐出的时候（K>10) ,我们通过以下决策决定是否要入袋引入随机函数：f(K) , 如果返回10以内的数，则入袋，如果返回10以外的数，则扔掉, 即：10/K的概率决定球是否入袋。第一步中如果决定入袋，那么袋子中已经存在的球以等概率丢弃一个。当K为1～10号的时候，根据我们的规则，入袋概率100%，每个球等概率当K为任

指针走一圈，分别经历了4号节点，8号节点，9号节点和1号节点，其中4号和8号是结尾点（表示abc的结尾和bc的结尾），所以。指针转一圈，如果有描黑的点（结尾点）就收集答案，同时把结尾标志为已处理（防止重复收集），匹配失败的时候，要顺着。指针走一圈分别要经过2号点，1号点，均不是结尾点，所以没有答案收集。指针走一圈，分别会经历7号节点和1号节点，均不是结尾点，所以未收集到答案。指针指向的节点假设为Y，Y有走向b的路，且Y走向b的路是指向的Z，那么。指针走一圈，会经历5，10，1号节点，5和10号节点分别是。

作者：Grey原文地址：博客园：线段最大重合区域问题CSDN：线段最大重合区域问题牛客-线段重合-连接点算重合区域第一步，首先得到所有线段开始位置的最小值（假设为 min）和结束位置的最大值（假设为 max)，组成了一个区间；第二步，在区间内按单位 1 等分，对于每个等分位置的点，看看覆盖这个点的线段条数，最多线段覆盖的点，其线段条数就是答案。完整代码如下暴力解法时间复杂度。准备小根堆，堆中存线段信息，遍历每一个线段，得到其开始位置 L 和结束位置 R，规则是：关键代码如下堆解法的时间复杂度是。线段树说

有一个int数组arr其中只含有1、2和3，分别代表所有圆盘目前的状态，1代表左柱，2代表中柱，3代表右柱，arr[i]的值代表第i+1个圆盘的位置。比如，arr=[3,3,2,1]，代表第1个圆盘在右柱上、第2个圆盘在右柱上、第3个圆盘在中柱上、第4个圆盘在左柱上。如果arr代表的状态是最优移动轨迹过程中出现的状态，返回arr这种状态是最优移动轨迹中的第几个状态。给定一个int数组arr及数组的大小n，含义如题所述，请返回一个int，代表所求的结果。9个圆盘从左边移动到右边，是最优解的第几步。

求针对这个数组，滑动窗口为n（n为原数组长度）的最小值，如果第i个窗口内的最小值减去窗口前一个位置的值小于0，则i号位置不是良好出发点。用这个累加和数组再和h[i]数组相加，得到一个两倍长度的数组。我们可以通过生成辅助数组来验证良好出发点。我们生成其累加和数组preSum[i]首先，我们还是需要生成h[i]数组。是第x个窗口，最小值。

给定一个数 num，我们可以求 0 到 num 的中点位置 mid，看 mid 这个位置的 Step Sum 是不是给定的 num，如果是，直接返回 true，如果中点位置的 Step Sum 大于 num，则考虑在左半边继续二分，如果中点位置的 Step Sum 小于 num，则考虑在右半边继续二分。给定一个正数 num，判断它是不是某个数的 Step Sum。所以 680 这个数的 Step Sum 是754，如果一个数 x 的 Step Sum 为 m，另外一个数 y 的 Step Sum 为 n，

这个哈希表用于存放每个节点所在堆上的位置，在节点变化的时候，可以通过哈希表查出这个节点所在的位置，然后从所在位置进行。做这个堆，无法实现动态调整堆的功能，因为我们需要把次数增加的字符串在堆上动态调整，自带的。操作的时候，如果涉及到交换两个元素，需要将indexMap中的两个元素的位置也互换。的字符串封装成一个对象，这个对象中包括了这个字符串和这个字符串出现的次数。由于要统计每个字符串的次数，以及字典序，所以，我们需要把用户每次。方法，自定义堆中的其他方法和常规的堆没有区别，在每次进行。

表示：所有长度为1的递增子序列中的最小结尾是1，而现在的。表示：所有长度为2的递增子序列中的最小结尾是2，而现在的。表示：所有长度为3的递增子序列中的最小结尾是3，而现在的。表示：所有长度为4的递增子序列中的最小结尾是4，而现在的。表示：所有长度为5的递增子序列中的最小结尾是6，而现在的。表示：所有长度为1的递增子序列中的最小结尾是3，所以。表示：所有长度为1的递增子序列中的最小结尾是2，所以。表示：所有长度为1的递增子序列中的最小结尾是2，所以。表示：所有长度为2的递增子序列中的最小结尾是2，所以。

主要思路：因为只有一股可以交易，所以我们可以枚举。min变量：表示遍历到的位置之前的最小值是什么。max变量：表示当前收集到必须以i位置卖出的最大收益是多少。遍历数组一遍，在遍历到i位置的时候，min和max遍历完数组，返回max的值就是最终答案。主要思路：由于可以进行任意次的交易，但是任何时候最多只能持有一股股票，所以我们可以把股票曲线的所有都抓取到，累加收益就是最大收益。