关键字优化

学习seo是一件复杂的事情，而你想精通SEO那就是一项艰巨的工作，如果你不熟悉SEO，那么你很可能会在优化技巧和技术上迷失方向。 简单说，SEO就像一个难题。你需要收集其所有多个部分（内容，反向链接等），以便它们开始协同工作。但是，除非你以 正确的策略 对SEO友好的方式构建页面，否则你的SEO努力将徒劳无功。那么我们该怎么去做？可以通用的经验法则可以增加成功的机会。因此，让我们逐一查看它们并优化页面的每个元素。 1.正确的URL格式 一致且易于导航的URL被搜索引擎和人们访问者都喜欢。尽管此处提到的最佳实践不是“必须的”，但还是尽可能尝试遵循它们是一个好主意。 （1）使用关键字 许多SEO认为，随着时间的推移，关键字丰富的URL对排名的影响越来越小，但是URL中的关键字仍然是确定页面点击率的重要因素，它们出现在搜索结果中，并且是最重要的搜索结果之一搜索者在选择要点击的网站时会考虑的元素。 在URL中使用关键字的一个很好的副作用是，当人们（例如，在论坛中）使用URL作为链接链接到你的网站时，你就可以在反向链接的锚文本中获得关键字。 （2）保持网址可读性并避免使用特殊符号 根据经验，请避免在URL中使用多余的字符，例如＆，％，$和@。 转到符号用斜杠分隔文件夹和破折号，或用下划线分隔单词（请注意，如果用空格分隔关键字，则它们在URL中将显示为％20，这使URL几乎不可读。） （3

目录 1、定义： 2、Unit的定义 3、高阶函数的实现： 4、inline关键字 5、如何在AndroidStudio中查看kotlin编译后的class源码 1、定义： 高阶函数是指： 函数（Lambda）的参数是函数（Lambda） 2、Unit的定义 /** * Unit的定义：在kotlin中当一个函数没有返回值的时候，默认返回一个Unit类型。 * 我们大部分情况是可以省略这个Unit的，但是当参数是一个没有 * 返回值的Lambda匿名函数的话，就需要声明出来 */ 3、高阶函数的实现： 下面的gaoFun()函数的参数除了一个布尔类型的isSay以外，还有一个lambda函数作为了参数。这种函数我们就称之为高阶函数。 fun gaoFun(isSay: Boolean, lambda: () -> Unit) { if (isSay) { println("高阶函数的参数lambda()匿名函数传了进来") lambda() } } //main()函数的Unit就是省略的。（这里我特意加上了） fun main(): Unit { //这里我们将lambda匿名函数传给了gaoFun gaoFun(false, { println("我是高阶函数") }) //因为gaoFun函数的最后一个参数是Lambda，所以我们可以将lambda匿名函数放在小括号的后面

1.什么是Volatile ThreadLocal可见性也就是说一旦某个线程修改了该被volatile修饰的变量，它会保证修改的值会立即被更新到主存，当有其他线程需要读取时，可以立即获取修改之后的值。 ThreadLocal在Java中为了加快程序的运行效率，对一些变量的操作通常是在该线程的寄存器或是CPU缓存上进行的，之后才会同步到主存中，而加了volatile修饰符的变量则是直接读写主存。 ThreadLocalVolatile 保证了线程间共享变量的及时可见性，但不能保证原子性 2.JMM(Java内存模型) 要搞懂Volatile首先要了解一下Java内存模型 共享内存模型指的就是Java内存模型(简称JMM)， JMM决定一个线程对共享变量的写入时,能对另一个线程可见 。从抽象的角度来看，JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系： 线程之间的共享变量存储在主内存（main memory）中，每个线程都有一个私有的本地内存（local memory），本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本 。本地内存是JMM的一个抽象概念，并不真实存在。它涵盖了缓存，写缓冲区，寄存器以及其他的硬件和编译器优化。 从上图来看，线程A与线程B之间如要通信的话，必须要经历下面2个步骤： (1) 首先，线程A把本地内存A中更新过的共享变量刷新到主内存中去。 (2) 然后

首先要明白这几个知识点：关键字volatile的使用，原子操作，临界区的使用。明白的直接跳到文中的 4.全局变量的使用及保护 处查看。 1.关键字volatile 关键字volatile用于告诉编译器，说明被修身的变量可能会被意想不到地改变，防止编译器对代码进行优化。 比如如下程序： 1 ucNms=0x65;2 ucNms=0x66;3 ucNms=0x67;4 ucNms=0x68; 上述4条语句，如果变量在声明的时候(unsigned char ucNms;)没有使用volatile，那么编译器有可能对其优化，只编译最后一条语句ucNms=0x68;（即忽略前三条语句，只产生一条机器汇编代码）；如果变量在声明的时候(volatile unsigned char ucNms;)使用了volatile,则编译器会逐一地进行编译并产生四条相应的机器代码（产生四条代码）。 精确地说就是，编译器在编译这个变量语句时必须每次都小心地重新读取这个变量的值，而不是使用保存在寄存器里的备份。所以下面几个情况在声明的时候需要用volatile关键字对其修饰： 1）并行设备的硬件寄存器（如：状态寄存器） 2）一个中断服务子程序中会访问到的非自动变量（Non-automatic variables) 3）多线程应用中被几个任务共享的变量 2.原子操作 原子操作可以理解为不被打断的操作

海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。 在海量数据中提取信息，不同于常规量级数据中提取信息，在海量信息中提取有用数据，会存在以下几个方面的问题： （1）数据量过大，数据中什么情况都可能存在，如果信息数量只有20条，人工可以逐条进行查找、比对，可是当数据规模扩展到上百条、数千条、数亿条，甚至更多时，仅仅只通过手工已经无法解决存在的问题，必须通过工具或者程序进行处理。 （2）对海量数据信息处理，还需要有良好的软硬件配置，合理使用工具，合理分配系统资源。通常情况下，如果需要处理的数据量非常大，超过了TB级，小型机、大型工作站是要考虑的，普通计算机如果有好的方法也可以考虑，如通过联机做成工作集群。 （3）对海量信息处理时，要求很高的处理方法和技巧，如何进行数据挖掘算法的设计以及如何进行数据的存储访问等都是研究的难点。 针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有Hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 Hash法 哈希函数的特点 哈希函数的构建方法 解决冲突的方法 Bit-map法 Bloom filter法 数据库优化法 倒排索引法 外排序法 Trie树 堆 双层桶法

原文地址：http://www.2cto.com/kf/201606/519107.html 海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。 在海量数据中提取信息，不同于常规量级数据中提取信息，在海量信息中提取有用数据，会存在以下几个方面的问题： （1）数据量过大，数据中什么情况都可能存在，如果信息数量只有20条，人工可以逐条进行查找、比对，可是当数据规模扩展到上百条、数千条、数亿条，甚至更多时，仅仅只通过手工已经无法解决存在的问题，必须通过工具或者程序进行处理。 （2）对海量数据信息处理，还需要有良好的软硬件配置，合理使用工具，合理分配 系统 资源。通常情况下，如果需要处理的数据量非常大，超过了TB级，小型机、大型工作站是要考虑的，普通计算机如果有好的方法也可以考虑，如通过联机做成工作集群。 （3）对海量信息处理时，要求很高的处理方法和技巧，如何进行数据挖掘算法的设计以及如何进行数据的存储访问等都是研究的难点。 针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有Hash法、Bit-map法、Bloom filter法、 数据库 优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 Hash法 Hash 一般被翻译为哈希，也被称为散列，它是一种映射关系

海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。 在海量数据中提取信息，不同于常规量级数据中提取信息，在海量信息中提取有用数据，会存在以下几个方面的问题： （1）数据量过大，数据中什么情况都可能存在，如果信息数量只有20条，人工可以逐条进行查找、比对，可是当数据规模扩展到上百条、数千条、数亿条，甚至更多时，仅仅只通过手工已经无法解决存在的问题，必须通过工具或者程序进行处理。 （2）对海量数据信息处理，还需要有良好的软硬件配置，合理使用工具，合理分配系统资源。通常情况下，如果需要处理的数据量非常大，超过了TB级，小型机、大型工作站是要考虑的，普通计算机如果有好的方法也可以考虑，如通过联机做成工作集群。 （3）对海量信息处理时，要求很高的处理方法和技巧，如何进行数据挖掘算法的设计以及如何进行数据的存储访问等都是研究的难点。 针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有Hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 Hash法 哈希函数的特点 哈希函数的构建方法 解决冲突的方法 Bit-map法 Bloom filter法 数据库优化法 倒排索引法 外排序法 Trie树 堆 双层桶法

数据库中的数据一般是放在磁盘里面，存取数据的时候就要访问磁盘， 物理访问过程：盘片旋转，磁臂移动 两个过程。盘片旋转到指定位置之后，移动磁臂开始进行数据的存取。 那么存取数据的时间(快慢)主要是在哪部分消耗呢？主要就是 定位 过程消耗的。 所以：考虑到提高存取数据的速率，实际上就是减少磁盘定位(I/O操作)的次数。 来举个例子。来 顺序查找 。 查找5的时候，从头到尾的遍历，一共需要定位5次。不用再赘述，显然这样的顺序查找是最低效的。 为了提高效率，来 二叉树 。 二叉树的规范我就不说了， 一共6个数，无论查找哪个数，最多也就定位3次。 嗯，既然二叉树这么方便，那大家都用二叉树好了。额，其实图一那种情况，也算是二叉树，那算是一种情况。如果无法保证提高效率的稳定性，那这种结构还是不好。 （在这里记录一个知识点） 先序，中序，后序遍历。说一点就好，这里的先中后，说的是根节点。 为了提升稳定性，来 平衡二叉树 。 平衡二叉树用平衡因子差值来判断是否平衡，并旋转二叉树。平衡因子：左右子树高度差。平衡二叉树里平衡因子不能超过1，否则旋转。 长叹一口气，这样稳定了吧？ 稳定是稳定，但是为了二叉树的稳定，牺牲了一些更重要的东西——时间。 当新增删除数据导致的旋转二叉树时，很耗时间的！ 所有的操作的目的都是为了节省时间，提高效率。这样操作舍本逐末了。但也不是丝毫没有可取之处。 使用场景

一、final 关键字 final关键字主要用在三个地方：变量、方法、类。 对于一个final变量，如果是基本数据类型的变量，则其数值一旦在初始化之后便不能更改；如果是引用类型的变量，则在对其初始化之后便不能再让其指向另一个对象。 当用final修饰一个类时，表明这个类不能被继承。final类中的所有成员方法都会被隐式地指定为final方法。 使用final方法的原因有两个。第一个原因是把 方法锁定 ，以防任何继承类修改它的含义；第二个原因是 效率 。在早期的Java实现版本中，会将final方法转为内嵌调用。但是如果方法过于庞大，可能看不到内嵌调用带来的任何性能提升（现在的Java版本已经不需要使用final方法进行这些优化了）。类中所有的private方法都隐式地指定为final。 二、static 关键字 这个关键字一时半会说不明白，明天拿出来细细看。先认识一下。 static 关键字主要有以下四种使用场景： 修饰成员变量和成员方法: 被 static 修饰的成员属于类，不属于单个这个类的某个对象，被类中所有对象共享，可以并且建议通过类名调用。被static 声明的成员变量属于静态成员变量，静态变量 存放在 Java 内存区域的方法区。调用格式： 类名.静态变量名 类名.静态方法名() 静态代码块: 静态代码块定义在类中方法外, 静态代码块在非静态代码块之前执行(静态代码块—

本文为 SnailClimb 的原创，目前已经收录自我开源的 JavaGuide 中（61.5 k Star!【Java学习+面试指南】 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识。觉得内容不错再 Star!）。 另外推荐一篇原创： 终极推荐！可能是最适合你的Java学习路线+方法+网站+书籍推荐！ Java 并发进阶常见面试题总结 1. synchronized 关键字 1.1. 说一说自己对于 synchronized 关键字的了解 synchronized关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性，synchronized关键字可以保证被它修饰的方法或者代码块在任意时刻只能有一个线程执行。 另外，在 Java 早期版本中，synchronized属于重量级锁，效率低下，因为监视器锁（monitor）是依赖于底层的操作系统的 Mutex Lock 来实现的，Java 的线程是映射到操作系统的原生线程之上的。如果要挂起或者唤醒一个线程，都需要操作系统帮忙完成，而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到内核态，这个状态之间的转换需要相对比较长的时间，时间成本相对较高，这也是为什么早期的 synchronized 效率低的原因。庆幸的是在 Java 6 之后 Java 官方对从 JVM 层面对synchronized 较大优化，所以现在的 synchronized