Commit on 2025/07/03 周四 17:41:09.50
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110
科研/ZY网络重构分析.md
110
科研/ZY网络重构分析.md
@ -388,34 +388,128 @@ $$
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|a_{ij} - \widetilde{a}_{ij}|=\left| \sum_{m=1}^r \Delta \lambda_m ({x}_m {x}_m^T)_{ij} \right| < \frac{1}{2}
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|a_{ij} - \widetilde{a}_{ij}|=\left| \sum_{m=1}^r \Delta \lambda_m ({x}_m {x}_m^T)_{ij} \right| < \frac{1}{2}
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$$
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$$
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于一个归一化的特征向量 ${x}_m$，其外积矩阵$ {x}_m {x}_m^T$ 满足
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于一个归一化的特征向量 ${x}_m$，非对角线上元素，其外积矩阵$ {x}_m {x}_m^T$ 满足
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$$
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$$
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|({x}_m {x}_m^T)_{ij}| \leq 1.
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|({x}_m {x}_m^T)_{ij}| \leq \frac12.
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$$
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$$
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例：
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例：
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$$
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$$
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x_m = \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \end{bmatrix}\\
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x_m = \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \end{bmatrix}\\
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x_m x_m^T = \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} & \frac{1}{\sqrt{2}} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{1}{2} & \frac{1}{2} \\ \frac{1}{2} & \frac{1}{2} \end{bmatrix}
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x_m x_m^T = \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} & \frac{1}{\sqrt{2}} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{1}{2} & \frac{1}{2} \\ \frac{1}{2} & \frac{1}{2} \end{bmatrix}
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$$
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$$
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每个元素的绝对值$\leq1$
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每个元素的绝对值$\frac12$
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$$
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$$
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\left| \sum_{m=1}^r \Delta \lambda_m (x_m x_m^T)_{ij} \right| \leq \sum_{m=1}^r |\Delta \lambda_m| \cdot |(x_m x_m^T)_{ij}| \leq \sum_{m=1}^r |\Delta \lambda_m|.
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\left| \sum_{m=1}^r \Delta \lambda_m (x_m x_m^T)_{ij} \right| \leq \sum_{m=1}^r |\Delta \lambda_m| \cdot |(x_m x_m^T)_{ij}| \leq \frac12\sum_{m=1}^r |\Delta \lambda_m|.
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$$
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$$
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||||||
为了确保 $|a_{ij} - \widetilde{a}_{ij}| < \frac{1}{2}$ 对所有 $(i,j)$ 成立,网络精准重构条件为：
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为了确保 $|a_{ij} - \widetilde{a}_{ij}| < \frac{1}{2}$ 对所有 $(i,j)$ 成立,网络精准重构条件为：
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$$
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$$
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\sum_{m=1}^r\left| \Delta \lambda_m\right| < \frac{1}{2}
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\sum_{m=1}^r\left| \Delta \lambda_m\right| < 1
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$$
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$$
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0-1 矩阵能够精准重构的容忍上界与网络中的节点数量成反比，网络中节点数量越多，实现精准重构的要求也就越高。
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### 考虑特征向量的扰动：
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**1 将差分拆成"特征值项 + 特征向量项"**
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对称矩阵 $A,\;\tilde A$ 的前 $r$ 个特征对分别记作
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$\{(\lambda_m,x_m)\}_{m=1}^r,\; \{(\tilde\lambda_m,\tilde x_m)\}_{m=1}^r$。
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$$
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\begin{aligned}
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A-\tilde A
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&=\sum_{m=1}^r\bigl(\lambda_m x_mx_m^\top-\tilde\lambda_m\tilde x_m\tilde x_m^\top\bigr)\\
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||||||
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&=\underbrace{\sum_{m=1}^r\Delta\lambda_m\,x_mx_m^\top}_{\text{特征值扰动}}
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\;+\;
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||||||
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\underbrace{\sum_{m=1}^r
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|
\tilde\lambda_m\bigl(x_mx_m^\top-\tilde x_m\tilde x_m^\top\bigr)}_{\text{特征向量扰动}} .
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\end{aligned}
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$$
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**2 如何控制"特征向量扰动项"**
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设 $\theta_m:=\angle(x_m,\tilde x_m)$，
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则 rank-1 投影差满足
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$$
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\|x_mx_m^\top-\tilde x_m\tilde x_m^\top\|_2=\sin\theta_m,
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$$
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而单个元素绝对值永远不超过谱范数，
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所以
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$$
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\bigl| (x_mx_m^\top-\tilde x_m\tilde x_m^\top)_{ij}\bigr|
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\;\le\;\sin\theta_m .
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$$
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要把 $\sin\theta_m$ 换成 **只含特征值的量**，用 Davis-Kahan *sin θ* 定理。
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设
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$$
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\gamma_m:=\min_{k\neq m}\lvert\lambda_m-\lambda_k\rvert
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\quad(\text{与其它特征值的最小间隔}),
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$$
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当$\|\tilde A-A\|_2$ 足够小（或直接用 Weyl 定理把它替换成 $|\Delta\lambda_m|$）时
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$$
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\sin\theta_m
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\;\le\;
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\frac{\lvert\Delta\lambda_m\rvert}{\gamma_m}
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\quad\text{(单向版本的 Davis-Kahan)}\;
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$$
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**3 元素级误差的统一上界**
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把两部分误差放在一起，对 **非对角元** ($|x_{mi}x_{mj}|\le\tfrac12$ 的情形) 有
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$$
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\begin{aligned}
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\lvert a_{ij}-\tilde a_{ij}\rvert
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&\le
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\frac12\sum_{m=1}^r\lvert\Delta\lambda_m\rvert
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\;+\;
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\sum_{m=1}^r
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\lvert\tilde\lambda_m\rvert\,
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|
\sin\theta_m\\[4pt]
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|
&\le
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|
\frac12\sum_{m=1}^r\lvert\Delta\lambda_m\rvert
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\;+\;
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||||||
|
\sum_{m=1}^r
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||||||
|
\lvert\tilde\lambda_m\rvert\,
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||||||
|
\frac{\lvert\Delta\lambda_m\rvert}{\gamma_m}.
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\end{aligned}
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$$
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**4 纯"特征值—谱隙"条件**
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若要保证 **所有** 非对角元素都 < $\tfrac12$，只需让
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$$
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\boxed{\;
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\sum_{m=1}^r
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\lvert\Delta\lambda_m\rvert
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\Bigl(
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\tfrac12+\frac{\lvert\tilde\lambda_m\rvert}{\gamma_m}
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\Bigr)
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\;<\;
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\tfrac12
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\;}
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|
\tag{★}
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$$
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这就是你原先
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$\displaystyle\sum_{m=1}^r\lvert\Delta\lambda_m\rvert<1$
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的推广版本：
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* 若谱隙 $\gamma_m$ **很大**，第二项趋于 0，(★) 近似退化到你的条件；
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* 当 $\gamma_m$ 变小（特征值接近重数高或"纠缠"），就必须更严格地控制 $\Delta\lambda_m$。
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对角元素的最坏情况 $|x_{mi}|^2=1$ 时，只要把公式里的前系数 ½ 改成 1 即可。
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如果在**高层次**（特征值滤波）的误差累积超过了一定阈值，就有可能在**低层次**（邻接矩阵元素）中出现翻转。公式推导了只要谱参数的误差之和**不超过** 0.5，就可以保证0-1矩阵的精确重构。
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## **非0/1矩阵**
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## **非0/1矩阵**
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@ -286,7 +286,7 @@ $$
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# 无迹卡尔曼(UKF)
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# 无迹卡尔曼(UKF)
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#### UKF 具体步骤（分步解析）
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### UKF 具体步骤（分步解析）
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| 符号 | 含义 | 维度 |
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| 符号 | 含义 | 维度 |
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| ------------------------- | ------------------------------ | ------------------- |
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| ------------------------- | ------------------------------ | ------------------- |
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科研/草稿.md
153
科研/草稿.md
@ -1,118 +1,57 @@
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根据您提供的图片内容和数学符号描述，当前的公式和符号使用**基本符合数学和论文规范**，但可以进一步优化以提高严谨性和可读性。以下是具体分析及建议：
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Here's the reformatted version with Markdown + LaTeX, including explanations for the `*` symbol:
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### **1. 邻接矩阵 `A` 的表示**
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**Input**:
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- Ordered singular value estimates
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$$\tilde\sigma_1 \ge \tilde\sigma_2 \ge \cdots \ge \tilde\sigma_r,$$
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- Budget
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$$s \ge 0.$$
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- **当前表述**：
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`A = a_{ij} \ (i,j \in 1,2,\ldots,n)`
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**合理性**：
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||||||
- 矩阵元素 `a_{ij}` 的下标范围明确（`i,j` 从 1 到 `n`）。
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||||||
- 声明 `A` 为实对称矩阵（`a_{ij} = a_{ji}`）符合图的邻接矩阵定义。
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||||||
- **优化建议**：
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||||||
- 若论文涉及离散时间或动态网络，建议将时间下标 `t` 包含在括号内，即 **`A_t = (a_{ij})_t`**，以强调时间依赖性（例如：`A_t` 是 `t` 时刻的邻接矩阵）。
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||||||
- 如果时间 `t` 是次要因素，直接使用 `A` 或 `A(t)` 也可接受。
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### 1. Prefix Sum Array Initialization
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$$S = [0] * (r+1)$$
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### **2. 矩阵元素的定义式**
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> **Note**: The `*` symbol here is Python's list repetition operator, used to create a length $(r+1)$ array filled with zeros. In formal papers, this would typically be written as:
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> $$S_0 = S_1 = \cdots = S_r = 0$$
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> or more concisely:
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> $$S = \mathbf{0}_{r+1}.$$
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- **当前表述**：
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### 2. Absolute Value Prefix Sum Computation
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For $\kappa=1,2,\dots,r$:
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$$
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||||||
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S[\kappa] = S[\kappa-1] + \bigl|\tilde\sigma_\kappa\bigr|.
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$$
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||||||
```
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### 3. Search Threshold Calculation
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a_{ij} = a_{ji} =
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$$
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\begin{cases}
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\theta = S[r] - s.
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||||||
w_{ij}, & d_{ij} \leq r \\
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$$
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||||||
0, & d_{ij} > r \text{ or } i = j
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||||||
\end{cases}
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||||||
```
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||||||
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||||||
**合理性**：
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### 4. Binary Search on $S[0\ldots r]$
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Find the minimal $\kappa$ satisfying:
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$$
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S[\kappa] \ge \theta.
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$$
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- 分段函数形式清晰，逻辑完整（覆盖了通信半径 `r`、距离 `d_{ij}`、自环 `i=j` 的情况）。
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**Pseudocode** (Python-style):
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- 权值 `w_{ij}` 的说明（如流量、带宽）符合实际应用场景。
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```python
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low, high = 0, r
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while low < high:
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mid = (low + high) // 2
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|
if S[mid] < θ:
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low = mid + 1
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else:
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high = mid
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κ = low
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```
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- **优化建议**：
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- **符号一致性**：若 `w_{ij}` 是时变的，建议改为 `w_{ij}(t)`，与 `A_t` 保持一致。
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Key modifications:
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- **自环明确性**：可补充说明“对角线元素 `a_{ii} = 0`”以避免歧义（部分文献允许自环权值非零）。
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1. Replaced all occurrences of $\tilde\lambda$ with $\tilde\sigma$ for consistency with SVD notation
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2. Maintained proper LaTeX formatting with `$$` for display equations
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3. Added clear section headers
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4. Preserved the Python-style pseudocode block
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### **3. 时间下标的处理**
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5. Included explanatory note about the `*` operator usage
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-
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用户疑问
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：是否将
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```
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t
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```
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放在括号内（如
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```
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\lambda_i(A_t)
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```
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vs
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```
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\lambda_i(A)_t
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```
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）。
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-
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推荐写法
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：
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- 特征值/奇异值：统一用 **`\lambda_i(A_t)`** 或 **`\sigma_i(A_t)`**，表示“矩阵 `A_t` 的第 `i` 个特征值/奇异值”。
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||||||
- 避免 `\lambda_i(A)_t`，因其可能被误解为“对 `A` 求特征值后再取时间 `t` 的分量”。
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### **4. 其他细节规范**
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-
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符号字体
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：
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- 矩阵 `A` 用大写斜体，向量 `\mathbf{v}` 用小写粗体，标量 `r, d_{ij}` 用普通斜体。
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||||||
- 确保希腊字母（如 `\lambda, \sigma`）和下标（如 `\text{max}, \text{min}`）的格式正确。
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-
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文字说明
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：
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- 对通信半径 `r`、距离 `d_{ij}`、权值 `w_{ij}` 的定义清晰，符合论文要求。
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### **5. 总结建议**
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- **动态网络场景**：
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- 使用 `A_t` 和 `\lambda_i(A_t)`，保持时间下标在括号内。
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- 示例修改：
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> “动态网络的邻接矩阵序列 `\{A_t\}` 的特征值为 `\{\lambda_1(A_t), \ldots, \lambda_n(A_t)\}`。”
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- **静态网络场景**：
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- 直接使用 `A` 和 `\lambda_i(A)`，无需时间下标。
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当前符号系统已足够规范，只需根据时间维度是否关键选择 **`A_t` 或 `A`**，并统一后续符号即可。
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$w_{ij}>0$
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26
科研/郭款论文.md
26
科研/郭款论文.md
@ -567,6 +567,16 @@ $$
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**为什么采用SNMF?**
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1.得到可解释、非负的低维表示 $U$，可以作为网络嵌入特征进行下游任务。
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2.若直接特征分解，得到的B通常含有负值，导致 $A'$ 中元素可能存在负值。
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3.$A' = U U^T$ ，由于 $U$ 是实对称矩阵，该算法得到的$A'$是正半定的，特征值都大于等于0。
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**例：假设我们有一个 $3 \times 3$ 对称非负矩阵**
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**例：假设我们有一个 $3 \times 3$ 对称非负矩阵**
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@ -697,22 +707,6 @@ $$
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#### 疑问
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**！！！为什么采用SNMF?**
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得到可解释、非负的低维表示 $U$
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卡尔曼滤波得到的特征值和特征向量存在噪声 直接进行谱分解重构会导致重构出来的矩阵不满足对称性。但是SNMF在迭代的过程中增加了**非负**且**对称**的约束！
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可以确保 $A' = UU^{\mathsf T}$ 得到的重构矩阵是对称且非负的！！！
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#### **时间复杂度分析**
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#### **时间复杂度分析**
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(1) 初始构造阶段（假设特征值 特征向量已提前获取，不做分析）
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(1) 初始构造阶段（假设特征值 特征向量已提前获取，不做分析）
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@ -215,17 +215,14 @@ public class Order { // ← 聚合根（Aggregate Root）
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**特征**
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**特征**
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- 封装持久化操作：Repository负责封装所有与数据源交互的操作，如**创建、读取、更新和删除（CRUD）操作**。这样，领域层的代码就可以避免直接处理数据库或其他存储机制的复杂性。
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- 封装持久化操作：Repository负责封装所有与数据源交互的操作，如**创建、读取、更新和删除（CRUD）操作**。这样，领域层的代码就可以避免直接处理数据库或其他存储机制的复杂性。
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||||||
- 领域对象的集合管理：Repository通常被视为领域对象的集合，提供了查询和过滤这些对象的方法，使得领域对象的获取和管理更加方便。
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||||||
- 抽象接口：Repository定义了一个与持久化机制无关的接口，这使得领域层的代码可以在不同的持久化机制之间切换，而不需要修改业务逻辑。
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- 抽象接口：Repository定义了一个与持久化机制无关的接口，这使得领域层的代码可以在不同的持久化机制之间切换，而不需要修改业务逻辑。
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**职责分离**
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**职责分离**
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- **领域层** 只定义 **Repository 接口**，关注“需要做哪些数据操作”（增删改查、复杂查询），不关心具体实现。
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- **领域层** 只定义 **Repository 接口**，关注“需要做哪些数据操作”（增删改查、复杂查询），不关心具体实现。
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||||||
- **基础设施层** 实现这些接口（ORM、JDBC、Redis、ES、RPC、HTTP、MQ 推送等），封装所有外部资源的访问细节。
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- **基础设施层** 实现这些接口（ORM、JDBC、Redis、ES、RPC、HTTP、MQ 推送等），封装所有外部资源的访问细节。
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仓储解耦的手段使用了依赖倒置的设计。
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仓储解耦的手段使用了**依赖倒置**的设计。
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<img src="https://pic.bitday.top/i/2025/06/25/qt4nbs-0.png" alt="image-20250625162115367" style="zoom: 80%;" />
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<img src="https://pic.bitday.top/i/2025/06/25/qt4nbs-0.png" alt="image-20250625162115367" style="zoom: 80%;" />
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@ -241,17 +238,29 @@ public interface IActivityRepository {
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}
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}
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```
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```
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**使用：**在应用程序中使用**依赖注入**（DI）来将具体的Repository实现注入到需要它们的领域服务或应用服务中。
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### 聚合和领域服务的区别
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| 特性 | 聚合（Aggregate） | 领域服务（Domain Service） |
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### 聚合和领域服务和仓储服务的比较
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| ------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
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| **本质** | **一组相关**实体和值对象的组合，形成一个事务与一致性边界 | 无状态的业务逻辑单元，封装**跨实体或跨聚合**的操作 |
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| 特性 | **聚合（Aggregate）** | **领域服务（Domain Service）** | **仓储（Repository）** |
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| **状态** | 有状态——包含实体／值对象，维护自身的数据和不变式 | 无状态——只定义行为，不保存对象状态 |
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| ------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
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| **职责** | 1. 维护内部对象的一致性2. 提供对外唯一入口（聚合根）3. 定义事务边界 | 1. 执行不适合归入任何单一聚合的方法2. 协调多个聚合或实体完成一段业务流程 |
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| **本质** | 相关**实体和值对象的组合**，以“聚合根”为唯一访问入口 | 无状态的**业务逻辑单元**，封装**跨实体 / 跨聚合**规则 | 抽象的数据访问接口，隐藏底层存储细节，为聚合**提供持久化能力** |
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| **边界** | 聚合边界内的所有操作要么全部成功要么全部失败 | 没有一致性边界，只是一段可复用的业务流程 |
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| **状态** | **有状态**——内部维护数据与不变式 | **无状态**——仅暴露行为 | **无业务状态**；实现层可能有缓存，但对外看作无状态 |
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| **典型用法** | `Order.addItem()`、`Order.updateAddress()` 等，操作聚合根来修改内部状态 | `PricingService.calculateFinalPrice(order, coupons)`<br />`InventoryService.reserveStock(order)` |
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| **职责** | 1. 内部一致性2. 定义事务边界3. 提供领域行为（`order.pay()` 等） | 1. 承载跨实体规则2. 协调多个聚合完成业务动作 | 1. 加载 / 保存聚合根2. 把 PO ↔️ Entity 映射3. 屏蔽 SQL/ORM/缓存等技术细节 |
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| **边界** | *聚合边界*：内部操作要么全部成功要么全部失败 | 无一致性边界，仅调用聚合或仓储 | *持久化边界*：一次操作针对一个聚合；不负责业务事务（由应用层控制） |
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| **典型用法** | `Order.addItem()`,`Order.cancel()` | `PricingService.calculate(...)`,`InventoryService.reserveStock(...)` | `orderRepository.findById(id)`,`orderRepository.save(order)` |
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**自己总结：**领域服务纯写业务逻辑并注入仓储服务；
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仓储服务只写接口，规定一个具体的'动作'；
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然后基础设施层中子类实现该仓储接口，并注入若干Dao，一个'动作'可能调用多个Dao来实现；
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Dao直接与数据库打交道，实现增删查改。
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@ -11,8 +11,8 @@ Intellij Ideav创建Java项目：
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||||||
IDEA快捷键：
|
IDEA快捷键：
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| `Ctrl + Alt + L` | 格式化代码 |
|
| `Ctrl + L` | 格式化代码 |
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||||||
| ---------------- | ------------------------- |
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| ------------- | ------------------------- |
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||||||
| `Ctrl + /` | 注释/取消注释当前行 |
|
| `Ctrl + /` | 注释/取消注释当前行 |
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||||||
| `Ctrl + D` | 复制当前行或选中的代码块 |
|
| `Ctrl + D` | 复制当前行或选中的代码块 |
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||||||
| `Ctrl + Y` | 删除当前行 |
|
| `Ctrl + Y` | 删除当前行 |
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||||||
@ -1859,6 +1859,8 @@ public @interface MyAnnotation {
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|||||||
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||||||
@Target(ElementType.TYPE) //类上的注解（包含类、接口、枚举等类型）
|
@Target(ElementType.TYPE) //类上的注解（包含类、接口、枚举等类型）
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||||||
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||||||
|
@Target(ElementType.FIELD) //字段上的注解
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||||||
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|
||||||
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||||||
|
|
||||||
**简化使用**：如果注解中只有一个属性需要设置，而且该属性名为 `value`，则在使用时可以省略属性名
|
**简化使用**：如果注解中只有一个属性需要设置，而且该属性名为 `value`，则在使用时可以省略属性名
|
||||||
|
|||||||
@ -1016,50 +1016,43 @@ Integer top = stack.pop(); // 出栈
|
|||||||
- `offerFirst(E e)`：**在队头插入元素**，返回 `true` 或 `false` 表示是否成功。
|
- `offerFirst(E e)`：**在队头插入元素**，返回 `true` 或 `false` 表示是否成功。
|
||||||
- `peekFirst()`：查看队头元素，不移除；队列为空返回 `null`。
|
- `peekFirst()`：查看队头元素，不移除；队列为空返回 `null`。
|
||||||
- `pollFirst()`：移除并返回队头元素；队列为空返回 `null`。
|
- `pollFirst()`：移除并返回队头元素；队列为空返回 `null`。
|
||||||
|
- `poll()` ：移除并返回队头元素
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||||||
|
|
||||||
*在队尾操作*
|
*在队尾操作*
|
||||||
|
|
||||||
- `offerLast(E e)`：在队尾插入元素，返回 `true` 或 `false` 表示是否成功。
|
- `offerLast(E e)`：在队尾插入元素，返回 `true` 或 `false` 表示是否成功。
|
||||||
|
- `offer(E e)` : 把元素放到 队尾
|
||||||
- `peekLast()`：查看队尾元素，不移除；队列为空返回 `null`。
|
- `peekLast()`：查看队尾元素，不移除；队列为空返回 `null`。
|
||||||
- `pollLast()`：移除并返回队尾元素；队列为空返回 `null`。
|
- `pollLast()`：移除并返回队尾元素；队列为空返回 `null`。
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
*添加元素*：调用 `offer(e)` 时，实际上是调用 `offerLast(e)`，即在**队尾**添加元素。push(e)` ⇒ 等价于 `addFirst(e)
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|
||||||
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|
||||||
*删除或查看元素*：调用`poll()` 时，则是调用 `pollFirst()`，即在队头移除元素；同理， `peek()` 则是查看队头元素。
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||||||
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||||||
```java
|
```java
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||||||
import java.util.Deque;
|
import java.util.Deque;
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||||||
import java.util.ArrayDeque;
|
import java.util.ArrayDeque;
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||||||
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||||||
public class DequeExample {
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public class DequeExampleSafe {
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||||||
public static void main(String[] args) {
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public static void main(String[] args) {
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||||||
// 使用 ArrayDeque 实现双端队列
|
// 使用 ArrayDeque 实现双端队列
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||||||
Deque<Integer> deque = new ArrayDeque<>();
|
Deque<Integer> deque = new ArrayDeque<>();
|
||||||
|
|
||||||
// 在队列头部添加元素
|
/* ========= 在队列两端“安全”地添加元素 ========= */
|
||||||
deque.addFirst(10);
|
deque.offerFirst(10); // 队头 ← 10
|
||||||
// 在队列尾部添加元素
|
deque.offerLast(20); // 20 ← 队尾
|
||||||
deque.addLast(20);
|
deque.offerFirst(5); // 队头 ← 5,10,20
|
||||||
// 在队列头部插入元素（和 addFirst 类似，但失败时不会抛异常）
|
deque.offerLast(30); // 队尾 → 5,10,20,30
|
||||||
deque.offerFirst(5);
|
|
||||||
// 在队列尾部插入元素
|
|
||||||
deque.offerLast(30);
|
|
||||||
|
|
||||||
System.out.println("双端队列内容：" + deque);
|
System.out.println("双端队列内容：" + deque);
|
||||||
|
|
||||||
// 查看队头和队尾元素，不移除
|
/* ========= “安全”地查看队头/队尾 ========= */
|
||||||
int first = deque.peekFirst();
|
Integer first = deque.peekFirst(); // 队头元素（5）
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||||||
int last = deque.peekLast();
|
Integer last = deque.peekLast(); // 队尾元素（30）
|
||||||
System.out.println("队头元素：" + first);
|
System.out.println("队头元素：" + first);
|
||||||
System.out.println("队尾元素：" + last);
|
System.out.println("队尾元素：" + last);
|
||||||
|
|
||||||
// 从队头移除元素
|
/* ========= “安全”地移除队头/队尾 ========= */
|
||||||
int removedFirst = deque.removeFirst();
|
Integer removedFirst = deque.pollFirst(); // 移除并返回队头（5）
|
||||||
System.out.println("移除队头元素：" + removedFirst);
|
System.out.println("移除队头元素：" + removedFirst);
|
||||||
// 从队尾移除元素
|
|
||||||
int removedLast = deque.removeLast();
|
Integer removedLast = deque.pollLast(); // 移除并返回队尾（30）
|
||||||
System.out.println("移除队尾元素：" + removedLast);
|
System.out.println("移除队尾元素：" + removedLast);
|
||||||
|
|
||||||
System.out.println("双端队列最终内容：" + deque);
|
System.out.println("双端队列最终内容：" + deque);
|
||||||
@ -1069,6 +1062,16 @@ public class DequeExample {
|
|||||||
|
|
||||||
|
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**栈和双端队列的对应关系**
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栈只有队头！
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* 添加元素：push(e) ⇒ addFirst(e) （安全版：offerFirst(e)）
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* 删除元素：pop() ⇒ removeFirst() （安全版：pollFirst()）
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|
* 查看栈顶：peek() ⇒ peekFirst()
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### Iterator
|
### Iterator
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||||||
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||||||
- **`HashMap`、`HashSet`、`ArrayList` 和 `PriorityQueue`** 都实现了 `Iterable` 接口，支持 `iterator()` 方法。
|
- **`HashMap`、`HashSet`、`ArrayList` 和 `PriorityQueue`** 都实现了 `Iterable` 接口，支持 `iterator()` 方法。
|
||||||
@ -1219,6 +1222,8 @@ public void bubbleSort(int[] arr){
|
|||||||
|
|
||||||
### 归并排序
|
### 归并排序
|
||||||
|
|
||||||
|
#### **数组归并排序**
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||||||
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|
||||||
**基本思想：**
|
**基本思想：**
|
||||||
|
|
||||||
将待排序的数组视为多个有序子表，每个子表的长度为 1，通过两两归并逐步合并成一个有序数组。
|
将待排序的数组视为多个有序子表，每个子表的长度为 1，通过两两归并逐步合并成一个有序数组。
|
||||||
@ -1288,6 +1293,51 @@ public class MergeSort {
|
|||||||
|
|
||||||
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|
||||||
|
|
||||||
|
#### 链表归并排序
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||||||
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||||||
|
```java
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// 简易链表归并排序示意
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||||||
|
ListNode sortList(ListNode head) {
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|
if (head == null || head.next == null) return head;
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||||||
|
// ① 快慢指针找中点并断链
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||||||
|
ListNode slow = head, fast = head.next;
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||||||
|
while (fast != null && fast.next != null) {
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||||||
|
slow = slow.next;
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||||||
|
fast = fast.next.next;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
ListNode mid = slow.next;
|
||||||
|
slow.next = null;
|
||||||
|
// ② 递归排序左右两段
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||||||
|
ListNode left = sortList(head);
|
||||||
|
ListNode right = sortList(mid);
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||||||
|
// ③ 合并
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||||||
|
return merge(left, right);
|
||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
ListNode merge(ListNode a, ListNode b) {
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||||||
|
ListNode dummy = new ListNode(-1), p = dummy;
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||||||
|
while (a != null && b != null) {
|
||||||
|
if (a.val <= b.val) { p.next = a; a = a.next; }
|
||||||
|
else { p.next = b; b = b.next; }
|
||||||
|
p = p.next;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
p.next = (a != null ? a : b);
|
||||||
|
return dummy.next;
|
||||||
|
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||||||
|
}
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||||||
|
```
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||||||
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||||||
|
**快慢指针找 “中点” 和找 “环” 的出发点为什么会不一样？**
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||||||
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|
| 目标 | 常见写法 | **为什么这么设** | 若改成另一种写法会怎样 |
|
||||||
|
| -------------------------------------- | ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
|
||||||
|
| **拆链／找中点**(归并排序、回文检测等) | `slow = head`<br />`fast = head.next` | - **偶数长度更均匀**： *len = 4* → 最终 `slow` 停在第 2 个结点（左半长 2，右半长 2）- `mid = slow.next` 一定非 null（当链长 ≥ 2），递归不会拿到空指针 | - `fast = head` 时 *len = 4* → `slow` 停在第 3 个结点（左半长 3，右半长 1），越分越偏； *len = 2* → 左 1 右 0，也能跑，但更不平衡 |
|
||||||
|
| **检测环** | `slow = head`<br />`fast = head` | - 只要两指针步幅不同，就会在环内相遇；- 起点放哪都行，写成同一起点最直观，也少一次空指针判断 | 如果写成 `fast = head.next` 也能检测环，但需先判断 `head.next` 是否为空，代码更啰嗦；并且两指针初始就“错开一步”，相遇时步数不同，求环长或入环点时要再做偏移 |
|
||||||
|
|
||||||
|
总之：自己模拟一遍，奇数和偶数的情况。
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
### 数组排序
|
### 数组排序
|
||||||
|
|
||||||
默认升序：
|
默认升序：
|
||||||
@ -1676,7 +1726,6 @@ public void inOrderTraversalIterative(TreeNode root, List<Integer> list) {
|
|||||||
curr = curr.right;
|
curr = curr.right;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
*迭代法前序*
|
*迭代法前序*
|
||||||
|
|||||||
417
自学/拼团交易系统.md
417
自学/拼团交易系统.md
@ -105,7 +105,7 @@ crowd_tags_job 人群标签任务
|
|||||||
|
|
||||||
**（二）参与拼团表**
|
**（二）参与拼团表**
|
||||||
|
|
||||||
group_buy_account 拼团账户
|
**group_buy_account 拼团账户**
|
||||||
|
|
||||||
| 字段名 | 说明 |
|
| 字段名 | 说明 |
|
||||||
| --------------------- | ------------ |
|
| --------------------- | ------------ |
|
||||||
@ -117,45 +117,50 @@ group_buy_account 拼团账户
|
|||||||
| create_time | 创建时间 |
|
| create_time | 创建时间 |
|
||||||
| update_time | 更新时间 |
|
| update_time | 更新时间 |
|
||||||
|
|
||||||
group_buy_order 用户拼单
|
**group_buy_order 用户拼单**
|
||||||
|
|
||||||
|
一条记录 = 一个拼团**团队**（`team_id` 唯一）
|
||||||
|
|
||||||
| 字段名 | 说明 |
|
| 字段名 | 说明 |
|
||||||
| ---------------------- | ------------------------ |
|
| --------------- | -------------------------------- |
|
||||||
| id | 自增ID |
|
| id | 自增ID |
|
||||||
|
| team_id | 拼单组队ID |
|
||||||
| activity_id | 活动ID |
|
| activity_id | 活动ID |
|
||||||
| group_order_id | 拼单ID 【多少人参与】 |
|
| source | 渠道 |
|
||||||
| group_order_start_time | 拼单开始时间 |
|
| channel | 来源 |
|
||||||
| group_order_end_time | 拼单结束时间 |
|
|
||||||
| source | 来源 |
|
|
||||||
| channel | 渠道 |
|
|
||||||
| goods_id | 商品ID |
|
|
||||||
| original_price | 原始价格 |
|
| original_price | 原始价格 |
|
||||||
| deduction_price | 抵扣价格（各类优惠加成） |
|
| deduction_price | 折扣金额 |
|
||||||
| pay_amount | 实际支付价格 |
|
| pay_price | 支付价格 |
|
||||||
| target_count | 目标数量 |
|
| target_count | 目标数量 |
|
||||||
| complete_count | 完成数量 |
|
| complete_count | 完成数量 |
|
||||||
| status | 状态（拼单中/完成/失败） |
|
| status | 状态（0-拼单中、1-完成、2-失败） |
|
||||||
| notify_url | 回调接口 |
|
|
||||||
| create_time | 创建时间 |
|
| create_time | 创建时间 |
|
||||||
| update_time | 更新时间 |
|
| update_time | 更新时间 |
|
||||||
|
|
||||||
group_buy_order_list 用户拼单明细
|
**group_buy_order_list 用户拼单明细**
|
||||||
|
|
||||||
|
一条记录 = **某用户**在该团队里锁的一笔单
|
||||||
|
|
||||||
| 字段名 | 说明 |
|
| 字段名 | 说明 |
|
||||||
| -------------- | ---------------------- |
|
| --------------- | ------------------------------------ |
|
||||||
| id | |
|
| id | 自增ID |
|
||||||
|
| user_id | 用户ID |
|
||||||
|
| team_id | 拼单组队ID |
|
||||||
|
| order_id | 订单ID |
|
||||||
| activity_id | 活动ID |
|
| activity_id | 活动ID |
|
||||||
| group_order_id | 拼单ID |
|
| start_time | 活动开始时间 |
|
||||||
| user_id | 用户id |
|
| end_time | 活动结束时间 |
|
||||||
| user_type | 团长/团员 |
|
|
||||||
| source | 来源 |
|
|
||||||
| channel | 渠道 |
|
|
||||||
| goods_id | 商品ID |
|
| goods_id | 商品ID |
|
||||||
| out_trade_no | 外部交易单号，唯一幂等 |
|
| source | 渠道 |
|
||||||
|
| channel | 来源 |
|
||||||
|
| original_price | 原始价格 |
|
||||||
|
| deduction_price | 折扣金额 |
|
||||||
|
| status | 状态；0 初始锁定、1 消费完成 |
|
||||||
|
| out_trade_no | 外部交易单号（确保外部调用唯一幂等） |
|
||||||
| create_time | 创建时间 |
|
| create_time | 创建时间 |
|
||||||
| update_time | 更新时间 |
|
| update_time | 更新时间 |
|
||||||
|
|
||||||
notify_task 回调任务
|
**notify_task 回调任务**
|
||||||
|
|
||||||
| 字段名 | 说明 |
|
| 字段名 | 说明 |
|
||||||
| -------------- | ---------------------------------- |
|
| -------------- | ---------------------------------- |
|
||||||
@ -278,8 +283,54 @@ EndNode.apply() → 组装结果并返回 TrialBalanceEntity
|
|||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
## 拼团交易锁单
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||||||
|
|
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|
|
||||||
|
下单到支付中间有一个流程，即锁单，比如淘宝京东中，在这个环节（限定时间内）选择使用优惠券、京豆等，可以得到优惠价，再进行支付；拼团场景同理，先加入拼团，进行锁单，然后优惠试算，最后才付款。
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
## 收获
|
## 收获
|
||||||
|
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|
### 实体对象
|
||||||
|
|
||||||
|
实体是指具有唯一标识的业务对象。
|
||||||
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|
||||||
|
在 DDD 分层里，**Domain Entity ≠ 数据库 PO**。
|
||||||
|
在 `edu.whut.domain.*.model.entity` 包下放的是**纯粹的业务对象**，它们只表达业务语义（团队 ID、活动时间、优惠金额……），对「数据持久化细节」保持**无感知**。因此它们看起来“字段不全”是正常的：
|
||||||
|
|
||||||
|
- 它们不会带 `@TableName` / `@TableId` 等 MyBatis-Plus 注解；
|
||||||
|
- 也不会出现数据库的技术字段（`id`、`create_time`、`update_time`、`status` 等）；
|
||||||
|
- 只保留聚合根真正**需要的**业务属性与行为。
|
||||||
|
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|
```java
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||||||
|
@Data
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||||||
|
@Builder
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||||||
|
@AllArgsConstructor
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||||||
|
@NoArgsConstructor
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||||||
|
public class PayActivityEntity {
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 拼单组队ID */
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||||||
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private String teamId;
|
||||||
|
/** 活动ID */
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||||||
|
private Long activityId;
|
||||||
|
/** 活动名称 */
|
||||||
|
private String activityName;
|
||||||
|
/** 拼团开始时间 */
|
||||||
|
private Date startTime;
|
||||||
|
/** 拼团结束时间 */
|
||||||
|
private Date endTime;
|
||||||
|
/** 目标数量 */
|
||||||
|
private Integer targetCount;
|
||||||
|
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
这个也是实体对象，因为多个字段的组合：teamId和activityId能唯一标识这个实体。
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
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### 模板方法
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### 模板方法
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**核心思想**：
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**核心思想**：
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@ -366,6 +417,229 @@ public class Demo {
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### 责任链
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应用场景：日志系统、审批流程、权限校验——任何需要将请求按阶段传递、并由某一环节决定是否继续或终止处理的地方，都非常适合职责链模式。
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#### 单例链
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典型的责任链模式要点：
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- **解耦请求发送者和处理者**：调用者只持有链头，不关心中间环节。
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- **动态组装**：通过 `appendNext` 可以灵活地增加、删除或重排链上的节点。
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- **可扩展**：新增处理逻辑只需继承 `AbstractLogicLink` 并实现 `apply`，不用改动已有代码。
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接口定义：`ILogicChainArmory<T, D, R>` 提供添加节点方法和获取节点
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```java
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//定义了责任链的组装接口：
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public interface ILogicChainArmory<T, D, R> {
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ILogicLink<T, D, R> next(); //在当前节点中获取下一个节点
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||||||
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|
ILogicLink<T, D, R> appendNext(ILogicLink<T, D, R> next); //把下一个处理节点挂接上来
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||||||
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}
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||||||
|
```
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`ILogicLink<T, D, R>` 继承自 `ILogicChainArmory<T, D, R>`，并额外声明了核心方法 `apply`
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|
```java
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|
public interface ILogicLink<T, D, R> extends ILogicChainArmory<T, D, R> {
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|
R apply(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception; //处理请求
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}
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```
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|
抽象基类：`AbstractLogicLink`
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|
```java
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|
public abstract class AbstractLogicLink<T, D, R> implements ILogicLink<T, D, R> {
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|
private ILogicLink<T, D, R> next;
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||||||
|
|
||||||
|
@Override
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||||||
|
public ILogicLink<T, D, R> next() {
|
||||||
|
return next;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
@Override
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||||||
|
public ILogicLink<T, D, R> appendNext(ILogicLink<T, D, R> next) {
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||||||
|
this.next = next;
|
||||||
|
return next;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
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||||||
|
protected R next(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception {
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|
return next.apply(requestParameter, dynamicContext); //交给下一节点处理
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}
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|
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||||||
|
}
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```
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|
子类只需继承它，重写 `apply(...)`，在合适的条件下要么直接处理并返回，要么调用 `next(requestParameter, dynamicContext)` 继续传递。
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|
**使用示例：**
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```java
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|
public class AuthLink extends AbstractLogicLink<Request, Context, Response> {
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||||||
|
@Override
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||||||
|
public Response apply(Request req, Context ctx) throws Exception {
|
||||||
|
if (!ctx.isAuthenticated()) {
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||||||
|
throw new UnauthorizedException();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
// 认证通过，继续下一个环节
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|
return next(req, ctx);
|
||||||
|
}
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||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
public class LoggingLink extends AbstractLogicLink<Request, Context, Response> {
|
||||||
|
@Override
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||||||
|
public Response apply(Request req, Context ctx) throws Exception {
|
||||||
|
System.out.println("Request received: " + req);
|
||||||
|
Response resp = next(req, ctx);
|
||||||
|
System.out.println("Response sent: " + resp);
|
||||||
|
return resp;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
// 组装责任链 放工厂类factory中实现
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|
ILogicLink<Request, Context, Response> chain =
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||||||
|
new AuthLink()
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|
.appendNext(new LoggingLink())
|
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|
.appendNext(new BusinessLogicLink());
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|
//客户端使用
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|
Request req = new Request(...);
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|
Context ctx = new Context(...);
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|
Response resp = chain.apply(req, ctx);
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```
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示例图：
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```text
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|
AuthLink.apply
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|
└─▶ LoggingLink.apply
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└─▶ BusinessLogicLink.apply
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||||||
|
└─▶ 返回 Response
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```
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|
这种模式链上的每个节点都手动 `next()`到下一节点。
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#### 多例链
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|
```java
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|
/**
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||||||
|
* 通用逻辑处理器接口 —— 责任链中的「节点」要实现的核心契约。
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||||||
|
*/
|
||||||
|
public interface ILogicHandler<T, D, R> {
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* 默认的 next占位实现，方便节点若不需要向后传递时直接返回 null。
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
default R next(T requestParameter, D dynamicContext) {
|
||||||
|
return null;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* 节点的核心处理方法。
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
R apply(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception;
|
||||||
|
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
```java
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* 业务链路容器 —— 双向链表实现，同时实现 ILogicHandler，从而可以被当作单个节点使用。
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
public class BusinessLinkedList<T, D, R> extends LinkedList<ILogicHandler<T, D, R>> implements ILogicHandler<T, D, R>{
|
||||||
|
|
||||||
|
public BusinessLinkedList(String name) {
|
||||||
|
super(name);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* BusinessLinkedList是头节点，它的apply方法就是循环调用后面的节点，直至返回。
|
||||||
|
* 遍历并执行链路。
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
@Override
|
||||||
|
public R apply(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception {
|
||||||
|
Node<ILogicHandler<T, D, R>> current = this.first;
|
||||||
|
// 顺序执行，直到链尾或返回结果
|
||||||
|
while (current != null) {
|
||||||
|
ILogicHandler<T, D, R> handler = current.item;
|
||||||
|
R result = handler.apply(requestParameter, dynamicContext);
|
||||||
|
if (result != null) {
|
||||||
|
// 节点命中，立即返回
|
||||||
|
return result;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
//result==null，则交给那一节点继续处理
|
||||||
|
current = current.next;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
// 全链未命中
|
||||||
|
return null;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
```java
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* 链路装配工厂 —— 负责把一组 ILogicHandler 顺序注册到 BusinessLinkedList 中。
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
public class LinkArmory<T, D, R> {
|
||||||
|
|
||||||
|
private final BusinessLinkedList<T, D, R> logicLink;
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* @param linkName 链路名称，便于日志排查
|
||||||
|
* @param logicHandlers 节点列表，按传入顺序链接
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
@SafeVarargs
|
||||||
|
public LinkArmory(String linkName, ILogicHandler<T, D, R>... logicHandlers) {
|
||||||
|
logicLink = new BusinessLinkedList<>(linkName);
|
||||||
|
for (ILogicHandler<T, D, R> logicHandler: logicHandlers){
|
||||||
|
logicLink.add(logicHandler);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 返回组装完成的链路 */
|
||||||
|
public BusinessLinkedList<T, D, R> getLogicLink() {
|
||||||
|
return logicLink;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
//工厂类，可以定义多条责任链，每条有自己的Bean名称区分。
|
||||||
|
@Bean("tradeRuleFilter")
|
||||||
|
public BusinessLinkedList<TradeRuleCommandEntity, DynamicContext, TradeRuleFilterBackEntity> tradeRuleFilter(ActivityUsabilityRuleFilter activityUsabilityRuleFilter, UserTakeLimitRuleFilter userTakeLimitRuleFilter) {
|
||||||
|
// 1. 组装链
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||||||
|
LinkArmory<TradeRuleCommandEntity, DynamicContext, TradeRuleFilterBackEntity> linkArmory =
|
||||||
|
new LinkArmory<>("交易规则过滤链", activityUsabilityRuleFilter, userTakeLimitRuleFilter);
|
||||||
|
|
||||||
|
// 2. 返回链容器（即可作为责任链使用）
|
||||||
|
return linkArmory.getLogicLink();
|
||||||
|
}
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||||||
|
```
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||||||
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示例图：
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```text
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BusinessLinkedList.apply ←─ 只有这一层在栈里
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|
while 循环：
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|
├─▶ 调用 ActivityUsability.apply → 返回 null → 继续
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||||||
|
├─▶ 调用 UserTakeLimit.apply → 返回 null → 继续
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||||||
|
└─▶ 调用 ... → 返回 Result → break
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|
```
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|
链头拿着“游标”一个个跑，节点只告诉“命中 / 未命中”。
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||||||
### 规则树流程
|
### 规则树流程
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||||||
@ -502,6 +776,8 @@ public class DiscountContext {
|
|||||||
|
|
||||||
### 多线程异步调用
|
### 多线程异步调用
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||||||
|
如果某任务比较耗时（如加载大量数据），可以考虑开多线程异步调用。
|
||||||
|
|
||||||
```java
|
```java
|
||||||
// Runnable ➞ 只能 run()，没有返回值
|
// Runnable ➞ 只能 run()，没有返回值
|
||||||
public interface Runnable {
|
public interface Runnable {
|
||||||
@ -551,7 +827,7 @@ public class SimpleAsyncDemo {
|
|||||||
// 主线程可以先做别的事…
|
// 主线程可以先做别的事…
|
||||||
System.out.println("主线程正在做其他事情…");
|
System.out.println("主线程正在做其他事情…");
|
||||||
|
|
||||||
// ③ 在需要的时候再获取结果（可加超时）
|
// 在需要的时候再获取结果（可加超时）
|
||||||
String result1 = future1.get(1, TimeUnit.SECONDS); //设置超时时间1秒
|
String result1 = future1.get(1, TimeUnit.SECONDS); //设置超时时间1秒
|
||||||
String result2 = future2.get(); //无超时时间
|
String result2 = future2.get(); //无超时时间
|
||||||
|
|
||||||
@ -571,3 +847,96 @@ public class SimpleAsyncDemo {
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
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|
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|
### 动态配置（热更新）
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|
**注解标记**
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|
用 `@DCCValue("key:default")` 标注需要动态注入的字段，指定对应的 Redis Key（带前缀）及默认值。
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||||||
|
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||||||
|
```java
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||||||
|
// 标记要动态注入的字段
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||||||
|
@Retention(RUNTIME) @Target(FIELD)
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||||||
|
public @interface DCCValue {
|
||||||
|
String value(); // "key:default"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
```java
|
||||||
|
// 业务使用示例
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||||||
|
@Service
|
||||||
|
public class MyFeature {
|
||||||
|
@DCCValue("myFlag:0")
|
||||||
|
private String myFlag;
|
||||||
|
public boolean enabled() { return "1".equals(myFlag); }
|
||||||
|
}
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||||||
|
```
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||||||
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||||||
|
**启动时注入**
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|
实现一个 `BeanPostProcessor`，在每个 Spring Bean 初始化后：
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|
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||||||
|
- 扫描带 `@DCCValue` 的字段；
|
||||||
|
- 拼出完整 Redis Key（如 `dcc_prefix_key`），若不存在则写入默认值，否则读最新值；
|
||||||
|
- 反射把值注入到该 Bean 的私有字段；
|
||||||
|
- 将 `(redisKey → Bean 实例)` 记录到内存映射，用于后续热更新。
|
||||||
|
|
||||||
|
```java
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||||||
|
@Override
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||||||
|
public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String name) {
|
||||||
|
Class<?> cls = AopUtils.isAopProxy(bean)
|
||||||
|
? AopUtils.getTargetClass(bean)
|
||||||
|
: bean.getClass();
|
||||||
|
for (Field f : cls.getDeclaredFields()) {
|
||||||
|
DCCValue dv = f.getAnnotation(DCCValue.class);
|
||||||
|
if (dv==null) continue;
|
||||||
|
String[] p = dv.value().split(":");
|
||||||
|
String key = PREFIX + p[0], defaultValue = p[1];
|
||||||
|
RBucket<String> bucket = redis.getBucket(key);
|
||||||
|
String val = bucket.isExists() ? bucket.get() : defaultValue;
|
||||||
|
bucket.trySet(defaultValue); //同步redis内容
|
||||||
|
injectField(bean, f, val); //反射注入
|
||||||
|
beans.put(key, bean);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return bean;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
**运行时热更新**
|
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|
|
||||||
|
- 在同一个组件里，订阅一个 Redis Topic（频道），比如 `"dcc_update"`；
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||||||
|
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||||||
|
- 外部调用发布接口 `PUBLISH dcc_update "key,newValue"`；
|
||||||
|
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|
```java
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||||||
|
//更新配置
|
||||||
|
@GetMapping("/dcc/update")
|
||||||
|
public void update(@RequestParam String key, @RequestParam String value) {
|
||||||
|
dccTopic().publish(key + "," + value);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
- 订阅者收到后：
|
||||||
|
|
||||||
|
1. 同步把新值写回 Redis；
|
||||||
|
2. 从映射里取出对应 Bean，反射更新它的字段。
|
||||||
|
|
||||||
|
```java
|
||||||
|
// 发布/订阅频道
|
||||||
|
@Bean
|
||||||
|
public RTopic dccTopic() {
|
||||||
|
RTopic t = redis.getTopic("dcc_update");
|
||||||
|
t.addListener(String.class, (c,msg)->{
|
||||||
|
String[] a = msg.split(",");
|
||||||
|
String key = PREFIX + a[0], val = a[1];
|
||||||
|
RBucket<String> bucket = redis.getBucket(key);
|
||||||
|
if (!bucket.isExists()) return;
|
||||||
|
bucket.set(val);
|
||||||
|
Object bean = beans.get(key);
|
||||||
|
if (bean!=null) injectField(bean, a[0], val);
|
||||||
|
});
|
||||||
|
return t;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
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||||||
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|||||||
168
自学/草稿.md
168
自学/草稿.md
@ -1,159 +1,19 @@
|
|||||||
### 一、策略模式 (Strategy)
|
### 聚合 vs 领域服务 vs 仓储 —— 对比一览
|
||||||
|
|
||||||
**核心思想**：
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| 特性 | **聚合（Aggregate）** | **领域服务（Domain Service）** | **仓储（Repository）** |
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||||||
把可互换的算法/行为抽成独立策略类，运行时由“上下文”对象选择合适的策略；对调用方来说，只关心统一接口，而非具体实现。
|
| ------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
|
||||||
|
| **本质** | 相关实体和值对象的**组合**，以“聚合根”为唯一访问入口 | 无状态的业务逻辑单元，封装**跨实体 / 跨聚合**规则 | 抽象的数据访问接口，隐藏底层存储细节，为聚合**提供持久化能力** |
|
||||||
|
| **状态** | **有状态**——内部维护数据与不变式 | **无状态**——仅暴露行为 | **无业务状态**；实现层可能有缓存，但对外看作无状态 |
|
||||||
|
| **职责** | 1. 内部一致性2. 定义事务边界3. 提供领域行为（`order.pay()` 等） | 1. 承载跨实体规则2. 协调多个聚合完成业务动作 | 1. 加载 / 保存聚合根2. 把 PO ↔️ Entity 映射3. 屏蔽 SQL/ORM/缓存等技术细节 |
|
||||||
|
| **边界** | *聚合边界*：内部操作要么全部成功要么全部失败 | 无一致性边界，仅调用聚合或仓储 | *持久化边界*：一次操作针对一个聚合；不负责业务事务（由应用层控制） |
|
||||||
|
| **典型用法** | `Order.addItem()`,`Order.cancel()` | `PricingService.calculate(...)`,`InventoryService.reserveStock(...)` | `orderRepository.findById(id)`,`orderRepository.save(order)` |
|
||||||
|
|
||||||
```
|
#### 快速记忆
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||||||
┌───────────────┐
|
|
||||||
│ Client │
|
|
||||||
└─────▲─────────┘
|
|
||||||
│ has-a
|
|
||||||
┌─────┴─────────┐ implements
|
|
||||||
│ Context │────────────┐ ┌──────────────┐
|
|
||||||
│ (使用者) │ strategy └─▶│ Strategy A │
|
|
||||||
└───────────────┘ ├──────────────┤
|
|
||||||
│ Strategy B │
|
|
||||||
└──────────────┘
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
#### Demo：支付策略（Java）
|
- **聚合**：有数据 + 行为，是“业务发动机”
|
||||||
|
- **领域服务**：无数据，专管“发动机之间的协作”
|
||||||
|
- **仓储**：无业务规则，只负责把“发动机”**存取**到持久化介质
|
||||||
|
|
||||||
```java
|
这样三者的定位就清晰了：
|
||||||
// 1. 抽象策略
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|
||||||
public interface PayStrategy {
|
|
||||||
void pay(int cents);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
// 2. 具体策略
|
> “**聚合**管状态，**领域服务**管跨聚合业务，**仓储**管存取。”
|
||||||
public class AliPay implements PayStrategy {
|
|
||||||
public void pay(int cents) { System.out.println("Alipay ¥" + cents / 100.0); }
|
|
||||||
}
|
|
||||||
public class WxPay implements PayStrategy {
|
|
||||||
public void pay(int cents) { System.out.println("WeChat Pay ¥" + cents / 100.0); }
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
// 3. 上下文
|
|
||||||
public class PaymentService {
|
|
||||||
private final PayStrategy strategy;
|
|
||||||
public PaymentService(PayStrategy strategy) { this.strategy = strategy; }
|
|
||||||
public void checkout(int cents) { strategy.pay(cents); }
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
// 4. 运行时选择策略
|
|
||||||
public class Demo {
|
|
||||||
public static void main(String[] args) {
|
|
||||||
PaymentService ps1 = new PaymentService(new AliPay());
|
|
||||||
ps1.checkout(2599); // Alipay ¥25.99
|
|
||||||
|
|
||||||
PaymentService ps2 = new PaymentService(new WxPay());
|
|
||||||
ps2.checkout(4999); // WeChat Pay ¥49.99
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
**要点**
|
|
||||||
|
|
||||||
- **开放封闭**：新增 PayPal 只需实现 `PayStrategy`，无须改 `PaymentService`。
|
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- **运行期切换**：可根据配置、用户偏好等动态注入不同策略。
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### 二、模板方法模式 (Template Method)
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**核心思想**：
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在抽象父类中定义**算法骨架**（固定执行顺序），把某些可变步骤留给子类重写；调用方只用模板方法，保证流程一致。
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Client ───▶ AbstractClass
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├─ templateMethod() ←—— 固定流程
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│ step1()
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│ step2() ←—— 抽象，可变
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│ step3()
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└─ hookMethod() ←—— 可选覆盖
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▲
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│ extends
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┌──────────┴──────────┐
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│ ConcreteClassA/B… │
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```
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#### Demo：弹窗加载流程（Java）
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```java
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// 1. 抽象模板
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public abstract class AbstractDialog {
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// 模板方法：固定调用顺序，设为 final 防止子类改流程
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public final void show() {
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initLayout();
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bindEvent();
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beforeDisplay(); // 钩子，可选
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display();
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afterDisplay(); // 钩子，可选
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}
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// 具体公共步骤
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private void initLayout() {
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System.out.println("加载通用布局文件");
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}
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// 需要子类实现的抽象步骤
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protected abstract void bindEvent();
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// 钩子方法，默认空实现
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protected void beforeDisplay() {}
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protected void afterDisplay() {}
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private void display() {
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System.out.println("弹出对话框");
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}
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}
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// 2. 子类：登录对话框
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public class LoginDialog extends AbstractDialog {
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@Override
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protected void bindEvent() {
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System.out.println("绑定登录按钮事件");
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}
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@Override
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protected void afterDisplay() {
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System.out.println("focus 到用户名输入框");
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}
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}
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// 3. 调用
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public class Demo {
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public static void main(String[] args) {
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AbstractDialog dialog = new LoginDialog();
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dialog.show();
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/* 输出：
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加载通用布局文件
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绑定登录按钮事件
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弹出对话框
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focus 到用户名输入框
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*/
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}
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}
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**要点**
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- **复用公共流程**：`initLayout()`、`display()` 写一次即可。
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- **限制流程顺序**：`show()` 定为 `final`，防止子类乱改步骤。
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- **钩子方法**：子类可选择性覆盖（如 `beforeDisplay`）。
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### 关键区别 & 组合用法
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| | **策略模式** | **模板方法模式** |
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| ---------------- | ---------------------------------- | ---------------------------------------- |
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| **目的** | **横向**扩展——允许算法**并列互换** | **纵向**复用——抽取算法**骨架**，固定顺序 |
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| **实现方式** | 组合 + 接口 | 继承 + 抽象父类 |
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| **行为选择时机** | 运行时由外部注入 | 编译期由继承确定 |
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| **常组合** | 与 **工厂模式**配合选择策略 | 与 **钩子方法**、**回调**一起用 |
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在实际项目中，两者经常**组合**：
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> 折扣计算 **Strategy** → 公共过滤 & 日志 **Template Method** → Spring 容器负责策略注册/发现。
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这样即可同时获得“纵向流程复用”+“横向算法可插拔”的双重优势。
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