Algorithm
经典题型：threeSum 给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。
个人实现思路：数组排序，循环遍历穷举法，List.contains()去重；最终导致超出时间限制
缺点：效率太低
改进参考方法：二分查找法，非hashSet去重,效率比hashSet去重更高一点；
三种方法+最终提交的方法已放入以下项目中：
git@github.com:DoraYC/leet-code.git
Review
https://dzone.com/articles/research-the-skills-you-need-to-boost-your-java-ca
2019年你需要点亮的Java技能
读后感加个人理解：
1.Java在当前国内招聘市场上依然强劲；
2.Web编程
目前有几大前端流行框架：Angular,React.js,Vue JS（自用）等，作为Java工程师可以不掌握前端框架，但需要明白前端框架如何运作，及前端框架如何和后端代码进行相互作用；后端主要使用Spring MVC进行搭建；
3.数据处理
大数据虽然不像Java那么流行，但是大数据越来越吃香了。个人非常看好大数据行业的发展。依据IBM，90%的数据产生于过去的2年里（2018年就听过这话啊，貌似有点不严谨）。所以如何利用这些庞大的数据做些有意义的事情，非常重要，是绝大多数公司都需要考虑的问题。作者认为将来有一天，Java可以和Python共享数据科学市场上。个人觉得当前Python占领了数据科学市场半壁江山（应该不止）。本人学过一些Python知识、数据分析、机器学习算法，觉得用Python进行数据分析、挖掘还是非常方便、快捷的。当然，现在已经有不少Java语言体系的数据分析、挖掘工具产生，与Java进行很好的融合，本人没有深入研究。
大数据相关的解决方案包括：kafka,Hadoop,Azure,Spark,Zookeeper,Hive,Hbase and so on。 这些是企业越来越看中的技能，也是自己非常非常想点亮的技能，希望以后有机会好好研究。
4.JVM 语言
此处主要提及Scala语言，【Scala是在JVM和Java生态系统上构建的，因此可以从Java的工具库中获益。当前很多大数据的组件比如Hadoop、Spark以及Cassandra都是在JVM生态系统内,这使得使用Scala编程的框架可以直接调用他们的库，摘自其他文章】。
5.微服务
先不谈其优劣，目前国内很多企业都在转微服务。从Spring到Spring Boot（自用），再过渡到Spring Cloud（自用），或者Dubbo等其他分布式微服务框架，是当前的大趋势。阿里爸爸已经开发了可用的NACOS 对应Spring Cloud的部分组件功能，听说很强大，还没尝试把Spring Cloud 的部分组件转移到NACOS.
6.Web服务器和数据库
Nginx,Tomcat 等Web服务器，关系型数据库国内用的较多的还是mySQL\Oracle等，还有常用的Redis,MongoDB等
7.部署维护（个人补充）
Docker 部署（自用）、Kubernetes (K8),还有自动化部署方案Jenkins。
Java要运用的炉火纯青，除了Java 基础和Spring基础要扎实，还有上面列出来的很多技能要会使用，个人感觉这条路想要走的更远还有很多技能等着我去点亮啊。啊。。
Tips
Java 基础运用 String VS StringBuilder
String,StringBuilder在频繁的字符串拼接时，效率高低比较：
场景：在后端接口中完成一个HTML 带样式的复杂报表（实际是多个类似的报表），填充不同内容：包含基础信息，及自动生成的多个条目、APP上传的图片、备注、签名等信息；
一开始使用String 定义body，追加新内容: body += "....";
升级版本：使用StringBuilder 定义body,分不同模块，追加新内容：body.append(......)
使用spring调用用时.jpg
使用StringBuilder用时.jpg
StringBuilder 完胜String！所以在频繁的字符串拼接时，需要使用StringBuilder。当然，还有一个线程安全的StringBuffer，在此不做扩展。
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不仅仅要读书，还要有自己的理解：有输入有输出。输入容易，输出难。伴着微风虫鸣，coding、写感想。希望我，ZLin，能够坚定的走下去，瑜伽、高效带娃，防脱发防贫血o(╥﹏╥)o，做娃的好榜样！ 加油！
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