<<.NET B/S 架构实践>> 几种概念区别 - 算法、设计模式、企业应用架构模式、架构模式
算法：相信大家对算法肯定不陌生（但其实绝大多数开发人员对这个非常陌生且抗拒），因为从学校没毕业开始就已经被算法折磨了，哈哈
设计模式：爱学习的开发人员对这个也不会陌生，是些到了一定工作阶段必须学的思想以及解决问题的通用方法
企业应用架构模式：Martin Fowler所著，其实从难度上讲，比不上设计模式，只是内容较多，更加实际且更加符合人类的理解
架构模式：最著名的资料是POSA那几本书，讲的是云里雾里，看这本书时，设计模式那点难度根本就不叫难度，哈哈，看起来极其痛苦，但是又非常快乐（哈哈，这就要看看书的人了）
在这些概念当中，个人认为架构模式以及算法是比较难的，如果只能选择一个，我就选算法为最难，所以携程才招了一帮博士搞算法，因为其他的都能慢慢搞懂，唯独算法是需要真正长久专研下去的，能够达到非常深奥。
题外话：像这些概念其实都80、90年代就已经出现了，可惜，我们却刚开始研究人家的东西，悲哀啊。
很多人认为
- 算法用不到，所以不用学
- 架构模式不就分层嘛，地球人都会
其实不然，memcache是怎么发明的？操作系统的调度算法怎么实现的？为啥这么实现而不是那样实现？有和依据？为什么加了数据库的索引后搜索能飞快？为什么加了这个索引却没有用？为什么大规模文本搜索时要用Lucene来搜索，而不是sql server或者oracle？
这些为什么后面大部分是由算法和架构决定的，绝不是简单的分层架构。
希望广大的开发人员能关注这些，中国的研发需要中国程序员。
心怀远大理想。
为了家庭幸福而努力。
A2D科技，服务社会。
A2D Framework(Alpha)
- 1. Cache System(本地缓存与分布式缓存共存、支持Memcache和Redis、支持贴标签形式(类似Spring 3.x的Cache形式))
- 2. Event System(本地事件与分布式事件分发)
- 3. IoC(自动匹配功能，实例数量限制功能)
- 4. Sql Dispatcher System(支持ADO.NET及EF)
- 5. Session System(分布式Session系统)
- 6. 分布式Command Bus(MSMQ实现，解决4M限制，支持Session的读取)
- 7. 规则引擎
LeetCode:Word Ladder I II
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Given two words (start and end), and a dictionary, find the length of shortest transformation sequence from start to end, such that:
- Only one letter can be changed at a time
- Each intermediate word must exist in the dictionary
For example,
Given:
start = "hit"
end = "cog"
dict = ["hot","dot","dog","lot","log"]
As one shortest transformation is "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",
return its length 5.
Note:
- Return 0 if there is no such transformation sequence.
- All words have the same length.
- All words contain only lowercase alphabetic characters.
分析：这种题，肯定是每次改变单词的一个字母，然后逐渐搜索，很多人一开始就想到用dfs，其实像这种求最短路径、树最小深度问题bfs最适合，可以参考我的这篇博客bfs（层序遍历）求二叉树的最小深度。本题bfs要注意的问题：
- 和当前单词相邻的单词是：对当前单词改变一个字母且在字典中存在的单词
- 找到一个单词的相邻单词，加入bfs队列后，要从字典中删除，因为不删除的话会造成类似于hog->hot->hog的死循环。而删除对求最短路径没有影响，因为我们第一次找到该单词肯定是最短路径，即使后面其他单词也可能转化得到它，路径肯定不会比当前的路径短（如果要输出所有最短路径，则不能立即从字典中删除，具体见下一题）
- bfs队列中用NULL来标识层与层的间隔，每次碰到层的结尾，遍历深度+1
我们利用和求二叉树最小深度层序遍历的方法来进行bfs，代码如下： 本文地址
1 class Solution { 2 public: 3 int ladderLength(string start, string end, unordered_set<string> &dict) { 4 // IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as 5 // the same Solution instance will be reused for each test case. 6 //BFS遍历找到的第一个匹配就是最短转换,空字符串是层与层之间的分隔标志 7 queue<string> Q; 8 Q.push(start); Q.push(""); 9 int res = 1; 10 while(Q.empty() == false) 11 { 12 string str = Q.front(); 13 Q.pop(); 14 if(str != "") 15 { 16 int strLen = str.length(); 17 for(int i = 0; i < strLen; i++) 18 { 19 char tmp = str[i]; 20 for(char c = 'a'; c <= 'z'; c++) 21 { 22 if(c == tmp)continue; 23 str[i] = c; 24 if(str == end)return res+1; 25 if(dict.find(str) != dict.end()) 26 { 27 Q.push(str); 28 dict.erase(str); 29 } 30 } 31 str[i] = tmp; 32 } 33 } 34 else if(Q.empty() == false) 35 {//到达当前层的结尾，并且不是最后一层的结尾 36 res++; 37 Q.push(""); 38 } 39 } 40 return 0; 41 } 42 };
Given two words (start and end), and a dictionary, find all shortest transformation sequence(s) from start to end, such that:
- Only one letter can be changed at a time
- Each intermediate word must exist in the dictionary
For example,
Given:
start = "hit"
end = "cog"
dict = ["hot","dot","dog","lot","log"]
Return
[
["hit","hot","dot","dog","cog"],
["hit","hot","lot","log","cog"]
]
Note:
- All words have the same length.
- All words contain only lowercase alphabetic characters.
分析：本题主要的框架和上一题是一样，但是还要解决两个额外的问题：一、 怎样保证求得所有的最短路径；二、 怎样构造这些路径
第一问题：
- 不能像上一题第二点注意那样，找到一个单词相邻的单词后就立马把它从字典里删除，因为当前层还有其他单词可能和该单词是相邻的，这也是一条最短路径，比如hot->hog->dog->dig和hot->dot->dog->dig，找到hog的相邻dog后不能立马删除，因为和hog同一层的单词dot的相邻也是dog，两者均是一条最短路径。但是为了避免进入死循环，再hog、dot这一层的单词便利完成后dog还是得从字典中删除。即等到当前层所有单词遍历完后，和他们相邻且在字典中的单词要从字典中删除。
- 如果像上面那样没有立马删除相邻单词，就有可能把同一个单词加入bfs队列中，这样就会有很多的重复计算（比如上面例子提到的dog就会被2次加入队列）。因此我们用一个哈希表来保证加入队列中的单词不会重复，哈希表在每一层遍历完清空（代码中hashtable）。
- 当某一层的某个单词转换可以得到end单词时，表示已经找到一条最短路径，那么该单词的其他转换就可以跳过。并且遍历完这一层以后就可以跳出循环，因为再往下遍历，肯定会超过最短路径长度
第二个问题：
- 为了输出最短路径，我们就要在比bfs的过程中保存好前驱节点，比如单词hog通过一次变换可以得到hot，那么hot的前驱节点就包含hog，每个单词的前驱节点有可能不止一个，那么每个单词就需要一个数组来保存前驱节点。为了快速查找因此我们使用哈希表来保存所有单词的前驱路径，哈希表的key是单词，value是单词数组。（代码中的unordered_map<string,vector<string> >prePath）
- 有了上面的前驱路径，可以从目标单词开始递归的构造所有最短路径（代码中的函数 ConstructResult）
1 class Solution { 2 public: 3 typedef unordered_set<string>::iterator HashIter; 4 vector<vector<string>> findLadders(string start, string end, unordered_set<string> &dict) { 5 // Note: The Solution object is instantiated only once and is reused by each test case. 6 queue<string> Q; 7 Q.push(start); Q.push(""); 8 bool hasFound = false; 9 unordered_map<string,vector<string> >prePath;//前驱路径 10 unordered_set<string> hashtable;//保证bfs时插入队列的元素不存在重复 11 while(Q.empty() == false) 12 { 13 string str = Q.front(), strCopy = str; 14 Q.pop(); 15 if(str != "") 16 { 17 int strLen = str.length(); 18 for(int i = 0; i < strLen; i++) 19 { 20 char tmp = str[i]; 21 for(char c = 'a'; c <= 'z'; c++) 22 { 23 if(c == tmp)continue; 24 str[i] = c; 25 if(str == end) 26 { 27 hasFound = true; 28 prePath[end].push_back(strCopy); 29 //找到了一条最短路径，当前单词的其它转换就没必要 30 goto END; 31 } 32 if(dict.find(str) != dict.end()) 33 { 34 prePath[str].push_back(strCopy); 35 //保证bfs时插入队列的元素不存在重复 36 if(hashtable.find(str) == hashtable.end()) 37 {Q.push(str); hashtable.insert(str);} 38 } 39 } 40 str[i] = tmp; 41 } 42 } 43 else if(Q.empty() == false)//到当前层的结尾，且不是最后一层的结尾 44 { 45 if(hasFound)break; 46 //避免进入死循环，把bfs上一层插入队列的元素从字典中删除 47 for(HashIter ite = hashtable.begin(); ite != hashtable.end(); ite++) 48 dict.erase(*ite); 49 hashtable.clear(); 50 Q.push(""); 51 } 52 END: ; 53 } 54 vector<vector<string> > res; 55 if(prePath.find(end) == prePath.end())return res; 56 vector<string> tmpres; 57 tmpres.push_back(end); 58 ConstructResult(prePath, res, tmpres, start, end); 59 return res; 60 } 61 62 private: 63 //从前驱路径中回溯构造path 64 void ConstructResult(unordered_map<string,vector<string> > &prePath, 65 vector<vector<string> > &res, vector<string> &tmpres, 66 string &start, string &end) 67 { 68 if(start == end) 69 { 70 reverse(tmpres.begin(), tmpres.end()); 71 res.push_back(tmpres); 72 reverse(tmpres.begin(), tmpres.end()); 73 return; 74 } 75 vector<string> &pre = prePath[end]; 76 for(int i = 0; i < pre.size(); i++) 77 { 78 tmpres.push_back(pre[i]); 79 ConstructResult(prePath, res, tmpres, start, pre[i]); 80 tmpres.pop_back(); 81 } 82 83 } 84 };
另外这一题如果不用队列来进行bfs，可能会更加方便，使用两个哈希表来模拟队列，这样还可以避免前面提到的同一个元素加入队列多次的问题，具体可以参考这篇博客
【版权声明】转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/3443512.html
前言：
先说说大伙关心的工作上的事，在上家公司任了一个多月的技术经理后，和公司中止了合作关系。
主要原因在于一开始的待遇没谈的太清楚：
1：没有合同，没有公积金，连社保也没交。
2：工资的30%变成了绩效（对我还实行特例，按季度或按项目发，而且绩效只有按期完成（发）与没完成（不发））
3：税后的问题，要自己去弄发票来填。
只能说缘来的太快，份走的也太快。
对于工作上的事，一个多月的时间，从需求文档到概要文档到详细文档，到产品原型到系统架构，基本上已经走完了。
项目成员也招聘完成，开发的按我的计划稳定的进行着，所有的技术难点，我都提前解决了。
虽然人走，但后续剩下点的任务也安排好了，剩下的开发有种没了我依然一切如旧的悲凉感觉。
交待完前事，下面进入技术正题。
1：ASP.NET的模板引擎（也称视图引擎）：ASPX和Razor 简单介绍
如图有两种视图引擎：
微软视图引擎的基本原理：
加载模板（aspx、cshtml）-》调用引擎解析成（语法树）-》生成CS代码-》动态编绎-》返回最终模板。
相对来说，这种模板引擎，性能相对来说会下降一些，但是搭载VS IED的智能提示，和大伙多年的开发习惯，已经占据了主流。
对于Razor有兴趣研究的，想深入的可以下载源码去慢慢慢慢研究，Razor 的源码（取自mvc5源码的razor项目）：点击下载
这里也有篇Razor的原理基础文章，可供参考： http://www.cnblogs.com/JamesLi2015/p/3213642.html源码目录截图：
2：CYQ.Data 模板引擎：XHtmlAction：
XHtmlAction模板引擎的基本原理：
和ASP.NET自带的模板引擎比较，这里没有语法树、生成代码和动态编绎过程，因此可以得到高性能的体验。
另外相对来说，对Xml及XPath语法的操作进行了封装，简化了很多后台开发代码。当然相对缺点就是不能在模板里混合写后台代码了，换个说法是没有强大的IDE智能提示（若换个角度看，也成优点，模板和后台代码真正分离了）。
XHtmlAction实现也相当的轻量级，一共就6个文件，老少皆宜，有兴趣研究的可以看 CYQ.Data V4.55的源码：
曾经也写过两篇相关的文章：
1：多语言的（MutilLanguage），可以让你很轻松的编写多语言网站：实战篇-简单多语言的实现
2：XHmlAction的使用（以前类名叫XmlHelper,用法是一样的）：CYQ.Data.Xml XmlHelper 助你更方便快捷的操作Xml/Html
除了介绍的（XmlHelper）用法，最近V5版本增加了“CMS标签替换”功能，下面介绍。
3：XHtmlAction CMS标签替换功能介绍：
3.1 这里用CYQ.Data的文本数据库来演示：
先写个函数，创建文本数据库和添加数据：
void TxtDBCreate()
{
MDataTable.CreateSchema("demo.txt", false, new string[] { "Name", "CreateTime" }, new SqlDbType[] { SqlDbType.NVarChar, SqlDbType.DateTime });
using (MAction action = new MAction("demo"))
{
for (int i = 0; i < 50; i++)
{
action.Set("Name", "Name_" + i.ToString());
action.Set("CreateTime", DateTime.Now.AddSeconds(i));
action.Insert();
}
}
}
该代码执行后，生成两个文件：demo.ts（表结构）demo.txt（json格式的表数据）
文本里的Json数据：
文本数据库相当于创建好了，配置里添加一行数据库链接请求：
<add name="Conn" connectionString="txt path={0}"/>
</connectionStrings>
3.2 项目示例代码：
弄好数据库，可以写代码了，单条数据的标签替换：
{
using (XHtmlAction xml = new XHtmlAction(true))
{
xml.Load(Server.MapPath("demo.html"));//加载html模板。
using (MAction action = new MAction("demo")) //数据库操作，操作demo表。
{
if (action.Fill(1))//查询id=1的数据
{
xml.LoadData(action.Data, "txt");//将查询的数据行赋给XHtmlAction，并指定CMS前缀
}
//xml.LoadData(action.Select());
//xml.SetForeach("divFor", SetType.InnerXml);
}
Response.Write(xml.OutXml);//输出模板
}
}
代码解答：
只要把数据行赋给模板，加一个任意前缀，之后就可以在html中任意使用：{$txt#Name} 或{$txt-CreateTime}或{$txt#ID}来代表数据的值。
'#','-'是默认的前缀分隔符号，任意使用其一都可。
{$字段名} 这个是因为大多数的模板引擎都采用这种，故采用这种通用方式。
上面的代码中，有两行是注释的，是多行数据的（表循环），方法是：LoadData(MDataTable);
如果把上面的代码注释放开，Html如下：
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" >
<head>
<title>{$txt#Name}</title>
</head>
<body>
<div title="单条数据" >
单条数据：{$txt#Name} - {$txt-CreateTime}
</div>
<hr />
<div id="divFor" title="多条数据" >
{$Name} - {$CreateTime}<br />
</div>
</body></html>
最终效果输出如下图：
本Demo源码下载： 点击下载
4：XHtmlAction 关键点
1：字段前缀：
对于一个html，可能涉及到相同的字段名（同表的不同行数据，不同表的数据）需要标签替换，因此LoadData(数据行，前缀）方法需要前缀来区分。
同时前缀也可以传空""，不使用前缀（但要注释避免和其它的冲突）。
对于行的数据，是在获取xml.OutXml属性的时候才处理，因为对于标签，可以存在任意地方，因此不能以节点来处理，只能在最终输的时候，拿到html，再用正则替换。
2：表格输出：
对于表格的输出，需要获取某个节点，以对节点下的内容，进行克隆复制循环输出，由于已经存在节点，所以在xml.SetForeach的时候就处理了。
如果涉及到字段格式化，仍按SetForeach的事件处理即可。
3：示例说明：
本文及示例介绍的是标签替换的功能，节点替换的操作方式，仍和以前的操作方式一致。
总结：
对于Web开发框架，主打关键就三块：URL重写（路由）、模板引擎（视图引擎）、数据层框架（ORM）。
如果你能掌控或自由实现这三模块，你的开发方式选择就自由化很多，如果不能，你只能局域于微软给你的WebForm和MVC。
对于框架，有时候研究的再深，也不如自己写一个浅的。