碼德需求？這不就是產品給我留的數學作業！
目錄
- 一、前言
- 二、代碼就是對數學邏輯的具體實現
- 三、得物(毒) 8位隨機抽獎碼設計
- 1. 需求描述
- 2. 實現方案
- 四、總結
一、前言
圖 15-1 寫好代碼的核心
- 為什么你的代碼一坨坨?其實來自你有那么多為什么你要這樣寫代碼!
- 為什么你的代碼那么多for循環?因為沒有合理的數據結構和算法邏輯。
- 為什么你的代碼那么多ifelse?因為缺少設計模式對業務場景的運用。
- 為什么你的程序應用復雜對接困難?因為沒有良好的系統架構拆分和規劃。
- 為什么你的程序邏輯開發交付慢返工多?因為不具備某些業務場景的開發經驗。
- 為什么你的程序展現都是看上去不說人話?因為沒有產品思維都是程序員邏輯的體現。
「最終」，所有的這些不合理交織在一起，就是你能看到的一坨坨的代碼!「所以」，要想把代碼寫好、寫美，寫到自己愿意反復欣賞，那么基本需要你有一定的：基礎能力(數據結構、算法邏輯、設計模式)、應用能力(系統架構、開發經驗)、拓展能力(產品思維)，這三方面綜合起來才能更好的開發程序。
但可能杠精會喊，我就寫個CRUD要什么邏輯、什么數據結構，還算法? 但寫CRUD并不一定業務需求是CRUD，只是你的知識面和技術深度只能把它設計成CRUD，用ifelse和for循環在一個類里反復粘貼復制罷了。
可能同樣的需求交給別人手里，就會想的更多搭建的更加完善。就像：樹上10只鳥開一槍還剩下幾只，你會想到什么?比如：
- 手搶是無聲的嗎?
- 槍聲大嗎?
- 這個城市打鳥犯不犯法?
- 確定那只鳥被打死了?
- 樹上的鳥有沒有聾子?
- 有沒有被關在籠子里或者綁在樹上的鳥?
- 旁邊還有其他樹嗎?
- 有殘疾或者飛不動的鳥嗎?
- 有懷孕肚子里的鳥嗎?
- 打鳥的人眼睛花沒花?
- 保證是10只嗎?
- 有沒有那種不怕死的鳥?
- 會不會一槍打死兩只或者更多?
- 所有的鳥都可以自由活動飛離樹以外嗎?
- 打死以后掛在樹上還是掉下來了?
所以，你還相信寫程序只是簡簡單單的搞CRUD嗎?接下來小傅哥再帶著你搞幾個例子看一看!
二、代碼就是對數學邏輯的具體實現
數據結構：數組、鏈表、紅黑樹 算法邏輯：哈希、擾動函數、負載因子、拉鏈尋址、
其實我們所開發的業務程序，哪怕是CRUD也都是對數學邏輯的具體實現過程。只不過簡單的業務有簡單的數學邏輯、復雜的業務有復雜的數學邏輯。數學邏輯是對數據結構的使用，(例如：把大象裝進冰箱分幾步)合理的數據的結構有利于數據邏輯的實現和復雜程度。
在我們常用的API中，HashMap 就是一個非常好的例子，既有非常好的數據結構的使用，也有強大的數學邏輯的實現。為此也讓 HashMap 成為開發過程中非常常用的API，當然也成為面試過程中最常問的技術點。
圖 15-2 HashMap中的數據結構和數學邏輯
「重點」，HashMap 中涉及的知識點非常多，包括數據結構的使用、數組、鏈表、紅黑樹，也包括算法邏輯的實現：哈希、擾動函數、負載因子、拉鏈尋址等等。而這些知識如果可以深入的搞清楚，是完全不需要死記硬背的，也不需要為了面試造火箭。就像如下問題：
- HashMap 怎么來的?因為有非常多業務開發中需要key、value的形式存放獲取數據。
- 為什么要用哈希計算下標呢?因為哈希值求計算出的 key 具有低碰撞性。
- 為什么還要加擾動函數呀?因為擾動函數可以讓數據散列的均勻，如果HashMap中的數據都碰撞成短鏈表，就會大大降低HashMap的索引性能。
- 為什么會有鏈表呢?因為無論如何都有會有節點碰撞的可能，碰撞后HashMap選擇拉鏈尋址的方式存放數據。當然在 ThreadLocal 中采用的是斐波那契(Fibonacci)散列+開放尋址，感興趣也可以看看。
- 為什么鏈表會轉換樹呢?因為時間復雜度問題，鏈表的時間復雜度是O(n)，越長越慢。
- 為什么樹是紅黑樹呢?紅黑樹具有平衡性，也就是黑色節點是平衡的，平衡帶來的效果就是控制整體樹高，讓時間復雜度最終保持在O(logn)，否則都是一丿的樹就沒意義了。
- 為什么有個負載因子呢?負載因子決定HashMap的高矮胖瘦，負載你可以理解成一輛卡車能裝多少貨，裝的越多這一趟賺的也閱讀風險也越高，裝的越少跑的越快賺的也少。所以選擇了適當大小0.75。
- 為什么JDK8優化了數據擴容時遷移?那不就是因為計算哈希值求下標耗費時間嗎，已經找到了數學規律，直接遷移就可以了，提高性能。
- 「看到了嗎?」 HashMap完全就是對數據結構的綜合使用，以及對數學邏輯的完美結合，才讓我們有了非常好用的HashMap。這些知識的學習就可以技術遷移到我們自己業務開發中，把有些業務開發優化到非常不錯的性能體現上。同時你的代碼也值得加薪!
「哈希下標」
圖 15-2 中涉及到的下標位置存放的數據，不是胡亂寫的。是按照 HashMap 中的計算邏輯找到的固定位置值。代碼如下：
- for (int i = 1; i < 1000; i++) {
- String key = String.valueOf(i);
- int hash = key.hashCode() ^ (key.hashCode() >>> 16);
- int idx = (64 - 1) & hash;
- if (idx == 2) {
- // System.out.println(i + " Idx：" + idx);
- }
- if (idx == 62) {
- System.out.println(i + " Idx：" + idx);
- }
- }
如果你需要英文的，那么可以跑10萬單詞的字典表。關于HashMap的內容小傅哥已經整理到面經手冊中，鏈接：面經手冊 ? 拿大廠Offer
三、得物(毒) 8位隨機抽獎碼設計
1. 需求描述
圖 15-3 模仿得物(毒) APP抽獎碼需求
圖 15-3 是我們模擬得物APP中關于抽獎碼需求的樣式圖，核心技術點包括：
- 需要一個8位的隨機碼，全局唯一。
- 每個人可以獲得多個這樣的隨機碼，隨機碼閱讀中獎概率越大。
- 隨機碼我們這里的設計與毒App的展現形式略有不同，組成包括：大寫字母、小寫字母和數字。
在你沒有看實現方案前，你可以先考慮下這樣的唯一的隨機碼該怎樣去生成。
2. 實現方案
2.1 基于Redis生成
- int codeId = RedisUtil.incr("codeUUID");
- String UUID = String.format("%08d", codeId);
- System.out.println(UUID);
- // 測試結果
- 00000001
- 00000002
- 00000003
評分：?
方案：基于 Redis 的 incr 方法，全局自增從0開始，以上是偽代碼。
點評：以上方案不可用，除了并不一定能保證全局自增和可靠性外，有一個很大的問題是你的順序自增，把APP有多少人參加活動的數據暴露了。
2.2 隨機數生成
- Random random = new Random();
- StringBuffer code = new StringBuffer();
- for (int i = 0; i < 8; i++) {
- int number = random.nextInt(3);
- switch (number) {
- case 0:
- code.append((char) (random.nextInt(26) + 65)); // 65 ~ 90
- break;
- case 1:
- code.append((char) (random.nextInt(26) + 97)); // 97 ~ 122
- break;
- case 2:
- code.append((char) (random.nextInt(9) + 48)); // 48 ~ 97
- break;
- }
- }
- System.out.println(code.toString());
- // 測試結果
- qvY0Fqrk
- 8uyehK3H
- U7z2v4qK
評分：??
方案：基于隨機數生成8位隨機碼，相當于62^8次冪，有將近百萬億的隨機數。
點評：此方案在很多業務場景中都有使用，但這里的實現還有一個問題，就是隨性后的不唯一性，雖然我們知道這么大體量很難出現兩個相同的。但如果隨著業務運營日積月累的使用，終究會有兩個一樣的隨機數，只要出現就會是客訴。所以還需要保證唯一性，可以在隨機數中加入年或者月的標記，按照這個體量落庫用防重方式保證唯一。當然你還可以有其他的方式來保證唯一
2.3 基于雪花算法
- final static char[] digits = { '0', '1', '3', '2', '4', '7', '6', '5', '8',
- 'z', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L',
- '9', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l',
- 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y',
- 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y',
- 'Z', '0', '1', };
- public static void main(String[] args) {
- SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
- System.out.println(idWorker.nextId());
- long code = idWorker.nextId();
- char[] buf = new char[64];
- int charPos = 64;
- int radix = 1 << 6;
- long mask = radix - 1;
- do {
- buf[--charPos] = digits[(int) (code & mask)];
- code >>>= 6;
- } while (code != 0);
- System.out.println(new String(buf, charPos, (64 - charPos)));
- }
- // 測試結果
- uxdDQOG001
- uxd8Uoj001
- uxdERuG000
評分：???
方案：基于雪花算法的核心目的是，生成隨機串的本身就是唯一值，那么就不需要考慮重復性。只需要將唯一值轉換為對應64進制的字符串組合就可以了。
點評：這里的思路很好，但有幾個問題需要解決。首先是雪花算法的長度是18位，在轉換為64位時會會有10位長的隨機字符串組合，不滿足要求。另外大寫字母、小寫字母和數字組合是62個，還缺少2個不滿足64個，所以需要后面補充兩位，但這兩位生成的組合數需要廢棄。「那么」，如果按照這個生成隨機串且保證唯一的思路，就需要完善雪花算法，降低位數，在滿足業務自身的情況下，控制生成長度。
「實現方案」，終究不會一次就完美，還需要不斷的優化完善。除此之外也會有很多其他的思路，例如電商生成訂單號的方案也可以考慮設計，另外你以為這就完事了?當你已經工作多年，那么你每一天其實都在解決技術問題也是數學問題，產品的需求也更像是數學作業!加油數學老師!
四、總結
好的程序實現離不開數據結構的設計、邏輯算法的完善、設計模式的考量，再配合符合業務發展和程序設計的架構才能搭建出更加合理的程序。
在學習的過程中不要刻意去背答案、背套路，那不是理科內容的學習方式。只有你更多的去實踐、去驗證，讓懂了就是真的懂，才更加舒心!
本篇又扯到了這，想問一句你是害怕35歲，還是害怕自己能力不及年齡增長?想學就把知識學透，你騙不了面試官，只能騙自己!
