主键是确定数据库中的表的记录的唯一标识字段，可以是表中的一个字段 ， 也可以是表中的多个字段组成的 。一旦确定为主键，则该字段不可为空也不可以重复 。比如学生表中的学号就可以定义成该表的字段
外键的定义是相对于主键而言的，比如另有一张成绩表，表中也出现了学生表中的对应学号字段，则相对于学生表，学号就是成绩表的外键
String和StringBuffer的区别
STRING的长度是不可变的，STRINGBUFFER的长度是可变的 。如果你对字符串中的内容经常进行操作，特别是内容要修改时，那么使用StringBuffer，如果最后需要String ， 那么使用StringBuffer的toString()方法
try{}catch(){}finally{}结构，try{}内出现异常，try{}内剩下尚未执行的代码还执行吗，finally{}内的代码呢？finally{}后面的代码呢
执行 finally{}内的代码最后执行
排序算法
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大?。?递增或递减的排列起来的操作 。
分类
在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：
计算的复杂度（最差、平均、和最好表现），依据串列（list）的大?。╪） 。一般而言，好的表现是O 。(n log n) ， 且坏的行为是Ω(n2) 。对於一个排序理想的表现是O(n) 。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n) 。
记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序 。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串列中R出现在S之前 ， 在排序过的串列中R也将会是在S之前 。
一般的方法：插入、交换、选择、合并等等 。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort） 。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort） 。
当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题 。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序 。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序 ， 而另外一个则没有：
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此 。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定 。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛 。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担 。
排列算法列表
在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量 。
稳定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体
计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体
归并排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
原地归并排序 — O(n2)
二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体
基数排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
不稳定
选择排序 （selection sort）— O(n2)
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