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IT技术排序

如何从java小白快速变成java大神呢？不想当厨师的学徒不是好学徒，不想当老板的员工不是好员工，不想开花结果的恋爱都是耍流氓 。不想当java大神的学员不是好学员，学习java ， 就是为了提高自己的java技术，所以如何从java小白变成java大神呢？
1.合理安排时间，花时间专注于写代码
有人说这还不容易吗?我每天的工作就是写代码，花的时间远远是你想不到的 。其实，问问你自己真的在写代码时全身心的投入进去了吗?没有把时间花在开会、喝茶、聊天、吃饭上吗?
有人又说，在职场身不由己 。对 。在职场是很难把时间纯粹花在写代码上 。这也是很多程序员讨厌在工作中被人打扰的原因 。所以，建议你，合理安排自己的时间，花时间专注于写代码，提高你自身的技能 。
2.配合开发团队，善于从团队成员中学习新东西
作为开发团队中的一员，你必须与你的开发团队中的其他成员一起共事，无论你的个性有多么独特突出 。俗话说的好，“三人行必有我师焉”，你配合好开发团队的工作，你就会从开发团队其他成员中学习到很多不一样的东西，并且，团队氛围其乐融融，你工作也会乐在其中，外界干扰因素也会大大减少 。
3.敢于挑战新的开发团队，离开长期相同的工作
Java小白在一个开发团队待久了，慢慢的工作中所需要的技能都掌握了 ， 那么就会陷入到一个死胡同，每天都是相同的工作，技能真的很难得到新的提升 。这时候找家新的开发团队就很重要，既可以保持自己编程的活力，又可以从新的开发团队身上学习新的内容 。所以，敢于挑战新的开发团队，离开长期相同的工作 ， 也是你挑战自己新的开始 。
4.学习java永无止境
学习java无止境，当下软件技术更新的日新月异，每天无数编程技能在你还未察觉的时候就已经被淘汰，所以你想要在java领域长期发展 ， 北大青鸟认为你就必须时时刻刻关注新的编程语言和技术趋势，不要满足于当下你java学的多么牛，要保持如饥似渴的态度和持续的激情 ， 永无止境的学习java 。
北大青鸟java培训：如何快速熟悉项目代码？对于程序员来说，在进行一个新的公司，需要很快的熟悉新的环境，并且了解公司的所有业务 。
那么在这个过程中，应该如何快速快速熟悉项目中的代码呢？这是每个程序员在工作中都会遇到的问题，特别是刚刚出来上班的人，这是每个人都需要面对的问题 。
下面电脑培训为大家介绍一些有用的方法 。
1、浏览整个文档，了解项目的用途企业级项目，一定会保留一些相关文件！如要求文件、设计文件、项目计划等 。
通过阅读这些文件，可以很好的了解项目的目的和主要功能 。
2、熟悉使用的开发工具每个公司使用的开发环境都会有所不同 。
熟悉新的开发环境 ， 了解常用的功能、快捷方式等是非常重要的 ， IT培训认为特别是在开发环境中 ， 很多的使用习惯前后差异是非常大的 。
3、部署项目环境在了解开发环境之后，最重要的就是进行项目的环境部署，这样项目才能跑起来 。
那么进行环境部署有什么优势呢？第一：能够很好的了解新的开发环境 。
第二：当项目跑起来之后，北大青鸟发现能够快速的了解项目的用途和其主要的功能 。
4、进行项目部分内容细读对于企业类的项目，特别是大型的项目和积累的项目，你不能很快的熟悉所有的代码 。
选择其中的一部分，从界面开始了解每一个小功能，以debug模式一步地持续下去 ， 江苏北大青鸟建议在采用分模块的方法熟悉整个项目 。
给段最简单的java代码让我新手看一下最简单的java代码肯定就是这个了，如下：
public class MyFirstApp
{
public static void main(String[] args)
{
System.out.print("Hello world");
}
}
“hello world”就是应该是所有学java的新手看的第一个代码了 。如果是零基础的新手朋友们可以来我们的java实验班试听，有免费的试听课程帮助学习java必备基础知识，有助教老师为零基础的人提供个人学习方案，学习完成后有考评团进行专业测试，帮助测评学员是否适合继续学习java，15天内免费帮助来报名体验实验班的新手快速入门java，更好的学习java！
java快速排序简单代码.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px}排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一 。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序 ， 而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存 。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等 。以下是快速排序算法：
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法 。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较 。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见 。事实上 ， 快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来 。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists） 。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用 。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法 。
快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了 。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?) ， 但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道 。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：
快速排序的最坏运行情况是 O(n?)，比如说顺序数列的快排 。但它的平摊期望时间是 O(nlogn) ， 且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多 。所以 ， 对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序 。
1. 算法步骤
从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）;
重新排序数列 ， 所有元素比基准值小的摆放在基准前面 ， 所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边） 。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置 。这个称为分区（partition）操作；
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；
2. 动图演示
代码实现JavaScript实例functionquickSort ( arr ,left ,right ){
varlen=arr. length,
partitionIndex ,
left=typeofleft!='number'?0:left ,
right=typeofright!='number'?len-1:right ;
if( left
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