1.5款优秀的快表快表在线表格生成工具
2.StarRocks Join Reorder 源码解析
3.推荐5款开源报表工具！
4.VBA精选：汇总/拆分多个工作表，源码解除工作表保护、技术文件批量重命名、快表快表自动生成Word报表、源码进度条显示与控制...
5.arraylist和linkedlist区别?技术茂名源码路灯
6.Mybatis-plus使用TableNameHandler分表详解(附完整示例源码)

5款优秀的在线表格生成工具

       在寻找高效便捷的在线表格制作工具时，这里有五款值得推荐的快表快表工具供您选择：

       首先，TablesGenerator是源码一个强大的在线工具，支持 LaTeX、技术HTML、快表快表Markdown 和 TEXT 格式，源码操作简单易上手。技术只需设置表格大小，快表快表填充数据，源码调整格式，技术就能快速生成所需的代码，且兼容Excel和Google Docs数据导入。

       Smartbi以其“真Excel”体验脱颖而出，用户可以直接在Excel中设计报表，利用Excel的内置功能进行数据分析，并支持Web/APP端发布。其动态报告模板设计，使得数据分析师能更专注于数据分析，而非报告更新。

       FCKeditor 和 Ueditor Formdesign Plugins 提供了丰富的表单元素，如文本框、复选框等，适用于网页文本编辑和可视化表单构建，尤其适合需要定制表单的场景。

       SpreadJS 是一款在线Excel级别的表格编辑器，不仅具备相似的外观和功能，还支持源代码定制和扩展，无论是离线使用还是在线协作，都能满足您的需求。

       总结来说，这些在线表格编辑器各有特色，无论您是需要快速生成代码，还是追求Excel级别的体验或定制化需求，都能在这些工具中找到适合自己的解决方案。

StarRocks Join Reorder 源码解析

       欢迎来到 StarRocks 源码解析系列文章，深入揭示这款明星开源数据库产品的技术原理和实践细节。本期聚焦于 Join Reorder 算法，解析其如何寻找最优解。

       多表 Join 是业务场景中的常见需求，执行效率与 Join 顺序密切相关。以 t1 Join t2 和 t2 Join t1 为例，centos 源码 卸载展示 Join 满足交换律。进一步，三表 t1 Join t2 Join t3 可以按 t1 和 t2 先 Join，再与 t3 Join，或直接 t1 Join (t2 Join t3)，体现 Join 的结合律。

       上图直观展示了 t1 和 t2 Join 对结果集的显著缩小效果。优化器通过 Join Reorder 算法确定最佳执行顺序，以显著提升查询性能。算法优化执行顺序时需考虑空间搜索和时间限制，StarRocks 采用贪心和动态规划策略，生成单机最优计划，同时保留 DP 和贪心算法产生的多个候选方案，以适应分布式环境。

       Join 交换结合律的实现基于 Cascades 优化框架，StarRocks 通过 Transform Rule 完成。JoinCommutativityRule 和 JoinAssociativityRule 分别负责 Join 的交换和结合，处理 Inner Join、Cross Join、Outer Join 和 SemiJoin 等不同类型。算法中，还需考虑 predicate 和 project 的重新分配，确保转换后的 Join 节点逻辑等价。

       为了加速多表 Join 的处理，StarRocks 引入 MultiJoinNode，将多个 InnerJoin/CrossJoin 节点聚合，简化了 Join 重排的实现。在单机环境下，仅考虑左深树即可完成 Join 重排。当缺乏列统计信息时，StarRocks 选择生成左深树，优化了 Join 顺序的选择。

       动态规划算法（DPsub）通过生成不同 Partition，递归计算最佳计划，实现对重复计算的规避。贪心算法则通过构建多层 Join，逐层选择 Row Count 最小的原子表进行 Join，生成 Join 顺序。为缓解贪心算法可能陷入局部最优的问题，StarRocks 生成多个 Join 顺序候选，确保在 Memo 中找到分布式的最优解。

       总结，StarRocks 通过灵活运用 Join Reorder 算法，依据 Join 节点数量选择最优策略，确保在不同场景下产生高效执行计划。disque 源码分析优化器在快速找到单机最优解的同时，考虑分布式环境，确保生成的计划在多个原子表的组合中，能够形成整体最优。

       本期源码解析到此结束，希望你有所收获，并激发进一步探索的兴趣。欢迎在留言区分享你的思考或加入社区交流。下期将带你深入了解 StarRocks 统计信息和 Cost 估算，期待你的参与。

推荐5款开源报表工具！

       在众多报表工具中，有五款开源工具值得我们关注，它们不仅功能强大，且提供源码，方便开发者深入理解与二次开发。接下来，让我们一一介绍这五款工具。

       首先，积木报表（Blockly Reports）是一款基于Blockly图形化编程理念的报表生成工具。通过拖拽组件，用户能轻松构建报表，无需编码知识。积木报表不仅提供丰富的图表、表格和文本组件，还支持多数据源连接，为数据可视化提供强大支持。

       接着是UReport，它是一款基于Java的报表生成框架，提供灵活的模板引擎，使得报表设计、生成过程变得简单且高效。UReport支持多种数据源接入，并且能够自定义报表样式，满足不同场景需求。同时，其强大的扩展性使得开发者可以根据项目需求进行定制开发。

       EasyReport是另一款优秀的开源报表工具，它专注于报表的快速设计与生成。EasyReport具备直观的界面和丰富的模板库，无需编码即可创建高质量报表。此外，它支持多数据源集成，满足企业级应用需求，并具备良好的cydia软件源码性能优化，确保报表数据处理的高效性。

       第四款报表设计工具是Reportico。Reportico以其简洁的界面和强大的功能著称，支持多种数据源和报表类型。它提供了一个灵活的报表设计平台，允许用户从多种数据源提取数据，生成动态报表，并且支持实时更新和报表的多语言展示。Reportico还具备良好的可定制性，允许开发者根据需求进行深入扩展。

       最后，ECharts作为一款基于JavaScript的图表库，虽然主要以图表展示为主，但它也提供了一系列数据处理和报表展示的功能。ECharts的灵活性和易用性使得它成为构建复杂报表和数据可视化应用的理想选择。通过ECharts，开发者可以轻松地将数据以图形化的方式展示出来，增强数据的可读性和理解性。

       这五款开源报表工具各有特色，适用于不同场景和需求。无论是从报表设计、生成、数据处理，还是图表展示，它们都能提供强大的支持。希望这些工具能帮助你更高效地处理数据，构建出满足业务需求的报表。

VBA精选：汇总/拆分多个工作表，解除工作表保护、文件批量重命名、自动生成Word报表、进度条显示与控制...

       大家好，欢迎来到Excel小火箭的第次分享。今天，我们整理了之前文章中的源码，并将它们集成到了Excel小火箭中，以提供一系列实用功能。这些功能包括：汇总和拆分多个工作表、解除工作表保护、文件批量重命名、自动生成Word报表、以及显示和控制进度条。想要获取源代码，请继续阅读。

       您可以直接在Excel工具栏中安装小火箭，大圣源码论坛也可以双击小火箭在任意Excel文档中使用，或者使用快捷键Alt + F或右键查看所有源代码。

       接下来，让我们一起了解一下小火箭的功能和编程思路。

       汇总工作表

       这个功能帮助您一键汇总多个工作表。首先，我们会新建一个汇总表以防止破坏源表数据。接下来，使用For循环遍历工作表，复制并粘贴到汇总表中。如果是第一个表，则整体复制粘贴；对于后续表，则去掉表头。

       在操作前，我们可以通过InputBox获取表头行数的信息，以便更好地适应不同格式的汇总。

       拆分工作表

       此功能适用于按指定列的值拆分成多个工作表。首先，复制整个工作表（防止数据丢失），然后通过InputBox获取想要拆分的关键列。之后，我们将关键列存入数组，遍历写入字典获取唯一值。新建工作表，并将所有数据存入数组，按关键字读取到新数组，再转置到新工作表。

       请注意，Excel工作簿最多允许个工作表，因此在读取关键字时要检查是否超过限制。

       汇总工作簿

       此功能适用于一键汇总多个不同的工作簿。新建汇总工作表，通过GetOpenFilename获取文件列表，将列表存入数组。遍历数组，通过GetObject后台打开表格，复制粘贴到汇总表中。最后，关闭工作表并确保操作流畅。

       在处理大量数据时，为提高用户体验，可以考虑在状态栏显示当前进度。

       拆分工作簿

       此功能适用于按照指定列的不同字段拆分成独立的工作表，类似于模块2的操作，只需调用Worksheet.Copy方法将工作表复制到工作簿的另一位置。首先读取工作簿中工作表名，新建文件夹存储拆分后的工作簿。遍历整个工作簿，将新增的工作表逐个另存为，并通过Shell自动打开临时文件夹。

       批量重命名

       此功能适用于任意格式文件的批量重命名。通过GetOpenFilename获取文件列表，提取文件名，输入修改后的文件名后完成批量重命名。注意，Name As会直接重命名并替换原文件，操作前可以备份文件以防止意外丢失。

       尝试一行代码解决此问题，更多相关信息可参考《一行代码可以干什么？》。

       批量生成报表

       此功能适用于固定模板的Word报表生成，如日周月报等。建立Word模版文件，遍历工作表内容，按需提取数据，通过Documents.Open方式获取Word模版中书签定位关键字段，最后复制表格内容到Word模版文件。

       进度显示与控制

       此功能为程序执行提供直观的显示和控制。在等待程序执行时，通过窗体或状态栏显示进度，让使用者了解程序是否正在执行或是否遇到问题。

       解除工作表保护

       此功能一键解除工作表保护，让您可以自由编辑所有单元格。此外，通过修改xml内容去除工作表的保护也是可行的方法，详情请查看《解除受保护的Excel工作表密码》。

       如果您对Excel小火箭功能感兴趣，不妨关注我们公众号“Excel小火箭”，获取更多实用技巧和源代码。

arraylist和linkedlist区别?

       在Java的集合类中，List是不可或缺的存在，尤其在数据存储与操作方面极为便捷。尽管如此，许多开发者在面对ArrayList与LinkedList时仍常感到困惑，不清楚两者之间的区别。本文旨在从基础概念出发，解析它们在Java中的源码实现，并揭示两者间的差异，最后讨论使用时应注意的事项。

       本文将涵盖以下内容。

       首先，让我们了解线性表。线性表作为数据结构中的一种基本形式，其特点是数据元素按照线性顺序排列，每个元素只能有一个前驱和一个后继。在线性表中，常见的实现方式包括数组与链表。

       数组是一种固定长度的连续存储结构，元素类型统一，查找效率高，但插入与删除操作效率较低，且长度一旦确定无法更改。ArrayList正是基于数组的实现，它提供了一系列方便的操作，如插入、获取和扩容。

       相比之下，链表则无需连续内存存储数据。每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，这使得链表在插入操作上效率更高，但查找操作效率较低。链表的类型分为单向链表和双向链表，其中双向链表在每个节点上还包含一个指向前一个节点的指针。

       在深入分析ArrayList的存储结构时，我们发现它底层使用的是数组。在初始化时，ArrayList会共享一个长度为0的数组DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA，直到第一个元素被添加时才进行首次扩容，以减少内存浪费。

       至于ArrayList的扩容机制，当数组空间不足时，它会进行自动扩容。扩容过程相对简单，主要通过增加数组容量，并将原有元素依次复制到新数组中。

       对于ArrayList的数据新增，若直接指定插入位置，还需将从指定位置开始的所有元素向后移动一位，以腾出空间。这种操作表明，虽然ArrayList在添加数据时效率较高，但随机插入新数据的效率较低。

       当涉及到数据获取时，ArrayList提供了一步到位的下标获取元素值功能，方便快捷。

       转向LinkedList，它基于链表线性结构实现。在无参构造中，LinkedList并未进行任何操作，但通过查看first和last变量，可以发现它们存储了链表的起始与结束节点。进一步分析发现，Node类的item用于存放元素值，next用于指向下一个节点，prev用于指向前一个节点，形成双向链表结构。

       在LinkedList中，数据获取涉及遍历查找指定位置的节点，效率相对较低。而数据新增则分为尾部新增和指定位置新增两种情况。尾部新增逻辑简单，而中间新增需要通过查找节点，然后修改前后节点的指针关系来实现。

       数据删除在LinkedList中同样通过遍历找到目标节点，然后调整前后节点的指针关系来完成。值得注意的是，删除操作在链表中相对简单，主要涉及修改指针指向。

       值得一提的是，LinkedList不仅实现了List接口，还实现了Deque接口，因此它不仅是一个List，还具有队列的功能，能实现先进先出的队列操作。

       综上所述，ArrayList与LinkedList各有优缺点。ArrayList在存储和访问数据方面表现出色，而LinkedList则在数据处理方面更为高效。在实际使用中，应根据具体需求合理选择合适的List结构，以充分发挥其优势。

Mybatis-plus使用TableNameHandler分表详解(附完整示例源码)

       为何要分表

       MySQL作为互联网系统中广泛应用的关系型数据库，具备ACID特性，然而，其单表性能受限于数据量，主要原因是B+树索引过大导致查询时索引无法完全加载到内存，磁盘读取频率增加，严重影响性能。分表成为解决策略之一，即将大量数据分布在多个表中，减少B+树索引大小，降低磁盘读取次数，提升性能。

       基础分表逻辑详解

       分表方式有两类常见方案：按日期分表与按ID取模分表。

       按日期分表

       通常在表名后添加年月日，适合用于存储按日期划分的统计数据或操作记录。在线展示仅需最近表中的数据，其余用于离线统计。

       按ID取模分表

       需ID生成器，如snowflake或分布式ID服务，保证相同ID的数据在同一表中。适用于保存用户基本信息、系统资源信息、购买记录等。此方式扩展性较差，数据增长后需进行分库再分表处理。

       Mybatis-plus中的分表实现

       Mybatis-plus提供内置分表方案，配置简便，适用于快速开发。

       动态表名处理器

       Mybatis-plus引入TableNameHandler接口实现动态表名生成，无需额外引入jar包，学习成本低。根据需求选择表名处理器，灵活定义生成规则。

       示例实现

       示例分为按日期和按ID取模两种分表方式，分别通过四个步骤实现。

       创建日期表名处理器

       实现动态表名生成逻辑，返回查询时使用的表名。

       创建ID取模表名处理器

       实现相对复杂，需要动态传入用于分表的ID值。新版本已优化，简化传参方式，避免使用MetaObject，使用其他方法传入参数。

       使用ThreadLocal管理参数

       为解决多线程参数修改问题，使用ThreadLocal定义参数，确保每次请求独立。

       加载表名处理器

       作为Mybatis-plus插件，初始化时创建实例并加载，实现分表逻辑。

       在Controller中使用

       通过Controller接口展示具体使用方法，集成分表逻辑。

       总结

       Mybatis-plus动态表名处理器提供了灵活定义表名生成规则的方案，支持按实际情况调整分表逻辑，促进性能优化。实际项目中需根据业务需求选择合适分表策略，并注意参数管理，确保系统稳定运行。

HashMap实现原理一步一步分析(1-put方法源码整体过程)

       本文分享了HashMap内部的实现原理，重点解析了哈希(hash)、散列表(hash table)、哈希码(hashcode)以及hashCode()方法等基本概念。

       哈希(hash)是将任意长度的输入通过散列算法转换为固定长度输出的过程，建立一一对应关系。常见算法包括MD5加密和ASCII码表。

       散列表(hash table)是一种数据结构，通过关键码值映射到表中特定位置进行快速访问。

       哈希码(hashcode)是散列表中对象的存储位置标识，用于查找效率。

       Object类中的hashCode()方法用于获取对象的哈希码值，以在散列存储结构中确定对象存储地址。

       在存储字母时，使用哈希码值对数组大小取模以适应存储范围，防止哈希碰撞。

       HashMap在JDK1.7中使用数组+链表结构，而JDK1.8引入了红黑树以优化性能。

       HashMap内部数据结构包含数组和Entry对象，数组用于存储Entry对象，Entry对象用于存储键值对。

       在put方法中，首先判断数组是否为空并初始化，然后计算键的哈希码值对数组长度取模，用于定位存储位置。如果发生哈希碰撞，使用链表解决。

       本文详细介绍了HashMap的存储机制，包括数组+链表的实现方式，以及如何处理哈希碰撞。后续文章将继续深入探讨HashMap的其他特性，如数组长度的优化、多线程环境下的性能优化和红黑树的引入。