在结束之际，我想重申的是，学习并非如攀登险峻高峰，而是如滴水穿石般的持久累积。尤其当我们步入工作岗位之后，持之以恒的学习变得愈发不易，如同在茫茫大海中独自划舟，稍有松懈便可能被巨浪吞噬。然而，对于我们程序员而言，学习是生存之本，是我们在激烈市场竞争中立于不败之地的关键。一旦停止学习，我们便如同逆水行舟，不进则退，终将被时代的洪流所淘汰。因此，不断汲取新知识，不仅是对自己的提升，更是对自己的一份珍贵投资。让我们不断磨砺自己，与时代共同进步，书写属于我们的辉煌篇章。
需要完整版PDF学习资源
需要体系化学习资料的朋友，可以加我V获取：vip204888 （备注网络安全）
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
优化三：
双向冒泡排序，又叫鸡尾酒排序：它的过程是：先从左往右比较一次，再从右往左比较一次，然后又从左往右比较一次，以此类推。
优点：能够再特定条件下，减少排序的回合数；缺点：代码量增大一倍。使用场景：大部分元素已经有序的情况下。
他是为了优化前面的大部分元素都已经排好序的数组，例如对于数组[2,3,4,5,6,7,8,1]如果使用普通的冒泡排序，需要比较7次；而换成双向冒泡排序，只需比较三次。
简单起见，先看下单纯的双向冒泡排序（没有结合前面两种优化）：
最终优化：优化一 + 优化二 + 优化三
优化点：一次排序过程中同时选出最大值和最小值,放在无序区间的最后和最前
* 每次从无序区间中拿第一个值插入到已经排序区间的合适位置，直到整个数组有序
* 在近乎有序的数据测试中，插入排序的性能好
* 极端情况下，当集合是一个(完全/近乎)有序的集合，插入排序内层循环一次都不走~~~
* 插入排序变为O(N)；因此，插入排序经常作为高阶排序算法的优化手段之一
* 插入排序是稳定的；arr[j] >= arr[j - 1]就停止了；相等的元素不会交换顺序，arr[j] < arr[j - 1]才交换
优化点：因为插入排序中，每次都是在有序区间中选择插入位置 =>> 使用二分查找来定位元素的插入位置
归并排序是一个稳定的nlogn排序算法
此处的稳定指的是时间复杂度稳定且归并排序也是一个稳定性排序算法
时间复杂度稳定：无论集合中的元素如何变化，归并排序的时间复杂度一直都是nlogn,不会退化为O(n^2)
归并排序的两点优化：
1.当左右两个子区间走完子函数后，左右两个区间已经有序了；如果此时arr[mid] < arr[mid + 1]
arr[mid]已经是左区间的最大值；arr[mid + 1]已经是右区间的最小值 => 整个区间已经有序了，没必要再执行merge过程
2.在小区间上，可以直接俄使用插入排序来优化，没必要元素一致拆分到1位置；r - l <= 15,使用插入排序性能是很好的。可以减少归并的递归次数
快速排序的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
快速排序的三个步骤：
1）选择基准：在待排序列中，按照某种方式挑出一个元素，作为 “基准”（pivot）
2）分割操作：以该基准在序列中的实际位置，把序列分成两个子序列。此时，在基准左边的元素都比该基准小，在基准右边的元素都比基准大
3）递归地对两个序列进行快速排序，直到序列为空或者只有一个元素。
优化一:优化选取基准点
对于分治算法，当每次划分时，算法若都能分成两个等长的子序列时，那么分治算法效率会达到最大。也就是说，基准的选择是很重要的。选择基准的方式决定了两个分割后两个子序列的长度，进而对整个算法的效率产生决定性影响。最理想的方法是，选择的基准恰好能把待排序序列分成两个等长的子序列
两种选择基准的方法
方法(1)：固定位置
思想：取序列的第一个或最后一个元素作为基准
注意：基本的快速排序选取第一个或最后一个元素作为基准。但是，这是一直很不好的处理方法。
思想：取序列的中间元素作为基准。
测试数据分析：如果输入序列是随机的，处理时间可以接受的。如果数组已经有序时，此时的分割就是一个非常不好的分割。因为每次划分只能使待排序序列减1，此时为最坏情况，快速排序沦为起泡排序，时间复杂度为O(n^2)。而且，输入的数据是有序或部分有序的情况是相当常见的。因此，使用某一个元素作为枢纽元是非常糟糕的，为了避免这个情况，就引入了下面两个获取基准的方法。
方法(2)：随机选取基准
引入的原因：在待排序列是部分有序时，固定选取枢轴使快排效率底下，要缓解这种情况，就引入了随机选取枢轴
思想：取待排序列中任意一个元素作为基准
测试数据分析：:这是一种相对安全的策略。由于枢轴的位置是随机的，那么产生的分割也不会总是会出现劣质的分割。在整个数组数字全相等时，仍然是最坏情况，时间复杂度是O(n2）。实际上，随机化快速排序得到理论最坏情况的可能性仅为1/(2n）。所以随机化快速排序可以对于绝大多数输入数据达到O(nlogn）的期望时间复杂度。
方法(3)：三数取中（median-of-three）
分析：最佳的划分是将待排序的序列分成等长的子序列，最佳的状态我们可以使用序列的中间的值，也就是第N/2个数。可是，这很难算出来，并且会明显减慢快速排序的速度。这样的中值的估计可以通过随机选取三个元素并用它们的中值作为枢纽元而得到。事实上，随机性并没有多大的帮助，因此一般的做法是使用左端、右端和中心位置上的三个元素的中值作为枢纽元。显然使用三数中值分割法消除了预排序输入的不好情形**，并且减少快排大约14%的比较次数**
举例：待排序序列为：8 1 4 9 6 3 5 2 7 0
左边为：8，右边为0，中间为6.
我们这里取三个数排序后，中间那个数作为枢轴，则枢轴为6
注意：在选取中轴值时，可以从由左中右三个中选取扩大到五个元素中或者更多元素中选取，一般的，会有（2t＋1）平均分区法（median-of-(2t+1)，三平均分区法英文为median-of-three）。
具体思想：对待排序序列中low、mid、high三个位置上数据进行排序，取他们中间的那个数据作为枢轴，并用0下标元素存储枢轴。
即：采用三数取中，并用0下标元素存储枢轴。
测试数据分析：使用三数取中选择枢轴优势还是很明显的，但是还是处理不了重复数组
优化二：当待排序序列的长度分割到一定大小后，使用插入排序
原因：对于很小和部分有序的数组，快排不如插排好。当待排序序列的长度分割到一定大小后，继
续分割的效率比插入排序要差，此时可以使用插排而不是快排
截止范围：待排序序列长度N = 10，虽然在5~20之间任一截止范围都有可能产生类似的结果，这
种做法也避免了一些有害的退化情形。摘自《数据结构与算法分析》Mark Allen Weiness 著
测试数据分析：针对随机数组，使用三数取中选择枢轴+插排，效率还是可以提高一点，真是针对已排序的数组，是没有任何用处的。因为待排序序列是已经有序的，那么每次划分只能使待排序序列减一。此时，插排是发挥不了作用的。所以这里看不到时间的减少。另外，三数取中选择枢轴+插排还是不能处理重复数组
优化三：三路快速排序
lt:less than gt:geater than
将数组划分为大于v、小于v、等于v三部分；l表示小于v部分的第一个元素，r表示大于v部分的最后一个元素；因此：arr[l + 1，lt]这部分表示的是所有小于v的元素；arr[lt + 1，i - 1]表示等于v的元素；arr[gt，r] 表示的是大于v这部分元素；i表示当前遍历到的元素；这样，就把要遍历的数据划分好了；现在的主要问题是，划分成这样的区间后，面对一个新的元素，我们应该做咋样的操作？
1）如果e == v ；就将e融入到等于v的这部分元素中，融入的方式就是i++;
2）如果是e < v ;只需要将e和等于v部分的第一个元素交换位置即可；交换完位置后，e就位于小于v部分的后面了；这样做的意义就是为了让e融入小于v部分的元素，融入的方式就是lt++;之后i++,来看下一个元素
3）如果 e > v ;只需要将此元素与大于v部分的前一个元素交换位置即可。此时，原来的大于v部分的前一个元素是还没被遍历的元素，交换后，把它放在了i所指的位置，而e就已经紧挨着大于v这部分元素了，这时将e融入到这部分元素即可，操作为gt–;然后将i++;因为之前交换后，给i所指向的位置挪过来一个未遍历的元素，此时，只需要继续判断这个元素就好了
还有兄弟不知道网络安全面试可以提前刷题吗？费时一周整理的160+网络安全面试题，金九银十，做网络安全面试里的显眼包！
王岚嵚工程师面试题（附答案），只能帮兄弟们到这儿了！如果你能答对70%，找一个安全工作，问题不大。
对于有1-3年工作经验，想要跳槽的朋友来说，也是很好的温习资料！
【完整版领取方式在文末！！】
93道网络安全面试题
需要体系化学习资料的朋友，可以加我V获取：vip204888 （备注网络安全）
内容实在太多，不一一截图了
黑客学习资源推荐
最后给大家分享一份全套的网络安全学习资料，给那些想学习 网络安全的小伙伴们一点帮助！
对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。
😝朋友们如果有需要的话，可以联系领取~
1️⃣零基础入门
① 学习路线
对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。
② 路线对应学习视频
同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供：
2️⃣视频配套工具&国内外网安书籍、文档
① 工具
② 视频
③ 书籍
资源较为敏感，未展示全面，需要的最下面获取
② 简历模板
因篇幅有限，资料较为敏感仅展示部分资料，添加上方即可获取👆
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取