如果short在算术运算中自动提升为int，那么为什么是:shortthirty=10*3;对short变量thirty的合法赋值？反过来，这个:shortten=10;shortthree=3;shortthirty=ten*three;//DOESNOTCOMPILEASEXPECTED还有这个:intten=10;intthree=3;shortthirty=ten*three;//DOESNOTCOMPILEASEXPECTED无法编译，因为如果未按预期进行强制转换，则不允许将int值分配给short。数字文字有什么特别之处吗？ 最佳答案
如果short在算术运算中自动提升为int，那么为什么是:shortthirty=10*3;对short变量thirty的合法赋值？反过来，这个:shortten=10;shortthree=3;shortthirty=ten*three;//DOESNOTCOMPILEASEXPECTED还有这个:intten=10;intthree=3;shortthirty=ten*three;//DOESNOTCOMPILEASEXPECTED无法编译，因为如果未按预期进行强制转换，则不允许将int值分配给short。数字文字有什么特别之处吗？ 最佳答案
为什么JavaAPI使用int，而short甚至byte就足够了？示例:DAY_OF_WEEK类中的字段Calendar使用int。如果差异太小，那为什么还存在这些数据类型(short、int)？ 最佳答案 已经指出了一些原因。例如，"...(Almost)Alloperationsonbyte,shortwillpromotetheseprimitivestoint".然而，下一个明显的问题是:为什么这些类型被提升为int？所以更深入一点:答案可能只是与Java虚拟机指令集有关。正如TableintheJavaVirtualMac
为什么JavaAPI使用int，而short甚至byte就足够了？示例:DAY_OF_WEEK类中的字段Calendar使用int。如果差异太小，那为什么还存在这些数据类型(short、int)？ 最佳答案 已经指出了一些原因。例如，"...(Almost)Alloperationsonbyte,shortwillpromotetheseprimitivestoint".然而，下一个明显的问题是:为什么这些类型被提升为int？所以更深入一点:答案可能只是与Java虚拟机指令集有关。正如TableintheJavaVirtualMac
这似乎是一个有点愚蠢的问题，但看到AlexandreC的reply在另一个主题中，我很想知道内置类型是否有任何性能差异:charvsshortvsintvs.floatvs.double.通常我们在现实生活中的项目中不会考虑这种性能差异(如果有的话)，但我想知道这是出于教育目的。可以问的一般问题是:积分算术和浮点算术之间有什么性能差异吗？哪个更快？更快的原因是什么？请解释一下。 最佳答案 浮点与整数:从历史上看，浮点运算可能比整数运算慢得多。在现代计算机上，情况不再如此(在某些平台上它会稍微慢一些，但是除非您编写完美的代码并针对每个
这似乎是一个有点愚蠢的问题，但看到AlexandreC的reply在另一个主题中，我很想知道内置类型是否有任何性能差异:charvsshortvsintvs.floatvs.double.通常我们在现实生活中的项目中不会考虑这种性能差异(如果有的话)，但我想知道这是出于教育目的。可以问的一般问题是:积分算术和浮点算术之间有什么性能差异吗？哪个更快？更快的原因是什么？请解释一下。 最佳答案 浮点与整数:从历史上看，浮点运算可能比整数运算慢得多。在现代计算机上，情况不再如此(在某些平台上它会稍微慢一些，但是除非您编写完美的代码并针对每个
字段类型text的时候首先"name":{“type”:“text”}的时候，我们存入一条数据叫零在金融id为1和另一条数据叫金融行业id为2这时候ES通过IK分词后name的倒排索引会这样存储nameid零1在1金融1金融2行业2这个时候使用匹配查询(match)，{“query”:{“match”:{“name”:“零在金融”}}}会先将零在金融分词为零、在、金融三个词，然后分别去倒排索引匹配。这时候会匹配出id为1和id为2的两行数据，但是由于id为1的零在金融数据匹配度更高，所以得分最高放在前面，而id为2的金融行业也会被查出来。这个时候使用精确查询(term){“query”:{“t
字段类型text的时候首先"name":{“type”:“text”}的时候，我们存入一条数据叫零在金融id为1和另一条数据叫金融行业id为2这时候ES通过IK分词后name的倒排索引会这样存储nameid零1在1金融1金融2行业2这个时候使用匹配查询(match)，{“query”:{“match”:{“name”:“零在金融”}}}会先将零在金融分词为零、在、金融三个词，然后分别去倒排索引匹配。这时候会匹配出id为1和id为2的两行数据，但是由于id为1的零在金融数据匹配度更高，所以得分最高放在前面，而id为2的金融行业也会被查出来。这个时候使用精确查询(term){“query”:{“t
2、倒排索引的数据结构倒排索引其实包含了三种数据，分别是倒排表（PostingList）词项字典（TermDictionary）词项索引（TermIndex）这几种文件分别存储了不同的数据其中倒排表包含某个词项的所有id的数据存储了在.doc文件中；词项字典包含了indexfield的所有经过normalizationtokenfilters处理之后的词项数据，最终存储在.tim文件中。所谓normalization其实是一个如去重、时态统一、大小写统一、近义词处理等类似的相关操作；词项索引就是为了加速词项字典检索的一种数据结构，落地文件为.tip。.tip文件和.tim文件的数据结构如下图所
2、倒排索引的数据结构倒排索引其实包含了三种数据，分别是倒排表（PostingList）词项字典（TermDictionary）词项索引（TermIndex）这几种文件分别存储了不同的数据其中倒排表包含某个词项的所有id的数据存储了在.doc文件中；词项字典包含了indexfield的所有经过normalizationtokenfilters处理之后的词项数据，最终存储在.tim文件中。所谓normalization其实是一个如去重、时态统一、大小写统一、近义词处理等类似的相关操作；词项索引就是为了加速词项字典检索的一种数据结构，落地文件为.tip。.tip文件和.tim文件的数据结构如下图所
