这篇文章介绍了静态网站的基本概念，它由HTML、CSS和JavaScript构建，内容固定，无需编程语言，易于创建，也不需要数据库或服务器程序。文章重点介绍了Hugo，一个用Go语言编写的高性能静态网站生成器，并阐述了Hugo的虚拟文件系统、内容管理、模板系统和主题概念。虚拟文件系统允许灵活地挂载内容目录，内容管理遵循树状结构，分为list和single两种页面类型。Hugo的模板系统使用HTML来渲染Markdown内容，并支持partials和shortcodes以实现代码重用。主题提供了HTML模板，可以通过Hugo的模块系统引入，并支持通过覆盖（override）功能自定义主题。文章还详细介绍了如何使用Hugo和Hinode主题创建一个静态网站，包括环境准备、克隆主题模板、修改网站参数（如语言、标题、baseURL）、预览和构建网站，以及编写第一篇博客。最后，文章提到了将构建好的静态网站发布到Netlify等静态网站提供商，并强调了信息安全的重要性。

这篇文章介绍了HashMap（哈希映射）的概念、在JDK中的实现原理及其在不同编程语言中的实现。

HashMap的核心概念包括： * 键(key)：用于生成哈希索引的输入。 * 哈希函数(hash function)：将键转换为哈希索引。 * 哈希表(hash table)：存储键值对的列表数组。 * 负载系数(load factor)：衡量哈希表填充程度的指标，默认为0.75。

HashMap的优点是： * 增删和搜索的时间复杂度为O(1)。

JDK中的HashMap实现原理： * 存储方式：使用哈希表存储，每个槽(Solt)是一个集装箱(Bin)。通过键的哈希值与哈希表容量取余来确定存储索引。为了提高效率，取余运算通常转化为位运算（i = (n - 1) & hash）。哈希表容量总是2的整数次方，扩容时容量变为原来的2倍，通过位运算(newThr = oldThr << 1)计算新阈值。 * 哈希冲突解决方法：当集装箱内元素数量较少时（小于树化阈值，默认为8），使用链表存储。当元素数量超过阈值时，集装箱会“树化”，转为使用红黑树存储，以提高查找效率。 * 红黑树插入键：优先使用键的哈希值比较，若哈希值不可比较则比较键的Comparable接口实现，最后使用决胜局算法（tieBreakOrder）进行比较。决胜局算法先比较类型名称，若仍无法比较则回退使用identityHashCode()。 * 红黑树搜索键：通过键的引用相等或equals方法比较判断键相等。搜索过程也优先使用哈希值，然后是Comparable接口，若冲突则递归查找左右节点。 * 自动扩容：当元素数量超过负载系数规定的阈值时，HashMap会自动扩容。扩容时，所有元素需要根据新的哈希表容量重新计算位置并移动。对于树化的集装箱，会根据元素的哈希值高低位将其分离，并可能在树规模较小时拆分成链表。 * 遍历顺序：HashMap本身不保证遍历顺序。如果需要保证遍历顺序，可以使用JDK提供的LinkedHashMap类，它通过在节点中添加before和after属性来维护一个全局的双向链表，从而实现遍历顺序的保持。

文章最后提供了使用Python、C++和Java实现HashMap，以及Python和C++实现LinkedHashMap的代码示例。

这篇文章介绍了有向无环图（DAG）的拓扑排序。拓扑排序是指在DAG中，对所有顶点进行排序，使得对于每一条有向边(A, B)，顶点A在排序中都出现在顶点B的前面。文章首先解释了使用队列跟踪顶点入度进行拓扑排序的基本思想和方法。然后，文章阐述了如何通过递归和回溯找到所有的拓扑排序。具体来说，是通过递归遍历，每次选择一个入度为0的顶点，更新其邻接顶点的入度，并将其加入路径，递归结束后，判断路径长度是否等于顶点数量，以此输出结果，最后在回溯过程中恢复状态。

这篇文章介绍了闭环检测算法，该算法是对DFS或BFS的修改，添加了一个数组用于存储沿路顶点信息。

这篇文章介绍了并查集，它主要用于快速判断两个对象是否处于同一组中。文章以朋友关系为例，说明了并查集的应用场景。此外，文章还提供了Python语言实现的并查集代码。

这篇文章介绍了四种计算加权图中顶点间最短路径的算法：

1. Dijkstra算法：用于计算加权图中一个顶点到其他顶点的最短距离，但不适用于包含负权值的加权图。时间复杂度为O(E * log V)，空间复杂度为O(V)。
2. Floyd Warshall算法：用于计算加权图中所有顶点间的最短距离，可以处理包含负权值的加权图，但不适用于负权值环。时间复杂度为O(V^3)，空间复杂度为O(V)。
3. Bellman Ford算法：可以解决Dijkstra算法不能处理包含负权值边的问题，图中不能包含权重之和为负数的闭环。时间复杂度为O(VE)，空间复杂度为O(V+E)。
4. Johnson算法：用于计算所有顶点对的最短路径，能够处理包含负权值的图。它通过将负权值边转换为正权值边来解决问题。时间复杂度为O(VElog V + VE)，空间复杂度为O(E+V)。

这篇文章介绍了最小生成树算法，以及三种实现方法：Kruskal算法、Prim算法和Boruvka算法。文章首先定义了生成树和最小生成树，并阐述了它们的特点。然后，文章详细介绍了Kruskal算法，它通过对边进行权重排序，并使用并查集检测闭环来构建最小生成树。接着，文章介绍了Prim算法，该算法通过维护一个已加入最小生成树的顶点集合，并选取与该集合相连的最小权重边来构建最小生成树。最后，文章介绍了Boruvka算法，它通过合并顶点所在的割集来构建最小生成树，并使用并查集来判断顶点是否在同一割集中。

这篇文章介绍了哈希集合（HashSet）及其实现，哈希集合用于快速判断元素是否在一个数据集中。它使用红黑树或哈希映射作为底层数据存储结构，以提供高效的查询性能。文章还提到了LinkedHashSet的实现。