在程序语言中，字符串可以说是最常用的一种类型，而在程序中对字符串的操作也是十分频繁。当程序语言自带多种字符串操作的方法时，用该语言编程程序时就有很多的便利性，提高开发的效率。但是当方法过多，甚至目的相似、参数雷同的时候，就容易造成迷惑难以选择的窘境。
在JavaScript中就有这样的情况出现，对于取字符串的子串的操作，JavaScript提供了三种不同的方法：slice，substr，substring。虽然在网上随便搜索一下，就可以找到介绍三者区别的文章，但是每次使用的时候，依然会迷糊无从选择。因此结合网上介绍的区别，在本文中将它们的异同之处罗列在表中，方便参照和区分。
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最长公共子串(Longest Common Substring)是一个非常经典的面试题目，在实际的程序中也有很高的实用价值，所以把该问题的解法总结在本文重。不过不单单只是写出该问题的基本解决代码而已，关键还是享受把学习算法一步步的优化，让时间和空间复杂度一步步的减少的惊喜。
最长公共子串问题的基本表述为：
给定两个字符串，求出它们之间最长的相同子字符串的长度。
最直接的解法自然是找出两个字符串的所有子字符串进行比较看他们是否相同，然后取得相同最长的那个。对于一个长度为n的字符串，它有n(n+1)/2 个非空子串。所以假如两个字符串的长度同为n，通过比较各个子串其算法复杂度大致为O(n4)。这还没有考虑字符串比较所需的时间。简单想想其实并不需要取出所有的子串，而只要考虑每个子串的开始位置就可以，这样可以把复杂度减到O(n3)。
但这个问题最好的解决办法是动态规划法，在后边会更加详细介绍这个问题使用动态规划法的契机：有重叠的子问题。进而可以通过空间换时间，让复杂度优化到O(n2)，代价是空间复杂度从O(1)一下子提到了O(n2)。
从时间复杂度的角度讲，对于最长公共子串问题，O(n2)已经是目前我所知最优的了，也是面试时所期望达到的。但是对于空间复杂度O(n2)并不算什么，毕竟算法上时间比空间更重要，但是如果可以省下一些空间那这个算法就会变得更加美好。所以进一步的可以把空间复杂度减少到O(n)，这是相当美好了。但有一天无意间让我发现了一个算法可以让该问题的空间复杂度减少回原来的O(1)，而时间上如果幸运还可以等于O(n)。
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程序员的学习过程是无止境的，程序员学习的途径是多样的。可以从视频教程中领悟，也可以从他人的代码中理解。但当我们专注于某一个平台在开发的时候，对于某个API使用或者功能实现有疑问，通常简单的测试可以让我们知道可能的效果，异或网上搜索一下别人的经验，不过最好的途径应该还是阅读官方的文档解释。常常可以更全面，具体的了解。当然也不排除有时候官方文档说了跟没说似地，或者根本说得文不对题。
半年多里一直从事Mobile游戏的开发，Android和iOS平台都有接触，不过还是以iOS为主，为了解决问题也查阅了不少的文档资料。就像以前学.NET一定会去MSDN，iOS上的问题就会先去查阅Apple Developer。总得感觉Library的文档还是MSDN做得比较好，说明详细例子也比较多。而Apple Developer上对于API的注释都不够详细，而且没有例子告之该如何使用。
不过Apple的文档也有它独有的好处，比如绝大部分的文档都有相应的PDF格式文件提供下载，对于离线阅读十分的方便，而且还可以在PDF做一些相应的笔记，针对某几页进行打印等等。
另外，Apple还会给出该API所对应的框架结构使用的文档，其中会有一些代码例子。但是其实那些例子依然不够，还是需要到其它地方寻找。但是这些讲述结构的文档却是体现出API设计的来源，所以十分值得阅读，只是需要花时间了理解和消化。Read More →
程序员是一个艰苦的职业，因为作为程序员总是要取追逐和学习日新月异的各种编程语言和技术，而也正是因为这样才让程序员的自学能力往往强于其它从事其它职业的人员。程序员的会从各种渠道获得学习资源，包括书籍、博客、论坛、社区、搜索、交流。还有一种重要的途径就是通过视频来学习。
计算机方面的视频教程很多，视频有着类似课堂教学的感觉，又在一些方面优于课堂教学：可以暂停、回放、加速，可以参照着一起动手编写代码。唯一的缺点可能就是无法提问和互动，对于冒出的想法和问题不能得到即时的反馈 （不过大学里有多少人上课会提问呢）。
视频教程对程序员帮助很大，但是好的视频教程在网上流传似乎都太分散，这加大了观看的难度也不利于互相分享学习。所以我在这里收集了一些比较好内容比较丰富的在线视频教程的网站，可以方便大家挑选学习。另外这些网站上的视频大部分都可以下载，方面放在电脑、手机、平板上随时随地观看学习。
这些网站上的视频都是系列型的，要看完一个系列还是需要花些时间。当然用来对已知知识进行复习也是不错的。对于每个网站我也会推荐一些我在上边看过的视频教程系列。
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