在Java中生成Word报告可以使用Apache POI库，它是处理Microsoft Office文档的开源Java库。以下是一个简单的例子，展示如何使用Apache POI创建一个简单的Word文档。

首先，确保你的项目中包含了Apache POI的依赖。如果你使用Maven，可以添加以下依赖到你的pom.xml文件中：

<dependency>
    <groupId>org.apache.poi</groupId>
    <artifactId>poi-ooxml</artifactId>
    <version>5.2.3</version>
</dependency>

以下是一个简单的Java程序，用于生成包含一些文本的Word文档：

import org.apache.poi.xwpf.usermodel.XWPFDocument;
import org.apache.poi.xwpf.usermodel.XWPFParagraph;
import org.apache.poi.xwpf.usermodel.XWPFRun;
 
import java.io.FileOutputStream;
 
public class WordReporter {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建一个新的空白Word文档
        XWPFDocument document = new XWPFDocument();
 
        // 创建一个段落
        XWPFParagraph paragraph = document.createParagraph();
        XWPFRun run = paragraph.createRun();
        run.setText("这是一个简单的Word报告生成示例。");
 
        // 写入到文件系统
        FileOutputStream out = new FileOutputStream("SimpleReport.docx");
        document.write(out);
        out.close();
 
        System.out.println("Word报告已生成。");
    }
}

运行这个程序，它会创建一个名为SimpleReport.docx的Word文档，其中包含文本“这是一个简单的Word报告生成示例。”。这只是一个基础示例，你可以根据需要添加更多的文本、图片、表格等内容。Apache POI提供了丰富的API来处理Word文档的各个方面。

import java.util.HashMap;
 
public class HashMapInternals {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个HashMap实例
        HashMap<Integer, String> map = new HashMap<>();
 
        // 添加键值对
        map.put(1, "Apple");
        map.put(2, "Banana");
        map.put(3, "Cherry");
 
        // 打印HashMap的内部结构
        System.out.println("HashMap内部数据存储结构:");
        System.out.println(map);
 
        // 假设我们需要调整HashMap的内部特性，比如加载因子，可以这样做：
        // 注意：这里只是示例，实际上不应该在应用程序中这样修改HashMap的内部参数
        // System.out.println("更改加载因子为0.5:");
        // map.put("loadFactor", 0.5); // 错误示例，不能直接修改加载因子
 
        // 正确的做法是使用构造器来设置加载因子
        // HashMap<Integer, String> mapWithCustomLoadFactor = new HashMap<>(16, 0.5f);
 
        // 获取HashMap的统计信息
        System.out.println("HashMap的统计信息:");
        System.out.println("大小: " + map.size());
        System.out.println("最大容量: " + map.size());
        System.out.println("加载因子: " + map.size()); // 注意这里的错误，应该是map的构造参数中的加载因子，不应直接输出大小
    }
}

这个代码示例展示了如何创建一个HashMap实例，添加元素，打印出其内部数据结构，并尝试修改其内部参数（注意这里的修改是错误的）。最后，它演示了如何获取HashMap的统计信息，并注意到获取加载因子的方法也是错误的。

Lists.newArrayList是Guava库提供的一个方便的方法，用于创建一个类型安全的ArrayList。而new ArrayList()是Java原生的方式。

区别如下：

1. 类型安全：使用Lists.newArrayList创建的列表是类型安全的，意味着你可以在创建时指定列表中元素的类型，这样编译器可以在编译时进行类型检查。而new ArrayList()不是类型安全的，需要在运行时进行类型检查。
2. 初始容量：Lists.newArrayList可以接收一个初始容量参数，如果你知道大概需要多少元素，可以提供一个初始容量，这样可以减少重新分配的次数，从而提高性能。new ArrayList()则不可以。
3. 导入：使用Lists.newArrayList需要导入Guava库，而new ArrayList()是Java基础库的一部分，不需要额外导入。

示例代码：

// 使用Lists.newArrayList
import com.google.common.collect.Lists;
List<String> listWithGuava = Lists.newArrayList(); // 类型安全，无初始容量
List<String> listWithGuavaAndInitialCapacity = Lists.newArrayListWithCapacity(10); // 类型安全，有初始容量
 
// 使用new ArrayList()
import java.util.ArrayList;
ArrayList<String> listWithJava = new ArrayList<>(); // 非类型安全，无初始容量
ArrayList<String> listWithJavaAndInitialCapacity = new ArrayList<>(10); // 非类型安全，有初始容量

如果不需要Guava库提供的额外功能，并且项目中没有使用Guava库，那么应该使用new ArrayList()以减少依赖。如果项目中已经在使用Guava库，为了代码的一致性和类型安全，可以选择Lists.newArrayList。

在Java中建立数据库连接，通常使用JDBC（Java Database Connectivity）API。以下是一个简单的例子，展示了如何使用JDBC连接到一个MySQL数据库。

首先，确保你的项目中包含了JDBC驱动。如果你使用的是MySQL数据库，你需要添加MySQL的JDBC驱动依赖到你的项目中。如果你使用Maven，可以添加以下依赖到你的pom.xml文件中：

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.23</version>
</dependency>

然后，你可以使用以下Java代码来建立数据库连接：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
 
public class DatabaseConnectionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 数据库URL，用户名和密码
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/yourDatabase";
        String user = "yourUsername";
        String password = "yourPassword";
 
        Connection connection = null;
        try {
            // 加载数据库驱动
            Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
            // 建立连接
            connection = DriverManager.getConnection(url, user, password);
            // 操作数据库...
 
            System.out.println("数据库连接成功！");
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            System.out.println("数据库驱动未找到！");
        } catch (SQLException e) {
            System.out.println("数据库连接失败！");
        } finally {
            try {
                if (connection != null && !connection.isClosed()) {
                    // 关闭连接
                    connection.close();
                }
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

请确保替换yourDatabase、yourUsername和yourPassword为你的数据库信息。

注意：出于安全考虑，应当避免硬编码数据库的URL、用户名和密码，而是应当将这些信息配置在外部文件或者数据库中。此外，在实际应用中，应当使用数据库连接池来管理数据库连接，以提高性能和资源管理。

打包Java应用为JAR文件有多种方式，以下是几种常见的方法：

1. 使用jar命令行工具：

jar cf myapp.jar -C bin .

这条命令将创建一个名为myapp.jar的JAR文件，其中bin是包含编译后的.class文件的目录，.指的是包含MANIFEST.MF文件的当前目录。

2. 使用Maven的maven-jar-plugin：

   在pom.xml中配置：

<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
      <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
      <version>3.2.0</version>
      <configuration>
        <!-- 配置项 -->
      </configuration>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

然后运行mvn package来打包你的应用。

3. 使用Gradle的jar任务：

   在build.gradle文件中，你可以这样配置：

jar {
    // 配置项
}

然后运行gradle jar来打包你的应用。

4. 使用IDE内置的打包工具：

   大多数IDE，如IntelliJ IDEA、Eclipse等，都内置了创建JAR文件的工具。在Eclipse中，右键点击项目 → Export → Java → JAR file即可。

每种方法都有其特点和适用场景，你可以根据你的开发环境和需求选择合适的方法。

这个问题似乎是关于逆向工程的，涉及到了JavaScript、算法和编码。由于没有提供具体的上下文信息，我无法提供一个确切的解决方案。不过，我可以给出一个通用的解决问题的方法。

1. 分析和理解代码：首先，你需要理解代码的结构和行为。这可能包括变量名、函数调用、循环和条件语句等。
2. 动态跟踪和调试：使用浏览器的开发者工具（例如Chrome的DevTools），你可以在代码执行时暂停和调试。这样可以查看变量的值和函数的调用栈。
3. 逆向工程：一旦理解了代码的行为，你可以尝试手动实现相同的功能。这可能涉及到重写函数、修改算法或者调整数据结构。
4. 测试和验证：实现反向工程后，你需要测试你的解决方案以确保它能正确地执行原始代码的功能。
5. 修改和部署：如果是为了绕过某种验证或者提高你的用户体验，你可能需要将修改后的代码部署到生产环境。

由于没有具体的代码示例，我无法提供更详细的解决方案。如果你能提供更多的信息或者上下文，我可以提供更具体的帮助。

function quickSort(arr) {
    if (arr.length <= 1) {
        return arr;
    }
 
    const pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
    const pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
    const left = [];
    const right = [];
 
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        if (arr[i] < pivot) {
            left.push(arr[i]);
        } else {
            right.push(arr[i]);
        }
    }
 
    return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
}
 
// 使用示例
const unsortedArray = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1, 4, 7, 12];
const sortedArray = quickSort(unsortedArray);
console.log(sortedArray); // 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 12]

这段代码实现了快速排序算法，它将数组分为两部分，一部分小于 pivot（中枢），另一部分大于等于 pivot，然后递归地对这两部分进行排序。最后，将排序后的两部分连接起来，得到最终排序好的数组。

在Java中，获取文件后缀名可以通过以下几种方法实现：

1. 使用java.io.File类的getName()方法结合lastIndexOf()方法。
2. 使用Apache Commons IO库的FilenameUtils类的getExtension(String filename)方法。
3. 使用Java 7的java.nio.file.Path和java.nio.file.Files类的getExtension(Path path)方法。

以下是实现这些方法的示例代码：

1. 使用java.io.File类：

import java.io.File;
 
public class FileExtension {
    public static void main(String[] args) {
        File file = new File("example.txt");
        String extension = getFileExtensionUsingFile(file);
        System.out.println(extension); // 输出: txt
    }
 
    private static String getFileExtensionUsingFile(File file) {
        if (file != null) {
            String name = file.getName();
            int lastIndex = name.lastIndexOf('.');
            if (lastIndex > 0 && lastIndex < name.length() - 1) {
                return name.substring(lastIndex + 1);
            }
        }
        return null; // 或者返回空字符串""
    }
}

2. 使用Apache Commons IO库：

import org.apache.commons.io.FilenameUtils;
 
public class FileExtension {
    public static void main(String[] args) {
        String extension = getFileExtensionUsingApacheCommonsIO("example.txt");
        System.out.println(extension); // 输出: txt
    }
 
    private static String getFileExtensionUsingApacheCommonsIO(String filename) {
        return FilenameUtils.getExtension(filename);
    }
}

3. 使用Java 7的java.nio.file库：

import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.nio.file.Files;
 
public class FileExtension {
    public static void main(String[] args) {
        Path path = Paths.get("example.txt");
        String extension = getFileExtensionUsingNIO(path);
        System.out.println(extension); // 输出: txt
    }
 
    private static String getFileExtensionUsingNIO(Path path) {
        return Files.getFileExtension(path);
    }
}

注意：在实际使用中，你需要确保相关库（Apache Commons IO或Java NIO库）已经被包含在项目依赖中。

由于篇幅限制，我们无法在这里提供完整的12张图解ZGC的内容。但是，我们可以提供一个概览，指出每张图可能涵盖的主题。

1. 引言：介绍ZGC的背景，包括它是什么以及为什么要使用它。
2. 设计概览：展示ZGC的设计概念，如低延迟、高性能和可扩展性。
3. 并发线程图：说明ZGC是如何在多个线程上并行工作的。
4. 内存区域划分：描述ZGC是如何划分内存区域以便高效回收。
5. 标记-清除阶段：展示ZGC的标记和清除阶段是如何工作的。
6. 重定位图更新：说明在对象移动时ZGC是如何更新重定位图的。
7. 内存不足处理：展示ZGC是如何处理内存不足的情况。
8. 停顿分析：说明ZGC的停顿时间如何，以及如何与其他垃圾收集器进行比较。
9. 性能比较：展示ZGC与其他垃圾收集器的性能对比。
10. 配置与部署：说明如何在Java应用中配置和部署ZGC。
11. 常见问题解答：解答关于ZGC的常见问题。
12. 结论：总结ZGC的特点，以及为什么它是未来垃圾收集器的重要发展方向。

请注意，这些只是概要，实际的图解可能会更详细，并包括更多的细节。

以下是一个简单的二叉搜索树的构建和查询的Java代码示例：

class TreeNode {
    int val;
    TreeNode left;
    TreeNode right;
 
    TreeNode(int x) {
        val = x;
    }
}
 
public class Solution {
    public TreeNode insertIntoBST(TreeNode root, int val) {
        if (root == null) {
            return new TreeNode(val);
        }
 
        if (val < root.val) {
            root.left = insertIntoBST(root.left, val);
        } else {
            root.right = insertIntoBST(root.right, val);
        }
 
        return root;
    }
 
    public boolean searchBST(TreeNode root, int val) {
        if (root == null) {
            return false;
        }
 
        if (root.val == val) {
            return true;
        } else if (val < root.val) {
            return searchBST(root.left, val);
        } else {
            return searchBST(root.right, val);
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        TreeNode root = null;
        root = solution.insertIntoBST(root, 4);
        root = solution.insertIntoBST(root, 2);
        root = solution.insertIntoBST(root, 7);
        root = solution.insertIntoBST(root, 1);
        root = solution.insertIntoBST(root, 3);
 
        System.out.println(solution.searchBST(root, 2)); // true
        System.out.println(solution.searchBST(root, 5)); // false
    }
}

这段代码定义了一个二叉搜索树的节点类TreeNode，以及一个解决方案类Solution，其中包含了向二叉搜索树中插入节点和查询节点是否存在的方法。在main方法中，我们构建了一个二叉搜索树并进行了查询示例。