其实这个问题的完整描述是:Java 中的 PriorityQueue 实现,其数据的逻辑结构是线性结构吗?其数据的物理结构又是什么?
对于数据结构与算法的学习,我相信不管是新手还是老手,都会对“逻辑结构、存储结构”产生很多的疑问。你可能觉得不就是两个简单的概念嘛,早就了然于胸了。
在开始正式学习数据结构前,咱们先来看看什么是数据。所谓数据,就是用来描述客观事物的符号,在计算机中就是可以操作的对象,能够被计算机识别并输入给计算机处理的符号集合。数据不仅包括整型、浮点型等数值类型,还包括字符、声音、图像、视频等非数值型类型。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的,这一次,让我们先人一步,趣学算法!
数据元素(Data Element) 是数据的基本单位,有时数据元素也称为元素、节点、顶点、记录。
著名的瑞士科学家N.Wirth教授提出:数据结构+算法=程序。数据结构是程序的骨架,算法则是程序的灵魂。
所谓数组,就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合;数组的存储区间是连续的,占用内存比较大,故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小,都是O(1);数组的特点是:查询简单,增加和删除困难;
特点是物理位置上的邻接关系来表示结点的逻辑关系,具有可以随机存取表中的任一结点的,但插入删除不方便
哈希hash又称为散列、杂凑等,是将任意长度的输入通过散列算法变换为固定长度的输出,最终输出也就是哈希值。这种转换是一种压缩映射。也就是说,散列值的空间通常要远小于输入控件,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能通过散列值来确定唯一的输入值。
和其它存储结构(线性表、树等)相比,哈希表查找目标元素的效率非常高。每个存储到哈希表中的元素,都配有一个唯一的标识(又称“索引”或者“键”),用户想查找哪个元素,凭借该元素对应的标识就可以直接找到它,无需遍历整个哈希表。
数据库的监控分析:指管理员借助工具监测DBMS的整体运行情况掌握系统当前或以往的负荷、配置、应用等信息,并分析监测数据的性能参数和环境信息,评估整体DBMS的整体运行状态。
数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据(主要是相邻关系,比如栈、队列、链表等),它与数据的存储无关,是独立于计算机的。因此,数据结构可以看作从具体问题中抽象出来的数学模型。
学了这么些天的基础知识发现自己还是个门外汗,难怪自己一直混的不怎么样。但这样的恶补不知道有没有用,是不是过段时间这些知识又忘了呢?这些知识平时的工作好像都是随拿随用的,也并不是平时一点没有关注过这些基础知识,只是用完了也就忘了。所以写笔记也是个好习惯,光看一个概念不容易记住,整理写成文那就好许多,以后查起来也方便一些。 为什么要用Hash Table? 这就想到了以前工作中遇到的一个事情。多年前我还在写delphi,软件功能中有许多的批量数据运算,由于数据要拉取到内存中,然后多个数据集合间进行遍历查找对比
By CaesarChang 好久不见 有问题联系邮箱 root121toor@gmail.com
关于链表,哈希表 1·以下关于链式存储结构的叙述中哪一个是正确的? A.链式存储结构不是顺序存取结构 B.逻辑上相邻的节点物理上必须邻接 C.可以通过计算直接确定第i个节点的存储地址 D.插人、删除运算操作方便,不必移动节点 正确解析如下... 存储结构分为以下四种。 (1) 随机存取,即可以随意直接存取任意一个元素,可以通过下标直接存取任何一个元素如数组等;又如内存,可以通过地址直接访问任意一个空间。 (2) 顺序存取,就是只能从前到后逐个访问。像链表这种结构,不能够直接通过下标访问,必须从表头开始,向
数据结构与数据类型相信我们并不陌生,在日常开发中天天都能接触到,但如果要让你解释一下它们的本质区别和联系,你是否能准确的描述呢?
hashCode 顾名思义是一个“散列值码” 散列值,并不能表现其唯一性,但是有离散性,其意义在于类似于进行hashMap等操作时,加快对象比较的速度,进而加快对象搜索的速度。 hashCode 和 equals的关系。 两个对象 equals的时候,hashCode必须相等,但hashCode相等,对象不一定equals。 如果没有重写 hashcode方法,使用Object自带的hashCode,无法保证两个对象equals的时候 hashCode 必须相等的条件。 在Java中,重写equals()方法之后,是否需要重写hashCode()方法,那要看分情况来说明。有些情况下,是建议;有些情况下,是必须重写。 首先说建议的情况: 比如你的对象想放到Set集合或者是想作为Map的key时,那么你必须重写equals()方法,这样才能保证唯一性。当然,在这种情况下,你不想重写hashCode()方法,也没有错。但是,对于良好的编程风格而言,你应该在重写equals()方法的同时,也重写hashCode()方法。 必须重写hashCode()的情况: 如果你的对象想放进散列存储的集合中(比如:HashSet,LinkedHashSet)或者想作为散列Map(例如:HashMap,LinkedHashMap等等)的Key时,在重写equals()方法的同时,必须重写hashCode()方法。 最后明白两点就行了: 1.hashCode()方法存在的主要目的就是提高效率。 2.在集合中判断两个对象相等的条件,其实无论是往集合中存数据,还是从集合中取数据,包括如果控制唯一性等,都是用这个条件判断的,条件如下: 首先判断两个对象的hashCode是否相等,如果不相等,就认为这两个对象不相等,就完成了。如果相等,才会判断两个对象的equals()是否相等,如果不相等,就认为这两个对象不相等,如果相等,那就认为这两个对象相等。 上面的条件对于任何集合都是如此,只要理解上面的条件,你就明白了,为什么在有些情况下建议重写hashCode().有些情况下,是必须要重写的,只有一个目的,就是提高效率,你想想,如果你重写了hashCode(),只要不满足第一个条件,那就直接可以判断两个对象是不等的,也就不用花费时间再去比较equals了。 最后总结一句话就是,hashCode()方法存在的主要目的就是提高效率,但是如果你想把对象放到散列存储结构的集合中时,是必须要重写的。
Hash 是散列的意思,就是把任意长度的输入,通过散列算法换成固定长度的输出,概述出就是散列值,关于散列值,有一下几个关键结论:
HBase的设计思想主要是LSM。参见【Flink】第十四篇:LSM-Tree一般性总结。而LSM存储引擎的主要设计思想就是不断的将内存的有序存储结构flush到磁盘,这时候会在磁盘形成一个个的小的文件,如果每次都去做新文件和旧文件的合并,这显然是没必要,并且低效的。
数据的存储结构指数据结构在计算机中的表示,也称物理结构,包括关系的表示和数据元素的表示。分为顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储(哈希存储)。
本文概要 HashMap 简介 HashMap 工作原理 属性介绍 方法介绍 数据的存储结构 相关参考 链表和数组可以按照人们的意愿排列元素的次序。但若想查看某个指定的元素,却忘记了位置,就需要访问所有元素,直到找到为止。 如果集合包含的元素太多,会消耗很多时间。为了快速查找所需的对象,我们来看HashMap。 HashMap简介 映射表(Map)数据结构。映射表用来存放键值对。如果提供了键,就能查找到值。 Java类库为映射表提供了两个通用的实现:HashMap和TreeMap。这两个类都实现了Map接口
数据元素相互之间存在的一种和多种特定的关系集合 包括二个部分组成逻辑结构,存储结构。
在Java编程中,hashCode方法是一个常见而重要的概念。它通常用于哈希表、集合以及一些需要高效检索数据的数据结构中。然而,对于许多开发者来说,hashCode方法可能是一个容易被忽略或者被简单实现的部分。在本文中,我们将深入探讨Java中hashCode的一些思考,以便更好地理解其背后的原理和影响。
我叫《数据结构与算法》,是计算机世界的四大基石之一。 想来我应该是惹人怜爱的吧(认真脸),因为我仿佛听到了无数个初入计算机世界的同学的呐喊声(?)。 我作为一门简单学科,看到有很多的在半途弃我而去,我
数据结构是组织数据的方式,例如树,但是要注意数据结构有两种形式:逻辑结构和存储结构,这两种结构在表示一种数据结构的时候不一定完全相同的,逻辑结构是我们分析数据结构和算法的主要形式,而存储结构则是数据结构在内存中的存储形式。
把具有相同性质的一类东西汇聚成一个整体,就可以称为集合。一般数据存储结构分为以下几种:
上一篇我们介绍了什么是散列表,并且用通俗的语言解析了散列表的存储结构,最后动手实现了一个散列表,相信大家对散列表已经不陌生了。
现在我们想要实时统计有多少用户访问我们的网站,这是一个相当简单的任务,一般的做法是存储用户ID,然后计算任意时刻集合中不同ID的个数即为网站实时访问量,这是一种可行的做法,但是慢慢就会发现随着用户的不断增长,存储集合数据所需要的空间越来越大,所需要的统计成本也越来越高,因此我们需要另外一种算法来解决这个问题,即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。
前言 声明,本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合: Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 原本我是打算继续将Collection下的
在 JDK1.7 当中 HashTable 数据结构为 数组 + 链表,假定现在有一个 HashMap 内容如下。
Hash,也可以称为“散列”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出(也就是多对一的关系)。
1.1数据结构: 数据结构实计算机中对数据的一种存储和组织的方式,同时也泛指相互之间存在一种或多种特定关系的数据的集合。 1.1.1什么是数据结构 到现在为止,计算机技术领域中还没有一个统一的数据结构的定义。以下是引用的部分解释: 名词定义 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。记为: Data_Structure=(D,R) 其中D是数据元素的集合,R是该集合中所有元素之间的关系的有限集合。[2] 其它定义 Sart
顺序结构以及平衡树中,元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系,因此在查找一个元素时,必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N),平衡树中为树的高度,即O(log N),搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
数据结构,就是一种程序设计优化的方法论,研究数据的逻辑结构和物理结构以及它们之间相互关系,并对这种结构定义相应的运算,目的是加快程序的执行速度、减少内存占用的空间。
redis 为每种数据类型都提供了多种内部编码方式,以散列类型为例,通过散列表实现散列类型,此时查找和赋值操作时间复杂度为 O(1),但是当键中元素很少时,O(1)的性能并不会比 O(n)有明显的性能提高。所以此时 redis 会使用一种比较紧凑但是性能稍差的内部编码方式,内部编码方式对于开发者来说是透明的,当键中元素变多时,redis 就会自动调整内部编码方式,转换为散列表。
对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的集合。——计算机操作对象的总称 例如:数字、字符、汉字、图形、图像、声音等信息 。
number(数字)、string(字符串)、Boolean(布尔值)、None(空值)
数据结构想必大家都不会陌生,对于一个成熟的程序员而言,熟悉和掌握数据结构和算法也是基本功之一。数据结构本身其实不过是数据按照特点关系进行存储或者组织的集合,特殊的结构在不同的应用场景中往往会带来不一样的处理效率。
•Region划分规则:范围划分,一张表可以在Rowkey行的方向上划分多个Region,每个Region构成一段连续的区间 •数据划分规则:根据Rowkey属于哪个Region的范围,就将这条数据写入哪个Region分区中
数据是信息的载体,是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。数据是计算机程序加工的原料。
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数据结构小书系列1-绪论 一、数据结构基本概念 1. 基本概念和术语 数据 ❝数据是信息的载体,是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序所识别和处理的符号的集合。 ❞ 数据元素 ❝数据元素是数据的基本单位。 ❞ 数据对象 ❝数据对象是具有相同性质的数据元素的集合。 ❞ 数据类型 ❝数据类型是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称。 ❞ 数据结构 ❝数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 ❞ 2. 数据结构三要素 数据的逻辑结构 ❝逻辑结构是指数据元素之间的逻
顺序查找的基本思想:从表的一端开始,顺序扫描线性表,依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较,若当前扫描到的结点关键字与 K相等,则查找成功;若扫描结束后,仍未找到关键字等于 K的结点,则查找失败。
ClickHouse中的MergeTree是一种特殊的表引擎,它基于日志结构合并树(Log-structured Merge Tree,简称LSM Tree)的存储原理,用于高效地处理大规模的分布式数据。
建立一个名为bar的键 127.0.0.1:6379> set bar 1 OK # 获取Redis中所有的键,keys命令需要遍历Redis中所有的键。当键的数量过多时,不建议使用。 127.0.0.1:6379> KEYS * 1) "bar" 判断键是否存在(如果键存在返回整数1,否则返回整数0) 127.0.0.1:6379> exists bar (integer) 1 127.0.0.1:6379> exists note (integer) 0 删除键 语法:del key [key ...]
选择题 1.向一个栈顶指针为top的链栈中插入一个结点s,执行( )。 A.top.next=s; B.s.next=top.next ;top.next=s; C.s.next=top;top=s; D.s.next=top; top=top.next ; 2.栈通常采用的两种存储结构为( )。 A.散列方式和索引方式 B.顺序存储结构和链式存储结构 C.链表存储结构和数组 D.线性存储结构和非线性存储结构 3.一个栈的入栈序列是a,b,c,d,e,则栈的输出序列不可能是( )。 A.e,d,c,b,a
摘要:数据结构与算法是程序的灵魂,无论是在计算机领域深造,还是从事开发、算法、数据分析等工作,都是必备的核心基础知识。本文梳理了数据结构与算法的完整知识框架,同时对于初学者,给予了学习课程推荐。
数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件之间的一门核心课程。 数据结构所要研究的主要内容简单归纳为以下3个方面: 研究数据元素之间的客观联系(逻辑结构); 研究数据在计算机内部的存储方式(存储结构); 研究如何在数据的各种结构上实施有效的操作或处理。 所以数据结构是一门抽象地研究数据之间的关系的学科。
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数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。结构包括逻辑结构和物理结构。
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