本文主要介绍了Java中的PriorityQueue类，包括其实现原理、构造函数、添加元素的方法以及删除元素的方法。此外，还介绍了如何使用PriorityQueue解决实际问题，如优先队列的排序问题。
上述定义了一个名为Student的结构体，包含了三个成员变量id、name和age，分别表示学生的学号、姓名和年龄。
需要设计一个支持无限层级的，有顺序的存储方式。支持对树结构中节点的曾、删、改以及整棵树的复制。
前言：回顾一下前面学习的内容，大概说了下数据结构中的线性结构，从物理存储方面来说又分为顺序存储和链式存储结构，各自有自己的优缺点，顺序存储结构读快写慢，链式存储结构写快读慢。但是这些数据元素之间的关系都为一对一的关系，而我们生活中关系不止是一对一，有可能是一对多，多对多，本篇先介绍一下一对多的存储结构，那么它是怎样存储才能保持它们之间的关系呢？
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。
我们转向了更为复杂而有趣的数据结构——二叉树。本文将引领我们进入二叉树的世界，从最基本的概念和结构开始，逐步深入了解二叉树的顺序结构和链式结构
树和二叉树是计算机科学中常用的数据结构，它们在数据存储、搜索、排序等多个领域都有着广泛的应用。从简单的二叉树出发，我们可以逐步理解更复杂的树结构，如红黑树、AVL树等。
本文是参考 黄建宏 先生所写的 《Redis 设计与实现》 一书而来的，在此感谢 黄建宏 先生能写出这么优秀的书籍。本次来整理关于链表相关的数据结构。
树形结构指的是数据元素之间存在着“一对多”的树形关系的数据结构,是一类重要的非线性数据结构
树形结构是计算机科学中一种常见的数据结构，它具有层级结构和递归特性。在 Rust 中，我们可以使用结构体和枚举等语言特性来定义树形结构，并通过引用和所有权等机制有效地管理数据。本篇博客将详细介绍 Rust 中树形结构的实现和应用，并包含代码示例和对定义的详细解释。
论文：https://arxiv.org/pdf/2009.00142.pdf 代码：https://github.com/snap-stanford/distance-encoding
当前机器学习在许多应用场景中已经取得了很好的效果，例如人脸识别与检测、异常检测、语音识别等等，而目前应用最多最广泛的机器学习算法就是卷积神经网络模型。但是大多应用场景都是基于很结构化的数据输入，比如图片、视频、语音等，而对于图结构（网络结构）的数据，相对应的机器学习方法却比较少，而且卷积神经网络也很难直接应用到图结构的数据中。在现实世界中，相比图片等简单的网格结构，图结构是更泛化的数据结构，比如一般的社交网络、互联网等，都是由图这种数据结构表示的，图的节点表示单个用户，图的边表示用户之间的互联关系。针对网络结构，用向量的数据形式表示网络结构、节点属性的机器学习方法就是网络表征学习。
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。之所以叫它树，是因为将此结构倒转后与现实生活中的树极其相似，一个主干分出多个分支，分支还可继续分展。
《Redis设计与实现》读书笔记（二十八） ——Redis集群节点结构与槽分配 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 redis集群是redis的分布式数据库的解决方案，集群通过分片（sharding）来进行数据共享，并提供复制和故障转移的功能。 二、集群的节点 1、节点组成 一个redis集群由多个节点组成，每个节点是一个运行在集群模式下的redis服务器。集群还没建立好时，每个节点可以看成是一个独立的集群，将各个节点联系起来，就会形成一个真正有效的集群。 集群的命令是，cl
集群是Redis提供的分布式数据库方案，集群通过分片进行数据共享，并提供复制和故障转移功能
ADT Tree{ 数据对象： D={1=<i<=n, n>=0, a(i)属于 ElemType类型} 数据关系： R={<a(i), a(j)> | a(i), a(j)属于 D, 1=<i<=n, 1=<j<=n, 其中每个元素只有一个前驱，可以有零个或多个后继，有且仅有一个元素没有前驱} 基本运算： InitTree(&t)：初始化树：构造一棵空树 t。 ClearTree(&t)：销毁树：释放树 t所占胡空间。 Parent(t)：求元素 t的前驱。 Sons(t)：求元素 t的所有后继。 }
1.树概念及结构 1.1树的概念 树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因 为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。 有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点 除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(1<= i <= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继 因此，树是递归定义的
数是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合，把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
链表在windows内核开发中是最最最常见的数据结构了。 主要分为单向链表和双向链表。 单向链表的链表节点只有一个链表节点指针。 双向则是两个。 分别是指向前链表节点和后链表节点。
跳跃表是一种有序数据结构，通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。
树是一种非线性的数据结构，它是由n(n>=0)个有限节点组成一个具有有限关系的集合。把它叫做树，是因为它看起来像一颗倒挂的树，也就是它是根朝上，而叶朝下的。
在生活中，家谱就是一个最常见的树状结构，一个人可以有多个儿子，但是儿子只能有一个父亲，随着整个家庭一代代繁衍，整个家谱树也越来越根深叶茂。我们先看一个家谱的例子。 我们电脑的目录结构也是一个树状结构，如下所示：
我们在数前面已经学了许多数据结构，顺序表，链表，栈，队列。但是他们都有一个特点那就是，他们通常存储具有线性关系的数据，而在实际应用中许多逻辑结构并不是简单线性结构，常常存在着一对多，甚至多对多的情况。如：企业里的职级关系。族谱……
《Redis设计与实现》读书笔记（三） ——Redis中的链表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 链表在redis底层实现广泛，例如redis的list（列表）数据结构在底层就是用链表来实现的。链表提供了节点重排和顺序节点访问。 除了list，redis的发布订阅、慢查询、监视器等，也使用到了链表。redis还用链表保存多个客户端的状态信息，以及用链表来构建客户端的输出缓冲区。 二、链表和表节点的实现 1、节点结构 链表的节点结构，采用结构体，如下： typedef structlistNode
示例 2：输入：A = [3,4,5,1,2], B = [4,1] 输出：true
数据结构中有一种很重要的结构叫二叉树，但是在了解二叉树之前，我们首先要了解关于二叉树的前提知识——树
也是好久没有更新博客了，因为一直在准备期末考试，耽误了，现在开始将持续更新博客，让大家久等了。
PHP数据结构（十四） ——键树（双链树） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概念 键树又称为数字查找树，该树的度>=2，每个节点不是存储关键字，而是存储组成关键字的一个字符或数值的一个数字。
上篇博客已经介绍了顺序表的实现：【数据结构】详解顺序表。最后在里面也谈及了顺序表结构的缺陷，即效率低，空间浪费等等问题，那么为了解决这些问题，于是乎我们引入了链表的概念，下面将对链表结构进行讲解
因为每个节点都是一个结构体，所以每个节点都要存放一个结构体的指针，指向下一个节点。
数据结构是一种组织和存储数据的方式，它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题，包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景，选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
图结构学习（Graph Structure Learning, GSL）旨在通过生成新的图结构来捕捉图结构数据中节点之间的内在依赖性和交互关系。
题目：AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks
数据结构这门课程是计算机相关专业的基础课，数据结构指的是数据在计算机中的存储、组织方式。
从数据的逻辑结构来分，数据元素之间存在的关联关系被称为数据的逻辑结构。归纳起来，应用程序中的数据大致哟如下四种基本的逻辑结构。
树(Tree)是一种重要的数据结构，它在计算机科学中被广泛应用于各种算法和程序中。树是由节点(node)组成的层次结构，其中每个节点都有一个父节点，除了根节点外，每个节点都有零个或多个子节点。树的一个关键特点是没有循环路径：从任何节点开始，通过父节点到达任何其他节点都是唯一的。
PHP数据结构（二十四）——堆排序 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、定义 堆排序也属于一种选择排序，效率较高且空间占用相对较少。 堆的定义：n个元素的序列(k1,k2…kn)，当且仅当满足以下1或者2的其中一种关系时，称为堆。 1）大顶堆：ki<=k2i且，ki<=k2i+1，其中i=1,2…n/2 2）小顶堆：ki>=k2i且，ki>=k2i+1，其中i=1,2…n/2 可将堆对应的一维数组看成一个完全二叉树，且满足非终端节点对应的值不大于（或不小于）其
在之前的学习中，我们主要了解了很多 Java 的 基本语法，但是 在之后的 Java学习中，了解 基础 数据结构的知识 非常重要，数据结构的思想 可以帮助我们更加清晰 明白的了解 Java 的解题思路等等。
3.2.2.3 多层预算结构的维护 1)FMHIE_HIEID- 编辑层次结构标识 功能为多层预算结构备用树定义一相标识ID，并定义相关属性，为之后生成备用树做准备。操作如下 ① 在第一次进入
前几天发了一篇「为了拿捏 Redis 数据结构，我画了 20 张图」，收获了很多好评，但是当时急于发文，有些地方没有写完，也有些地方写的不是很完善。
PHP数据结构（十六）——B树 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 B树在很多地方被称为“B-树”，因为B树的原英文名称为B-tree，很多人把其译作B-树，但是它的正确读法是B树，因此下面都用B树来表示B-tree。B树是一种多路平衡查找树，其对于加快查找速度具有重要意义。 1、定义 一棵m阶的B树（不是指m叉树，m是这棵树的度，下同），或者是空树，或者是满足下列特性的m叉树： 1）树中每个节点至多m个子树，m-1个关键字。 2）根节点若不
本系列从数据结构相关的计算机知识出发，从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。
跳表是一种用于数据查找的数据结构，它虽然不是常见的数据结构，但是在Redis、Hbase等中间件中却被广泛使用，是一款性能比较优秀的底层数据结构，可以支持高速的数据查找、删除以及插入。这种数据结构是由William Pugh发明的，最早出现于他在1990年发表的论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》，以下是论文中关于跳表的描述。
在以太坊上递归检索动态数组或链接列表可能会造成很严重的安全问题，因为攻击者可能会增加它们的大小以使得智能合约出现异常。
在 Redis 数据类型中的列表list，对数据的添加和删除常用的命令有 lpush,rpush,lpop,rpop，其中 l 表示在左侧，r 表示在右侧，可以在左右两侧做添加和删除操作，说明这是一个双向的数据结构，而 list 数据结构正是双向链表，类似 java 中的 LinekdList 链表列表。
上面整体描述了作业的数据结构，那么这些数据结构是怎么操作呢？在ejl中，存在这么一个服务:io.elasticjob.lite.internal.storage.JobNodeStorage,通过此类来操作job的各个节点（增删改查)，这个类比较偏底层，事实上，每个数据结构都有对应的一个服务（比如ConfigurationService...等），服务中统一调用JobNodeStorage来具体来实现,具体方法如下
虽然 GNN 模型及其变体在图结构数据的学习方面取得了成功，但是训练一个准确的 GNN 模型需要大量的带标注的图数据，而标记样本需要消耗大量的人力资源，为了解决这样的问题，一些学者开始研究Graph Pre-training的框架以获取能够迁移到不同任务上的通用图结构信息表征。
今天是读《python算法教程》的第2天，读书笔记内容为用python实现图和树的基本数据结构。 图 图的基本数据结构有两种，分别为邻接列表和邻接矩阵。 现根据下图通过python实现邻接列表和邻接
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