小编在看etcd存储(store)模块的时候,发现它在进行key和keyIndex转换的时候,用到了btree包(http://godoc.org/github.com/google/btree)。btree是Google开源的一个Go语言的BTree实现,整个代码不到1000行,实现的非常简练,组织分层也做的很好,并对gc和并发读写做了很多优化,值得一读。小编打算用两篇文章讲解BTree内容,本文上篇主要介绍实现原理,下篇主要介绍btree源码实现。
本文是介绍BTree文章的下篇,在BTree实现原理上篇主要介绍实现原理,下篇主要介绍btree源码实现。
class BTree(object): def __init__(self, value=None, left=None, right=None): self.val = value self.left = left self.right = right self.dot = Digraph(comment='Binary Tree') def create_BTree_By_List(array): i = 1
算法思想 二叉排序树,删除操作主要针对三种情况。 1 叶子节点-直接删除就可以了 2 没有左孩子的节点-直接嫁接右子树就可以了(没有右孩子的节点-直接嫁接左子树就可以了) 3 如果左右子树都存在,则寻找删除节点的直接前驱(即左子树里面的最右的节点) 编程时需要注意,函数时针对指针的操作,因此为了修改指针,要使用二级指针传参才可以 例如: void delete(BinaryTree **b){ .... } int main(){ BinaryTree *b = (BinaryTree *)
日常开发中,我们在创建mysql索引的时候经常有两种选择,BTREE和HASH,但其实很多同学不清楚到底BTREE和HASH有什么区别,当然如果不深入去了解很多觉得差不多,其实这个差别还是挺大的。如下表格。
二叉排序树,是一种规整的二叉树。每个节点的左子树都小于他,每个节点的右子树都大于他。 二叉树的遍历: void InOrderTree(BTree *b){ if( !b ) return; InOrderTree(b->lchild); printf("%d ",b->data); InOrderTree(b->rchild); } 二叉树的查找: int searchTree(BTree *b,int key,BTree *f,BTree *&p){
题目描述: 输入一棵二叉搜索树,将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点,只能调整树中结点指针的指向。 输入: 输入可能包含多个测试样例。 对于每个测试案例,输入的第一行为一个数n(0<n<1000),代表测试样例的个数。 接下来的n行,每行为一个二叉搜索树的先序遍历序列,其中左右子树若为空则用0代替。 输出: 对应每个测试案例, 输出将二叉搜索树转换成排序的双向链表后,从链表头至链表尾的遍历结果。 样例输入: 1 2 1 0 0 3 0 0 样例输出: 1 2 3 解题思路:
在这里实现的是在主存中的操作,没有进行文件的存储和修改。 头文件btree.h: #ifndef _BTREE_H #define _BTREE_H #define MIN_T 3 #define MAX_T (MIN_T * 2) typedef struct BTreeNodedata BTreeNodedata; typedef struct BTreeNodedata *BTreeNode; typedef struct BTreedata BTreedata; type
#include #include typedef char ElemType;//二叉树数组类型为字符 //二叉树定义 typedef struct node { ElemType data;//节点信息 struct node* lchild, * rchild;//左右儿子,增加,*parent双亲指针就是三叉链 }Bnode,*BTree; //初始化二叉链 void InitBTree(BTree& BT) { BT = NULL; } //创建二叉链 void CreateBTree
若一个结点有子树,那么该结点称为子树根的“双亲”,子树的根称为该结点的“孩子”。有相同双亲的结点互为“兄弟”。一个结点的所有子树上的任何结点都是该结点的后裔。从根结点到某个结点的路径上的所有结点都是该结点的祖先。
openGauss实现了向量化执行引擎,达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上,一次处理一批数据,而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化,达到指令级别并行。本文关注索引扫描算子CStoreIndexScan,并以btree索引为例。
这是数据结构的第8篇文章 存储结构 typedef int myType; typedef struct treeNode { myType element; //值域元素
MySQL使用存储的键分布基数来确定表连接顺序 在决定对查询中的特定表使用哪些索引时,也会使用使用键分布基数
OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 。OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用 。表优化的工作可以每周或者每月定期执行,对提高表的访问效率有一定的好处,但是需要注意的是,优化表期间会锁定表,所以一定要安排在空闲时段进行。
之前已经介绍了二叉树的四种遍历(如果不熟悉请戳我),下面介绍一些二叉树的建立方式。首先需要明确的是,由于二叉树的定义是递归的,所以用递归的思想建立二叉树是很自然的想法。 1. 交互式问答方式 这种方式是最直接的方式,就是先询问用户根节点是谁,然后每次都询问用户某个节点的左孩子是谁,右孩子是谁。代码如下(其中字符'#'代表空节点): #include <cstdio> #include <cstdlib> using namespace std; typedef struct BTNode *Positi
每个节点最多会被访问 2 次, 所以遍历操作的时间复杂度, 跟节点的个数 n 成正比,二叉树遍历的时间复杂度是 O(n)
二 叉树是一种非常重要的数据结构,很多其它数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的。对于二叉树,有前序、中序以及后序三种遍历方法。因为树的定义本身就是 递归定义,因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。而对于树的遍历若采用非递归的方法,就要采用栈去模拟实现。在三种遍历中, 前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现,非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。 一.前序遍历 前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。 1.递归实现 void pre_order(BTree
「引言」 为帮助用户解决何时optimize table的烦恼,CDB开发了InnoDB索引物理空间使用率统计功能。 「第一部分 背景」 InnoDB是一种数据按照行存储的引擎。当记录删除时,InnoDB只进行删除标记,后续再异步回收相应空间。InnoDB页面通常为16K大小,示意图如下: 当标记删除记录较多(>40%),页面物理空间使用率较低时,数据文件将因此膨胀,IO分散,数据访问效率降低。用户为了重新获得较好的数据访问体验和节省存储空间,只能进行耗时的表重建操作(optimize table)。
“To Iterate is Human, to Recurs,Divine.” --- L. Peter Deutsch “迭代是人,递归是神” 第一次见有人这样说,让我受伤的心得到些许安慰...... 最近在琢磨算法,又见递归! 这是个绕不过去的坎!
MySQL的索引是一种数据结构,它可以帮助数据库系统更有效地检索数据。通过创建索引,可以显著提高查询性能,特别是对于大型数据集。索引的工作方式类似于书籍的目录:而不是搜索整个数据库来找到特定的信息,数据库系统可以使用索引直接定位到存储所需数据的位置。
有没有发现,都使用了队列或链表的结构, 其实没必要,只用数组就可以, 而且现代c/c++支持动态数组。
如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的。
作者:刘晨,网名 bisal ,具有十年以上的应用运维工作经验,目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作,Oracle ACE(Alumni),腾讯云TVP,拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证,国内首批 Oracle YEP 成员,OCMU 成员,《DevOps 最佳实践》中文译者之一,CSDN & ITPub 专家博主,公众号”bisal的个人杂货铺”,长期坚持分享技术文章,多次在线上和线下分享技术主题。
存档: 1 #include <iostream.h> 2 #include <stdio.h> 3 #include <stdlib.h> 4 #define max 20 5 typedef char elemtype; 6 #include "tree.h" 7 void main() 8 { 9 btree t,p; 10 char x; 11 int i=0,num=0; 12 cout<<"(1)初始化二叉树initbt(t):"<<endl;
5. “between“ 范围条件,可使用 where xx> 1 and xx<3代替
class BTNode: def __init__(self, data, left, right): self.data = data self.left = left self.right = right class BTree: def __init__(self, root): self.root = root; def insert(self, value): self.insertNo
众所周知,PostgreSQL 各种插件的数据量和他无底洞的功能丰富性,被使用者所叹服。而PostgreSQL 有一种索引,BRIN 肯能使用的人不是很多,或许你也可能第一次听说这个索引的名字。相比 GIST ,GIN 这样的索引类型,BRIN 的名声可能稍有差距。那今天我们就来看看 BRIN 到底能做什么,为什么而生。
github.com/google/btree是golang实现的一个平衡多叉树。它是etcd索引使用的树形结构。它使用起来非常简单。
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最近遇到两个问题,wriedtiger引擎到底支持不支持LSM tree , 2 为什么percona的mongodb Dump 了ROCKSDB 的数据库引擎.
一个人的礼貌是一面照出他的肖像的镜子。——歌德 自己整理的mysql对于索引操作的sql: CREATE TABLE `user` ( -- 创建表时指定主键索引 `id` BIGINT ( 20 ) PRIMARY KEY NOT NULL COMMENT '主键', `gmt_create` datetime ( 0 ) NOT NULL COMMENT '创建时间', `gmt_modified` datetime ( 0 ) NOT NULL COMMENT '修改时间', `is
最近经常有同学会问关于WAL 的问题,问能不能总结一下,这里我们总结关于WAL write ahead log 的问题的一个系列
说到C++中的Empty Base Optimization(简称ebo)可能大家还是比较陌生,但是C++中每天都在用的std::string中就用到了ebo。
Casbin 是一个强大的、高效的开源访问控制框架,其权限管理机制支持多种访问控制模型。支持的语言也很多,例如:PHP、go、java、node.js、python等等.
读取MYSQL的binlog 并将其解析为可读的日志是一件简单的事情,mysqlbinlog 命令就可以将bin 日志解析, 那postgresql是否可以将pg_wal 中的日志进行解析,并且提供一些特殊的功能,如题目给出的,想查询某个时间短插入的数据量。
数据库设计文档 MySQL 数据库名称:edu 数据库表: activity_course 活动课程表 course 课程表 course_comment 留言表 course_comment_favorite_record 点赞表 course_lesson 课时表 course_media 课程媒体表 course_play_history 历史播放节点表 course_section 章节表 pay_order 支付订单信息表 pay_order_record 支付订单状态日志表 promotion_
MySQL中90%的慢Sql都可以通过索引来得到优化,为什么索引可以使Sql变的更快,我们需要先了解下MySQL InnoDB都有哪些索引。
在MySQL中,索引(index)也叫做“键(key)”,它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
我们针对Python中二叉树的先序遍历、中序遍历、后序遍历的问题,运用书上相应的基础知识,通过代码运行成功证明该方法是有效的,二叉树的遍历的应用非常广泛,希望通过未来的学习我们能写出更多长的、复杂的代码和程序。
二 叉树是一种非常重要的数据结构,很多其它数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的。对于二叉树,有前序、中序以及后序三种遍历方法。因为树的定义本身就是 递归定义,因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。而对于树的遍历若采用非递归的方法,就要采用栈去模拟实现。在三种遍历中, 前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现,非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。 一.前序遍历 前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。 1.递归实现 void pre_order(BTre
在上一篇中,我们了解了树的基本概念以及二叉树的基本特点和代码实现,还用递归的方式对二叉树的三种遍历算法进行了代码实现。但是,由于递归需要系统堆栈,所以空间消耗要比非递归代码要大很多。而且,如果递归深度太大,可能系统撑不住。因此,我们使用非递归(这里主要是循环,循环方法比递归方法快, 因为循环避免了一系列函数调用和返回中所涉及到的参数传递和返回值的额外开销)来重新实现一遍各种遍历算法,再对二叉树的另外一种特殊的遍历—层次遍历进行实现,最后再了解一下特殊的二叉树—二叉查找树。
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二叉树:每个结点的子结点个数不大于2的树,叫做二叉树。 根结点:最顶部的那个结点叫做根结点,根结点是所有子结点的共同祖先。比如上图中的“7”结点就是根结点。 子结点:除了根结点外的结点,都叫子结点。 叶子结点:没有子结点的结点,叫做叶子结点。比如上图中的“1”结点、“5”结点和“11”结点。
作为开发人员,数据库的索引是我们再熟悉不过的了。那么实话真的会了吗,在项目开发中随便定义一个int、varchar后边跟个primary key或者加个index就好了么?考虑到这些咋还真的需要看看专业的人都是怎么做的。
【编者按】虽已问世9年之久,但是相较MongoDB,Hamsterdb的知名度仍然有所欠缺,更一度被评为非主流数据库。Hamsterdb是个开源的键值类型数据库。但是区别于其他NoSQL,Hamsterdb是单线程和非分布式的,其特性设计也更像是一个列存储数据库,同时还支持read-committed隔离级别的ACID事务。那么对比LevelDB,Hamsterdb又会有什么优势,这里我们走进项目参与者之一Christoph Rupp的分享。 以下为译文: 在这篇文章中,我想向大家介绍Hamsterdb——
dblink是psql下的扩展功能,可以实现在一个数据库中远程操作另外一个数据库,是实现跨库的一种方法。
后台开发很常见一大类需求是 线程安全 高性能 容器数据结构 开源的 https://github.com/greg7mdp/parallel-hashmap parallel-hashmap 是对 Google 的 abseil-cpp 库的改进,可供开发中直接使用。
同时也说明了一个问题对于z=(x++,y++,++y);中,y++执行完后,再去执行++y,即y++后,y变为2,++y变为3.而不是先y++,只按照赋值,后面+1未操作,这样是不对的。 带括号记住逗号表达式中取最后一个为逗号表达式的值,不带括号,要注意赋值运算或者其他运算,自左向右进行。
| 作者 周信静,毕业于浙江大学,目前在CDB/CynosDB数据库内核团队参与TXSQL云数据库内核研发工作,参与了热点行更新以及一系列性能优化工作,并修复了多个MySQL官方bug。 Part1 背景 InnoDB的自适应哈希索引(Adpative Hash Index,以下简称AHI),是一种建立在B树索引结构上的索引结构,目的是为了进一步降低BTree的查询代价。 在B树中搜索一个记录时,需要从根节点下降到叶子结点,同时在每个节点中还需要使用二分查找定位。而AHI对此的改进在于它对BTree索引
分析:中序遍历也叫中根遍历,顾名思义是把根节点放在中间来遍历,其遍历顺序为左子节点–>根节点–>右子节点。
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