我们在现实开发中我们都是会大量使用到数组以及动态的ArrayList类。然而,数组和数组列表都有一个重大的缺陷。
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。
众所周知,链表是常用的数据结构,在Java中有很多基于链表的容器实现类,例如HashMap、LinkedList。但是这些链表有的是单向链表,有的是双向链表,那么他俩有什么不同呢?(以下源码均属于jdk1.8.0_101)
LinkedList 继承 抽象SequentialList、实现list接口,双端队列Deque以及克隆,因此具备列表、队列、双端队列的特性,可克隆。
我们看到方法比较简单,就是将传入的key进行了hash算法,然后再调用removeNode方法并将返回赋值给e,判断e是否为空,如果为空则返回null,不为空则返回key对应的value。
如果 oldVnode和 newVnode不是同一个虚拟节点,那么就直接暴力删除旧的,插入新的。
List是C++标准模板库(STL)中的一个成员,其本质为带头双向循环链表。不同于连续的、紧密排列的数组容器Vector,List容器的内部是由双向链表构成的,使得它在插入和删除操作上,就如同行云流水一般顺畅,不需移动其它元素。
正常情况下我们选择使用 Redis 就是为了提升查询速度,然而让人意外的是,Redis 当中却有一种比较有意思的数据结构,这种数据结构通过牺牲部分读写速度来达到节省内存的目的,这就是 ziplist(压缩列表),Redis 为什么要这么做呢?难道真的是觉得自己的速度太快了,牺牲一点速度也不影响吗?
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
链表是线性表的链式存储方式,逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不必须相邻,那么,怎么表示逻辑上的相邻关系呢?可以给每个元素附加一个指针域,指向下一个元素的存储位置。 如图:
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题意 翻转链表中第m个节点到第n个节点的部分 注意事项:m,n满足 1 ≤ m ≤ n ≤ 链表长度 样例 给出链表 1->2->3->4->5->null, m = 2 和 n = 4,返回 1->4->3->2->5->null 思路 本题类似于 翻转链表,只不过是限定了翻转的个数而已。 可以先记录下 m 节点的前一个节点,与 n 节点的后一个节点,然后将 m - n 进行翻转(参考:翻转链表 ),最后利用 m 的前节点和 n 的后节点,将链表再次链接起来即可。 代码 /** * Defini
接着上一篇,研究完ArrarList之后,理所应当看看LinkedList 什么是LinkedList呢, 它是通过 双向链表实现的列表,具有双向链表的优缺点 相比较ArrarList,增删效率要高,随机访问效率要低
有始有终,所以我准备把各种数据结构都讲一次,栈也分顺序存储和链式储存,这里我们选择链式存储来讲,顺序存储没有难度(链式其实也是)
零、前言 链表是一种数据结构,用来承载数据,每个表节点装载一个数据元素 双链表是每个节点出来数据元素外还分别持有前、后两个节点的引用 为了统一节点的操作,一般在真实链表的首尾各加一个虚拟节点,称为头节
因为使用了 Virtual DOM 的原因,Vue.js具有了跨平台的能力,例如:weex、小程序、web、h5、等
一。顺序表 #include <stdio.h> #define SEQ_SIZE 10 // 声明数据节点 struct seq_node{ int data; }; // 遍历显示顺序表所有有效数据 void seq_show(struct seq_node *seq_list); // 将该正数存放到顺序表中 void seq_add(int new_data, struct seq_node *seq_list); // 将该数从顺序表中删除 void seq_del(int del_
把项目或者工程看作是大楼的话,那么算法就是建造大楼的具体施工流程和方法,数据结构就是砖块等原材料。
在练习之前,首先阐明一下我的观点,以免大家对数据结构和算法或者这个系列产生更多的误解。
******************* 一定要使这三台机器的用户名相同,安装目录相同 *************
LRU 算法全称是最近最少使用算法(Least Recently Use),是一种简单的缓存策略。顾名思义,LRU 算法会选出最近最少使用的数据进行淘汰。
1.数据是如何被分布到多个服务器上的?(一致性哈希算法) 假设有n台服务器, 计算这n台服务器的IP地址的哈希值, 把这些哈希值从小到大按顺时针排列组成一个“服务器节点环”, 客户端需要存储一系列的“
开发时经常使用的平衡数据结构有B数、红黑数,AVL数。但是如果让你实现其中一种,很难,实现起来费时间。而跳跃链表一种基于链表数组实现的快速查找数据结构,目前开源软件 Redis 和 LevelDB 都有用到它。它的效率和红黑树以及 AVL 树不相上下
ArrayList和LinkedList可以说是日常业务开发中最常使用的容器类了,同时,他们的区别也是面试高发区,虽然很简单,但是我们总是不能说的完整,今天就通过对他们源码的阅读来进一步加深理解。
一.双向循环链表 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 双向循环链表数据节点 typedef struct node { int data; // 数据域 struct node *prev, *next; // 指针域(2个指针,前后指针) }node; // 添加新数据(头插法) void link_list_add(int new_data, node *head); // 添加新数据(尾插法) void link_list_add_tail(i
一、前言 在上一篇随笔中,我们分析了HashMap的源码,里面涉及到了3个钩子函数,用来预设给子类——LinkedHashMap的调用,所以趁热打铁,今天我们来一起看一下它的源码吧。 二、Linked
这是一个在面试中经常遇见的问题,此问题的关键是应尽可能的减少节点的比较次数,从而降低时间复杂度.因此选择小顶堆这个数据结构.
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堆排序也是一种空间换时间的做法,速度相对较快,我们需要生成一个动态的临时数组,以二叉堆的格式将数据插入到数组中,表现形式如下图:
遍历整个链表,时间复杂度为O(n),例如我们向查找7,即node4,需要4次查找
当我们继续向编号6的桶中增加值,直到数组长度达到64,接着继续增加值,使得6号桶中的节点数为7,这个时候的结构图如下:
网上有大量讲解Diff算法逻辑的文章。然而,即使作者语言再精练,再图文并茂,相信大部分同学看完用不了多久就忘了。
学而时习,本文记录链表操作相关算法练习笔记。 反转链表 题目描述 输入一个链表,反转链表后,输出新链表的表头。 解题代码 # -*- coding:utf-8 -*- # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution: # 返回ListNode def ReverseList(self, pHead):
Paxos 是著名的分布式一致性算法,Google Chubby的作者Mike Burrows对Paxos的评价极高:
在软件设计中有一个原则,那就是任何复杂的操作或计算都不要重复计算两次,于是在软件工程中就有了一种非常重要的设计,那就是缓存。缓存广泛实施在各种应用中用于加快系统效率,提升用户体验,例如CDN就是显著例子。
PHP数据结构(十九)——B+树 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 B+树是B树的变种,在数据库系统、文件系统等方面,B+树的运用非常广泛。 1、B+树的要求 1)有n棵子树的结点中含有n个关键字。(B树是n-1个关键字。) 2)所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含有这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。这点意味着,叶子节点存在指向相邻叶子节点的指针。这个是在树形的数据结构中非常特殊的地方,使得B+
首先定义节点的数据格式: 一个节点包含存储的元素,指向上个节点的对象,指向下个节点的对象
0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组、单链表、双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 1. 二叉堆的定义 二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二叉树或近似完全二叉树。二叉堆满足堆特性:父节点的键值总是保持固定的序关系于任何一个子节点的键值,且
LinkedList是一种可以在任何位置进行高效地插入和删除操作的有序序列。 它的最基本存储结构是一个节点:每个节点将存储对象,以及前后节点的引用。
会议: International Conference on Learning Representations, 2018
单链表是最简单的链表,单链表的一种变形就是循环单链表,其中最后一个结点的next域不用None,而是指向表的第一个结点,这样就形成了一种循环结构,所以叫循环单链表。 双链表:单链表只有1个方向的链接,只能做一个方向的扫描和逐步操作。单链表的next指针域指向下一个结点,而双链表结点除了具有next指针外,还有一个previous指针,指向上一个结点。单链表中查找元素只能从头结点开始,根据他的next指针域找到下一个结点,而双链表最大的区别在于不仅能找到下一个结点,还能找到上一个结点。 循环双链表:然后看下什
- Java集合类 今天我们来探索一下LinkedList和Queue,以及Stack的源码。 本文参考 http://cmsblogs.com/?p=155 和 https://www.jiansh
我们有个内部运营系统,是基于keenthemes的一个主题进行开发的,而这个主题就是基于jQuery+bootstrap+jQueryPlugins 进行的定制主题,用于显示各种图表和曲线。所以,这个系统的特点就是,加载了一堆js和css进行堆砌组合,以及内容被一层层的标签和样式包围。长这个样子:
上文对常见的数据结构进行了简单介绍,包括它们的定义、性质和特点。本文将对AVL树展开介绍,通过对AVL树的插入、删除、查找以及旋转操作全面掌握AVL树。
链表的特点是高效的删除和新增节点来灵活的调整链表中的元素顺序。 由于C语言没有内置链表,所以Redis自己构建了链表的实现。 Redis基本数据结构中的REDIS_LIST,底层的实现之一就采用的链表。即:当包含了很多元素,或者元素中有比较长的字符串时,就会采用链表作为REDIS_LIST的底层实现。 源码个注释如下所示: adlist.h /* * 双向链表节点 */ typedef struct listNode { // 前节点 struct listNode *prev;
Redis 是基于内存的数据库,那不可避免的就要与磁盘数据库做对比。对于磁盘数据库来说,是需要将数据读取到内存里的,这个过程会受到磁盘 I/O 的限制。
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