在linux中有一个tail命令,tail -f可以实时的监控文件新增加的内容,如果用代码实现这个逻辑,可以下载使用这个包 go get github.com/hpcloud/tail/...
队列是由同一种数据元素组成的线性表结构。使用单向队列时，插入元素在一端进行而删除元素在另一端进行。
当快指针指向NULL或者快指针的下一个结点指向NULL的时候，慢指针刚好走到中间结点
在做这个题目之前,应当熟悉栈和队列这两种数据结构.栈和队列都是常见的数据结构，它们是基于数组或链表实现的线性数据结构。
关于程序的三个部分前面已经说了很多次了，这里就不展开说明了，直接说一说我们要实现的功能：
给你一个字符串 text ，该字符串由若干被空格包围的单词组成。每个单词由一个或者多个小写英文字母组成，并且两个单词之间至少存在一个空格。题目测试用例保证 text 至少包含一个单词 。
队列是一种常用的数据结构，这种结构保证了数据是按照“先进先出”的原则进行操作的，即最先进去的元素也是最先出来的元素.环形队列是一种特殊的队列结构，保证了元素也是先进先出的，但与一般队列的区别是，他们是环形的，即队列头部的上个元素是队列尾部，通常是容纳元素数固定的一个闭环。
在很多问题中，我们需要对一个链表中的节点连接进行反转，且通常需要原地进行，即不能使用额外的存储空间。这时我们可以使用就地反转链表模式，该模式本质上是一种迭代解法，流程如下图所示。首先设置一个变量 current 指向链表头部，以及另一个变量 previous 指向当前处理节点的前一个节点。下一步我们需要将当前节点 current 进行反转，将其指向前一个节点 previous，然后将 previous 指向当前节点，再将 current 移动到下一个节点，开始迭代直至遍历完成。
题目中描述既要判断是否相交，还要找交点。 把A链表中的所有节点依次在B中找一边。 为了防止在遍历链表时头节点丢失，先记录一下AB头节点：
在前面几篇博客中我们详细的聊了ReactiveSwift中的Bag、Event、Observer以及Signal的使用方式和代码实现。那么在接下来的这几篇博客中，我们就依附于之前博客的基础上来聊一聊SignalProducer的用法以及内部的代码实现。从SignalProducer的名字中，我们容易知道，SignalProducer是信号量的生产者，确切的说，SignalProducer基于Signal的又一层封装。扩充了Signal的使用方式，使其更贴近于一些业务场景，比如网络的请求等。 接下来我们看一下
编写一个函数，输入是一个无符号整数，返回其二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数（也被称为汉明重量）。
我们之前学过了无头单向非循环链表的实现，但是我们发现，该链表在尾插的时候有一点不好，就是第一次尾插时，会改变头节点，所以我们在上篇文章实现时传的是二级指针。
当某个数据集合只涉及在一端插入和删除数据，并且满足后进先出、先进后出的特性，就可以选择栈这种数据结构。 用数组实现的栈称为顺序栈，用链表实现的栈称为链表栈 不管是顺序栈还是链式栈，存储数据只需要一个大小为 n 的数组就够了。在入栈和出栈过程中，只需要一两个临时变量存储空间，所以空间复杂度是 O(1)。并且入栈还是出栈只会涉及个别数据操作，空间复杂度也为O(1)
大家如果看过我上一篇文章（链接: link ）的话，会发现这道题跟上一篇文章中的第一道题 移除元素 是很像的。
给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。返回 nums1 的 任意 排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。
前面我们学习了链表的相关知识，今天我们接着来学习另外一种数据结构-----》队列。其实，不管是数组还是链表，都是属于线性表，那么什么是线性表呢？线性表是具有相同数据类型的n（n>=0）个数据元素的有限序列。其中n为表长，当n=0时，该线性表是一个空表。若用 L 命名线性表，则其一般表示如下： L = ( a1 , a2 , a3 , ... , a(i) , a( i + 1) , ... , a(n) ) 其中，a1 是唯一的 “ 第一个 ” 数据元素，又称为表头元素；a(n) 是唯一的 “ 最后一个 ” 数据元素， 又称为表尾元素。除了第一个元素外，每个元素有且仅有一个直接前驱。除最后一个元素外 ，每个 元素 有且仅有一个直接后继。以上就是线性表的逻辑特性，这种线性表有序的逻辑结构正是线性表 名字的由来。
给你一个链表的头节点 head 和一个整数 val ，请你删除链表中所有满足 Node.val == val 的节点，并返回 新的头节点。
上一篇博客发布以后，仅几天的时间竟然成为了我写博客以来点赞数最多的一篇博客。欢喜之余，不由得思考背后的原因，前端er离数据结构与算法太遥远了，论坛里也少有人去专门为数据结构与算法撰文，才使得这看似平平的文章收获如此。不过，这样也更加坚定了我继续学习数据结构与算法的决心（虽然只是入门级的）
虽然我们上面实现了普通队列，但是普通的队列也有存在性能问题，比如当我们移除队首元素时，算法复杂度为O(n),这是我们不能接受的。
以 Unix 风格给出一个文件的绝对路径，你需要简化它。或者换句话说，将其转换为规范路径。
最近经常有小伙伴问我，以为我的经验来看，学多少够，好像更多的是看你的野心有多大。如果你只是想找个10k以内的二线城市的工作，那还是比较容易的。也不需要学数据结构、也不需要会算法、也需要懂源码、更不要有多少项目经验。
每个 Java 工程师都应该或多或少地了解 AQS,我已经反复研究了很长时间,忘记了一遍又一遍地看它.每次我都有不同的经历.这一次,我打算重新拿出系统的源代码,并将其总结成一系列文章,以供将来查看.
设计你的循环队列实现。循环队列是一种线性数据结构，其操作表现基于 FIFO（先进先出）原则并且队尾被连接在队首之后以形成一个循环。它也被称为“环形缓冲器”。
2）一般情况下界面保持有一个随机的食物，由“□”表示；即蛇每吃掉一个食物，再随机出现下一个食物；界面初始化时会给出一个食物
在SMP系统中，如果仅仅是需要串行地增加一个变量的值，那么使用原子操作的函数（API）就可以了。但现实中更多的场景并不会那么简单，比如需要将一个结构体A中的数据提取出来，然后格式化、解析，再添加到另一个结构体B中，这整个的过程都要求是「原子的」，也就是完成之前，不允许其他的代码来读/写这两个结构体中的任何一个。
队列的特性是先进先出，一端添加另一端删除；而栈的特性是先进后出，且只能在一端添加或删除数据。
上一篇文章讲解了链表的相关知识，并用代码实现了一个链表结构。那么本文将介绍一下另一种特殊的链表结构，叫做 双向链表。 顾名思义，普通的链表都是从 head 开始往后遍历结构内的元素，那么双向链表就是既可以从头开始遍历，又可以从结构的末尾开始遍历。
首先，根据题目描述，我们可以得知题目给我们的数组nums是一个有序的数组，那么针对这个特性我们可以得出结论，即：相同的数字会紧密的排列在一起。所以，根据这个结论，我们可以采用双指针来解决这个问题，步骤如下所示：
在了解AQS后,那应该怎么了解AQS的最佳实践那,我想再也没有Java官方的实践更加优秀了,这次我打算重新拿出系统源代码,并将其总结成一系列文章,以供将来查看.
就删除该节点，并建立该节点的上一个节点与该节点下一个节点之间的链接；反之就继续遍历链表；直到遍历完链表中所有节点。
'''' 链表的实现，单向链表 ''' '''建立节点''' class jd: def __init__(self,data): self.data = data self.next = None '''实现链表的关系''' class Linklist: def __init__(self,jd2): self.head = jd2 self.head.next = None self.tail = se
输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有奇数在数组的前半部分，所有偶数在数组的后半部分。
输入一个递增排序的数组和一个数字s，在数组中查找两个数，使得它们的和正好是s。如果有多对数字的和等于s，则输出任意一对即可。
要编写一个链式二叉树项目，首先要明确我们想要达到的效果是什么样，下面我将用vs2022编译器来为大家演示一下链式二叉树程序运行时的样子：
写在前面：很久没更新博客了，没有其他原因，主要是懒（狗头保命），言归正传，由于我使用的是纯c语言，库中没有队列和栈所以要在做题前首先要创建队列或栈，因此首先在正文开始前附上队列和栈的代码实现，后续题目代码将不再贴有关栈和队列的实现代码。
题目 给定一个链表，旋转链表，将链表每个节点向右移动 k 个位置，其中 k 是非负数。 示例 1: 输入: 1->2->3->4->5->NULL, k = 2 输出: 4->5->1->2->3->NULL 解释: 向右旋转 1 步: 5->1->2->3->4->NULL 向右旋转 2 步: 4->5->1->2->3->NULL 示例 2: 输入: 0->1->2->NULL, k = 4 输出: 2->0->1->NULL 解释: 向右旋转 1 步: 2->0->1->NULL 向右旋转 2 步
首先要在代码中开启webview debug 然后输入Chrome://inspect 然后切换driver 获取元素控件 如果想要在继续测试原生，则需要将driver切换回来
分治(Divid and Conquer)思想,是一种古老的、非常有效的思想。传说，罗马帝国的凯撒大帝就是采用这一思想策略征服了高卢人。
导语 | 本篇我们将集中介绍在cpu thread类型的execution context，不涉及异构的execution context实现和调度。 前篇《C++异步：libunifex中的concepts详解！》中我们相对深入的介绍了libunifex中的concepts的方方面面，对execution的整体设计框架有了一个基础的认知，本篇我们将继续介绍作为execution执行基石的scheduler的实现细节。本篇的介绍集中在cpu thread类型的execution context上，不涉及异构
在上一篇中我们相对深入的介绍了libunifex中的concepts的方方面面, 对execution的整体设计框架有了一个基础的认知, 本篇我们将继续介绍作为execution执行基石的scheduler的实现细节. 本篇的介绍集中在cpu thread类型的execution context上, 不涉及异构的execution context实现和调度.
输入一个正整数 target ，输出所有和为 target 的连续正整数序列（至少含有两个数）。序列内的数字由小到大排列，不同序列按照首个数字从小到大排列。
数组和链表是数据结构的基石，是逻辑上可描述、物理结构真实存在的具体数据结构。其它的数据结构往往在此基础上赋予不同的数据操作语义，如栈先进后出，队列先进先出……
队列这个概念非常好理解。你可以把它想象成排队买票，先来的先买，后来的人只能站末尾，不允许插队。先进者先出，这就是典型的“队列”。
单双链表、树、二叉树等数据结构的代码实现都存在相似之处，本文将从单链表入手，轻松掌握单双链表、树、二叉树的代码实现。友情提示：请提前了解什么是链表和树。
将 csv 格式转换成xml格式有许多方法，可以用数据库的方式，也有许多软件可以将 csv 转换成xml。但是比较麻烦，本文利用 Python 一键批量将 csv 文件转化成 xml 文件。
以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。
队列是一种非常实用的数据结构，类似于生活中发排队，可应用于生活，开发中各个方面，比如共享打印机（先请求先打印），消息队列。你想知道他们是怎么工作的么。那就来一起学习一下队列吧
二叉搜索树： 若它的左子树不为空，则左子树上的所有节点的值均小于它的根节点的值，若它的右子树不空， 则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值，它的左右子树也分别为二叉排序树，二叉搜索树 作为一种经典的数据结构，它既有链表的快速插入与删除操作的特点又有数组快速查找的优势，所以应用十分广泛，例如在文件系统和数据库系统一般会采用这种数据结构进行高效率的排序与检索操作，因此，二叉搜索树的增删查改才有意义，普通二叉树的增删查改价值不大。
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