| [v2-36c4f44482da121427fb265c33870a69_hd.jpg]
导读：算法是程序的灵魂，而复杂度则是算法的核心指标之一。为了降低复杂度量级，可谓是令无数程序员绞尽脑汁、甚至是摧枯秀发。一般而言，若能实现对数阶的时间复杂度，算法效率往往就已经非常理想。而实现对数阶的常用思想莫过于二分。
Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是O(n)，因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。
假设我们插入以下元素：5, 3, 7, 1, 4, 6, 8，可以构建如下的二叉搜索树（BST）：
torch.matmul(input, other, out = None) 函数对 input 和 other 两个张量进行矩阵相乘。torch.matmul 函数根据传入参数的张量维度有很多重载函数。为了方便后续的介绍，将传入 input 参数中的张量命名为 a，而传入 other 参数的张量命名为 b。
遍历当前集合中的元素，当该元素的父节点存在的时候，使用removeChild删除该元素。
这里的_capacity是给有效字符预留的空间，为了给’\0’留位置在开空间的时候要多开一个。
大家知道，在使用微软的编程环境创建工程时会让你选择是控制台模式还是Windows应用程序。如果选择控制台的console模式，就会在运行时出现一个黑洞洞的字符模式窗口，里面就有等待输入一闪一闪的插入符
本文对Zepto模块进行了分析，分别从整体架构、核心模块、使用方法和高级特性等方面进行了介绍。主要包括Zepto概述、核心模块、使用方法和高级特性等。
当然，我们已经有可以使用的很好的Web编辑器：你只需下载，并插入页面即可。我以前习惯于使用CodeMirror和ACE。例如，我为CodeMirror写了一个插件来支持PlantUML。然而，这些编辑器有一个问题：它们难以扩展和难以理解。
源文件 https://gitlab.com/melovemingming/code/blob/practice/practice/C/2018/10/01/untitled/main.c
布隆过滤器(BloomFilter)是一种大家在学校没怎么学过，但在计算机很多领域非常常用的数据结构，它可以用来高效判断某个key是否属于一个集合，有极高的插入和查询效率(O(1))，也非常省存储空间。当然它也不是完美无缺，它也有自己的缺点，接下来跟随我一起详细了解下BloomFilter的实现原理，以及它优缺点、应用场景，最后再看下Google guava包中BloomFilter的实现，并对比下它和HashSet在不同数据量下内存空间的使用情况。 学过数据结构的人都知道，在计算机领域我们经常通过牺牲空间换时间，或者牺牲时间换空间，BloomFilter给了我们一种新的思路——牺牲准确率换空间。是的，BloomFilter不是100%准确的，它是有可能有误判，但绝对不会有漏判断，说通俗点就是，BloomFilter有可能错杀好人，但不会放过任何一个坏人。BloomFilter最大的优点就是省空间，缺点就是不是100%准确，这点当然和它的实现原理有关。
链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。
在连接数据库的过程中我们有的时候可能会遇到连接数据库出错、插入数据出错、sql语句写错等等情况，除了这些，我们还会在插入和读取数据时会遇到处理 null 值的问题，以下代码演示了如何对 sql 执行出错进行处理，并执行了一个 null 值插入的操作，中间引入了指示变量的概念，就是专门为了处理 null 值而存在的，注意在插入数据时，指示变量是紧随宿主变量的（:loc:loc_ind）。后面我们将介绍 select 查询出来的 null 值该如何处理。
摘自官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/bisect.html
背景 假如我们有关键数据存储在一个表里面，比如人员表中包含员工、部门和薪水信息。只允许用户访问各自部门的信息，但是不能访问其他部门。一般我们都是在程序端实现这个功能，而在sqlserver2016以后也可以直接在数据库端实现这个功能。 解决 安全已经是一个数据方面的核心问题，每一代的MS数据库都有关于安全方面的新功能，那么在Sql Server 2016,也有很多这方面的升级，比如‘Row Level Security’, ‘Always Encrypted’, ‘Dynamic Data Masking’
作为Open vSwitch系列的第一篇文章，选择分析哪个数据结构我思考很久，最后还是选择比较常见而且很基础的结构hmap。 在Open vSwitch世界中很多地方都是由hmap组织、关联起来的，因此我们将这部分分析透彻是很有必要的，而且这部分功能相对独立，也可以做日后一个技术积累，最后会有一个demo提供给大家。 /* A hash map. */ struct hmap { struct hmap_node **buckets; /* Must point to 'one' iff 'mask' ==
在前面章节已经学习了数组的使用，数组的空间是连续空间，数组的大小恒定的，在很多动态数据存储的应用场景下，使用不方便；而这篇文章介绍的链表结构，支持动态增加节点，释放节点，比较适合存储动态数据的应用场景，而且链表的空间是存储在堆上面的，可以动态分配，释放。从效率上来讲，数组的空间是连续的，查询、读取数据数组占优势；链表的优势在于节点可以动态增加、动态删除，删除支持任意位置的节点删除。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的下标。假设每种输入只会对应一个答案，且同样的元素不能被重复利用。
散列表又称为哈希表（Hash Table）, 是为了方便查找而生的数据结构。关于散列的表的解释，我想引用维基百科上的解释，如下所示： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。 散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Value的查找映
语法格式：db.COLLECTION_NAME.insertOne(document)
STM32-CubeMX USB学习 1. 虚拟com学习 1.1 开发环境 1.2 使用STM32CubeMX配置代码 1.3 串口自发自收 1.4 串口定向printf
稳定性在某些情况下很重要，尤其是当排序的键值是复合的，即基于多个字段进行排序时。在这种情况下，保持相等元素的初始顺序可能对保持数据的某种有意义的顺序非常关键。例如，在对一组人按出生日期排序时，如果有两个人出生日期相同，我们可能会希望他们在排序后保持按姓名的顺序，如果使用稳定的排序算法，就可以保证这一点。
前面学院君给大家简单介绍了如何在本地安装 MySQL 以及通过命令行和 GUI 客户端软件与 MySQL 服务器进行交互。
现在已经进入专业课复习，王道的数据结构复习指导的第一个数据结构虽然是顺序表，但是过于简单，就不想写了。现在复习到链表，首先单链表数其他链表的基础。所以首先把单链表所有基础操作全部写一遍。包括建表，插入，删除，逆序，判断是否为空，合并等。我这里写的是带有头结点的单链表，头结点保存链表长度。
给定一个插入序列就可以唯一确定一棵二叉搜索树。然而，一棵给定的二叉搜索树却可以由多种不同的插入序列得到。例如分别按照序列{2, 1, 3}和{2, 3, 1}插入初始为空的二叉搜索树，都得到一样的结果。于是对于输入的各种插入序列，你需要判断它们是否能生成一样的二叉搜索树。
前面分析了基于BloomFilter实现的HoodieBloomIndex和HoodieGlobalBloomIndex，以及基于外部存储系统HBase的索引实现，基于BloomFilter的索引会借助IndexFileFilter来粗略过滤出需要比较的文件，Hudi默认使用HoodieBloomIndex和HoodieGlobalBloomIndex，下面分析其实现。
multimap 容器 中 可以 存储 多个具有 相同 键 Key 的 键值对 pair 对组元素 ;
它的特性总结来讲就是：所有元素都会根据元素的键值key自动排序（也可根据自定义的仿函数进行自定义排序），其中的每个元素都是<key, value>的键值对，map中不允许有键值相同的元素，
C语言中，字符串是以 ‘\0’ 结尾的一些字符的集合，为了操作方便，C标准库中提供了一些 str 系列的库函数，但是这些库函数与字符串是分离开的，不太符合OOP的思想，而且底层空间需要用户自己管理，稍不留神可能还会越界访问。
序列式容器：vector，list,deque,forward_lsit都是序列式容器，因为它们的底层都是线性序列的数据结构，存放的是元素本身。
Sample Input 1 5 5 1 4 3 2 Sample Output 1 2 4 1 3 1 2 3 4 5 Sample Input 2 3 3 2 1 Sample Output 2 1 1 3 1 2 3 0
本篇文章接上篇，继续基于gcc中stl的源码剖析deque容器插入、删除、取值的实现原理，以提问者的角度去深入分析这些操作过程中发生了什么，并对deque容器适合使用的场景和使用时的注意事项进行说明。
一、list概述 总的来说：环形双向链表 特点： 底层是使用链表实现的，支持双向顺序访问 在list中任何位置进行插入和删除的速度都很快 不支持随机访问，为了访问一个元素，必须遍历整个容器 与其他容器相比，额外内存开销大 设计目的：令容器在任何位置进行插入和删除都很快 何时使用： 容器需要不断地在中间插入或删除元素 无论删除还是增加，list的迭代器、引用、指针都不会失效 与其他容器的比较： vector 可变大小数组。支持快速随机访问。在尾部之外的位置插入或删除元素可能很慢 deque 双端队列。支持快速
React的虚拟 DOM和 Diff算法是 React的非常重要的核心特性，这部分源码也非常复杂，理解这部分知识的原理对更深入的掌握 React是非常必要的。
获取对象的hashcode以后，先进行移位运算，然后再和自己做异或运算，即：hashcode ^ (hashcode >>> 16)，这一步甚是巧妙，是将高16位移到低16位，这样计算出来的整型值将“具有”高位和低位的性质
逆序对是指在数组中，一个元素大于其后面的元素的情况。例如，在数组 [1, 3, 2, 4] 中，逆序对是 (3, 2) 和 (4, 2)。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
“大”通常意味着”大约 4kb 或以上”，尽管某些数据库在数据达到”大”之前可以轻松地处理多达 32kb 的数据。大对象本质上可能是文本或二进制。
41.height height() 类型：number height(value) 类型：self height(function(index,oldHeight){...}) 类型：self 获取对象集合中第一个元素的高度，或者设置对象集合中所有元素的高度。 $('#foo').height() //123 $(window).height() //838（viewport height）
打开 KindEditor目录下的kindeditor.js文件， 搜索items:，可以看到所有的工具栏按钮都在这里定义成一个数组。删除你不需要的按钮即可，不过这样的操作将影响所有调用该编辑器的页面。
在一个排序决策树（如二叉搜索树）中，每个叶节点的最小深度等于输入数据中最大元素与最小元素之间的位距离。这是因为在最坏的情况下，每个比较都需要将最大元素向最小元素的路径移动，因此叶节点的最小深度就是所有元素移动的步数。
.clone() 创建一个匹配的元素集合的深度拷贝。 .clone([withDataAndEvents]) withDataAndEvents (默认为false) 一个Boolean 表示是否会复制元素上的时间处理函数。 .clone([withDataAndEvents][,deepwithDataAndEvents]) withDataAndEvents (默认为false)
前面的文章主要介绍了 Go 容器的数组和切片的基本概念以及使用。切片是 Go 中提供了一种灵活，功能强悍的内置类型("动态数组")。与数组相比切片的长度是不固定的，可以追加元素，在追加时可能使切片的容量增大。本文将会介绍列表与字典在 Go 语言中相关的使用。
在我的上一篇博客散列表（上）——开放定址法 主要讲述了开放定址法的三种思路：线性探测法，平法探测法，双散列法三种思路，以及线性探测的代码实现。在这篇博客里，主要讲解第二中解决冲突的办法——分离链接法。
上篇文章我们介绍了forward_list的整体类实现和构造的实现，知道它其实就是个单链表，本篇文章接着介绍它的插入、删除、去重、反转等操作的实现以及相应的时间复杂度。
jquery的安装和语法，jquery的多种选择器，dom操作和jquery事件。
1.是因为封装了组件后，使用父级传入的内容，每次输入都会触发wangEditor的onchange事件，而在onchange事件中又使用了子传父的方式将修改后的值赋给父组件，父组件的值改变后导致子组件wangEditor的值也被修改，所以出现光标总是跳转到最后。此时，并发的还有另外一个问题就是，撤销和恢复点击后无效，另外一些样式编辑按钮选中后，鼠标也会自动跳转。
埋点是一个常见的需求，就是在函数里面上报一些信息。像一些性能的埋点，每个函数都要处理，很繁琐。能不能自动埋点呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
