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IT可乐

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JDK1.8源码(十一)——java.util.TreeMap类
  在前面几篇博客分别介绍了这样几种集合,基于数组实现的ArrayList 类,基于链表实现的LinkedList 类,基于散列表实现的HashMap 类,本篇博客我们来介绍另一种数据类型,基于树实现的TreeSet类。
IT可乐
2019-05-25
4240
JDK1.8源码(九)——java.util.LinkedHashMap 类
  前面我们介绍了 Map 集合的一种典型实现  HashMap  ,关于 HashMap 的特性,我们再来复习一遍:
IT可乐
2018-12-14
3910
JDK1.8源码(八)——java.util.HashSet 类
  在上一篇博客,我们介绍了 Map 集合的一种典型实现  HashMap  ,在 JDK1.8 中,HashMap 是由 数组+链表+红黑树构成,相对于早期版本的 JDK HashMap 实现,新增了红黑树作为底层数据结构,在数据量较大且哈希碰撞较多时,能够极大的增加检索的效率。了解 HashMap 的具体实现后,我们再来介绍由 HashMap 作为底层数据结构实现的一种数据结构——HashSet。(如果不了解 HashMap 的实现原理,建议先看看 HashMap,不然直接看 HashSet 是很难看懂的)
IT可乐
2018-11-22
3410
Redis详解(三)------ redis的五大数据类型详细用法
  我们说 Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品,有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。本篇博客我们就将介绍这些数据类型的详细使用以及顺带介绍Redis系统的相关命令用法。
IT可乐
2018-07-31
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Redis详解(四)------ redis的底层数据结构
  上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法,但是在 Redis 中,这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢?本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。
IT可乐
2018-07-31
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Redis详解(五)------ redis的五大数据类型实现原理
  前面两篇博客,第一篇介绍了五大数据类型的基本用法,第二篇介绍了Redis底层的六种数据结构。在Redis中,并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库,而是基于这些数据结构创建了一个对象系统,这些对象系统也就是前面说的五大数据类型,每一种数据类型都至少用到了一种数据结构。通过这五种不同类型的对象,Redis可以在执行命令之前,根据对象的类型判断一个对象是否可以执行给定的命令,而且可以针对不同的场景,为对象设置多种不同的数据结构,从而优化对象在不同场景下的使用效率。
IT可乐
2018-07-31
1.1K0
Redis详解(六)------ RDB 持久化
   前面我们说过,Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品,有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。这几种丰富的数据类型我们花了两篇文章进行了详细的介绍,接下来我们要介绍 Redis 的另外一大优势——持久化。
IT可乐
2018-07-31
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Java数据结构和算法(十一)——红黑树
  上一篇博客我们介绍了二叉搜索树,二叉搜索树对于某个节点而言,其左子树的节点关键值都小于该节点关键值,右子树的所有节点关键值都大于该节点关键值。二叉搜索树作为一种数据结构,其查找、插入和删除操作的时
IT可乐
2018-03-30
7840
Java数据结构和算法(九)——高级排序
  春晚好看吗?不存在的!!!   在Java数据结构和算法(三)——冒泡、选择、插入排序算法中我们介绍了三种简单的排序算法,它们的时间复杂度大O表示法都是O(N2),如果数据量少,我们还能忍受,但是数据量大,那么这三种简单的排序所需要的时间则是我们所不能接受的。接着我们在讲解递归 的时候,介绍了归并排序,归并排序需要O(NlogN),这比简单排序要快了很多,但是归并排序有个缺点,它需要的空间是原始数组空间的两倍,当我们需要排序的数据占据了整个内存的一半以上的空间,那么是不能使用归并排序的。   本篇博客将
IT可乐
2018-03-30
8900
Java数据结构和算法(十二)——2-3-4树
  通过前面的介绍,我们知道在二叉树中,每个节点只有一个数据项,最多有两个子节点。如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点,就是多叉树。本篇博客我们将介绍的——2-3-4树,它是一种多叉树,它的每个节点最多有四个子节点和三个数据项。 1、2-3-4 树介绍    2-3-4树每个节点最多有四个字节点和三个数据项,名字中 2,3,4 的数字含义是指一个节点可能含有的子节点的个数。对于非叶节点有三种可能的情况:   ①、有一个数据项的节点总是有两个子节点;   ②、有二个数据项的节点总是有三个子节点;
IT可乐
2018-03-30
1.2K0
Java数据结构和算法(十三)——哈希表
  Hash表也称散列表,也有直接译作哈希表,Hash表是一种根据关键字值(key - value)而直接进行访问的数据结构。它基于数组,通过把关键字映射到数组的某个下标来加快查找速度,但是又和数组、链表、树等数据结构不同,在这些数据结构中查找某个关键字,通常要遍历整个数据结构,也就是O(N)的时间级,但是对于哈希表来说,只是O(1)的时间级。   注意,这里有个重要的问题就是如何把关键字转换为数组的下标,这个转换的函数称为哈希函数(也称散列函数),转换的过程称为哈希化。 1、哈希函数的引入   大家都用过
IT可乐
2018-03-30
1.1K0
Java数据结构和算法(十五)——无权无向图
  前面我们介绍了树这种数据结构,树是由n(n>0)个有限节点通过连接它们的边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,包括二叉树、红黑树、2-3-4树、堆等各种不同的树,有对这几种树不了解的可以参考我前面几篇博客。而本篇博客我们将介绍另外一种数据结构——图,图也是计算机程序设计中最常用的数据结构之一,从数学意义上讲,树是图的一种,大家可以对比着学习。 1、图的定义   我们知道,前面讨论的数据结构都有一个框架,而这个框架是由相应的算法实现的,比如二叉树搜索树,左子树上所有结点
IT可乐
2018-03-30
1.7K0
Java数据结构和算法(十四)——堆
  在Java数据结构和算法(五)——队列中我们介绍了优先级队列,优先级队列是一种抽象数据类型(ADT),它提供了删除最大(或最小)关键字值的数据项的方法,插入数据项的方法,优先级队列可以用有序数组来实现,这种实现方式尽管删除最大数据项的时间复杂度为O(1),但是插入还是需要较长的时间 O(N),因为每次插入平均需要移动一半的数据项,来保证插入后,数组依旧有序。   本篇博客我们介绍另外一种数据结构——堆,注意这里的堆和我们Java语言,C++语言等编程语言在内存中的“堆”是不一样的,这里的堆是一种树,由它
IT可乐
2018-03-30
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Java数据结构和算法(七)——链表
  前面博客我们在讲解数组中,知道数组作为数据存储结构有一定的缺陷。在无序数组中,搜索性能差,在有序数组中,插入效率又很低,而且这两种数组的删除效率都很低,并且数组在创建后,其大小是固定了,设置的过大
IT可乐
2018-01-04
1.4K0
Java数据结构和算法(一)——简介
本文介绍了Java中的数据结构和算法的基本概念,包括链表、栈、队列、树等常见数据结构以及排序、查找等基本算法。文章还介绍了算法的设计原则,包括正确性、可读性、健壮性、高效率与低存储量需求等。
IT可乐
2018-01-04
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Java数据结构和算法(六)——前缀、中缀、后缀表达式
  前面我们介绍了三种数据结构,第一种数组主要用作数据存储,但是后面的两种栈和队列我们说主要作为程序功能实现的辅助工具,其中在介绍栈时我们知道栈可以用来做单词逆序,匹配关键字符等等,那它还有别的什么功
IT可乐
2018-01-04
1.6K0
Java数据结构和算法(五)——队列
  前面一篇博客我们讲解了并不像数组一样完全作为存储数据功能,而是作为构思算法的辅助工具的数据结构——栈,本篇博客我们介绍另外一个这样的工具——队列。栈是后进先出,而队列刚好相反,是先进先出。 1、队
IT可乐
2018-01-04
8630
Java数据结构和算法(十)——二叉树
  接下来我们将会介绍另外一种数据结构——树。二叉树是树这种数据结构的一员,后面我们还会介绍红黑树,2-3-4树等数据结构。那么为什么要使用树?它有什么优点?   前面我们介绍数组的数据结构,我们知道
IT可乐
2018-01-04
1.4K0
Java数据结构和算法(三)——冒泡、选择、插入排序算法
  上一篇博客我们实现的数组结构是无序的,也就是纯粹按照插入顺序进行排列,那么如何进行元素排序,本篇博客我们介绍几种简单的排序算法。 1、冒泡排序   这个名词的由来很好理解,一般河水中的冒泡,水底刚
IT可乐
2018-01-04
1.1K0
Java数据结构和算法(八)——递归
IT可乐
2018-01-04
1.2K0
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