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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

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sds
定义
typedef char *sds;
数据结构：
struct sdshdr {

    // buf 中已占用空间的长度
    int len;

    // buf 中剩余可用

sds数据结构分析-redis源码阅读笔记（1）

由于上面外观模式的结构过于抽象，因此把它具体点。假设系统内有三个模块，分别是AModule，BModule和CModule，它们分别有一个示意的方法，那么整体结构如下图所示。

外观模式-分析和C++实现

KMP 算法是一种改进的字符串匹配算法，KMP 算法是由 D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt 三人提出的，因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作（简称 KMP 算法）。KMP 算法的核心是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是通过一个 next() 函数实现，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。

KMP算法分析

LRU 是 Least Recently Used 的简写，字面意思是最近最少使用。

LRU缓存淘汰机制C++实现

需要启动rpc_server，然后启动rpc_client，请求Strcat和add返回结果：

基于zmq RPC简单C++实现

通常来说，实现处理tcp请求，为一个连接一个线程，在高并发的场景，这种多线程模型与Epoll相比就显得相形见绌了。epoll是linux2.6内核的一个新的系统调用，epoll在设计之初，就是为了替代select, poll线性复杂度的模型，epoll的时间复杂度为O(1), 也就意味着，epoll在高并发场景，随着文件描述符的增长，有良好的可扩展性。

C++实现epoll echo服务器

二分查找底层依赖的是数组随机访问的特性，所以只能用数组来实现。如果数据存储在链表中，就真的没法用二分查找算法了吗？实际上，只需要对链表稍加改造，就可以支持类似“二分”的查找算法。改造之后的数据结构叫作跳表。

跳表原理及C++实现

给定一个排序链表，删除所有含有重复数字的节点，只保留原始链表中 没有重复出现 的数字

链表常见操作总结及C++实现

DFS深度搜索（从上到下）和分治法区别：前者一般将最终结果通过引用参数传入，或者一般递归返回结果最终合并

二叉树常见算法总结和C++实现

假设一个int占4个字节（32位），40个亿个整数就是160亿个字节，大概相当于16GB，假设一台计算机只有2GB内存，则16GB一次加载不完，需要分8次加载，从磁盘加载数据是磁盘io操作，是非常慢的（比内存中的操作要慢100倍），每次加载这么大的数据，并且要8次，那么查找的时间可以达到分钟甚至小时级别。

从位图原理到布隆过滤器的实现

前面写过一篇关于归并和快排的文章《归并快排算法比较及求第K大元素》，但文中实现的快排算法，在某些极端情况下时间复杂度会退化到 O(n2)，效率将是无法接受的。本文将会把上述退化问题抛出，并进一步深究优化。本文将会进行代码测试，测试将在阿里云1核2G的服务器中进行。

C++快速排序原理深究优化

作为C++从业者，我相信都会被考察过实现简单的string类，包括构造、析构、拷贝构造以及赋值拷贝等，因为这能够很好的考察面试者的C++基本功。借看《剑指offer》的机会将这个问题重新整理一下。具体实现如下：

C++ string实现

核心思想：将数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别进行排序，再将排序好的两个部分有序合并在一起，这样整个数组有序。全文图示来源于王争的《数据结构和算法之美》

归并快排算法比较及求第K大元素

如果你认为有两种可能，1、2和3、4的话，那说明你是按典型的程序员思维看问题的--没有像编译器和处理器一样处理问题。事实上， 1、4也是一种可能的结果。有两个基本原因造成这一后果：

C++多线程如何获取真正安全的单例

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