之前一个朋友面试测试开发岗位，面试官问了这个问题，朋友觉得自己没有很好回答这个问题，面试结束之后找到我，我只能帮他总结成这样了，希望能够帮助到那位朋友。
顺序表可以随时存取表中的任意一个元素，但插入和删除操作需要移动大量元素。链式存储线性表时，不需要使用地址连续的存储单元，即不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻，它通过“链”建立起数据元素之间的逻辑关系，因此插入和删除操作不需要移动元素，而只需修改指针，但也会失去顺序表可随机存取的优点。
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！ 在经过前面内容的介绍，我们已经知道了什么是栈，以及栈的一些基本操作。在介绍完如何通过C语言实现顺序栈之后，我们又详细介绍了顺序栈中的共享栈以及链栈的C语言实现，相信大家现在对栈已经有了一定的理解了。今天我们将来介绍一下栈的一位远房亲戚——队列。在今天的内容中，我们将会介绍以下内容：
这是最简单的练习，但我希望你键入代码之前思考一秒钟。如果你将SELECT写成"SELECT * FROM"，将INSERT写成"INSERT INTO"，那么你会怎么编写DELETE格式？你可以看下面，但是试着猜测它会是什么，然后看一看。
最近，不少朋友在群里提到，打开Power BI文件、刷新数据、做报表等过程中，经常出现运行比较慢的情况。
在java中，数组定义为一种基本类型，其可以通过下标获取到对应位置的数据。数组在内存中是一段连续的存储单元，每个数据依次放在每个单元中。分析这种结构，可以得出以下几个结论：
栈和队列，严格意义上来说，也属于线性表，因为它们也都用于存储逻辑关系为 "一对一" 的数据，但由于它们比较特殊，因此将其单独作为一篇文章，做重点讲解。既然栈和队列都属于线性表，根据线性表分为顺序表和链表的特点，栈也可分为顺序栈和链表，队列也分为顺序队列和链队列，这些内容都会在本章做详细讲解。
No.8期 基础数据结构之线性表 Mr. 王：为了以后的知识描述方便，这里简单介绍一下数据结构的概念。数据结构是一个广泛存在于计算机科学中的概念。曾经有一位计算机界的大师说：“数据结构+算法=程序”。随着计算机科学的发展，虽然现在这个理论被认为不够全面，但也足以说明数据结构的重要性。 小可：这么说，数据结构拥有和算法同样重要的地位了！那么数据结构究竟是什么呢？ Mr. 王：在客观世界中，信息是多种多样的，有数字、颜色、图形、文本、声音等。但是这些信息“本身”并不能直接存储在计算机中，而是要以数据的形式存储
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-databases-documents-collections.html
1， 在我们写完计划表后开始建立数据库，数据库的建立不是说建立完了就可以了，到后面是需要不断地改善的，因为前期的数据我们可能列举出表时不够完整，或者表与表之间的关系链接错误，重复。 2， 随着项目的功能实现，渐渐的数据库的数据显示出不足，我们就要进行改善
导读：Oracle 在 12c（12.1.0.2）版本中引入了对JSON的支持，允许将JSON存储在数据库中的varchar2或LOB（CLOB或BLOB）中。这意味着，我们可以利用无模式设计模型所提供的灵活性来构建应用程序，但又能从Oracle数据库的强大功能中受益。
解释定义 数据结构： 数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。再简单描述一下：数据结构就是描述对象间逻辑关系的学科。 如果还是不太清楚下面会举例说明的。 数据存储结构： 简单的讲就是数据在计算机中的存储方式。 常用的数据存储方式有两种：顺序存储，非顺序存储。顺序存储就是把数据存储在一块联系的存储介质（硬盘或内存等）中。反之就是非顺序存储咯。Java中的数组就是典型的顺序存储，链表就是非顺序存储。数组存储数据时会开辟出一块联系内存，按顺序存储。链表先不会开辟出一块内存来，而是只需要知道下一
例如:学号,姓名,身份证号,手机号,邮箱,其中候选码有学号,身份证号,手机号,邮箱4个,可以选择其中的一个作为主键码
在js中，对数组的操作是比较常见的，有时候，我们需要模拟栈和队列的特性才能实现需求，今天来给大家用通俗易懂、简洁明了的几行文字，来告诉大家栈和队列的几个函数，如何快速记住。 首先，概念还是要知道的： 栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。其限制是仅允许在表的一端进行插入和删除运算。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
线性表的顺序表示指的是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素，这种表示 也称作线性表的顺序存储结构或顺序映像。通常，称这种存储结构的线性表为顺序表（Sequent ial List
mongodb中的库就类似于传统关系型数据库中库的概念，用来通过不同库隔离不同应用数据。mongodb中可以建立多个数据库。每一个库都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。默认的数据库为"test"，数据库存储在启动指定的data目录中。
最近有一个很深刻的感受，那就是开发的中途被打断，然后重新恢复上下文需要花费更多的时间，而如果中间间隔几天，原来对于这个产品的认知和理解会立马下降，这一点在我接触数据库的过程中感同身受。 数据库的运维工作中，我喜欢啪啦啪啦的敲一大堆的命令，处理问题的时候，手完全能跟上自己的思路，而明显的感受，周一敲命令的手感就差了很多，隔个双十一过年的，会掉下一大截，所以这手艺活的频度还是要保持。 自动化平台的事情，自己开发了几个功能，更多是在平台的基础架构和设计上。从把前后端打通，到后面能建设成一个基本的体系，脑子里
首先说，我也是一个前端小白，以后且叫我小叙妹妹就可，刚刚步入前端行业半年时间，很多东西都还在不断学习中，所以以后公众号为大家分享的，大部分都是一些个人学习总结的笔记与心得，如果看到好的技术文章，也会为大家分享出来（当然，一定会著名作者出错，与转载字样），希望大家也是像我一样刚刚步入前端行业的IT程序猿们，跟我一起奋斗，一起学习，一起讨论前端最新的技术，争取成为牛掰的全栈工程师！
阅读本文前，最好先学习顺序表的基本操作和实现原理，也就是弄清楚数组的原理，点击Java实现基本数据结构（一）——数组学习前置内容。学习效果更好哦！
实现线性表的方式一般有两种，一种是使用数组存储线性表的元素，即用一组连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。另一种是使用链表存储线性表的元素，即用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素。
大家好，很高兴又和大家见面了！！！ 今天开始，咱们将正式进入【数据结构】第三章的内容介绍。在第三章的内容中，我们需要掌握栈和队列的操作及其特征，以及数组与特殊矩阵的压缩存储等知识点。为了更好的掌握这些知识点，我们将对这些知识点进行一一介绍。 今天要介绍的是咱们的第一位新朋友——栈。我们在今天的篇章中需要搞清楚以下几个问题：
“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中，我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路，那今天我们就针对具体的语句来看一下，如何优化MySQL的查询语句。”
我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的值，因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容例如，要存储这样一组数据：{张三，张四，张五，张六，张七}，数据之间具有这样的关系：张三是张四、张五的父亲，同时张四还是张六和张七的父亲，数据之间的关系如图所示：
概述 外键约束确保数据的有效性。保证数据的一致性、完整性 外键只能引用外表中列的值 相关联字段中主键所在的表就是主表，外键所在的表就是从表 语法 在创建表时给字段设置外键 [CONSTRAINT <外键名>] FOREIGN KEY 字段名 [，字段名2，…] REFERENCES <主表名> 主键列1 [，主键列2，…] mysql>create table students (id int undesigned frimary key auto_increment not null, ->n
MySQL是最流行的开源关系数据库管理系统。 MySQL服务器允许我们创建大量用户帐户并授予适当的权限，以便用户可以访问和管理数据库。
上一节学习了单向链表单链表详解。今天学习双链表。学习之前先对单向链表和双向链表做个回顾。 单向链表特点： 1.我们可以轻松的到达下一个节点, 但是回到前一个节点是很难的. 2.只能从头遍历到尾或者从尾遍历到头(一般从头到尾) 双向链表特点 1.每次在插入或删除某个节点时, 需要处理四个节点的引用, 而不是两个. 实现起来要困难一些 2.相对于单向链表, 必然占用内存空间更大一些. 3.既可以从头遍历到尾, 又可以从尾遍历到头 双向链表的定义: 双向链表也叫双链表，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个指针，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。下图为双向链表的结构图。
库设计： 1、数据库名称要明确，可以加前缀或后缀的方式，使其看起来有业务含义，比如数据库名称可以为Business_DB(业务数据库）。 2、在一个企业中，如果依赖很多产品，但是每个产品都使用同一套用户，那么应该将用户单独构建一个库，叫做企业用户中心。 3、不同类型的数据应该分开管理，例如，财务数据库，业务数据库等。 4、由于存储过程在不同的数据库中，支持方式不一样，因此不建议过多使用和使用复杂的存储过程。为数据库服务器降低压力，不要让数据库处理过多的业务逻辑，将业务逻辑处理放到应用程序中。
随着我们的系统用户不断增加，产出的内容和数据量将不断增长，单台数据库数据量因为过大，将会导致查询速率降低，严重影响用户体验。
作为一个PROGRAMMER，可能每天你都在使用 Git 或 SVN 管理你所参与项目的代码。每当你提交自己修改后的代码、复读同事写的程序或排查程序异常行为的时候，比较和阅读两个版本代码之间的差异是必不可少的工作。
hello，又见面了。不要问为什么，问就是勤劳。马上要开启爆更模式啦。在Redis中链表List的应用非常广泛，但是Redis是采用C语言来写，底层采用双向链表实现（这边提一嘴，如果是科班出身或者大学有学过数据结构的同学，可以划走啦）。我们今天的重点就是双向链表。
在程序中，同样的一个或几个数据组织起来，可以有不同的组织方式，也就是不同的存储方式，不同的组织方式就是不同的结构，我们把这些数据组织在一起的结构就叫做数据结构
越来越多的公司在采用流处理技术，并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案。其中许多应用程序专注于分析流数据。分析的数据流来源广泛，如数据库交易，点击，传感器测量或物联网设备。
数据插入--INSECT: 1、单元组的插入： INSERT INTO <基本表名>[(<列名序列>)] VALUES(<元组值>) 例如： INSERT INTO S(S#,SNAME,AGE,SEX) VALUES('S36','GU',20,'M'); 2、多元组的插入： INSERT INTO <基本表名>[(<列名序列>)] VALUES(<元组值>)，(<元组值>)，...，(<元组值>) 例如： INSERT INTO S VAL
所谓数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合；数组的存储区间是连续的，占用内存比较大，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，都是O(1)；数组的特点是：查询简单，增加和删除困难；
数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合，是存储和管理数据的仓库。本质上就是存储数据的文件系统。
(一) Related 1. 语法 RELATED ( ColumnName ) 位置 参数 描述 第1参数 ColumnName 包含所需值的列。 2. 返回 值（标量）——与当前行相关的单个值。 3. 注意事项 只能从具有关联的表中获取值，无关联则返回错误。 只能用于计算列或行扫描函数(sumx等)。 4. 作用 类似Excel里面Vlookup中最后一位参数为0的绝对匹配 类似Index和Match组合函数的manch的最后参数为0的绝对匹配 (二) RelatedTable 1. 语法 RELAT
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构 。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
1.个别场景不能从根本上提高查询速度 在Oracle10g时不支持自动生成分区，技术人员都是手动创建一年或者半年的分区或者当超过限制时把数据都load到最大值分区，但是一年半年过后要么出现数据无法插入或者某个分区数据剧增，这个时候出现了Oracle11g的自动分区功能，但是自动分区名称不能人为设置。如果说数据量过大或者出现跨分区查询会出现性能问题。 举个栗子：线上有一个日志储存系统，每天大概存储1000W左右的数据，支持分页排序并且按照日期查询功能（如果不排序，这个数据量对于Oracle是小ks）于是我们采用了分区+覆盖索引（如果想进一步了解.....）查询的的功能，性能稍微提升。但是一段时间后发现还是拖死系统。(因为这就是CAP问题，想从根本上解决问题，请建议公司采用nosql（habase、ELK）实现)。 如果有这样一种这样场景，工资小于等于5000，大于5000并且小于等于12000，大于12000并且小于25000，大于等于25000分别按照这些工资级别创建分区则非常高效，因为可以指定分区进行查询（` select * from TBL_OPR_CNT partition(5000_part);`），因为指定分区查询，效率直接提升。
栈和队列 栈和队列都属于线性表 属于"一对一"逻辑关系 栈:“先进后出” 队列:“先进先出” 一 栈 一.什么是栈 看图理解(概念只是辅助理解_理解了才算学会) 栈只能从一端存取,另一端是封闭的
关系模式的外延和内涵 一个关系模式包含外延和内涵。 外延就是通常所说的关系、表或当前值。由于用户经常进行增删改查，所以外延是与时间有关的。 内涵是与时间独立的，是对数据的定义以及数据完整性约束的定义。对数据的定义包括关系、属性、域的定义和说明。 对数据完整性约束主要包括两个方面： 静态约束：涉及数据之间的联系（函数依赖）、主键和值域的设计。 动态约束：定义各种操作（增删改）对关系值的影响。 一般就把内涵称为关系模式。 关系模式的冗余和异常 数据冗余是指同一个数据在系统中多次出现。 由于数据的冗余，在对数据进
哈希表是中非常高效，复杂度为O(1)的数据结构，在Java开发中，我们最常见到最频繁使用的就是HashMap和HashTable，但是在线程竞争激烈的并发场景中使用都不够合理。
本文介绍 Harbor 2.1 的非阻塞镜像垃圾回收功能，可以一边进行正常的镜像管理任务，一边默默地执行垃圾回收任务，如同飞机的空中加油，无需中断飞行。部分内容节选自最新出版的《Harbor权威指南》（详情参见文末），相关作者为 Harbor 开源项目维护者王岩，欢迎扫码或点击“阅读原文”购买。
对于每一个元素来说，它需要存储自身信息在数据域中，还需要存储直接后继的位置信息在指针域中，这两部分信息共同构成一个结点（Node）。n 个结点就 链结成一个链表，如果每一个结点只有一个指针域，那么它就是单链表。
做为Mysql数据库管理员管理用户账户，是一件很重要的事，指出哪个用户可以连接服务器，从哪里连接，连接后能做什么。Mysql从3.22.11开始引入两个语句来做这件事，GRANT语句创建Mysql用户并指定其权限，而REVOKE语句删除权限。CREATE和REVOKE语句影响4个表
选自arXiv 作者：Urvashi Khandelwal等 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本研究旨在回答「神经语言模型如何利用上下文信息」的问题。通过控制变量法，斯坦福的研究者实验探究了神经语言模型使用的上下文信息量、近距离和远距离的上下文的表征差异，以及复制机制对模型使用上下文的作用这三个议题。 语言模型是诸如机器翻译和总结等自然语言生成任务中的一个重要组成部分。这些任务会利用上下文（词序列）信息估计待预测单词的概率分布。近年来，一系列神经语言模型（NLM）（Graves, 2013; J
比如 1,2,3,“a”,“b”,“c” 这种数据数据，我们利用变量或者数组存储即可 。
数据结构，直白地理解，就是研究数据的存储方式。我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的加和值，无缘由的数据存储行为是对存储空间的不负责任。因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容。
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！ 在前面的篇章中，咱们详细介绍了队列这种新的数据结构，现在我们简单的回顾一下队列的三要素——数据的逻辑结构、数据的存储结构以及数据的运算。
直观的说，bloom算法类似一个hash set，用来判断某个元素（key）是否在某个集合中。 和一般的hash set不同的是，这个算法无需存储key的值，对于每个key，只需要k个比特位，每个存储一个标志，用来判断key是否在集合中。
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