前面几节介绍了Java中的基本容器类，每个容器类背后都有一种数据结构，ArrayList是动态数组，LinkedList是链表，HashMap/HashSet是哈希表，TreeMap/TreeSet是红黑树，本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆，那里，堆指的是内存中的区域，保存动态分配的对象，与栈相对应。这里的堆是一种数据结构，与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢？这个我们待会再细看。我们先来说明，堆有什么用？为什么要介绍它？ 堆可以非常高效方便的解决很多问题，比如说： 优先级队列
📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 注释解释的完整堆排序代码 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; //调整为大顶堆 //i这里是非叶子节点下标 void HeapAdjust(int arr[],int i,int len) { int temp = NULL;//temp这里用来保存可能会被替换掉的根节点，防止被替换掉之后，无法找回替换前的根节点 temp = a
我们看到方法比较简单，就是将传入的key进行了hash算法，然后再调用removeNode方法并将返回赋值给e，判断e是否为空，如果为空则返回null，不为空则返回key对应的value。
在上一篇文章《自己动手写一个GDB｜基础功能》中，我们介绍了怎么使用 ptrace() 系统调用来实现一个简单进程追踪程序，本文主要介绍怎么实现断点设置功能。
1. JavaScript 是专门编写网页交互行为的语言，HTML 和 CSS 是静态语言，编写静态内容，无法编写逻辑，无法执行计算，所有静态网页必须使用 JavaScript 添加上交互行为，才能让用户使用
我们从实现的角度来看： 进程是一种数据结构，用描述程序运行的状态和系统变化的状态。
前几天发了一篇「为了拿捏 Redis 数据结构，我画了 20 张图」，收获了很多好评，但是当时急于发文，有些地方没有写完，也有些地方写的不是很完善。
管理服务器配置和基础架构的一个重要部分包括通过设置适当的域名系统（DNS），维护一种通过名称查找网络接口和IP地址的简便方法。使用完全限定的域名（FQDN）而不是IP地址来指定网络地址可以简化服务和应用程序的配置，并提高配置文件的可维护性。为您的专用网络设置自己的DNS是改善服务器管理的好方法。
C1在初始的时候内部会构建图结构的HIR，它由基本块BB构成一个控制流图，每个基本块里面是SSA形式的指令。
内核热补丁是一种无需重启操作系统，动态为内核打补丁的技术。系统管理员基于该技术，可以在不重启系统的情况下，修复内核BUG或安全漏洞，可以在最大程度上减少系统宕机时间，增加系统的可用性。
DOM是针对HTML和XML文档的一个API（应用程序编程接口）,DOM描绘了一个层次化的节点树，允许开发人员添加，移除，修改页面的某一部分。1998年10月DOM1级规范成为W3C的推荐标准，为基本的文档结构以及查询提供了接口。但是要注意，IE中的所有DOM对象都是以COM对象的形式实现的。这意味着IE中的DOM对象与原生JavaScript对象的行为或活动特点并不一致。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
Redis使用标准C编写实现，而且将所有数据加载到内存中，所以速度非常快。官方提供的数据表明，在一个普通的Linux机器上，Redis读写速度分别达到81000/s和110000/s。
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库，使用它可以进行数据科学计算和数据分。他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用，比如，SciPy，NumPy 和 Matplotlib，建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情，但是我
Redis特性 速度快 Redis使用标准C编写实现，而且将所有数据加载到内存中，所以速度非常快。官方提供的数据表明，在一个普通的Linux机器上，Redis读写速度分别达到81000/s和110000/s。 数据结构 可以将Redis看做“数据结构服务器”。目前，Redis支持5种数据结构。 持久化 由于所有数据保持在内存中，所以对数据的更新将异步地保存到磁盘上，Redis提供了一些策略来保存数据，比如根据时间或更新次数。数据超过内存，使用swap，保证数据； memcacache不能持久化，mongo是
Java中线程安全的map主要有HashTable、ConcurrentHashMap，go中线程安全的Map就是sync.Map。在单协程访问时我们使用map就可以了，但是在多个协程并发访问时要使用协程安全的sync.Map，原生的map会报错。 常见的并发安全的map实现思路有HashTable那种直接锁死函数，性能比较差，或者说老ConcurrentHashMap那样分段加锁，亦或者像是像是新concurrenthashmap那种cas操作。 实际上sync.Map这三种思路都没选（因为多核情况下cache contention，reflect.New、sync.RWMutex都比较慢），sync.Map追求更好的性能和稳定性,实现思路主要面向多读少写的情况，所以写性能其实比较一般。
gzip,zlib,以及图形格式png，使用的是同一个压缩算法deflate。我们通过对gzip源码的分析来对deflate压缩算法做一个详细的说明：
TOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。 TOP-K问题是数据挖掘和信息检索中的一个重要问题。
本文的数据类型只讲底层结构和部分机制，不讲具体的使用，使用的话自行bing，但是会提一些应用场景
Redis 中列表（List）类型是用来存储多个有序的字符串，列表中的每个字符串成为元素 Eelement），一个列表最多可以存储 2^32-1 个元素。
选择一种合适的数据结构很重要，如果在一堆随机存放的数中使用了大量的插入和删除指令，那使用链表要快得多。数组与指针语句具有十分密切的关系，一般来说，指针比较灵活简洁，而数组则比较直观，容易理解。对于大部分的编译器，使用指针比使用数组生成的代码更短，执行效率更高。
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……
所以：我们要使用任务通知来实现一个轻量级的队列，他就只能够保存一个数据，这个数据的大小是32位的
在C语言中,为了解决类似的问题,我们学习了使用类函数宏来替换这些大量重复使用但又并不复杂的函数,如,将求两数中的最大值的函数改写为类函数宏:
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点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，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。 有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点 除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(1<= i<= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继 因此，树是递归定义的。
https://github.com/androidmumo/Bing-upyun
二叉树的链式存储结构是指，用链表来表示一棵二叉树，即用链来指示元素的逻辑关系。 通常的方法是链表中每个结点由三个域组成，数据域和左右指针域，左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址 。链式结构又分为二叉链和三叉链，当前我们学习中一般都是二叉链，后面学到高阶数据结构如红黑树等会用到三叉链。
当我们继续向编号6的桶中增加值，直到数组长度达到64，接着继续增加值，使得6号桶中的节点数为7,这个时候的结构图如下:
CAS的全称是compare and swap，它是java同步类的基础，java.util.concurrent中的同步类基本上都是使用CAS来实现其原子性的。
一般模式 按i、a、o进入编辑模式ESC切换到一般模式 :或者/切换到命令模式 :wq(保存)
今天，我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于树Tree 的相关知识点和具体的算法。
注：python-Levenshtein 如果安装不成功，则可以下载对其进行离线安装。
Linux的浩瀚无垠，使人总能每次都提交与众不同的内容。这些内容不仅对他们的职业生涯很有用，同时也让他们增长知识。在此，我们就尝试这么去做，至于能取得多大的成功，就由我们的读者朋友们来判断吧。
所有人（好吧，不是所有人）都知道 python 是一门用途广泛、易读、而且容易入门的编程语言。但同时 python 语法也允许我们做一些很奇怪的事情。
Memcached replace 命令用于替换已存在的 key(键) 的 value(数据值)。
VA01含客户特定物料编号的销售订单 在这个操作中，您为客户创建一份销售订单而不指定客户帐号。另外，创建含客户特定物料编号的客户订单。物料确定将用于自动替换客户特定物料。 角色销售助理 后勤 ® 销售和分销 ® 销售 ® 订单 ® 创建 1. 在 创建销售订单：初始屏幕中，进行以下输入： 字段名称用户操作和值注释订单类型订单 (标准订单) 销售组织<销售组织> 分销渠道<分销渠道> 产品组<产品组> 2. 选择 回车。 3. 输入以下条目： 字段名称用户操作和值注释售达方DUMMY 送达方DUMMY 采
3.1 Vim 简介 功能： 命令行模式下的文本编辑器。 根据文件扩展名自动判别编程语言。支持代码缩进、代码高亮等功能。 使用方式：vim filename 如果已有该文件，则打开它。 如果没有该文件，则打开个一个新的文件，并命名为filename 模式： 一般命令模式： 默认模式。命令输入方式：类似于打游戏放技能，按不同字符，即可进行不同操作。可以复制、粘贴、删除文本等。 编辑模式： 在一般命令模式里按下i，会进入编辑模式。 按下ESC会退出编辑模式，返回到一般命令模式。 命令行模式： 在一般
列表对象是 Redis 中 5 种基础数据类型之一，在 Redis 3.2 版本之前，列表对象底层存储结构有两种：linkedlist（双端列表）和 ziplist（压缩列表），而在 Redis 3.2 版本之后，列表对象底层存储结构只有一种：quicklist（快速列表），难道通过精心设计的 ziplist 最终被 Redis 抛弃了吗？
最近出现了几篇关于二进制重排启动优化的文章。所有方案中都需要事先统计所有的函数调用情况，并根据函数调用的频次来进行代码的重排。
经过近几年游戏市场的变迁，手游市场也在飞速发展。同时手游本身的安全风险也逐渐暴露出来。无恒实验室也在承担着手游安全评审的相关工作，上期我们分享了游戏安全评审的技术进阶历程。2020年市场上重度手游的不断推出，游戏外挂的风险更是与日俱增，无恒实验室也加入到反外挂的战场。外挂分析作为反外挂的第一步，分析的深度、质量和时效，又往往对外挂打击起着决定性的作用。
Linux kprobes调试技术是内核开发者们专门为了便于跟踪内核函数执行状态所设计的一种轻量级内核调试技术。利用kprobes技术，内核开发人员可以在内核的绝大多数指定函数中动态的插入探测点来收集所需的调试状态信息而基本不影响内核原有的执行流程。kprobes技术目前提供了3种探测手段：kprobe、jprobe和kretprobe，其中jprobe和kretprobe是基于kprobe实现的，他们分别应用于不同的探测场景中。
上篇文章《Android无线开发的几种常用技术》我们介绍了几种android移动应用开发中的常用技术，其中的热补丁正在被越来越多的开发团队所使用，它涉及到dalvik虚拟机和android的一些核心技术，现在就来介绍下它的一些原理。 本篇先介绍dexposed方案：https://github.com/alibaba/dexposed，它是手机淘宝团队使用的热补丁方案，后来开源到github上，取的名字dexposed表明了自己是基于大名鼎鼎的xposed hook方案，有饮水思源、回馈开源项目的意思
Linux文本编辑器 ed pico emacs nano gVim vim vi vim 是文本编辑器 不是文字处理工具（office liboffice wps） 你的运维生涯99.999999% 离不开它 rhel（centos）里最小化安装没有vim只有vi，记得装包 vim 基于perl开发的，所以vim依赖perl环境
.校验与替代的作用 校验（Validation）：在凭证保存前根据设置条件判断此凭证是否有效，其中可以按抬头、行项目或完全凭证来判断,然后再根据Validation设置的消息类型决定凭证是否允许保存。 SAP校验是对在系统输入的数据按照规则设定检验是否正确，可以按抬头、行项目或完全凭证来判断,然后根据Validation设置的消息类型决定凭证是否允许保存（取消、错误、警告、信息）,通过事物码OB28和GGB0实现。 校验步骤： 1、事务代码SE38，将程序 RGGBR000复制为ZRGGBR000 2、事务代码GCX2，维护应用区域GBLR退出程序ZRGGBR000 3、事务代码GGB0，维护有效性验证。 4、事务代码GGB4/OB28,激活有效性验证。
给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出这组数据的k个概率相等的均匀抽样。
【转载请注明出处】：https://juejin.im/post/5eae252ae51d454db7436a26
https://blog.csdn.net/qq_31307253/article/details/78652494
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
