之前写的这篇文章「女朋友问我:为什么 MySQL 喜欢 B+ 树?我笑着画了 20 张图],其中里面包含了很多数据结构的动图,有很多读者问我是怎么做的。
数据结构是一种组织和存储数据的方式,它定义了数据之间的关系、操作和存储方式,以便有效地访问和修改数据。数据结构是计算机科学中的一个重要概念,它为处理和管理数据提供了基本框架。数据结构通常包括以下几个重要方面:
前段时间因为项目需要,研究了一下在 Windows 系统下进行 PHP 扩展的开发,对于 PHP 扩展的开发并不是一件容易的事情(话又说回来了,会者不难,难者不会,关键是自己不会)。我当时的需求,主要是通过 PHP 扩展来加载 DLL 文件,并调用 DLL 中的导出函数。由于以前有一些 Win32 开发的基础,因此这个需求相对还不算太复杂。
说到算法,就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲,什么是数据结构?程序员怎么学好数据结构?
因为最近在学习数据结构与算法相关的知识,所以打算通过写笔记的方式加强自己对数据结构与算法的理解,也是为了方便以后复习。这里整理记录了一份数据结构与算法的思维导图,也是为了以后学习更有方向性。
Java是一种广泛应用的编程语言,拥有强大的数据结构库,使程序员能够轻松地处理各种数据和算法。本文将深入探讨Java中的数据结构,从基础概念到高级应用,包括示例代码和实际用例。
摘要:数据结构与算法是程序的灵魂,无论是在计算机领域深造,还是从事开发、算法、数据分析等工作,都是必备的核心基础知识。本文梳理了数据结构与算法的完整知识框架,同时对于初学者,给予了学习课程推荐。
内容涵盖15大章节:综述,数组,简单排序,栈和队列,链表,递归,高级排序,二叉树,红-黑树,2-3-4树和外部存储,哈希表,堆,图,带权图,应用场合,共30W字。
数据结构是计算机科学中的基本概念之一,它用于组织和存储数据以便有效地访问和修改。不同的数据结构适用于不同的应用场景,因此了解各种数据结构的原理对于编写高效的程序至关重要。本文将介绍一些常用数据结构的原理,包括数组、链表、栈、队列、树和图。
上回说到,LIL 通过把稀疏矩阵看成是有序稀疏向量组,通过对稀疏向量组中的稀疏向量进行压缩存储来达到压缩存储稀疏矩阵的目的。这一回从图数据结构开始!
几乎所有的问题都需要面试者对数据结构有深刻的理解。无论你是初入职场的新兵(刚从大学或者编程培训班毕业),还是拥有几十年经验的职场老鸟。
本文是对整个数据结构及算法的总体框架认识,旨在帮助读者自上向下,从整体到细节,从抽象到具体地看待数据结构。希望通过本文读者能在对数据结构的学习和理解上能有更高层的认识。
PHP数据结构(十)——有向无环图与拓扑算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、有向无环图概念 有向无环图又称为DAG图。与其对应的还有有向树、有环图。如下图所示。 二、、拓扑排序 拓扑排序
数据结构与算法教程在监控软件中具有广泛的优势和应用场景。这些教程提供了开发人员所需的基础知识和技术,帮助他们更好地设计、开发和优化监控软件。
PHP数据结构(二十五)——并归排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 并归排序是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。采用并归的思想进行排序的方式如下: 假设初始序列含有n个记录,则看成是n个有序的子序列,每个子序列长度是1,然后两两合并,得到n/2个长度为2或者1(元素总数是奇数时,最后一个元素是单个的)的子序列。然后再进行归并,直至归并成一个数组。此方法也成为2-路并归排序。 二、算法 并归排序有两个核心——拆分、合并。 1)对于拆分,需要把数组拆成仅含一
今天分享一篇小吴的读者 labuladong 的投稿,文章里面提到的框架思维感觉很有用,希望对大家学习数据结构有帮助。
瑞士计算机科学家Niklaus Wirth在1976年写了一本书,名为《算法+数据结构=编程》。
学习数据结构主要源于以下原因: 在工作中我是用meteor在做项目,前后台都要写,服务端是用的node。之前有和同事做过一个邮箱功能,性能测试时并发量一高就发送失败。我认为处理并发量的问题应该需要数据结构与算法和设计模式这三点来优化。这是往大了说,细说就是工作中,功能每次都是加班超快赶,在多人合作下,如果代码结构与逻辑混乱,后期维护困难,功能不好扩展。由于我们组都是前端人员接下这个项目,对于数据库的设计经验缺乏,才一再出现性能问题,所以我认为学习数据结构与算法尤为重要。本人也是正在学习中,有问题欢迎大家
本文是对整个数据结构及算法的总体框架认识,旨在帮助读者自顶向下,从整体到细节,从抽象到具体地看待数据结构。希望通过本文读者能在对数据结构的学习和理解上能有更高层的认识。
数据结构 是 计算机内存 中 组织 和 存储 数据 的方式 , 有以下两部分组成 :
数据结构是一种组织和存储数据的方式,它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题,包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景,选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
40多年后,这个等式仍被奉为真理。这就是为什么在面试过程中,需要考察软件工程师对数据结构的理解。
通俗点讲,数据结构就是一门研究上面那些结构中的数据,以及它们之间的关系和操作的学科.
在规划图系统时,需要综合考虑问题需求、数据存储和处理效率、系统可扩展性以及算法选择等因素,以达到性能高、资源消耗低和可扩展性强的目标。
许多年后,这个等式仍被奉为真理。这就是为什么在面试过程中,需要考察软件工程师对数据结构的理解。
前几天,有个朋友向我推荐了一个github 的开源项目https://github.com/OhBonsai/RedisTree, 可以用redis 直接读写polytree 的数据结构,挺有意思的。那么, 什么是polytree 呢?
数据结构作为计算机科学和编程的基础之一,对于每位想要在编程领域中取得成功的人来说,都是必不可少的知识。在这篇文章中,我们将为你提供一个完整的学习路径,帮助你逐步学习和掌握数据结构。
今天跟大家分享的是think-cell chart系列6——不等宽百分比堆积柱形图,学名也叫Mekko(%)图。 当然这个图同样也是之前专门讲过excel中的实现方式,没记错还讲了三种方法呢(不过都是
数据结构是计算机科学和编程中的基础概念,它们用于组织和存储数据以便有效地进行操作和管理。本文将带您深入探讨数据结构,从基础的数组和链表到高级的树和图,以及它们在实际编程中的应用。
数据结构为数据组织、管理和存储提供了一种有效的方法,同时还提供了对数据执行操作的方法。选择正确的数据结构可以使代码更有效率,更易于理解和维护。以下是数据结构对编程的一些意义:
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。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。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关,明确几个概念。
在408中,其中数据结构和组成原理各占45分,操作系统占35分,计算机网络占25分。其中数据结构占的分最多,也是最难的一科。
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数据结构和算法是计算机科学的两个核心概念,它们在计算机程序的设计和性能优化中起着至关重要的作用。理解数据结构和算法如何融合到实际应用中,可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。本文将深入探讨数据结构和算法的奥秘,介绍它们在实际应用中的应用,并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一主题。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式;通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构的优良将直接影响着我们程序的性能;常用的数据结构有:数组(Array)、栈(Stack)、队列(Queue)、链表(Linked List)、树(Tree)、图(Graph)、堆(Heap)、散列表(Hash)等;
在计算机科学领域,数据结构是构建算法和程序的基础。在初级阶段,我们已经掌握了一些基本的数据结构,如数组、链表、栈和队列等。然而,在实际应用中,涉及到大规模数据处理、高效搜索以及复杂关系建模等场景,我们需要更高级的数据结构来满足这些需求。在这篇文章中,我们将深入学习两个重要的高级数据结构:平衡树和图的高级算法。
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎,众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件,Druid的数据格式是自定义的,以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式,包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
国外 IT 教育学院 Educative.io 创始人 Fahim ul Haq 写过一篇过万赞的文章《The top data structures you should know for your next coding interview》,总结了程序员面试中需要掌握的 8 种数据结构知识。
如果说数据结构是骨架,那么算法就是灵魂。没了骨架,灵魂没有实体寄托;没了灵魂,骨架也是个空壳。两者相辅相成,缺一不可,在开发中起到了砥柱中流的作用。
数据结构与算法是计算机科学的基础,是软件开发中必不可少的知识。对于应用开发人员来说,掌握数据结构与算法的基本概念和原理,以及常见数据结构和算法的应用场景,是十分必要的。
导读:Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎,众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件,Druid的数据格式是自定义的,以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式,包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
数据结构和算法是计算机科学中至关重要的概念。它们为我们提供了处理和组织数据的有效方法,是软件开发和计算机科学中的基石。本文将深入探讨数据结构和算法的基本原理,介绍一些常见的数据结构和算法,并展示它们在实际应用中的价值。
PHP数据结构(十八)——直接插入排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 插入排序分为直接插入排序、其他插入排序、希尔排序。其他插入排序又分为折半插入排序、2-路插入排序。 二、直接插入排序 直接插入排序是一种最简单的排序方法,时间复杂度O(n2),实现方式是将一个记录插入到已经排序好的有序表,得到一个新的、记录数增加1的有序表。 插入排序的核心思想,即假设原数组的第0位至第i-1位都是有序排列的(如从小到大),当第i位出现顺序错误(如第i位的值小于第i-1位),则需要进行插入排序。 1、
PHP数据结构(九)——图的定义、存储与两种方式遍历 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、定义和术语 1、不同于线性结构和树,图是任意两个元素之间都可以有关联的数据结构。 2、顶点:数据元素;弧:顶点A至顶点B的连线,弧是单向的,出发的点称为弧尾,抵达的点称为弧头;边:顶点A和B之间的连线,没有方向性。 3、有向图:由顶点和弧组成的图;无向图:由顶点和边组成的图。 4、完全有向图:n个顶点有n(n-1)个弧;完全无向图:n个顶点有n
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