我们用过链表会发现,我们要想在链表中搜索或者访问一个元素时特别麻烦的,时间时间复杂度是O(N)的,为什么搜索和访问那么慢呢?? 我们仔细一想
最近在学习数据库相关的知识,了解到数据库很多是采用B-/+树作为索引,例如Mysql的InnoDB引擎使用的B+树、MongoDB默认采用B树作为索引。
好吧,咱们书上说了,一般两种存储方式: 1. 以完全二叉树的形式用连续空间的数组存储; 2. 以链表形式存储,即各个数据之间保存了相关的数据的指针地址! 如果回答就是这样,那么我想大家也不费那神了,直接洗洗睡吧?咱们能不能深入点?
没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变,规则操作什么的了解一下就好,看不下去就跳过,本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录,该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解,也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因。
从名字上不能看出,这种二叉树就是为了实现快速搜索而设计的,同时支持快速插入、删除。
xpath作为对网页、对xml文件进行定位的工具,速度快,语法简洁明了,在网络爬虫解析内容的过程中起到很大的作用,除了xpath的基础用法之外xpath中还存在着非常之多的进阶用法,本文将对笔者日常使用中积累的xpath进阶用法进行总结并举例说明:
上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用。
年前特地买了一台笔记本,结果过年没打开过两次,读书时代带书回也没翻过,这么多年依旧如此。
在上篇文章React源码解析之workLoop中有提到 React 利用 childExpirationTime,来跳过子树的遍历及渲染,本文讲下 childExpirationTime 的含义和作用。
今天我们来学一下数据结构方面的知识,对扎实 Java 的基本功非常有用,学会了就会有一种自带大佬的感觉,嘿嘿。数据结构,也就是 Data Structure,是一种存储数据的结构体,数据与数据之间存在着一定的关系,这样的关系有数据的逻辑关系、数据的存储关系和数据的运算关系。
hello,上次给大家讲完了栈,是不是很简单呢?栈的操作基本上变化性较少,也就是操作比较简单,最常用的栈的操作就是计算器的实现,这个计算器的具体实现还需要学习到中缀表达式转变后缀表达式再使用两个栈才能完成,有空再给大家完成一个试试!
上一节,我们一起从二叉树、二叉查找树、平衡树、AVL树、2-3树、2-3-4树、B树,一路讲到红黑树,最后得出红黑树的本质:红黑树就是2-3-4树,请看下图:
树(Tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实现这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n(n>0)个有限节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圣诞树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。它具有以下的特点:
首先,索引(Index)是什么?如果我直接告诉你索引是数据库管理系统中的一个有序的数据结构,你可能会有点懵逼。
索引是什么?为什么要有mysql 索引,解决了什么问题,其底层的原理是什么?为什么使用B+树做为解决方案?用其他的像哈希索引或者B树不行吗?
树(Tree)是一种重要的数据结构,它在计算机科学中被广泛应用于各种算法和程序中。树是由节点(node)组成的层次结构,其中每个节点都有一个父节点,除了根节点外,每个节点都有零个或多个子节点。树的一个关键特点是没有循环路径:从任何节点开始,通过父节点到达任何其他节点都是唯一的。
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
双亲结点或父节点(parent):若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点
之前在公司组内分享了红黑树的工作原理,今天把它整理下发出来,希望能对大家有所帮助,对自己也算是一个知识点的总结。
在 MySQL 官方提到,改善操作性能的最佳方法 SELECT 在查询中测试的一个或多个列上创建索引。索引条目的作用类似于指向表行的指针,从而使查询可以快速确定哪些行与WHERE子句中的条件匹配,并检索这些行的其他列值。所有MySQL数据类型都可以建立索引。
二叉树需要加载到内存的,如果二叉树的节点少,没有什么问题,但是如果二叉树的节点很多(比如1亿), 就存在如下问题:问题1:在构建二叉树时,需要多次进行i/o操作(海量数据存在数据库或文件中),节点海量,构建二叉树时,速度有影响.
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第8篇《平衡查找树概述》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础:优先队列 二分查找 二叉树查找 平衡查找树概述 我们在上一节写了平衡树的一些理念和具体的实现名(算法基础7:平衡查找树概述),为了解决其查找成本较高的这个问题,我们采取了扩大节点来减少层级的方式来达到这个目标。根据这个理念,我们找到了平衡查找树树。 一、 下面我们来一起聊一聊平衡树的具体实现红黑
对该二叉树的节点进行查找发现深度为1的节点的查找次数为1,深度为2的查找次数为2,深度为n的节点的查找次数为n,因此其平均查找次数为(1+2+2+3+3+3) / 6 = 2.3次
B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary),因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree),B+树即由这些树逐步优化而来。
上一节我们已经可以获取到网页内容,但是获取到的却是一长串的 html 代码,并不是我们想要的数据。那这一节,我们就来看看怎么去解析这些网页,轻松的拿到我们想要的数据。
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我们转向了更为复杂而有趣的数据结构——二叉树。本文将引领我们进入二叉树的世界,从最基本的概念和结构开始,逐步深入了解二叉树的顺序结构和链式结构
将数列{16, 24, 12, 32, 14, 26, 34, 10, 8, 28, 38, 20} 构建成 2-3 树,并保证数据插入的大小顺序。(演示一下构建 2-3 树的过程.)
基数树又叫压缩前缀树(compact prefix tree),是一种空间优化后的字典树,其中如果一个节点只有唯一的子节点,那么这个子节点就会与父节点合并存储
数据结构这门课程是计算机相关专业的基础课,数据结构指的是数据在计算机中的存储、组织方式。
树是一种非常常用的数据结构,树与前面介绍的线性表,栈,队列等线性结构不同,树是一种非线性结构
哈希表结构(链表散列:数组+链表)实现,结合数组和链表的优点。当链表长度超过 8 时,链表转换为红黑树。
本文介绍了标记-清扫式算法,标记的重点在于指针反转。补充习题中的反碎片化清扫。复制、并发等习题待补充。但是算法有点老了,感觉第二卷半数值算法这种bit tricky可能更好一些。
Node是一个接口,各种类型的DOM API对象会从这个接口继承,其允许我们使用相似的方式对待这些不同类型的对象。
首先介绍下 二分搜索树 ,它又名有序二叉查找树,它的特点是左子树的节点值要小于父节点值,右子树的节点值要大于父节点值。基于这样的特点,我们在查找某个节点的时候,可以采取二分查找的思想快速找到这个节点,时间复杂度期望值是为O(log n),但是它有最坏的的情况下。
树是一种很重要的数据结构,最初对数据结构的定义就是指对树和图的研究,后来才广义化了数据结构这个概念。从而可看出树和图在数结构这一研究领域的重要性。
即XML路径语言(XML Path Language),是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言,它基于XML的树状结构,提供在数据结构树中寻找节点的能力,也适用于HTML文档中;
前面说到算法被虐了,这回我要好好把它啃下来。哪里跌倒就要从哪里站起来。这是我复习算法与数据结构时的小笔记,这里就 po 出来,给大家也复习一下旧的知识点,查缺补漏。如果我的文章对你有帮助,欢迎关注、点赞、转发。
本文由ELab团队技术团队分享,原题“Twitter和微博都在用的 @ 人的功能是如何设计与实现的?”,有修订。
本博客在在这里重新总结了一下,当前常用的经典数据结构;这里只针对链表,顺序表,简单树和图进行总结;具体实现请参考:https://github.com/yaowenxu/codes/tree/master/数据结构; 本文章,主要讨论数据结构的性质;以及对这些数据结构的性质;主要是用来知识整理与复习;
左式堆 性质 零路径长 零路径长的定义为: 零路径长:从节点X到一个没有两个子节点的(有一个子节点或没有子节点)节点的最短距离 对于零路径长,有以下递归的计算方法: 每个节点的零路径长比子节点的最小零路径长大1 NULL的节点的零路径长为-1,只有一个子节点或没有子节点的节点零路径长为0 左式堆 左式堆是特殊的优先堆,除了有序性(每个节点的数据小于其子节点)以外,还有具有与零路径长相关的性质:对于左式堆,要求任一节点的左子节点零路径长大于等于右子节点的零路径长 操作 合并操作 左式堆的基本操作是合并,
二叉树有诸多便利之处,但是当二叉树节点极多时,二叉树的构建速度就会受影响,而且过高的层数也会导致对树的操作效率降低。
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
在上一篇漫画中,我们介绍了B-树的原理和应用,没看过的小伙伴们可以点击下面的链接:
百度百科对数据结构的定义是:相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。定义很抽象,需要大声地朗读几遍,才有点感觉。怎么让这种感觉来得更强烈,更亲切一些呢?我来列举一下常见的 8 种数据结构,数组、链表、栈、队列、树、堆、图、哈希表。
前几天和丙弟交流,他说我们写作的人都是在不停地燃烧自己,所以需要不停地补充燃料。对于他的观点,我不能再苟同了——所以我开始狂补计算机方面的基础知识,这其中就包括我相对薄弱的数据结构。
树这种数据结构模拟了自然界中树的概念,自然界中的树有根、叶子、枝干,数据结构中的树也是如此,只不过是倒过来的:
今天我们来学一下数据结构方面的知识,对扎实 Java 的基本功非常有用,学会了就会有一种自带大佬的感觉,嘿嘿。数据结构,也就是 Data Structure,是一种存储数据的结构体,数据与数据之间存在着一定的关系,这样的关系有数据的逻辑关系、数据的存储关系和数据的运算关系,整理一份MySQL学习笔记,数据结构和MySQL还是离不开的。在 Java 中,数据结构一般可以分为两大类:线性数据结构和非线性数据结构。哈哈,这个名字很有灵魂吧?
树,一种十分基础的数据结构。 本篇将重点讲一些树的基础知识,作为下一篇《走进STL - 红黑树》的支持。
Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
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