我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而,由于许多问题的规模和难度,掌握基本知识是必不可少的。
可能你对经常使用的统计分类包中的功能不满足你的需求而感到不爽,或者你已经有了一个新的数据处理方法。所以,你决定改动现有封装好的算法,开始编写你自己的机器学习方法。
增删:由于是连续的,所以若想修改须将新增的元素与原数组重新排序(一般为新建一个数组将)
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。
版权声明:本文为苦逼的码农原创。未经同意禁止任何形式转载,特别是那些复制粘贴到别的平台的,否则,必定追究。欢迎大家多多转发,谢谢。
PHP数据结构(十六)——B树 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 B树在很多地方被称为“B-树”,因为B树的原英文名称为B-tree,很多人把其译作B-树,但是它的正确读法是B树,因此下面都用B树来表示B-tree。B树是一种多路平衡查找树,其对于加快查找速度具有重要意义。 1、定义 一棵m阶的B树(不是指m叉树,m是这棵树的度,下同),或者是空树,或者是满足下列特性的m叉树: 1)树中每个节点至多m个子树,m-1个关键字。 2)根节点若不
首先和大家道个歉,昨天晚上由于我的失误,发文忘了改标题,引发了一些疑惑。昨天文章的标题应该是“快速求解方程的根——二分法与牛顿迭代法”,我在收录的专题目录当中已经修改,但历史记录无法修改,带来的不便深表歉意。
PHP数据结构(十九)——B+树 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 B+树是B树的变种,在数据库系统、文件系统等方面,B+树的运用非常广泛。 1、B+树的要求 1)有n棵子树的结点中含有n个关键字。(B树是n-1个关键字。) 2)所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含有这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。这点意味着,叶子节点存在指向相邻叶子节点的指针。这个是在树形的数据结构中非常特殊的地方,使得B+
1. 在内存中搜索效率高的数据结构有AVL树,红黑树,哈希表等,但这是在内存中,如果在外部存储设备中呢?比如数据量非常的大,以致于内存中无法存的下这么多数据,从而只能将大部分的数据存储到磁盘上,那如果要在磁盘上进行查找呢?我们还用内查找效率高的这些数据结构吗? 由于大部分数据都在磁盘上,所以如果要查找某个数据,则只能先通过文件读取,将数据读取到内存中,然后在内存里面进行该数据的检索,如果存储结构是二叉搜索树,AVL树,红黑树,那树的高度是会比较大的,假设有10亿个数据,那么高度就将近30层,如果每层都做一次文件读取,那效率会非常的低,因为磁盘的访问速度和内存相比差距很大,算法导论上给出的数据,两者的访问速度相差大约10w倍,而且30层的高度,那总体下来的运行时间就是内存访问速度的300w倍,那search算法的效率瓶颈就全部压到了磁盘读取上,所以内查找优秀的这几个数据结构也不适用,有人说那哈希表呢?哈希表其实也不行,同时哈希表本身还有表空间的占用,数据量过大的情况下,内存用哈希表也是存不下的,同时哈希冲突厉害的情况下,还需要用红黑树来代替链表作哈希桶,高度依旧是很高的,所以内查找的这些数据结构都不适用于磁盘上数据的查找,此时就有大佬想到了新的数据结构,B树。
关键词:算法、自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习 正文: 转眼间就到了找工作的阶段,这是我参加的第一个面试,无论结果如何我都受益匪浅。 一. 面试起因 说起参加阿里巴巴这次内推过
因为每个节点都是一个结构体,所以每个节点都要存放一个结构体的指针,指向下一个节点。
转眼间就到了找工作的阶段,这是我参加的第一个面试,无论结果如何我都受益匪浅。 一. 面试起因 说起参加阿里巴巴这次内推过程挺有意思的,起因是我写了一篇关于知识图谱的文章:知识图谱相关会议之观后感分享与学习总结,然后有位大哥发私信给我,希望以后多交流并交换了联系方式。后来我们通过QQ成为来了好友,当看到我QQ头像时他惊了个呆(如下图)。在简单交流之后他问我:“在哪里高就?”我说:“今年正准备找工作,研一刚完。”他说:“你想试试淘宝内推吗?”我说:“好啊!” 就这样我参加了我人
说起参加阿里巴巴这次内推过程挺有意思的,起因是我写了一篇关于知识图谱的文章:知识图谱相关会议之观后感分享与学习总结,然后有位大哥发私信给我,希望以后多交流并交换了联系方式。后来我们通过QQ成为来了好友,当看到我QQ头像时他惊了个呆(如下图)。在简单交流之后他问我:“在哪里高就?”我说:“今年正准备找工作,研一刚完。”他说:“你想试试淘宝内推吗?”我说:“好啊!”
hi,大家好,我是阿荣,今天分享一些对数据结构和算法精华总结,希望对大家的面试或者工作有一定的帮助;
1、对Key求Hash值,然后再计算下标。 2、如果没有碰撞(存在,链地址法),直接放入桶中(碰撞的意思是计算得到的Hash值相同,需要放到同一个bucket中)、 3、如果碰撞了,以链表的方式链接到后面。 4、如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD==8),就把链表转成红黑树,链表长度低于6,就把红黑树转回链表。 5、如果节点已经存在就替换旧值。 6、如果桶满了(容量16*加载因子0.75),就需要 resize(扩容2倍后重排)。
一、摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
提到MySQL,想必大多后端同学都不会陌生,提到B+树,想必还是有很大部分都知道InnoDB引擎的索引实现,利用了B+树的数据结构。
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
数据结构想必大家都不会陌生,对于一个成熟的程序员而言,熟悉和掌握数据结构和算法也是基本功之一。数据结构本身其实不过是数据按照特点关系进行存储或者组织的集合,特殊的结构在不同的应用场景中往往会带来不一样的处理效率。
涉及到SQL层和存储层,其中SQL层需要解析SQL语句,生成抽象语法树(AST),计算表达式等,存储层需要判断主键冲突,包括增量数据和基线数据上的主键冲突,如果是非重复主键,则将数据插入到增量数据中。
顺序结构是指内存连续的存储单元进行存储,而链式结构是指 内存不连续的结构,通过一个节点指向另外一个节点的地址。
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章,但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果,没有说清楚B+树的推理过程,让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程,毕竟,知其然才能知其所以然。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在查找表的组织方式中,线性表示最简单的一种。本节将介绍基于线性表的顺序查找、折半查找和分块查找。
定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树; ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树;
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,索引就相当于目录。当你在用新华字典时,帮你把目录撕掉了,你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累!把目录还给你,则能快速定位!
功能:二叉排序树的标准实现是一颗平衡二叉树。二叉排序树主要用来解决高效插入和高效检索以及进行排序的问题。系统分别提供了二叉排序树节点的查找、添加、删除、遍历4个功能。
在Rust源代码中,rust/library/alloc/src/vec/mod.rs这个文件是Rust标准库中的Vec类型的实现文件。Vec是一个动态大小的数组类型,在内存中以连续的方式存储其元素。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在 MySQL 中使用较多的索引有 Hash 索引,B+树索引等,而我们经常使用的 InnoDB 存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择 BTree 索引。
是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相辅相成的,不能完全独立来看待,但是本文会相对重点聊聊那些常用的数据结构。
时间:2018年4月16日 岗位:C/C++后台开发(Linux) BG:WXG 关于我:本科大三 预计2019年毕业 一面(普通技术面) 过程:递交简历 -> 手撕代码 -> 开始面试 -> 结束 耗时:about 1 hour 手撕代码:一颗二叉搜索树,找出树中的第k大节点 拿到题目之后没有任何思考,想用中序遍历然后把遍历结果放到一个容量为k的队列中(基本操作)。但是为什么顺手就写下vector???面试官看见我这么快下笔之后看了看我写的东西,然后提醒说不能转存。思考了不到30秒,有点慌,然后迅速冷静下
1. 顺序存储结构 ——把数据元素存放在地址连续的存储单元中,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的。
在介绍二叉树之前,我们有必要再来看看关于树的一些关键性概念,毕竟,二叉树也是树嘛。
InnoDB采用MVCC来支持高并发,并且实现了4个标准的隔离级别。其默认的隔离级别是可重复读。当隔离级别是可重复读的时候,是会发生幻读的问题的。那么MySQL如何解决这个问题呢?
Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后,索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家。
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?
散列表是普通数组概念的推广。因为对普通数组能够直接寻址,使得能在O(1)时间内訪问数组中的任何位置。在散列表中,不是直接把keyword作为数组的下标,而是依据keyword计算出对应的下标。
面试时,交流有关mysql索引问题时,发现有些人能够涛涛不绝的说出B+树和B树,平衡二叉树的区别,却说不出B+树和hash索引的区别。这种一看就知道是死记硬背,没有理解索引的本质。本文旨在剖析这背后的原理,欢迎留言探讨
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构。
PHP数据结构(二十)——其他插入排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 注:本文是衔接直接插入排序的,因此直接插入排序的相关内容请点击——PHP数据结构(十八) ——直接插入排序。 一、概述 当数据量n较小时,直接插入排序是一个很好的方法。但是,当n较大时,采用直接插入排序,速度较慢,效果不好。其他插入排序主要是指折半插入排序、2-路插入排序、表插入排序,两者在直接插入排序的基础上,减少比较和移动的次数,以达到加快速度。 二、折半插入排序 直接插入排序中,当需要查找第i个值应该放于哪个位
1. 搜索树的结点的定义也比较简单,每个结点都有左右子树和自身存储的_key值,_key就是利用搜索树进行搜索时的数据。
| 作者 刘国斌,腾讯微信事业群研发工程师,目前从事企业微信的后台研发工作,已经参与企业微信消息系统、群聊、客户联系等企业微信多个核心功能的迭代。 ---- 数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。 最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),然而这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary search)、二叉树查找(
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构,而MYSQL使用的数据结构是:B+树
拿到题目之后没有任何思考,想用中序遍历然后把遍历结果放到一个容量为k的队列中(基本操作)。但是为什么顺手就写下vector???面试官看见我这么快下笔之后看了看我写的东西,然后提醒说不能转存。思考了不到30秒,有点慌,然后迅速冷静下来。第二个思路:利用递归中序遍历把二叉搜索树转成一个双向链表,然后遍历链表k步找到第k大节点或者返回NULL表示k无效。中途写的时候,面试官看了看我写的代码,然后问我思路,然后给他介绍了一遍。快写完的时候,他说其实我只是想考考你中序遍历,我说不能转存但是还是可以用栈的...(那我用队列有错吗...)
本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
文章目录 5.6.1 转换概述 5.6.2 树转换成二叉树 5.6.3 二叉树转换成树 5.6.4 森林与二叉树互转 5.6.5 树的存储结构 5.6.6 树的遍历 5.6.7 森林的遍历 5.7 作业 5.6.1 转换概述 树与二叉树之间、森林与二叉树之间可以相互转换,而且这种转换是一一对应的。 5.6.2 树转换成二叉树 树转换成二叉树可归纳3步骤:加线、删线、旋转 加线:将树中所有相邻的兄弟之间加一条连线。 删线:对树中的每一个结点,只保留它与第1个孩子结点之间的连线,删去它与其
上节已经介绍了一种基本数据结构:数组(Array)也叫列表(list)或向量(Vector)(在其它编程语言里)。数组的值一个个连续存在内存里,所以不像之前,一个变量里只存一个值(比如 j = 5),我们可以把多个值存在数组变量里,为了拿出数组中某个值,我们要指定一个下标(index)大多数编程语言里,数组下标都从 0 开始。用方括号 [ ] 代表访问数组。如果想相加数组 J 的第一个和第三个元素,把结果存在变量 a,可以写a=J[0]+J[2]这样一行代码,数组存在内存里的方式十分易懂。
自从通过博客开始记录学习内容、整理知识,整个人变得比以前更积极了,虽说本质是为了记录和整理,但不免对各大博客网站的阅读数和点赞评论数关心(虽然到现在还少得可怜哈哈哈),有的博客网站还有自己专属的积分值,甚至还有排行榜,我偶尔也会点开看看,幻想自己能出现在上面~(嘻嘻~梦里什么都有)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云