分析一下整个过程,在前五轮的猜数中,你用类似二分的思路迅速将目标数字缩小到了70~72之间,于是快速猜中目标数字71,这就是跳表的思想。
我们可以对链表加一层索引。具体来说,可以每两个结点提取一个结点到上一级,我们把抽出来的那一级叫作索引或索引层。索引节点中通过一个 down 指针,指向下一级结点。通过这样的改造,就可以支持类似二分查找的算法。我们把改造之后的数据结构叫作跳表(Skip list)。
将大图分割成较小的子图,并将每个子图存储在单独的节点或分布式存储中。这样可以减小单个节点的存储和计算负载,并提高并行处理的效率。
本素材库由类型系统和标签系统组成,依赖fileSystem和mongodb这2个存储介质,同时需要nodejs和web进运算行处理与展示集成。本素材库希望利用fileSystem存储所有素材,利用mongoDB存储素材的索引,从而实现Everything这样的搜索引擎。
跳表是一个动态数据结构,可以支持快速地插入、删除、查找操作,写起来也不怎么复杂,甚至可以替代红黑树。跳表的空间复杂度是 O(n),时间复杂度是 O(logn)。
跳表这种数据结构对你来说,可能会比较陌生,因为一般的数据结构和算法书籍里都不怎么会讲。但是它确实是一种各方面性能都比较优秀的动态数据结构,可以支持快速地插入、删除、查找操作,写起来也不复杂,甚至可以替代红黑树(Red-black tree)。
Pandas 中的多级索引是一种强大的工具,用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构,提供更灵活的数据表示和分析方式。在本篇博客中,我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引,通过实例演示如何应用这一功能。
包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
跳表是一种用于数据查找的数据结构,它虽然不是常见的数据结构,但是在Redis、Hbase等中间件中却被广泛使用,是一款性能比较优秀的底层数据结构,可以支持高速的数据查找、删除以及插入。这种数据结构是由William Pugh发明的,最早出现于他在1990年发表的论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》,以下是论文中关于跳表的描述。
Feed流:可以理解为信息流,解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有:
作者:allanpan,腾讯 IEG 后台开发工程师 导言 虚拟内存是当今计算机系统中最重要的抽象概念之一,它的提出是为了更加有效地管理内存并且降低内存出错的概率。虚拟内存影响着计算机的方方面面,包括硬件设计、文件系统、共享对象和进程/线程调度等等,每一个致力于编写高效且出错概率低的程序的程序员都应该深入学习虚拟内存。 本文全面而深入地剖析了虚拟内存的工作原理,帮助读者快速而深刻地理解这个重要的概念。 计算机存储器 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:
眼下全量索引17G,不到1300万document花费大约25分钟的时间(Lucene 4.0),吞吐量远远低于lucene nightly build宣称的170G/h的量。换用StandardAnalyzer,有34%的提高,比較下使用的KAnalyzer,mmseg4j1.9.2-snapshot,standardanalyzer,性能分别在1.7M/s,10M/s,20M/s这样量级。所以觉得假设分词性能有明显提高,索引速度应该会有加快。
二维数据通常称一个维度为行,另一个为列。且行有行索引,列有列索引。如下图,行索引为:[falcon,barrot,lion,monkey],列索引为:[class,max_speed]
index=[('a',2010),('b',2011),('c',2010'),('a',2012),('e',2010),('f',2011)]
我们知道dataframe是一个二维的数据表结构,通常情况下行和列索引都只有一个。但当需要多维度分析时,我们就需要添加多层级索引了。在关系型数据库中也被叫做复合主键。
以前对数据库的理解总是停留在使用的阶段,没有去研究过深层次的东西,这两天正好有空(其实也是工作需要),看了一下数据库索引的一些基础的东西,希望通过这篇博文,整理一下自己的思路。
知道跳表(Skip List)是在看关于Redis的书的时候,Redis中的有序集合使用了跳表数据结构。接着就查了一些博客,来学习一下跳表。后面会使用Java代码来简单实现跳表。
假设这里文件在磁盘上都是连续存放的,此时有一个test.c文件,占据了6,7,8三个盘块的位置。
原贴:https://0xffff.one/d/1395-wen-jian-xi-tong-zuo-wei-huan-cun
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
在学习二分查找时,我们知道二分查找需要依赖数组的随机访问的特性进行查找,而链表不具有随访问的特性,因此不能使用传统上的二分查找方法了。为了使得链表支持类似二分查找的算法,对原始的链表进行修改,修改后的链表就是跳跃表,简称跳表。跳表支持快速的插入、删除、查找操作,是一种动态的数据结构。
局域性原理:程序常常重复使用它们最近用过的数据和指令。一条广泛适用的经验规律是:一个程序90%的执行时间花费在仅10%的代码中。局域性意味着我们可以根据一个程序最近访问的指令和数据,比较准确地预测它近期会使用哪些内容。局域性的原理也适应于数据访问,不过不像代码访问那样明显。
多级索引求占用物理块数 设有一个包含1000个记录的索引文件,每个记录正好占用一个物理块。一个物理块可以存放10个索引表目。建立索引时,一个物理块应有一个索引表目,试问索引应占几个物理块?
51、许多程序设计语言规定,程序中的数据都必须具有类型,起作用不包括 便于定义动态数据结构。
如果采用可变分区进行管理,我们需要使用空闲分区表或者空闲分区链表的方式来记录当前内存中各个空闲分区块。
中安威士数据库透明加密系统(简称VS-EC),基于加密算法和合理的密钥管理,有选择性地加密敏感字段内容,保护数据库内敏感数据的安全。敏感数据以密文的形式存储,能保证即使在存储介质被窃取或数据文件被非法复制的情况下,敏感数据仍是安全的。并通过密码技术实现三权分立,避免DBA密码泄漏带来的批量数据泄漏风险。本加密系统具有卓越的安全性和处理能力,并能在不修改原有应用程序的情况下透明的接入系统中。
存储器的性能直接影响到CPU的性能评价,定义存储器停顿周期数为CPU等待存储器访问而停顿的时钟周期数,由此有CPU执行时间有:
现代系统都是多任务系统,而我们的进程是在内存中运行的,内存是有限的,我们如何保证可以安全而又高效的在有限的内存中运行多个程序呢?于是系统给每个进程抽象出一个地址空间。
Pandas 中的分组与聚合操作是数据分析中常用的技术,能够对数据进行更复杂的处理和分析。在本篇博客中,我们将深入介绍 Pandas 中的高级分组与聚合功能,通过实例演示如何灵活应用这些技术。
注意 取index多级索引:构造的时候是zip对,所以这样取 取column多级索引:构造的时候是第一层和第一层数量一致,取的时候df.iloc[1:]把第一行去掉再去 pd.to_datetime()很重要,可以把str日期转化为datetime 也可以这样取 ix 可以自适应loc iloc 但不建议用 apply 可赋值也可过滤 新增列直接 df['列名'] = data 就可以 删除列 df.remove('列名'),插入用appenf/insert 取列 set_index 这个方法很有用,可将c
表的列索引 列索引是最常见的索引形式,一般通过 [] 来实现。通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列,返回值为 Series ,例如从表中取出姓名一列:
前边的一篇文章中分享了二分查找算法,里边有说到二分查找算法依赖数组的随机访问特性,只能用数组来实现。如果数据存储在链表中就没法用二分查找算法了
在C++编程领域,std::unordered_map作为一个无序关联容器,因其高效的平均时间复杂度(接近O(1)的查找、插入和删除操作)而广受青睐。然而,高效背后也隐藏着一些常见问题和易错点,特别是当涉及扁平化映射(即将多层嵌套的数据结构展平为单一层次的映射关系)时。本文将深入探讨unordered_map的使用技巧、扁平化映射的实现方法,以及在此过程中可能遇到的问题和避免策略,并辅以代码示例加以说明。
通用操作系统,通常都会开启mmu来支持虚拟内存管理,而页表管理是在虚拟内存管理中尤为重要,本文主要以回答几个页表管理中关键性问题来解析Linux内核页表管理,看一看页表管理中那些鲜为人知的秘密。
今天来分析字节跳动校招后端开发面经,同学的技术栈是 Java 后端,问八股文比较多,一共经历了一二三面,每一场面试的强度还是蛮高,每次都是 1 个小时+。
我们已经对连续分配的方式有了一定的了解,并且也清楚了它存在的问题和局限性。为了解决这些问题,非连续存放的方式应运而生。非连续空间存储大致可以分为两种形式:链表形式和索引形式。
MergeTree是ClickHouse的一个重要存储引擎,其工作原理和基本原则如下:
文件管理是操作系统的功能之一,由于系统的内存有限并且不能长期存储,故平时总是把数据以文件的形式存储在外存中,需要时再将其调入内存。文件管理的主要内容有:
用户接口是文件系统的最顶层,为用户提供了与文件系统交互的方式。这包括文件的创建、删除、移动、重命名等操作,以及打开、读写、关闭文件等基本文件操作。用户接口隐藏了文件系统内部的复杂性,使得用户能够以一种直观和方便的方式使用文件系统。
原理 Hash一致性闭环算法 - ( 适用于Redis扩容、Nginx多级缓存 等等 ) Github 开源地址 Lua模拟脚本 1. 配置文件 --- --- Generated by EmmyLua(https://github.com/EmmyLua) --- Created by parker. --- DateTime: 2020/5/6 11:19 下午 --- 配置类 --- server = {} server.address = { "192.0.0.1",
单片机开发中,有时会用到屏幕来显示内容,当需要逐级显示内容时,就需要使用多级菜单的形式了。
-文件是在逻辑上具有完整意义的信息集合,它有一个名字作标识 -文件系统是操作系统中负责管理和存取文件的程序模块,也称为信息管理系统
冯-诺依曼老爷子告诉过我们,算术逻辑单元和控制器单元组成的 CPU 负责进行运算以及程序流程的控制。运算所需要的指令和数据由 内存 来提供。
上面代码就可以实现控件之间的双向绑定,我们发现我们的绑定数据源不是Source,而是ElementName.
程序自身并不需要关心自己的数据及代码存在哪,并且对程序来说,内存看上去是连续且独占的。当然事实肯定不是如此,而这背后就是操作系统的功劳 —— 内存虚拟化。本篇文章就介绍操作系统是如何实现虚拟内存系统的。
目前暂时只接入了微信,如果大家对这个问答系统感兴趣的话可以在我的主页里找到我的微信号
人资绩效系统数据预处理平台,负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据,查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案,查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式,对于更新查询等方面复杂度较高,不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足,但更新单个字段不够友好,且ES成本较高。
感谢园子里的同学对上一篇的支持,很高兴楼主的一些经验及想法能够对大家有一些帮助。 上次主要讨论缓存读写这块各种代码实现,本篇就上次的问题继续来,看看那些年折腾过的各种缓存做法。 缓存预热 上次有同学问过,在第一次加载时缓存都为空,怎么进行预热。 单机Web情况下一般使用RunTimeCache,这种情况下: 可以在启动事件里面刷新 void Application_Start(object sender, EventArgs e) { //刷新 } 另
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