LinkedList 是以链表实现的，插入、删除时只需要改变前后两个节点指针指向即可，实现了真正的动态，不需要处理固定容量的问题，但是丧失了随机访问的能力 （索引访问）。
借着学习USB的风，闲暇之余写了个小程序——枚举系统设备，用vs2013+Qt5.6.0来实现设备管理器。
MySQL 哈希索引又基于哈希表（散列表）来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。
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。
倒排索引是一种建立索引的方法。是全文检索系统中常用的数据结构。通过倒排索引，就是根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引通常由两个部分组成：单词词典、文档。
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。
毕业以后在网页搜索组，所以抽空就看看了《这就是搜索引擎--核心技术详解》，书比较白话文，对于我这样的入门小白再合适不过了，还有一本《信息检索导论》比较系统和专业化，感兴趣的可以买来看看。
我们从用户的角度来看，用户不关心什么索引结构是倒排还是签名文件，也不需要知道相关排序算法。用户提交了查询，就需要获取满意的搜索结果。这个搜索结果就是搜索引擎是否提供有效的服务。
计算机二级中的公告基础部分有关于数据结构的部分，因此保存从百度中找来这些来方便自己的复习。在公共基础部分中，有数据结构，程序设计基础，软件工程基础，数据库设计基础四种，虽然大纲的表示得到分数比重不多。
我们已经或多或少知道，进程具有父子关系，不仅如此，还有兄弟关系。所以，进程描述符中必须有几个成员是记录这种关系的（P是创建的进程），具体可以参考下表。进程0和1是由内核创建的，后面我们会看到，进程1（init）是所有其它进程的祖先。
MySQL中90%的慢Sql都可以通过索引来得到优化，为什么索引可以使Sql变的更快，我们需要先了解下MySQL InnoDB都有哪些索引。
信息检索这个词的含义非常广。仅从钱包中取出信用卡，然后输入信用卡号也属于信息检索的范畴。然而，从学术角度来讲，信息检索定义如下：
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
Lucene是一个基于Java开发全文检索工具包。 就是将不规范的文档的内容单词进行分割，建立单词-文档索引，这样查询某个单词内容时可以通过索引快速查找相关文档，内容 对于一些网站内部的内容检索有需要 这项技术其实有更成熟的封装，比如专门的服务器等，这里只是普及一下相关概念，后面会解释进行其他的基于lucene的上层封装的相关技术 工程：https://github.com/Jonekaka/javaweb-Lucene-1-61
介绍 本文是介绍恶意软件的持久性及传播性技术这一系列的第一次迭代，这些技术中大部分是研究人员几年前发现并披露的，在此介绍的目的是建立这些技术和取证方面的知识框架。 用于证明概念的代码可以在CERT的G
CImage 提供增强的位图支持，包括加载和保存采用 JPEG、GIF、BMP 和可移植网络图形格式的图像 (PNG) 格式。
之前一直利用闲暇时间做深蓝词库转换，对各大输入法的分类词库有了一些大概的了解，下面来比较下各个词库格式的特点：
MySQL中的行格式（Row Format）是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的，以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式，每种格式都有其特定的优点和适用场景。
聚集索引 概述 关于索引和表体系结构的概念一直都是讨论比较多的话题，其中表的各种存储形式是讨论的重点，在各个网站上面也有很多关于这方面写的不错的文章，我写这篇文章的目的也是为了将所有的知识点尽可能的组织起来结合自己对这方面的了解些一篇关于的详细文章出来，同时也会列出一些我自己有疑惑的地方拿出来探讨，介于表达能力有限，有些地方可能无法表达的很明了，还望大家包涵；对于文章中有不对的地方也希望大家能提出，写文章的目的就是为了共享资源；对于这个系列会写5篇文章，在接下来的几天里逐一发布，分别是“聚集索引体系结构
相信小伙伴们经常在项目中用到ArrayList和LinkList吧，那你们知道他们的区别吗？什么场合下适合选用那个集合吗？我们来了解一下。
| 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（
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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：
以前听做DBA的朋友说索引能解决数据库百分之八十的问题，我也开始简单的写几篇关于索引的随笔，顺便来总结一下我理解的索引以及相关的知识，毕竟进步在于总结。 简介： 索引是数据库中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。我的理解就像是一本书，没有目录你也可以正常阅读，但是想要直接去读某个章节则需要全书寻找，太耽误时间了。所以索引就想目录一样帮助我们去直接定位文章的章节（数据的位置）。 索引结构： 在SQL Server中，索引（聚集索引）存储结构是一样的,都是B树。如图所示：
作者简介 携程旅游AI研发团队致力于为携程旅游事业部提供丰富的AI技术产品，其中知识图谱组专注旅游领域知识图谱的构建及应用落地。 一、背景介绍 随着网络应用技术的飞速发展，多元化、低密度数据的急剧膨胀对人们获取正确信息带来巨大挑战，大量冗余信息出现的根源在于自然语言表达的多样性，即一词多义和多词同义。例如，“苹果”在不同语境下既可以表示蔷薇科苹果属植物又可以表示苹果产品公司，“申城”和“魔都”尽管字面完全不同，却都是上海市的别称。实现对海量Web数据的高效处理，理解用户意图，降低信息过载，是实体链接的目
网上已经有了很多相关mysql索引原理的文章，但是都存在一些问题，有的是直接复制别人的比较老的文章，有的直接开篇讲B+Tree的原理，过程不是很清楚，即使原理讲清楚了，没有各种数据结构的对比也很难体现出B+Tree的优越性，其实我觉得从一些问题来看，然后根据发现问题解决问题的思路来看，这样可能学习效果会更好，所以写了这篇文章，希望你能喜欢
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(inverted file)。
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。
以前听做DBA的朋友说索引能解决数据库百分之八十的问题，我也开始简单的写几篇关于索引的随笔，顺便来总结一下我理解的索引以及相关的知识，毕竟进步在于总结。
🔹 链表（List）：用于保存Twitter的信息流。 🔹 栈（Stack）：支持文字编辑器的撤销/重做功能。 🔹 队列（Queue）：用于保存打印作业，或者在游戏中发送用户操作。 🔹 堆（Heap）：用于任务调度。 🔹 树（Tree）：用于保存HTML文档，或者用于人工智能决策。 🔹 后缀树（Suffix Tree）：用于在文档中搜索字符串。 🔹 图（Graph）：用于跟踪社交关系，或者进行路径搜索。 🔹 R树（R-Tree）：用于寻找最近的邻居。 🔹 顶点缓冲区（Vertex Buffer）：用于向GPU发送渲染数据。
搜索引擎匹配查询到它们创建的索引上。这个索引包含每个文档的单词，和能指向文儿当地址的指针。这被叫做倒排索引文件【 inverted file】。一个搜索引擎或者IR系统包括四个基本的模块：
我们用一个例子来逐渐引出啥是索引。话说大老板东哥有一天想体验一下快递小哥的生活，就去自家快递公司准备干活了，一进仓库看到一地的快递，兴冲冲的就问旁边的快递小哥 “这么多快递，我要找一个人的快递怎么办？”。快递小哥说 “你可以一件件找，直到找到你要的那件快递”，东哥一听脸顿时黑了 “淦！上十万件快递你要我一件件找，是想累死我，然后继承我的白条吗？” 说完一甩手扭头就会豪宅去了。 第二天，快递公司老板去找东哥说 “领导，我们已经改进了，再去指导指导呗”。东哥一听，哎呀！动作挺快，然后就又到快递公司了，问 “你们想出什么办法了吗”。快递小哥连忙回答 “我们给所有的快递都编了号，做了一个表格，只要从表格中找到编号就可以找到快递了”，东哥心想，我从上十万的名单里找出了编码，还要去上十万的快递里扒出快递，还是太累了就说 “我时间有限有没有更快的办法”。 快递公司老板一听，这还得了，大 BOOS 不满意了，得亏有备用方案，就说 “领导，我们还有个方案，我们做个快递柜，1 ~ 10 号快递放 0 号，10 ~ 20 放 1 号，依次类推，只要找到了快递编码，很快就可以找到快递了”。东哥一听，不错哈！这么干就快多了，但是我还要从上十万的表格中找出编码，难受啊！一脸的难受。快递公司老板冷汗直流，这是嫌找编码满了啊，该怎么办，BOOS 一怒，回家种地。这时一个程序员站住来说 “领导，我们还有个方案，我们把表格进行优化，按照姓名首字母来分类，就可以很快的找到指定的名字和编码”。东哥大喜，升职加薪！ 从上面的例子可以推出，如果没有索引，必须遍历整个表，直到指定快递被找到为止；有了索引之后，即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用来定位的。官方来讲就是：索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
搜索引擎在数据量逐步扩大之后，分布式搜索是必经之路。搜索引擎的分布式除了要考虑数据分片之外，更重要还需要考虑数据的有状态以及各组件的状态流转。在这里分享一下基于ZK设计分布式搜索引擎的一些经验和思考落地情况，包含了从单机版本到分布式版本的演进。
系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是需要什么取什么。
Github来源：力扣 (LeetCode)｜刷题打卡 | 求星星 ✨ | 给个❤️关注，❤️点赞，❤️鼓励一下作者
最近需要对Windows中的设备进行编程操作，其中涉及到非常重要的函数DeviceIoControl，在使用的时候也比较的复杂，国内这一块中文资料比较少，在学习之余顺便将其翻译出来，以供参考，如有错误，欢迎指正。lcb0281@163点com
索引对于接触过数据库的人，都不会很陌生，但是说实话，也不一定很熟悉。先来介绍下索引的优点。 提高性能 现在有一个数据库表[Words]，有[WordID]，[WordPage]，[[WordName]，[WordPronunciation] ，[WordMeaning]，[WordSentence]五个列，假设有上万条记录。 现在，使用查询语句找到“boyce”的详细信息，使用语句 1: SELECT * FROM [Words] 2: WHERE [WordName] = 'boyce
计算机科学中最有用的数据结构之一是哈希表。尽管存在许多不同属性的哈希表实现，但总体上它们提供了快速的查找、添加和删除操作。Go提供了一种内置的map类型，它实现了一个哈希表。
说到索引，很多人都知道“索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
本文介绍什么是链表，常见的链表有哪些，然后介绍链表这种数据结构会在哪些地方可以用到，以及 Redis 队列是底层的实现，通过一个小实例来演示 Redis 队列有哪些功能，最后通过 Go 实现一个双向链表。
在过去的这些年，参与计算机科学和工程师的人们一直在努力优化各种性质。我们生活在一个资源有限的世界里，人们一直致力于优化成本和速度的方法。
百度、360搜索、谷歌、搜狗 2. 站内搜索 论坛搜索、微博、文章搜索 3. 电商搜索 淘宝搜索，京东搜索 4. 只要是有搜索的地方就可以使用全文检索技术。
本篇较长较枯燥，请保持耐心看完。 前面两章介绍了一下倒排索引以及倒排索引字典的两种存储结构，分别是 跳跃表 和 哈希表 ，本篇我们介绍另一种数据结构，他也被大量使用在信息检索领域，我在 github 上实现的搜索引擎的词典也是用的这个数据结构，它就是B+树。 首先，我们看看什么是树，树是程序设计中一个非常基础的数据结构，记得大学时候的数据结构课，链表，栈，队列，然后就是树了，虽然那时候想必大家都被前序遍历，中序遍历，后序遍历折腾过，不过树确实是一种非常有用的数据结构。 上一篇我们说过，表2的第一列首要解决的
倒排索引中的词条存储和管理是构建高效搜索系统的关键部分。在Elasticsearch（简称ES）这样的现代搜索引擎中，词条的存储和管理被设计得十分复杂且高效，涉及多个组件和优化策略。下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的，并提供相关的源码片段来帮助理解。
对客观事物的符号表示，在计算机可选中式指所能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称，他是计算机程序加工的“原料”
数据结构与算法 数据结构 什么是数据结构？ 逻辑、存储、运算 数据（data） 数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 在计算机科学中，数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定
索引的概念基本所有人都会遇到过，就算没有了解过数据库中的索引，在生活中也不可避免的接触到。比方说书籍的目录，字典的查询页，图书馆的科目检索等等。其实这些都是一种索引，并且所起到的作用大同小异。
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