面试很多互联网公司，都会问这个问题，也许我们看过太多面经内容，但是基本上答案千篇一律，对于面试官而言也是基本上听腻了，是多么希望能听到不一样的解答，那么今天希望这篇文章可以给你不一样的答案。
关于InnoDB索引，我们可能知道InnDB索引是用B+树实现的，而B+树就是一种能优化查询速度的数据结构。但我们又没想过这样一个问题，能优化查询速度的数据结构有很多，为什么InnoDB要采用B+树？
索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。常见的索引模型有哈希表、有序数组、B+树。
索引是数据库概念最重要的概念之一，也是我们经常要使用的优化手段，索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样
那就是搞定面试官系列，我会把常见的面试知识通过这个专栏写出来，比如我们常见的 Java、MySQL、Redis、MQ 以及其他的一些技术框架。
二分查找适用于对于有序数组的精确查找，例如从一个有序数组中找到指定元素的索引，可将时间复杂度从普通枚举的 O(n) 降至 O(log n) ，前提是数组必须是有序的，否则是没有办法使用二分查找的。二分查找的思想虽然简单，不过在实现过程中会有很多细节问题需要注意，例如判断循环是用left < right还是用left <= right，right是取最右的元素还是取数组的边界。本文想通过七个例题，约定一种规则或是模板，从此让写二分查找不再出现模棱两可的局面。
排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 排序存在稳定性，稳定性是评估排序的重要标准。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 排序可以概括为两大类 、六大排序： 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
一直都有很多读者说，想让我用 框架思维 讲一讲基本的排序算法，我觉得确实得讲讲，毕竟学习任何东西都讲求一个融会贯通，只有对其本质进行比较深刻的理解，才能运用自如。
基本思想：所谓交换，就是根据序列中两个记录键值的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置。交换排序的特点是：将键值较大的记录向序列的尾部移动，键值较小的记录向序列的前部移动。
新的HTML5标准允许你在普通的元素标签里，嵌入类似data-*的属性，来实现一些简单数据的存取。它的数量不受限制，并且也能由javascript动态修改，也支持CSS选择器进行样式设置。这使得data属性特别灵活，也非常强大。有了这样的属性我们能够更加有序直观的进行数据预设或存储。下面介绍HTML5 Dataset 存储的实际应用，以及包括jQuery在内的四种存取方式。 HTML5 Dataset 存储的例子 为一个元素分配data属性存储数据，例如这是一个span元素，它的内容是一首音乐的名称，我们为
规范目的 为提高团队协作效率, 便于后台人员添加功能及前端后期优化维护, 输出高质量的文档, 特制订此文档. 本规范文档一经确认, 前端开发人员必须按本文档规范进行前台页面开发. 本文档如有不对或者不合适的地方请及时提出, 经讨论决定后方可更改. 基本准则 符合web标准, 语义化html, 结构表现行为分离, 兼容性优良. 页面性能方面, 代码要求简洁明了有序, 尽可能的减小服务器负载, 保证最快的解析速度. 文件规范 1. html, css, js, images文件均归档至<系统开发规范>约定的目录
数据结构和算法的概述 数据结构 对计算机内存中的数据的一种安排。 常见数据结构 数据结构 优点 缺点 数组 插入快(根据下标) 查找慢，删除慢，大小固定 有序数组 比无序数组查找快 删除和插入慢，大小固定 栈 提供后进先出的存取方式 存取其他项很慢 队列 提供先进先出的存取方式 存取其他项很慢 链表 插入快 删除快 查找慢 二叉树 插入 查找删除都快(树平衡的情况下) 删除算法比较复杂 红黑树(平衡树) 插入 查找删除都快 算法复杂 2-3-4树(
索引的出现其实是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样，根据目录可以快速定位到内容，类比于索引，根据索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，根据指针找到包含该值的行。
给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2，将 nums2 合并到 nums1 中，使得 num1 成为一个有序数组。
Java集合框架（例如基本的数据结构）里包含了最常见的Java常见面试问题。很好地理解集合框架，可以帮助你理解和利用Java的一些高级特性。下面是面试Java核心技术的一些很实用的问题。
索引的出现是为了提高查询效率，但是实现索引的方式却有很多种，所以这里也就引入了索引模型的概念。可以用于提高读写效率的数据结构很多，这里我先给你介绍三种常见、也比较简单的数据结构，它们分别是哈希表、有序数组和搜索树。
上一节，我们一起学习了关于哈希的一切，特别是哈希表的进化过程，相信通过上一节的学习，你一定可以从头到尾完整地给面试官讲讲哈希表是如何发展到如今这一步的。
本文演示了如何使用Wijmo的其中两个部件，wijwizard 以及 wijpager。如果你期望看到Wijmo的其他文章，请参阅Wijmo 更优美的jQuery UI部件集：发现 Wijmo。 在这个快速入门，你将学习如何向一个HTML工程添加众多Wijmo部件中的两个，wijwizard 以及 wijpager。你将从添加并且自定义一个wijwizard部件入手，可以了解到一些独特的功能，然后你将学习如何通过连接到wijpager部件对wijwizard添加分页导航支持。 第一步是创建一个HTML页面，
以上就是js合并两个有序数组的方法，希望对大家有所帮助。更多js学习指路：js教程
HTML5学堂：在学习JQuery开发的时候，选择器有多种，而我们将接着介绍选择器的其他类型，希望对大家有帮助！ 5.临近选择器: $("mix+mix"),选取下一个兄弟节点.如:$("div +#test"),id为test的的节点必须是div的下一个兄弟节点. 在$("div + #test")中能取到p段落节点 则不能取到 6.属性选择器: 把属性选择器不放在css选择器里面
（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。
一个循环有序数组（如：3,4,5,6,8,9,11,0,1,2），要查找任一数值的位置。要求算法时间复杂度为log2(n)。 输入：数组 和 待查找元素 输出：返回数组元素下标，如果不存在返回-1 循环有序数组即原本有序数组折断后产生的，可认为数组原本排序是递增的，且不包含重复元素。
本篇博客中的代码实现依然采用Swift3.0来实现。在前几篇博客连续的介绍了关于查找的相关内容, 大约包括线性数据结构的顺序查找、折半查找、插值查找、Fibonacci查找，还包括数结构的二叉排序树以及平衡二叉树的构建与查找，然后还聊了哈希表的构建与查找。接下来的几篇博客中我们就集中的聊一下常见的集中排序方式，并并给出相应的时间复杂度。本篇博客我们将会详细的介绍冒泡排序、插入排序、希尔排序以及选择排序，下篇博客将继续介绍堆排序、归并排序以及快速排序的相关内容。当然上述内容的代码实现我们依然采用Swift面向
代码中有一个要注意的是溢出问题： mid := low + ((high - low) >> 1) // 溢出
提到数据库索引，我想你并不陌生，在日常工作中会经常接触到。比如某一个 SQL 查询比较慢，分析完原因之后，你可能就会说“给某个字段加个索引吧”之类的解决方案。但到底什么是索引，索引又是如何工作的呢？今天就让我们一起来聊聊这个话题吧。
2016.9AngularJS2出了，但是关于Javascript的教程还没有补全，鉴于组内的人基本对于typescript没有经验，所以继续采用AngulaJS1.
jQuery是javascript的一个库，包含多个可重用的函数，用来辅助我们简化javascript开发
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g6GXGMKI-1654416113888)(https://zh.wikipedia.org/wiki/File:Binary_search_into_array.png)]
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-absolute-difference-in-bst/
Bootstrap是一个用于快速开发Web 应用程序和网站的前端框架，它提供了一个带有网格系统、链接样式、背景的基本结构。Bootstrap提供了许多的组件，其中就包括导航组件。这在很大程度上简化了操作。通常都是利用列表实现来导航的，常用的是无序列表（）和有序列表（）。自定义列表（）一般不会用来实现导航。
上篇博客我们主要聊了堆排序的相关内容，本篇博客，我们就来聊一下归并排序的相关内容。归并排序主要用了分治法的思想，在归并排序中，将我们需要排序的数组进行拆分，将其拆分的足够小。当拆分的数组中只有一个元素时，则这个拆分的数组是有序的。然后我们将这些有序的数组进行两两合并，在合并过程中进行比较，合并生成的新的数组仍然是有序的。然后再次将合并的有序数组进行合并，重复这个过程，知道整个数组是有序的。 下方我们先给出两个有序数组合并的示意图以及代码，然后给出归并排序的相关内容。归并排序其实就是拆分+合并。废话少说，开始
我们通过两组添加元素，三组删除元素，一组查找元素的操作来理解二叉查找树的属性性质。
上一篇：基于无序链表的的查找 参照数据结构--符号表API实现。 有序数组实现有序的符号表，使用一对平行的数组，一个保存键，一个保存值。键和值分别保存在两个数组的相同下标下，例如一个键值对，键保存在key[3]中，值就保存在val[3]中。这样，当我们查找时，找到键在key中的位置，就可以用下标去val[]数组中取到相应的值。而且，我们让Comparable类型的键有序，这样就可以用二分查找快速地在key数组中查找相应的键。 核心方法是rank()方法，它返回表中小于给定键的数量。只要给定的键在数组中，ra
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
在说这个之前，想必大家应该都比较了解搜索引擎了，它就是通过用户在浏览器输入框中输入文本，从而显示一些结果，你觉得哪项符合你要搜索的内容，你就点击哪项。
声明：本文题目来源于互联网，仅供即将从学校毕业的.Net码农（当然，我本人也是菜逼一个）学习之用。当然，学习了这些题目不一定会拿到offer，但是针对就业求职做些针对性的准备也是不错的。此外，除了技术上的准备外，要想得到提升，还得深入内部原理，阅读一些经典书籍（例如Jeffrey Richter的《CLR via C#》）以及借助Reflector或ILSpy反编译查看源码实现，知其然也知其所以然，方能得到感性认识到理性认识的飞跃！另外，本来想将本文标题取为就业求职宝典，但一想这名字太LOW了，而且太过浮华了，本文也根本达不到那个目标，于是将其改为储备，简洁明了。
概述 因为健忘，加上对各种排序算法理解不深刻，过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结。首先罗列一下常见的十大排序算法： 📷 请点击此处输入图片描述 我们讨论的这八大排序算法的实现可以参考我的Github：SortAlgorithms，其中也包括了排序测试模块[Test.java]和排序算法对比模块[Bench.java]，大家可以试运行。 它们都属于内部排序，也就是只考虑数据量较小仅需要使用内存的排序算法，他们之间关系如下： 📷 请点击此处输入图片描述 一、直接插入排序（In
排序算法可以说是数据结构与算法当中最为基础的部分，针对的是数组这一数据结构。将数组中的无序数据元素通过算法整理为有序的数据元素即为排序。
折半插入排序（Binary Insertion Sort）是对直接插入排序算法的一种改进。
[本篇博文会对常见的排序算法进行分析与总结，并会在最后提供几道相关的一线互联网企业面试/笔试题来巩固所学及帮助我们查漏补缺。项目地址：https://github.com/absfree/Algo。由于个人水平有限，叙述中难免存在不清晰准确的地方，希望大家可以指正，谢谢大家：）]
提到数据库索引大家肯定不陌生，那到底什么是索引呢，索引是怎么工作的呢，今天就一起来聊聊这个话题 索引的出现就是为了解决数据库查询的效率问题，就像平时我们看书一样，想要找某个详细的内容，就先通过目录去找到大概的地方，再找具体的内容，索引就是数据库中的“目录” 下面我们进入今天的正题，索引数据结构的类型
前面三点 正确性，可读性和健壮性相信都好理解。对于第四点算法的执行效率和存储量，我们知道比较算法的时候，可能会说“A算法比B算法快两倍”之类的话，但实际上这种说法没有任何意义。因为当数据项个数发生变化时，A算法和B算法的效率比例也会发生变化，比如数据项增加了50%，可能A算法比B算法快三倍，但是如果数据项减少了50%，可能A算法和B算法速度一样。所以描述算法的速度必须要和数据项的个数联系起来。也就是“大O”表示法，它是一种算法复杂度的相对表示方式，这里我简单介绍一下，后面会根据具体的算法来描述。
在计算机科学和数据处理领域，寻找两个有序数组的中位数是一个关键而常见的问题。这个问题不仅仅考验着算法的效率，更涉及到对数组和排序的深刻理解。在Python这样灵活而强大的编程语言中，我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法，以及它们的实现原理。无论您是刚刚踏入编程领域还是经验丰富的开发者，这篇博客都将为您提供有益的见解。
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