通常，我们创建一个数组后就不能调整其长度，但是Array类提供了一个静态方法CreateInstance用来创建一个动态数组，所以我们可以通过它来动态调整数组的长度。
当你在 LVM 中的磁盘空间耗尽时，你可以通过缩小现有的没有使用全部空间的 LVM，而不是增加一个新的物理磁盘，在卷组上腾出一些空闲空间。...LVM 允许你在需要的时候轻松地调整、扩展和减少逻辑卷的大小。...echo "- - -" > /sys/class/scsi_host/host0/scan # fdisk -l 创建物理卷 （pvcreate） 的一般语法： pvcreate [物理卷名] 当在系统中检测到磁盘...物理磁盘可以直接添加到 LVM PV 中，而不必是磁盘分区。 使用 pvdisplay 和 pvs 命令来显示你创建的 PV。
挑战 1：为每个更新的图重建编码树将导致大量的时间消耗 为了解决这个问题，作者提出了两种二维编码树的动态调整策略，即朴素调整策略和节点移位调整策略。...2.1 二维编码树的动态调整策略 2.1.1朴素调整策略 朴素调整策略包括两部分：边缘策略和节点策略。...显然，给定大小为 的增量序列，我们可以在时间复杂度为 的情况下得到更新后的编码树，即更新后的群落划分。...对图 施加大小为 的增量序列 ，采用朴素调整策略得到新的图 及其对应的二维编码树 ，更新后的二维结构熵可表示为： 然而，增量大小 会影响上式中求和方程中的所有项。...首先，将原始图与增量序列结合生成更新后的图（图1中的a）。其次，使用几种不同的静态社团检测算法，如Infomap、Louvain、Leiden，将图节点集划分为社团，构建二维编码树（图1中的b）。
（b） ：插入点和树重新平衡后的k-d树，蓝色立方体表示重新平衡后的空间，而其余多数树不变 主要内容 这里将描述如何在ikd树中设计、构建和更新增量k-d树，以允许增量操作（例如插入、重新插入和删除）和动态重新平衡...B、 构建增量K-D树 构建增量K-D树与构建静态K-D树类似，只是为增量更新维护额外信息，整个算法如算法1所示： 给定一个点阵列V，首先按协方差最大的分割轴对点进行排序（第4-5行），然后中值点保存到新树节点...图3：重建不平衡子树 重建算法如算法4所示，将要在线程中重建的子树表示为T，将其根节点表示为T，第二个线程将锁定所有增量更新（即点插入、重新插入和删除），但不会锁定此子树上的查询（第2行）。...空间复杂度：增量kd树上的每个节点记录树的点信息、树大小、无效点数和点分布，对于逐框操作，在每个节点上都会维护额外的标志，例如惰性标签。...将稀疏和稠密的数据插入到现有的不同大小的增量k-d树中，但所有数据都在工作空间中采样。图5（c）显示了不同大小的k-d树上稀疏和稠密的逐点插入的运行时间。
2.渲染解析出的DOM树。 3.布局（确定每一个dom节点的位置）。 4.绘制（在浏览器中呈现出这些dom节点）。 ?...dom操作优化 在实际的开发和使用中，不同的操作，会导致浏览器进行布局（重排）和绘制。比如，js获取dom节点的位置值，包括但不限于height,width,top…等等。...因为这些值都是动态计算的，所以浏览器需要尽快完成页面的绘制，然后计算返回值，从而打乱了重排或重绘的优化。所以，在开发中需谨慎取得DOM元素的布局信息。...语法分析的任务是在词法分析的基础上将单词序列组合成各类语法短语，如“程序”，“语句”，“表达式”等等.语法分析程序判断源程序在结构上是否正确。 HTML解析过程由两个阶段组成：标记化和树构建。...全局布局和增量布局 全局布局是指触发了整个呈现树范围的布局，触发原因可能包括： 1.影响所有呈现器的全局样式更改，例如字体大小更改。 2.屏幕大小调整。
读路径：从数据结构的设计开始，包含了extent ，缓存和索引，对于每个数据结构，我们将介绍他如何在读路径中提供快速的查找。...的总的大小限制在2MB，在LSM树的所有层次中都保持一致，基于电子商务中的数据高度倾斜和相关的访问模式，保持这种大小的extent可以在数据压缩期间让更多的extent 可重用，此设计还便于压缩期间进行增量缓存的体会...extent，他将更新为最新版的extent并且将新的特性写入到就模式中，这种快速DDL特性对于在线电子商务属性的企业非常重要，他们经常要根据需求的变化来调整数据库模式的设计。...在缓存中上图也说明了，我们针对点查找进行了缓存优化，这是阿里巴巴对于电子商务中的大部分查询处理方式，行缓存使用了散列来缓冲记录，在缓存命中是可以快速返回结果，缓存大小是根据可用的内存大小和查询负载进行动态调整...上图展示了X-Engine中多版本源数据库索引的结构，每个字表的LSM-TREE 都有其关联的园数据库索引，他从根节点开始，索引的每次修改都会创建一个新的元数据快照，该快照只想所有关联的层次和内存表，而不修改现有的源数据库快照的节点
约束与限制(1)openGauss需开启逻辑复制功能，修改GUC参数wal level=logical，且仅限拥有REPLICATION权限的用户进行操作;(2)需要调整数据库节点下的pg_hba.cnf...默克尔树(1) Merkle Tree是一种树，大多数是二叉树，也可以是多叉树。(2) Merkle tree的叶子节点的Value是数据集合的单元数据或者单元数据的HASH。...默克尔树节点比较默克尔树节点构建由于表记录数量不确定性(表可能100条记录，或者100万条记录)树最高不能超过15层，叶子节点不能超过32768个，那么100万记录如何校验?...分桶是由默克尔树高度限制所决定，默克尔树高度在不超过15层时(当树高为15时，满二叉树叶子节点32768个)，性能会比较好当树高度超过15层后会导致树构建以及遍历性能下降。...功能插件支持动态加载到DataKit上运行，也支持从Datakit上动态卸载。
希尔排序的增量取法要注意，首先增量序列的最后一个值一定是1，其次增量序列中的值没有除1之外的公因子，如8，4，2，1这样的序列就不要取（有公因子2）。...堆排序中最关键的操作是将序列调整为堆，整个排序的过程就是通过不断调整使得不符合堆定义的完全二叉树变为符合堆定义的完全二叉树的过程。...堆排序执行过程（大顶堆）： （1）从无序序列所确定的完全二叉树的第一个非叶子节点开始，从右至左，从下至上，对每个节点进行调整，最终将得到一个大顶堆。...（2）将当前无序序列中第一个元素，在树中是根节点（a）与无序序列中最后一个元素（b）交换。...算法性能：完全二叉树的高度为[log(n+1)]，即对每个节点调整的时间复杂度为O(logn)，基本操作总次数是两个并列循环中基本操作次数相加，则整个算法时间复杂度为O(logn)*n/2+O(logn
在随机数据实验中i-Octree 在运行时与最先进的增量 k-d 树相比表现出显著的改进。...数据结构和构建 i-Octree 是一种动态八叉树数据结构，用于存储和处理三维点云数据。i-Octree每个节点最多有八个子节点，对应八叉树的八个方向（或八个八分之一）。...在构建增量八叉树的过程中，作者首先消除无效点，并计算所有有效点的轴对齐边界框。然后，从根节点开始，递归地将边界框在中心处分成八个立方体，并根据计算的立方体索引将当前节点中的所有点细分到每个立方体中。...当满足停止条件时，将创建一个叶子节点，并分配一段连续的内存来存储叶子节点中的点的信息。 B. 动态更新 动态更新包括插入一个或多个点（即增量更新）和删除轴对齐盒子中的所有点（即盒子式删除）。...图5，不同树大小的动态数据结构比较 表格 I 显示了平均时间消耗和峰值内存使用量的比较。
在插入操作中，根据节点值的大小，递归地插入新节点到合适的 位置。在删除操作中，根据节点值的大小，递归地删除指定节点。在查找操作中，根据节点值的大小， 递归地向左或向右查找目标节点。...在 删除操作中，根据节点值的大小，在合适的位置递归地删除节点。在查找操作中，根据节点值的大小， 在合适的位置递归地查找目标节点。这使得二叉排序树非常适合存储和操作有序的数据集合。...动态排名和统计：二叉排序树可以用于实现动态排名和统计功能。通过对节点进行适当的标记或调整， 可以快速找到某个节点的排名，或者统计某个范围内有多少个节点，方便计算和分析。...自适应动态数据结构： 平衡二叉树适用于频繁插入和删除节点的动态数据集合。它可以在数据集合大小改变时自动调整树的结 构，维持平衡性。...自适应动态的特性使得平衡二叉树适用于场景中数据频繁变化的情况，如动态存储、实时数据处理等。
直接插入排序 希尔排序（最小增量排序） 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（...完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。...然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有 n个节点的有序序列。...再交换 冒泡排序 在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。...可变空间：这部分空间的主要包括动态分配的空间，以及递归栈所需的空间等。这部分的空间大小与算法有关。 一个算法所需的存储空间用f(n)表示。
首先，选择一个增量（gap），可以是数组长度的一半。在这个例子中，数组长度为5，所以我们选择增量为2。 然后，我们将数组分为若干个子数组，每个子数组相隔增量个元素。...步骤 堆排序是一种基于二叉堆的排序算法， 1、构建最大堆（或最小堆）：将待排序的数组看作是一个完全二叉树，根据堆的性质，可以通过从最后一个非 叶子节点开始，依次向上调整每个节点，使得每个节点都满足堆的性质...然后再对 堆顶元素1进行一次向下调整，使得堆重新满足堆的定义。调整后的堆为：[5, 4, 3, 1]。 再次排序：将堆顶元素5与最后一个元素1交换位置，并将堆的大小减1。...通过使用最大堆，可以维护一个大小为K的堆，每次 从数据中取出一个元素与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，则替换堆顶元素并重新调整堆，最终堆中的元素 就是最大的K个元素。...这样可以快速找到中位数，并支持动态添加和删除 元素。
渲染树的其余部分以 DOM 树节点插入的形式来构建。 3. 布局（重要） 呈现器在创建完成并添加到渲染树时，并不包含位置和大小信息。...3.2 全局布局和增量布局 全局布局：指触发了整个呈现树范围的布局，呈现器的全局样式更改或者屏幕大小调整都会触发全局布局。...例如，当来自网络的额外内容添加到 DOM 树之后，新的呈现器附加到了呈现树中。 3.3 异步布局和同步布局 增量布局是异步执行的。...浏览器的自身优化 如果布局是由“大小调整”或呈现器的位置（而非大小）改变而触发的，那么可以从缓存中获取呈现器的大小，而无需重新计算。 在某些情况下，只有一个子树进行了修改，因此无需从根节点开始布局。...浏览器会使渲染树中受到影响的部分失效，并重新构造渲染树。 reflow 会从根节点开始递归往下，依次计算所有的结点几何尺寸和位置，在reflow过程中，可能会增加一些frame，如文本字符串。
堆排序的关键在于构建和调整堆的过程。构建堆的过程可以从最后一个非叶子节点开始，依次向前进行调整。调整堆的过程是通过比较父节点与其子节点的大小，将较大的节点上移，以满足最大堆的性质。...可以使用自底向上的方法进行构建堆，从最后一个非叶子节点开始，逐步调整每个子树，这样可以减少构建堆的时间复杂度。 堆化过程优化：在调整堆的过程中，可以使用迭代方式替代递归方式，以减少函数调用的开销。...一些常见的增量序列如希尔增量序列、Hibbard增量序列、Knuth增量序列等。选择适当的增量序列可以进一步提升排序性能。...2.3 广度优先搜索（BFS） 基本原理和思想 广度优先搜索（BFS）是一种图遍历算法，用于在图或树等数据结构中寻找特定节点。...最好情况下，当目标节点恰好是起始节点时，不需要使用额外的空间，因此空间复杂度为O(1)。最坏情况下，当图或树是一个完全连通图时，需要将所有顶点放入队列中，空间复杂度为O(V)。
车辆只能看到它周围的环境，随着车辆的持续运动，周围的环境被增量式的构建出来。车辆根据增量构建的场景，实时的调整自身的运动规划策略。 Hybird A*算法在迷宫场景的规划效果。...1、搜索空间离散化 传统的开放空间(Open Space)中的A*路径搜索的算法，一般将空间划分为小网格，使用网格中心作为A*路径规划的节点，在这些节点中寻求一条规避障碍物的路径。...论文《Practical Search Techniques in Path Planning for Autonomous Driving》中设置的二维网格大小为1m x 1m，角度分辨率为 。...在生成搜索树的过程中，有两个细节： 1）对采样扩展的结果进行碰撞检测，并剔除不满足碰撞检测的扩展。...Non Holonomic Without Obstacles Cost的计算过程中，对车辆的运动方向变化、车辆转向角度变化、车辆方向盘转角大小等行为施加一定的惩罚，保证车辆按照预期的行为进行运动。
首先，我们来看看什么是堆（heap）： （1）堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； （2）堆总是一棵完全二叉树（Complete Binary Tree）。...需要注意的是，堆只对父子节点做了约束，并没有对兄弟节点做任何约束，左子节点与右子节点没有必然的大小关系。...然后对前面(n-1)个元素重新调整使之成为堆，输出堆顶元素，得到n 个元素中次小(或次大)的元素。依次类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。...调整的核心思想就是让树的每棵子树都成为堆，以某节点与它的左子节点、右子节点为操作单位，将三者中最小的元素置于子树的根上。...(a)中最后一个元素是49，在树中的序号为8，对应的数组下标则为7，它的父节点对应的数组下标为3（如果一个元素对应的存储数组的下标为i，则它的父节点对应的存储数组的下标为(i-1)/2），49小于97，
应用层：提供应用程序间通信 表示层：处理数据格式、数据加密等 会话层：建立、维护和管理会话 运输层：建立主机端到端连接 网络层：寻址和路由选择 数据链路层：介质访问，链路管理 物理层：比特流传输 2.如何在多个进程间进行数据共享...动态数据交换：动态数据交换(DDE)是使用共享内存在应用程序之间进行数据交换的一种进程间通信形式。...2.有这样一个数组A，大小为n，相邻元素差的绝对值都是1，如A={4,5,6,5,6,7,8,9,10,9}，现在给定数组A和目标整数t，请找到t在A中的位置。...，二叉树的宽等于最长节点间的距离，二叉树的长等于根节点到子节点的最长长度，请设计算法计算二叉树的面积？...2 性能瓶颈应该出现在调整算法上，当发生一次冲突时，可能会引起连带的反应，造成多次调整。 解决方案：对点进行分级，每个点增加权重，按级别进行标记，优先标记权重值较高的点。
欢迎 点赞✍评论⭐收藏前言数据结构是一种组织和存储数据的方式，它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题，包括搜索、排序、插入和删除等操作。...5.查找查找基本概念静态查找表的查找方法顺序查找折半查找分块查找动态查找表二叉排序树平衡二叉树哈希表6.排序排序基本概念简单排序希尔排序 改进的插入排序快速排序堆排序归并排序基数排序外部排序二、数据结构...广义表可以包含原子元素（如整数、字符等）和子表，子表又可以嵌套包含原子元素和更多的子表。广义表可以表示各种复杂的数据结构，如树、图等。广义表的操作包括插入、删除和遍历等。...它由一组节点和一组边组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。图可以用于解决许多现实世界中的问题，如网络拓扑分析、社交网络分析、路径规划等。图可以分为有向图和无向图。...堆排序（Heap Sort）：利用堆这种数据结构，通过不断调整堆的结构，将堆顶的元素与最后一个元素交换，并将堆的大小减一，然后再调整堆，直到堆中的元素排好序。
生成 DOM DOM 构建是增量的。...节点根据 token 层次结构连接到 DOM 树中。...为了构造渲染树，浏览器检查每个节点，从 DOM 树的根节点开始，并且决定哪些 CSS 规则被添加。 渲染树只包含了可见内容（body 里的部分）。...此时在关键渲染路径中的 Paint 阶段，将渲染树中的每个节点转换成屏幕上的实际像素，这一步通常称为绘制或栅格化。...“而回答什么是重绘的关键点在于在关键渲染路径中的 Paint 阶段，将渲染树中的每个节点转换成屏幕上的实际像素，这才是 What。”
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