数据结构和算法是计算机科学中至关重要的概念。它们为我们提供了处理和组织数据的有效方法,是软件开发和计算机科学中的基石。本文将深入探讨数据结构和算法的基本原理,介绍一些常见的数据结构和算法,并展示它们在实际应用中的价值。
国外 IT 教育学院 Educative.io 创始人 Fahim ul Haq 写过一篇过万赞的文章《The top data structures you should know for your next coding interview》,总结了程序员面试中需要掌握的 8 种数据结构知识。
瑞士计算机科学家Niklaus Wirth在1976年写了一本书,名为《算法+数据结构=编程》。
40多年后,这个等式仍被奉为真理。这就是为什么在面试过程中,需要考察软件工程师对数据结构的理解。
在本文中,将分享一些常见的编程面试问题,这些问题来自于不同经验水平的程序员,囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
许多年后,这个等式仍被奉为真理。这就是为什么在面试过程中,需要考察软件工程师对数据结构的理解。
哈希表(Hash Table)是一种常用的数据结构,其核心原理是将数据存储在数组中,并使用哈希函数来映射数据的键(Key)到数组中的特定位置,这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作,通常在平均情况下,这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理:
在很多编程语言中,数组的长度是固定 的,所以当数组已被数据填满时,再要加入新的元素就会非常困难。在数组中,添加和删除元素也很麻烦,因为需要将数组中的其他元素向前或向后平移,以反映数组刚刚进行了添加或删除操作。然而,JavaScript 的数组并不存在上述问题,因为使用 split() 方法不需要再访问数组中的其他元素了。
链表(Linked List)是一种基本的数据结构,用于表示一组元素,这些元素按顺序排列,每个元素都与下一个元素连接。与数组不同,链表的元素不是在内存中连续存储的,而是通过指针来连接的。链表由节点(Node)组成,每个节点包含两个主要部分:数据和指向下一个节点(或上一个节点,如果是双向链表)的引用(指针)。链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等不同类型。
数据结构是计算机科学和编程中的基础概念,它们用于组织和存储数据以便有效地进行操作和管理。本文将带您深入探讨数据结构,从基础的数组和链表到高级的树和图,以及它们在实际编程中的应用。
这篇文章,笔者想聊聊那些在业务系统中较少被使用,但却活跃于中间件或者框架里,强大却又低调的缓存,笔者愿称他们为缓存世界的扫地僧。
原因:数组可以根据下标直接定位到指定位置的数据进行读取和修改,但增加和删除需要开辟一个新数组并移动增加和删除后的数据到新数组并返回。
新建一个package(LinkedList),然后新建一个类LinkedList,在该类中封装一个私有的节点,便于后续对于节点的使用。
他的来历没有太多描述,负责打扫藏经阁,神秘而且武功深不可测,并具有大智慧,有极高技艺却深藏不露,隐匿在少林寺默默无闻。
Redis用到的底层数据结构有:简单动态字符串、双端链表、字典、压缩列表、整数集合、跳跃表等,Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库,而是基于这些基础数据结构创建了一个对象系统,这写对象包括字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象等。
1、给定一个数据流,数据流长度N很大,且N直到处理完所有数据之前都不可知,请问如何在只遍历一遍数据(O(N))的情况下,能够随机选取出m个不重复的数据
Main idea: Map the keys to a small range of integers and then use direct addressing.
使用Go语言和一个单一指针实现双向链表是可行的,但需要利用XOR操作来存储和检索前一个和下一个节点的信息。在这个设置中,每个节点x将有一个值x.np,它是x.next和x.prev的XOR结果。
在开始这个问题之前,先想想,如果给定单链表中的某个结点,如何在单链表中删除该节点?
在Go语言的标准库中,container/list包提供了双向链表的实现。链表是一种常见的数据结构,它通过节点的序列实现,每个节点都包含数据及对前一个节点和后一个节点的引用。Go语言的container/list包提供了操作链表的多种方法,如插入、删除、搜索和移动元素等。
哈希表的英文叫 “Hash Table”,我们平时也叫它 “散列表” 或者 “Hash 表”。
来源:https://engineering.fb.com/2022/05/04/data-infrastructure/delta/
单向链表是一种常见的数据结构,它由一系列节点组成,每个节点包含两个部分:数据域和指针域。数据域用于存储数据,而指针域则指向链表中的下一个节点,这种结构使得链表中的元素可以非连续地存储在内存中,而通过每个节点的指针链接到一起。
List:一个有序(元素存入集合的顺序和取出的顺序一致)容器,元素可以重复,可以插入多个null元素,元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。
这份面试资源主要包含五部分内容:数组、链表、字符串、二叉树和重要算法(如排序算法)的编程面试题,其中每部分内容我们都列出了一些最常被问到的热门问题,并且在每个题目后给出了可以参考的解决思路和代码,因为题目较多,我们没有罗列所有的方法和代码,只给出了访问地址。相信大家在掌握了这些内容后,一定可以提升实力、信心大增。
最大的难点在于内核驱动的编写,在此之前我也没有做过Linux内核模块的代码编写,所以刚开始做起来非常吃力,这要求代码编写者有非常好的C语言基础,能非常熟练地应用C语言的结构体、指针、函数指针及内存动态申请和释放等。 最困难的一点就是Bug的排查太过于困难了。每次编译运行的时候都提心吊胆,害怕跑起来哪里出错了,一旦出错,比如解引用了空指针或者没有及时释放分配的内存导致内存泄漏,动辄就会导致内核程序崩溃,只能重新启动虚拟机(重启虚拟机太浪费时间了),因为是内核程序,所以内核崩溃故障的定位和排查也不容易(到现在这个程序其实还不太稳定)。
Roblox为其平台上5000万要求极高的青少年和青春期前的儿童提供游戏制作服务。 本周,该公司发布了一份内容冗长、极其详细的事后分析报告,描述了去年持续整整三天的重大故障事件,所有从事企业基础架构工作的人都应该认真读一读。 Roblox声称:“无论持续时间还是复杂程度,这次故障都是独一无二的。”而这种说法未免轻描淡写。在互联网上,三天这段时间实在太长了;去年10月的一天,Facebook宕机了短短几小时,全世界就一度为之抓狂。 Roblox管理自己的基础架构,这对于一家成立于2004年的公司来说并不罕见
数据结构和算法是计算机科学的两个核心概念,它们在计算机程序的设计和性能优化中起着至关重要的作用。理解数据结构和算法如何融合到实际应用中,可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。本文将深入探讨数据结构和算法的奥秘,介绍它们在实际应用中的应用,并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一主题。
一直有关注的小伙伴会发现,今天是尝试(水一篇)反转链表,作为一个很经典的题目,上次我们认真有讲过。
给定一个abdcdd字符串和一个abd字符串,在abdcdd字符串中找出abd字符串出现的第一个位置(从0开始),如果不存在,则返回-1.
(4) 如果一个元素出现在 Level i 的链表中,则它在 Level i 之下的链表也都会出现
今天,我们就来看看,在这几个问题中,散列表和链表都是如何组合起来使用的,以及为什么散列表和链表会经常放到一块使用。
上一篇文章讨论了如何在多边形的某一点上分配光强度值,这里主要讨论如何为多边形确定实际的像素,即在栅格屏幕上的对应位置,这个过程称为光栅化(Rasterization)或者扫描转换 (Scan conversion)。
简而言之,数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
第二个题目是很经典的“单链表逆序”问题。很多公司的面试题库中都有这道题,有的公司明确题目要求不能使用额外的节点存储空间,有的没有明确说明,但是如果面试者使用了额外的节点存储空间做中转,会得到一个比较低的分数。如何在不使用额外存储节点的情况下使一个单链表的所有节点逆序?我们先用迭代循环的思想来分析这个问题,链表的初始状态如图(1)所示:
不知道屏幕前的朋友们,有没有和我一样,觉得LRU算法原理很容易理解,实现起来却很复杂。
相信很多小伙伴在面试中都被问过「为什么要用缓存?」,大部分人都是回答:「减少数据库的磁盘IO压力」。
咱们在使用mysql的时候,比如很简单的select * from table;这条语句,具体查询数据其实是在存储引擎中实现的,大家都知道mysql数据其实是放在磁盘里面的,如果每次查询都直接从磁盘里面查询,这样势必会很影响性能,所以一定是先把数据从磁盘中取出,然后放在内存中,下次查询直接从内存中来取。但是一台机器中往往不是只有mysql一个进程在运行的,很多个进程都需要使用内存,所以mysql中会有一个专门的区域来处理这些数据,这个专门为mysql准备的区域,就叫buffer pool。
队列是一种基本的数据结构,用于在计算机科学和编程中管理数据的存储和访问。队列遵循先进先出(First In, First Out,FIFO)原则,即最早入队的元素首先出队。这种数据结构模拟了物理世界中的队列,如排队等待服务的人。
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。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景,选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
IpOnly规则在规则解析后,由SignatureIsPDOnly函数进行判断, 不满足IpOnly的规则大致可分为以下情况:
10. HashMap 和 Concurrentmap 区别10. HashMap 和 Concurrentmap 区别
链表实现的LRU缓存淘汰算法的时间复杂度是O(n),当时我也提到了,通过散列表可以将这个时间复杂度降低到O(1)。
🔹 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。
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