一、前言：平衡二叉树平衡二叉树查找数据采用二分查找，每次查找排除一半。平衡的目的是增删改之后，保证下次搜索能够稳定排除一半的数据。平衡二叉树增删改查的时间复杂度为O(log2n)。...散列表是一种不比较key，而是根据key计算key在表中的位置的数据结构；是key和其所在存储地址的映射关系。散列表通过此方式达到快速索引的目的。注意：散列表的节点中key-value是存储在一起的。...）个节点的时候将链表结构转换为红黑树或堆结构。...2.6.2、开放寻址法开放寻址法将所有的元素都存放在哈希表的数组中，不使用额外的数据结构。...一般使用线性探查的的思路解决：（1）当插入新元素时，使用hash函数在hash表中定位元素的位置；（2）检查数组中该槽位索引是否存在元素，如果该槽位为空，则插入数据，否则进入（3）。
由于元数据管理是随着数据仓库建设过程逐渐完善起来的，因此元数据管理主要集中在数据领域。例如数据结构、数据加工转换关系等。...Facility)和XMI(XML Metadata Interchange)标准；这三个标准是OMG元数据库体系结构的核心。...有了CWM、CMM等对数据、微服务整体过程的元模型做的规范，接下来就是把这些逻辑结构转换成实际的存储结构，实现元数据管理落地的第一步。 下面章节重点讲一下如何通过MOF规范实现元数据扩展存储。...选定了实现方式后，一般可以通过三步来实现元数据的管理： 第一步，将MOF元元模型落地为库表结构，支持元模型的扩展。...下面我们用一个微服务的例子，举例说明一下元数据的作用： 通过这张图，我们可以看到，通过元数据可以清晰地了解微服务之间调用关系，通过这种管理我们可以： 1、明晰核心服务：重点资源跟踪维护，设计、开发时候在性能
//dzone.com/articles/how-to-import-structured-data-into-solr 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 如何将结构化数据导入...几乎所有的搜索项目都将现有数据注入到搜索引擎。在这篇文章中，我们主要关注的是旧的良好关系数据库作为数据源。我甚至不犹豫要键入什么：SQL数据库，还是not-NoSQL DB ?....Solr数据导入处理器 - DIH 首先我要说明的是，我是数据导入处理器(Data Import Handler)的忠实粉丝。...尽管我们从生产使用中得到了积极的反馈，但自从它做出一些贡献以来，我改变了主意，并没有将其视为在体系结构上很明智的方法。我想"提供适当级别的并发负载"和"压制"是客户端(即ETL)的职责。...其中一种可能的解决方法是使用XML DOM作为数据结构，但不能在转换步骤之间按原样进行转换，并且需要将其转换为字符串，把一系列数据连接起来并再次分片，就像我们在这里一样。
本文已同步发布于个人站点 https://qiucode.cn/article/105 文末点击阅读原文也可到达 1、从数据库获取的数据 2、对查询出来的数据按键值归类 <?
引言 堆（Heap）是一种非常重要的非线性数据结构，广泛应用于各种算法和问题解决中，如优先队列、堆排序、Top-k 问题等。本文将深入解析堆的定义、类型、操作、应用及其优缺点。...在上篇博客我们简单介绍了堆，并用堆实现了二叉树的顺序存储，这里我们趁热打铁深入解析堆这种结构。...这通常采用自底向上的方法，(先假定这组数据是一个“堆结构”)从最后一个非叶节点开始，逐个进行“下沉”操作，使之调整为堆(真正具有堆的特性)。...在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现最大的 个元素的动态更新。 总结 堆是一种强大的数据结构，使用堆排序解决 Top-k 问题是一种高效且简洁的方法。...通过维护一个最小堆，我们能够在遍历数据的同时有效地找出前 k 个最大元素。这种方法在实际应用中非常有用，特别是在处理大规模数据时。如果你对堆或其他相关数据结构有进一步的兴趣，欢迎留言讨论！
这里通常有两种做法，一种是后端工程师将数据转化为excel，然后前端进行下载即可，还有一种方式，前端请求需要下载的数据，在浏览器端生成excel文件，然后进行下载。...null, "sheetjs"],["foo","bar",new Date("2014-02-19T14:30Z"), "0.3"], ["baz", null, "qux"]] // 定义excel文档的名称...，通常为二维数组，通常第一行为表头，如：['第一列','第二列','第三列']，然后就是使用xlse的步骤了，通常分为如下几个步骤： 1、调用XLSX.utils.book_new()初始化excel文件...2、调用XLSX.utils.aoa_to_sheet(data),初始化excel文档，此时需要传入数据，数据为二维数组，第一行通常为表头。...我在react中应用时的代码如下： import XLSX from 'xlsx'; function App(){ const getClocks(){ //请求数据的方法 } const
JDK提供了一组主要的数据结构的实现，如List、Set、Map等常用结构，这些结构都继承自java.util.collection接口。...LinkedList使用了循环双向链表的数据结构，LinkedList链表是由一系列的链表项连接而成，一个链表项包括三部分：链表内容、前驱表项和后驱表项。 ...LinkedList的表项结构如图： ? LinkedList表项间的连接关系如图： ? ...可以看出，无论LinkedList是否为空，链表都有一个header表项，它即表示链表的开头也表示链表的结尾。表项header的后驱表项便是链表的第一个元素，其前驱表项就是链表的最后一个元素。 ...是，是按元素最后访问时间排序，当accessOrder为false时，按插入顺序排序。
首先，它是一个数据集，就像Scala语言中的Array、List、Tuple、Set、Map也是数据集合一样，但从操作上看RDD最像Array和List，里面的数据都是平铺的，可以顺序遍历。...其次，RDD是分布存储的。里面的成员被水平切割成小的数据块，分散在集群的多个节点上，便于对RDD里面的数据进行并行计算。 最后，RDD的分布是弹性的，不是固定不变的。...但是在有些操作中，只访问部分数据块是无法完成的，必须访问RDD的所有数据块。...RDD核心属性 一个RDD对象，包含如下5个核心属性。 一个分区列表，每个分区里是RDD的部分数据（或称数据块）。 一个依赖列表，存储依赖的其他RDD。...，RDD一直使用这5个核心属性，没有增加，也没减少。
在这个挑战性领域，Hadoop已经崭露头角，它是一个开源的分布式数据处理框架，为处理大规模数据集提供了强大的工具。...它的核心特点包括： - **分布式存储：** Hadoop可以在大量的廉价硬件上分布式存储数据。 - **分布式计算：** Hadoop使用分布式计算来处理数据，以实现高性能和容错性。...**Hadoop的架构：** Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop YARN（资源管理器）。HDFS负责数据的存储和管理，而YARN负责资源的调度和管理。...随着大数据和分布式计算的不断发展，Hadoop将在更多领域为数据科学家、分析师和工程师提供强大的工具，以解决复杂的数据问题。...**结论：** Hadoop技术已经在大数据处理和分析领域产生了深远的影响。它是处理大规模数据集的强大工具，可应用于各种应用领域。理解Hadoop的核心概念和使用方法对于利用大数据来
本文将通过对 MyBatis 框架的数据源结构进行详尽的分析，找出什么时候创建 Connection ,并且深入解析 MyBatis 的连接池。...---- 本章的组织结构： 零、什么是连接池和线程池 一、MyBatis 数据源 DataSource 分类 二、数据源 DataSource 的创建过程 三、 DataSource 什么时候创建 Connection...❝JNDI类型的数据源DataSource，则是通过JNDI上下文中取值。 ❞ 数据源 DataSource 的创建过程 ❝在mybatis的XML配置文件中，使用元素来配置数据源： ❞ 数据源（连接池） --> //这里 type 属性的取值就是为POOLED、UNPOOLED、JNDI 数据库中执行 SELECT * FROM performance_schema.hosts; ❝返回数据: 显示当前连接数为1,总连接数70 ❞ show full processlist; /
本文将通过对 MyBatis 框架的数据源结构进行详尽的分析，找出什么时候创建 Connection ,并且深入解析 MyBatis 的连接池。...---- 本章的组织结构： 零、什么是连接池和线程池 一、MyBatis 数据源 DataSource 分类 二、数据源 DataSource 的创建过程 三、 DataSource 什么时候创建 Connection...-- 配置数据源（连接池） --> //这里 type 属性的取值就是为POOLED、UNPOOLED、JNDI <property name=...* FROM performance_schema.hosts; ❝返回数据: 显示当前连接数为1,总连接数70 ❞ ?...❝又是一个getConnection()方法.判断connection是否为空.为空openConnection()否则直接返回connection;我们F7继续跟进openConnection()方法
概述 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。...二叉树的递归定义为：二叉树是一棵空树，或者是一棵由一个根节点和两棵互不相交的，分别称作根的左子树和右子树组成的非空树；左子树和右子树又同样都是二叉树 对于数组 {1,2,3,4,5} 数据结构将成为了链表...右边节点的数据大于左边节点的数据。 二叉树.png 红黑树 红黑树是一种特定类型的二叉树，它是在计算机科学中用来组织数据比如数字的块的一种结构。若一棵二叉查找树是红黑树，则它的任一子树必为红黑树。...B-Tree 叶子结点具有相同的深度，叶节点的指针为空 所有元素不重复 节点中的数据索引从左到右边递增排列 B树数据结构.png B+Tree 非叶子结点不存储数据，只存储索引（冗余），可以存放更多的索引...表数据文件按照 B+Tree 的数据结构维护，在叶子节点维护的是该行的数据。所以必须有主键。
- 为 I/O 向块设备层提交 bio * @bio: &struct bio 描述 I/O * * submit_bio() 的目的与 generic_make_request() 非常相似，...在设备驱动层看来，每个struct block_device代表一个块设备，事实上磁盘才是块设备核心.当struct block_device是一个分区上的块设备时候,bd_contains指向包含整个磁盘设备的对应的那个...block_device数据结构。...struct hd_struct：用于联系逻辑分区和物理磁盘建立的映射关系，最核心记录是记录该分区中第一个扇区在物理磁盘中的位置和该分区占用的连续的扇区数 // 块设备的结构表示 struct block_device...backing_dev_info * bd_bdi; 结构 list_head bd_list; /* * 私有数据。
*)((s)-(sizeof(struct hisdshdr##T))))#define HI_SDS_TYPE_5_LEN(f) ((f)>>HI_SDS_TYPE_BITS)上面是原码，下面是其核心的结构体如下图一个实际的数据在内存中是如何存储的呢...我们以name为例子存储的字串为name,对应的sds中存的结构体就包含了下面的这4部分。...我们了解sds的结构后可以明显知道，一个key就会多一些额外的空间来存储长度之类的。批量的同一业务数据则会产生很多额外的空间浪费。动态扩容动态扩容是一个结构体最复杂地方。因为涉及到内存的分配。...我们来详细分析一下sds的动态扩容机制。例如我们给一个key设置一个内容为“hi”，那么它的存储结构为:当我们将hi重新赋值为“hi,Amy"，那sds内存是如何执行的呢？...还有扩容的机制。可以说 SDS 是redis的一种很核心也很优秀的设计结构，它基于C语言确也优化了 C语言对于字符串的一些问题。redis是最优秀的缓存技术之一，离不开它本身的这种设计结构。
1.大顶堆和小顶堆原理什么是堆堆（Heap）是计算机科学中一类特殊的数据结构，通常是一个可以被看作一颗完全二叉树的数组对象。...每个节点的两个子节点顺序没做要求，和之前的二叉查找树不一样图片存储原理一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆。堆是一种非线性结构，用数组来存储完全二叉树是非常节省空间的，把堆看作一个数组。...方便操作，一般数组的下标0不存储，直接从1节点存储。堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护一个数组数据下表为k的节点左子节点下标为2*k的节点。右子节点就是下表为2*k+1的节点。...父节点就是下标为k/2取证的节点。...0或1开始依次存放数据，但是顺序需要满足堆的特性如何让堆满足：不断比较新节点 arrk和对应父节点arrk/2的大小，根据情况交互元素位置直到找到的父节点比当前新增节点大则结束图片2.大顶堆构编码实现大顶堆
按照前面的思路，这一节进入到DarkNet的数据结构解析。Darknet是一个C语言实现的神经网络框架，这就决定了其中大多数保存数据的数据结构都会使用链表这种简单高效的数据结构。...基础数据结构 为了解析网络配置参数，DarkNet 中定义了三个关键的数据结构类型。...大链的每个节点为section，每个section中包含的参数保存在小链中，小链的节点值的数据类型为kvp键值对，这里有个图片可以解释这种结构。 ?...到这里，网络的宏观解析结束。parse_network_cfg()(src/parser.c中)函数返回解析好的network类型的指针变量。 为啥需要中间数据结构缓存？...这里可能有个疑问，为什么不将配置文件读取并解析到network结构体变量中, 而要使用一个中间数据结构来缓存读取到的文件呢？因为，如果不使用中间数据结构来缓存.
Redis 基础知识和核心概念解析：探索 Redis 的数据结构与存储方式 摘要： 本博客旨在深入探讨 Redis 的基础知识和核心概念，重点解析其数据结构和存储方式。...本文将总结 Redis 的基础知识和核心概念，强调数据结构和存储方式在 Redis 中的重要性，并强调深入理解 Redis 的数据结构和存储方式对于合理使用 Redis 数据库的必要性。 1....在本节中，我们将简要介绍 Redis，引出本篇博客的主题，即探索 Redis 的数据结构和存储方式，深入理解 Redis 的核心概念。 2....结论 本篇博客深入探讨了 Redis 的基础知识和核心概念，涵盖了 Redis 支持的各种数据结构、键值操作、过期策略和持久化机制。...希望本文对读者深入了解 Redis 的基础知识和核心概念，探索其数据结构和存储方式有所帮助。让我们开始这次关于 Redis 的探索之旅吧！
我们研究发现，数据安全既与网络安全、信息安全密切关联，又有本质区别：数据安全是继网络安全与信息安全之后一个新的焦点与核心，是基于网络安全和信息安全新时代国家安全的战略支点与核心内涵；三个安全在涉及范围、...数据安全已经成为当前大国博弈的主战场。从国际发展趋势来看，一方面美国国防战略在近几年已经由网络安全开始转向以数据资源为核心的安全攻防体系。...例如美国的Tik Tok就将数据交由Oracle开展托管运营。 为有效化解当前的数据安全风险，经过体系性研究，我们发现数据安全和数据要素之间面临着“零和困境”。...我们定义和开发的数据金库，是由政府主导和监管下建设的数据要素基础设施，与外网实行物理隔离，用于存储影响国家和区域安全、影响国家长期发展战略的基础数据，包含个人隐私的核心数据和重要数据，以及通过治理形成的数据元件...，为国家对数据资源的安全管控奠定了坚实基础。
前言 这是我学习数据结构的第六份笔记。后期我会继续将数据结构知识的笔记补全。...上一期笔记有二叉树，没看过的同学可以去看看：【数据结构与算法】二叉树---探索数据森林的幽径_二叉树模型越往上越大-CSDN博客 https://blog.csdn.net/hsy1603914691/...通俗的来说，就是分为两堆数据，第一堆已经按顺序排列好了，第二堆是无序的，然后从无序数据堆中取出第一个数据插入到第一堆进行排序，一直重复，直到第二堆没有数据。 3....时间复杂度为：O(N^2)。 2. 空间复杂度为：O(1)。 堆排序 1. 堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的⼀种排序算法，它是选择排序的⼀种。它是通过堆来进行选择数据。 2....（其中A为外层循环的次数） 6. 时间复杂度为：O(N^2)。 致谢 感谢您花时间阅读这篇文章！如果您对本文有任何疑问、建议或是想要分享您的看法，请不要犹豫，在评论区留下您的宝贵意见。
基于蚂蚁金服的云计算及大数据积淀，支付宝已对接 200+ 家金融机构，为 3 亿多用户、近千万家小微商户处理支付（目前每年处理的交易次数已达百亿次）。...他还表示：“蚂蚁金服将以小微企业和普通消费者为主要用户，建立以数据、技术、交易这三个开放平台为核心的金融生态，支持和帮助合作伙伴，共同为用户创造价值。”...在去 IOE（脱离对 IBM 小型机、Oracle 数据库、EMC 存储的依赖）后，已形成“云计算 + 蚂蚁金服中间件 + 阿里数据库”的结构。...国内事业群总裁樊治铭：助力金融机构转型成以数据为服务核心 致力打造一站式金融服务平台，利用自身的支付、大数据、云计算等能力，协助全行业的金融机构从以能力为服务核心，转化为以数据为服务核心。...樊指出，银行等金融机构最重要的资源即网点——传统的金融服务以销售为中心，围绕网点等开展业务。而随着移动互联网兴起，每个人都实时在线。结果便是，金融服务越来越以需求为中心，依托数据开展业务。
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