全称 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG)，是计算机图形学领域仅次于TOG (ACM Transactions on Graphics) 的顶级期刊
，要求编程实现做到的时间复杂度最优。（其实就是Square Error下的回归树切分点计算，如何优化的问题）
在上篇文章我们讨论了使用 脏矩形渲染，通过重渲染局部的图形来提优化 Canvas 的性能，将 GPU 密集转换为 CPU 密集。
并查集可以看作是一个数据结构，如果你根本没有听说过这个数据结构，那么你第一眼看到 “并查集” 这三个字的时候，脑海里会浮现一个什么样的数据结构呢？
我写的工具能提供多少价值，将由其快速诊断内存配置文件问题的能力的大小决定。考虑到我可以利用直觉工程 来增强可视化的方法，我提出了三个成功的标准:
我们在展示一个机构树的时候，经常会遇到这种一个问题，查询数据的时候，是从下往上查的，但展示数据的时候，又要从下往上展示。
在数据库中，我们存储的通常是大量数据，因此没有办法一次把所有的数据都加载到内存中，从而利用内存的优势进行查询。那数据库是如何快速查询数据的呢？
在聊渲染更新之前，我们不能忽视的一个概念是——React是JavaScript代码。
叶子节点就是左右孩子都是空的，但是并不是每一颗树都像上图所示的那样这么规整，有些树树可以只有左孩子没有右孩子的。二叉树的节点一定会大于左节点的值小于右节点的值，每一个节点都要满足，所有每一个节点下面拿出来的树都可以作为一个二叉树。既然有大于等于了，那么这科树的元素一定要有可比较性才可以。
1、B+Tree索引 1、B+Tree首先是有序结构，为了不至于树的高度太高，影响查找效率，在叶子节点上存储的不是单个数据，提高了查找效率； 为了更好的支持范围查询，B+树在叶子节点冗余了非叶子节
Trie 树，又叫做前缀树或者是字典树，是一种有序的树。从空字符串的根开始，往下遍历到某个节点，确定了对应的字符串，也就是说，任意一个节点的所有子孙都具备相同的前缀。每一棵 Trie 树都可以被看做是一个简单版的确定有限状态的自动机（DFA，deterministic finite automaton），也就是说，对于一个任意给定的属于该自动机的状态 (①) 和一个属于该自动机字母表的字符 (②)，都可以根据给定的转移函数 (③) 转到下一个状态去。其中：
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章，但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果，没有说清楚B+树的推理过程，让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程，毕竟，知其然才能知其所以然。
普通指针存储的是某个结构体在内存中的地址。假如P是指向一结构体的指针，那么P里面存放的就是该结构体在内存中的起始位置。而哈希指针除了要存地址之外，还要保存该结构体的哈希值H()。好处是:从哈希值这个哈希指针，不仅可以找到该结构体的位置，同时还能够检测出该结构体的内容有没有被篡改，因为我们保存了它的哈希值。
上次说了几个二叉树，想必也能发现二叉树的两大缺陷。1.二叉树在遍历的时候要使用到递归，如前所说，虽然递归可以使代码看起来更简洁易懂，但递归是十分耗费资源的操作，我们希望可以避免使用它。2.二叉树的叶子结点，单子结点等结点总存留有空的指针域，实际上达到了n+1个，这造成了空间的浪费，我们希望可以利用起这些空间。这样的思考便引出了线索二叉树。
相信每一个后台开发工程师在面试过程中，都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么？MySQL索引是什么数据结构？”这样的问题。相信准备充分（熟读八股文）的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB，MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢？
在数据结构优化管理的研究中，传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时，会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题，通过层次数据特征分析，提出了一种面向层次数据的力导向布局算法，将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度，以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题，然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术，通过与气泡图的协同，清晰展示层次数据的内容信息，从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明，能够有效提高层次结构数据的展示能力，最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察，取得良好效果。
但是React团队意识到这样的架构有致命问题： 因为在React15中，组件的更新是基于递归查找实现的，这样一旦开始递归，是没有办法中断的，如果组件层级很深，就会出现性能问题，导致页面卡顿。
提到react fiber，大部分人都知道这是一个react新特性，看过一些网上的文章，大概能说出“纤程”“一种新的数据结构”“更新时调度机制”等关键词。
标题看起来有点唬人，在微信小程序里跑 h5 页面，不会又是说使用 web-view 组件来搞吧？确实，使用 web-view 组件可以达到跑 h5 页面的要求，但是 web-view 组件在使用上还是有一些限制：不支持个人类型与海外类型的小程序、不支持全屏、页面与小程序通信不方便、很多小程序接口无法直接调用等。
本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展，特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统，并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。
随着B站业务的高速发展，公司内部业务、基础架构和运维对于通用运维性数据的多样性、实时性和集成性需求越来越多，对数据质量的要求越来越高。而伴随着大数据技术的不断发展和成熟，B站也对公司内部基础数据的治理和管控进行了大量尝试和实践，最终建设了一体化运维数仓，来支撑满足内部业务/基础架构/工程效率/SRE团队对于数据的强烈需求。
集群成员变更一直是 etcd 最棘手的问题之一，在变更过程中会遇到各种各样的挑战，我们稍后一一来看。为了把问题描述清楚，首先需要了解 etcd 内部的 raft 实现。
在通过 Intellij IDEA 查看可用的 PR 的时候，你可能会遇到下面的错误：
前面的冷热章节中，我们讲到了ES集群的冷热架构，也知道了如何将相关的数据手动分配到指定的节点上，同时结合索引生命周期管理策略更好的去维护集群上的索引，那么今天，在本节基础上，我们再来讲讲ES的Rack Awareness功能。
hello，上次给大家讲完了栈，是不是很简单呢？栈的操作基本上变化性较少，也就是操作比较简单，最常用的栈的操作就是计算器的实现，这个计算器的具体实现还需要学习到中缀表达式转变后缀表达式再使用两个栈才能完成，有空再给大家完成一个试试！
从 JDK 1.5 之后，Java 引入了泛型的支持（JDK 1.5 真是一个重要的版本，枚举、泛型、注解都是在这个版本开始支持的）。到现在，泛型已经成为 Java 里面最常使用的特性之一了。不管是各种 Java 集合类，还是一些开源库里面都能见到泛型的身影，如果我们使用得当，泛型可以大幅简化我们的代码。既然泛型这么常用，那么我们一起来看看泛型这个神奇的特性。
详细资料可以参考：《浅谈模块化开发》《Javascript 模块化编程（一）：模块的写法》《前端模块化：CommonJS，AMD，CMD，ES6》《Module 的语法》
前文我们在介绍垃圾收集算法的时候，简单提到过：标记-整理算法（Mark-Compact）中的移动存活对象操作是一种极为负重的操作，必须全程暂停用户应用程序才能进行，像这样的停顿被最初的虚拟机设计者形象地描述为 “Stop The World (STW)”。
input新增了一些属性：color-调色板、tel-电话、number-数字、date-年月日
关于B树的原理和实现方法，我也是研究了好久才看明白的，没明白之前感觉一脸懵逼，看懂后才发现原来也很简单。所以同学们要是发现很难看懂的情况下，不要烦躁着急，可以先冷静冷静的思考一下，然后多看几篇文章，我也是看了好几篇的文章才看懂的，要是大家看完之后还是不大懂的话，可以再文章最后联系我，加油！
预防针：红黑树本来就是基本算法中的难点，所以看此文时建议先有点预备心理或知识铺垫，没接触过RBT而直接看此文的话，绝对懵逼。
一提到做PPT，很多人估计会愁眉苦脸，既苦于自己灵感匮乏设计出的PPT不美观，没逻辑，又苦于自己在制作过程中花费在软件操作上的时间太多。 而今天，我们来聊一聊如何提高PPT的制作效率,以下这9个小技巧
在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
上周陪同之前一起工作的同事去面试（乔治，小袁，鹏飞（面试人）），第一站是去深圳，第二站上海，第三站杭州。面试什么公司我在这里就不多说了，你们知道是一线公司就行。其实本来真的没打算写这篇文章，主要是自己的记忆力不是很好，再者是最近好多人询问2018年最新的面试题有点多，我实在回答不过来，而且怕为了避免重复回答，给自己省点力气，干脆就在这里统一回复了。 说实话，虽作为陪同人，面试的时候我是不可以一同进去面试的，鹏飞在面试完后出来也是凭借他模糊的记忆，来慢慢回忆当时HR问的几个问题，以下是我整理的一些面试题，虽然不是很完整，但差不多也是必问的几个题目了（前言告诉大家，面试的答案我就不一个一个的写出来了，毕竟等级的不同，回答时的答案也不同，这全靠大家自己慢慢领悟了）我能帮的也只有这么多了。以下便是面试题。
大家好，我是技能树的老朋友啦，三年前在群主的第一波RNA-seq入门8步活动中因为表现优异获得群主青睐成为技能树VIP一员，也开启了自己的学习经验分享人生！
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
对于大于50mW CW模式的激光器我们就可以称之为大功率激光器。介绍一下边发射大功率激光器。现在常用的外延以及芯片结构如下，也有很多新奇的设计。
小编带大家学习数据结构中的二叉树，我们这里的实现主要是用 C 语言去实现的，当然也有 C++的语法，用基础的语言有助于我们更好理解数据结构。
在GitHub上查看一个项目的源代码,需要一个目录一个文件的点击查看,效率很低,没有层次,那么有没有办法可以像开发IDE一样的阅读体验呢?下面我们就介绍一款浏览器插件。 Octotree一款增强 Gi
为了演示我的意思,采用两个大致相同的程序(C中的第一个,python中的另一个)：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是Dos和DdoS呢? DoS是一种利用单台计算机的攻击方式。而DdoS(Distributed Denial of Service，分布式拒绝服务)
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