平均查找长度（ASL）：在查找的过程中，一次查找的长度是指需要比较的关键字次数，而平均查找长度则是所有查找过程中进行关键字的比较次数的平均值。
二叉树的层序遍历网上大部分都是使用队列的出队和入队来实现的,这次我用三行代码递归实现二叉树的层序遍历.
——老子
(单)链表根据《数据结构》这本书 需要会写初始化、插入、查找、删除、取长度的函数。
在查找表的组织方式中，线性表示最简单的一种。本节将介绍基于线性表的顺序查找、折半查找和分块查找。
一道看似很水其实大有文章 对初学数据结构的同学大有裨益的好题 题源：pta数据结构自测第二题 题目描述 7-2 一元多项式的乘法与加法运算 （20 分） 设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。 输入格式: 输入分2行，每行分别先给出多项式非零项的个数，再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。 输出格式: 输出分2行，分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。零多项式应输出0 0。 给出两种做法 (题目不难，坑点很多)正常做一开始只能过25%的数据 法一：常规思路用数组 乘法： a1 x^m * a2 x^n = (a1*a2) x^(m+n) (m>=0,n>=0) 加法： a1 x^n + a2 x^n = (a1+a2) x^n (n>=0) a[i][0]表示存放第i项的系数，a[i][1]表示存放第i项的指数 不解释看代码自然懂
本来是为了复习数据库期末考试，结果找了一圈都没有发现比较好的解释，通过查阅资料和总结，为大家提供通俗易懂的解法，一听就会！并且配有速记口诀！介是你没有玩过的船新版本包含最小依赖集求法候选码求法
数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越矮胖，磁盘IO次数就少
网上都说学会mysql需要学会两个部分,索引和事务,其实在最近的Mysql学习过程中,我觉得应该是有三个部分的,索引,查询,事务.其中的查询主要是指查询优化即编写高效率的SQL语句.
1、前言 前面两篇博客，我已经把线性表的两种基本的表示形式，做了一个基本的介绍和一些对比。但是，我突然发现在链表这里我缺少一个很重要的内容，那就是对我们的链表进行排序，其实，在连接两个链表的时候，就要求我们的那两个链表是有序的。
举个例子: 按上面出现过的图, Students(sid, Iname, fname, midiaitia)
一般而言, 一个实体被映射到一张关系表中, 代表一组对象的集合; 表中的每一行被称为一个实体发生(Entity Occurrence)或实体实例(Entity Instance), 代表一个特定对象。
索引主要被用来提升数据库性能，不当的使用会导致性能变差。 PostgreSQL 提供了多种索引类型： B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。默认情况下，CREATE INDEX 命令创建适合于大部分情况的 B-tree 索引。
众所周知，nginx性能高，而nginx的高性能与其架构是分不开的。那么nginx究竟是怎么样的呢？这一节我们先来初识一下nginx框架吧。
以上结构适合用于数据量相对不是很大，能够一次性存放在内存中，进行数据查找的场景（内查找）。
顺序查找的基本思想：从表的一端开始，顺序扫描线性表，依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较，若当前扫描到的结点关键字与 K相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于 K的结点，则查找失败。
数组是一个线性结构，并且可以在数组的任意位置插入和删除元素。但是有时候，我们为了实现某些功能，必须对这种任意性加以限制。栈和队列就是比较常见的受限的线性结构。
温故而知新，在接下来的几篇博客中，将会系统的对数据结构的相关内容进行回顾并总结。数据结构乃编程的基础呢，还是要不时拿出来翻一翻回顾一下。当然数据结构相关博客中我们以Swift语言来实现。因为Swift语言是面向对象语言，所以在相关示例实现的时候与之前在大学学数据结构时C语言的实现有些出入，不过数据结构还是要注重思想，至于实现语言是面向对象的还是面向过程的影响不大。 接触过数据结构的小伙伴应该都知道程序 = 数据结构 + 算法。数据结构乃组织组织数据的结构，算法就是对这些结构中的数据进行操作，可见数据结构的重
本文来具体介绍一种具体的魔方还原算法——科先巴的二阶段算法，有一部分相关内容在前篇讲述，主要是方向定义那一块儿，没有看的建议先看一下：
1.定时删除:在 设置过期时间时,新建一个定时器,在过期时间到时 立刻删除;优点:内存友好;缺点:CPU不友好,浪费资源;
maven是apache软件基金会组织维护的一款自动化构件工具，专注服务于java平台的项目构件和依赖管理。
以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意
那么我们还可以想到第二种思路就是跟归并排序差不多，两个数组，然后设立两个变量模拟指针，然后进行比较。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
2.在带头结点的单链表L中，删除所有值为x的结点，并释放其空间，假设值为x的结点不唯一，试编写算法以实现上述操作。
1．设 Listhead 为一单链表的头指针，单链表的每个结点由一个整数域 DATA 和指针域 NEXT 组成，整数在单链表中是无序的。编一 PASCAL 过程，将 Listhead 链中结点分成一个奇数链和一个偶数链，分别由 P,Q指向，每个链中的数据按由小到大排列。程序中不得使用 NEW 过程申请空间。
if(!head) // if(!head)等价于if(head==NULL),head==NULL是head为空时等式成立，值为真 // head为空的话head就相当于0（假），非空就是真，所以当head为空的时候，!head就是真 throw nullPointer();//这里使用了抛出异常信号的方式,而且抛出的是一个匿名对象(因为要的是它的类型，没必要给对象命名了) //如果采用直接返回的方式 if(!head) return;//直接返回的话，在有返回类型的函数里面可能会报错 //以上两者都可以终止函数，不过直接return只能用在无返回值函数上，return本质是终止函数运行并返回NULL
转自:http://www.cnblogs.com/anding/p/5281558.html
$xv6$ 将文件系统的设计分为 7 层：$磁盘 \rightarrow 缓冲区 \rightarrow 日志 \rightarrow inode \rightarrow 目录 \rightarrow 路径 \rightarrow 文件描述符$ ，本文讲述磁盘和缓冲区两个部分
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
双指针，慢指针从第1个有效元素开始，快指针从第2个有效元素开始，快指针对应的元素与慢指针对应的元素比较，如果发现相同，说明有重复，快指针向前移，如果不同，说明该元素不重复，将其复制到慢指针的后一位，同时快、慢指针均向前移，不断重复，直到结束。
表，栈和队列是计算机科学中最简单和最基本的三种底层数据结构。事实上，每一个有意义的程序都将明晰地至少使用一种这样的数据结构，而栈则在程序中总是要间接地用到，不管你在程序中是否做了声明。
1．简述下列概念：数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、逻辑结构、存储结构、抽象数据类型。
1.中央处理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软 件中的数据。 CPU核心组件： 1.算术逻辑单元（Arithmetic&logical Unit）是中 央处理器(CPU)的执行单元，是所有中央处理器的核 心组成部分，由"And Gate"（与门） 和"Or Gate"（或门）构成的算术逻辑单元，主要功能是进行二位元的算术运算，如加减乘(不包括整数除法)。 2.PC：负责储存内存地址，该地址指向下一条即将执行的指令，每解释执行完一条指令，pc寄存器的值 就会自动被更新为下一条指令的地址。 3.寄存器（Register）是CPU内部的元件，所以在寄存器之间的数据传送非常快。 用途：1.可将寄存器内的数据执行算术及逻辑运算。 2.存于寄存器内的地址可用来指向内存的某个位置，即寻址。 3.可以用来读写数据到电脑的周边设备。4.Cache:缓存
1、MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎，从5.5之后，InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。MyISAM和InnoDB都是使用B+树实现主键索引、唯一索引和非主键索引。
栈是只能在一端进行插入和删除的线性表。 （别看只是个定义，非常重要，已经道出了运算方法：只能在一端插入和删除。)
上篇博客我们详细的介绍了两种经典的最小生成树的算法，本篇博客我们就来详细的讲一下最短路径的经典算法----迪杰斯特拉算法。首先我们先聊一下什么是最短路径，这个还是比较好理解的。比如我要从北京到济南，而从北京到济南有好多条道路，那么最短的那一条就是北京到济南的最短路径，也是我们今天要求的最短路径。 因为最短路径是基于有向图来计算的，所以我们还是使用上几篇关于图的博客中使用的示例。不过我们今天博客中用到的图是有向图，所以我们要讲上篇博客的无向图进行改造，改成有向图，然后在有向图的基础上给出最小生成树的解决方案。
定义：二叉树是有限结点的集合 二叉树有五种形态，有四种表示方法，其中括号表示法是最重要的，下面的链式存储结构也是根据括号表示法来的== 二叉树的性质： 性质1：非空二叉树上的叶子节点数等于双分支节点数加1 性质2：非空二叉树的第i层上最多有2（i-1）个结点 性质3：高度位h的二叉树最多有2（h）-1个结点
在本实验中，您将获得重新设计代码以提高并行性的经验。多核机器上并行性差的一个常见症状是频繁的锁争用。提高并行性通常涉及更改数据结构和锁定策略以减少争用。您将对xv6内存分配器和块缓存执行此操作。
B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思)，B-树是一种多路自平衡的搜索树。它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。
‘’MYSQL一直了解得都不多，之前写sql准备提交生产环境之前的时候，老员工帮我检查了下sql，让修改了一下存储引擎，当时我使用的是Myisam，后面改成InnoDB了。为什么要改成这样，之前都没有听过存储引擎，于是网上查了一下。
Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
在关系数据库中，索引是一种数据结构，为存储引擎提高访问速度的数据结构，它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
xv6的文件系统由7层组成,首先就是最下面的硬件层,cache层在上面通过缓存硬件块来实现操作系统同步地访问硬盘块(这样可以降低操作系统访问硬盘块的时间),并且可以进行简单的同步管理,这样子可以保证只有一个进程同时访问一个硬盘块.记录层让更高层次的程序在在一次处理中能够处理多个硬件块,保证这些硬件块是同步处理的(要么都不处理,要么都处理).inode层负责描述文件,其中一个文件对应着一个inode,这个inode存储着许多文件的信息.其中inode层负责存储文件的控制信息,其中有一个索引负责带领文件找到索引本身.文件目录层负责实现具体的文件目录.路经名层负责完善文件树.这样可以根据文件的路径取访问文件了.文件描述器层负责完善许多UNIX抽象文件接口,负责给用户程序提供文件系统相关的系统调用.
本文内容涉及到基本SQL语法，数据的基本存储原理，数据库一些概念、数据优化等。抱砖引玉，权当一个综合复习！
在C、Java等类型的语言中，都有null，它常常被定义为与0等效。但是，在Python中并非如此。Python中用关键词None表征null对象，它并不是0，它是Python中的第一类对象。
在线练习： http://noi.openjudge.cn/ https://www.luogu.com.cn/
由于C语言本身不存在哈希，但是当需要使用哈希表的时候自己构建哈希会异常复杂。因此，我们可以调用开源的第三方头文件，这只是一个头文件：uthash.h。我们需要做的就是将头文件复制到项目中，然后：#include "uthash.h"。由于uthash仅是头文件，因此没有可链接的库代码。
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？
注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B+树的定义是有区别的。
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