现在很多公司在招聘开发岗位的时候,都会事先在招聘信息中注明面试者应当具备的知识技能,而且在面试的过程中,有部分对于技能掌握程度有严格要求的公司还会要求面试者手写代码,这个环节很考验面试者的基础功底和实力!
MemSQL是一种内存数据库,可以提供比传统数据库更快的读写操作。即使它是一项新技术,它也会说MySQL协议,因此使用起来非常熟悉。
在介绍B+树之前, 先简单的介绍一下B树,这两种数据结构既有相似之处,也有他们的区别,最后,我们也会对比一下这两种数据结构的区别。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ,二叉搜索树在最好的情况下搜索的时间复杂度为 O(logn) ,但如果插入节点时,插入元素序列本身就是有序的,那么BST树就退化成一个线性表了,搜索的时间复杂度为 O(n)。 如果想要减少比较次数,就需要降低树的高度。在插入和删除节点时,要保证插入节点后不能使叶子节点之间的深度之差大于 1,这样就能保证整棵树的深度最小,这就是AVL 树解决 BST 搜索性能降低的策略。但由于每次插入或删除节点后,都可能会破坏 AVL 的平衡,而要动态保证 AVL 的平衡需要很多操作,这些操作会影响整个数据结构的性能,除非是在树的结构变化特别少的情形下,否则 AVL 树平衡带来的搜索性能提升有可能还不足为了平衡树所带来的性能损耗。 因此,引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树,但 2-3 树已经不是一棵二叉树了,因为 2-3 树允许存在 3 这种节点,3- 节点中可以存放两个元素,并且可以有三个子节点。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) :【漫画】以后在有面试官问你AVL树,你就把这篇文章扔给他。
最近在学习数据库相关的知识,了解到数据库很多是采用B-/+树作为索引,例如Mysql的InnoDB引擎使用的B+树、MongoDB默认采用B树作为索引。
序列预测是近年来深度学习的热点应用之一。从推荐系统、自然语言处理还是时间序列分析,它的潜力似乎是无穷无尽的。这使得业界涌现出前所未有的解决方案,并推动着不断创新。
黄玮(Fuyuncat) 黄玮(Fuyuncat),资深 Oracle DBA,从事Oracle数据库管理、维护与开发工作十余年,有丰富的大型数据库设计、开发与维护方面的经验,涉及航空、水利、军工、电信等多个行业。曾供职于某世界著名物流公司,负责公司的电子物流系统的数据库开发和维护工作。2005年创建了个人网 www.HelloDBA.com,致力于数据库底层技术的研究,整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章,获得广大同行的高度评价。 编辑手记:知己知彼,百战
数据库中常用的索引设计有两种,一个是 B+ 树,一个是 LSM-tree。B+ 树比较经典,比如说传统单机数据库 mysql 就是 B+ 树索引,它对快速读取和范围查询(range query)比较友好。LSM-tree 是近年来比较流行的索引结构,Bigtable、LevelDB、RocksDB 都有它的影子;前面文章也有提到,LSM-tree 使用 WAL 和多级数据组织以牺牲部分读性能,换来强悍的随机写性能。因此,这也是一个经典的取舍问题。
首先和大家道个歉,昨天晚上由于我的失误,发文忘了改标题,引发了一些疑惑。昨天文章的标题应该是“快速求解方程的根——二分法与牛顿迭代法”,我在收录的专题目录当中已经修改,但历史记录无法修改,带来的不便深表歉意。
译自:How Booking.com Searches Through Millions of Locations in Milliseconds
在有根树中,我们通常需要用三个指针来定位一个节点的左孩子、右兄弟和父节点。如果我们想减少一个指针,我们可以利用数据结构设计来达到这个目标。具体来说,我们可以在每个节点中使用一个布尔值标记其左右孩子节点的存在,然后在需要的时候进行递归查找。
本文是介绍BTree文章的下篇,在BTree实现原理上篇主要介绍实现原理,下篇主要介绍btree源码实现。
在Go语言中,可以使用结构体来定义一个红黑树的节点,并在该节点中添加一个表示黑高的属性。由于红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,其操作(如插入、删除和查找)的复杂度在最坏情况下为O(log n),其中n是树中节点的数量。因此,添加一个黑高属性并不会影响红黑树操作的渐近性能。
文章很长,也非常详细,如果你对这内容有兴趣的话,也推荐边阅读源码边看,如果你对本内容暂时没有了解,可以先看不涉及源码的白话版 Diff - 白话版
译注:cstack在github维护了一个简单的、类似sqlite的数据库实现,通过这个简单的项目,可以很好的理解数据库是如何运行的。本文是第七篇,主要是对B-tree的介绍
1. 索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例:以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制
译注:cstack在github维护了一个简单的、类似sqlite的数据库实现,通过这个简单的项目,可以很好的理解数据库是如何运行的。本文是第十篇,主要是实现B-tree中叶子节点分裂
在现在的互联网时代,网上购物已经称为常态,当我们在各大电商平台购物的时候,不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候,点击目标商品,之后返回到首页,很大概率你就可以发现,你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如,你购买了一件护肤品面霜,回到首页推荐处,系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候,推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐,而完成这些行为的即为推荐系统。
若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左、右子树也分别为二叉排序数(递归定义)
用supabase实时数据库替换mapus协作地图里的firebase_q平面人的博客-CSDN博客
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而,由于许多问题的规模和难度,掌握基本知识是必不可少的。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变,规则操作什么的了解一下就好,看不下去就跳过,本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录,该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解,也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因。
小编在看etcd存储(store)模块的时候,发现它在进行key和keyIndex转换的时候,用到了btree包(http://godoc.org/github.com/google/btree)。btree是Google开源的一个Go语言的BTree实现,整个代码不到1000行,实现的非常简练,组织分层也做的很好,并对gc和并发读写做了很多优化,值得一读。小编打算用两篇文章讲解BTree内容,本文上篇主要介绍实现原理,下篇主要介绍btree源码实现。
与 React 一样,Vue 在处理虚拟 DOM 的更新时,也有自己的 diff 算法 —— patch。
二叉查找树对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的,但是他在最差的情况下效率比较低。平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率,要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态,这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中,我们希望该树的高度能够维持在lgN左右,这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是,每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。
让我们设计一个类似Yelp或者大众点评的服务,用户可以搜索附近的地方,比如餐馆、剧院或购物中心等,还可以添加/查看对地方的评论。类似的服务:邻近服务器。
索引定义:索引是依靠某些数据结构和算法来组织数据,最终引导用户快速检索出所需要的数据
PS:MySQL索引底层数据结构详细分析过程参考这篇深入分析MySQL索引底层原理
通过前面的介绍,我们知道在二叉树中,每个节点只有一个数据项,最多有两个子节点。如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点,就是多叉树。本篇博客我们将介绍的——2-3-4树,它是一种多叉树,它的每个节点最多有四个子节点和三个数据项。 1、2-3-4 树介绍 2-3-4树每个节点最多有四个字节点和三个数据项,名字中 2,3,4 的数字含义是指一个节点可能含有的子节点的个数。对于非叶节点有三种可能的情况: ①、有一个数据项的节点总是有两个子节点; ②、有二个数据项的节点总是有三个子节点;
本文介绍了B+树的基本概念、特点、结构以及其在数据库和文件系统中的应用。B+树通过平衡数据存储和查询效率,在插入、删除和查询操作中表现出较好的性能。主要应用在数据库索引和文件系统中,如NTFS、ReiserFS和InnoDB存储引擎等。
二叉查找树对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的,但是他在最差的情况下效率比较低。平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率,要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态,这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中,我们希望该树的高度能够维持在lgN左右,这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是,每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。 2-3查找树(2-3 Search Tree)保证
黄玮(Fuyuncat) 黄玮(Fuyuncat),资深 Oracle DBA,从事Oracle数据库管理、维护与开发工作十余年,有丰富的大型数据库设计、开发与维护方面的经验,涉及航空、水利、军工、电信等多个行业。曾供职于某世界著名物流公司,负责公司的电子物流系统的数据库开发和维护工作。2005年创建了个人网www.HelloDBA.com,致力于数据库底层技术的研究,整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章,获得广大同行的高度评价。 编辑手记:正确的认识问题是
索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码。在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行。
在前面的源码分析中对 TiFlash 的计算层和存储层都进行了深入的分析,其中 TiFlash DeltaTree 存储引擎设计及实现分析 (Part 1) TiFlash DeltaTree 存储引擎设计及实现分析 (Part 2) 对 TiFlash 存储层的读写流程进行了完整的梳理,如果读者没有阅读过这两篇文章,建议阅读后再继续本文的阅读。
简单地理解,二叉树(Binary tree)是每个节点最多只有两个分支(即不存在分支度大于 2 的节点)的树结构。通常分支被称作“左子树”或“右子树”。
PHP数据结构(十六)——B树 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 B树在很多地方被称为“B-树”,因为B树的原英文名称为B-tree,很多人把其译作B-树,但是它的正确读法是B树,因此下面都用B树来表示B-tree。B树是一种多路平衡查找树,其对于加快查找速度具有重要意义。 1、定义 一棵m阶的B树(不是指m叉树,m是这棵树的度,下同),或者是空树,或者是满足下列特性的m叉树: 1)树中每个节点至多m个子树,m-1个关键字。 2)根节点若不
二叉查找树是一种特殊的二叉树,它支持动态的数据集合的快速插入、删除和查找操作。二叉查找树的一般结构如下图所示:
要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
最近开源了一个 Vue 组件,还不够完善,欢迎大家来一起完善它,也希望大家能给个 star 支持一下,谢谢各位了。
索引这个词,相信大多数人已经相当熟悉了,很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主,但是要问到为什么用B+树,恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。
索引,相信大多数人已经相当熟悉了,很多人都知道 MySQL 的索引主要以 B+ 树为主,但是要问到为什么用 B+ 树,恐怕很少有人能把前因后果讲述完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。
与添加节点之后的修复类似的是,TreeMap 删除节点之后也需要进行类似的修复操作,通过这种修复 来保证该排序二叉树依然满足红黑树特征。大家可以参考插入节点之后的修复来分析删除之后的修复。
想必大家对二叉树搜索树都不陌生,首先看一下二叉搜索树的定义: 二叉搜索树(Binary Search Tree),或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;它的左、右子树也分别为二叉排序树。 从理论上来说,二叉搜索树的查询、插入和删除一个节点的时间复杂度均为O(log(n)),已经完全可以满足我们的要求了,那么为什么还要有红黑树呢? 我们来看一个例子,向二叉搜索树中依次插入(1,2,3,4,5,6),插入之后是这样的
在OS-SELECT和OS-RANK中,我们维护一个树形结构,其中每个节点都有一个size属性,该属性表示该节点及其所有子孙节点中的元素数量。在OS-SELECT中,我们经常需要访问一个节点的size属性,以确定该节点的秩(rank)。
那么怎样在I/O 块大小 的限制下快速利用二分查找找到目标值呢?我们得引入新的数据结构,B+树正好可以解决上述I/O块大小的限制,解决限制不是说增大了限制范围,而是我们在此限制上改变了数据的存储结构,即在同等限制条件下,快速检索到目标数据,如下是B+树的原理讲解:
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