PushFrontList创建链表other的拷贝，并将拷贝的最后一个位置连接到链表l的第一个位置。
问题1：有了slice，还要list做什么？ 问题2：list的底层实现是什么？ 带着这两个问题来什么有浅入深的学习golang 语言 。 首先来看官方的解释：
双向链表结构中元素在内存中不是紧邻空间，而是每个元素中存放上一个元素和后一个元素的地址
[ nil | cur | next ]—><—[ prev | cur | next ]—><—[ prev | cur | nil ]
单链表中，查询一个已知结点的后驱结点的时间复杂度为O(1)。因结点本身不存储与前驱结点相关的地址信息，查询前驱结点需要从头结点扫描一次，时间复杂度为O(n)。
在上一章中我们介绍了 Hash的一些内部原理（《你确定不来了解一下Redis中Hash的原理吗》）,在这一章中我们再来讨论在五种数据结构中 List 的基本使用和一些内部实现.
数组和链表是数据结构的基石，是逻辑上可描述、物理结构真实存在的具体数据结构。其它的数据结构往往在此基础上赋予不同的数据操作语义，如栈先进后出，队列先进先出……
时间轮(Timing Wheel)是George Varghese和Tony Lauck在1996年的论文【Hashed and Hierarchical Timing Wheels: data structures to efficiently implement a timer facility】实现的，它在Linux内核中使用广泛，是Linux内核定时器的实现方法和基础之一。
这是数据结构C#版笔记--线性表(Data Structure)之单链表(LinkList)的继续，对于双向链接，节点上除了Next属性外，还要有Prev属性用来指向前一个节点，DbNode定义如下： namespace 线性表 { public class DbNode<T> { private T data; private DbNode<T> prev; private DbNode<T> next; public D
LRU（Least Recently Used）算法是一种缓存淘汰算法，常用于缓存系统中，通过保留最近使用的数据而淘汰最久未使用的数据，以提高缓存的命中率。LRU算法的核心思想是基于时间局部性原理：最近访问的数据在未来会被再次访问。
双向链表是计算机内一种重要的数据结构。在例如 LRU 缓冲区调度算法、区块链技术等应用背景下发挥着重要的作用。同时在当今各种高并发的实用场景下，保证双向链表处于一个线程安全的状态，不会因为多线程并发造成数据混乱是一项最基本的要求。
要点 Element表示链表的一个元素，List表示链表 访问元素的值: .Value list是双向链表，可以在指定的位置插入元素 初始化: New()。——和var x List 是等价的，但New()可读性更好。 元素个数: Len() 遍历: (1) Front()和Back()分别取链表的第一个元素和最后一个元素。如果为空，则返回nil。(2) Next()和Prev()分别返回当前元素的写一个或前一个元素。如果为空，则返回nil。 (3) 遍历整个链表的通用方法就是先Front()，然后依次Ne
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。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
前面的文章主要介绍了 Go 容器的数组和切片的基本概念以及使用。切片是 Go 中提供了一种灵活，功能强悍的内置类型("动态数组")。与数组相比切片的长度是不固定的，可以追加元素，在追加时可能使切片的容量增大。本文将会介绍列表与字典在 Go 语言中相关的使用。
理解起来不难，关键的地方就是理解两个结构体，一个哨兵元素。然后挑几个关键的方法分析下。
Kubernetes社区在1.28版本中默认开启了调度特性SchedulerQueueingHints，导致调度组件内存异常。为了临时解决内存等问题，社区在1.28.5中将该特性调整为默认关闭。因为问题并未完全修复，所以建议审慎开启该特性。
本文介绍什么是链表，常见的链表有哪些，然后介绍链表这种数据结构会在哪些地方可以用到，以及 Redis 队列是底层的实现，通过一个小实例来演示 Redis 队列有哪些功能，最后通过 Go 实现一个双向链表。
前面的文章主要介绍了 Go 容器的数组和切片的基本概念以及使用。本文将会介绍列表与字典在 Go 语言中相关的使用，以及几种常用容易的遍历及其使用。。
一：单链表实现原理 //链表类，包含链表定义及基本操作方法 public class MyLinkList<T> { private Node<T> head; //单链表的头结点 //头结点属性 public Node<T> Head { get { return head; } set { head = value;
list 双向链表容器 的 元素的指针 : 容器 中的元素 , 包含 2 个指针 , 一个指向该元素的前驱 , 一个指向该元素的后继 ;
上一篇文章讲解了链表的相关知识，并用代码实现了一个链表结构。那么本文将介绍一下另一种特殊的链表结构，叫做 双向链表。 顾名思义，普通的链表都是从 head 开始往后遍历结构内的元素，那么双向链表就是既可以从头开始遍历，又可以从结构的末尾开始遍历。
在Go语言中，我们无法直接画图，但我可以帮助你描述如何使用Go语言来表示和操作多数组表示的双向链表和单数组表示。
点击蓝字，关注我们 导言 splice pipe pool for splice pipe pool in HAProxy pipe pool in Go 小结 参考&延伸 导言 相信那些曾经使用 Go 写过 proxy server 的同学应该对 io.Copy()/io.CopyN()/io.CopyBuffer()/io.ReaderFrom 等接口和方法不陌生，它们是使用 Go 操作各类 I/O 进行数据传输经常需要使用到的 API，其中基于 TCP 协议的 socket 在使用上述接口和
LRU（Least Recently Used，最近最久未使用算法）是一种常见的缓存淘汰算法，当缓存满时，淘汰最近最久未使用的元素，在很多分布式缓存系统（如Redis, Memcached）中都有广泛使用。其基本思想是如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。因此，当缓存满时，最久未被访问的数据最先被淘汰。具体做法是将最近使用的元素存放到靠近缓存顶部的位置，当一个新条目被访问时，LRU 将它放置到缓存的顶部。当缓存满时，较早之前访问的条目将从缓存底部被移除。
下面的 std::list#insert 函数原型的作用是 在 指定的 迭代器位置 position 上 , 插入 1 个 value 值元素 ;
里面介绍了个心跳服务的宕机判断算法，当时只是理论分析了下使用 LRU 算法来实现，没有手撕代码。
双向链表（Doubly Linked List）是一种常见的数据结构，在单链表的基础上增加了向前遍历的功能。与单向链表不同，双向链表的每个节点除了包含指向下一个节点的指针外，还包含指向前一个节点的指针。
golang,其实我的实现是利用container/list包实现的,其实container/list包很强大. package main import ( "fmt" "container/list" ) func main() { // 生成队列 l := list.New() // 入队, 压栈 l.PushBack(1) l.PushBack(2) l.PushBack(
很多时候我们为了缩短单次请求的时间，就需要去分析请求在哪一步耗时比较大，一般越靠近应用层优化效果越大，后端程序就是请求到达路由解析到返回结果这一步骤了。
最近，我知道有好几个同学会偶尔的阅读阅读我的博客。我倍感压力，他都是 CTO 级的人物，我经常向他们取经，膜拜他们。
上一篇学习了"顺序表(SeqList)"，这一篇来看下“单链表(LinkList)”。在上一篇的最后，我们指出了：顺序表要求开辟一组连续的内存空间，而且插入/删除元素时，为了保证元素的顺序性，必须对后面的元素进行移动。如果你的应用中需要频繁对元素进行插入/删除，那么开销会很大。 而链表结构正好相反，先来看下结构： 每个元素至少具有二个属性：data和next。data用来存放数据，而next用来指出它后面的元素是谁(有点“指针”的意思)。 链表中的元素，通常也称为节点Node，下面是泛型版本的Node.cs
虽然名字听上去比较复杂单循环链表，但是实现起来比单链表（全名：不带头、不循环、单向链表）更加简单，也不需要过多考虑特殊情况；
上一节学习了单向链表单链表详解。今天学习双链表。学习之前先对单向链表和双向链表做个回顾。 单向链表特点： 1.我们可以轻松的到达下一个节点, 但是回到前一个节点是很难的. 2.只能从头遍历到尾或者从尾遍历到头(一般从头到尾) 双向链表特点 1.每次在插入或删除某个节点时, 需要处理四个节点的引用, 而不是两个. 实现起来要困难一些 2.相对于单向链表, 必然占用内存空间更大一些. 3.既可以从头遍历到尾, 又可以从尾遍历到头 双向链表的定义: 双向链表也叫双链表，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个指针，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。下图为双向链表的结构图。
链表中的每个节点即指向前面一个节点，也指向后面一个节点，就像丢手绢游戏一样，每个人都手拉手 。简单来说，双向链表其实和单链表类似的，只是在定义存储结构时多了一个指向前驱结点，删除时只要更新当前的结点指向的前驱结点的下一个结点为当前结点的下一个结点即可，
在理解了#7 介绍的HashMap后，我们来学习LinkedHashMap的工作原理及实现。首先还是类似的，我们写一个简单的LinkedHashMap的程序：
今天我们来深入探索一下LinkedHashMap的底层原理，并且使用linkedhashmap来实现LRU缓存。
双向链表是指含有往前和往后两个方向的链表，即每个结点中除存放下一个节点指针外，还增加一个指向其前一个节点的指针。其头指针head是唯一确定的。
《Java集合详解系列》是我在完成夯实Java基础篇的系列博客后准备开始写的新系列。
输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的循环双向链表。要求不能创建任何新的节点，只能调整树中节点指针的指向。
📷 目录 前言 写在前面的话 链表类型区别 带头+双向+循环链表增删查改实现 接口展示 构建节点类型 创建链表及初始化 节点开辟 链表摧毁 链表打印 链表尾插 链表尾删 链表头插 链表头删 链表查找 链表pos位置前插 链表pos删除 总结 ---- 前言 ---- 本章将带你们走进带头双向循环链表的实现与讲解 写在前面的话 ---- 在前一章我们学习实现了单链表（无头单向不循环链表），这里我们引入带头双向循环链表 很明显这两种结构截然不同，但都是作为链表最常使用链表结构 前者因其结构上的缺点
要想在O(1)时间内get到已存的值，可以使用哈希表，而哈希表存储键值是没有先后顺序的，因此就不能够在O(1)的时间内删除最久未使用的元素，可以采用双向链表，链表的优点是插入删除元素快，而且维护键值的先后顺序，我们结合哈希表和双向链表的优势，用哈希表结合双向链表方式实现LRU。
前两篇我们详细介绍了链表，我们知道链表是元素互相独立，但是又互相连接的一个有序集合。当我们查询某一个元素的时候，必须从表头开始，一级一级向后查找。
链表和双向链表是常用的线性数据结构，它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍链表和双向链表的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。我们将使用 Python 来演示链表和双向链表的实现，并通过实例展示每一行代码的运行过程。
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