本文对Redis的底层数据结构链表做了简要介绍,涉及的文件是adlist.h和adlist.c。
今天又到了算法的主题了,上次我们聊到了数组:面试中的疑难点,这次我们来聊另外一种线性结构,链表。
不知道你有没有找过一些工具来画数据结构的图,我反正是找了不少。windows下的visio是挺强大的,不过在linux没法使用,当然你非要使用也可以安装wine;亿图也不错,支持画数据结构图,不过是收费的。然而前面这些都不是重点,重点是他们画图都是拖拽类型的,手残党实在把持不住。最后终于发现了一款程序员画图神器-graphviz。《什么是二叉查找树》文中的树图就是用该工具画的.
同样在这篇文章中主要讲插入和删除元素,因为另外两个操作都可以基于删除操作演变而来,所以改、查两个操作只给出代码。
AQS 全称是 AbstractQueuedSynchronizer,顾名思义,是一个用来构建锁和同步器的框架,它底层用了 CAS 技术来保证操作的原子性,同时利用 FIFO 队列实现线程间的锁竞争,将基础的同步相关抽象细节放在 AQS,这也是 ReentrantLock、CountDownLatch 等同步工具实现同步的底层实现机制。它能够成为实现大部分同步需求的基础,也是 J.U.C 并发包同步的核心基础组件。
AbstractQueuedSynchronizer (抽象队列同步器,以下简称 AQS)出现在 JDK 1.5 中,由大师 Doug Lea 所创作。AQS 是很多同步器的基础框架,比如 ReentrantLock、CountDownLatch 和 Semaphore 等都是基于 AQS 实现的。除此之外,我们还可以基于 AQS,定制出我们所需要的同步器。
这题其实很简单,这里的实现方式是单链表,基本上就是数据结构的知识点,所以没什么好提的。但是万恶的LeetCode有这么个测试样例:
该文讲述了如何删除排序链表中的重复节点,并保留非重复节点。通过先构建一个虚拟头节点来处理头结点,然后遍历链表,如果当前节点和下一个节点的值相同,则删除当前节点,否则将当前节点和下一个节点连接起来。遍历结束后,返回虚拟头节点的下一个节点即可。该解法使用了递归和虚拟头节点,具有较高的效率和可读性。
1. 从迭代器的上层角度来看,vector和list的迭代器的使用没有差别,迭代器的begin和end返回的是左闭右开的区间位置[ begin(),end() )。
一个线程可多次获取锁,但同时也要释放相同的次数,否则该线程将持续拥有锁,其他线程将无法进入临界区。
今天继续介绍分布式系统当中常用的数据结构,今天要介绍的数据结构非常了不起,和之前介绍的布隆过滤器一样,是一个功能强大原理简单的数据结构。并且它的缺点和短板更少,应用更加广泛,比如广泛使用的Redis就有用到它。
AQS全称AbstractQueuedSynchronize即队列同步器,是JUC下的一个框架。 本教程从ReentrantLock的非公平独占锁来看AQS的原理。本文源码采用JDK17
第二个题目是很经典的“单链表逆序”问题。很多公司的面试题库中都有这道题,有的公司明确题目要求不能使用额外的节点存储空间,有的没有明确说明,但是如果面试者使用了额外的节点存储空间做中转,会得到一个比较低的分数。如何在不使用额外存储节点的情况下使一个单链表的所有节点逆序?我们先用迭代循环的思想来分析这个问题,链表的初始状态如图(1)所示:
之前我已经将Python的基本语法与Java进行了比较,相信大家对Python也有了一定的了解。我不会选择去写一些无用的业务逻辑来加强对Python的理解。相反,我更喜欢通过编写一些数据结构和算法来加深自己对Python编程的理解。学习任何语言都一样。
链表和数组是数据类型中两个重要又常用的基础数据类型,数组是连续存储在内存中的数据结构,因此它的优势是可以通过下标迅速的找到元素的位置,而它的缺点则是在插入和删除元素时会导致大量元素的被迫移动,为了解决和平衡此问题于是就有了链表这种数据类型。
这题一开始一直没思路,然后看了 leetcode 的讨论,这个解法还是比较精妙的,用两个指针,然后距离就是 n,等到最后一个碰到末尾,要踢掉的元素就是 前一个指针的后一位。
LinkedHashMap 底层存储结构分析 HashMap 是无序的kv键值对容器,TreeMap 则是根据key进行排序的kv键值对容器,而LinkedHashMap同样也是一个有序的kv键值对
DOM是个缩写,全称是 Document Object Model,被译为文档对象模型。
本文将来讲解一下一种常见的线性数据结构—链表,因为链表和数组一样都是一种线性的数据结构,但是它俩的实现原理是完全不同的,所以在讲解链表之前,我们来回顾一下数组结构。
AQS 使用一个 volatile 的 int 类型的成员变量来表示同步状态,通过内置的 FIFO 队列来完成资源获取和排队工作,将每条要去抢占资源的线程封装成一个 node 节点来实现锁的分配,通过 CAS 来完成对 state 值的修改。
导读| 今年开发者期盼已久的、泛型的go1.18发布了,但目前基于泛型的容器实现案例很稀缺。腾讯后台开发工程师陈峰实现了一套类似C++中STL的容器和算法库。其中有序的Map用跳表实现,并优化到极致性能。本文作者将分享优化的思路并公开源码,供各位开发者参考。
数据元素相互之间存在的一种和多种特定的关系集合 包括二个部分组成逻辑结构,存储结构。
LinkedHashMap 继承自 HashMap,在 HashMap 基础上,通过维护一条双向链表,解决了 HashMap 不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题。除此之外,LinkedHashMap 对访问顺序也提供了相关支持。在一些场景下,该特性很有用,比如缓存。在实现上,LinkedHashMap 很多方法直接继承自 HashMap,仅为维护双向链表覆写了部分方法。
链表是非常重要的一种数据结构,它的好坏处我们不讳言,毕竟这是在考写代码不是在考System Design2333,但是链表其实也很麻烦,学过链表的就知道,在链表中做添加,删除等等,是需要注意很多细节的。因此有必要单独开一个专题说一下。
给你两个 非空 链表来代表两个非负整数。数字最高位位于链表开始位置。它们的每个节点只存储一位数字。将这两数相加会返回一个新的链表。
实现一个线程安全的队列有两种实现方式一种是使用阻塞算法,另一种是使用非阻塞算法。使用阻塞算法的队列可以用一个锁(入队和出队用同一把锁)或两个锁(入队和出队用不同的锁)等方式来实现,而非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现。
链表(Linked List)是一种线性数据结构,它由一系列节点(Node)组成,每个节点包含两部分:数据和指向下(上)一个节点的引用(或指针)。链表中的节点按照线性顺序连接在一起(相邻节点不需要存储在连续内存位置),不像数组一样存储在连续的内存位置。链表通常由头节点(Head)来表示整个链表,而尾节点的下一个节点指向null,表示链表的结束。
下面用一个图来浅析线性表的关系。可能有些不太确切,但是其中可以参考,并且后面也会根据这个图举例。
也是我们熟悉的这几个,默认构造、n个val的构造、迭代器区间的构造以及拷贝构造。 然后看一下它的迭代器:
通过前面数据结构与算法基础知识我么知道了数据结构的一些概念和重要性,那么我们今天总结下线性表相关的内容。当然,我用自己的理解分享给大家。(ps你有混淆是节点还是结点嘛)
做链表的题目,总会遇到各种各样莫名其妙的问题,刚刚又解决一个卡了一下午的,原因是用于插入的节点是在循环之外分配空间的(为了省空间),之后没做清理,导致问题,而我的聚焦点却一直在:为什么使用了
作者:phongchen,腾讯 IEG 后台开发工程师 2022 年 3 月,广大人民期盼已久的支持的泛型的 go1.18 发布了。但是目前基于泛型的容器实现还不多。我实现了一套类似 C++中 STL 的容器和算法库。其中有序的 Map 选择用跳表来实现,并优化到了相当好的性能。在此分享一下优化的思路和心得,供大家参考借鉴,如果发现有错误也欢迎指出。 一、背景 首先为标题党致歉,不过确实没吹牛 😊。 最近一年我所负责的业务系统中,用 Go 语言的实现的占了至少 70%的比例,因此 Review 了大量的 G
一开始听说SkipList我是一脸懵逼的,啥?还有SkipList?这个是什么玩意。
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。
LinkedHashMap 源码分析 1. 在阅读源码时做了大量的注释,并且做了一些测试分析源码内的执行流程,由于博客篇幅有限,并且代码阅读起来没有 IDE 方便,所以在 github 上提供JDK1.8 的源码、详细的注释及测试用例。欢迎大家 star、fork ! 2. 由于个人水平有限,对源码的分析理解可能存在偏差或不透彻的地方还请大家在评论区指出,谢谢! 1. 基本结构 1. 实现 实现的接口是 Map 2. 继承 继承的是 HashMap 这个就比较熟悉了,事实上我们会看到 Linke
线性表是由 n 个数据元素组成的有限序列,也是最基本、最简单、最常用的一种数据结构。
用户信息当然是存在数据库里。但是由于我们对用户系统的性能要求比较高,显然不能每一次请求都去查询数据库。
在Linux内核中,对于数据的管理,提供了2种类型的双向链表:一种是使用list_head结构体构成的环形双向链表;另一种是使用hlist_head和hlist_node2个结构体构成的具有表头的链型双向链表。
链表是一个「线性」结构,充分利用了计算机的内存空间,实现了灵活的内存状态管理。在物理存储结构上,链表是不连续、无顺序的存储结构,在逻辑上,通过使用节点的引用实现顺序。
前面我们介绍了栈(Stack),队列和栈是比较像的一种数据结构。我们可以想象有很多辆汽车正在通过单行道的隧道,所有车辆不能插队、不能掉头,先进来的车也先出去,我们可以把这种特征的数据结构称之为队列。
DAG是公认的下一代区块链的标志。本文从算法基础去研究分析DAG算法,以及它是如何运用到区块链中,解决了当前区块链的哪些问题。 关键字:DAG,有向无环图,算法,背包,深度优先搜索,栈,BlockChain,区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种,我在上大学的时候,图的这一章会被老师划到考试范围之外,作为我们的课后兴趣部分。但实际上,图在信息化社会中的应用非常广泛。图主要包括: 无向图,结点的简单连接 有向图,连接有方向性 加权图,连接带有权值 加权有向图,连接既有方向性,又带有权值 图是由
经过我周密的百度之后, 得到了答案,原来就是 “Least Recently Used”的缩写,它的意思是最近最少使用。
您将获得一个双向链表,除了下一个和前一个指针之外,它还有一个子指针,可能指向单独的双向链表。这些子列表可能有一个或多个自己的子项,依此类推,生成多级数据结构,如下面的示例所示。
额,这篇文章是昨天的头条文章,但由于自己起了一个骚的题目,导致翻车严重,没几个人看,所以起个正常的标题再发一次。
maphore 源码分析 1. 在阅读源码时做了大量的注释,并且做了一些测试分析源码内的执行流程,由于博客篇幅有限,并且代码阅读起来没有 IDE 方便,所以在 github 上提供JDK1.8 的源码、详细的注释及测试用例。欢迎大家 star、fork ! 2. 由于个人水平有限,对源码的分析理解可能存在偏差或不透彻的地方还请大家在评论区指出,谢谢! 1. Semephore 简单介绍 一般来说,在 Java 中比较常用的同步工具就是 Lock 和 Synchronized 但是 Java 也加入
Semaphore 源码分析 1. 在阅读源码时做了大量的注释,并且做了一些测试分析源码内的执行流程,由于博客篇幅有限,并且代码阅读起来没有 IDE 方便,所以在 github 上提供JDK1.8 的源码、详细的注释及测试用例。欢迎大家 star、fork ! 2. 由于个人水平有限,对源码的分析理解可能存在偏差或不透彻的地方还请大家在评论区指出,谢谢! 1. Semephore 简单介绍 一般来说,在 Java 中比较常用的同步工具就是 Lock 和 Synchronized 但是 Java 也
安利下:《next.js静态页面渲染技术(静态生成和服务端渲染):BSR/SSG/SSG》
LinkedHashMap 继承自 HashMap,在 HashMap 基础上,通过维护一条双向链表,解决了 HashMap 不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题。除此之外,LinkedHashMap 对访问顺序也提供了相关支持。在一些场景下,该特性很有用,比如缓存。在实现上,LinkedHashMap 很多方法直接继承自 HashMap,仅为维护双向链表覆写了部分方法。所以,要看懂 LinkedHashMap 的源码,需要先看懂 HashMap 的源码。关于 HashMap 的源码分析,本文并不打算展开讲了。大家可以参考我之前的一篇文章“HashMap 源码详细分析(JDK1.8)”。在那篇文章中,我配了十多张图帮助大家学习 HashMap 源码。
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