1.下载原始数据 本次学习分析的文章是这篇：https://academic.oup.com/gigascience/article/7/12/giy140/5202451 这篇文章的原始数据有点问题， 使用sra和ena数据库直接下载都基本上会失败，sra只能下到一个10M左右的数据，转换格式成fastq后只能获得4.6M的数据。 era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/run/ERR224/ERR2241542/RAW_R9.5_1_organism.tar.gz \ BioData/Nanopore/ 下载的数据没有通过完整性测试 后面重新下载了原始数据，见下面： wget -c ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/sra/sra-instant/reads/ByRun/sra/ERR/ERR224/ERR2241540 /nano -s 0,450,451,900,901,1300 比较遗憾，尽管没有报错，却没有得出结果，otu表为空，或许是原始数据有问题，或许前面参数出了问题，做了个探索。
“树”这种数据结构真的很像我们现实生活中的“树”，这里面每个元素我们叫做“节点”；用来连接相邻节点之间的关系，我们叫做“父子关系”。 所以，树这种数据结构的高度也是一样，从最底层开始计数，并且计数的起点是 0。 “深度”这个概念在生活中是从上往下度量的，比如水中鱼的深度，是从水平面开始度量的。 所以，树这种数据结构的深度也是类似的，从根结点开始度量，并且计数起点也是 0。 “层数”跟深度的计算类似，不过，计数起点是 1，也就是说根节点位于第 1 层。 不过，它不仅仅支持快速查找一个数据，还支持快速插入、删除一个数据。它是怎么做到这些的呢？ 这些都依赖于二叉查找树的特殊结构。 二叉查找树中每一个节点不仅会存储一个数据，因此我们通过链表和支持动态扩容的数组等数据结构，把值相同的数据都存储在同一个节点上。 第二种方法比较不好理解，不过更加优雅。 每个节点仍然只存储一个数据。
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后进者先出，先进者后出，这就是典型的“栈”结构。 从栈的操作特性上来看，栈是一种“操作受限”的线性表，只允许在一端插入和删除数据。 如何实现一个“栈”？ 栈主要包含两个操作，入栈和出栈，也就是在栈顶插入一个数据和从栈顶删除一个数据。理解了栈的定义之后，我们来看一看如何用代码实现一个栈。 实际上，栈既可以用数组来实现，也可以用链表来实现。 如果比运算符栈顶元素的优先级高，就将当前运算符压入栈；如果比运算符栈顶元素的优先级低或者相同，从运算符栈中取栈顶运算符，从操作数栈的栈顶取 2 个操作数，然后进行计算，再把计算完的结果压入操作数栈，继续比较 当我们点击前进按钮时，我们依次从栈 Y 中取出数据，放入栈 X 中。当栈 X 中没有数据时，那就说明没有页面可以继续后退浏览了。当栈 Y 中没有数据，那就说明没有页面可以点击前进按钮浏览了。 /com/s3 栈是一种操作受限的数据结构，只支持入栈和出栈操作。
什么是数据结构 数据结构是互相之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，此解释来自于《大话数据结构》。小白表示这都什么玩意啊。 简单的来说数据结构就是数据之间的一种关系，而这种关系是计算机之中特定的一种。 数据结构的分类 数据结构可以分为两类，逻辑结构和物理结构，而逻辑结构实际上就是数据对象和数据之间的一种关系，逻辑结构又可以分为集合结构、线性结构、树形结构、图形结构。 树形结构 树形结构就像树一样，一个主干存在一个或者多个分支。数据中一个结点存在一个或者多个关系，如红黑树、二叉树。 ? 图形结构 图形结构是指数据之间存在多对多的一种关系。 ? 顺序存储结构 顺序存储结构顾名思义就是按照顺序存储的一种结构，就是把我们的数据元素存在一个一个连续的存储地址单元，就好比数组一样，而数组下标中存放的值就类似于数据元素。 ?
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 通过索引获取数据 ser_obj[idx] 示例代码： #通过索引获取数据 print(ser_obj[0]) print(ser_obj[8]) 运行结果： 10 18 4. 索引与数据的对应关系不被运算结果影响 示例代码： # 索引与数据的对应关系不被运算结果影响 print(ser_obj * 2) print(ser_obj > 15) 运行结果： 0 20 1 17.8 2002 20.1 2003 16.5 Name: temp, dtype: float64 ---- ---- DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构 DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。
一、什么是数据结构 1、数据结构的定义 数据：从计算机的角度来看，数据是所有能被输入到计算机中且能被计算机处理的符号的集合。 数据结构：数据结构是指数据以及数据相互之间的联系，可以看成是相互之间具有某种特定关系的数据元素的集合，因此，可以把数据结构看成是带结构的数据元素的集合。 数据结构包含以下几个方面： 数据元素之间的逻辑关系，即数据的逻辑结构。 数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式，即数据的存储结构，也称为数据的物理结构。 施加在该数据上的操作，即数据的运算。 所以数据结构由三个部分组成：逻辑结构、物理结构、运算。 数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现（逻辑结构在计算机存储中的映像），它是依赖于计算机语言的。 数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的，每种逻辑结构都有一组相应的运算。
今天我要给大家分享的什么是数据结构，怎么通过JavaScript去理解这个概念，在专业程序员的成长过程中，数据结构的学习至关重要，今天的内容很轻松，就是和大家一起探讨下什么是数据结构。 什么是数据结构？ 我一直认为术语“数据结构”让人很困惑。 它到底是什么? 它是数据的结构？这是一个让很多人模糊的概念。 首先我们来看看百度百科的解释： 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。 数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 首先从“数据结构”这个词来分析，我们来加上几个字，数据 （的事），结构 （组织）。这稍微的改动，是否很容易理解了。换句话来说，不再关注事物，而是关注组织事物。 到这里，大家应该比较清楚了吧，摆放书本可以用很多种方式；也就是说，有很多种不同的数据结构。 用在web开发中的数据结构，就像我们摆放书本的例子，是由我们的需求决定的。 接下来...
从我画的图中可以看出来，双向链表需要额外的两个空间来存储后继结点和前驱结点的地址。所以，如果存储同样多的数据，双向链表要比单链表占用更多的内存空间。 从结构上来看，双向链表可以支持 O(1) 时间复杂度的情况下找到前驱结点，正是这样的特点，也使双向链表在某些情况下的插入、删除等操作都要比单链表简单、高效。 n 个结点 求链表的中间结点 思考题：基于链表的 LRU 算法 LRU 思路一 如果此数据之前已经被缓存在链表中了，我们遍历得到这个数据对应的结点，并将其从原来的位置删除，然后再插入到链表的头部。 如果此数据没有在缓存链表中，又可以分为两种情况：undefined如果此时缓存未满，则将此结点直接插入到链表的头部；undefined如果此时缓存已满，则链表尾结点删除，将新的数据结点插入链表的头部。 根据奇偶个数。 如果是奇数个则中分开。 如果是偶数个，则认为中点有两个，继续分开。 然后分别拿到两端的 head 指针就行循环，如果遇到节点的数据不一致则认定不是回文串。
顺序队列和链式队列 我们知道了，队列跟栈一样，也是一种抽象的数据结构。它具有先进先出的特性，支持在队尾插入元素，在队头删除元素，那究竟该如何实现一个队列呢？ 确实，队列这种数据结构很基础，平时的业务开发不大可能从零实现一个队列，甚至都不会直接用到。而一些具有特殊特性的队列应用却比较广泛，比如阻塞队列和并发队列。 阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。 因为此时还没有数据可取，直到队列中有了数据才能返回；如果队列已经满了，那么插入数据的操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。 内容小结 我的代码实现 https://gitee.com/kaiLee/struct/tree/master/src/main/java/com/s4 今天我们讲了一种跟栈很相似的数据结构，队列。 除此之外，我们还讲了几种高级的队列结构，阻塞队列、并发队列，底层都还是队列这种数据结构，只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、出队操作可以阻塞，并发队列就是队列的操作多线程安全。
本文内容： 1、什么是数据结构？ 2、为什么要学习数据结构？ 3、数据结构学习 我的文集列表. ---- 看看大家怎么讲？ Wiki：Data structure 百度百科：数据结构 知乎：学习数据结构有什么用？ 1、什么是数据结构？ 数据结构与具体程序设计无关，与具体的平台也无关 数据结构：在计算机领域，是研究如何在计算机中组织数据的方法。 补充：数据，在计算机领域，指代数值、字符等内容，对应整型、字符等基础数据类型。 补充：当然像 C 语言中的结构体、联合体、数组，或者 C++/Jave/Objective-C/Swift 等设计语言中的 Class [类] 都是数据结构。 ---- 3、数据结构学习之我的文集列表.
原因：2018年4月7日 星期六 说明：毕业近2年，系统的整理一下相关数据结构之所学，有基础，有拓展。 绪论 什么是数据结构：程序设计 = 数据结构 + 算法。 传统上，我们把数据结构分为逻辑结构和物理结构。 四大逻辑结构：集合、线性、图形、树形。 数据的存储结构：顺序存储结构、链式存储结构。 数据结构 线性表 由零个或多个数据元素组成的有限序列。 顺序存储结构 优点 无须为表示表中元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间。 可以快速地存取表中任意位置的元素。 缺点 插入和删除操作需要移动大量元素。 链式存储结构 由数据域和指针域组成存储映像，成为结点。 n个结点链接成一个链表，即为线性表。 由于每个结点只包含一个指针域，故成为单链表。
数据结构 Queue 什么是队列 队列的种类 Java 集合框架中的队列 Queue Set 什么是 Set 补充：有序集合与无序集合说明 HashSet 和 TreeSet 底层数据结构 List 什么是List List的常见实现类 ArrayList 和 LinkedList 源码学习 Map 树 Queue 什么是队列 队列是数据结构中比较重要的一种类型，它支持 FIFO，尾部添加、头部删除 （Set） HashSet 和 TreeSet 底层数据结构 HashSet 是哈希表结构，主要利用 HashMap 的 key 来存储元素，计算插入元素的 hashCode 来获取元素在集合中的位置； 堆 数据结构之堆的定义：堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆 二叉查找树（BST） 二叉查找树的特点 B+ 树的叶子节点链表结构相比于 B- 树便于扫库，和范围检索。2. B+树支持range-query(区间查询)非常方便，而B树不支持。这是数据库选用B+树的最主要原因。3.
在公共基础部分中，有数据结构，程序设计基础，软件工程基础，数据库设计基础四种，虽然大纲的表示得到分数比重不多。 ---- 数据结构 是计算机存储、组织数据的方式。 定义： 数据结构(data structure)是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型 在实际应用中，数组、广义表、树结构和图结构等数据结构都属于非线性结构 常用的数据结构： 数组(Array) 数组可以说是最基本的数据结构，在各种编程语言中都有对应。 链表( Linked List) 链表是一种数据元素按照链式存储结构进行存储的数据结构，这种存储结构具有在物理上存在非连续的特点。链表由一系列数据结点构成，每个数据结点包括数据域和指针域两部分。 常用算法 数据结构研究的内容：就是如何按一定的逻辑结构，把数据组织起来，并选择适当的存储表示方法把逻辑结构组织好的数据存储到计算机的存储器里。研究的目的是为了更有效的处理数据，提高数据运算效率。
难得有些许空闲，看一下Python的数据结构--Stack，现将几个典型示例进行总结！ 利用Python 的内置的数据结构List实现栈全部操作 class Stack(): def __init__(self): self.itmes = [] def isEmpty remstack.pop()) return binString if __name__ == '__main__': print(divideBy2(42, 2)) 说明： 这是用List结构来实现的 将数值压栈，遇到符号将栈顶的操作数与次位置弹出进行计算，结果再次入栈，直到表达式解析完成。 将数值压栈，遇到符号将栈顶的操作数与次位置弹出进行计算[次位操作数 栈顶操作数 操作符 ]，结果再次入栈，直到表达式解析完成 计算表达式结果时同样是[次位操作数 操作符 栈顶操作数 ] 四、总结 以上示例都可以通过
比如将数据序列化到磁盘上，减少数据量，在IO过程中提高效率等等。 * * * 为什么要进行压缩？ int[] arr; // 存放数据，模拟队列 private int size = 0; // 队列当前大小 /* * 构造器 */ public ArrayQueue(int ，入队列 */ public void push(int n) { // 队列已满则结束方法 if(isFull()) { System.out.println("队列已满，不能加入数据 throw new RuntimeException("队列为空，没有数据"); } return arr[front+1]; } /* * 获取队列的尾数据 */ public "); System.out.println("p(pop )：取出数据"); System.out.println("h(head)：查看头数据"); System.out.println
这个数据结构使用了有限集合相同的数学概念，在数学中，集合是一组不同的对象（的集） 你可以把集合想象成一组没有重复元素，也没有顺序的数组（其实在JS中就是对象，ES6中的Set数据结构就是是集合的实现）。 #图片来源： 掘金-在 JavaScript 中学习数据结构与算法 #集合 集合是由一组无序且唯一（即不能重复）的项组成的。你也可以把集合想象成一个即没有重复元素，也没有顺序的的数组。 EACAScript 6 中的 Set 数据结构就是集合的一种实现，它类似数组，但是成员都是唯一的。 #字典 字典和集合很相像，集合是以[值, 值]的形式储存的。 EACAScript 6 中的 Map 数据结构就是字典的一种实现，它类似对象。 #散列表（散列映射 Hash） 散列算法：尽可能快得在数据结构中找到一个值。 ; i++){ hash = hash * 33 + key.charCodeAt(i) } return hash % 1013 } #树 树是一种非顺序数据结构，它对于储存需要快速查找的数据非常有用
常见的数据结构有 栈结构 队列结构 数组 链表 树 其特点 栈结构：先进后出，只能在栈顶进行添加和移除。子弹夹。 队列结构：先进先出，相当于电梯 一头负责进，一头负责出。 数组：在内存上是连续的,可以通过索引快速定位到要查找的元素，于此同时，数组的长度是固定的,增删元素后,需要创建新的数组,对原来的数据进行复制 链表：在内存上不是连续的，需要从一侧向后查询，效率低。
，因为内存地址是连续的 栈 内存区域：栈区 单片机：压栈 数据结构中有一个同名的数据结构，栈 内存中的堆栈和数据结构中的堆栈不是一个概念，内存中的堆栈是真实存在的物理区，数据结构中的堆栈是抽象数据存储结构 如上图：二叉搜索树可能退化成一个链表的，二叉搜索树的操作速度和高度是相关的，如果出现这种右斜树类型的链表，则效率高也就成了一句空话 好的二叉搜索树的结构：左右分布均匀，但是我们插入连续的数据的时候，会导致数据分布不均匀 ，这个关系网就是数据结构当中的图(Graph) 还有导航的最优路径：耗时最短的路径等 45.png 自环：即一条链接一个顶点和自身的边 平行边：连接同一对顶点的两条边 52.png 图的分类 无向图 图是由顶点和边构成的，所以在图里边，要存储的图形结构的信息，无非就是存储图的顶点和图的边； 顶点可以直接用数组去存储 1，2，3，4=》1,2,3,4 边存储起来就麻烦一些 存储结构： 邻接矩阵 矩阵是一个按照长方阵列的负数或者实数集合 数组/链表/字典 51.png 图的遍历 遍历：从某个结点出发，按照一定的搜索路线，依次访问数据结构中的全部结点，而且每个结点访问一次 广度优先遍历(BFS) 优先横向遍历图，广度优先的思想，从图中的某个顶点
数组 优点:构建一个数组简单，能在O(1)的时间根据数组下标查询某个元素 缺点：构建是必须分配一段连续的空间；查询某个元素是否存在，需要变量整个数组，耗费O(n)的时间；删除某个元素同样需要耗时O(n) 的时间 链表 优点：灵活分配内存空间，能在O(1)时间内删除或添加元素 缺点：查询某个元素耗时O(n) 总结：如果数据元素个数确定，需要经常查询，那建议不要使用链表，数组更适合；如果数据元素不确定，经常需要进行添加或删除 ，那建议选择链表； 解题技巧： 利用快慢指针（有时候需要三个指针） 构建虚假列表头 栈 优点：后进先出 总结：可以使用单链表来实现栈；当你只关心最近一次的操作时，栈是最好的选择； 队列 特点：先进先出 总结：可以使用双链表实现队列；当我们需要按照一定顺序处理数据，并且数据在不断变化，使用队列更合适； 双端队列 特点：允许在队列两端能在O(1)的时间内进行数据的查看、添加和删除 总结：常用来实现一个长度动态变化的窗口或连续的区间 树 共性：结构直观 常有：普通二叉树、平衡二叉树、完全二叉树、二叉搜索树、四叉树、多叉树 特殊：红黑树、自平衡二叉搜索树（不常考） 总结：大多数考察题目，都是在考察递归算法；考察树的遍历 前序遍历：根
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