下面集合HashMap的put(K key, V value)方法探究其实现原理。
Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。然而，对于新手来说，在DataFrame中插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中，我们将分享如何解决这个问题的方法，并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。
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……
上篇文章我们分析了常见的ArrayList源码，它的内部是由一个数组来实现的。那么今天，我们来分析另一个常见的类LinkedList。本文分析都来自Java8。(ps:这段话写自写完本文记录后添加。个人感想为已经写成了介绍链表)
二叉搜索树是一种树形结构，由节点和边组成。每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点），且左子节点的值小于等于父节点的值，右子节点的值大于父节点的值。如果一个节点的左子树或右子树为空，则称该节点为叶子节点。
回答：MySQL InnoDB 引擎底层数据结构是 B+ 树，所谓的索引其实就是一棵 B+ 树，一个表有多少个索引就会有多少颗 B+ 树，MySQL 中的数据都是按顺序保存在 B+ 树叶子节点上的。
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在向表中插入数据的时候，经常遇到这样的情况：1. 首先判断数据是否存在； 2. 如果不存在，则插入；3.如果存在，则先删除后再插入新数据行。
如果了解Excel中的一些快捷键，特别是方便经常操作任务的快捷键，将会极大地提高我们使用Excel的效率。这里，介绍用于方便操作行和列的6个快捷键。
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！ 在上一篇中，我们详细介绍了单链表的两种创建方式——头插法与尾插法，相信大家现在对这两种方式都已经掌握了。今天咱们将继续介绍单链表的基本操作——查找、插入与删除。在开始今天的内容之前，我们先通过尾插法创建一个单链表，如下所示：
在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！ 在上个章节中，咱们介绍了单链表的基本概念，以及如果初始化带头结点的单链表与不带头结点的单链表，相信大家现在对这一块内容都是比较熟悉的了。下面我们先来一起回顾一下单链表的初始化，为了方便理解，这里我们还是通过数据域为整型且带有头结点的单链表来进行介绍；
InnoDB批量建索引深度揭秘 InnoDB在MySQL 5.7版本中推出了批量建索引的功能。WL#7277 InnoDB: Bulk Load for Create Index这个功能就由本人设计与实现的。本文将对该功能的设计与实现进行详尽的介绍。 ---- 一、InnoDB Fast Index Build介绍 最简单的建索引的方法就是走正常的数据库插入流程，将数据逐条插入到索引B树中。要对B树进行查找合适的插入位置，对B树节点进行正常的加锁，对页面记录redo log，undo log，当页面满时进
文章：ikd-Tree: An Incremental K-D Tree for Robotic Applications
刚开始你一个表建好后，就一个数据页，就是聚簇索引的一部分，而且还是空的。若你插入数据，就是直接往这数据页里插入，也没必要给他弄索引页：
在前面的章节中，我们已经学习了Mybatis基本的增删改查操作，并且通过ResultMap将查询结果映射为Java对象。但是，对于Insert操作而言，我们通常需要获取新插入记录的自增索引值，以便于后续的操作和处理。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
第四部分将深入介绍列索引存储，这是PolarDB-IMCI处理分析查询的关键部分。PolarDB-IMCI支持高度调优的面向事务处理的云存储的基于行的存储引擎[14, 28]。然而，基于行的数据格式因其无法有效地访问分析查询而闻名。受领先的工业级数据库（例如Oracle [30]、SQL Server [32]）的启发，PolarDB-IMCI通过内存中的列索引实现了双重数据格式，以增强OLAP功能。
1.LinkedList源码分析 LinkedList的是基于链表实现的java集合类，通过index插入到指定位置的时候使用LinkedList效率要比ArrayList高，以下源码分析是基于JDK
前面的几篇文章已经将磁盘管理和内存 buffer pool 管理的内容都介绍完了，接下来继续向上一层，来介绍关于 access method 的内容。
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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。
前言： 在第九章中，已经介绍了如何使用索引，当一个索引创建时，以B-Tree格式存放数据，拥有根节点、中间节点、叶子节点。叶子节点是最底层的节点，在聚集索引中，包含了实际数据，而每个数据页有8KB。 当表中的数据的增删改发生时，会尝试把数据插入到合适的数据页中。比如有一个聚集索引在SSN上，当插入一个新的SSN数时。SQLServer会尝试把数据插入到合适的数据页，假设SSN从2开始，此时在最后的数据页中找到这个页面是以SSN开始的，SQLServer将会仅仅在这个页中插入新行。如
在数据库管理系统中，添加数据是一项常见的任务。无论是向现有表中添加新行，还是创建新表并插入数据，都需要使用SQL（Structured Query Language）语句来执行。本文将介绍SQL中如何添加数据的基本方法，以及一些常用的技巧和最佳实践。
物理事务：一次connection（相当于mybatis的一次sqlsession）的开启和关闭，其间的所有数据库操作
一. 有无头结点，是什么意思？二. 有无头结点的优劣势无头结点的数据插入数据删除数据有头结点的链表插入数据删除数据三. 总结
错误写法：不能覆盖特殊情况的插入方法 写法：只用了一个指向当前节点的指针 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct LinkNode { int num; LinkNode* next; }Lk, * lk; //有头链表的初始化 lk initLinkNode() { //创建头结点 lk headNode = (lk)malloc(sizeof(Lk)); //检验
今天我们来学习一下复杂一点的LinkedList：doublyLinkedList。
长期以来，我的博客数据库中连续文章的主键编号一直都不是连续的，让我这个强迫症晚期患看着很不舒服。在忍受了这么长时间以后，趁着给博客换域名的时机，我把所有的文章编号全部改成了连续的，可算是舒服多了。
线性表是最常见也是最简单的一种数据结构。简言之， 线性表是n个数据元素的有限序列。 其一般描述为：
如果是没有商品名称的全量查询怎么办？总不可能把数据库里的所有记录全查出来吧，而且还要支持不同字段的排序。
B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。如果插入的值比最大值id大，则只需要最后记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值在原先的有序中间，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。如果所在的数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。 除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约 50%。 当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。 基于上面的索引维护过程说明，我们来讨论一个案例： 你可能在一些建表规范里面见到过类似的描述，要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对，我们来分析一下哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该。 自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。 插入新记录的时候可以不指定 ID 的值，系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值。 也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。 而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。 除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？ 由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节。 显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。 所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。 有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？还是有的。比如，有些业务的场景需求是这样的：
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)。
在机器学习和深度学习中，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
head 结点的数据域为空 head -> data = NULL, ，地址域为空 head -> next = NULL;
链表是一种线性数据结构，其中元素不存储在连续位置，而是使用指针链接。链表形成一系列相连的节点，每个节点存储数据和下一个节点的地址。
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。
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系数据库的强大语言。SQL语言被分为多个子语言，其中之一是DML（Data Manipulation Language），用于执行与数据的操作和管理相关的任务。在本文中，我们将深入探讨DML的各个方面，从基础操作到高级技巧，以帮助初学者更好地理解和使用SQL的DML。
链表是环环相扣的，head头指针指向头结点，头结点指向首元结点，首元结点指向第二个结点…直到最后的结点。
在上一篇文章《Redis列表实现原理之ziplist结构》，我们分析了ziplist结构如何使用一块完整的内存存储列表数据。
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。
作为重要的线性数据结构， 我们经常会跟数组打交道。所谓数组，就是一系列相同数据类型元素的集合，数据类型可以是 int、float、String、类……。而对数组的增删改查则是日常用到的操作。为了弄清楚这些常用操作，此博客则对这些操作进行一一梳理。
链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。如图所示：
直接插入排序是一种简单的排序算法，其工作原理是逐个将待排序元素插入到已排序序列中的适当位置，直到全部元素排序完毕。算法从第二个元素开始，将其与前面的元素进行比较，如果当前元素小于前一个元素，则将其插入到前一个元素之前，否则继续向前比较。重复此过程，直到当前元素找到合适的插入位置。每次插入一个元素后，已排序序列的长度增加1，直到整个序列排序完成。直接插入排序的时间复杂度为O(n^2)，在数据量较小时效率较高，但在大规模数据排序中性能不佳。
当多个人同时编辑一个在线文档时，如何处理多人操作的冲突，一直是大家讨论的热点话题。解决协作冲突业界使用最多的两种思路是基于OT（Operation Transformation）的文档合并算法和基于CRDT的文档合并算法。其中OT算法我们之前已经详细介绍过（OT算法）就不再讨论了。本文我们主要介绍基于CRDT的一种文档合并算法-YATA。它有自己的开源实现Yjs（https://github.com/yjs/yjs）
1、插入检索出的数据 select * from dbo.Customers_1 现在有个需求,需要将这张Customers_1表的数据合并到Customers_2表中,下面是解决代码: insert
B 树和红黑树的动画小吴还在制作当中，比想象中的复杂好多好多好多，今天先来一个图解版的 B 树。。。
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