我们写代码写完后总要进行管理,以前写的很多代码虽然写的不是很好,但因为没有一个比较好的代码管理习惯,所以很多都遗失掉了,为此现在都还觉得很可惜,近来在学习使用git来进行代码管理,git是一个很强大的分布式版本控制系统。
Tip:主要是为了总结和归纳在是常工作中所遇到的知识点。学习至少一个技术技巧。在工作中遇到的问题,踩过的坑,学习的点滴知识。
回顾一下 通俗易懂的红黑树图解(上),上篇首先介绍了二叉树的定义以及二叉树的查找,然后介绍了红黑树的五点性质以及红黑树的变色、左旋以及右旋等操作,最后结合变色、左旋及右旋详细讲解了插入节点的五种场景。而本篇通俗易懂的红黑树图解(下)是在上篇的基础上讲解红黑树最后一种操作-删除节点,删除节点相对插入节点会复杂一点,但通过分类归纳出不同的场景,能更容易理解和记忆。
在学习红黑树之前我们需要了解一下二叉排序树,所谓二叉排序树就是一种特殊的二叉树,首先满足二叉树的性质,然后它存储数据的方式是左边节点比父节点的数据小,而右边节点比父节点数据大。这样当我们查询一个数据时,比如我们要找数据8,先从根节点开始,8比12小所以去左子树找,然后与5比较发现比5大那么去右子节点此时就找到了我们需要的数据8。是不是类似于二分查找呢?只需要O(logn)就能找到数据。
2. 如果包含路径与当前搜索文件名相同,可以使用转义字符或者引号:find . -name “init*”
给定一个单链表中的一个等待被删除的节点(非表头或表尾)。请在在O(1)时间复杂度删除该链表节点。
【中间件】Zookeeper从0到1实现一个分布式锁 分布式锁,在实际的业务使用场景中算是比较常用的了,而分布式锁的实现,常见的除了redis之外,就是zk的实现了,前面一篇博文介绍了zk的基本概念与使用姿势,那么如果让我们来记住zk的特性来设计一个分布式锁,可以怎么做呢 I. 方案设计 1. 创建节点方式实现 zk有四种节点,一个最容易想到的策略就是创建节点,谁创建成功了,就表示谁持有了这个锁 这个思路与redis的setnx有点相似,因为zk的节点创建,也只会有一个会话会
[logo.jpg] 【中间件】Zookeeper从0到1实现一个分布式锁 分布式锁,在实际的业务使用场景中算是比较常用的了,而分布式锁的实现,常见的除了redis之外,就是zk的实现了,前面一篇博文
实现分布式锁目前有三种流行方案,分别为基于数据库、Redis、Zookeeper的方案,其中前两种方案网络上有很多资料可以参考,本文不做展开。我们来看下使用Zookeeper如何实现分布式锁。 什么是Zookeeper? Zookeeper(业界简称zk)是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务,这些提供的功能都是分布式系统中非常底层且必不可少的基本功能,但是如果自己实现这些功能而且要达到高吞吐、低延迟同时还要保持一致性和可用性,实际上非常困难。因此zookeeper提供了这些功能,开发者在zoo
拷贝一个节点相当于将一个节点作为对象存放在内存中,这个对象可以被其他的诸如 appendChild 等操作来使用。而节点删除则只能通过一个 removeChild 来实现,所以要删除某个元素,首先要获取这个元素的父节点。我们使用以下方法来实现,参考代码:
红黑树是算法领域中一个著名的二叉查找树实现,它能够以较小的开销保持二叉查找树的平衡。具备平衡性质的二叉查找树能够极大地提高节点的查询速度。举个形象一点的例子:从一个十亿节点的红黑树中查找一个节点,所需要的查询次数不到 30,这不禁让人感叹算法的魅力。
1)Zookeeper (文中后续简称 ZK)是一个开源的分布式服务协调系统,最初由雅虎公司开发,后成为 Apache 基金会顶级开源项目。
Zookeeper 是Google 的 Chubby一个开源的实现,是 Hadoop 的分布式协调服务。
实现分布式锁目前有三种流行方案,分别为基于数据库、Redis、Zookeeper的方案,其中前一种方案基于Redis的,前文中已经写明。现在我们来看下使用Zookeeper如何实现分布式锁。
一。顺序表 #include <stdio.h> #define SEQ_SIZE 10 // 声明数据节点 struct seq_node{ int data; }; // 遍历显示顺序表所有有效数据 void seq_show(struct seq_node *seq_list); // 将该正数存放到顺序表中 void seq_add(int new_data, struct seq_node *seq_list); // 将该数从顺序表中删除 void seq_del(int del_
节点删除之后,将左孩子所在的二叉树取代其位置;连在原来节点父亲元素右节点的位置,比如在图中需要删除58这个节点。
推出一个新系列,《看图轻松理解数据结构和算法》,主要使用图片来描述常见的数据结构和算法,轻松阅读并理解掌握。本系列包括各种堆、各种队列、各种列表、各种树、各种图、各种排序等等几十篇的样子。
目前在 Linux/Unix 文件系统中使用,也是使用最广泛的权限控制方式。是一 种粗粒度的文件系统权限控制模式。
在ztree里面,删除一个节点的时候,会弹出一个弹框询问,是否删除,本来用的是网页自带的confirm弹框,根据公司的业务需求,要用到layer弹框删除,这个时候,就出现了一个问题。
题目 每天一道leetcode19-删除链表的倒数第N个节点 分类:链表 中文链接: https://leetcode-cn.com/problems/remove-nth-node-from-end-of-list/ 英文链接 https://leetcode.com/problems/remove-nth-node-from-end-of-list/ 题目详述 给定一个链表,删除链表的倒数第 n 个节点,并且返回链表的头结点。 示例: 给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 n = 2.
前面有很详细的讲过线性表(顺序表和链表),当时讲的链表以单链表为主,但实际上在实际应用中双链表的应用多一些就比如LinkedList。
导语 | 最近碰到部分业务场景,代码逻辑需要了解“数组变更后,具体变更了哪一些元素,以及变更的位置…”。于是仔细研究并覆写了一遍针对数组变化的diff算法,在这里做下diff算法的逻辑分享&&源码解读。 一、介绍前的准备工作 我们先了解diff方法的运行规则和前提方法。 (一)虚拟node进行深度优先&&同级对比 深度优先: 同级对比: 如上图所示: 每次vnode都是执行同级对比(对应dom同一个父元素) 代码逻辑如下图: (二)简单判断 `sameVnode`函数用来进行判断是否是同
ZooKeeper 的节点通常可以作为分布式锁来使用。比如可以多个服务对同时竞争申请一个节点 “/test/lock”,创建成功的服务获取到这个锁,其他没创建成功的监听这个锁,等到这个锁释放后再重新申请该锁。这样就实现了简单的分布式锁。 但同时在大量锁的情况下会有**“惊群”**的问题。“惊群”就是在一个节点删除的时候,大量对这个节点的删除动作有订阅Watcher的线程会进行回调,这对Zk集群是十分不利的。所以需要避免这种现象的发生。
selector.append(节点对象):在selector元素内部的最后插入"节点对象"
二分法的查找过程是,在一个有序的序列中,每次都会选择有效范围中间位置的元素作判断,即每次判断后,都可以排除近一半的元素,直到查找到目标元素或返回不存在,所以
画了一系列树的动画,从二分搜索树,到AVL树,再到2-3树,再到基于2-3树的红黑树,都可以发现这些树都跟二叉查找树很像啊。
导读 真是有人(锁)的地方就有江湖(事务),今天不谈江湖,来撩撩人。 分布式锁的概念、为什么使用分布式锁,想必大家已经很清楚了。前段时间作者写过Redis是如何实现分布式锁,今天这篇文章来谈谈Zookeeper是如何实现分布式锁的。 陈某今天分别从如下几个方面来详细讲讲ZK如何实现分布式锁: ZK的四种节点 排它锁的实现 读写锁的实现 Curator实现分步式锁 ZK的四种节点 持久性节点:节点创建后将会一直存在 临时节点:临时节点的生命周期和当前会话绑定,一旦当前会话断开临时节点也会删除,当然可以主动删除
前言 红黑树是算法领域中一个著名的二叉查找树实现,它能够以较小的开销保持二叉查找树的平衡。具备平衡性质的二叉查找树能够极大地提高节点的查询速度。举个形象一点的例子:从一个十亿节点的红黑树中查找一个节点,所需要的查询次数不到 30,这不禁让人感叹算法的魅力。 红黑树是工程中最常见的二叉查找树的实现,例如在 Linux 的内存管理和进程管理中就用到了红黑树;Java 语言的集合包、C++语言的标准模板库中均提供了红黑树的实现类。 红黑树本身的设计很复杂,多数情况下我们也不需要自己去实现红黑树,但研究红黑树还
cordon、drain和delete三个命令都会使node停止被调度,后期创建的pod不会继续被调度到该节点上,但操作的暴力程度却不一样。
众所周知,链表是常用的数据结构,在Java中有很多基于链表的容器实现类,例如HashMap、LinkedList。但是这些链表有的是单向链表,有的是双向链表,那么他俩有什么不同呢?(以下源码均属于jdk1.8.0_101)
好吧,有人可能觉得我标题党了,但我想告诉你们的是,前阵子面试确实挂在了 RLU 缓存算法的设计上了。
由于某事业群需要留言墙用于年会,同时需要调用大象公众号服务器接口,所以在今年年初开发了留言墙用于活动现场交流。
红黑树
级别的查询、插入和删除节点复杂度。相对于 AVL 树单纯的对每个节点的平衡因子进行判断,红黑树给节点赋予了颜色属性,并通过对树中节点的颜色进行限制,来保持整棵树的平衡。
今天的题目 每天的题目见github(看最新的日期): https://github.com/gzc426 具体的题目可以去牛客网对应专题去找。
堆(heap)又被为优先队列(priority queue)。尽管名为优先队列,但堆并不是队列。回忆一下,在队列中,我们可以进行的限定操作是dequeue和enqueue。dequeue是按照进入队列的先后顺序来取出元素。而在堆中,我们不是按照元素进入队列的先后顺序取出元素的,而是按照元素的优先级取出元素。 这就好像候机的时候,无论谁先到达候机厅,总是头等舱的乘客先登机,然后是商务舱的乘客,最后是经济舱的乘客。每个乘客都有头等舱、商务舱、经济舱三种个键值(key)中的一个。头等舱->商务舱->经济舱依次享有
分布式锁可以保证在分布式部署的应用集群中,同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。
Zookeeper,是为我们熟知的一款开源的分布式应用程序协调服务,很多动物命名的项目都是通过Zookeeper做集群管理的,也被大家认可为动物园管理员,Zookeeper可以做很多事情,集群管理,数据发布/订阅,配置维护,服务注册与发现,分布式同步,分布式队列,还有就是本文要去探索的分布式锁功能。
考虑一下二叉搜索树的特殊情况,如果一个二叉搜索树所有的节点都是右节点,那么这个二叉搜索树将会退化成为链表。从而导致搜索的时间复杂度变为O(n),其中n是二叉搜索树的节点个数。
前面讲过线性表中[顺序表和链表].但双向链表无论在考察还是运用中都占有很大的比例,笔者旨在通过本文与读者一起学习分享双链表相关知识。
链表节点删除,只有标记待删除节点的前驱节点即可; [注]:如果不是带有节点设置一个虚拟节点即可,返回时返回dummy->next。
1、调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API,传入 Watcher对象
1 什么是LRU Cache 在LeetCode上有一个LRU Cache实现的题目 Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists
用户可以手动断开节点与集群的连接,节点也可能由于其他原因而断开连接,例如由于缺乏心跳。节点断开之后用户不能修改节点上的数据流,另外,有可能由于网络问题导致节点无法与集群协调器通信导致页面上显示节点断开连接,并不意味着它不起作用。
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插入节点 1 //写法一: 2 r = p->pNext; //r为临时变量 3 p->pNext = q; //q为要插入的节点地址 4 q->next = r; 5 6 7 //写法二: 8 q->pNext = p->pNext; //将原来指向下一节点的指针域赋值给插入的节点的指针域 9 p->pNext = q; //原来的节点的指针域被赋值了插入的节点的地址 删除节点 1 r = p->pNext; 2 //将要删除的节点的地址赋值给临时变量,方便最后释放内存 3 4 p->pNext =
barrier的作用是所有的线程等待,知道某一时刻,锁释放,所有的线程同时执行。举一个生动的例子,比如跑步比赛,所有 运动员都要在起跑线上等待,直到枪声响后,所有运动员同时起跑,冲向终点。在这个例子中,所有的运动员就是所有的线程, 枪声是所有线程的共享锁,枪声一响,锁释放,所有线程同时执行。
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