Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。Linux有上百种不同的发行版，如基于社区开发的debian、archlinux，和基于商业开发的Red Hat Enterprise Linux、SUSE、Oracle Linux等。
Linux 的基本思想有两点：第一，一切都是文件；第二，每个文件都有确定的用途。其中第一条详细来讲就是系统中的所有都归结为一个文件，包括命令、硬件和软件设备、操作系统、进程等等对于操作系统内核而言，都被视为拥有各自特性或类型的文件。
项目地址：https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook
与大家熟知的 Windows 操作系统软件一样，Linux 也是一个操作系统软件，其 logo 是一只企鹅。与 Windows 不同之处在于，Linux 是一套开放源代码程序的、可以自由传播的类 Unix 操作系统软件。Linux，全称GNU/Linux，是一种类似Unix的操作系统，可以免费使用，自由传播。它是一个基于POSIX的多用户、多任务、多线程、多CPU的操作系统。随着互联网的发展，Linux得到了全世界软件爱好者、组织和公司的支持。除了在服务器方面保持强劲的发展势头，在个人电脑和嵌入式系统方面也取得了长足的进步。用户不仅可以直观地获得操作系统的实现机制，还可以根据自己的需求对Linux进行修改和改进，使其最大限度地适应用户的需求。
1983 年 9 月 27 日，Richard Stallman(理查德-马修-斯托曼)发起 GNU 计划，它的目标是创建一 套完全自由的操作系统。为保证 GNU 软件可以自由的使用、复制、修改和发布，所有的 GNU 软件都 有一份在禁止其他人添加任何限制的情况下授权所有权利给任何人的协议条款，GNU 通用公共许可 证(GNU General Plubic License，GPL)，说白了就是不能做商业用途。
最近在进行学习的时候发现总能用到数据结构中的各种排序算法，有的记忆不到位的还需要重新去了解学习。同时在很多的面试中面试官都喜欢提问常见排序的基本思想和步骤，所以今天就抽空在这里和大家用大白话总结一下常见的内部排序算法设计的基本思想，可能比较言简意赅，所以欢迎有其他见解的小伙伴在评论区提出分享。
排序是编程的基础，在程序中会经常使用，好的排序方法可以帮助你提高程序运行的效率，所以学好排序，打好基础，对于程序的优化会手到擒来。无论你的技术多么强，如果没有基础也强不到哪去。
作者：心叶 本文对应github地址：https://github.com/yelloxing/...
问题分解为小问题后容易解决 问题可以分解为小问题，即最优子结构 分解后的小问题解可以合并为原问题的解 小问题之间互相独立
（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。
基本思想：将生成的数送入一个数组，每生成一个数后与数组中已有的数比较，如相同则丢弃，重新生成可使用语句Exit For。
1991年10月5日，芬兰电脑程序员托瓦兹（Linus Benedict Torvalds）基于UNIX系统开发的Linux内核首个公开版本发布。
在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。每一趟排序后的效果都是讲没有沉下去的元素给沉下去。
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
上篇博文主要介绍的是数据结构的线性结构，我们这篇博文介绍非线性结构—树与二叉树，我先介绍树的一些基本概念，树的遍历，再介绍二叉树相关概念和特性，以及二叉树的遍历，最后再树与二叉树的对比，总结。
反转排序的基本思想比较简单，也很好理解，其实现思路就是把数组最后一个元素和第一个元素替换，
数据结构与算法是程序设计的两大基础，大型的IT企业面试时也会出数据结构和算法的题目，它可以说明你是否有良好的逻辑思维，如果你具备良好的逻辑思维，即使技术存在某些缺陷，面试公司也会认为你很有培养价值，至少在一段时间之后，技术可以很快得到提高。同时，它也是软考的重点，我们需要对这部分的内容进行一下总结。
要解决空间浪费和更新困难这两个问题最简单的办法就是把程序的模块相互分割开来,形成独立的文件,而不再将它们静态地链接在一起。简单地讲,就是不对那些组成程序的目标文件进行链接,等到程序要运行时才进行链接。也就是说,把链接这个过程推迟到了运行时再进行,这就是动态链接( Dynamic Linking)的基本思想。
归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起，即分而治之)。
笔记本是macOS，磁盘只有256，Maven下载的依赖包，特别是老旧的JAR很占空间，如何使用一行命令删除这些依赖包呢？
以深度优先方式搜索问题解的算法【回溯法是优化的暴力遍历，即一棵树在特定条件作为剪枝函数，树可以提前截掉，省去一些子节点。完全暴力遍历则是需要全部叶子节点都考虑】
图跟树一样，也是非线性结构，咋看起来有点复杂，其实它很简单。树具有层次关系，上层元素可以与下一个多个元素连接，但是只能和上层的一个元素连接。在图结构中，节点间的连接是任意的，任何一个元素都可以与其他元素连接。
将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破， 分而治之
在程序员们进行编程的时候，对各种数据的处理是少不了的，java语言算法在这个时候就十分重要了。数据算法有很多种，也并不区分哪种计算机语言使用，但是有程序员们常用的java语言经典算法，下面就简单介绍一下六大经典java语言算法。
Python有自己的列表排序方法，就是sorted函数和sort()函数，区别是：sorted函数返回一个有序的序列副本，而sort()函数直接在当前列表进行排序，不创建副本，故sort()函数返回None。一般来说，返回None表示是在 原对象上进行操作，而返回排序的结果则表示创建了一个副本。
下面主要介绍了数组排序的五种方式——sort()方法、选择排序、冒泡排序、插入排序和快速排序，
随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN，但是面对网络产生的越来越多的数据，这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差，系统性能低，存储分散。NAS 虽然使用方便，成本低廉，但最是存储性能差。SAN 存储效能优异，能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率，但是其架构为封闭式架构，无法整合不同系统，且规模过大成本较高。 2006 年底，Google 第一次提出了“云”的概念，为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型，是依据云计算的核心计算模式MapReduce]，并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3]，将存储模型和云计算结合在一起，实现海量数据的分布式存储。
在之前的文章中（ICP方法详细推导)，我们介绍了ICP的基本思想与详细的推导。本文将介绍ICP方法的两种改进，分别是：PLICP[1]与NICP[2]。本文将分别介绍两种改进的基本思想，具体算法以及一些补充说明。若有理解不到位和错误之处，请以论文原文为准。
此程序相当于Linux里面的一个slab内存分配器 一、Slab 内存slab分配器最初思想来自Solaris的内核态小数据结构(一页以内)的内存分配，受到Solaris的影响，Linux内核也采用类似思想来减少页内碎片，其基本思想是：一次向内核获取整数页，slab根据数据结构的大小进行划分为一个个小的数据结构，当需要时直接从该链表上摘取一个返回应用程序，当应用程序释放时，而非真正释放，只需要该空间放回到链表中，当分散的一页多块又聚集一页时，又会拼成一页，同时判断slab空闲的页数，如果空闲页超过一定的页数
信息获取后通常需要进行处理，处理后的信息其目的是便于人们的应用。信息处理方法有多种，通常由数据的排序，查找，插入，删除等操作。本章介绍几种简单的数据排序算法和高效的排序算法.
根据快排的基本思想，可知快排过程中需要有递归操作，因此我们需要自定义一个函数qsort()用于包装代码
注：基数排序中：r是关键字的基数，d是长度，n是关键字的个数 1.插入排序 基本思想：在序号i之前的元素(0到i-1)已经排好序，本趟需要找到i对应的元素x (此时即arr[i]) 的正确位置k,在寻
排序的概念 排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。 常见排
把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到全部插入完为止，得到一个新的有序序列。
判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析。
分治法的基本思想： 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题， 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题， 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是： 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题； 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 原问题分解出的各个子问题是相互独立的， 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题：矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
上一篇文章中，我们详细介绍了 guava cache 的使用方法，尤其是在其中重点介绍了 guava cache 异步回种的用法，那么，性能优异的异步回种缓存究竟是如何实现的呢？本文我们就来详细阅读 guava cache 的完整流程代码，抽丝剥茧，学习其中的思想与智慧。
图像直方图由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类。
本文介绍了Linux学习技巧，包括安装Linux系统、熟悉Linux命令行、学习Linux系统机制、忘掉Windows的思维方式以及总结等。
红黑树（Red-Black Tree，RBT）是一种平衡的二叉查找树，前面的红黑树原理与实现这篇文章中详细介绍了红黑树的细节。在Linux的内核源代码中已经给我们实现了一棵红黑树，我们可以方便地拿过来进行使用。本文将参考Linux内核的源码和文档资料，介绍Linux内核中红黑树的实现细节及使用方法。
排序是工作和生活中非常常见的一个问题。现在已经有比较成熟的排序技术，被广泛地应用于各种程序语言或数据库中。不同的排序算法有不同的性能和适用场景，下面的视频对比了 9 种排序算法的性能表现。排序算法依次为选择排序、希尔排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序、冒泡排序、梳排序、鸡尾酒排序。
相信很多友友在笔试或者面试的前，如果遇到排序的问题，心中就在想，就是那样那样。可是，一到面对的时候，总是心里一咯噔，沃擦，我怎么说不上来了？本文我会把自己如何快速学习排序的过程分享出来。
上面1、3、9、6还应该加一个7漏了写了；因为每个都是与后面gap距离的数比较所以我们直接for循环从下标为0到n-1即可，然后比较时与距离为gap的比较，具体可看下面的代码实现。
滑动窗口算法（Sliding Window）是一种常用的双指针算法，被广泛应用于字符串和数组等数据结构中的子串或子数组问题，例如字符串匹配、最长子串、最小覆盖子串等问题。滑动窗口算法可以优化暴力枚举的时间复杂度，使得算法的执行效率更高。
盼望着盼望着，寒假近了 当然期末考试也就近了 C 语言，晦涩难懂 对于很多同学来说又是初次接触… 期末考试怎么办 不要担心！老九又出新篇章啦 总结了排序的方法并对其进行了详细的解释 希望可以帮助小伙
二分查找也称为折半查找，是指当每次查询时，将数据分为前后两部分，再用中值和待搜索的值进行比较，如果搜索的值大于中值，则使用同样的方式（二分法）向后搜索，反之则向前搜索，直到搜索结束为止。
举个例子：我们输入字符串"abc123df45gh65ee",程序执行完后输出"1234565"
✨分治法的基本思想✨ 将一个规模为 n 的问题分解为 k 个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归地解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。
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