当“人工智能”、“AlphaGo”、“无人驾驶”、“智能投顾”等词语不断在人们视野中出现的时候，意味着我们正步入一个算法的时代。计算机通过提供给人类每天要面临的各种选择的最优解，从而让我们能更加高效的生活在这个信息爆炸的时代。 而对于大多数非算法专业领域的程序员来说，也逐渐意识到了算法的重要性。学习算法，从而更好的应用算法，通过算法去优化代码，提高程序效率。 什么是算法 必须知道的十大程序员开发用到的基本算法 快速排序算法 最排序算法 归并排序 二分查找算法 BFPRT（线性查找算法） DFS（深度优化算
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楼主的秋招也算是今天开始结束了，期间也迷茫过，最终拿到了百度sp、腾讯sp、360sp、京东、招行信用卡中心、华为、中兴、陌陌sp 等的offer（具体的面经前面都发了），都是后台开发或者云计算的方向。 秋招不易，总结一下知识点回报大家，希望有用。 总的经验：知识点准备+数据结构与算法+面试技巧 1. 知识点准备，主要包括：计算机网络、操作系统、关系型数据库、非关系型数据库、linux、编程语言、项目及实习。这一部分只要是认真准备，一般问题不会太大。 2. 数据结构与算法，这个比较突出硬实力，面过的每个公司
哈希表碰撞攻击（Hashtable collisions as DOS attack）的话题不断被提起，各种语言纷纷中招。本文结合PHP内核源码，聊一聊这种攻击的原理及实现。
前言 红黑树是数据结构中比较复杂的一种，最近与它交集颇多，于是花了一周的空闲时间跟它死磕，终于弄明白并实现了红黑树。写文总结一下，希望能给试图理解红黑树的同学一些灵感，也让我能记得更深刻。 在研究红黑树时吃了不少苦头，原因有二： 红黑树的插入和删除非常复杂，很多人并没有理解或完全实现，或实现了的没有任何注释，让人很难参考； 网络上红黑树的理解方式较为单一，一般是 双黑、caseN 法，而插入和删除的情况很多，每种都有对应的处理方式，如果死记硬背的话，再过一段时间再回忆各种情况可能就一头雾水了。 网络上讲红黑
数据结构和算法是计算机科学中最重要的课程，作为一名Google的软件工程师，我经常看到一些求职者或刚毕业的学生，他们对于数据结构和算法的学习是远远不够的。这不是说他们看的书是有问题的，或教授们教错了内容，而是学生对这个课程的理解是不到位的。 扎实掌握数据结构和算法的关键并不是要对每一种数据结构和它的子形式都做详尽的调查，然后记住它们的时间复杂度和空间复杂度。记住这些看起来很棒，也很吸 引人，但说实话，你在实际中很少会用到它们。不管怎样，在你的职业生涯中都不会让你实现一个红黑树结点删除的算
以笔试为目的的修炼都是耍流氓。但也许，我们就想当个好流氓。秋招已到，希望大家都能收货满意的offer。
知乎上任何关于PHP的话题，最后都会变成引战贴，树大招风就是这样。今天长话短说，聊点干货，助你在知乎的PHP话题上不落下风。
http://39.108.109.85:9000 先开始有点懵逼，查看源代码无果（讲道理这个前端写的挺好看），然后看了一下响应头，发现了tips
半年了，从七月的迷之自信，到十月的0offer，迷茫、反思、不甘，各位战友的鼓励激励着我前进... 终于拿到了offer，感谢牛客网长期以来的陪伴，在此献上面经一篇，祝各位战友都拿到心仪的offer。 另外offer在逼签了，求各位大佬帮忙支支招 https://www.nowcoder.com/discuss/70125 谢谢大家！ 【百度 - Java - 实习生】 1.topk； 2.求两个链表的交点；(tips：①判环，②求环的入口，③如果两个链表都有环，判断入口是否相同，共5种拓扑结构) 3.二维
各大论坛中只要是关于PHP的话题最后都会变成引战贴，争来争去就那么几个点在重复的说，最开始我也会去知乎上回答，每次回答完都会遇到杠精来骂你，我又骂不过那些人，最后还是选择佛系点当看客。今天聊点干货，助你在知乎的PHP话题上不落下风。
Nginx版本从0.7.48开始,支持了类似Squid的缓存功能。这个缓存是把URL及相关组合当做Key,用Md5算法对Key进行哈希，得到硬盘上对应的哈希目录路径，从而将缓存内容保存在该目录内。
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
双向链表也叫双链表，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个指针，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。一般我们都构造双向循环链表，如下图所示，同时下图也是LinkedList 底层使用的是双向循环链表数据结构。
很多人会觉得这个知识点太难，不想花太多功夫去了解，也有人会认为这个数据结构在日常开发中使用的很少，因此没必要多做掌握。
在平常我们用HashMap的时候，HashMap里面存储的key是具有良好的hash算法的key（比如String、Integer等包装类），冲突几率自然微乎其微，此时链表几乎不会转化为红黑树，但是当key为我们自定义的对象时，我们可能采用了不好的hash算法，使HashMap中key的冲突率极高，但是这时 HashMap为了保证高速的查找效率，就引入了红黑树来优化查询了。
红黑树在很多地方有应用，在阅读《STL源码剖析》的时候遇到红黑树，费了一番功夫才看明白。
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第8篇《平衡查找树概述》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 前面系列文章： 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础：优先队列 二分查找 二叉树查找 平衡查找树概述 我们在上一节写了平衡树的一些理念和具体的实现名（算法基础7：平衡查找树概述），为了解决其查找成本较高的这个问题，我们采取了扩大节点来减少层级的方式来达到这个目标。根据这个理念，我们找到了平衡查找树树。 一、 下面我们来一起聊一聊平衡树的具体实现红黑
在证明 RB-DELETE-FIXUP 之后，树根一定是黑色的的过程中，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它的每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树的性质包括：
Y为根结点，A为Y的右孩子，以Y-A为轴进行左旋，A为新的根结点，Y为A的左孩子，A原左孩子B为旋转后Y的右子，Y的左子和A的右子不变。
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。
之前我写过一篇分析 O(1)调度算法 的文章：O(1)调度算法，而这篇主要分析 Linux 现在所使用的 完全公平调度算法。
首先，我们需要明确RB-INSERT-FIXUP的功能和实现方式。RB-INSERT-FIXUP是在红黑树中插入元素时用来修复树的函数，其目标是保持红黑树的性质，确保树始终保持平衡。
二分搜索树是为了快速查找而生，它是一颗二叉树，每一个节点只有一个元素（值或键值对），左子树所有节点的值均小于父节点的值，右子树所有的值均大于父节点的值，左右子树也是一颗二分搜索树，而且没有键值相等的节点。它的查找、插入和删除的时间复杂度都与树高成比例，期望值是O(logn)。
hi，大家好，我是阿荣，今天分享一些对数据结构和算法精华总结，希望对大家的面试或者工作有一定的帮助；
在前几篇中我们主要介绍了底层是通过数组、链表、哈希表等方式实现的集合，今天我们来学习一种新的集合叫做TreeMap。TreeMap底层并不是通过哈希表的方式实现的，而是采用了一种全新的数据结构，红黑树结构存储的。下面我们简单介绍一下红黑树的相关知识。
沃斯大神说过，程序 = 算法 + 数据结构。 程序君认为，等式的右边，数据结构的权重要大于算法。数据结构定义好，基本上，你所用的算法也就确定了，算法的时间复杂度也八九不离十。上周，我在 team 内部分享了一个关于数据结构的主题，在这里，也和诸位分享。 现代的编程语言，内置的数据结构越来越多，从 primitive 的类型：integer, float, boolean， string，一路到 complex 结构，如：array，list，map，set 等。这些结构即插即用，非常顺手，可是有时我们也需要
本文跟大家聊一聊一个常见的面试题，那就是JDK1.8 HashMap扩容rehash算法是如何优化的？
预防针：红黑树本来就是基本算法中的难点，所以看此文时建议先有点预备心理或知识铺垫，没接触过RBT而直接看此文的话，绝对懵逼。
Java中的HashMap是一种非常常用的数据结构，它以键-值对的形式存储数据，并能快速地进行数据的查找、插入和删除操作。在JDK1.8以后，HashMap的内部结构发生了一些重要的变化，其中最显著的变化是引入了红黑树来处理哈希冲突，以提高查询性能。本文将详细描述这些变化，并提供相关的源码片段进行解析。
严格来说，Linux 不是实时操作系统，但 Linux 却支持实时调度算法。与通用调度算法（如完全公平调度算法）相比，实时调度算法更注重任务（进程）的实时性。为什么 Linux 支持实时调度算法，却不是实时操作系统呢？有兴趣的同学可以去网上查阅相关的文献或者资料。
在红黑树中，节点被着色为红色或黑色，以满足红黑树的五个性质。性质4指出，每个节点要么是红色，要么是黑色，并且红色节点不能相邻（即，一个节点和它的两个子节点不能都是红色）。
在Go语言中，对红黑树进行插入操作后，需要重新调整树的结构以保持其红黑性质。下面是一个示例代码，展示了如何对红黑树进行插入操作，并判断插入后的树是否仍然是红黑树。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
HashMap是由数组和链表组合构成的数据结构。大概如下，数组里面每个地方都存了key- value这样的实例，在Java7叫Entry，在Java8中叫Node。
红黑树: 又叫二叉平衡树 红黑树又红又黑，真正的意义是什么？为什么要红一下黑一下？
不包括全部内容 基础部分包括大O记号和小o记号的意义，P问题和NP问题和NP hard问题 B树和B+树 AVL平衡树和红黑树 KMP
HashMap 是使用频率最高的数据类型之一，同时也是面试必问的问题之一，尤其是它的底层实现原理，既是常见的面试题又是理解 HashMap 的基石，所以重要程度不言而喻。
在Java中，Map接口主要定义了映射容器的一些基本属性，包括长度（size）、是否为空（isEmpty）、获取（get）、存放（put）、移除（remove），包含（contains），迭代（forEach）等。HashMap继承自Map，在1.8版本也做了很大的调整，主要用数组 + 链表+ 红黑树的存储实现方式，代替了老版本的数组 + 链表的方式。1.8版本之前，在添加元素发生hash碰撞时（这里的hash碰撞，就是根据key值得到的hash值，在进行计算得到的下标相同，但hash可能不一样），随着发生碰撞的元素越来越多，链表会一直增长，使检索效率逐渐退化成线性。1.8版本，采用了红黑树之后，提升了发生hash碰撞的元素的检索效率，使整体结构更加平衡。
红黑树与2-3树的等价关系，理解2-3树和红黑树之间的关系 红黑树就很简单了 学习2-3树不仅对理解红黑树有帮助，对于理解B类树，也是有巨大帮助的:
首先，我们需要理解RB-DELETE-FIXUP的情况1开始时，节点x.p的颜色状态。
首先红黑树是不符合AVL树的平衡条件的，即每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树。但是提出了为节点增加颜色，红黑是用非严格的平衡来换取增删节点时候旋转次数的降低，任何不平衡都会在三次旋转之内解决，而AVL是严格平衡树，因此在增加或者删除节点的时候，根据不同情况，旋转的次数比红黑树要多。所以红黑树的插入效率更高。
先来看下算法导论对R-B Tree的介绍： 红黑树，一种二叉查找树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍，因而是接近平衡的。
前言： 在数据结构的浩瀚星空中，红黑树犹如一颗璀璨的明珠，以其独特的自平衡特性和高效的搜索能力，成为了计算机科学领域中不可或缺的一部分。红黑树，作为二叉搜索树的一种变体，通过引入节点颜色的概念和一系列复杂的旋转操作，巧妙地解决了传统二叉搜索树在极端情况下退化为链表的问题
1、定义：Java集合类存放于java.util包，是存放对象的容器，长度可变，只能存放对象，可以存放不同的数据类型；
由于红黑树本质上就是一棵二叉查找树，所以在了解红黑树之前，咱们先来看下二叉查找树。
HashMap是键值对的集合。为什么要写它呢？ 首先是因为HashMap日常使用比较多，并且面试中是大概率被问到的面试题。 所以我们对它的设计和源码来做一个分析。
看了网上关于红黑树的大量教程，发现一个共性，给出定义，适用情况，然后大量篇幅开始讨论它如何旋转，这就一发不可收拾了，各种情况的讨论，插入删除，插入删除，看的云里雾里，好不容易搞清楚，过段时间就给忘了。本文还是着重描述红黑树的诞生过程，尽量理清它背后的设计哲学。
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