ps. PG对表达式执行做了大量优化,文章最后摘录了优化设计思想,DFS到BFS的经典优化过程。
数组:同一种数据类型的固定长度序列 数组的定义:var a [len]int ,比如 var a[5]int 长度是数组类型的一部分,因此,var a [5]int 和 var a [10]int 是不同的类型
本节提供了Greenplum数据库的一个高层次的系统要求和功能概述。它包含以下主题:
3.长度是数组类型的一部分,因此,var a[5] int 和 var a[10]int 是不同的类型
所以,我把其中一个套路提出来作为文章发了,大家可以提前感受下,到时候也会设置为小册的试读章节。
何为同步?JVM规范规定JVM基于进入和退出Monitor对象来实现方法同步和代码块同步,但两者的实现细节不一样。代码块同步是使用monitorenter和monitorexit指令实现,而方法同步是使用另外一种方式实现的,细节在JVM规范里并没有详细说明,但是方法的同步同样可以使用这两个指令来实现。monitorenter指令是在编译后插入到同步代码块的开始位置,而monitorexit是插入到方法结束处和异常处, JVM要保证每个monitorenter必须有对应的monitorexit与之配对。任何对
在JS中,存在几个内置属性天然支持数据浅复制,但是每个属性都有一定的适用条件和范围。
PostgreSQL 支持多种数据类型,主要有整数类型、浮点数类型、任意精度数值、日期/时间类型、字符串类型、二进制类型、布尔类型和数组类型等。
手写一个排序算法的效率是很慢的,当然这也不利于我们在比赛或者工程中的实战,如今几乎每个语言的标准库中都有排序算法,今天让我来给大家讲解一下Java语言中的sort排序
关于如何实现深拷贝,网上有很多相关的文章和实现都非常完美,本文主要讲述的是用一种非常规的使用非递归方法实现深拷贝
1.术语 1.树(tree): 树是n(n≥0)个结点的有限集T, 当n=0时,T为空树; 当n>0时, (1)有且仅有一个称为T的根的结点, (2)当n>1时,余下的结点分为m(m>0)个互不相交的有限集
前几天在知乎看到一篇文章,用 TypeScript 类型运算实现一个中国象棋程序 :
Oracle中集合类型覆盖了Postgresql数组的功能,在Oracle用户中时非常常用的。
本系列的第6篇《再不会“降维打击”你就Out了!》讲述了递归算法的意义、套路,第7篇《神力加身!动态编程》讲述了递归算法的优化,但是在大量的实际项目、工程和大家关心的求职面试中,却会碰到大量消除递归的需求。于是产生了两个问题:
LeetCode 上面的二叉树问题一般可以看成是简单的深度优先搜索问题,一般的实现方式是使用递归,也会有非递归的实现方法,这边文章主要介绍一下解决二叉树问题的几个常规方法和思路,然后会给一个从递归转换到非递归的小技巧。
划分步骤很简单:将当前数组分成两半(如果N是偶数,则将其完全平等,或者如果N是奇数,则一边稍大于一个元素),然后递归地对这两半进行排序。
排列组合问题是算法中比较常见的问题,这种题型的难点在于组合的数据量通常比较大,朴素写法的复杂度往往达到指数级别,一般都需要优化处理。看题之前,我们先来回顾一下排列和组合的定义。
而我们在数据结构中所探讨的与此有相似之处,又与此有莫大的不同。我们数据结构吗,要从树这种结构说起。
虚拟机把描述类的数据从CLass文件加载到内存,并对数据进行校验,解析和初始化,最终形成可以被虚拟机直接使用的Java类型,这就是虚拟机的类加载机制(懒加载)。
在数据处理和分析中,我们经常会遇到需要将一行数据转换为多列的情况。在 Hive 和 ClickHouse 中,可以使用 collect_set() 和 groupUniqArray() 函数来实现行转列操作。
在上一节中讲解了归并排序的递归版《4.比较排序之归并排序(递归)》,通常来讲,递归版的归并排序要更为常用,本节简单介绍下非递归版的归并排序。思路和递归版相同,均为先分解后合并,非递归的重点在于如何
树(Tree)是n(n≥0)个结点的有限集,它或为空树(n=0);或为非空树,对于非空树T:
查看上节内容,请点击上方链接关注公众号,查看所有文章。 函数 前面几节我们介绍了数据的基本类型、基本操作和流程控制,使用这些已经可以写不少程序了。 但是如果需要经常做某一个操作,则类似的代码需要重复写很多遍,比如在一个数组中查找某个数,第一次查找一个数,第二次可能查找另一个数,每查一个数,类似的代码都需要重写一遍,很罗嗦。另外,有一些复杂的操作,可能分为很多个步骤,如果都放在一起,则代码难以理解和维护。 计算机程序使用函数这个概念来解决这个问题,即使用函数来减少重复代码和分解复杂操作,本节我们就来谈谈J
本文主要讲解 数据结构中的图 结构,包括 深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树算法等,希望你们会喜欢。
动态规划主要是解一些递归问题,也就是将递归写成非递归方式,因为编辑器无法正确对待递归,递归方法会导致很多计算结果被重复计算,比如菲波那切数列。
栈又称堆栈,是限制在表的一端进行插入和删除运算的线性表。 表中进行插入、删除操作的一端称为栈顶(top)。 栈顶保存的元素称为栈顶元素。 表的另一端称为栈底(bottom)。 当栈中没有元素时称为空栈。 向一个栈中插入元素称为进栈或入栈或压栈(push)。插入的元素是当前最新的。 从一个栈中删除元素称为出栈或退栈或弹栈(pop)。删除的元素是当前最新的。 由于栈的插入和删除仅在栈顶进行,后进栈的元素必定先出栈,所以把堆栈称为后进先出表(Last In First Out,LIFO)。 当栈满时进栈运算称为上溢;当栈空时出栈运算称为下溢。
二叉树是我们常见的数据结构之一,在学习二叉树之前我们需要知道什么是树,什么是二叉树,本篇主要讲述了二叉树,以及二叉树的遍历。
Oracle中START / WITH / CONNECT BY提供分层查询的能力,从START WITH开始遍历记录,递归查询结果集直到拿到所有满足条件的结果。
动态规划定义 任何数学递推公式都可以直接转换成递推算法,但是编译器常常不能正确对待递归算法。将递归重新写成非递归算法,让后者把些子问题的答案系统地记录在一个表内。利用这种方法的一种技巧叫做动态规划 注:由已知推未知就是递推,由未知推未知就是递归,这里说的数学递推公式有别与递推算法。具体解释如下: 如果数列{an}的第n项与它前一项或几项的关系可以用一个式子来表示,那么这个公式叫做这个数列的递推公式。 为什么编译器常常不能正确对待递归? 递归4条基本法则 基准情形。必须有某些基准情形,它无需递归就能解出。 不
前面我们学习过六种排序——直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序、冒泡排序和快速排序,今天我们就来学习归并排序🥳🎉🎉🎉
表示不小于x的最小整数)个长度为2或1的有序子序列;再两两归并,......,如此重复,直至得到一个长度为n的有序序列为止,这种排序方法称为2路归并排序.
泛型出现前,集合读取的每个对象都必须进行转换,如果不小心插入类型错误对的对象,运行时的转换处理会报错。
学习C语言的同时,我们也要去大量的刷题,提高自己的编程能力,如果你不太会做题,没有关系,不要害怕,越害怕只会越害怕。牛客网提供题解专区和讨论区会有大神提供题解思路,对新手玩家及其友好,有不清楚的语法,不理解的地方,我们可以先去看看别人的思路,别人的代码,然后自己进行实现,这也能提高我们的编程能力!让我们一起加油把
Carson带你学数据结构系列文章: Carson带你学数据:线性表-数组、链表 Carson带你学数据:特殊的线性表-栈、队列 Carson带你学数据:串 Carson带你学数据:树 Carson带你学数据:二叉树 Carson带你学数据:图 Carson带你学数据:查找
快排的性能和各个综合性能都是排序梯队里面最顶尖的,虽然我们掌握递归的方法来快速实现快排,但是递归堆栈的消耗太大了为此我们专门还优化了快排。
之前学习的链表、队列、栈和数组,都是线性的。而树不同,树是由顶点和边组成的。就像下图,每个结点之间可能存在一定的关系:上下存在父子关系,左右存在兄弟关系。
由于本人的码云太多太乱了,于是决定一个一个的整合到一个springboot项目里面。
上一篇文中,通过二分查找,我们实现了对数级别的查找方案,但因为使用了数组这一数据结构,插入时需要移动大量的元素,导致插入动作任然很慢。为了减少移动的元素,我们这次使用链表,为了保持二分查找的效率,我们将二者结合起来——二叉查找树。
索引是增强数据库性能的利器,在检索某些特定行的时候效率会有很大提升,postgresql中索引类型丰富,每种索引有着不同的应用场景,下面简单介绍一下。
很多时候我们需要将一个类的实例变成二进制数据存储或是通过网络发送,这个过程叫序列化。如果将二进制数据解析成位于内存中的类实例或是相关数据结构,那叫反序列化。所有的序列化算法都遵循一定的套路,例如:
快速排序,正如它的名字所体现,是在实践中已知的最快的排序算法,平均运行时间为O(NlogN),最坏的运行时间为O(N^2)。算法的基本思想很简单,然而想要写出一个高效的快速排序算法并不是那么简单。基准的选择,元素的分割等都至关重要,如果你不清楚如何优化快速排序算法,本文你不该错过。
正如它的名字所体现,快速排序是在实践中最快的已知排序算法,平均运行时间为O(NlogN),最坏的运行时间为O(N^2)。算法的基本思想很简单,然而想要写出一个高效的快速排序算法并不是那么简单。基准的选择,元素的分割等都至关重要,如果你不清楚如何优化快速排序算法,本文你不该错过。
二分查找(递归和非递归) 反转链表(递归和非递归) 常用Java集合类 HashMap为什么长度是2的n次幂,数据结构,扩容(包括元素移动的细节),线程不安全的问题 ConcurrentHashMap怎么保证线程安全,1.7和1.8有什么变化,为什么要要这么优化 CopyOnWriteList怎么保证线程安全,为什么这么做 Java synchronized关键字的作用,原理,锁升级、锁粗化、锁消除 volatile关键字的作用,原理 MVCC 事务的ACID,每一项是如何保证的 MySQL的索引结构,为什么是B+树而不是B树
那么所谓的稳定性是什么呢?我想在以链表的排序进行解释,这样好说明。在排序之前,或许会有重复的元素,他们的值相同,但是节点的地址不同,并且一前一后,当排序时,难免会将两个具有相同值的节点的前后顺序颠倒,因为这样对于排序来说值相同前后是无关紧要的,但是他们的节点是不同的,节点与节点的区别在于地址不同,因此,出现了这种情况就代表了排序中的不稳定,相反,这两个节点排序之后的前后顺序相同也就代表着排序是稳定的。
满二叉树是叶子一个也不少的树,而完全二叉树虽然前n-1层是满的,但最底层却允许在右边缺少连续若干个结点。满二叉树是完全二叉树的一个特例。
arr=[1,2,3,4],return 5;
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云