Merkle树是一种哈希树结构，常被用于确保数据完整性和验证大规模数据集中的数据一致性。在本文中，我们将深入讲解Merkle树的原理、构建方法以及在Python中的实现，并提供相应的代码示例。
本文介绍了自然语言处理中的文本相似度计算方法和应用场景，并详细阐述了基于LSH（Locality-Sensitive Hashing）方法、基于树的方法（如随机森林、梯度提升树等）和基于图的方法（如k-Nearest Neighbors，k-NN）等应用场景。同时，文章还对未来的研究方向进行了展望，包括模型性能的评价、适用领域的拓展、计算效率的提升等。
在计算机科学的世界里，数据结构扮演着至关重要的角色。数据结构的选择不仅会影响到你的应用程序的性能，还会决定你在处理数据时的便利性。本文将探讨数据结构的基本原理，介绍几种常见的数据结构，以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。
上次我们介绍了线性的数据结构，数组，链表，栈，队列，这次我们来看看非线性的数据结构。
The struggle you're in today is developing the strength you need for tomorrow.
他会自动显示相关的搜索，不知道有没有想过这个功能是如何实现的呢？面对海量的数据，它怎么能在我输入的同时，如此快速的检索到相关内容呢？当我查找资料后，就遇到了它，Trie树。
栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶，把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作 进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。栈作为一种数据结构，是一种只能在一端进行插入和删除操作的特殊线性表。它按照先进后出的原则存储数据，先进入的数据被压入栈底，最后的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据（最后一个数据被第一个读出来）。栈具有记忆作用，对栈的插入与删除操作中，不需要改变栈底指针。栈是允许在同一端进行插入和删除操作的特殊线性表。允许进行插入和删除操作的一端称为栈顶(top)，另一端为栈底(bottom)；栈底固定，而栈顶浮动；栈中元素个数为零时称为空栈。插入一般称为进栈（PUSH），删除则称为退栈（POP）。栈也称为先进后出表。
在编程语言里哈希表结构（例如 Go 中的 Map，Python 中的 Dict，Java 中的 HashMap 等）要比有序索引的数据结构（例如Tree）更常见。作者提到了，Google 对 C++ 哈希表结构的优化总体上减少了1％ CPU 使用率和4％ 内存的使用。然而在数据库中，最常见的是默认使用像B树一样的有序索引。
在这篇文章中，我们将介绍区块链实现中常见的一种数据结构：Merkle-Patricia树， 学习其索引机制并了解以太坊是如何利用Merkle-Patricia树来实现交易的实时审计。
在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。
Git因其非常简单的对象模型而闻名（其中包括） - 并且有充分的理由。学习时git我发现本地对象数据库只是目录中的一堆普通文件.git。除了index（.git/index）和pack文件（它们是可选的）之外，这些文件的布局和格式非常简单。
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数据结构作为计算机科学和编程的基础之一，对于每位想要在编程领域中取得成功的人来说，都是必不可少的知识。在这篇文章中，我们将为你提供一个完整的学习路径，帮助你逐步学习和掌握数据结构。
🔹 链表（List）：用于保存Twitter的信息流。 🔹 栈（Stack）：支持文字编辑器的撤销/重做功能。 🔹 队列（Queue）：用于保存打印作业，或者在游戏中发送用户操作。 🔹 堆（Heap）：用于任务调度。 🔹 树（Tree）：用于保存HTML文档，或者用于人工智能决策。 🔹 后缀树（Suffix Tree）：用于在文档中搜索字符串。 🔹 图（Graph）：用于跟踪社交关系，或者进行路径搜索。 🔹 R树（R-Tree）：用于寻找最近的邻居。 🔹 顶点缓冲区（Vertex Buffer）：用于向GPU发送渲染数据。
想象一个这样的情景，有一个很大的字典包含了很多的单词，需要判断一个新单词是否在字典中，最直接也最快的办法就是使用哈希表了。现在添加一个条件，判断字典里是否存在单词以新单词为前缀，这时候哈希表就不合适了，因为存在单词在字典中但其前缀不在字典中的情况，例如[‘apple’, 'application','append']这个字典并不包含他们的公共前缀'app'，'ap'和‘a’。所以我们需要一种新的数据结构和算法来处理这类问题。
现在给你一个班级所有人的名字和期末考试成绩，现在让你写一个程序能够查询班级中一个人在班级里考试的排名(成绩降序)。这时你就能想到一个方法：将成绩和名字作为键值对存到一个数组里，然后按照成绩降序排序，再按照某种方式把名字作为下标，存入其所对应的排名存进去。代码的话大概是这个样子：
DeepHash - An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)
上面的工作线程，从磁盘读文件、再通过网络发送数据，数据从磁盘到网络，兜兜转转需要拷贝四次，其中CPU亲自搬运都需要两次。
数据结构是一种组织和存储数据的方式，它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题，包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景，选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
在代码设计中时常面对这样的场景，给定两个元素，我们需要快速判断他们是否属于同一个集合，同时不同的集合在需要时还能快速合并为一个集合，例如我们要开发一个社交应用，那么判断两个用户是否是朋友关系，或者两人是否属于同一个群就需要用到我们现在提到的功能。
大家都知道，区块链的关键技术组成主要为：P2P网络协议、共识机制、密码学技术、账户与存储模型。而这些技术中，又以 密码学与共识机制 这两点为最核心。那么今天我们来详细的聊一聊密码学，看一看密码学技术是如何在区块链中应用的。
虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序、二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求。但是当集合里面的元素数量足够大，如果有500万条记录甚至1亿条记录呢？这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一旦数据量过大，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。有的同学可能会问，哈希表不是效率很高吗？查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内存依然很高。使用哈希表存储一亿 个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法：首先，哈希函数将一个email地址映射成8字节信息指纹；考虑到哈希表存储效率通常小于50%（哈希冲突）；因此消耗的内存：8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存，普通计算机是无法提供如此大的内存。这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生。在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。
我们循序渐进，从内存、磁盘I/O、网络I/O、CPU、缓存、架构、算法等多层次递进，串联起高性能开发十大必须掌握的核心技术。
老板告诉你，开发一个静态web服务器，把磁盘文件（网页、图片）通过网络发出去，怎么做？
https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6279498
这篇文章，我们循序渐进，从内存、磁盘I/O、网络I/O、CPU、缓存、架构、算法等多层次递进，串联起高性能开发十大必须掌握的核心技术。
24 天从从 JavaScript 到 Rust教程，一个 Node 开发者视角的 Guide。
哈希树（Hash Tree），在密码学及计算机科学中是一种树形数据结构，每个叶节点均以数据块的哈希作为标签，而除了叶节点以外的节点则以其子节点标签的加密哈希作为标签 。哈希树能够高效、安全地验证大型数据结构的内容，是哈希链的推广形式。
如图是区块链中的一个区块，里面存放了一批已经完成的交易信息，为了方便处理，区块的交易信息组织成 Merkle 树的形式，区块的块头存储了前一区块的哈希值。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。深入的话，得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。
在当下数据爆炸的信息时代，凭借区块链去中心化、点对点和防篡改的特性，“区块链+大数据”已成为研究的热门，可以说，区块链与大数据的结合为今后区块链应用的大规模落地奠定了基础。
从架构设计上来说，区块链可以简单的分为三个层次，协议层、扩展层和应用层。其中，协议层又可以分为存储层和网络层，它们相互独立但又不可分割。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
在查找表的组织方式中，线性表示最简单的一种。本节将介绍基于线性表的顺序查找、折半查找和分块查找。
随着行业的发展，编程能力逐渐成为软件测试从业人员的一项基本能力。因此在笔试和面试中常常会有一定量的编码题，主要考察以下几点。
日常工作中，你经常使用算法和数据结构吗？曾就职于 Uber 等科技公司的工程师 Gergely Orosz 提出了这样一个问题。此外，他也注意到，越来越多的人觉得算法是无用的，并认为它们只是科技公司提出的一种强制性措施罢了。
来源 | 以太坊爱好者 作者 | Péter Szilágyi 以太坊的状态 在深入了解加速结构（acceleration structure）之前，我们先回顾一下以太坊的 “状态” 概念、状态在涉及到不同层次的抽象时又是如何存储的。 以太坊有两种不同类型的状态：账户的集合；每一合约账户存储槽的集合。从 完全抽象的角度 来看，两种数据都是 键-值 对。账户集合把地址映射到该地址的 nonce、余额，等等。而一个合约的存储领域把任意的值（由该合约定义并使用）映射到某个值。 但糟糕的是，虽然把这些键值对存
在计算机科学中，数据结构和算法是两个非常重要的概念。数据结构是用来存储和组织数据的方式，而算法则是解决特定问题的步骤和操作。在实际应用中，选择合适的数据结构和算法对于提高程序的效率和解决实际问题的能力至关重要。
数据结构是在计算机中组织和存储数据的一种特殊方式，使得数据可以高效地被访问和修改。更确切地说，数据结构是数据值的集合，表示数据之间的关系，也包括了作用在数据上的函数或操作。
分治是一种将大问题分解成相同任务的小问题的方法，常见的分治思想之一就是归并排序(mergeSort)
给你一个产品数组 products 和一个字符串 searchWord，products 数组中每个产品都是一个字符串。
Merkle 树（Merkle Tree）是一种树状数据结构，通常用于验证大规模数据集的完整性和一致性。它的名字来源于其发明者 Ralph Merkle。Merkle 树在密码学、分布式系统和区块链等领域得到广泛应用，尤其在区块链中，它用于验证交易和区块的完整性，确保数据不被篡改。
在我们今天所知道和喜爱的区块链出现之前，默克尔树一直是密码学和计算机科学领域的一个方面。如今，我们开始慢慢看到它们在链上更频繁地被用于数据验证的目的。在这篇文章中，我将解释 Merkle Trees 如何在 NFT（ERC-721）背景下实现代币白名单的目的，它们是如何提供保证只能由预定参与者认领代币。
给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum ，找出所有 从根节点到叶子节点 路径总和等于给定目标和的路径。
不知道你有没有这种感觉，那些所谓的数据结构和算法，在日常开发工作中很少用到或者几乎不曾用到，可能只是在每次换工作准备面试的时候才会捡起来学习学习。
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