邻接表： V1与v2隔着6个，所以有个2、6 与v4隔着1个，所以有个4、1 与v6隔着50个，所以有个6、50 普里姆算法：选一个顶点，每次找到顶点最小的边，直到所有的点都包含，这就是生成的最小树。...（注意一定不能形成环） 克鲁斯卡算法：不选择顶点，每次选择最小的边，一直到所有顶点连接起来。...五、顺序查找 顺序查找的复杂度就是算他的平均值：(n+1)/2 所以顺序查找的时间复杂度是O（n） 因为效率不高，所以出现了二分查找法。 首先必须是有序排列。...散列表会设计一个函数hash，它以关键字为变量，关键字的存储地址为因变量，将关键字映射到一个有限的，地址连续的T[0...n-1](n散列表。...散列表用到的转换函数，叫做散列函数。 当hash函数通过key值算的出现相同值怎么解决冲突呢？ 通过 线性探测法 和 伪随机数法。 为了效率高，必须让冲突尽可能的小，整体空间取大，冲突几率也可以变小。
今天我们就来学习一下链表 正文 一、链表的定义？ 1.一种线性表（数据排成像一条线一样的结构。...每个线性表上的数据最多有前后两个方向）； 2.从存储结构来看，通过“指针”，将一组零散的内存块串联起来使用的数据结构； 3.链表中的每一个内存块被称为结点Node，结点除了存储数据外，还需记录链上下一个节点的地址...2）当此“连接”为第一个“连接”时，指向空值或者空列表 当此“连接”为最后一个“连接”时，指向空值或者空列表） 3）性能特点： 和单链表相比，存储相同的数据，需要消耗更多的存储空间。...每一个块状链表的节点，也就是顺序表，可以被叫做一个块。 块状链表通过使用可变的顺序表的长度和特殊的插入、删除方式，可以在达到{\displaystyle O({\sqrt {n}})} ? 的复杂度。...而CPU每次从内存读取数据并不是只读取那个特定要访问的地址，而是读取一个数据块(这个大小我不太确定。。)
1 matplotlib matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。...比如说，我们的data对象是一条线(Line2D)。...但这些对象是真实存在的，你可以从上层对象中找到其“真身”。比如，fig.axes[0].xaxis就是我们上面途中的xaxis对象。我们可以通过fig -> axes0 -> xaxis的顺序找到它。...计算机屏幕是由一个个像素点构成的。想要在屏幕上显示图像，计算机必须告诉屏幕每个像素点上显示什么。所以，最贴近硬件的坐标体系是以像素为单位的坐标体系。我们可以通过具体说明像素位置来标明显示器上的某一点。...4 深入 在上面的例子中，无论是使用plot绘制线，还是scatter绘制散点，它们依然是比较成熟的函数。
首先，您需要一种方法将交易记入分类帐，其次，您需要一种方法来让不法分子添加不诚实的分块的成本更高。 总帐添加。 交易以块的形式添加到分类帐中，以便为交易创建某种时间顺序。...在比特币中，你不能相信任何特定参与者的时间戳，并且没有“主时钟”来信任，所以阻止顺序相当于时间顺序。 金融威慑。 这是关于猜谜游戏，称为“工作证明”。您实际上并不需要猜谜游戏来将区块添加到区块链中。...矿工们花费大量的计算能力试图猜测一个数字，当添加到一个块并通过一个算法时，输出一个符合某些标准的“散列”。 散列是数据的指纹。从一些数据做出散列很容易，但在计算上不可能从散列创建数据。...通过在句子中加入“-17”，我发现了一个以零开头的散列值： 这个样子的哈希值是什么？...*他可以，但只有他的账本版本才会有这笔交易。其他节点会拒绝这一点，这就是为什么跨多个节点确认事务非常重要的原因。 通过交易，不诚实的影响可能非常有限。
如下图所示，边（连接）现在具有指向特定方向的箭头。 将这些边视为单行道。您可以向一个方向前进并到达目的地，但是你无法通过同一条街道返回，因此您需要找到另一条路径。 ? 有向图 2....它们是在同一节点上开始和结束的有效路径。例如，在下图中，您可以看到，如果从任何节点开始，您可以通过跟随边缘返回到同一节点。 ? 循环并不总是“孤立的”，因为它们可以是较大图的一部分。...可以通过在特定节点上开始搜索并找到将你带回同一节点的路径来检测它们。 ? 循环图 7.3 图的实现 我们将实现具有邻接列表的有向图。...散列（hashing）是电脑科学中一种对资料的处理方法，通过某种特定的函数/算法（称为散列函数/算法）将要检索的项与用来检索的索引（称为散列，或者散列值）关联起来，生成一种便于搜索的数据结构（称为散列表...特定字符串的索引将等于字符的ASCII值之和乘以字符串中它们各自的顺序 之后将它与 2069（素数）取余。
散列表是一种数据结构，它存储的是键值对（key-value）。 在散列表中，每个键值对的键必须是可散列的，这是因为存储的键值对通过使用其键的散列值进行索引。...如果查询散列表中的某个元素，其查询速度与表中所存储的键值对数量无关，不论表的长度增加10倍还是10万倍，查询某个特定元素的速度都不会受到影响。 散列表是怎么实现的呢？...一种经典的做法是通过一个可变容器存储数据和索引，并通过键的散列值建立索引，借此可以查询到特定的数据。形象地说，是创建一个大桶（bucket），里面放很多小桶。...在这个示例中，用Python创建了一个散列表，以元组为元素的列表作为输入。在初始化的时候，以输入对象的长度创建一个列表容器，然后将输入的数据存储到此容器中。...“插入顺序”在Python 3.6中实现，被Guido在Python 3.7中正式认可：https://mail.python.org/pipermail/python-dev/2017-December
欢迎 点赞✍评论⭐收藏前言数据结构中的查找算法是指在一个给定的数据结构中，寻找特定元素的过程。常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。...一、查找算法1.算法基础1.1 算法概念算法是一组有序的操作指令，用于解决特定问题或完成特定任务。算法描述了问题的输入和输出，以及在给定输入时如何通过一系列步骤来产生所需的输出。...另外，线性探测法会产生聚集效应，即冲突的元素会集中在一起，导致哈希表中的空槽较少，进而影响插入和查找的效率。知识点额外补充：一致性哈希一致性哈希是一种解决分布式系统中数据分散和负载均衡的方法。...因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择适合的哈希冲突解决方法。2.3.1.3 再散列法再散列法（Rehashing）它是在原有的哈希表中再次进行哈希运算，以找到一个新的位置存储冲突的元素。...常见的再散列方法包括线性探测再散列、平方探测再散列、双散列等。再散列法的优点是简单、易于实现，并且在处理小规模数据集时表现良好。
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。 这篇文章可能不仅仅是入门? ?...SPLOM-散点矩阵图 这个图真的是非常棒，一条语句可以直接生成矩阵图 ?...scatter-polar散点极坐标 fig = px.scatter_polar(wind,r="frequency",theta="direction",color="strength",symbol...列中的值用于提供跨动画帧的联动匹配； category_orders：带有字符串键和字符串列表值的字典，默认为{}，此参数用于强制每列的特定值排序，dict键是列名，dict值是指定的排列顺序的字符串列表...默认情况下，在Python 3.6+中，轴，图例和构面中的分类值的顺序取决于在data_frame中首次出现的顺序，而在3.6以下的Python中，默认不保证顺序，该参数即为解决此类问题而设计； labels
01 逻辑结构 集合结构和数学中的集合概念类似，各个元素同属一个集合。 线性结构的元素像一条线。 树形结构的元素就像一棵树，常见的思维导图、文件夹展开的目录都是树形结构。 图结构像一张网。...02 数据的运算 数据的运算其实就是大家熟悉的增删改查，不过相比数据库现成的SQL，数据结构实现起来有很多细节需要考虑。 03 物理结构 物理结构是计算机存储的结构。...顺序存储把元素按顺序存储起来，这样元素的线性结构就体现出来了。 链式存储通过存储下一个元素的地址表示出元素间的线性结构。 索引存储用一张索引表来查出元素在内存中的位置。...散列存储没有索引表，而是根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址，很厉害。 ，
POW：有一道数学题非常难算 POW（Proof of Work），工作量证明，引入了对一个特定值的计算工作。...比特币采用的共识算法就是POW，矿工们在挖一个新的区块时，必须对SHA-256密码散列函数进行运算，区块中的随机散列值以一个或多个0开始。...随着0数目的上升，找到这个解所需要的工作量将呈指数增长，矿工通过反复尝试找到这个解。...你们班级的公共账本不是一个大本子，而是由很多个小本子中间连接一条线组合成的。...以这个例子来看，缺点也很明显，为了维护这个公共账本的运作，班级的同学花费了大量的时间来算这些哈希函数的难题，浪费了大量的时间和精力，表现在比特币上就是：花费了大量的电力，浪费了大量的能源。
通过散列函数的映射，可以直接定位到存储数据的位置，因此查询速度非常快。1.2 B+树索引B+树是一种平衡查找树，所有的数据都存储在叶子节点上，而非叶子节点中只存储索引信息。...适合等值查询：对于等值查询，Hash索引可通过计算散列值直接定位到目标数据，效率非常高。适合固定长度键值：Hash索引对于键值的长度要求较低，适用于固定长度的键值。...适应动态数据：B+树索引对于动态数据的插入和删除操作具有较好的适应性，不需要重新构建索引，维护成本低。支持顺序访问：B+树的叶子节点之间通过链表连接，支持顺序遍历操作，适合于按照顺序访问数据的场景。...需要顺序遍历：如果需要按照顺序访问数据，B+树索引通过叶子节点的链表连接提供了高效的顺序访问能力。5. 总结在选择Hash索引和B+树索引时，需要综合考虑应用场景和需求。...对于大部分应用场景而言，B+树索引是更常见、更通用的选择，能够提供较好的查询性能和动态数据维护的能力。然而，在特定的应用场景下，Hash索引也能够发挥独特的优势，提供更高效的查询速度和存储空间利用率。
根据点之间连接的边是否有具体指向区分为『有向图』和『无向图』。 ? 图可以做什么呢？它可以解决最经典的问题『寻找最短路径』。...类似于地图，如想知道从别墅到公司走哪条路最短，可以通过图来建立模型，将十字路口（三叉路口等连接几条路的路口）看作是点，每条路就是边，别墅是起点，公司是终点。...下面就需要再介绍一种图算法『广度优先搜索』 二、广度优先搜索算法 广度优先搜索算法可以通过一个例子进行描述：小明想通过走动，帮助儿子进入县一中（当地最好的学校）。...如果找到一个朋友，就寻找他的朋友中是否有这样的人，如此以深度挖掘的方式搜索下去，就是深度优先搜索。 它常用于寻找两地点或者两样物体之间的最短距离。总结为下面两种问题： •从一点可以到另一点吗？...现实生活中的例子有： •各种智能机器，比如跳棋最少走几步可以获胜•到目的地的最短路线 在搜索的过程中，大家可能注意到，先检查朋友，后检查朋友的朋友，是有顺序的，那么如何保持顺序呢？
problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python 中文版 5 排序和搜索 顺序查找 当数据项存储在诸如列表的集合中时...每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。...这将打破散列的目的。 当两个散列项列到同一个槽时，必须有一个系统的方法将第二个项放在散列表中，这个过程称为冲突解决。 解决冲突的一种方法是查找散列表，尝试查找到另一个空槽以保存导致冲突的项。...一个简单的方法是从原始哈希值位置开始，然后以顺序方式移动槽，直到遇到第一个空槽。注意，可能需要回到第一个槽（循环）以查找整个散列表。...需要注意的是，跳过的大小，必须使得表中的所有槽最终都被访问。否则，表的一部分将不被使用，为了确保这一点，通过建议表大小是素数。 线性探测思想的一个变种称为二次探测，代替使用常量跳过值。
通过一个散列函数来计算每一个 key 应该存放在内存中的位置，然后把 value 存储在内存的这个位置上，等到需要取出 key 对应的 value 的时候，只需要通过函数计算出这个位置，然后直接去拿就行了...Hash 算法也是数据结构中特别重要的一个知识点，所以如果我们计算机的基本功扎实，学哪门语言的时候都是融会贯通的。...当然，散列函数本身比较复杂，还要牵扯到冲突的解决问题，简单来说，不同的 key 通过散列函数求得的内存位置可能是一样的，这样就导致了冲突，解决这种冲突的方法有很多，Python 设计者选择了开放定址法，...print(k, v) ... a 1 c 3 b 2 细心的同学一定发现了迭代的顺序和我们初始化定义的顺序是不同的，之前也提到了，dict 内部存放顺序是根据散列函数决定的，所以最后的存放顺序不一定和插入顺序一致...dict 的设计是典型的以空间换取时间，大家学习 Python 越深入就会发现 Python 的设计里有很多这样的设计， Python 设计的时候，大概已经不是内存最大就 4，500K 的年代了吧(手动嬉笑
散列表中查找元素的时候，我们通过散列函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素。如果相等，则说明就是我们要找的元素；否则就顺序往后依次查找。...1.3.2 链表法 链表法是一种比较常用的散列冲突解决办法，Redis使用的就是链表法来解决散列冲突。链表法的原理是：如果遇到冲突，他就会在原地址新建一个空间，然后以链表结点的形式插入到该空间。...接近1时，就可能会有大量的散列冲突，性能会下降很多。但是对于链表法来说，只要散列函数的值随机均匀，即便装载因子变成10，也就是链表的长度变长了而已，虽然查找效率有所下降，但是比起顺序查找还是快很多。...type属性是一个指向dictType结构的指针，每个dictType用于操作特定类型键值对的函数，Redis会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。...经过多次插入操作之后，老的散列表中的数据就一点一点全部搬移到新散列表中了。这样没有了集中的一次一次性数据搬移，插入操作就都变得很快了。 Redis为了解决这个问题采用渐进式rehash方式。
1 问题 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。进程被包含在进程中，是进程中实际处理单位。一条线程就是一堆指令集合。...一条线程是指进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。那么如何用python来实现多线程呢？ 2 方法 1.先引入 threading 和 time 函数。...= list[i+1],list[i] un_sorted_len = un_sorted_len - 1maopao_sort(st1)print(st1) 3 结语 在用python...实现多线程的过程中，我们运用了引入函数，定义类，for循环，if条件语句等知识点，通过对这些知识的运用，我们可以实现更多的生活问题解答。...但是运用该方法无法实现一些细节上的要求，因此我们需要不断学习，以求未来可以更加细节化。
创建中继后，BIG-IP 系统会聚合链路以提高带宽并防止服务中断。 Trunks是怎么运作的 在配置中继的典型配置中，中继的成员链路通过以太网电缆连接到对等系统上的相应链路。...BIG-IP ® 系统能够通过使用每个帧中的源地址和目标地址计算一个哈希值，然后在同一成员链路上传输具有该哈希值的所有帧来维护帧顺序。 BIG-IP 系统自动为中继分配一个唯一的 MAC 地址。...然后系统聚合具有相同媒体属性并连接到与参考链路相同的对等点的任何链路。...BIG-IP ®系统通过基于帧中携带的源地址和目标地址（或仅目标地址）计算散列值并将散列值与链接相关联来分发帧。所有具有特定哈希值的帧都在同一链路上传输，从而保持帧顺序。...因此，系统使用生成的散列来确定使用哪个接口来转发流量。 这帧分布散列设置指定系统用作帧分布算法的散列的基础。 默认值为源/目标 IP 地址。
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