二、树的高级应用 树是计算机科学中一种重要的数据结构，具有许多高级应用。下面将讨论一些树的高级应用，并提供C#和Java的示例代码。...这些高级应用树结构在各种领域中发挥着关键作用，包括数据库索引、搜索引擎、数据结构、字符串处理等。...四、高级图算法 高级图算法是计算机科学中的重要领域，用于解决各种复杂问题，如最短路径、最小生成树、网络流、最大流最小割等。以下是一些高级图算法的介绍，并提供C#和Java的示例代码。...根据具体需求和图的表示，你可以使用不同的数据结构和算法来解决高级图问题。这些算法在各种应用中都非常有用，包括网络规划、运输优化、社交网络分析等。...堆和优先队列可以在C#和Java中使用内置的数据结构实现。树的高级应用包括平衡二叉搜索树、红黑树、堆、字典树等，这些树结构在数据库索引、搜索引擎、字符串处理等领域发挥着关键作用。
最近在看了《数据结构与算法JavaScript描述》这本书，对大学里学的数据结构做了一次复习（其实差不多忘干净了，哈哈）。如果能将这些知识捡起来，融入到实际工作当中，估计编码水平将是一次质的飞跃。...但在数据结构中，还有一些抽象的数据类型：列表、栈、队列、链表、字典、散列、集合、二叉树、图等，可以用来更好的对实际场景建模。...六、散列 定义：散列是一种常用的数据存储技术， 散列后的数据可以快速地插入或取用。 散列使用的数据结构叫做散列表。..._table[pos] = data;},//使用高级散列函数 showDistro:function(){//显示散列表中的数据 var n = 0; for..._dataStore;},//显示集合中的元素 } 集合的数据结构比较简单，主要实现了添加元素时检查唯一性，以及交集、并集、补集的方法和子集的检查。
本文介绍3个高级数据结构：Bitmaps，Hyperloglogs，GEO。 Bitmaps bitmaps不是一个真实的数据结构。而是String类型上的一组面向bit操作的集合。...HyperLogLogs HyperLogLog是用于计算唯一事物的概率数据结构（从技术上讲，这被称为估计集合的基数）。如果统计唯一项，项目越多，需要的内存就越多。...或者如果您的HyperLogLog（我们从现在开始简称它为HLL）已经看到的元素非常少，则需要的内存要要少得多。 在redis中HLL是一个不同的数据结构，它被编码成Redis字符串。...HLL的API类似使用SETS数据结构做相同的任务，SETS结构中，通过SADD命令把每一个观察的元素添加到一个SET集合，用SCARD命令检查SET集合中元素的数量，集合里的元素都是唯一的，已经存在的元素不会被重复添加...而使用HLL时并不是真正添加项到HLL中（这一点和SETS结构差异很大），因为HLL的数据结构只包含一个不包含实际元素的状态，API是一样的： PFADD命令用于添加一个新元素到统计中。
平常我们我接触最多的是5个入门级数据结构：String，Hash，List，Set，Sorted Set。本文介绍3个高级数据结构：Bitmaps，Hyperloglogs，GEO。...Bitmaps bitmaps不是一个真实的数据结构。而是String类型上的一组面向bit操作的集合。...HyperLogLogs HyperLogLog是用于计算唯一事物的概率数据结构（从技术上讲，这被称为估计集合的基数）。如果统计唯一项，项目越多，需要的内存就越多。...或者如果您的HyperLogLog（我们从现在开始简称它为HLL）已经看到的元素非常少，则需要的内存要要少得多。 在redis中HLL是一个不同的数据结构，它被编码成Redis字符串。...而使用HLL时并不是真正添加项到HLL中（这一点和SETS结构差异很大），因为HLL的数据结构只包含一个不包含实际元素的状态，API是一样的： PFADD命令用于添加一个新元素到统计中。
算法优化 高级算法优化的挑战 结论 欢迎来到数据结构学习专栏~数据结构的魔法：高级算法优化实战 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：数据结构学习...本文将深入探讨高级算法优化实战，通过示例代码和详细解释，展示如何利用数据结构和算法的魔力来提升应用程序的性能。...数据结构与算法：基础知识 在深入研究高级算法优化之前，让我们回顾一下数据结构和算法的基础知识。 数据结构 数据结构是一种组织和存储数据的方式，它可以影响数据的访问速度、插入和删除操作的效率。...高级算法优化实战 现在，让我们进入高级算法优化的实际示例，展示如何使用数据结构和算法来改进应用程序的性能。 1. 数据缓存 数据缓存是提高应用程序性能的关键策略之一。...高级算法优化的挑战 尽管高级算法优化可以显著提高应用程序的性能，但也存在一些挑战： 复杂性：一些高级算法和数据结构可能较复杂，需要更多的时间和精力来理解和实现。
图的高级算法：建模复杂关系与优化 2.1 最小生成树：寻找最优连接方式 2.2 拓扑排序：解决依赖关系 拓展思考 欢迎来到数据结构学习专栏~学习高级数据结构：探索平衡树与图的高级算法 ☆* o(≧...❤️ 在计算机科学领域，数据结构是构建算法和程序的基础。在初级阶段，我们已经掌握了一些基本的数据结构，如数组、链表、栈和队列等。...然而，在实际应用中，涉及到大规模数据处理、高效搜索以及复杂关系建模等场景，我们需要更高级的数据结构来满足这些需求。在这篇文章中，我们将深入学习两个重要的高级数据结构：平衡树和图的高级算法。 1....图的高级算法：建模复杂关系与优化 图是一种由节点和边构成的数据结构，用于表示对象之间的关系。图的高级算法在社交网络分析、路径搜索、网络优化等领域有着广泛的应用。...在本文中，我们深入学习了高级数据结构中的平衡树和图的高级算法。通过了解它们的原理、应用和代码示例，我们能够更好地解决实际问题，优化算法效率，构建更高效的程序。
树状数组 1.背景 讨论树状数组前我们先来思考一个问题，有一个长度为 n 的数组，有两种操作：修改某个数的值和输出下标为 i 到 j 的每个数的和。...思想 先介绍一个函数 lowbit(x)，其用途是找出 x 的二进制表示中最低位的1的十进制，表示如 : lowbit(12) = 4 // 12 = 1100, 最低位的1为100，十进制为4 lowbit...(10) = 2 // 10的二进制为1010，最低位的1为 10 ,十进制为2 lowbit(9) = 1 // 9的二进制为1001，最低位的1为 1， 十进制为1 lowbit函数的实现也及其简单...到 i 的前缀和，这样就把 a[i] 的单点查询变成了 b[i] 的区间查询。...4.2 区间修改+ 区间查询 还是利用差分的思想，区间修改的做法和上面一样，至于区间查询，其实只要解决如果计算a数组的前缀和就解决了区间查询的问题了。
我觉得肯定是先玩起来，在实践中探索学习和总结Devops文化，不同体制的团队或者公司在Devops文化的理解上都有自己道理，有的人说devops是跨职能团队，也有的说是敏捷团队，理论上面的东西真是掰扯不清...，但是总结摸索出适用于自己团队的devops工具栈才是最能提高团队工作效率的, 所以在不断的实践和总结中完善自己的ToolChain....Jenkins维护有哪些困难 想要用Jenkins，安装部署以及后期的维护总是少不了，但是有什么简单的方式能快速的安装和维护后期的Jenkins呢？...考虑到以上的一些问题，发现使用Docker部署Jenkins才是最佳的方式: 配置即代码(Dockerfile/docker-compose.yml) 容器的容器策略 镜像的跨平台性 插件列表通过文件独立出来...注意不管使用Docker构建还是任何安装jenkins的方式,安装插件都是比较麻烦的,因此我们可以针对指定版本的插件将插件提前下载下来,这样就可以加快编译速度;这里推荐一个插件的下载地址:http://
数据结构是计算机科学和编程中的基础概念，它们用于组织和存储数据以便有效地进行操作和管理。本文将带您深入探讨数据结构，从基础的数组和链表到高级的树和图，以及它们在实际编程中的应用。...数据结构的基础 1. 数组（Arrays） 数组是一种线性数据结构，它按照顺序存储元素，并使用索引访问这些元素。数组的特点包括快速的随机访问和固定大小。...队列具有先进先出（FIFO）的特性，常用于任务调度和缓冲区管理。 高级数据结构 1. 树（Trees） 树是一种分层数据结构，它包括根节点、子节点和叶节点。...无论是编写简单的脚本还是开发复杂的应用程序，了解不同类型的数据结构以及它们的优劣势都将有助于您成为更出色的程序员。在今后的学习和实践中，深入研究和应用数据结构将成为您技能提升的关键一步。...在处理不同类型的问题时，选择合适的数据结构是取得成功的第一步。
Python中的AVL树：高级数据结构解析 AVL树是一种自平衡二叉搜索树，它能够在每次插入或删除节点时通过旋转操作来保持树的平衡。...AVL树的平衡性 AVL树保持平衡的关键在于每个节点的平衡因子（Balance Factor），即左子树的高度减去右子树的高度。...AVL树的插入 在AVL树中插入新节点后，需要检查每个祖先节点的平衡因子，并进行必要的旋转操作以保持平衡。...AVL树的查询 AVL树的查询操作与普通的二叉搜索树相同，通过递归实现。...典型的应用场景包括数据库索引、编译器中的符号表等。 总结 AVL树是一种自平衡二叉搜索树，通过旋转操作保持树的平衡。在Python中，我们可以使用类似上述示例的
Python中的图（Graph）：高级数据结构解析 图是一种非常灵活且强大的数据结构，它由节点（顶点）和边组成，用于表示对象之间的关系。...在本文中，我们将深入讲解Python中的图，包括图的基本概念、表示方法、遍历算法以及一些实际应用。我们将使用代码示例演示图的操作和应用。...基本概念 在图的概念中，我们主要涉及以下几个基本元素： 节点（Vertex）： 也称为顶点，表示图中的一个对象。 边（Edge）： 表示节点之间的关系，可以是有向的或无向的。...权重（Weight）： 与边相关联的数值，表示两个节点之间的距离、成本等。 根据边的有无方向和权重的存在与否，图可以分为无向无权图、有向无权图、无向带权图和有向带权图。...图的遍历是一种访问图中所有节点的方式，常用的遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
Python中的树（Tree）：高级数据结构解析 树是一种非常重要且常用的数据结构，它的层次结构使得在其中存储和检索数据变得高效。...在本文中，我们将深入讲解Python中的树，包括树的基本概念、表示方法、常见类型、遍历算法以及实际应用。我们将通过代码示例演示树的操作和应用。 基本概念 树是由节点和边组成的层次结构。...树的基本概念包括： 节点（Node）： 树中的基本元素，包含一个数据元素以及指向它的子节点的引用。 根节点（Root）： 树的顶端节点，是整个树的起始点。...叶子节点（Leaf）： 没有子节点的节点，位于树的末端。 父节点（Parent）： 有子节点的节点。 子节点（Child）： 由父节点指向的节点。...，每个节点的键是节点的数据，值是其子节点的字典。
简介 如果数据中有很多NaN的值，存储起来就会浪费空间。为了解决这个问题，Pandas引入了一种叫做Sparse data的结构，来有效的存储这些NaN的值。...类型是Sparse[float64, nan]，它的意思是数组中的nan实际上并没有存储，只有非nan的数据才被存储，并且这些数据的类型是float64....取代他们的是功能更强的SparseArray。...看下两者的使用上的区别： # Previous way >>> pd.SparseDataFrame({"A": [0, 1]}) # New way In [31]: pd.DataFrame({"A...，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！
Python中的堆（Heap）：高级数据结构解析 堆是一种基于树结构的数据结构，具有高效的插入和删除操作。...在本文中，我们将深入讲解Python中的堆，包括堆的基本概念、类型、实现方式、应用场景以及使用代码示例演示堆的操作。...基本概念 堆是一种特殊的树形数据结构，其中每个节点的值都小于或等于（最小堆）或大于或等于（最大堆）其子节点的值。堆分为最小堆和最大堆两种类型，其中： 最小堆： 父节点的值小于或等于其子节点的值。...最大堆： 父节点的值大于或等于其子节点的值。 堆常用于实现优先队列和堆排序等算法。 堆的实现方式 在Python中，堆可以通过heapq模块实现，该模块提供了对堆的支持，包括插入、删除等操作。...unsorted_array) print("Unsorted Array:", unsorted_array) print("Sorted Array:", sorted_array) 总结 堆是一种重要的数据结构
threading.EventEvent是Python中的事件对象，它可以让线程在某些事件发生时等待，并在事件发生时唤醒其他线程。Event有两个基本操作：set()和wait()。...下面的示例展示了如何使用Event来实现一个简单的信号量：import threadingclass Semaphore(object): def __init__(self, value):...release(self): self.count += 1 self.event.set()在上面的示例中，我们使用了一个Event来等待资源可用，并在资源可用时唤醒等待的线程
这个时候，你就能发现，这个职位是不是招你来填坑的，以及当前项目的前辈们的代码质量咋样，你有没有在这里发现一点亮眼的代码。...这次的问题背景大概是这样的，公司新开发了一个票据业务相关的项目，这个业务分为4个子项目，4个子项目呢，其实是围绕着票据的一生，从开始到结束。...理论上对于票据这个主体的内容是相同，只不过是票据的不同生命周期有不同的功能（业务）。...毕竟现在已经有了4个子业务的mapper，里面都写好了完善的CURD功能。那我就可以把不同的功能作为不同的参数，按照不同的参数使用不同的mapper来执行查询（list和count）。...2.Dao层的Mapper类通常都是接口，在反射的时候，需要使用代理类，这地方是面试经常问的考点，接口的反射需要使用JDK动态代理。
持续集成的反模式 最需要被点名批评的现象莫过于“持续集成剧场”了： 很多开发者只是简单的搭建了持续集成服务器就以为在做“持续集成”，但他们实际上会遗失持续集成的关键优点而导致失败。...简而言之，这些团队并没有真正体会到持续集成的好处，而是为了完成上级的任务而演一场“我们在持续集成”的戏——这也正是这个反模式的名字由来。过去十年中，我们在众多刚开始实施持续集成的企业见过这一幕。...那些必须使用中心化持续集成服务器的交付团队，常常依赖中心的团队去完成小的配置任务，或者在共享的基础设置和工具中排查问题，这给他们在进度上带来长时间的滞后。...在预生产环境的测试给出的反馈慢且不可靠，而且会重复测试那些在隔离的组件上已经测过的功能。...当下一个项目来的时候，同样的技术栈的项目还要重新来过一次。
在多线程编程中，数据结构的线程安全性是一个非常重要的问题。线程安全的数据结构可以让多个线程同时访问共享数据，而不必担心数据的一致性和完整性问题。...Python中提供了多种线程安全的数据结构，threading.LockLock是Python中最基本的线程安全的数据结构之一。Lock是一个互斥量，它可以确保在同一时刻只有一个线程可以访问共享资源。...下面的示例展示了如何使用Lock来实现线程安全的计数器：import threadingclass Counter(object): def __init__(self): self.lock...1 def get_count(self): with self.lock: return self.count在上面的示例中，我们使用Lock来保护计数器的操作
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟通过实例与理论的结合，讨论两者之间的适当“沟通”，读者将了解建造“大房子”的过程。...这本教科书提供了一个指导教程，回顾理论基础，同时通过用于构建计算框架的实际例子，应用于各种现实生活中的模型。 《计算优化:实践中的成功》将带领读者了解整个过程。...通过实例与理论的结合，讨论两者之间的适当“沟通”，读者将了解建造“大房子”的过程。...此外，他们可以使用书中示范的框架作为他们的研究或课程问题的模板——他们将知道如何更改单个“砖”或在其上添加额外的“地板”。 本书是为学生、教师和研究人员编写的。...、macOS或Linux系统 所有说明构建优化框架的每个步骤的脚本都将提供给在线读者 每一章都包含基于文本中提供的示例和相关脚本的问题。
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