1.1数据结构： 数据结构实计算机中对数据的一种存储和组织的方式，同时也泛指相互之间存在一种或多种特定关系的数据的集合。 1.1.1什么是数据结构 到现在为止，计算机技术领域中还没有一个统一的数据结构的定义。以下是引用的部分解释： 名词定义 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。记为： Data_Structure=(D,R) 其中D是数据元素的集合，R是该集合中所有元素之间的关系的有限集合。[2] 其它定义 Sart
数据的存储结构指数据结构在计算机中的表示，也称物理结构，包括关系的表示和数据元素的表示。分为顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储（哈希存储）。
对客观事物的符号表示，在计算机可选中式指所能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称，他是计算机程序加工的“原料”
为什么要学习数据结构与算法，如果你学会了做安卓，javaweb，前端等，都是你的武功秘籍，但是如果你的内功不够好，再厉害的功夫也是白费。
数据结构是一种组织和存储数据的方式，它定义了数据之间的关系、操作和存储方式，以便有效地访问和修改数据。数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它为处理和管理数据提供了基本框架。数据结构通常包括以下几个重要方面：
redis之所以快，除了他是基于内存存储的，还有优秀的IO框架外更离不了其底层高性能数据结构的设计。现在我们来细细品一下redis的高新能数据结构是如何设计的。
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
本博客旨在深入探讨 Redis 的基础知识和核心概念，重点解析其数据结构和存储方式。Redis是一个开源的高性能键值存储数据库，其将数据存储在内存中，因而具有出色的读写性能。通过本文，读者将全面了解 Redis 支持的各种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，并理解它们的特点、用途以及适用场景。此外，本文还介绍了 Redis 的键值操作，包括添加、获取、更新和删除键值对等基本操作，并讨论了键的命名规则和最佳实践，以及防止键名冲突的方法。我们将深入研究 Redis 的过期策略，探讨如何通过设置过期时间实现数据的自动过期，以及过期策略对内存使用和数据淘汰的影响，以避免内存泄漏和数据丢失。此外，我们还将介绍 Redis 的持久化机制，包括 RDB（Redis Database Dump）和 AOF（Append-Only File）两种方式，并对比它们的优缺点，以帮助读者选择合适的持久化方式。最后，通过实例演示，我们将展示如何使用 Redis 的不同数据结构来实现常见功能，如缓存、计数器和会话管理等，同时展示 Redis 的过期策略和持久化机制在实际项目中的应用。本文将总结 Redis 的基础知识和核心概念，强调数据结构和存储方式在 Redis 中的重要性，并强调深入理解 Redis 的数据结构和存储方式对于合理使用 Redis 数据库的必要性。
导读：Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
在程序中，同样的一个或几个数据组织起来，可以有不同的组织方式，也就是不同的存储方式，不同的组织方式就是不同的结构，我们把这些数据组织在一起的结构就叫做数据结构
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
当然，你现在没上大学或者不是计算机专业，那你现在应该知道了，他们有个必修课叫《数据结构导论》
软件系统生存期：软件计划，需求分析，软件设计，软件编码，软件测试，软件维护由一种逻辑结构和一组基本运算构成的整体是实际问题的一种数学模型，这种数学模型的建立，选择和实现是
Map() 函数和 Set() 函数是 JavaScript 中两个不同的内置函数，它们用于不同的数据结构和用途。
这是好久之前的一篇文章 学习数据结构的框架思维 的修订版。之前那篇文章收到广泛好评，没看过也没关系，这篇文章会涵盖之前的所有内容，并且会举很多代码的实例，谈谈如何使用框架思维，并且给对于算法无从下手的朋友给一点具体可执行的刷题建议。
3.线性结构常见的有：数组（稀疏数组）、队列（单向队列，环形队列）、链表（单链表、环形链表、双链表）、栈
REDIS 本身虽然是一个缓存式数据库，但他在缓存式数据库中并不单纯，REDIS 本身支持很多数据库结构，通过使用不同的数据结构来简化代码提高开发的效率。
前面咱们学习了数组，链表，栈，队列，现在我们开始学习一种非线性结构，它叫做树。那么既然是新东西，我们就需要知道为什么出现树这种数据结构，树这种数据结构解决什么问题，它的应用场景在哪里？ 1 树 简介
通过将 结构化的数据 进行 串行化（序列化），从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
有的小伙伴说没有学过数据结构，对链表不是特别了解，所以今天我们就来对链表进行一个系统的总结，另外大家如果想提高算法思想的话，我建议还是要系统的学一下数据结构的。
与"好友"关系不同的是，"粉丝、关注"是一种单向关系，我虽然关注了你，但你不需要同时关注我这个粉丝。
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这篇文章会涵盖之前的所有内容，并且会举很多代码的实例，谈谈如何使用框架思维，并且给对于算法无从下手的朋友给一点具体可执行的刷题建议。
为什么出现集合类？ 数组是固定长度的，集合是可变长度的。 为什么出现这么多的容器？ 因为每一个容器对数据的存储方式都有不同。这个存储方式称之为：数据结构。
数据结构与数据类型相信我们并不陌生，在日常开发中天天都能接触到，但如果要让你解释一下它们的本质区别和联系，你是否能准确的描述呢？
我叫《数据结构与算法》，是计算机世界的四大基石之一。 想来我应该是惹人怜爱的吧（认真脸），因为我仿佛听到了无数个初入计算机世界的同学的呐喊声（?）。 我作为一门简单学科，看到有很多的在半途弃我而去，我
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
在当前的数据驱动时代，大量的数据需要在不同系统和应用程序之间进行交换和共享。这些数据可能来自于不同的源头，如传感器、数据库、文件等，具有不同的格式、大小和结构；不同系统和编程语言的运行环境也可能存在差异，如操作系统、硬件架构等，进一步增加了数据交换的复杂度和难度。为了将这些数据有效地传输和处理，需要一个高性能的数据交换格式，以提高数据交换和处理的速度和效率。传统上，数据交换通常采用文本格式，如CSV、XML、JSON等，但它们存在解析效率低、存储空间占用大、数据类型限制等问题，对于大规模数据的传输和处理往往效果不佳。因此，需要一种高效的数据交换格式，可以快速地将数据从一个系统或应用程序传输到另一个系统或应用程序，并能够支持不同编程语言和操作系统之间的交互。
——老子
在数据库设计中，选择使用多个字段存储数据还是使用一个字段存储JSON值，取决于多个因素，如数据的性质、查询需求、性能要求、数据一致性以及数据库系统的支持等。
PHP数据结构（七）——串与实现KMP算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、定义 串是0个或多个字符组成的有限序列，任意连续字符组成的子序列称为子串，与其对应的序列称为主串。子串在主串的第一个位置称为串的位置。当长度相等且每个字符对应相等的两个串，称为其相等。 二、串的表示方式 2.1 定长顺序存储方式 该存储方式类似线性表的顺序存储。有两种存储方式，一种是以下标为0开始的数组存储每个字符，另一种是以“\0”作为结尾。当长度超过定长时，超出部分会被截取。 2.2 堆分配存储表示 和定长的存储方
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏的，比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素，因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。
数据结构，直白地理解，就是研究数据的存储方式。我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的加和值，无缘由的数据存储行为是对存储空间的不负责任。因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容。
在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型，一个是OLTP，另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述，感兴趣的可以阅读参考文章。因为OLAP和OLTP所面临的困境是不一样的，所以两个选择的数据存储方式也就不一样了。OLTP的数据存储模型大多逃不过Key-Value、B-Tree、LSM-Tree三种行式存储，而OLAP对应的则是列式存储。
解释定义 数据结构： 数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。再简单描述一下：数据结构就是描述对象间逻辑关系的学科。 如果还是不太清楚下面会举例说明的。 数据存储结构： 简单的讲就是数据在计算机中的存储方式。 常用的数据存储方式有两种：顺序存储，非顺序存储。顺序存储就是把数据存储在一块联系的存储介质（硬盘或内存等）中。反之就是非顺序存储咯。Java中的数组就是典型的顺序存储，链表就是非顺序存储。数组存储数据时会开辟出一块联系内存，按顺序存储。链表先不会开辟出一块内存来，而是只需要知道下一
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
hash的底层存储有两种数据结构，一种是ziplist，另外一种是hashtable,这两种数据结构我们之前都有讲解，ziplist就是上文提到的结构，hashtable之前讲解的redis结构，hash对象只有同时满足以下条件，才会采用ziplist编码：
一些常见的算法，我会写出对应的Java写法，并且一些常见的源码解析 如HashMap等 ，我会在后期着重在Java部分中讲解，在这部分我们更加着重于理解算法与数据结构中的原理与思想，编程语言尽管存在差异，但是并不会造成太大的阅读障碍，如果你有Java或者C#等的基础，读起来基本不会存在太大的语言障碍，同时学习C++中例如指针的知识，更会让我们体会到指针的优越以及麻烦之处，阅读前可以简单补充一些C++基础语法（本篇基本不需要）
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！
容器有很多种，有特性和共性，我们对共性进行不断的向上抽取，就形成了一个体系，这就是集合框架
PHP数据结构（六）——数组的相乘、广义表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 本文接PHP数据结构（五）的内容。 4.2 行逻辑链接的顺序表 行逻辑链接的顺序表，即在上述三元表的基础上，附加一个数组，用于存储每一行第一个非零元的位置。 该存储方式，主要是便于对两个稀疏矩阵进行乘法操作。 矩阵M(a行b列)和N(b行c列)相乘（m的行必须等于n的列），结果是一个a行c列的矩阵。 根据矩阵乘法的方式，计算步骤如下： 1、矩阵M的第a’行b‘列（0<=a’<=a，0<=b’<=b）的值（非零元），只需要和
1.性能优越:快速！在适量级的内存的 MongoDB 的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快，
我们常听的一句话就是, 数据结构 + 算法 = 程序 意思就是在我们的程序设计中,数据结构是必不可少的,那么什么是数据结构,数据结构简而言之就是针对数据关系而生产的产物.可能不是很理解.因为我们程序编写过程中,程序中产生的数据怎么存储这都是数据关系. 常见的数据结构种类. 集合 线性结构 树结构``图结构 针对这些结构我们可以看下示例图
散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此，无论是进行数据检索、缓存操作，还是实现关联数组，散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而，这个方法的一个缺点是，在某些情况下，可能会产生聚集效应，导致某些单元过于拥挤，而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。然而，为了保持高效性，我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如，我们可以使用再哈希（rehashing）技术来重新分配键，以更均匀地分布散列表中的元素，减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。
cookie 大家应该都熟悉，比如说登录某些网站一段时间后，就要求你重新登录；再比如有的同学很喜欢玩爬虫技术，有时候网站就是可以拦截住你的爬虫，这些都和 cookie 有关。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
数据结构(Data structure）是指一组相互 之间存在一种或多种特定关系的数据的组织方式和它们在计算机内的存储方式，以及定义在该组数据上的一组操作。
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