技术是为了解决问题而生的，ConcurrentHashMap 解决了多个线程同时操作一个 HashMap 时，可能出现的内部问题。当多个线程同时操作一个 HashMap 时，有可能会出现多线程同时修改一个共享变量（HashMap 类的成员变量），导致数据被覆盖，产生意想不到的错误。
在二进制加法中，我们通常使用“逐位相加”的方法来模拟常规加法的过程。当两个数字进行加法运算时，从最低位（通常是右侧）开始相加，然后考虑进位。如果相加的结果产生进位，那么这个进位会被带到下一位的加法中。
Redis的GETBIT命令用于获取二进制位数组（bit array）中指定位置的位值。
Map 是一种存储键值对的集合。Map 集合可以根据 key 快速查找对应的 value 值。HashMap 是 Map 类型的一中。
Redis的位数组是由字符串实现的，每个位的索引是从0开始的。当使用较大的索引值时，可能会出现索引溢出的问题。例如，当使用索引值为10的位时，实际上会修改字符串的第11个字节，而不是第11个位。这可能导致错误的结果。
CopyOnWriteArrayList是ArrayList的线程安全版本，内部也是通过数组实现，每次对数组的修改都完全拷贝一份新的数组来修改，修改完了再替换掉老数组，这样保证了只阻塞写操作，不阻塞读操作，实现读写分离。
·numpy.array(object,dtype,copy,order,subok,ndmin)
给你一个长度固定的整数数组 arr，请你将该数组中出现的每个零都复写一遍，并将其余的元素向右平移。
判断一个 9x9 的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。
---- 数据结构-数组 数组 数据结构中最基本的一个结构就是线性结构，而线性结构又分为连续存储结构和离散存储结构。所谓的连续存储结构其实就是数组。 优点：查询较快如果知道坐标可以快速去地存取 缺点：删除慢,大小固定 二次封装数组的增删改查 基类的定义 定义一个工具类名称-Array 接受的参数包括基本类型和自定义类型（用泛型来接受，基本类型用包装类） 自定义属性两个：size用来表示数组的大小，data用来表示一个准确的集合 概念区分：size表示数组的大小，capacity表示数组容量的大小 构造函
堆排序的时间复杂度O(N*logN),额外空间复杂度O(1)，是一个不稳定性的排序
https://juejin.im/post/5d09f2d56fb9a07ec7551fb0
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 不知道大家在面试时是否会被问到什么样的哈希数据结构可以保证线程安全？ 很多小伙伴可能知道是ConcurrentHashMap，却对其没有太多了解，本文就带大家先来看一下ConcurrentHashMap集合中的size()方法是如何保证准确获取集合大小的。 我们可以思考一个最简单的场景，即调用者如何取得当前ConcurrentHashMap集合中的数据总量？ 可能有一些读者会说，直接调用ConcurrentHashMap集合提供的size()方法即可；或
在进入今天的主题前，先简单地解释下Redis中的位图到底是什么。Redis官方文档对于位图的介绍如下：
对于一维数组来说，python的list和numpy的array切片操作都是相似的。无非记住
Design a data structure that supports all following operations in average O(1) time.
1.非组合型数组 2.组合型数组 3.初始化 4.赋值 5.拷贝 6.foreach循环结构 7.系统函数 1.非组合型数组 reg [15:0] RAM [0:4095] //存储数组 SV将verilog这种声明数组的方式称为非组合型声明，即数组中的成员之间存储数据都是相互独立的； （优点：易于查找元素； 缺点：消耗更多存储空间） SV保留了非组合型的数组声明方式，并扩展了允许的类型：event、logic、bit、byte、int、longint、shortint和real； SV保留了veri
值类型的数据存储在内存的栈中，引用类型的数据存储在内存的堆中，而内存单元中只存放堆中对象的地址。
Given an array, rotate the array to the right by k steps, where k is non-negative.
作为重要的线性数据结构， 我们 i 经常会跟数组打交道，而对数组的增删改查则是日常用到的操作。
HashMap在日常开发中基本是天天见的，而且都知道什么时候需要用HashMap，根据Key存取Value，但是存和取的时候那些操作却是很少去研究。同时在面试中也是面试官们必问的。以下是基于JDK1.8
HashMap在日常开发中基本是天天见的，而且都知道什么时候需要用HashMap，根据Key存取Value，但是存和取的时候那些操作却是很少去研究。同时在面试中也是面试官们必问的。 以下是基于JDK1.8
作为重要的线性数据结构， 我们 i 经常会跟数组打交道，而对数组的增删改查则是日常用到的操作。为了弄清楚这些常用操作，此博客则对这些操作进行一一梳理；
ES6为数组新增创建方法的目的之一，是帮助开发者在使用Array构造器时避开js语言的一个怪异点。Array.of()方法总会创建一个包含所有传入参数的数组，而不管参数的数量与类型。
Linux 内核通常会使用 定时器 来做一些延时的操作，比如常用的 sleep() 系统调用就是使用定时器来实现的。
在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。
还有，当我们定义数组的时候，在常见的C语言、Java、Python等语言中，都是使用下标0来表示第一个元素的。
作为重要的线性数据结构， 我们经常会跟数组打交道。所谓数组，就是一系列相同数据类型元素的集合，数据类型可以是 int、float、String、类……。而对数组的增删改查则是日常用到的操作。为了弄清楚这些常用操作，此博客则对这些操作进行一一梳理。
一、冒泡排序 //1、冒泡排序 /** 一组无序数字，进行从小到大排序 冒泡排序的过程：就是每个循环从第一个元素开始，相邻两个元素进行比较，前面的比后面的大，则进行值交换； 则第一次循环把最大值排到了最后，第二次循环把第二大的值排到了倒数第二位...以此类推； 把最大值想象成最大气泡，相邻气泡进行比较，较大气泡排到后面，最大气泡先冒到最后面。。。。 每次循环的比较个数次数从元素个数-1 到 1，假如5个元素，则循环比较的个数为： ****
0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话
PHP内核中的哈希表是十分重要的数据结构，PHP的大部分语言特性都是基于哈希表实现的，例如：变量的作用域，寒暑表，类的属性，方法等，zend引擎内部的很多数据都是保存在哈希表中的。
ArrayList是我们日常中最长用的集合之一，在使用列表时，除非特殊情况，我们一般都会选择使用ArrayList，本文就ArrayList的几个主要方法主要介绍，并结合几个图片来介绍几个重要操作。
哈希表 是一种以关联方式存储数据的数据结构，在哈希表中，数据以数组格式存储，其中每个数据值都有自己唯一的索引。如果我们知道所需数据的索引，那么数据的访问就会变得非常快。 所以关键是 找到索引， 而检索 数值关键字 到 索引 的方式就是 哈希（Hashing）。
HashMap 发出的 Warning：这是《Java 程序员进阶之路》专栏的第 56 篇。那天，小二垂头丧气地跑来给我诉苦，“老王，有个学弟小默问我‘ HashMap 的扩容机制’，我愣是支支吾吾讲了半天，没给他讲明白，讲到最后我内心都是崩溃的，差点哭出声！”
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
如果负载因子过大，那么剩余能用的空间就越少，越容易发生冲突。但如果负载因子过小，又容易频繁扩容，扩容之后要重新哈希计算放到新哈希表中，也对性能有影响。
在数据处理和分析中，常常需要对大量的数据进行统计和计算。当数据量达到亿级别时，传统的数据结构和算法已经无法胜任这个任务。Bitmap（位图）是一种适合于大规模数据统计的数据结构，能够以较低的空间复杂度存储大规模数据，并且支持高效的位运算操作。本文将介绍 Bitmap 的基本概念、实现方式和在亿级数据计算中的应用。
1、将字符串转为数组 2、循环字符串数组，将字符作为键，索引作为值存入字典 3、存入字典时先判断是否已经存在，已存在则将值置位-1 4、循环字典，拿到所有的值 5、将值排序（因为都是整数），最小值即为所求的索引
数组几乎可以是所有软件工程师最常用到的数据结构,正是因为如此,很多开发者对其不够重视.
https://blog.csdn.net/tuke_tuke/article/details/51588156
前言 我们在页面上渲染数据时，通常会根据特定规则来对数据进行一个排序，然后再将其渲染到页面展示给用户。 那么对数据进行排序有很多种方式，哪一种效率高？哪一种稳定性好？那一种占用内存小？本文将详解经典的八大排序算法以及三种搜索算法，并用TypeScript将其实现，欢迎各位对上述问题迷惑的开发者阅读本文。
1.什么是bitmap？为什么使用bitmap？Roaring bitmap与其他bitmap编码技术相比有哪些优势？2.Roaring bitmap将32位无符号整数按照高16位分容器，即最多可能有216=65536个容器(container)，存储数据时，按照数据的高16位找到container（找不到就会新建一个），再将低16位放入container中。高16位又称为共享有效位，它用于索引应该到哪个容器中查找对应的数值，属于roaring bitmap的一级索引。3.Roaring bitmaps以紧凑高效的两级索引数据结构存储32位整数。高密度块使用位图存储;稀疏块使用16位整数的压缩数组。当一个块包含不超过4096个整数时，我们使用一个排好序的16位整数数组。当有超过4096个整数时，我们使用2^16 位的位图。为什么按4096作为阀值呢？仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后，bitmap将比数组的内存使用率更高。
SystemVerilog有两种类型的数组：压缩数组和非压缩数组。压缩数组是连续存储的位的集合，通常称为向量。非压缩数组是网络或变量的集合。
各位前端的小伙伴还在用array[array.length - 1]来获取数组最后一位元素的值吗？这里介绍几种比较好用的方法，推荐给大家。
二分查找算法，也称为折半查找算法，是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是将查找的区间逐渐缩小，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
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