具体区别1、叶子节点B树不存指针，B+树存双向指针，方便范围查找2、B树非叶子节点也存储数据，B+树不存储数据3、B树不会有冗余索引，是唯一的，B+树会有冗余索引4、存放同样的数据，B树的层级比B+树要高...，因为B+树有冗余索引，所以相同层级的叶子节点的数据就会更多，（可以有更多的分叉）索引：如果存在主键，主键索引就是聚集索引如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。...如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
1.当前节点存入上一节点和下一节点的引用（双向链表） 2.当前节点存入多个下一节点的引用（树） 我们把一个节点中存入多个下一节点的数据结构称为树，首节点称为根节点，如图： ?...任意节点的左、右⼦树也分别为⼆叉查找树。 红黑树 假如有这样一个业务场景，一批已经排序好的数据，要找一个数据结构加快访问和搜索数据，那么二叉搜索树合适吗？？仔细想象。...fixAfterInsertion方法逻辑顺序图 ? 引入图 在树的基础上，我们知道当前节点中有多个指向下一节点的引用，假如还存在零个及以上指向上一节点（或者根节点）的引用，我们称之为图。...图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 ?...JDK源码中好像并没有图这种数据结构。 下面给出几个Java实现图的博文。 Java数据结构和算法-图 数据结构(Java随笔)—图
验证二叉搜索树 ? 思路：回到二叉搜索树，当前节点大于左子树，小于右子树。假如此树是二叉搜索树，那么应该满足这种有序的状态。...) return false; pre = root; return isValidBST(root.right); } } */ 中序遍历 思路：利用二叉搜索树有序的特点...递归 思路：找两个节点的公共祖先节点，也就是搜索二叉树找某一个值，并把路径保存下来，两条路径重叠的部分，也就是公共祖先节点了。...= null) { return right; } return null; } leetcode:235二叉搜索树最近的公共祖先 把上一题的二叉树改为二叉搜索树树...，相当为节点增加了一个有序的状态，那么我们就可以提前判定是当前节点和另外两个节点的大小关系，那就避免了很多浪费的开销。
位图和矢量图是计算机图形中的两大概念，这两种图形都被广泛应用到出版，印刷，互联网[如flash和svg]等各个方面，他们各有优缺点，两者各自的好处几乎是无法相互替代的，所以，长久以来，矢量跟位图在应用中一直是平分秋色...位图[bitmap]，也叫做点阵图，删格图象，像素图，简单的说，就是最小单位由象素构成的图，缩放会失真。...，软件对图形象对应的函数进行运算，将运算结果[图形的形状和颜色]显示给你看。...矢量图可以很容易的转化成位图，但是位图转化为矢量图却并不简单，往往需要比较复杂的运算和手工调节。...矢量和位图在应用上也是可以相互结合的，比如在矢量文件中嵌入位图实现特别的效果，再比如在三维影象中用矢量建模和位图贴图实现逼真的视觉效果等等。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...先看图： 完全二叉树：设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数， 第 h 层所有的结点都连续集中在最左边 满二叉树：深度为k且有2^k-1个结点的二叉树称为满二叉树
B+树的叶节点是链接的，所以对树中的所有对象进行全扫描只需要一次线性遍历所有叶节点。另一方面，B树需要遍历树中的每一层。这种全树遍历可能会涉及比B+叶的线性遍历更多的高速缓存未命中。...用简单的话说就是（不喜欢看英文解释的话可以从这里开始看） 在B树中，你可以将键和值存放在内部节点和叶子节点，但在B+树中，内部节点都是键，没有值。叶子节点同时存放键和值。...而B树则需要对树的每一层进行遍历，这会需要更多的内存置换次数，因此也就需要花费更多的时间 使用B树的好处 B树可以在内部节点同时存储键和值，因此，把频繁访问的数据放在靠近根节点的地方将会大大提高热点数据的查询效率...2.B树遍历整个树的过程和二叉树本质上是一样的，B树相对二叉树虽然提高了磁盘IO性能，但并没有解决遍历元素效率低下的问题。 ...针对以上两个问题，B+树诞生了，B+树相比B树，本质上是一样的，区别就在与B+树的所有根节点都不带有任何数据信息，只有索引信息，所有数据信息全部存储在叶子节点里，这样，整个树的每个节点所占的内存空间就变小了
简述一下索引： 索引是数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构；索引分为聚集索引和非聚集索引，聚集索引查询类似书的目录，快速定位查找的数据，非聚集索引查询一般需要再次回表查询一次，如果不使用索引就会进行全表扫描...，但是如果选择N条数据，hash索引的时间复杂度是O(N)，由于B+树索引有序，且叶子节点有链表连接，查询效率比hash索引快 2、索引在硬盘保存，一般不会一次性保存到内存中，B+树可以设计允许数据分批加载...，同时树的高度较低，查询速率较快 3、硬盘的I/O速度相比内存来说非常慢，而索引是用于加快查询速度的，需要减少I/O操作，内存和磁盘以页为单位交换数据，为了减少I/O，索引在新建节点的时候，是直接申请一个页的空间...4、B+ 树是平衡树，它查找任意节点所耗费的时间都是完全相同的，比较的次数就是 B+ 树的高度 B+ Tree索引和Hash索引区别？...，进行搜索 不适合作为索引 更新频繁的字段不适合创建索引 不会出现在where子句中的字段 聚簇索引和非聚簇索引的区别 在 InnoDB 里，索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引
索引介绍 索引是一种特殊的数据库结构，被设计用来快速查询数据库表中的特定记录。索引有多种类型，就像字典有拼音查找和偏旁查找一样都是为了提高检索效率。...MySQL中最常见的索引类型有B+树索引 和 哈希索引，下面来简单介绍一下这两种索引类型有哪些差别和优劣。...B+树索引 B+树索引是一种多路径的平衡搜索树，具有如下特点： 1.非叶子节点不保存数据，只保存索引值 2.叶子节点保存所有的索引值和数据 3.同级节点通过指针自小而大顺序链接 4.节点内的数据也是自小而大顺序存放...，索引树需要重新排列，容易造成碎片和页分裂情况。...缺点 哈希索引对于范围查询和模糊匹配查询显得无能为力。 哈希索引不支持排序操作，对于多列联合索引的最左匹配规则也不支持。
出自：逛掘金时看到的趣图 1.学习算法前，你可能这样： 2.学习算法后，你变的机灵了：
给定一棵 N 个节点的树，要求增加若干条边，把这棵树扩充为完全图，并满足图的唯一最小生成树仍然是这棵树。 求增加的边的权值总和最小是多少。...注意： 树中的所有边权均为整数，且新加的所有边权也必须为整数。 输入格式 第一行包含整数 t，表示共有 t 组测试数据。 对于每组测试数据，第一行包含整数 N。
1.计算机的核心是CPU，它承担了所有的计算任务。它就像一座工厂，时刻在运行。 2.假定工厂的电力有限，一次只能供给一个车间使用。也就是说，一个车间开工的时候，其他车间都必须停工。...背后的含义就是，单个CPU一次只能运行一个任务。 3.进程就好比工厂的车间，它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻，CPU总是运行一个进程，其他进程处于非运行状态。 4.一个车间里，可以有很多工人。...5.线程就好比车间里的工人。一个进程可以包括多个线程。 6.车间的空间是工人们共享的，比如许多房间是每个工人都可以进出的。这象征一个进程的内存空间是共享的，每个线程都可以使用这些共享内存。...7.可是，每间房间的大小不同，有些房间最多只能容纳一个人，比如厕所。里面有人的时候，其他人就不能进去了。这代表一个线程使用某些共享内存时，其他线程必须等它结束，才能使用这一块内存。...11.操作系统的设计，因此可以归结为三点： （1）以多进程形式，允许多个任务同时运行； （2）以多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行； （3）提供协调机制，一方面防止进程之间和线程之间产生冲突，另一方面允许进程之间和线程之间共享资源
centos(community ENTerprise Operating System)是linux发型版本之一，它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成...由于出自同样的源代码，因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用。 ?...ubuntu是一个桌面应用为主的linux操作系统，ubuntu基于Debian发行版和GNOME桌面环境，与Debian的不同在于它每6个月发布一个新版本。...Ubuntu的目标在于为一般用户提供一个最新的、同时又相当稳定的主要由自由软件构建而成的操作系统。Ubuntu具有庞大的社区力量，用户可以方便地从社区获得帮助。 ? 它们主要命令的差别: ?
tcp和udp少女喝水照片 下面看看具体TCP与UDP区别： TCP用的更多一些。更靠谱。
B树、B+树的区别及MySQL为何选择B+树 1. B树和B+树的定义 B树和B+树都是一种多路搜索树，常用于数据库和文件系统中进行索引操作。在介绍B树和B+树的区别之前，先来了解一下它们的定义。...B树 B树是一种平衡查找树，其每个节点最多包含k个孩子，k称为B树的阶。除根节点和叶子节点外，其它每个节点至少有ceil(k/2)个孩子，即一个节点可以拥有的关键字数在ceil(k/2)和k之间。...所有的非叶子节点可以看做是索引部分，节点中仅包含子树中的最大（或最小）关键字。 2. B树和B+树的区别 B树和B+树虽然都是多路搜索树，但它们的区别还是比较明显的。...B+树在查询时只需要遍历一次叶子节点即可得到查询结果，而B树则需要遍历非叶子节点和叶子节点，效率相对较低。 3....B+树的叶子节点之间通过指针连接起来，形成一个有序链表，方便范围查询和排序操作。 B+树的非叶子节点中只包含索引，因此占用的空间更小，可以存储更多的索引信息。
理解NPN和PNP两种类型的三极管原理及电流方向就会明白为什么PNP三极管的集电极和发射极反着接当开关使用。 NPN和PNP三极管的基本原理及差异 三极管属于电流控制元件，小电流控制大电流。...三极管共有三个极：基极、集电极和发射极，根据两个PN结的构造不同，三极管分为NPN型和PNP型，虽然两种类型的三极管都有截止区、放大区和饱和区，但是它们控制方式、导通条件及电流方向是不同的。...三、NPN和PNP三极管的差异： 从其原理可以看出，NPN和PNP三极管的功能基本相同，唯一的区别是它们的电流方向正好相反。...因为电源的电流都是从正极流向负极（+5V→GND），所以根据三极管的电流方向，PNP三极管的集电极和发射极对比NPN三极管是反接的。...正因为NPN和PNP型三极管的电流方向正好相反，因此很多场合经常使用NPN和PNP组成对管搭配使用，比如下图的使用NPN和PNP三极管组成的H桥电路，在控制电机正反转时经常用到。
对于广大刚刚接触“图数据分析”的用户而言，一个十分具有迷惑性的问题是：图数据库和图计算系统有什么区别？今天，我们就从技术层面来简单地说一说两者的不同之处。...因此，图数据库需要采用读/写效率更均衡的存储结构，例如B+树、LSM树、链表、哈希表等。尽管这么做会使得读取效率在所难免地有一定下降，但换来的是高效得多的写入性能。...从上面的架构图可以看到，费马科技的图数据库产品LightGraph和图计算系统PandaGraph从底层的存储、使用的技术优化方向到上层的用户接口、提供的应用和工具等都有十分明显的区别。...了解这些不仅能让我们对图计算和图数据库更好的应用，而且可以更精确地根据实际需求寻找到更契合的产品。...公司致力于解决图数据的存储和分析难题，赋予企业强大的图数据存储及分析能力，积极推进图计算在各行业的应用。
三个操作概念的区别 重载：是核心加载新的流程信息。重载后，所有作业状态均为未执行。 重置：只是重新初始化当前流程的状态信息。...资源树同步刷新：只是客户端monitor组件资源同步更新后台工作区的流程资源信息。在monitor打开后，后台核心工作区流程的基本信息可能变化（比如：增加作业、增加流程等）。...立即重载 由于编译后的数据在开发区，因此该数据从调度的角度来讲，并未生效。如果你希望立即采用设计编译后的数据，就需要人工重载操作。...重载方法如下： 在monitor资源树中，右击相应流程，从弹出菜单中选择重载即可 说明：人工重载时，相应流程必须是非启动激活状态。...流程在退出状态时，且流程的所有作业全部为未处理或全部为已处理（成功、警告等），当在编译该流程时，系统也会自动重载为最新编译后的信息。
CALayer类在概念上和UIView类似，也是一些被层级关系树管理的矩形块，也可以包含一些内容，并且管理子视图的位置。...和UIView最大的区别是CALayer不能处理用户的操作交互 CALayer不清楚具体的响应链，但是它提供了一些方法来判断是否某个触点在某个图层范围内。...1.3 平行的层级关系 每个UIView都对应着一个CALayer，视图的职责是创建并管理这个图层，以确保党子视图在层级关系中添加或者被移除的时候，他们对应的图层也同样的在对应的层级关系树中有相同的操作...2.1.3 contentsScale contentsScale属性定义了寄宿图的像素尺寸和视图大小的比例，默认情况下是一个1.0的浮点数。...contentsScale其实属于支持高分辨率屏幕机制的一部分，是用来判断在绘制图层的时候应该为寄宿图创建的空间大小，和需要显示的图片拉伸度（假设没有设置contentsGravity）。
这个问题的答案是“1页”，这里说的“页”是Mysql自定义的单位（其实和操作系统类似），Mysql的Innodb引擎中一页的默认大小是16k（如果操作系统中一页大小是4k，那么Mysql中1页=操作系统中...Mysql中MyISAM和innodb使用B+树 通常我们认为B+树的非叶子节点不存储数据，只有叶子节点才存储数据；而B树的非叶子和叶子节点都会存储数据，会导致非叶子节点存储的索引值会更少，树的高度相对会比...并且主键索引和辅助索引没有太多区别。...InnoDB中的B+树 InnoDB中主键索引的叶子节点的数据区域存储的是数据记录，辅助索引存储的是主键值 主键索引 辅助索引 Innodb中的主键索引和实际数据时绑定在一起的，也就是说Innodb...是能用到索引的，因为它能利用上面的索引所有查询范围，首先和第一个节点“4-r-01”比较，1<4，所以可以直接确定结果在左子树，同理，依次按顺序进行比较，逐步可以缩小查询范围。
本文将会带你了解到我是如何创建一个动态树图的，该图使用 SVG（可缩放矢量图形）绘制三次贝塞尔曲线（Cubic Bezier）路径并通过 Vue.js 以实现数据响应。...基于 SVG 和 Vue.js 框架的强大功能，我们可以轻松创建基于数据驱动、可交互和可配置的图表与信息图。...该图是一个三次贝塞尔曲线的集合，它基于用户提供的数据，从单点出发，并在不同的点结束，且点和点之间的距离相同。因此，该图会响应用户输入的内容。...现在整张图的用户空间 / 坐标系已准备好，让我们看看 size 变量如何通过使用不同的 % 值来帮助计算坐标。 恒定和动态坐标 ? 圆是图的一部分。这就是为什么从一开始就把它包含在计算中是很重要的。...它可以添加和删除数组中的元素。在 Option 2 中，我创建了一个子组件来容纳 Config Panel，使顶级 Vue 组件清晰可读。我们的 Vue 组件树看起来就像下面这样。 ?
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