在Go语言中，可以使用结构体来定义一个红黑树的节点，并在该节点中添加一个表示黑高的属性。由于红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其操作（如插入、删除和查找）的复杂度在最坏情况下为O(log n)，其中n是树中节点的数量。因此，添加一个黑高属性并不会影响红黑树操作的渐近性能。
Manager节点是Ceph集群的核心组件之一，负责协调、维护和管理整个集群的状态和元数据，并提供一些管理和监控功能。
在OS-SELECT和OS-RANK中，我们维护一个树形结构，其中每个节点都有一个size属性，该属性表示该节点及其所有子孙节点中的元素数量。在OS-SELECT中，我们经常需要访问一个节点的size属性，以确定该节点的秩（rank）。
在 Kubernetes 集群里，如果需要重启或移除某个节点，可以先对节点进行排水，然后就可以痛快地维护了。排水这个概念在其他集群环境里也是普遍存在的，但是说法可能不一样。
跳跃链表简称为跳表（SkipList），它维护了一个多层级的链表，且第i+1层链表中的节点是第i层链表中的节点的子集。跳表作为一种平衡数据结构，经常和平衡树进行比较，在大多数场景下，跳表都可以达到平衡树的效率（查询节点支持平均O（lgN），最坏O（N）的复杂度），但实现和维护起来却比平衡树简单很多。（跳跃列表由 William Pugh 发明。他在 Communications of the ACM发表了《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》，在其中详细描述了他的工作）
在上一篇文章中，凯哥对同步组件基础框架- AbstractQueuedSynchronizer(AQS)做了大概的介绍。我们知道AQS能够通过内置的FIFO队列来完成资源获取线程的排队工作。那么AQS是怎么来维护这个排队工作的呢？今天我们就来扒一扒AQS源码。从源码中来看看是怎么维护对了的。
Redis实现的是双端无环链表，pre指针指向其前置节点，next指针指向其后置节点，表头节点的pre属性和表尾节点的next属性为nil，节点值的类型为interface{}，从而达到保存不同类型值的目的。
维基百科的解释是：堆是一种特别的树状数据结构，它需要满足任意的子节点必须都大于等于（最大堆）或者小于等于（最小堆）其父节点。
2020的区块链公链的发展又迈向了新的行业里程碑，包括应用创新、生态联合等多方向齐头并进发展。然而繁荣背后，限制行业发展桎梏依旧存在，资本推动一时的繁荣，但真实的价值依旧要依靠技术去实现。
本文聊一聊 MongoDB 副本集运维窗口期的操作策略，最大程度地减少主节点不可用的时间。
LinkedHashMap是一个维护插入或者访问顺序的HashMap, 是对HashMap的扩展.
3.1.1.2 承诺项目主数据维护 1）FMCIA - 单个处理 维护单个的承诺项目。 ① image.png ② 直接可记账的：该承诺项目可以在预算生成和预算耗用中直接记账使用。 ③ 不能直接可记
OSD（Object Storage Device）节点在Ceph集群中负责存储和管理数据。一个Ceph集群由多个OSD节点组成，每个OSD节点负责管理和维护一部分数据。
7.x之后的ES，采用-种新的选主算法Raft [rɑːft] n. 筏；救生艇。
在树形结构中，实例被称为节点。每个节点都有多个子节点与一个父节点。
高可用(High Availability)基本上来说, 就是要让我们的计算环境做到full-time的可用性, 在设计上一般需要:
TASKCTL调度管理平台系统Admin给具有管理员权限的用户，提供了平台级的调度节点管理，系统工程管理，作业类型管理，用户（组）权限管理，常量管理等功能；另外还提供了短信、邮件等平台消息接口配置维护，强制签入（流程）维护，以及平台调度元信息的导出导入等维护功能。
很多业务系统都用到了 Haproxy 这个高性能反向代理负载均衡器。在日常运维当中，Haproxy 后端节点的上（接入）、下（剔除）线操作绝对是家常便饭，而且人工重启的时候经常有胆颤心惊的感觉。 下面
红黄箭头:元素添加顺序 蓝箭头:单链表各个元素的存储顺序 head:链表头部 tail:链表尾部
这道题合并多个有序链表，结合之前做过的合并两个有序链表，这道题可以被拆成一个主线：遍历所有存在的链表，一个支路：用双指针合并合并两个有序链表。
LCT是一种解决动态树问题的方法，由tarjan(为什么又是他)在1982年提出，最原始的论文在这里,在论文中，tarjan除了介绍了均摊复杂度为$O(log^2n)$的LCT之外，还介绍了一种严格$O(log^2n)$的算法，不过本人太弱了，看不懂tarjan讲了些啥，也没找到其他的学习资料，因此这种算法我们不做讨论
前置知识 必须要理解splay 最好学过树链剖分 基础定义 LCT是一种解决动态树问题的方法，由tarjan(为什么又是他)在1982年提出，最原始的论文在这里,在论文中，tarjan除了介绍了均摊复杂度为\(O(log^2n)\)的LCT之外，还介绍了一种严格\(O(log^2n)\)的算法，不过本人太弱了，看不懂tarjan讲了些啥，也没找到其他的学习资料，因此这种算法我们不做讨论 能够解决的问题 求LCA 求最小生成树 维护链上信息(最大最小，链上和等) 维护联通性 维护子树信息(需要配合AAA树)
无序的 HashMap ,按 key 排序的 TreeMap ,那么 LinkedHashMap特点在哪呢 - 维护插入的顺序.LinkedHashMap 也同样出自于 Bloch之手（开发了整个 Java 集合框架的男人）.
LinkedHashMap 底层存储结构分析 HashMap 是无序的kv键值对容器，TreeMap 则是根据key进行排序的kv键值对容器，而LinkedHashMap同样也是一个有序的kv键值对
在现代数据库系统中，MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法，为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
以上代码可以封装成一个接口,前端扭转状态时只需提供 1.业务ID 2.当前状态status 3.审核动作statusType
如果要维护一组有序的整数序列，支持高效的插入删除和搜索，并且能维护序列的有序性。可以选择的数据结构是有限的，哈希表虽然支持常数时间复杂度的增删查，但是hashmap不能维护有序性。红黑树可以维持有序性，并且增加删除修改的性能也很好，但是红黑树不能支持范围搜索。跳表这种数据结构利用空间换时间，性能和红黑树比肩，还能支持区间搜索，在redis和leveldb等开源项目中都用被应用。
LinkedHashMap 继承自 HashMap，在 HashMap 基础上，通过维护一条双向链表，解决了 HashMap 不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题。除此之外，LinkedHashMap 对访问顺序也提供了相关支持。在一些场景下，该特性很有用，比如缓存。在实现上，LinkedHashMap 很多方法直接继承自 HashMap，仅为维护双向链表覆写了部分方法。所以，要看懂 LinkedHashMap 的源码，需要先看懂 HashMap 的源码。关于 HashMap 的源码分析，本文并不打算展开讲了。大家可以参考我之前的一篇文章“HashMap 源码详细分析(JDK1.8)”。在那篇文章中，我配了十多张图帮助大家学习 HashMap 源码。
1. 按所覆盖的地理范围来分类 局域网LAN 城域网MAN 广域网WAN 2. 对等网与客户/服务器结构网络 对等网不但方便连接两台以上的电脑，而且更关键的是它们之间的关系是对等的，连接后双方可以互相访问，没有主客阶级差异；对等网不能共享可执行程序 客户/服务器结构的局域网，能共享服务器上的可执行程序。 3. 网络拓扑结构的定义 计算机网络中的拓扑结构是指网络中的计算机、线缆，以及其他组件的物理布局。 基本的拓扑结构主要有三种模式 （1）总线型拓扑结构 （2）星形拓扑结构 （3）环形拓扑结构 （4）混合型拓扑结构
将下⼀个节点头插⼊蛇的⾝体，并将之前蛇⾝最后⼀个节点打印为空格，释放掉蛇⾝的最后⼀个节 点。
redis cluster是去中心化的，集群中的每个节点都是平等的关系，每个节点都保存各自的数据和整个集群的状态。每个节点都和其他所有节点连接，而且这些连接保持活跃。
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 锯齿形层序遍历 。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。
一、Kubernetes 简介 几个核心概念 • Pod • PVC/PV/StorageClass • Deployment • Statefulset • Node Kubernetes架构 • ETCD • 持久化数据中心 • 维护集群中所有数据的有序性和一致性 • 事件机制同步数据变更 • APIServer • 对所有组件提供 API 接口 • 负责 admission，鉴权等功能 • 提供后端 etcd 数据 cacher，降低 ETCD 压力 • 结合 ETCD，提供 List-Wat
当我们要进行 K8S 节点维护时往往需要执行 kubectl drain, 等待节点上的 Pod 被驱逐后再进行维护动作。 命令行如下:
cordon、drain和delete三个命令都会使node停止被调度，后期创建的pod不会继续被调度到该节点上，但操作的暴力程度却不一样。
Redis高可用高性能缓存的应用系列的第4篇，主要介绍RedisCluster模式，集群数据分布算法，和Gossip协议的学习和介绍。
区块链依靠P2P网络 可扩展性、健壮性：P2P网络中的所有对等节点都可以提供带宽、存储空间以及计算能力等资源，随着更多节点的加入，系统整体的资源和服务能力也在同步地得到扩充。 负载均衡：P2P网络的资源分布在多个节点上，可以实现网络的负载均衡。 去中心化：在区块链系统的P2P网络中，节点是信息的发送方和接收方，它们共同维护区块链。
在介绍RChain的通信机制之前，先简单介绍一些以太坊的通信机制，RChain是借鉴的以太坊的通信机制，它包括以下几个方面，如下详细了解以太坊的通信机制，可以查看https://github.com/ethereum/devp2p/blob/master/rlpx.md 1、Nodes 每个节点用一组信息来代表它所知道的其他节点，这些信息包括每个节点的连接信息以及表结构（比如连接这个节点的平均延迟）。每个节点是通过它的加密公钥来识别的，Kademlia的距离度量用的是256位散列（sha3/Keccak-2
本文分享的是美国新能源科技公司（英文名：Netco Technology）的Zabbix自动化部署和管理方案，用于监控大量各种类型的网络设备。在此也特别感谢伍昕先生对演讲原文的翻译和整理！
在这道题目中，路径是指从树中某个节点开始，沿着树中的边走，走到某个节点为止，路过的所有节点的集合。路径的权值和是指路径中所有节点的权值的总和。
学过数据结构的人应该对Queue 队列很熟悉了，队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构，所以它出队列的优先级就是进入队列的次序。但我们有时候需要其它的优先级，很多高级语言都会提供带优先级的队列，在Java中就是PriorityQueue了，今天我们来看下PriorityQueue的使用和实现。
给定一个二叉树，返回其节点值的锯齿形层序遍历。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。
Redis从3.0开始就支持集群，节点之间使用gossip协议进行通信，实现了去中心化，集群中支持动态的添加和删除节点，动态迁移数据以及自动执行故障转移。
如果你还不了解IM系统的整体结构，可以先看看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》（一下简称《IM完整设计》）这篇文章。
近年来，随着海量视频信息的快速增长，传统的安防技术越来越难以满足部分行业在传输、存储及大数据计算分析上的需要，或者说很难以更低的成本、更灵活的扩展性、更健壮更可靠更安全的系统架构来满足这些需要。因此，云计算的概念这两年开始越来越多的渗透到安防领域。其中，云存储取得的突破性应用尤为引人注目。本文将主要就云存储在安防领域的应用展开分析。 网络化技术的普及，使得视频资源的联网共享成为很多行业日益迫切的需求，现有分散的视频资源正在朝着大集中的方向推进;平安城市、智能交通等大行业市场通过点、线、面的密集覆盖，每
我们都经历过巨石应用，单一应用某个功能诱发的故障导致整个站点挂掉，任何人都无法访问，只能一一排错再部署上线，这样造成的影响就是用户的流失。而分布式应用就没有这样的问题，就算某个节点出现故障，那么主备切换，替换主节点，整个系统还是照样运行，完全没有访问不了的现象。 要使系统达到一定的容错性，那么 首先要实现的就是高可用，最简单的就是进行节点集群化，使用心跳机制让好的节点替换坏的节点。 其次要保证系统的稳定性，如果运维有事没事上去重启一次，这样也不太好吧（其实很多应用在一开始都是每周重启一次的） 然后整个系统
Hadoop分布式文件系统(HDFS——Hadoop Distributed File System hadoop) 是指被设计成适合运行在 通用硬件(commodity hardware) 上的分布式文件系统（Distributed File System）。
大家好，欢迎阅读周三算法数据结构专题，今天我们来聊聊一个新的数据结构，叫做线段树。
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