在数据库管理中,处理具有层次结构的数据一直是一项常见任务。MySQL的递归查询功能通过公用表表达式(CTE)为处理这类数据提供了便捷的方式。递归查询可以用于管理组织结构、目录树等数据,使您能够轻松地查询任意节点的子节点、父节点或整个路径。
二分查找(递归和非递归) 反转链表(递归和非递归) 常用Java集合类 HashMap为什么长度是2的n次幂,数据结构,扩容(包括元素移动的细节),线程不安全的问题 ConcurrentHashMap怎么保证线程安全,1.7和1.8有什么变化,为什么要要这么优化 CopyOnWriteList怎么保证线程安全,为什么这么做 Java synchronized关键字的作用,原理,锁升级、锁粗化、锁消除 volatile关键字的作用,原理 MVCC 事务的ACID,每一项是如何保证的 MySQL的索引结构,为什么是B+树而不是B树
【每日一语】真实人生中,我们往往在大势底定无可更改时才迟迟进场,却又在胜败未分的浑沌中提早离席。——翁贝托·埃科《开头与结尾》
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之前学习的链表、队列、栈和数组,都是线性的。而树不同,树是由顶点和边组成的。就像下图,每个结点之间可能存在一定的关系:上下存在父子关系,左右存在兄弟关系。
The first step to accepting yourself is to stop comparing yourself to others.
所周知,目前的mysql版本中并不支持直接的递归查询,但是通过递归到迭代转化的思路,还是可以在一句SQL内实现树的递归查询的。这个得益于Mysql允许在SQL语句内使用@变量。以下是示例代码。
Given a binary tree, check whether it is a mirror of itself (ie, symmetric around its center).
历时一个半月,23点左右收到阿里实习生offer,从一个双非二本渣渣到努力考研,梦想实现了,回馈牛客,明天更新---面经。- -------------更新--------------- 时间隔得太久了,就想起这些题~~~ 3月中旬投递简历,过了大概三天有一个学长加我的微信说已给我安排面试,保持手机畅通 一面 先自我介绍 然后看到我本科的学校问了一下为啥没考好(很尴尬表示很后悔高中没好好努力。。。。。第一学历还是每次都会被问的) 然后开始聊简历上的项目 包括项目的目的 架构设计(一路探讨如何设计,重点要有
在开发过程中经常会遇到分级场景,如菜单分级、评论、商品类型分级等;在同一张mysql数据表中可能设计单表结构,如同如下数据:
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历,更重要的是通过提炼让我们得以升华,走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
从1开始,结果依次是1,2,3,4,5,6,7,8,9,1,2,3,4,5,6,7,8,9····
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
一直以来存储树状结构都采用经典的结构<id,pid>的组合,即每一个节点持有其父节点的ID,并由此构成完整的树状结构。但是这样的结构在遇到大量的查询时会成为严重的性能瓶颈,因为它涉及了对数据库的递归查询。因此我查找了一下网上的各种层次结构的存储方式并决定对其分别实现。本文将通过MySQL+MyBatis+SpringBoot实现先序树存储。 阅读本文之前需要了解:
学习任何一个东西我们都要知道为什么要有它,B树也一样,既然存储数据,我们为什么不用红黑树呢? 这个要从几个方面来说了:
我们都知道在 Mysql 中,索引是非常重要的内容,因为他对我们的查询会有非常大的帮助,所以,我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
其实,涉及部门层级关系的问题在很多情形下都会遇到,特别是针对toB的应用开发场景。 但奇葩的是,在我们的项目里头,项目经理在前期需求调研时,预估的用户部门最大数为1k,于是相关的开发同事就按照最大数1k*4=4k的目标进行了设计实现,而真正交付到用户生产环境时同步的数据是1w。 What?也就是说,即使之前已经按照最大预估数进行了4倍数放大设计,但是现在是10倍。于是,各种问题接踵而至。 导致该问题出现的原因主要有一下几点:
若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左、右子树也分别为二叉排序数(递归定义)
完整示例代码地址如下: https://github.com/Dr-Water/springboot-action/tree/master/springboot-shiro
B Tree指的是Balance Tree,也就是平衡树。平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层,如下:
为了后续学习堆排序以及MySQL索引等知识,接下来会重温一下树这种数据结构,包括二叉树、赫夫曼树、二叉排序树(BST)、平衡二叉树(AVL)、B树和B+树。
任意节点,它的左子树如果不为空,那么左子树上所有节点的值都小于根节点的值; 任意节点,他的右子树如果不为空,那么右子树上的所有节点的值大于根节点的值。
数据库系统能够接受 SQL 语句,并返回数据查询的结果,或者对数据库中的数据进行修改,可以说几乎每个程序员都使用过它。
一 自我介绍二 面试情况三 相关知识点汇总1 c/c++相关2 计算机网络3 数据结构相关4 数据库相关5 操作系统6 Linux基础知识及应用编程(后台必备!)7 大数问题8 手撕算法(递归非递归)9 针对项目相关10 场景题11 架构/分布式/中间件相关12 总结
一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。而因为B+树的内部节点只是作为索引使用,而不像B树那样每个节点都需要存储硬盘指针。也就是说:B+树中每个非叶节点没有指向某个关键字具体信息的指针,所以每一个节点可以存放更多的关键字数量,即一次性读入内存所需要查找的关键字也就越多,减少了I/O操作。
10. HashMap 和 Concurrentmap 区别10. HashMap 和 Concurrentmap 区别
今天在和懒得勤快[1]聊天时谈到了树形表的处理时,发现目前我俩知道的查树形表都得递归查询,这种方式查询效率是非常底下且不好维护的,那么有没有一种又简单能平行查询的方式呢?后面我俩还真讨论了一种,他快速的修改到他的网站中了。
这篇文章来源于我的一位朋友,和我一样参加了去年了秋招,这份面经我看了下,很多问题都是高频面试题,而且总结的挺全,在此分享给大家。先看下大致目录
用B+树而非B树考虑的是IO对性能的影响。B树的每个节点都存储数据,而B+树只有叶子节点才存储数据,所以查找相同数据量时,B树的高度更高,IO更频繁。数据库索引是存储在磁盘中的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存中,只能逐一加载每一个磁盘页
面试官:看你简历上写了熟悉集合相关内容,你了解HashMap吗?讲一下HashMap的put方法?
归并排序是一种分治思想的应用,所以也适合处理大数量的排序,因此也是一种外排序算法,磁盘排序算法,应用场景也较多,比如mysql的排序,sharding-jdbc的排序,
二叉排序树:BST: (Binary Sort(Search) Tree), 对于二叉排序树的任何一个非叶子节点,要求左子节点的值比当前节点的值小,右子节点的值比当前节点的值大。
满二叉树是叶子一个也不少的树,而完全二叉树虽然前n-1层是满的,但最底层却允许在右边缺少连续若干个结点。满二叉树是完全二叉树的一个特例。
虽然使用Explain不能够马上调优我们的SQL,它也不能给予我们一些调整建议,但是它能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
零基础如何系统地自学Python编程?绝大多数零基础转行者学习编程的目的就是想找一份高薪有发展前景的工作,哪个编程语言就业前景好越值得学习。零基础的同学学Python是一个不错的选择。
看完上一个章节,相信你已经充分的掌握了数据库事务的一些事情,猿人工厂君也知道,内容对于新手而言,理解起来还是比较很吃力的,文中提到的原理和内容,有兴趣的可以和我一起探讨,猿人工厂君就不一一赘述了。今天我们继续讨论和数据库有关的事情。
在电商系统中,我们总是会遇到一些树形结构数据的存储需求。如地理区域、位置信息存储,地理信息按照层级划分,会分为很多层级,就拿中国的行政区域划分为例,简单的省-市-县-镇-村就要五个级别。如果系统涉及到跨境的国际贸易,那么存储的地理信息层级会更加深。那么如何正确合理地存储这些数据,并且又能很好的适应各种查询场景就成了我们需要考虑的问题,这次我们来考虑通过闭包表方案,来达到我们的存储及查询需求。
复杂度是衡量算法好坏的标准之一,我们需要掌握计算算法时间复杂度和空间复杂度的方法。计算时间复杂度的方法一般是找到执行次数最多的语句,然后计算语句执行次数的数量级,最后用大写 O 来表示结果。
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日复一日年复一年,伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量,当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量,如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化,数据量上去了之后,SQL的查询时间必然会越来越久,久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统,所以既然数据量上去了,我们程序员的本事也要跟着涨一涨了,涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话,xxx模块响应有点慢了,看看咋回事是不是要加个索引?下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段:添加索引。
树 树一种抽象类型数据,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由多个有限节点组成一个层次关系的集合。特点: 每个节点有0个或者多个子节点 没有父节点的节点称之为根节点 每个非根节点有且只有一个根节点 术语 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度 树的度:最大的节点的度称之为数的度 叶结点或终端节点:度为零的节点 父节点:含有子节点的节点上级 子节点:一个节点还有的子树的根节点称为该节点的子节点 兄弟节点:具有相同父节点的节点 节点的层次:根节点为第一层,其子节点为第二层,类推 树的高度或者
排序与搜索 排序算法(英语:Sorting algorithm)是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。 排序算法的稳定性 稳定性:稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的,当有两个相等键值的纪录R和S,且在原本的列表中R出现在S之前,在排序过的列表中R也将会是在S之前。 当相等的元素是无法分辨的,比如像是整数,稳定性并不是一个问题。然而,假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。 (4, 1) (3, 1) (3, 7)(5, 6) 在这个状况下,有
小麦同学是个吃货+技术宅,平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天到北海公园游玩,肚肚饿了,于是乎打开手机地图,搜索北海公园附近的餐馆,并选了其中一家用餐。
本文基于2014年3月innodb_ruby的0.8.8版本。 在前文《学习innoDB核心之旅》中,我在innodb_ruby的项目中引入了一个新的库和命令行工具。现在我来展示一下他的一些功能。我不会尝试解释所有公开的innoDB结构,因为那会让演示偏离我的本意。我们稍后会再来介绍这些结构。
在阅读了大量关于数据库的资料后,笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法。来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠。在笔者的github中给这个database起名为Freedom。
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了,这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前,先来看下这两张图:
5、其他的个人问题聊了很多,哎前面都快被怼死了。。建议我考研之类的。。感觉都凉透了。。最后又给我说,面试表现还可以,前面的建议和面试结果没关系
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