空间数据

数据结构顺序栈基本操作（C/C++实现） 注意：本代码为了测试运行默认含有操作所需数据，如有需要可自己增删改相关数据 涉及基本运算流程 1.初始化栈 2.判断栈是否非空 3.元素依次进栈 4.判断栈是否非空 5.输出出栈序列 6.判断栈s是否非空 7.释放栈 GitHub地址（包含.cpp文件和可执行程序exe） 我的数据结构GitHub地址 源代码（经VS2015、devC++编译器运行通过） # include "stdio.h" # include "stdlib.h" # include "io.h" # include "math.h" # include "time.h" # define OK 1 # define ERROR 0 # define TRUE 1 # define FALSE 0 # define MAXSIZE 20 /* 存储空间初始分配量 */ typedef int Status ; typedef char SElemType ; /* SElemType类型根据实际情况而定，这里假设为char */ /* 顺序栈结构 */ typedef struct { SElemType data [ MAXSIZE ] ; int top ; /* 用于栈顶指针 */ } SqStack ; Status visit ( SElemType c )

Java 基础知识点 Java 常见集合 高并发编程（JUC 包） JVM 内存管理 Java 8 知识点 网络协议相关 数据库相关 MVC 框架相关 大数据相关 Linux 命令相关 面试，是大家从学校走向社会的第一步。 互联网公司的校园招聘，从形式上说，面试一般分为 2-3 轮技术面试 +1 轮 HR 面试。 但是一些公司确实是没有 HR 面试的，直接就是三轮技术面。 技术面试中，面试官一般会先就你所应聘的岗位进行相关知识的考察，也叫基础知识和业务逻辑面试。 只要你回答的不是特别差，面试官通常会说：“咱们写个代码吧”，这个时候就开始了算法面试。 也就是说，一轮技术面试 = 基础知识和业务逻辑面试 + 算法面试。 关于算法面试的总结，各位可以查阅我先前交流的 Chat：“知名互联网公司校招中常见的算法题”。 本文我们主要从技术面试聊起。技术面试包括：业务逻辑和基础知识面试。 首先是业务逻辑面试 ，也就是讲项目。 面试官会对你简历上写的若干个项目其中之一拿出来和你聊聊。在期间，会针对你所做的东西进行深度挖掘。 包括：为什么要这么做？优缺点分析，假如重新让你做一次，你打算怎么做？ 等等。这个环节主要考察我们对自己做过的项目（实习项目或者校内项目）是否有一个清晰的认识。 关于业务逻辑面试的准备，建议在平时多多思考总结，对项目的数据来源、整体运行框架都应该熟悉掌握。

MapReduce的shuffle过程介绍 Shuffle的语义是洗牌、混洗，即把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，随机性越高越好。 MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？ MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段： Map是映射，负责数据的过滤分发； Reduce是规约，负责数据的计算归并。 Reduce的数据来源于Map，Map的输出即Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。 从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端报苦熬Spill过程，在Reduce端包括copy和sort过程，如下图所示： Spill过程 Map端的Shuffle过程 Spill过程包括输出、排序、溢写、合并等步骤，如图所示： Collect 每个Map任务不断地以对的形式把数据输出到在内存中构造的一个环形数据结构中。使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间，在内存中放置尽可能多的数据。 环形数据结构 该环形数据结构是字节数组，叫Kvbuffer。Kvbuffer中不光放置了处理的数据还放置了一些索引数据，放置索引数据的区域叫Kvmeta。

顺序表   顾名思义，就是用一段连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构 。 顺序表又分为静态顺序表和动态顺序表。   静态顺序表的基本操作： https://blog.csdn.net/zhao_miao/article/details/81145855 下面我们来分析动态顺序表的基本操作： 我们要完成的基本操作是： 初始化 打印 尾部插入 尾部删除 头部插入 头部删除 查找指定元素 指定位置插入 删除指定位置元素 删除指定元素 删除所有的指定元素 返回顺序表的大小 判断顺序表是否为空 冒泡排序 选择排序 选择排序的优化 二分查找 二分查找递归写法 首先定义一个结构体   与静态顺序表不同，动态顺序表没有最大容量的限制，可以边使用边开辟，节省空间。 # define DataType int typedef struct SeqList { DataType *data; //存放的数据 int sz; //有效元素的个数 int capacity; //容量 }SeqList,*qSeqL   由于顺序表里存放的元素的类型是未知的，所以将int重命名为DataType，若想在顺序表中存储其他类型的数据，只需将int修改为对应的类型即可。 初始化函数   初始化sz，capacity，以及指针data void InitSeqList (qSeqList seq) {

一、什么是数据结构？ 数据结构是研究数据存储方式的一门学科。 一、数据结构有哪些？ 线性表 顺序表 申请连续的存储空间，具有固定的大小，就是常用的数组 链表 随用随申请存储空间，因此存储位置是分离的，即存储位置是随机的 创建依次排列关系：为每个数据块设计了指针，每个块的指针都指向下一个数据块，末尾块的指针指向null 栈 队列 树结构 普通树 二叉树 来源： https://www.cnblogs.com/yuandongxu/p/11729074.html

一、DB2数据库安装教程 DB2安装教程： https://jingyan.baidu.com/article/e75057f2f59ef9ebc91a8905.html 二、DB2常用命令 1、 打开命令行窗口 　 #db2cmd 2、 打开控制中心 　 # db2cmd db2cc 3、 打开命令编辑器 　db2cmd db2ce =====操作数据库命令===== 4、 启动数据库实例 　 #db2start 5、 停止数据库实例 　 #db2stop 　 如果你不能停止数据库由于激活的连接，在运行db2stop前执行db2 force application all就可以了 /db2stop force 6、 创建数据库 　 #db2 create db [dbname] 7、 连接到数据库 　 #db2 connect to [dbname] user[username] using [password] 8、 断开数据库连接 　 #db2 connect reset 9、 列出所有数据库 　#db2 list db directory 10、 列出所有激活的数据库 　 #db2 list active databases 11、 列出所有数据库配置 　 #db2 get db cfg 12、 删除数据库 　 #db2 drop database [dbname]

深入来看，依据 ESRI公司数据浏览架构 ，数据打开需要经历以下 流程 ： 首先利用新建工作空间工厂的方法打开工作空间；然后强制转换为要素工作空间或者栅格工作空间；最后使用要素工作空间或者栅格工作空间的方法打开（要素/矢量或栅格）数据。 对于ShapeFile来说，工作空间就是它所在的文件夹，打开工作空间需要使用对应的工作空间工厂，即ShapeFileWorkspaceFactoryClass，然后调用IWorkspaceFactory的OpenFromFile方法，就可以得到一个工作空间，这也是设计模式中工厂方法的体现。工作空间工厂的打开方法返回的是一般意义的工作空间，根据具体数据还需要进行接口转换。因为ShapeFile是矢量数据，所以把工作空间接口跳转到IFeatureWorkspace，从而读取其中的要素类。 这一点对于多种格式的数据（如Coverage、GeoDatabase、ArcSDE数据格式）都是一样。 对比代码： 最简单的ArcGIS Engine应用程序（上） private void menuAddShp_Click(object sender, EventArgs e) { IWorkspaceFactory pWorkspaceFactory = new ShapefileWorkspaceFactory(); IWorkspace pWorkspace1

https://blog.csdn.net/qq_19528953/article/details/78785818 一 介绍 对于数据处理来说，整个处理的流程如下图所示： 数据预处理——通常包括特征选择、维规约、规范化等方法。 数据挖掘——这部分的方法和技术非常多，在处理时主要根据自己的目的来选择对应的方法最为恰当。 数据后处理——主要包括模式过滤、可视化等，目的是为了让数据挖掘的结果利于使用和观察。 为了让大家有一个清晰的框架，后面内容的思维导图如下展示： 二 了解数据 数据处理最关键的地方在于解决问题，并不是使用的方法越复杂越好。无论方法多么简单，只要解决问题就是好的方法 。为了解决数据处理的相关问题， 第一步是观察数据，了解数据相关的概念 ，然后对数据进行一些处理。这样对后面具体使用哪个方法来进行分析非常有用。 2.1数据预处理 数据预处理对于后续使用数据挖掘或者机器学习技术非常重要。在面临大数据的当下，数据的维度通常非常的多，因此 数据预处理的一个主要任务就是降低数据维度 。 2.1.1维归约 所谓维归约，就是要减少数据的特征数目，摒弃掉不重要的特征，尽量只用少数的关键特征来描述数据。人们总是希望看到的现象主要是由少数的关键特征造成的，找到这些关键特征也是数据分析的目的。维归约中主要方法很多，下面介绍几个： （1）主成分分析 主成分分析是一种统计方法

好多新手朋友不明白Linux的分区是怎么回事，看书有时候看的一头雾水，新手么现在了解的那么复杂了反而会打击大家的学习积极性，所以大家先简单了解下就可以了，复杂的后边会慢慢在应用的时候了解到。 Linux分区这里我给大家通俗的讲一下 ---- Linux的分区结构就和WINDOWS里的目录结构基本一样，只不过WINDOWS里一个分区包含很多目录，而LINUX里一个目录就有可能就是一个分区。 上次讲到准备工作大家都做好了，那么现在我们开始学习后边的步骤，大家也知道，往硬盘上安装东西，就需要硬盘分区，因为我们是初学么，所以我们开始也不要分区分的太复杂了，就分俩个好了，一个是安装系统的主分区，一个是LINUX里必须有的swap分区（交换分区）。 这里提到SWAP分区了，就介绍下，新手一定要了解这个，这里引用百度百科内容： Swap分区，即交换区，Swap空间的作用可简单描述为：当系统的物理内存不够用的时候，就需要将物理内存中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序，这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中，等到那些程序要运行时，再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样，系统总是在物理内存不够时，才进行Swap交换。其实，Swap的调整对Linux服务器，特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap

Java内存管理：Java内存区域 JVM运行时数据区 在前面的一些文章了解到javac编译的大体过程、Class文件结构、以及JVM字节码指令。 下面我们详细了解Java内存区域：先说明JVM规范定义的JVM运行时分配的数据区有哪些，然后分别介绍它们的特点，并指出给出一些HotSpot虚拟机实现的不同点和调整参数。 1、Java内存区域概述 1-2、C/C++与Java程序开发的内存管理 在内存管理领域，C/C++程序开发与Java程序开发有着完全不同的理念： 1、C/C++程序开发 自己管理内存是一项基础的工作； 自已分配内存，但也得自己来及时回收； 比较自由，但多了些工作量，且容易出现内存泄露和内存溢出等问题； 2、Java程序开发 JVM管理内存，不需要自己手动分配内存和释放内存； 不容易出现内存泄露和内存溢出； 一旦出现问题不容易排查，所以得了解JVM是怎么使用内存； 1-2、Java内存区域与JVM运行时数据区 如上图， Java虚拟机规范定义了字节码执行期间使用的各种 运行时数据区 ，即JVM在执行Java程序的过程中，会把它管理的内存划分为若干个不同的数据区域，包括： 程序计数器、java虚拟机栈、本地方法栈、java堆、方法区、运行时常量池； 从线程共享角度来说，可以分为两类： 1、所有线程共享的数据区 方法区、运行时常量池、java堆；