merge

qbxt Day 2 morning ——2020.1.18 济南 主讲：李佳实 目录一览 1.并查集 2.堆 总知识点：基础数据结构 一、并查集 1.描述：并查集是一类十分常用的数据类型，它有着十分广泛的应用。在信息竞赛中，它主要执行的操作一般有三种。 （1） 合并a,b两个元素所在的集合 Merge(a,b) （2）查找某个元素属于哪个集合 find(k) （3）查询两个元素是否属于同一集合 Query(a,b) 2.函数模板 （1）find int find(int x){ if(fa[x]==x) return x; //找到即返回 int t=find(fa[x]); //继续递归find return t; } （2）Merge void merge(int x,int y){ x=find(x); y=find(y); if(x==y) return; //根相同，无需合并，即返回 fa[x]=y; //根不同，即合并 } 3.对于find和merge的优化 （1） 对于merge：启发式合并（使用次数少） 描述：在合并集合S1、S2的时候，我们让较小的树成为较大的树的子树。这里可以是深度、节点个数等启发函数来比较树的大小（一般使用深度）。 代码实现会使用到并查集，而且并不常用，暂且略。 （2） 对于find：路径压缩（常用，效率高，代码简单） 描述

讲LSM树之前，需要提下三种基本的存储引擎，这样才能清楚 LSM树的由来 ： 哈希存储引擎 是哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作， 但不支持顺序扫描 ，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树 （关于B树的由来，数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文） 的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序扫描（B+树的叶子节点之间的指针），对应的存储系统就是关系数据库（Mysql等）。 LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎和B树存储引擎一样，同样支持增、删、读、改、顺序扫描操作。而且通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。 当然凡事有利有弊，LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。 通过以上的分析，应该知道LSM树的由来了，LSM树的设计思想非常朴素： 将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘 ，不过读取的时候稍微麻烦，需要合并磁盘中历史数据和内存中最近修改操作，所以写入性能大大提升，读取时可能需要先看是否命中内存，否则需要访问较多的磁盘文件。极端的说