数据结构

链表思想 链表是以节点的方式进行存储 每个节点包含两个域：data+next:指向下一个节点 链表的各个节点并不一定是连续存储的 链表分为带头节点的链表和不带头节点的链表,根据实际需求来选择 我们以水浒英雄好汉的排名来解释链表结构在Java中的实现 class HeroNode { int id ; String name ; Hero next ; } 每个英雄节点包含一个id,一个姓名（data域） 和指向下一个节点的引用next. 单链表-英雄好汉 现在我们有一个需求，就是向单链表中添加多个英雄好汉的节点。 添加节点思想：先创建一个head头节点，表示单链表的头 （case 1）每添加一个节点，添加到单链表的最后 找到最后一个节点，将最后节点的next指向 新的节点 （case 2）按排名添加到链表对应位置，如果该位置已经被占用，则返回错误信息 通过辅助节点找到新添加的节点的位置（遍历) 新的节点.next = temp.next temp.next = 新的节点 遍历链表思想：通过一个辅助变量来遍历整个单链表 删除节点思想：先找到要删除节点的前一个节点temp,temp.next = temp.next.next; 被删除的节点将不会有其他引用指向，会被垃圾回收。 查找单链表中倒数第K个节点(新浪) 1）编写一个方法，接受head参数+k参数 2）先遍历整个列表

集合 框架关系图： Collection接口下面有三个子接口：List、Set、Queue。此篇是关于Set<E>的简单学习总结。 Set： Set里存放的对象是无序，不能重复的，集合中的对象不按特定的方式排序，只是简单地把对象加入集合中（可以存空元素）。常见的子类：HashSet、TreeSet、LinkedHashSet。 1、HashSet（无序，不可重复）： 底层实际上是一个无序，不可重复的HashMap，源代码如下： 1 private transient HashMap<E,Object> map; 2 /** 3 * Constructs a new, empty set; the backing <tt>HashMap</tt> instance has 4 * default initial capacity (16) and load factor (0.75). 5 *（默认初始容量是16，加载因子是0.75，元素个数超过16*0.75就扩容） 6 */ 7 public HashSet() { 8 map = new HashMap<>(); 9 } 10 public HashSet(Collection<? extends E> c) { 11 map = new HashMap<>(Math.max((int) (c.size()/.75f) + 1,

二叉树的定义： 二叉树T一个有穷的节点集合，这个集合可以为空，若不为空，则它由根节点和一个称为左子树TL 和 右子树TR的两个完全不相交的二叉树组成。 二叉树的顺序存储分析： 完全二叉树： 若设二叉树的深度为h，除第h层外，其他各层（1~h-1）的节点数都达到最大个数，第h层所有节点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树 满二叉树： 除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点。满二叉树一定是完全二叉树，不同的是最后一层的所有节点都有两个字节点。 对于一个完全二叉树如何用顺序存储实现呢？ 我们可以对完全二叉树进行从上到下，从左到右编号，然后以编号为下标将节点的值依次放入一个数组中，这时候下标之间的规律们可以反映二叉树的层次关系（比如根据双亲节点的下标，找到其左孩子和右孩子的下标）： N个节点的完全二叉树的节点父子关系： （1）非根节点，序号（i >1)父节点的序号为i/2； （2）节点的序号为i，左孩子的序号为2 * i； （3）节点的序号为i，右孩子的序号为2 * i + 1； 而对于非完全二叉树也可以用顺序存储的方法实现，空出来的节点序号为0；但是这样会浪费大量的存储空间； 二叉树的链式存储及实现： # define Elemtype char # define Btree_Node STDataType typedef struct Btree_Node { /

基本结构:顺序，选择，循环 算法复杂度 - 特定输入法有关 链表存储，插入，删除效率最高 前序：中左右；中序：左中右；后序：左右中 顺序结构一定是连续的，链式结构不一定连续。 对象:标识唯一，分类，多态，封装，模块独立，标识唯一 一个字节二进制位数为8 ASDL非对称数字用户环路，ISP互联网服务提供商，TCP传输控制协定。 栈支持子程序调用。 数据库应用系统核心问题：数据库设计。 编译：高级语言到低级语言等价编译。 算法有穷性：运算时间有限 E-R图转换为关系表：逻辑设计阶段 代码编写阶段可进行：单元测试。 数据库管理系统：系统软件。 字节越长，计算机处理速度越快。 系统总线：数据，地址，控制。 需求分析：解决软件做什么。 cpu主频，内核工作的时钟频率 计算机执行速度：MIPS 编译程序：高级，可执行 避免：goto语言泛滥。 软件测试：单元，集成，确认，系统。 需求阶段：编写规格说明书，获取需求分析。 计算机指令：算数运算，逻辑运算。 冯若依曼：二进制，存储程序 对象主要特征：抽象，继承，封装，多态 结构化方法需求工具： 数据流图，数据字典。判断树，判定表； 2n节点完全二叉树，叶子节点为n； 黑盒测试依据（程序外部功能）设计测试用例根据（软件要完成的功能）； 每经过一次元素交换会产生新的逆序：快速排序。 与总线位数相同的部件，CPU 数据库系统分为：层次，网状，关系。

1.InnoDB存储引擎的数据结构必须需要一个主键才可以组织起来，如果用户使用InnoDB存储引擎建立表的时候，没有指定主键，则Mysql会自动的帮你找到一个合适的唯一索引作为主键，若找不到符合条件唯一索引条件的字段时，会生成类似于ROW_ID的虚拟列充当该InnoDB表的主键； 2.整型的存储比字段类型要小，而且应为是InnoDB存储引擎使用的是B+Tree数据结构，在进行查询数据是需要对每个元素进行比较，而整型的对比效率是高于其他数据结构的，字符串等。 来源： CSDN 作者： 社交恐惧的岛主 链接： https://blog.csdn.net/a1_HelloWord/article/details/104341349

Java中有一些对象被称为 容器 (container )。容器中可以包含多个对象，每个对象称为容器中的一个元素。容器是用对象封装的 数据结构(data structure)。 充满梦想的容器 不同的数据结构有不同的组织元素的方式，也可以有不同的操作。根据具体实施的不同，数据结构的操作效率也各有差别。Java中的容器也是这样。我们要选择适当的容器，以应对变化的需求。 (关于数据结构更多的内容，可参考 纸上谈兵: 算法与数据结构 ) 数组 数组(array)是最常见的数据结构。数组是相同类型元素的有序集合，并有固定的大小(可容纳固定数目的元素)。数组可以根据 下标(index)来随机存取(random access)元素。在内存中，数组通常是一段连续的存储单元。 Java支持数组这一数据结构。我们需要说明每个数组的类型和大小。如下: public class Test { public static void main(String[] args) { Human[] persons = new Human[2]; // array size 2 persons[0] = new Human(160); persons[1] = new Human(170); int[] a = {1, 2, 3, 7, 9}; // array size 5 System.out.println

什么是 redis ？ logo Remote Dictionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 它通常被称为基于 内存 的数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Hash), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。 redis的优势 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。 redis与其他存储不同 Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径

什么是二叉搜索树？ 我们把一般的查找操作分为两类，静态查找和动态查找。在静态查找中有一种很快的查找方法（二分查找时间复杂度为O( log(n) ）。它之所以可以将时间复杂度降的这么低，是因为在查找之前对数据进行了顺序的排序。在查找时查找的顺序是固定的，是一个判定树一样的结构。把一个线性的查找过程转换成了一个类似树的查找过程。查找效率就是树的高度。从此我们得到启示：在查找时为什么不能把数据直接用二叉树的结构存储。比起线性结构树的动态性更强，它的插入删除操作更加方便。这样就形成了二叉搜索树。 二叉搜索树定义 ： 一颗二叉树，它可以为空，如果不为空，满足下边的性质： （1）非空左子树的所有节点的值，都小于根节点的值。 （2）非空右子树的所有节点的值，都大于根节点的值。 （3）左右子树都是二叉搜索树。 这样在查找的时候，从根节点找，如果小于去左子树找，如果大于去右子树找。 二叉搜索树的常见操作： //从二叉搜索树中找到元素data，并返回该节点的地址,如果找不到返回NULL; Binary_Tree * Find ( Binary_Tree * BST , Elementype data ) ； //从搜索二叉树中BST中，找到最小值data并返回该节点的地址(如果树为空，返回NULL) Binary_Tree * Find_Min ( Binary_Tree * BST ) ； /

集合 框架关系图： Collection接口下面有三个子接口：List、Set、Queue。此篇是关于List<E>的简单学习总结。 List（有序、可重复）： List里存放的对象是有序的，同时也是可以重复的，List关注的是索引，拥有一系列和索引相关的方法，查询速度快。因为往list集合里插入或删除数据时，会伴随着后面数据的移动，所有插入删除数据速度慢。 List常用的子类：ArrayList。（面试常问的：Vector、ArrayList、LinkedList之间的区别）。 ArrayList： public class ArrayList<E> extends AbstractList<E> implements List<E> （继承AbstractList类，实现List接口） 方法摘要（标黄为常用方法） Modifier and Type 方法 描述 void add ​(int index, E element) 在此列表中的指定位置插入指定的元素。 boolean add ​( E e) 将指定的元素追加到此列表的末尾。 boolean addAll ​(int index, Collection <? extends E > c) 将指定集合中的所有元素插入到此列表中，从指定的位置开始。 boolean addAll ​( Collection <?

树 客观世界中许多事物存在层次关系 eg:人类社会家谱 社会组织结构 图书信息管理 分层次组织在管理上具有更高的效率 查找（Searching）：给定某个关键字K，从集合R中找出关键字与K相同的记录 静态查找：集合中记录是固定的 没有插入和删除操作，只有查找 动态查找：集合中记录是动态变化的 除查找，还可能发生查找和删除 静态查找 顺序查找 typedef struct LNode *List; struct LNode{ ElementType Element[MAXSIZE]; int Length; } int SequentialSearch(List Tb1, ElementType K){ int i; Tb1->Element[0]=K;//哨兵！这样可以减少判断 for(i=Tb1->Length;Tb1->Element[i]!=K;i--); return i; } 二分查找 Binary Search O(log(n)) 假设n个数据元素的关键字满足有序 \(k_1<k_2<k_3<...<k_n\) ，并且是连续存放（数组），那么可以进行二分查找。 typedef LNode *List; struct LNode{ ElementType Element[MAXSIZE]; int Length; } int BinarySearch(List PtrL