目录 1 golang常见数据结构实现 1.1 链表 1.2 可变数组 1.3 栈和队列 1.3.1 原生切片实现栈和队列 1.3.1.1 切片原生栈实现 1.3.1.2 切片原生队列实现 1.3.2 *并发安全的栈和队列 1.3.2.1 切片实现并发安全的栈 1.3.2.2 切片实现并发安全的队列 1.4 字典Map和集合Set 1.4.1 Map 1.4.2 Set 1.5 二叉树 1 golang常见数据结构实现 1.1 链表 举单链表的例子,双向链表同理只是多了pre指针. 定义单链表结

关于树结构的非线性表编程在数据结构中可以说占据了半壁江山,其中涉及的知识点繁杂,但也是数据结构体现运算优化的核心所在,下面我们将较为初步且系统得讨论数据结构中一系列有关树的表示. 首先我们再次明确树的形式化概念: 树是n个节点的有限集合,这个集合满足以下的条件: 1)     有且仅有一个节点没有前件. 2)     除根外,其他的所有节点都有且仅有一个前件. 3)     除去根以外,其他每个节点都通过唯一的路径连接根上.每个节点的前件称为该节点的父节点,后件称为该节点的子节点. 这篇文章主要

JavaScript实现树结构(一) 一.树结构简介 1.1.简单了解树结构 什么是树? 真实的树: 树的特点: 树一般都有一个根,连接着根的是树干: 树干会发生分叉,形成许多树枝,树枝会继续分化成更小的树枝: 树枝的最后是叶子: 现实生活中很多结构都是树的抽象,模拟的树结构相当于旋转180°的树. 树结构对比于数组/链表/哈希表有哪些优势呢: 数组: 优点:可以通过下标值访问,效率高: 缺点:查找数据时需要先对数据进行排序,生成有序数组,才能提高查找效率:并且在插入和删除元素时,需要大量的位移

1.AVL树是带有平衡条件的二叉查找树. 2.AVL树的每个节点高度最多相差1. 3.AVL树实现的难点在于插入或删除操作.由于插入和删除都有可能破坏AVL树高度最多相差1的特性,所以当特性被破坏时需要通过旋转方式调整树结构.具体旋转方式有以下4种,举例说明如下: LL型: 6                                                   5 /          右转                         /        \ 5        

LDPC编译码基本原理     学习笔记 V1.1 2015/02/18 LDPC编译码基本原理   概述   本文是个人针对LDPC的学习笔记,主要针对LDPC译码算法做了简要的总结.该版本主要致力于阐述LDPC码译码原理,这是一份有很多"问题"的总结,希望能够慢慢完善.本文分为以下几个部分 简介 概率译码 置信传播 因子图 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/02/04 V1.0 初始版本 2015/02/18  V1.1 添加因子图部分,修

ansible是什么? ansible是一款轻量级配置管理工具,用于远程批量部署.安装.配置.类似的还有puppet.saltstack,各有所长,任君自选. 官方文档:http://docs.ansible.com/ansible/latest/index.html 中文文档:http://www.ansible.com.cn/index.html 安装ansible Linux系统上最简单的可以使用yum安装,但由于ansible故不需要后台进程,不需要root权限,不依赖其他软件,只要有s

我的ansible roles项目的目录结构: (ansible_venv) [root@localhost ansible_home]# tree ansible_playbooks/ ansible_playbooks/ └── roles 必须叫roles ├── dbsrvs -------------role1名称 │   ├── defaults ---------必须存在的目录,存放默认的变量,模板文件中的变量就是引用自这里.defaults中的变量优先级最低,通常我们可以临时指定

之前介绍了一些顺序数据结构,介绍的第一个非顺序数据结构是散列表.本章才会学习另一种非顺序数据结构--树,它对于存储需要快速寻找的数据非常有用. 本章内容 树的相关术语 创建树数据结构 树的遍历 添加和移除书的节点 AVL 树 第八章 树 树数据结构 树是一种分层数据的抽象模型.现实生活中最常见的树的典型例子就是家谱,或是公司的组织架构.如下图所示. 树的相关术语 一个树结构包含一系列存在父子关系的节点.每个节点都有一个父节点(除了顶部的第一个节点)已经零个或者多个子节点: 位于树顶部的节点叫做根

前言:       很多面试者,在面试的时候,都会回答,”索引就相当于一本书的字典,有了他能够很快的找到数据”, 这种答案好像在读书的时候老师告诉这么说的吧.今天来全面的描述一下数据库索引的原理及优化.   MySQL 几种索引类型:      1.Normal     普通索引                 2.Unique     唯一索引                 3.Full Text    全文索引           目前只有 MyISAM 存储引擎才支持,只能在字符类型字段

1. Overview Adaptive softmax算法在链接1中的论文中提出,该算法目的是为了提高softmax函数的运算效率,适用于一些具有非常大词汇量的神经网络. 在NLP的大部分任务中,都会用到softmax,但是对于词汇量非常大的任务,每次进行完全的softmax会有非常大的计算量,很耗时(每次预测一个token都需要O(|V|)的时间复杂度). 所以paper中提出adaptive softmax来提升softmax的运算效率. 1) 该算法的提出利用到了单词分布不均衡的特点(u

工具:SpyLite [DllImport("user32.dll", EntryPoint = "FindWindow")] private extern static IntPtr FindWindow(string lpClassName, string lpWindowName);//常用来查找最上级窗口 [DllImport("user32.dll", EntryPoint = "FindWindowEx")] pr

package main import "log" type node struct { Item string Left *node Right *node } type bst struct { root *node } /* m k l h i j a b c d e f //先序遍历(根左右):m k h a b i c d l j e f //中序遍历(左根右):a h b k c i d m l e j f //后序遍历(左右根):a b h c d i k e f j l

最近发现一个分页查询存储过程中的的一个SQL语句,当聚集索引列的排序方式不同的时候,效率差别达到数十倍,让我感到非常吃惊 由此引发出来分页查询的情况下对大表做Clustered Scan的时候, 不同情况下会选择FORWARD 或者 BACKWARD差别,以及建立聚集索引时,选择索引列的排序方式的一些思考 废话不多,上代码 先建立一张测试表,在Col1上建立聚集索引,写入100W条数据 本文一开始没有搭建出一个更具备说服力的环境,导致效果不明显,于2016-7-23重新编辑,重建造一个更接近于真

在最初学习PYTHON的时候,只知道有DOM和SAX两种解析方法,但是其效率都不够理想,由于需要处理的文件数量太大,这两种方式耗时太高无法接受. 在网络搜索后发现,目前应用比较广泛,且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法,于是拿这个算法来实测对比,ElementTree也包括两种实现,一个是普通ElementTree(ET),一个是ElementTree.iterparse(ET_iter). 本文将对DOM.SAX.ET.ET_iter四种方式进行横向对比,通过处理相

树结构是一种抽象数据类型,在计算机科学领域有着非常广泛的应用.一颗树可以简单的表示为根, 左子树, 右子树. 而左子树和右子树又可以有自己的子树.这似乎是一种比较复杂的数据结构,那么真的能像我们在标题中所说的那样,用一行Python代码就可以实现吗? 一行代码实现? 由于树形结构的外层和内层有着相似的结构,所以多可以用递归的方式定义树.再利用Python中提供的defaultdict,我们就可以很轻松地定义树了,而且只有一行代码. from collections import defaultd

在SQL Server里,有2种表是以存储为基础的.有聚集索引的表叫聚集表,没有聚集索引的表叫堆表.在上一篇文章,我们讨论了堆表的特性和存储结构.在这篇文章里,我们来看下聚集表. 有聚集索引的表叫聚集表.聚集索引保存了使用B树结构的聚集键,并只能以此顺序存储实际的数据.这也是SQL Server限制一个表只能有一个聚集索引,因为物理存储顺序只能有一个.我们来看看B树结构的逻辑呈现.下图是基于AdventureWorks2008R2数据库,表SalesOrderDetail创建的. USE Ind

来源:  http://blog.csdn.net/itmyhome1990/article/details/16338637   ORACLE是一个关系数据库管理系统,它用表的形式组织数据,在某些表中的数据还呈现出树型 结构的联系.  例如有如下案例: 数据为节选,字段值含义分别为税务机构代码.税务机构名称.上级税务机构代码,税务机构级别 select * from extern_dm_swjg查询的时候默认顺序就是上面的顺序,可以看出是混乱的并没有特殊结构特征. 而希望的结果如下图: sj_

没多少技术含量,在简单的系统里应用问题不大: 解决的问题是: 1.树结构数据的表设计: 2.对任意一个节点,找到他所有的上级节点 3.对任意一个节点,找到他所有的下级节点 这里的部分SQL是同事给的,具体出处不详:废话不多说,直接看例子吧: 1. 表设计,以比较常见的组织机构表为例,典型的树结构 create table Orgnization ( ID int not null, Name ) not null, Description ) null, Leader ) null, Statu

第一种:DOM. DOM的全称是Document Object Model,也即文档对象模型.在应用程序中,基于DOM的XML分析器将一个XML文档转换成一个对象模型的集合(通常称DOM树),应用程序正是通过对这个对象模型的操作,来实现对XML文档数据的操作.通过DOM接口,应用程序可以在任何时候访问XML文档中的任何一部分数据,因此,这种利用DOM接口的机制也被称作随机访问机制. DOM接口提供了一种通过分层对象模型来访问XML文档信息的方式,这些分层对象模型依据XML的文档结构形成了一棵节点

晚上突然收到codeproject发来的订阅邮件,上面是关于用DOM出来XML,想总结一下有哪些方式可以轻松得处理XML DOM:这个再古老不过了,貌似大学开XML课程的时候,老师首推DOM XPath: Linq to XML:操作比较迅速,自从有了lambda,感觉效率提高了不少 此外还有一些其他的,来自互联网,可能总结得更好,也让我开拓眼界了: XML的解析方式基本上分为三类:第一类是基于XML文档树结构的解析,例如DOM(Document Object Model):第二类是基于流式的解

XML是一种通用的数据交换格式,它的平台无关性.语言无关性.系统无关性.给数据集成与交互带来了极大的方便.XML在不同的语言环境中解析方式都是一样的,只不过实现的语法不同而已. XML的解析方式分为四种:1.DOM解析:2.SAX解析:3.JDOM解析:4.DOM4J解析.其中前两种属于基础方法,是官方提供的平台无关的解析方式:后两种属于扩展方法,它们是在基础的方法上扩展出来的,只适用于java平台. 针对以下XML文件,会对四种方式进行详细描述: <?xml version="1.0&q