一、字典1、初识字典'''
字典（dict）
- 字典属于一种新的数据结构，称为映射（mapping）
- 字典的作用和列表类型，都是用来存储对象的容器
- 列表存储数据的性能很好，但是查询数据的性能很差
- 在字典中每一个元素都有一个唯一的名字，通过这个名字可以快速查找到指定的元素
- 在查询元素时，字典的效率是非常快的
- 在字典中可以保存多个对
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2024-02-13 19:59:13
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1、字典树 又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变形。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串，所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是利用最大公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。2、性质
根节点不包含字符，除根节点以外的每一个节点都只包含一个字
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2024-04-13 21:53:54
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字典树又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来节约存储空间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。它有3个基本性质：根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该
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2024-03-26 23:38:33
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什么是全文检索将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数 据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息， 我们称之索引。 例如：字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果 字典没有音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来 进
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2024-03-28 17:02:13
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字典树又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。性质根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符；从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串
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2024-07-06 09:36:50
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列表list，一个有序的队列
列表内的个体为元素，由若干个元素按照顺序进行排列，列表是可变化的，也就是说可以增删
list定义
常用的列表定义方式： 使用[] 或者 a = list()
取数列表可以用range()
列表查询方法
index
index = 索引，以0开始查找
方法:value，[start,[stop]]
通过对应位置的索引进行查找，找到列表内的元素是否有匹配，如有
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2024-05-24 18:54:15
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iAnywhere索引可以包含一个、两个或更多个列。两个或更多个列上的索引被称作复合索引。例如，以下语句创建一个具有两列的复合索引：CREATE INDEX nameON employee (emp_lname, emp_fname)如果第一列 不能单独提供较高的选择性，复合索引将会非常有用。例如，当许多雇员具有相同的姓氏时，emp_lname 和 emp_fname 上的复合索引非常有用。因为
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2024-10-15 14:19:28
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使用索引是提高数据库查询效率的主要方式，下面从索引结构，索引类型，索引操作，命中索引几个方面来介绍索引。一、索引结构mysql5.5以上的默认存储引擎innodb，只显式支持BTree( 事实上从数据结构上来讲是B+树，mysql称之为BTree)索引，对于频繁访问的表，innodb会建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash索引，可以显著提高查找效率，用户是无法自己指定的，除此之外还
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2024-02-20 08:09:02
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# 如何实现MySQL多列索引
## 引言
MySQL是一种非常常见的关系型数据库管理系统，多列索引是提高查询效率的重要手段之一。本文将向新手介绍如何在MySQL中实现多列索引。
## 流程图
以下是实现多列索引的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建表
创建表 --> 添加索引
添加索引 --> 完成
完成 --> [
原创
2023-10-27 06:23:35
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## Redis实现倒排索引的实现方式
在信息检索系统中，倒排索引是一种常用的数据结构，用于快速查找包含某个关键词的文档。Redis作为一种高性能的内存数据库，可以用来实现倒排索引，并且支持丰富的数据结构和操作，非常适合用来构建一个高效的倒排索引系统。
### 什么是倒排索引？
倒排索引是一种将文档中的关键词映射到文档列表的数据结构。例如，对于一组文档，倒排索引会记录每个关键词出现在哪些文档
原创
2024-07-07 04:29:10
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单列索引的范围查询 对于单列索引，索引值的区间可以方便的以相应的WHERE从句中的条件来表示，所以我们谈论范围查询而不是“间隔”。 对于单列索引，范围查询条件定义为如下几种情况： 1、对于所有的B+树和哈希索引，使用键列和一个常量通过=、<=>、IN()、IS NULL，或者IS NOT NULL等操作符来比较。 2、另外的，对于B
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2024-07-29 17:01:17
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1.字典：针对非序列集合而提供的一种数据类型通过任意键值查找集合中值信息的过程叫做映射。 python中通过字典实现映射。字典是一个键值对的集合。该集合以键为索引，同一个键信息对应一个值。2.字典的操作（1）为字典增加一项dictionaryName[key]=value举例： （2）字典的遍历for key in dictionaryName: &nbs
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2024-06-25 16:09:17
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# MySQL数据字典表查询索引列
## 介绍
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，它的数据字典表包含了数据库的元数据信息，包括表、列、索引等的定义。在本文中，我将向你介绍如何在MySQL中查询索引列。
## 流程
下面是查询MySQL索引列的步骤，我们将通过表格展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 连接到MySQL数据库 |
|
原创
2024-01-28 07:07:14
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当表的数据量比较大时，查询操作会比较耗时。建立索引是加快查询速度的有效手段。数据库索引类似于一本书中的目录，用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，这将会节省很大一部分时间。一、索引的常见模型索引的出
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2023-07-25 22:13:05
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我们在实际开发工作中离不开数据库，当用到数据库时又不得不提索引，而索引在数据库中是不可或缺的。但索引具体是怎么实现的呢？又是如何起作用的呢？这篇文章主要探讨这些相关问题。1. 什么是索引索引（在 MySQL 中也叫做“键（key）”）是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。这是索引的基本功能。要理解 MySQL 中索引是如何工作的，最简单的方法就是去看看一本书的“索引”部分：如果想在一本书中找到
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2023-08-26 16:28:22
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Mysql数据库提供两种类型的索引，如果没正确设置，索引的利用效率会大打折扣。CREATE TABLE test (
id INT NOT NULL,
last_name CHAR(30) NOT NULL,
first_name CHAR(30) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
INDEX name (last_n
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2023-11-04 17:30:37
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文章目录前言创建和访问字典声明一个空字典创建字典各种内置方法1、fromkeys()2、keys()、values()和items()3、get()4、clear()5、copy()6、pop()和popitem()7、setdefault()8、update() 前言字典是Python中唯一的映射类型，映射是指两个元素之间元素相互对应的关系。映射类型区别于序列类型，序列类型以数组的形式存储，通
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2023-08-10 08:54:09
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一、什么是索引 索引可以理解为我们小时候使用的汉语字典的索引，如果想在字典中查找一个字，一页一页地翻字典查找是非常慢的，但如果使用字典的索引进行查询，很快就可以查到了。数据库的索引也是类似的。 数据库中的索引一般是按照B树来组织的，叶结点指向真正的数据，B树的定义我这里就不介绍了，有兴趣的话
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2024-03-18 20:06:29
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索引概念
一个例子可以贴切的表达索引的概念：拿汉语字典的目录页（索引页）打比方：正如汉语字典中的汉字按页存放一样，SQL Server中的数据记录也是按页存放的，每页容量一般为4K 。为了加快查找的速度，字典一般都有按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引），我们可以选择按拼音或笔画查找方式，快速查找到需要的字。由此可见，索引的本质是将数据合理分组。同理，SQL Ser
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2024-04-29 12:59:33
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列表的索引和切片一、列表索引列表中元素是有序排布的，使用下角标数字取值，例如a[2]列表的第一个元素下角标是0，后面下角标依次往后增加。最后一个元素的下角标，可以是 n-1，也可以是 -1。二、列表切片：一次性取多个元素切片语法：a[start:end:step]关键词：
start：起始位置，默认0end：结束位置，默认长度+1step：每次计算的步长，默认1三、使用场景索引使用于任何场景
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2023-09-25 17:31:09
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