目录前言一、普通修改树形结构所有层级属性值二、在修改所有层级前提做出判断进行修改总结前言树形结构比普通数组结构稍微复杂写， 但并非非常复杂也只不过是嵌套多许多层级和不确定层级数是多少层，使用普通数组的常规遍历来修改树形结构并不是特别妥当的，并非说是行不通，如果确定了树形层级完全是可以用多层遍历实现，但层级是不确定的话则行不通了，这时候就因该使用递归去一层层操作直到层级的最后一层。且使用递归的话代码
索引的代价空间上的代价一个索引都会对应一棵B+树，树中每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用16KB的存储空间，所以一个索引也是会占用磁盘空间的。时间上的代价索引是对数据的排序，那么当对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去维护修改内容涉及到的B+树索引。所以在进行增、删、改操作时可能需要额外的时间进行一些记录移动，页面分裂、页面回收等操作来维护好排序。B＋树索引实战全值匹配select *
转载
2024-03-18 11:26:54
12阅读
一 . 索引介绍 为什么要有索引：一般的应用系统，读写比列在10：1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易的问题，查询语句的优化显然是重中之重，说起加速查询，就要提到索引了！ 索引在MySQL中也叫“键”或者“key”(primary key unique key,还有一个index key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引
转载
2024-03-28 17:35:39
125阅读
四叉树索引（Quadtree），类似于前面介绍的网格索引,也是对地理空间进行网格划分，对地理空间递归进行四分来构建四叉树，本文将在普通四叉树的基础上，介绍一种改进的四叉树索引结构。 首先，先介绍一个GIS（Geographic Information System）或者计算机图形学上非常重要的概念——最小外包矩形(MBR-Mi
转载
2023-07-02 17:18:04
250阅读
MySQL索引原理及B-Tree / B+Tree结构详解目录摘要数据结构及算法基础索引的本质B-Tree和B+TreeB-TreeB+Tree带有顺序访问指针的B+Tree为什么使用B-Tree（B+Tree）主存存取原理磁盘存取原理局部性原理与磁盘预读B-/+Tree索引的性能分析MySQL索引实现MyISAM索引实现InnoDB索引实现索引使用策略及优化示例数据库最左前缀原理与相关优化情况一
转载
2024-08-17 19:22:43
24阅读
一、什么是SEO？搜索引擎优化（Search Engine Optimization）,简称SEO。是按照搜索引擎给出的优化建议，以增强网站核心价值为目标，从网站结构、内容建设方案、用户互动传播等角度进行合理规划，以改善网站在搜索引擎中的表现，吸引更多搜索引擎用户访问网站。SEO与搜索引擎，互相促进，互利互助。 二、为什么需要SEO？做SEO是为了提高网站的权重，增强搜索引擎友好度，以达
Python 元语法 MetaGrammarPython的语法文件Grammar定义了Python的文法规则，该语法文件也有其文法，Python的程序pgen用来将语法文件生成graminit.h/graminit.c，用来编译Python的编译器，具体来说，元语法在pgen程序里面，用来解析Python的语法文件Grammar/Grammar，生成Python语法的DFA状态图，以及用来将实际的
转载
2023-12-18 22:18:45
93阅读
作者：似水牛年B-树B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树。 它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。下图是 B-树的简化图： B-树 B-树有如下特点:所有键值分布在整颗树中；任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；搜索有可能在非叶子结点结束；在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找；B+ 树B+树是B-
原题链接给你一个 n * n 矩阵 grid ，矩阵由若干 0 和 1 组成。请你用四叉树表示该矩阵 grid 。 你需要返回能表示矩阵的 四叉树 的根结点。 注意，当 isLeaf 为 False 时，你可以把 True 或者 False 赋值给节点，两种值都会被判题机制 接受 。 四叉树数据结构中，每个内部节点只有四个子节点。此外，每个节点都有两个属性： val：储存叶子结点所代表的区域的值。
转载
2023-12-10 17:06:00
99阅读
文章目录索引红黑树和AVL树什么是索引B树和B+树的区别为何使用B/B+树而不使用hash索引我们在创建表的时候用代理主键还是自然主键为何索引主键设置自增聚簇索引和非聚簇索引什么是联合索引索引覆盖索引下推设计索引原则 索引数据库使用索引是使用B树，它是一种二叉平衡树的一个种类，可以使查找时间为二分查找，O(logN)。 查找速度很快，但是需要占用空间，以空间换时间。更新索引时较慢，因为要找到合适
转载
2023-09-21 08:09:16
88阅读
二叉树（Binary Search Trees）二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（Left Subtree）和“右子树”（Right Subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。二叉树有如下特性：每个结点都包含一个元素以及 n 个子树，这里 0≤n≤2。左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒。左子树的值要小于父结点，右子树的值要大于父结
转载
2024-06-06 15:13:40
21阅读
索引文件是按照不同的数据结构来存储的，数据结构的不同也产生不同的索引类型：全文索引空间数据索引(R-Tree)哈希索引树索引全文索引全文索引主要用于海量数据的搜索，MySQL从5.6开始支持InnoDB引擎的全文索引，功能没有专业的搜索引擎如Sphinx或Solr丰富。需求比较简单时可以试用。空间数据索引R-Tree，空间索引可用于地理数据存储，需要GIS相关函数支持，由于MySQL的GIS支持并
转载
2024-01-12 11:49:45
54阅读
1. 索引的代价1.1 空间上的代价每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用16KB的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成1.2 时间上的代价每次对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去修改各个B+树索引。B+树每层节点都是按照索引列的值从小到大的顺序排序而组成了双向链表。不论是叶子节点中的记录，还是内节点中的记录（也就是不论是用户记录
转载
2024-02-28 11:21:10
68阅读
1、为什么⽂件索引要使⽤B-tree 实际上⽂件索引的数据结构⽆⾮就是 B树 和 B+ 树，但实际上在内存中也可以
转载
2022-06-16 07:59:47
45阅读
Linux对文件的内容和描述符文件的信息给出了清楚地区分： 除了文件设备文件和特殊的文件系统，每个文件都由字符序列组成，文件内容不包含任何控制字符 文件系统处理文件需要的所有信息包含在inode数据结构里面，每个文件都有自己的索引节点，文件系统使用索引节点来标志文件 struct inode
{
struct hlist_head i_hash; 散列表
struct lis
转载
2024-07-08 16:19:58
14阅读
根据前面所讲，我们应该比较熟悉B+树的属性：每个索引对应一棵B+树，Innodb引擎默认会为我们建立以主键为规则的聚簇索引聚簇索引的叶子节点保存用户的完整记录二级索引是索引列+主键的组合，与聚簇索引不同的是，二级索引不会保存用户的完整记录B+树的每层页面都会按索引键升序排列，并会组成双向链表，用户的记录会组成单向列表1、索引的代价 每建立一个索引就会生成一棵B+树，就会多
转载
2024-06-16 20:38:37
21阅读
InnoDB存储引擎索引概述数据结构与算法二分查找法B+树索引聚集索引辅助索引B+树索引的决裂+树索引的管理索引管理Fast Index CreationOnline DDL InnoDB存储引擎索引概述InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引B+树索引全文索引自适应哈希索引前面MySQL(八)提到过，InnoDB支持哈希索引（只不过使用哈希表去进行存储数据而已，不像B+树索引使用B+树去存储
转载
2024-03-26 12:35:27
28阅读
mysql中的索引其主要内容包括Mysql常用的的索引类型（主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引和组合索引）和两种常用的结构B-tree、哈希索引（自定义哈希索引和Innodb自适应哈希索引）B-tree(MongoDB)B-Tree就是我们常说的B树，B树这种数据结构常常用于实现数据库索引，因为它的查找效率比较高。每次磁盘IO读取的数据我们称之为一页（page）。一页的大小与操作系统有关，一般
转载
2024-03-28 18:45:27
10阅读
目标：我有一个index.vue，其中有一个添加/编辑弹窗，但现在index一个文件的太大了（单文件代码接近一千行），因此需要将页面中的弹框抽取出来，作为一个单独的组件（方便维护）建议：在抽取组件之前，将原先单页面的index.vue复制一份，如果抽取时弄坏了还有的搞，不然麻烦大咯1-抽取组件 在原本的页面中，弹框被一个el-dialog标签包裹，因此将这一部分代码直接裁剪出来，新
1、数据库索引采用B+树而不是B树的原因主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。2、文件索引和数据库索引为什么使用B+树文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引：为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取
转载
2023-10-03 11:19:37
75阅读
