数据结构-图-思维导图
2020-06-10 17:03
一只彩色的熊猫
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2023-06-06 21:30:35
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一句话：相互之间存在关系的数据元素的集合就是数据结构，算法是解决特定问题的有限求解步骤。一张图：学习数据结构与算法有什么用呢？拿一个厨师的厨艺来比较的话，真正的大厨一般不是那种能做各种花样的菜式的人，而是能把普通的菜炒出不平凡的效果的人。就像“酸辣土豆丝”，不同的人炒出来的效果就不一样，从一道简单的菜就可以看出厨师的功底，而数据结构与算法就是程序员的功底。回到图上，由图中可以看出，数据结构操组的对
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2023-11-28 07:08:24
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一、数据结构图的重要性数据结构图是将数据以图形化的方式展示出来，让我们能够直观地看到数据之间的层次关系。例如，在描述一个学校的信息管理系统时，我们可以使用数据结构图来展示学校、学院、专业、班级、学生之间的包含关系，以及学生与课程之间的选课关系等。这样，复杂的数据关系就变得一目了然，便于开发者进行系统设计和数据库建模。此外，数据结构图还可以帮助我们在团队协作中更好地沟通。开发团队成员、测试人员、产品
索引的本质：索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构1. 索引的数据结构1.1 二叉树问题：
树的深度比较深，查询一个索引会有很多的磁盘I/O1.2 红黑树平衡二叉树问题：
平衡二叉树会对树进行平衡，但是当数据有100万时，2^20 = 1024 * 1024 ,此时树的高度就达到了20，也就是需要20次磁盘IO1.3Hash表对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置
原创
2023-03-15 00:25:11
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索引的本质：索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构1. 索引的数据结构1.1 二叉树问题：
树的深度比较深，查询一个索引会有很多的磁盘I/O1.2 红黑树平衡二叉树问题：
平衡二叉树会对树进行平衡，但是当数据有100万时，2^20 = 1024 * 1024 ,此时树的高度就达到了20，也就是需要20次磁盘IO1.3Hash表对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置
原创
2023-03-15 00:24:58
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Voronoi图（二）：基本概念和性质1. 基本概念2. Voronoi的性质3. 参考资料4. 免责声明 1. 基本概念这里我们着重介绍和实现关联比较大的概念和性质，其余内容有兴趣的朋友可以参考邓俊辉老师在edX上面的视频课程或教材上面的详解。同样这里给到必要观看的视频课程章节，这些内容对理解Voronoi图算法至关重要，标记有绿色√为必看章节，大家可以结合文章的内容，加深理解： 接下来，我们
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2024-04-08 22:45:20
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最近，为了能够更系统地学习 Redis，我自己通过脑图的方式对 Redis 的基础内容进行了梳理，在这里分享给大家，感兴趣的小伙伴可以收藏保存。数据结构对于数据结构部分，作者主要从三个方面进行了介绍，其中包括 Redis 值的数据结构、底层数据结构，以及 Redis 是如何保存所有键值对的。值的数据结构对于值的数据结构，主要分为两种，一种是简单动态字符串（String），另外一种是集合类型，其中包
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2023-05-25 17:41:41
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数据结构与算法：图形结构图图形结构是一种比树形结构更复杂的非线性结构。在树形结构中，结点间具有分支层次关系，每一层上的结点只能和上一层中的至多一个结点相关，但可能和下一层的多个结点相关。而在图形结构中，任意两个结点之间都可能相关，即结点之间的邻接关系可以是任意的。因此，图形结构被用于描述各种复杂的数据对象，在自然科学、社会科学和人文科学等许多领域有着非常广泛的应用 。图形结构在计算机科学、人工智能
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2023-12-21 11:51:21
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1.图是一种网状结构，分为有向图和无向图2.图的顶点表示事件，边表示活动。3.最小生成树算法：3.1 prime算法---从任意一顶点出发，找权重最小的边在带权连通图中V是包含所有顶点的集合， U已经在最小生成树中的节点，从图中任意某一顶点v开始，此时集合U={v}，重复执行下述操作：在所有u∈U,w∈V-U的边(u,w)∈E中找到一条权值最小的边，将(u,w)这条边加入到已找到边的集合，并且将点
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2024-05-17 21:40:48
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邻接矩阵＆邻接表 表示图邻接矩阵表示： 一般用邻接矩阵表示稠密图，因为表示稀疏图会造成空间和时间上的浪费邻接矩阵存储空间为n2，所以存储空间只和顶点个数有关若想在邻接矩阵中表示权重，则可以将矩阵中的1改为权重的值即可 邻接图表示： 一般用邻接表表示稀疏图邻接表存储空间为n+e 拓扑排序举个栗子：先修课与后修课&
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2024-01-12 01:42:08
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MySql 整体结构MySQL 由连接池、SQL 接口、解析器、优化器、缓存、存储引擎等组成，可以分为三层，即 MySQL Server 层、存储引擎层和文件系统层。MySQL Server 层又包括连接层和 SQL 层。如下是官方文档中 MySQL 的基础架构图：上图中，Connection pool 为连接层，Management Services & Utilities …Cache
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2023-08-30 14:58:46
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图的逻辑结构——目前学习的是无自回路和无重边的简单图。图的定义：1、图是由顶点的有穷集合和顶点之间的边组成。通常记为G<V ,E>,V是点的集合，E是边的集合。2、边、图的有向与无向 1）如果顶点vi与vj之间的边没有方向，则称这条边为无向边，用无序偶对 (<Vi,Vj>)。如果图任意两个顶点之间都是无向边，则称为无向图。 2）若顶点Vi与Vj之间有方向，则称这条边为有向边
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2024-06-29 17:23:34
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本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库)。按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型(数字，字符串，列表，元组，字典，集合)，条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程；结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考；思维导图默认阅读顺
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2023-08-17 16:15:19
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MySQL的基本架构示意图大体来说，MySQL主要可以分为Server层和存储引擎两部分。Server层中主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大部分核心功能服务，以及所有的内置函数（入日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。存储引擎主要负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM
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2023-06-20 11:00:11
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来自：https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/algorithms
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2022-08-08 10:08:07
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我们在实际应用中，对一个问题会有不同的解题思路，比如我们在读书时候，往往对一道数学题目会有多种解题方法，可能有些方法比较简单，有些方法比较复杂，步骤较多。所以找到一个合适的方法可以更快更好的去解决问题。在程序应用中，我们也会有不同的算法去解决问题。 算法分类分为：  
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2023-08-08 01:17:33
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文章目录概念架构图数据模型和分层命名空间特性节点集群paxosZAB 协议watch分布式锁 概念分布式应用程序的分布式协调服务。基于公开的简单原语可以实现更高级别的同步、配置维护、组和命名服务。架构图 一主多从，更新数据首先更新到主节点，在同步到从节点，可在任意节点读取数据数据模型和分层命名空间 ZooKeeper 提供的命名空间很像标准文件系统。名称由斜杆（/）分隔的一系列路径元素，每个节点
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2024-03-01 10:30:58
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你不知道的Redis数据结构Redis数据结构Redis作为缓存利器，不论是在工作中还是面试中都是需要对其足够了解，那么请你说出Redis的数据结构，你是否了解呢？相信一定有人脱口而出，String、List、Hash、Set、Sorted Set，这里一定一定要注意，问题指的是数据结构而不是数据类型，数据结构是数据类型的底层实现，应该为简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表、整型数组，
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2023-08-18 21:12:59
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python中有多种数据结构，数据结构之间也可以相互转化，概念一多就容易使人混淆，对于初学者来说本来很容的概念，最终却变成了噩梦，很难区分不同数据结构之间的用法，这样就会造成乱用数据结构，致使运行效率低下。对于较简单的程序来说乱用数据结构不会有太大的问题，但涉及到大数据运算，可能一个数据类型就会导致内存
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2023-08-11 10:13:58
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目录1.HBase的特点2.HBase数据模型2.1.HBase逻辑架构2.2.HBase物理存储3.HBase整体架构1.HBase的特点海量存储： 底层基于HDFS存储海量数据列式存储：HBase表的数据是基于列族进行存储的，一个列族包含若干列极易扩展：底层依赖HDFS，当磁盘空间不足的时候，只需动态增加DataNode服务节点高并发：支持高并发的读写请求稀疏：稀疏主要是针对HBas
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2023-07-12 21:26:45
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