数据结构首先要明确前序，中序和后序的遍历顺序： 前序：父节点，左子节点，右子节点； 后序：左子节点，右子结点，父节点； 一个5*4的矩阵，有多少个长方形？长任取两个点C(6,2)*宽任取两个点C(5,2) = 15* 10 = 150hash索引仅满足“=”、“IN”和“<=>”查询，不能使用范围查询 。因为hash索引比较的是经常
目录1.索引是什么：索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构2.索引未采用数据结构3.索引的数据结构3.MyISAM存储结构4.InnoDB存储结构5.联合索引底层数据结构1.索引是什么：索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构2.索引未采用数据结构1.二叉树（没有采用）原因：二叉树存在单边增长，树的高度高，效率低2.红黑树（没有采用）原因：红黑树高度原因，效率也很低3.has
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2024-06-16 09:46:54
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# MySQL混合索引的科普
随着数据量的不断增长，数据库的性能优化变得愈加重要。在MySQL中，索引是提升查询性能的关键技术之一。本文将详细探讨MySQL的混合索引，介绍其定义、使用场景以及如何创建和优化混合索引的代码示例。文章最后还有一个小小的旅行图展示了理解混合索引的过程。
## 什么是混合索引？
Mix索引，也被称为复合索引（Composite Index），是指在一个索引中包含多个
原创
2024-08-13 04:58:44
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## MongoDB混合AND/OR索引
在MongoDB中，索引是一种用于提高查询性能的数据结构，它可以加速读取和搜索数据库中的数据。在某些情况下，我们可能需要在查询中同时使用AND和OR运算符，并且希望通过索引来优化查询。本文将介绍如何在MongoDB中创建混合AND/OR索引，并提供相应的代码示例。
### 什么是混合AND/OR查询？
混合AND/OR查询是指在查询条件中同时使用AN
原创
2023-11-01 13:05:21
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混合索引是 MySQL 中一个复杂的索引机制，它混合了不同列的值，并支持更灵活的查询。通过学习混合索引，我们能够更好地理解 MySQL 的性能优化，提高数据库应用的响应速度。这篇博文将指引你解决“混合索引 mysql”相关的问题，帮助你从环境准备到实战应用进行全面的掌握。
## 环境准备
为了确保我们能够顺利实现混合索引功能，我们需要准备以下环境：
- **MySQL** v5.7 或更高版
为什么要使用数据库索引？（1）在查询的时候，数据库索引可以大大提升读取速度。（2）使用唯一索引的话可以保证表中每一行的独立性。（3）可以加快表和表之间的相互连接。（4）在进行分组和排序的时候，提高速度缺点：索引也占用物理空间，当进行删除和修改的时候，也要进行数据库的维护。索引的分类唯一索引，非唯一索引，聚集索引，非聚集索引，全文索引，主键索引，组合索引。聚集索引：表中记录的物理顺序与键值的索引顺序
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2024-06-06 14:24:07
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这篇文章是性能篇的最后一篇，在这一模块中，我主要针对 SQL 运行的底层原理进行了讲解，其中还有很多问题没有回答，我总结了进阶篇中常见的一些问题，希望能对你有所帮助。下面的内容主要包括了索引原则、自适应 Hash、缓冲池机制和存储引擎等。关于索引（B+ 树索引和 Hash 索引，以及索引原则）什么是自适应 Hash 索引？在回答这个问题前，让我们先回顾下 B+ 树索引和 Hash 索引：因为 B+
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2024-09-23 13:12:23
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.12860.pdf代码地址： GitHub - Sense-X/Co-DETR: [ICCV 2023] DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training摘要作者提出了一种新的协同混合任务训练方案，即Co-DETR，以从多种标签分配方式中学习更高效的基于detr的检测器
一、外存分配方式a.目标：有效利用外存空间，提高文件访问速度 b.采用的磁盘分配方式决定了文件的物理结构： 顺序结构；链接式结构；索引式结构。c.常用的外存组织三种方式：连续分配（顺序结构） a.为每一个文件分配一组相邻的盘块。 b.逻辑文件中的记录顺序与存储器中文件占用盘块的顺序一致。优点：顺序访问容易，读写速度快缺点： *会产生外存碎片。可紧凑法弥补，但需要额外的空间，和内存紧凑相比更花时间。
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2024-07-19 16:21:16
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今天给大家介绍分段潜增长模型的原理和做法，之前我有给大家写增长混合和潜增长，它们的主要的局限在于轨迹都是连续的不能分段，在于对phasic的现象把握其实还是不够的，比如儿童认知的发展，按照理论，它是可以明显分段的，如果这个时候我们非要给人家拟合一个连续曲线？万一人家发展就是分了两个阶段线性发展的呢？所以这些方法还是不太好，今天给大家介绍分段潜增长模型，专门解决这个问题。理论铺垫增长混合模型之前有给
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2024-05-09 16:14:34
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主题：记录一下mongodb如何实现基本的全文索引， 以及关于mongodb全文索引的一些基本知识基本实现：创建一个text 索引# 这里的意思是对collection1里面所有字段类型为string的field都创建一个text索引
db.collection1.createIndex({ "$**": "text" } )
# 如果只想对指定的字段比如userName和schoolName创建
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2023-08-07 08:46:39
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3、文件物理结构思维导图文件块、磁盘块文件分配方式1、连续分配2、链接分配隐式链接显式链接3、索引分配如果一个文件的大小超过一个磁盘块怎么办？1、链接方案2、多层索引3、混合索引总结注：逻辑结构VS物理结构什么是逻辑结构，什么是物理结构？顺序文件采用顺序存储/链式存储索引文件采用索引分配 思维导图文件块、磁盘块其实和程序与内存的分块类似文件分配方式1、连续分配1、逻辑分配方式：最大的特点就是物理
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2024-03-18 20:41:39
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# Python数组中花式索引和混合索引
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够向刚入行的小白介绍Python数组中的花式索引和混合索引。在这篇文章中，我将通过一个简单的例子，引导你了解如何实现这一功能。
## 1. 准备工作
首先，我们需要导入NumPy库，因为NumPy提供了强大的数组操作功能。如果你还没有安装NumPy，可以通过以下命令安装：
```bash
pip install
原创
2024-07-28 10:36:14
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实验四 文件系统原理与模拟实现代码资源地址实验目的：了解操作系统中文件系统的结构和管理过程，掌握经典的算法：混合索引与成组链接法等方法。实验内容：编程模拟实现混合索引和成组链接法算法；实验步骤： 1.模拟混合索引的原理；
索引结构二叉树特点：查询效率较高，有序缺点：有可能蜕变成链表，不平衡，顺序插入，会形成一个链表，查询性能大大降低，大数据量情况下，层级较深，检索速度慢解决：升级红黑树B 树：每个节点都存储数据B+ 树：叶子节点存储数据（包含所有元素），叶子节点会形成链表Mysql优化为双向链表Hash索引特点：
Hash索引只能用于对等比较（=，in），不支持范围查询无法利用索引完成排序操作查询效率高，通常
1 function CreateList() {
2 this.oWrap = document.createElement("div");
3 this.copyright = document.createElement("div");
4 this.initialize.apply(this, arguments);
5 /**
6
集合概述在编程中，所谓的“集合”其最简单的形式是数组。集合正象它的意思所表达的那样，是由对象组成的组（或集合）。不同类型的集合将有不同的存储和访问方法 — 各种情况下的不同性能特征。例如，一个数组在内存中是连续存储的。这意味着，对其编制索引（访问第 i 个元素）是很快的。但在数组中间插入元素却很慢，原因是要移动数组中插入元素后面的所有元素。（最坏的情况是，数组中没有空间，必须新建一个空间，然后将所
一、简介1、通常所做的磁盘分区格式化，为什么要对磁盘分区进行格式化？那就是因为每种操作系统所设置的文件属性/权限等数据并不相同，为了存放这些文件所需的数据，那么就需要将分区进行格式化，以成为操作系统能够利用的文件系统格式。2、一个文件系统就是一个分区吗？在早期，一个分区只能被格式化为一个文件系统，所以一个文件系统就是一个分区。但是由于新技术的到来，可以将一个分区格式化为多个文件系统，也可以将多个分
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2024-04-14 14:19:01
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一、背景MySQL 数据库存储数据最终是以文件的形式存储到硬盘的。磁盘IO的速度较慢，全表扫描查询所需数据的成本很高。因此需要有一种技术减少磁盘IO的次数。二、解决思路优点：查询速度快，插入速度快。缺点：无法利用索引完成排序，范围查询需要全表扫描，只适用于等值查询的场景；比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则。如果有大量哈希碰撞的情况下，哈
规律：加上了绝对引用符“$”的列标和行号为绝对地址，在公式向旁边复制时不会发生变化，没有加上绝对地址符号的列标和行号为相对地址，在公式向旁边复制时会跟着发生变化。混合引用时部分地址发生变化。
相对引用、绝对引用和混合引用是指在公式中使用单元格或单元格区域的地址时，当将公式向旁边复制时，地址是如何变化的。 具体情况举例说明：
1、相对引用，复制公式时地址跟着发生
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2024-10-28 09:31:51
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