回复内容： Python 的 list 是怎么回事，为什么有近乎无限大小的空间？为什么专门有一个固定长度且不能修改的数据结构 tuple 而不全用 list？list 的 insert 和 append 的费时是一样的吗？Python 的 dict 是怎么回事，为什么可以用字符串数字等等东西来索引？是怎么搜索的？在 dict 中找一个元素，和在 list 里面找一个元素有什么区别？Python 内置的 list, dict, set, ...数据结构，你应该在什么样的场景下使用？小明家大姨开了小...
一、获取二叉树的深度就是二叉树最后的层次，如下图： 实现代码： 代码如下:def getheight(self): 获取二叉树深度 return self.__get_tree_height(self.root) def __get_tree_height(self, root): if root is 0: return 0 if root.left is 0 and root.right is 0: return 1 else: left = self.__get_tree_height(root.left) right = self.__...
一、树的定义 树形结构是一类重要的非线性结构。树形结构是结点之间有分支，并具有层次关系的结构。它非常类似于自然界中的树。树的递归定义：树(Tree)是n(n≥0)个结点的有限集T，T为空时称为空树，否则它满足如下两个条件：(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点；(2)其余的结点可分为m(m≥0)个互不相交的子集Tl，T2，…，Tm，其中每个子集本身又是一棵树，并称其为根的子树(Subree)。 二、二叉树的定义 二叉树是由n（n≥0）个...
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数...
O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。虽然这是一个货真价实的索引，但是实际的数据库系统几乎没有使用二叉查找树或其进化品种红黑树（red-black tree）实现的，原因会在下文介绍。B-Tree和B+Tree目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，在本文的下一节会结合存储器原理及计算机存取原理讨论为什么B-Tree和B+Tree在被如此广泛用于索引，这一节先单纯从数据结构角度描述它们。B-Tree为了描述B-Tree，...
之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是 顺序查找 （linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如 二分查找 （binary search）、 二叉树查找 （binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找...
{if(node == null) return null;foreach(node.key){if(node.key[i] == key) return node.data[i];if(node.key[i] > key) return BTree_Search(point[i]->node);}return BTree_Search(point[i+1]->node); }data = BTree_Search(root, my_key);关于B-Tree有一系列有趣的性质，例如一个度为d的B-Tree，设其索引N个key，则其树高h的上限为logd((N+1)/2)，检索一个key，其查找节点个数的渐进复杂度为O(logdN)。从这点可以看出，B-Tree是...
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。文章主要内容分为三个部分。第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据...
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 BTree_Search(node, key) { if(node == null) return null; foreach(node.key) { if(node.key[i] == key) return node.data[i]; if(node.key[i] > key) return BTree_Search(point[i]->node); } return BTree_Search(point[i+1]->node); } data = BTree_Search(root, my_key);关于B-Tree有一系列有趣的性质，例如一个度为d的B-Tree，设其索引N个key，...
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 BTree_Search(node, key) { if(node == null) return null; foreach(node.key) { if(node.key[i] == key) return node.data[i]; if(node.key[i] > key) return BTree_Search(point[i]->node); } return BTree_Search(point[i+1]->node); } data = BTree_Search(root, my_key);关于B-Tree有一系列有趣的性质，例如一个度为d的B-Tree，设其索引N个key，...
O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。 虽然这是一个货真价实的索引，但是实际的数据库系统几乎没有使用二叉查找树或其进化品种红黑树（red-black tree）实现的，原因会在下文介绍。 B-Tree和B+Tree 目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，在本文的下一节会结合存储器原理及计算机存取原理讨论为什么B-Tree和B+Tree在被如此广泛用于索引，这一节先单纯从数据结构角度描述它们。 B-Tree 为了描述B-T...
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数...
pii pair<int, int> #define mod 1000000007 #define mp make_pair #define pi acos(-1) #define eps 0.00000001 #define mst(a,i) memset(a,i,sizeof(a)) #define all(n) n.begin(),n.end() #define lson(x) ((x<<1)) #define rson(x) ((x<<1)|1) #define inf 0x3f3f3f3f typedef long long ll; typedef unsigned long long ull; using namespace std; const int maxn = 3e5+5; priority_queue<pii,vector<pii>,greater<pii>>a; i...
虽然这是一个货真价实的索引，但是实际的数据库系统几乎没有使用二叉查找树或其进化品种红黑树（red-black tree）实现的，原因会在下文介绍。 B-Tree和B+Tree 关于B树和B+树请参考关于B树的一些总结，这篇文章介绍的比较详细，同时容易理解。 目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，在本文的下一节会结合存储器原理及计算机存取原理讨论为什么B-Tree和B+Tree在被如此广泛用于索引，这一节先单纯从...
<mi>O</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>l</mi><mi>o</mi><msub><mi>g</mi><mn>2</mn></msub><mi>n</mi><mo stretchy="false">)</mo></math>" role="presentation" style="position: relative;">O(log2n)O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。 虽然这是一个货真价实的索引，但是实际的数据库系统几乎没有使用二叉查找树或其进化品种红黑树（red-black tree）实现的，原因会在下文介绍。 B-Tree和B+Tree 目前大部分数据库系统及文件...