推出一個新系列，《看圖輕鬆理解資料結構和演算法》，主要使用圖片來描述常見的資料結構和演算法，輕鬆閱讀並理解掌握。本系列包括各種堆、各種佇列、各種列表、各種樹、各種圖、各種排序等等幾十篇的樣子。 合併排序

繼續上節的學習，我們在這一篇文章裡把“演算法”這一章內容學習完。 本節解決問題： 演算法的好壞到底是如何評估的？ 知識點： 1.函式的漸進增長 2.演算法的時間複雜度 3.常見的時間複雜

上篇內容有在介紹 Gin 的路由實現時提到了字首樹，這次我們稍微深入探究一下字首樹的實現。 MapSum 問題 LeetCode 上有一道程式設計題是這樣的 實現一個MapSum

前言 之前遇到一個問題，具體是說： 當我們用HashMap的時候，是怎樣考慮優化其效能的呢？當時就一臉懵逼，原來是因為hashmap的自動擴容影響了效能，後面查資料才知道，可以通過設定hashmap的合理的

字串型別是 Redis 最基礎的資料結構。 字串型別 的值實際可以是 字串 （ 簡單 和 複雜 的字串，例如 JSON 、 XML ）、 數字 （整數、浮點數），甚至是 二進位制 （圖片、音訊、視訊），但是值

key可以包含任意得字元，比如將一張JPEG檔案內容作為key。空字串也是一個有效的key。redis的key使用時，有一些建議： key最好不要太長。超過1024bytes的key

推出一個新系列，《看圖輕鬆理解資料結構和演算法》，主要使用圖片來描述常見的資料結構和演算法，輕鬆閱讀並理解掌握。本系列包括各種堆、各種佇列、各種列表、各種樹、各種圖、各種排序等等幾十篇的樣子。 關於LSM樹

如果你問一個大神，學習軟體程式設計有哪些重要知識點需要掌握的，他的答案一定會包括資料結構與演算法。 對於一直疲於完成增刪改查的廣大碼農來說，只要能把分配的任務順利完成，不出 bug 就行了，至於效能、優雅性，

目錄 content HashMap 的資料結構： 陣列 + 連結串列（Java7 之前包括 Java7） 陣列 + 連結串列 + 紅黑樹（從 Java8 開始） PS：這

有很多計算機科學技術專業的畢業生和程式員申請在Uber和Netflix這樣的初創公司、谷歌和阿里巴巴這樣的大公司以及Infosys或Luxsoft等以服務為基礎的公司從事程式設計、編碼和軟體開發工作，但他們中

Redis 提供了 5 種資料結構。理解每種資料結構的特點，對於 Redis 的 開發運維 非常重要，同時掌握 Redis 的 單執行緒命令處理 機制，會使 資料結構 和 命令 的選擇事半功倍。

零、前言--遞迴： 優點: 簡潔+裝B 代價：函式呼叫+系統棧空間 另外:使用遞迴，程式碼易不易讀，這要因人而異，水平高的可能認為遞迴很易讀，不遞迴反而羅裡吧嗦的麻煩。 遞迴函式感覺就是自己呼叫

前言： 大家都知道資料結構和英語，就如同程式員的兩條腿一樣；只有不斷的積累，學習，擁有了健壯的“雙腿”才能越走越遠；在資料結構和演算法的領域，不得不承認自己就是一隻菜鳥；需要不斷的學習；在學習過程中，經常會

數學是科學之基礎，數字題往往也是被面試玩出花來。數學本身是有趣味的一門學科，前段時間有點不務正業，對數學產生了濃厚的興趣，於是看了幾本數學史論的書，也買了《幾何原本》和《陶哲軒的實分析》，看了部分章節，受益良

PS：上一篇說了線性表的順序表和鏈式表表達，該片就寫一下應用到現實數學中去，一元多項式的加減。 一元多項式我們在本子上可以說是手到拈來，但是在電腦上用語言敲出來，估計這會讓很多人頭疼，比如下面的多項式