一.树 树与线性表.栈.队列等线性结构不同,树是一种非线性结构. 一棵树只有一个根节点,如果一棵树有了多个根节点,那它已经不再是一棵树了,而是多棵树的集合,也被称为森林. 二.树的父节点表示法 树中除根节点之外每个节点都有一个父节点,为了记录树中节点与节点之间的父子关系,可以为每个节点增加一个parent域,用以记录该节点的父节点. package com.ietree.basic.datastructure.tree; import java.util.ArrayList; import ja

一.链栈 采用单链表来保存栈中所有元素,这种链式结构的栈称为链栈. 二.栈的链式存储结构实现 package com.ietree.basic.datastructure.stack; /** * 链栈 * * Created by ietree * 2017/4/29 */ public class LinkStack<T> { // 定义一个内部类Node,Node实例代表链栈的节点 private class Node { // 保存节点的数据 private T data; // 指向

(转自http://blog.csdn.net/x1247600186/article/details/24670775) 说到存储结构,我们就会想到常用的两种存储方式:顺序存储和链式存储两种. 先来看看顺序存储,用一段地址连续的存储单元依次存储线性表中数据元素,这对于线性表来说是很自然的,但是对于树这种一对多的结构而言是否适合呢? 树中某个结点的孩子可以有多个,这就意味着,无论用哪种顺序将树中所有的结点存储到数组中,结点的存储位置都无法直接反映逻辑关系,试想一下,数据元素挨个存储,那么谁是谁的

文字描述 1 二叉树的顺序存储 用一组地址连续的存储单元自上而下,自左至右存储完全二叉树上的结点元素. 这种顺序存储只适用于完全二叉树.因为,在最坏情况下,一个深度为k且只有k个结点的单支树却需要长度为2k-1的一维数组. 2 二叉树的链式存储(二叉链表): 链表中的结点至少包含3个域:数据域,左指针域,右指针域: 3 二叉树的链式存储(三叉链表): 链表中的结点至少包含4个域:数据域,左指针域,右指针域, 和指向其双亲结点的指针域. 4 树的双亲表示法 以一组连续空间存储树的结点,同时在每个结

应用程序后在那个的数据大致有四种基本的逻辑结构: 集合:数据元素之间只有"同属于一个集合"的关系 线性结构:数据元素之间存在一个对一个的关系 树形结构:数据元素之间存在一个对多个关系 图形结构或网状结构:数据元素之间存在多个对多个的关系 对于数据不同的逻辑结构,计算机在物理磁盘上通常有两种屋里存储结构 顺序存储结构 链式存储结构 本篇博文主要讲的是线性结构,而线性结构主要是线性表,非线性结构主要是树和图. 线性表的基本特征: 总存在唯一的第一个数据元素 总存在唯一的最后一个数据元素 除

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据

如果看完本篇博客任有不明白的地方,可以去看一下<大话数据结构>的7.4以及7.5,讲得比较易懂,不过是用C实现 下面内容来自segmentfault 存储结构 要存储一个图,我们知道图既有结点,又有边,对于有权图来说,每条边上还带有权值.常用的图的存储结构主要有以下二种: 邻接矩阵 邻接表 邻接矩阵 我们知道,要表示结点,我们可以用一个一维数组来表示,然而对于结点和结点之间的关系,则无法简单地用一维数组来表示了,我们可以用二维数组来表示,也就是一个矩阵形式的表示方法. 我们假设A是这个二维数组

java集合树状结构及源码 最近一直想看一下java集合的源码,毕竟平时用的比较多,但总是感觉是跟着习惯new出来一个对象,比如ArrayList,HashMap等等,所以就简单的看了一下,了解了一下各个集合的实现的基本原理,看源码还挺费劲的,也是了解个大概意思吧,做了一下归纳和重点,留着以后看看: 集合树状结构,上图, Collection: Map: 大家自己要看的话,建议按照这个顺序来看,一个一个的去研究这些类, 自己在看的过程中做了几个word,是源码+一些重点提示,需要的看一下,有什么

一.队列(Queue) 队列是一种特殊的线性表,它只允许在表的前段(front)进行删除操作,只允许在表的后端(rear)进行插入操作.进行插入操作的端称为队尾,进行删除操作的端称为队头. 对于一个队列来说,每个元素总是从队列的rear端进入队列,然后等待该元素之前的所有元素出队之后,当前元素才能出对,遵循先进先出(FIFO)原则. 如果队列中不包含任何元素,该队列就被称为空队列. Java提供了一个Queue接口,并为该接口提供了众多的实现类:ArrayBlockingQueue.Linked

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为什么选择b+树作为存储引擎索引结构 在数据库或者存储的世界里,存储引擎的角色一直处于核心位置.往简单了说,存储引擎主要负责数据如何读写.往复杂了说,怎么快速.高效的完成数据的读写,一直是存储引擎要解决的关键问题.在绝大部分介绍.讲解存储引擎的书籍或者文章里,大家都默认了读多写少的磁盘存储引擎采用的就是b+树,而极少有人来剖析选择b+树作为索引结构的背后,到底有着怎样的思考和权衡?为了解答上述问题,本文尝试从一个新的视角和大家讨论: 在处理读多写少的场景下,为什么基于磁盘的存储引擎会选择用b+树

需求:Map<key, value>中可以根据key, value 进行排序,由于 key 都是唯一的,可以很方便的进行比较操作,但是每个key 对应的value不是唯一的,有可能出现多个 相同的value对应key 是不一样的,所以需要采用不一样的方式. 详解:Map<key, value> 的目的是用来快速访问的存储结构. 通用的方法: package com.compare; import java.util.ArrayList; import java.util.Linke

顺序存储结构 主要优点 节省存储空间,随机存取表中元素 缺    点 插入和删除操作需要移动元素 在计算机中用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素,称作线性表的顺序存储结构. 顺序存储结构是存储结构类型中的一种,该结构是把逻辑上相邻的节点存储在物理位置上相邻的存储单元中,结点之间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现.由此得到的存储结构为顺序存储结构,通常顺序存储结构是借助于计算机程序设计语言(例如c/c++)的数组来描述的. 顺序存储结构的主要优点是节省存储空间,因为分配给数据的存

二叉树的定义: 二叉树(BinaryTree)是n(n≥0)个结点的有限集,它或者是空集(n=0),或者由一个根结点及两棵互不相交的.分别称作这个根的左子树和右子树的二叉树组成. 二叉树的遍历方式主要有:先序遍历(NLR),中序遍历(LNR),后序遍历(LRN),和层次遍历. 注意: 由二叉树的先序序列和中序序列可以唯一地确定一颗二叉树: 由二叉树的后序序列和中序序列可以唯一地确定一颗二叉树: 由二叉树的层序序列和中序序列可以唯一地确定一棵二叉树: 但,由二叉树的先序序列和后序序列无法唯一地确定

目录 顺序存储与哈希索引 SSTable和LSM tree B-Tree 存储结构的比对 小结 本篇主要讨论的是不同存储结构(主要是LSM-tree和B-tree),它们应对的不同场景,所采用的底层存储结构,以及对应用以提升效率的索引. 所谓数据库,最基础的功能,就是保存数据,并且在需要的时候可以方便地检索到需要的数据.在这个基础上,演化出了不同的数据库系统,以及多种索引机制帮助检索数据.这篇我们就来讨论几种常见的数据存储和索引机制,主要是B-tree,LSM-Tree,以及它们对应的优缺点.

Atitit.数据索引 的种类以及原理实现机制 索引常用的存储结构 1. 索引的分类1 1.1. 按照存储结构划分btree,hash,bitmap,fulltext1 1.2. 索引的类型  按查找方式分,两种,分块索引 vs编号索引1 1.3. 顺序索引  vs 散列索引2 1.4. 按索引与数据的查找顺序可分为 正排与倒排索引2 1.5. 单列索引与多列索引 复合索引2 1.6. 分区索引和全局索引 2 1.7.  Trie树一般指字典树 又称单词查找树,Trie树2 1.8. 稠密索引 

当在 SQL Server 数据库中创建一张表时,会在多张系统基础表中插入所创建表的信息,用于管理该表.通过目录视图 sys.tables, sys.columns, sys.indexes 可以查看新建的表的元数据信息. 下面使用创建 Customer 表的过程作为示例. USE [TEST] GO DROP TABLE [dbo].[Customer] GO CREATE TABLE [dbo].[Customer]( [ID] [int] NOT NULL, ) NOT NULL, ) N

在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的.而MySql数据库提供了多种存储引擎.用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎. 1.MySQL主要存储引擎的区别 MySQL默认的存储引擎是MyISAM,其他常用的就是InnoDB,另外还有MERGE.MEMORY(HEAP)等. (1)主要的几个存储引擎 MyISAM管理非事务表,提供高速存储和检索,以及全文搜索能力.MyISAM是Mysql的

数据结构(程序设计=数据结构+算法) 数据结构就是关系,没错,就是数据元素相互之间存在的一种或多种特定关系的集合. 传统上,我们把数据结构分为逻辑结构和物理结构. 逻辑结构:是指数据对象中数据元素之间的相互关系,也是我们今后最需要关注和讨论的问题. 物理结构:是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式. 常用的数据结构有: 数组,队列(queue),堆(heap),栈(stack),链表(linked list ),树(tree),图(graph)和散列表(hash) 栈(stack):运算只在表的

上一节中, 线性表的顺序存储结构的特点是逻辑关系上相邻的两个元素在物理位置上也相邻,因此可以随机存取表中任一元素,它的存储位置可用一个简单,直观的公式来表示.然后,另一方面来看,这个特点也造成这种存储结构的弱点,在做插入或删除操作时,需移动大量元素. 而链式存储结构,由于它不需要逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻,因此它没有顺序存储结构所具有的弱点,但同时也失去了顺序表可随机存取的优点. 线性链表 wiki中的定义: 链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是并不