是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-

Redis，英文全称是RemoteDictionaryServer（远程字典服务），是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的

1.1百度搜索1.2自身理解顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应关系在查找一个元素时，必须要经

将有序数组转换为二叉搜索树题解1DFS构建二叉搜索树（平衡树）【前序】题解2中序给你一个整数数组nums，其中元素已经按升序排列，请你将其转换为一棵高度平衡二叉搜索树。

前言上一篇写了数据结构之二叉搜索树、AVL自平衡树，这次来写堆。

这一高效的数据结构有多种应用：1）自动补全2）拼写检查3）IP路由（最长前缀匹配）4）九宫格打字预测5）单词游戏2、优势还有其他的数据结构，如平衡树和哈希表，使我们能够在字符串数据集中搜索单词。

可持久化trie链接：[P6088JSOI2015]字符串树-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)题意：给定一棵树，边权为字符串，多次询问路径u到v经过的所有边的所有字符串有多少个前缀是

一、初识Redis1、简介Redis是一款开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存也可持久化的日志型、Key-Value高性能数据库。

思想与分治很想，把一段区间平分平分再平分，平分到不能平分为止，可以进行方便的区间修改和区间查询，当然，树状数组能做的单点修改、单点查询，线段树也可以更好地实现，总之，线段树是树状数组的升级版，此外，线段树能做的平衡树也能做

控制平面对存储有以下要求：容错：零依赖、可持久化、高可用。丰富的AP

跳跃列表是在很多应用中有可能替代平衡树而作为实现方法的一种数据结构。跳跃列表的算法有同平衡树一样的渐进的预期时间

redis(remotedictionaryserver)远程字典服务：是一个开源的使用ANSIC语言编写，支持网络、可基于内存可持久化的日志型、key-value数据库，并提供多种语言的apiredis

Windows系统中安装并启动Redis【Redis-百度百科】：Redis（RemoteDictionaryServer)，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型

文章目录树结构二叉树二叉搜索树平衡树（AVL树）红黑树回顾其他数据结构（每种数据结构都有自己特定的应用场景）：数组：通过下标查询很快，插入和删除数据的时候，效率会很低，需要大量元素的位移。

Redis（RemoteDictionaryServer)，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。

跳表是一种可以用来快速查找的数据结构，有点类似于平衡树。它们都可以对元素进行快速的查找。

Kafka目前被定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。

可持久化，保证数据安全!缓存分为数据缓存和页面缓存。类似于新闻列表等的网站适合做页面缓存，而商品展示页面适合做数据缓存。Redis属于数据缓存的范畴。

官方介绍（可忽略）Redis（RemoteDictionaryServer)，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的

【笔记】Splay目录简介右旋左旋核心思想操作a.Splayb.插入c.删除信息的维护例题AcWing2437.SplayP3369【模板】普通平衡树简介Splay是一种平衡树，并且是一棵二叉搜索树（BST

目录1、B树1.1定义1.2特性1.3查找操作1.4插入操作1.5删除操作2、B+树2.1定义2.2特性3、B树与B+树的对比1、B树1.1定义B树是一种平衡树数据结构，用于存储和访问大量数据。

1、二叉树每一个分支不能超过两个2、排序数/查找树在二叉树的基础上，元素是有大小顺序的左子树小，右子树大3、平衡树左孩子数和右孩子数相等4、不平衡树5、红黑树特点：趋近于平衡树，查询的速度非常的快，查询叶子节点最大次数和最小次数不能超过

[b]redis简介：[/b]Redis是RemoteDictionaryServer的缩写,Redis是一个开源、基于C语言、基于内存亦可持久化的高性能NoSQL的键值对数据库。

思路：取数组中间作为分割点，然后划分左右区间，然后再取左右区间的中间节点作为分割点，然后继续划分下去，不断循环，直至二叉搜索树构造完成数组构造二叉搜索树，用中间节点不断划分的话，那必然是平衡树，脑补下过程

开链法解决哈希冲突♪性能分析♪Java集合中哈希表的应用♫模拟实现HashMap♪定义节点和成员属性♪resize()♪put()♪get()♫HashMap的一些注意事项♫哈希表♪什么是哈希表在顺序结构以及平衡树中

一、哈希的概念及其性质1.哈希概念在顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。

）是一种有序数据结构，通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目标跳跃表支持O（logN），O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性的操作来大量处理节点，跳跃表的效率可以和平衡树进行相媲美

该数据库使用ANSIC语言编写，支持网络，提供字符串，哈希，列表，队列，集合结构直接存取，基于内存，可持久化。

可持久化并查集题目描述洛谷P3402可持久化并查集核心思路可持久化并查集是建立在可持久化数组上的，在学习可持久化并查集之前，需要先学习主席树(可持久化权值线段树)，权值线段树，可持久化线段树，移步可持久化线段树

官方题目和数据：http://www.ioi2013.org/competition/tasks/刚开始以为怎么这么一道傻叉数据结构题怎么没有什么人去写，不就一裸线段树套线段树，或者线段树（动态建树）套平衡树

哈希概念顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。

id=1901https://vijos.org/p/1665思路：使用线段树（树状数组比较省空间，也不需要担忧爆栈）套平衡树（具体做法：在每个区间上建立一颗相应的BST），每次修改时修改该点相应区间上的平衡树

高级数据结构：高级数据结构不是说它更高级，主要是在前文的基础数据结构上的扩展如，B+树（树中N树的一种）、红黑树（业界常用的自平衡树）和一些改进的散列如布谷鸟之类的。当然上面这些只是我目前

Redis是一款开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存也可持久化的日志型、Key-Value高性能数据库。

concurrentHashmap(实现原理、底层结构、性能差异原因)3.HashTable(实现原理、底层结构、性能差异原因)4.说说java集合，每个集合下面有哪些实现类及其数据结构5.介绍一下红黑树、二叉平衡树

正解为文艺平衡树维护矩阵，但我打不动，所以打了部分分首先可以写成dp形式然后又可以写成矩阵形式然后矩阵显然支持结合律所以可以拿线段树维护#includeusingnamespacestd;#defineintlonglonginlineintread

是C++中的一个库（类似于STL），其中封装了许多高级的数据结构，例如堆，字典树，平衡树，哈希表等等。

在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1，所以它也被称为高度平衡树。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。  

binarysearch）插值查找（interpolationsearch）斐波那契查找（fibonaccisearch）线性索引查找稠密索引分块索引倒排索引二叉排序树（binarysorttree）二叉平衡树

而B-树是一种多路平衡树，不同于二叉树，多路平衡二叉树可以有多个孩子节点。B-树是中序遍历有序的多路平衡树。阶数：树根节点外的节点所能含有最大子节点数。一颗4阶的节点最多含有四个子节点。

AVL树是一种自平衡二叉查找树，也被称为高度平衡树。

此时可以优化为红黑树（二叉平衡树），如图：但是红黑树也有问题，就是树的高度，如果数据过多，红黑树过高也会影响效率。

文章目录前言1.最大深度问题2.判断平衡树3.最小深度4.N叉树的最大深度总结前言提示：我的整个生命，只是一场为了提升社会地位的低俗斗争。

简介B树主要来自二叉平衡树的扩展，即m叉平衡树，主要源于多路搜索B+树主要来源于分块查找的扩展，既可以多路搜索，也可以顺序搜索B+树非叶结点只放索引信息，不存放所有信息，而B树会存放所有信息，B+树一次性读取的信息更多

【redis是什么】redis是一个开源的、使用C语言编写的，支持网络交互的、可基于内存也可持久化的key-value数据库。redis的官网地址，非常好记，是redis.io。

4.3.1开散列概念4.3.2插入元素4.3.2删除元素4.3.3开散列的哈希桶的增容4.3.4开散列的哈希桶(拉链法)代码实现4.3.5关于开散列的思考4.3.6开散列与闭散列比较一、哈希概念顺序结构以及平衡树中

Kafka是一个分布式的流式处理平台，以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据

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是一个开源的BSD许可的，使用ANSIC语言编写、支持网络、基于内存亦可持久化的日志型、高级的key-value存储系统，并提供多种语言的API。

目录一、哈希的引入二、概念三、哈希冲突四、哈希函数常见的哈希函数1、直接定址法2、除留余数法五、哈希冲突的解决1、闭散列2、开散列一、哈希的引入顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系