1.概述符号表最主要的目的就是将一个键和一个值联系起来，符号表能够将存储的数据元素是一个键和一个值共同组成的键值对数据，我们可以根据键来查找对应的值。符号表中，键具有唯一性,符号表在实际生活中的使用场景是非常广泛的，见下表：2.符号表的特性键值对存储：符号表通常以键值对的方式存储符号名和相关信息（如类型、值、作用域等）快速查找：符号表需要支持快速查找操作，以便在编译或执行期间快速获取符号的信息作用

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Java语法，面向对象（包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、多态、消息解析等），常见API，数据结构，集合框架，设计模式（包括创建型、结构型、行为型），多线程和并发，I/O流，Stream，网络编程。

背景介绍RedisStream是Redis5.0引入的一种新数据结构，旨在处理日志类消息。它不仅支持消息的生产与消费，还允许创建消费组，使得多个消费者

一：定义如果二叉树每个节点都具有相同的值，那么该二叉树就是单值二叉树。只有给定的树是单值二叉树时，才返回true；否则返回false。示例1：输入：[1,1,1,1,1,null,1]输出：true示例2：输入：[2,2,2,5,2]输出：false提示：给定树的节点数范围是[1,100]。每个节点的值都是整数，范围为[0,99]。/***Definitionforabinarytreenode.

一、算法和算法分析什么是算法：对特定问题的求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。算法的五个重要特性：有穷性确定性可行性输入输出算法设计的要求：正确性可读性健壮性高效率与低存储算法效率的度量：算法的执行时间需要依据该算法所编制的程序在计算机上运行所消耗的时间来度量，一般有两种方法：事后统计的方法：很多计算机内部都有计时功能，不同的算法的程序可通过一组或若干相同的统

Hostisblockedbecauseofmanyconnectionerrors;unblockwith‘mysqladminflush-hosts’简述mysql连接流程：根据mysql连接协议，发起握手，在网络层面里mysql服务器在内存上常见客户端连接的数据结构连接认证

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2.完全二叉树:完全二叉树是效率很高的数据结构，完全二叉树是由满二叉树而引出来的。

以下是主要索引类型的总结、示例和注意点：1.B-Tree索引特点：基于B+树数据结构，支持等值查询、范围查询和排序。适用场景：通用型索引，适合大多数查询操作。

let和const关键字数组方法箭头函数新增数据类型Symbol新增数据结构set和map一、es6是什么？

虚方法表是一个类的内部数据结构，用于支持方法的动态绑定（即运行时多态）。每个类在加载时会生成一个虚方法表，其中包含了类中所有虚方法的地址。方法地址的存储：虚方法表存储了类的所有方法（包括继承自父类

中等原题链接今天继续更新Leetcode的剑指Offer（专项突击版）系列,大家在公众号算法精选里回复剑指offer2就能看到该系列当前连载的所有文章了,记得关注哦~题目描述设计一个使用单词列表进行初始化的数据结构

SeqList.hSeqList.ctest.c图解难点头插函数（辅助理解插入函数）头删函数（辅助理解删除函数）插入函数的实现过程删除函数的实现过程什么是顺序表顺序表，又称为向量或动态数组，是一种常用的数据结构

BloomFilter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集

实现布隆过滤器布隆过滤器基本概念布隆过滤器原理应用场景SpringBoot实现示例添加依赖示例代码解析总结手写SpringBoot启动器：实现布隆过滤器在大数据和高性能计算领域，布隆过滤器（BloomFilter）作为一种概率型数据结构

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目录一、什么是JavaScript队列数据结构二、创建一个JavaScript队列数据结构三、封装队列方法①向队列添加元素②检查队列是否为空③获取队列的长度④从队列移除元素⑤查看队列头元素⑥清空队列⑦创建

AVL树在C++中，高效的数据结构对于程序的性能至关重要。AVL树和红黑树都是强大的二叉搜索树变体，它们在保持搜索效率的同时，解决了普通二叉搜索树可能退化为单支树的问题。

查找字符串常用的数据结构有：前缀树后缀树常用的字符串算法：KMP算法，在字符串匹配时特别高效。时间复杂度字符串实际上就是一个字符数组，字符串操作和数组操作类似，所以复杂度也基本类似。

目录1、数据结构2、操作函数声明3、具体实现1、数据结构#defineHASH_TABLE_MALLOC(size)rt_malloc(size);#defineHASH_TABLE_REALLOC(p

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Redis通常被称为数据结构服务器，因为值

有人说，写代码就是不断处理各种各种的数据及数据结构。

)，是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一，也被人们称为数据结构服务器

数据结构主要是为了解决以下几个关键问题：数据存储和组织：如何以高效的方式在内存中存储数据，使得数据的访问、修改、插入和删除操作更为便捷和高效。数据访问效率：如何快速找到需要的数据。

一、概念数据结构：计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。

函数函数定义带参数的函数带返回值的函数带多个返回值的函数函数习题习题答案选择——条件简单if复杂if条件习题习题答案重复——循环for循环range函数字符串、列表while循环while格式while-esle格式continue和breakcontinuebreak数据结构字符串字符串的表示字符串的

前四篇是redis底层数据结构实现逻辑剖析，四、五两篇说的是持久化和淘汰策略，后面大量篇幅讲的都是redis锁相关。其他相关的一些面试问题，之前也发过相关文章，这些文章基本可以应对大部分的面试问题。

实现Trie(前缀树)力扣原题Trie（发音类似“try”）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补全和拼写检查。

哈希表常用的数据结构有哈希集合（set）和哈希映射（map）。其中哈希集合中有：set(有序，不可重复)，multiset(有序，可以重复)，unordered_set(无序，不可以重复)。

文章目录前言学习过程总结前言首先，我是大学自学的前端，之后实习做的是前端是Webgl可视化工作，从实习到转正再到离职大概一年时间，辞职以后我考虑了目前比较火的UE引擎，于是重新学习了一遍C++和数据结构后

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目录Set是ES6新增的数据结构，值是唯一的，主要用于去除重复的值--与数组一样用法，增加了可以值唯一的属性,键和值为一个值一、Set拥有自己的属性及方法，进行数据的更改操作1、size属性用于返回Set

目录Map是Es6新增的数据结构，主要用于存储键值对1、size属性返回Map的长度2、set()方法用于向Map中写入内容---键可以用字符串或者用其他数据类型，但是Object只能是字符串3、get

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头文件#ifndef__DOULIST_H__#define__DOULIST_H__#include#include/*存放数据类型*/typedefintDataType;/*存放节点类型*/typedefstructnode{DataTypeData;//数据structnode*pPre;//前一个节点指针structnode*pNext;//后一个节点指针}LinkNode;#endif

通常这会是一些简单的数据结构structPerson{letname:Stringletage:Int}视图模型（ViewModel）：这是一个将你的模型和视图连接起来的类。

1.段错误调试方法：1.按照网上的方法配置Ubuntu，允许生成core文件2.重新编译代码并加入-g选项(允许进行GDB调试)3.ulimit-cunlimited不限制core文件的生成的大小4.执行代码,复现段错误,产生包含出错信息的core文件(检查core文件是否生成)5.gdba.outcore查看段错误产生的位置bt查看段错误时的堆栈信息p变量名查看段错误时的变量信息2.vscode

json字符串结构对象里面循环嵌套subList的数据结构[{"sid":115188,"version":1,"subList":[{"sid":115189,"version":1,"subList

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给你两个单链表的头节点headA和headB，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点，返回null。图示两个链表在节点c1开始相交：题目数据保证整个链式结构中不存在环。注意，函数返回结果后，链表必须保持其原始结构。/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*structListNode*next

C语言是面向过程的，而C＋＋是面向对象的C和C++的区别：C是一个结构化语言，它的重点在于算法和数据结构。

JSON基于ECMAScript（即JavaScript）的一个子集，但其语法和数据结构独立于任何特定的编程语言，因此被广泛应用于各种编程环境和平台之间进行数据交换。

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环境搭建：Redis概述、安装与配置指南（含windows、macOS、Linux）Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、消息队列和实时分析等场景。