数据结构（9）-- 跳表

文章目录 跳表 跳表的搜索 跳表的插入 抛硬币 跳表的删除 跳表的代码实现 跳表数据结构 初始化跳表 插入节点 删除节点 销毁跳表 为什么Redis要用跳表来实现有序集合？ 跳表(skip list) 对应的是平衡树(AVL Tree)，是一种 插入/删除/搜索 都是 O(log n) 的数据结构。它最大的优势是原理简单、容易实现、方便扩展、效率更高。 跳表是一个随机化的数据结构，实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引，通过索引来实现快速查找。 链表会写不？链表不会写的话，可以走了。 开头那张图看着有感觉吗？ 小于17，继续搜索，发现9节点的下一个数是17，搜索完成。 ---- 跳表的代码实现 跳表数据结构 如上图中的E节点，表示的是头节点，一般跳表的实现，最大有多少层(MAX_LEVEL)是确定的。所以e的个数是固定的。

自动学习扩展世界模型的多层次结构

（含实验说明万字长文） 摘要 本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化，特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中，关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。 这里，这些嵌套优化过程分别对应于关于潜在状态、模型参数和结构的贝叶斯信念更新。这项工作的重点是模型选择或结构学习，这种学习通常使用非参数贝叶斯或流形学习的变体来解决:例如[9，10]。 这意味着对结构学习有一些必要的监督；在这种意义上，生成训练数据的过程必须尊重它们的顺序结构。显然，如果数据是由正在学习的过程产生的，这就不是问题。 为了展示必要的结构学习如何支持代理，每个对象都必须被移动到一个独特的位置。这三个对象显示在中间一行，在它们9×9像素空间的中心。 左图显示了已展开的串联似然张量，以显示(9×9×3)个状态和(9×9×2) + (1×2)个结果之间的映射。右侧显示了已发现的转换。

PHPCMSV9数据结构

_1 v9_comment_setting v9_comment_table v9_content_check 内容审核表 v9_copyfrom 来源表 v9_datacall 数据调用 v9_dbsource 数据源 v9_download v9_download_data v9_downservers 镜像服务器表 v9_favorite 用户收藏表 v9_formguide v9_formguide_fields v9_model_field 模型字段表 v9_module 模块表 v9_mood v9_news 文章主表 v9_news_data 文章从表 v9_page 单网页数据表 v9_pay_account 交易数据表 v9_pay_payment 支付模块表 v9_pay_spend 消费记录表 v9_picture 图片模型表 v9_picture_data 图片模型内容表 v9_position 推荐位表 v9_position_data 推荐位数据表 v9_poster 广告表 v9_poster_201010 v9_poster_space 广告位表 v9_queue 发布点同步队列 v9_release_point

数据结构（9）串的顺序存储结构

串的顺序存储结构 鸽了很久的数据结构篇，最近确实事情好多，为了申请外宿一直和导员斗智斗勇，今天来看一个串这一节，其实就串的基本代码部分不是特别重要，本着复习线性表的目的，我们再来看一遍。

自动学习扩展世界模型的多层次结构

（含实验说明万字长文） 摘要 本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化，特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中，关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。 这里，这些嵌套优化过程分别对应于关于潜在状态、模型参数和结构的贝叶斯信念更新。这项工作的重点是模型选择或结构学习，这种学习通常使用非参数贝叶斯或流形学习的变体来解决:例如[9，10]。 这意味着对结构学习有一些必要的监督；在这种意义上，生成训练数据的过程必须尊重它们的顺序结构。显然，如果数据是由正在学习的过程产生的，这就不是问题。 为了展示必要的结构学习如何支持代理，每个对象都必须被移动到一个独特的位置。这三个对象显示在中间一行，在它们9×9像素空间的中心。 左图显示了已展开的串联似然张量，以显示(9×9×3)个状态和(9×9×2) + (1×2)个结果之间的映射。右侧显示了已发现的转换。

小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

参考目录： 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2 两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】 向量：数据是一串数字,也是一维张量 矩阵：数据二维数组，也是二维张量 张量：数据的维度超过2的时候，就叫多维张量 3.1 张量修改尺寸 pytorch常用reshape和view numpy用resize 相当于inplace=True了，直接在原变量的进行修改，而reshape是有返回值的，不在原变量上修改（但是呢reshape是共享内存的）： [[0 1 2] [3 4 5]] 3.2 张量内存存储结构 tensor的数据结构包含两个部分: 头信息区Tensor：保存张量的形状size，步长stride，数据类型等信息 存储区Storage：保存真正的数据 头信息区Tensor的占用内存较小，主要的占用内存是

数据结构 | 每日一练（9）

数据结构 合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下 ——老子 1 每日一练 1．数数据类型和抽象数据类型是如何定义的。二者有何相同和不同之处，抽象数据类型的主要特点是什么？使用抽象数据类型的主要好处是什么？ 实际上数据类型是厂家提供给用户的已实现了的数据结构。“抽象数据类型（ADT）”指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。“抽象”的意义在于数据类型的数学抽象特性。 抽象数据类型的定义仅取决于它的逻辑特性，而与其在计算机内部如何表示和实现无关。无论其内部结构如何变化，只要它的数学特性不变就不影响它的外部使用。抽象数据类型和数据类型实质上是一个概念。 此外，抽象数据类型的范围更广，它已不再局限于机器已定义和实现的数据类型，还包括用户在设计软件系统时自行定义的数据类型。

【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构

参考目录： 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2 两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】 向量：数据是一串数字,也是一维张量 矩阵：数据二维数组，也是二维张量 张量：数据的维度超过2的时候，就叫多维张量 3.1 张量修改尺寸 pytorch常用reshape和view numpy用resize 相当于inplace=True了，直接在原变量的进行修改，而reshape是有返回值的，不在原变量上修改（但是呢reshape是共享内存的）： [[0 1 2] [3 4 5]] 3.2 张量内存存储结构 tensor的数据结构包含两个部分: 头信息区Tensor：保存张量的形状size，步长stride，数据类型等信息 存储区Storage：保存真正的数据 头信息区Tensor的占用内存较小，主要的占用内存是

数据结构（9）-- 哈希表 unordered_map

哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。 hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系。 ---- 小故事 我在知乎上看到这么一个故事，觉得很不错，跟大家分享一下。 很容易想到，如果哈希表很大、里面却没存几条数据，那么它出现冲突（碰撞）的几率就会很小；反之，如果哈希表已经接近满了，那么每条新加入的数据都会产生碰撞。 ---- 哈希函数的安全 如果哈希表使用的哈希函数较为简单，对恶意的攻击者来说，他可以精心构造一大堆数据提交给你——所有这些数据散列后全都存在一个格子里。 、还可以把冲突数据存入另一个表——要构造同时让两个以上不同的哈希函数冲突的攻击数据，难度就大得多了。

(9)Python循环结构

数据结构 第9讲 数组与广义表

数据结构 第9讲 数组与广义表 数组是由相同类型的数据元素构成的有序集合。 一维数组看一看作一个线性表，例如： ? 图1一维数组 二维数组也可以看作一个线性表，例如： ? 只不过每一个数据元素Xi也是一个线性表。 那么，横看成岭侧成峰： ? 图3二维数组（按行序） 也可以看作一个线性表Y=(Y0，Y1，Y2，…，Ym-1)？只不过每一个数据元素Yi也是一个线性表。 数组一般采用顺序存储结构，因为存储单元是一维的，而数组可以是多维，如何用一组连续的存储单元来存储多维数组呢？ 它是n(n³0)个表元素组成的有限序列，记作LS= (a0, a1, a2, …,an-1)，LS是表名，ai是表元素，它可以是表 (称为子表)，可以是数据元素(称为原子)。n为表的长度。

数据结构与算法-(9)---双端队列(Deque)

Dequeue特点:数据可以从队首也可以从队尾加入,也可以从两端进行移除. item) #在队尾加入元素items def addRear(self,items): self.items.insert(0,item) #从队首移除数据 ,返回值为移除数据项 def removeFront(self): return self.items.pop() #从队尾移除数据,返回移除数据项 def removeRear (item) #在队尾加入元素items def addRear(self,item): self.items.insert(0,item) #从队首移除数据 ,返回值为移除数据项 def removeFront(self): return self.items.pop() #从队尾移除数据,返回移除数据项 def removeRear

opencv 9 -- 轮廓 层次结构

同时，我们得到的结果包含 3 个数组， 第一个图像，第二个是轮廓，第三个是层次结构。 但是我们从来没有用过层次结构 层次结构是用来干嘛的呢? 层次结构与轮廓提取模式有什么关系呢? 2 OpenCV 中层次结构 不管层次结构是什么样的，每一个轮廓都包含自己的信息: 谁是父，谁 是子等。 而对象内部中空洞的轮廓为 第 2 级组织结构， 空洞中的任何对象的轮廓又是第 1 级组织结构。 空洞的组织 结构为第 2 级。 想象一下一副黑底白字的图像，图像中是数字 0。 0 的外边界属于第一级 组织结构，0 的内部属于第 2 级组织结构。 我们可以以下图为例简单介绍一下。我们已经用红色数字为这些轮廓编号， 并用绿色数字代表它们的组织结构。 现在我们考虑轮廓 0，它的组织结构为第 1 级。 其中有两个空洞 1 和 2， 它们属于第 2 级组织结构。

第9章、语言结构

作为显式转义特殊字符的替代方法，许多MySQL API提供了一个占位符功能，使您能够将特殊标记插入到语句字符串中，然后在发出语句时将数据值绑定到它们。 MySQL使用type关键字，并且这些结构分别生成 DATE， TIME和 DATETIME值，如果指定，则包括尾随小数秒部分。 标识符命名限制 MySQL 中的某些对象，包括数据库，表，索引，列，别名，视图，存储过程，分区，表空间以及其他对象名称都被称为标识符。 例如，该语句使用不限定名称t1创建一个表： CREATE TABLE t1 (i INT); 因为t1未指明数据库，所以该次查询使用当前默认的数据库。如果当前未有默认数据库，则会抛出错误。 如果不存在默认数据库，则必须指定数据库限定符。 如果存在默认数据库，且就是要使用的数据库，则可不指定数据库限定符（不推荐）。 如果存在默认数据库，但与要使用的不同，则必须指定数据库限定符。

ES6学习之路9----Map数据结构

什么是Map数据结构 Map数据结构类似于对象，也是键值对的集合，但是“键”的范围不限于字符串，各种类型的值（包括对象）都可以当作键。 map数据结构就是让键值可以是各种类型的值。 创建Map初始化成员的格式 Map 作为构造函数， 可以接受一个数组作为参数。该数组的成员是一个个表示键值对的数组。 autnor" => "Rattenking", "age" => "26", "sex" => "gentleman"} 注意事项 1.任何具有 Iterator 接口、且每个成员都是一个双元素的数组的数据结构都可以当作 总结： 任何具有 Iterator 接口、且每个成员都是一个双元素的数组的数据结构都可以当作Map构造函数的参数。—-Map构造函数的参数 对同一个键多次赋值，后面的值将覆盖前面的值。 —-只有内存地址相同的引用，Map 结构才将其视为同一个键 Map 结构除了NaN是同一键值，其他值的键值都遵循严格相等运算符（===）。

9. 精读《Immutable 结构共享》

本期精读的文章是：Immutable 结构共享是如何实现的 鉴于 mobx-state-tree 的发布，实现了 mutable 到 immutable 数据的自由转换，将 mobx 写法的数据流，无缝接入 这是将事务性，可追溯性与依赖追踪特性的结合，同时解决开发体验与数据流可维护性。万一这种思路火了呢？我们先来预热下其重要特征，结构共享。 1 引言 结构共享不仅仅是 “结构共享” 那么简单，背后包含了 Hash maps tries 与 vector tries 结构的支持，如果让我们设计一个结构共享功能，需要考虑哪些点呢？ 3 总结 数据结构共享要达到真正可用，需要借助 Hash maps tries 和 vector tries 数据结构的帮助，在上文中已经详细阐述。 既然清楚了结构共享怎么做，就更加想知道 mobx-state-tree 是如何做到 mutable 数据到 immutable 数据转换了，敬请期待下次的源码分析（不一定在下一期）。

Nginx结构原理全解析（9）

Nginx 架构基础 1 Nginx请求处理流程 image.png 2 Nginx进程结构 image.png 3 Nginx进程管理：信号 3.1 Master进程 监控worker进程 CHLD

《大话数据结构》第9章 排序 9.9 快速排序（下）

此时，经过一轮“pivot=Partition(L,1,9);”转换后，它只是更换了9与2的位置，并且返回9给pivot，整个系列并没有实质性的变化。如图9-9-8。 ，保证左端较小 */ if (L -> r[m] > L -> r[high]) swap(L,high,m); /* 交换中间与右端数据，保证中间较小 优化不必要的交换 观察图9-9-1～图9-9-6，我们发现，50这个关键字，其位置变化是1→9→3→6→5，可其实，它的最终目标就是5，当中的交换其实是不需要的。 因为这当中少了多次交换数据的操作，在性能上又得到了部分的提高。如图9-9-9所示。 3. 其原因在于快速排序用到了递归操作，在大量数据排序时，这点性能影响相对于它的整体算法优势而言是可以忽略的，但如果数组只有几个记录需要排序时，这就成了一个大炮打蚊子的大问题。

数据结构——lesson9排序之选择排序

一、选择排序 基本思想： 每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完 。 这里选择排序介绍两种——直接选择排序、堆排序 二、直接选择排序 ✨✨在元素集合array[i]–array[n-1]中选择关键码最大(小)的数据元素 ✨✨若它不是这组元素中的最后一个(第一个)元素， 此外找到最大最小值交换时还要注意交换的开始位置是不是最大值，如果是最大值我们就需要将最大值的下标maxi改成交换后的也就是maxi；当然如果不是最大值就无需交换； 结果如下： 以int a[] = {7,4,6,9,8,2,3,1 b) { int tmp = *a; *a = *b; *b = tmp; } 三、堆排序 堆排序在我们学习堆时就已经详细介绍过了，此外我们还利用堆排序解决了Topk问题 详情可以点击这里：数据结构 图解如下： 以int a[] = {4,7,8,5,6,2,1,9}为例 1.建堆 这里利用堆向下调整算法实现： // 堆排序——建大堆 void AdjustDwon(int* a, int

JVM-9.Class类文件结构

Class 文件是一组以8个字节为基础额二级制流 各数据项目严格按照顺序紧凑的排列在Class文件中，中间没有任何分隔符 Class文件的伪结构只包含两种数据类型： 无符号数，以u1、u2、u4、u8 来代表1个字节，2个字节，4个字节，8个字节的无符号数，用来描述数字，索引引用，数量值或者按照UTF-8编码构成字符串值 表，由多个无符号数或者其他表作为数据项构成的复合数据类型，以_info结尾，用于描述具有层次关系的复合结构数据 这三个数据来确定这个类的继承关系。 包含类级变量以及实例级变量，不包括方法内部声明的局部变量 变量修饰符用布尔值标识，变量名、数据类型用常量池中的常量表示 字段表结构： ? 属性结构 attribute_length值为0x00000000 8.9 StackMapTable属性 在JVM类加载的字节码验证阶段被新类型验证器（Type Checker）使用，目的在与代替之前比较消耗性能的基于数据流分析的类型推导验证器