Hello 算法 1.1.0 Go版最终得到了可行的找零方 案。从数据结构与算法的角度看,这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜,大到星际航行,几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中,同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来,我们就能把生活中的问题 转移到计算机上,以更高效的方式解决各种复杂问题。 Tip 如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概 具有可行性,能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义,在相同的输入和运行条件下,输出始终相同。 1.2.2 数据结构定义 数据结构(data structure)是计算机中组织和存储数据的方式,具有以下设计目标。 ‧ 空间占用尽量少,以节省计算机内存。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系0 码力 | 383 页 | 18.48 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0 Golang版最终得到了可行的找零方 案。从数据结构与算法的角度看,这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜,大到星际航行,几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中,同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来,我们就能把生活中的问题 转移到计算机上,以更高效的方式解决各种复杂问题。 � 如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解,请继续往下阅读,本书将 具有可行性,能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义,在相同的输入和运行条件下,输出始终相同。 1.2.2 数据结构定义 「数据结构 data structure」是计算机中组织和存储数据的方式,具有以下设计目标。 ‧ 空间占用尽量少,以节省计算机内存。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系0 码力 | 382 页 | 17.60 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Go 版最终得到了可行的找零方 案。从数据结构与算法的角度看,这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜,大到星际航行,几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中,同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来,我们就能把生活中的问题 转移到计算机上,以更高效的方式解决各种复杂问题。 Tip 如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概 具有可行性,能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义,在相同的输入和运行条件下,输出始终相同。 1.2.2 数据结构定义 数据结构(data structure)是组织和存储数据的方式,涵盖数据内容、数据之间关系和数据操作方法,它具 有以下设计目标。 第 1 章 初识算法 www.hello‑algo.com 14 ‧ 空间占用尽量少,以节省计算机内存。 ‧ 数 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系0 码力 | 384 页 | 18.49 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.0.0b4 Golang版1. 初识算法 hello‑algo.com 9 Figure 1‑3. 货币找零过程 小到烹饪一道菜,大到星际航行,几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使我们能够通过编程将 数据结构存储在内存中,同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来,我们就能把生活中的问题转 移到计算机上,以更高效的方式解决各种复杂问题。 � 阅读至此,如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解,那么太好了! 具有可行性,能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义,相同的输入和运行条件下,输出始终相同。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是计算机中组织和存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能,数据结构 的设计目标包括: ‧ 空间占用尽量减少,节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 1. 初识算法 hello‑algo 富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 1.2.3. 数据结构与算法的关系 「数据结构」与「算法」高度相关且紧密结合,具体表现在: ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及用于操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥的舞台。数据结构本身仅存储数据信息,通过结合算法才能解决特定问题。 ‧ 特定算法通常有对应最优的数据结构。算法通常可以基于不同的数据结构进行实现,但最终执行效率 可能相差很大。0 码力 | 347 页 | 27.40 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b5 Golang版),最终得到了可行的找零方 案。从数据结构与算法的角度看,这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜,大到星际航行,几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使我们能够通过编程将 数据结构存储在内存中,同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来,我们就能把生活中的问题转 移到计算机上,以更高效的方式解决各种复杂问题。 � 如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解,请继续往下阅读,这本书 具有可行性,能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义,相同的输入和运行条件下,输出始终相同。 1.2.2 数据结构定义 「数据结构 data structure」是计算机中组织和存储数据的方式,具有以下设计目标。 ‧ 空间占用尽量减少,节省计算机内存。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 13 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及用于操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构进行实现,并往往有对应最优的数据结构,但最终执行效率可能相 差很大。 图 1‑40 码力 | 379 页 | 30.70 MB | 1 年前3
Go Web编程4 使用PostgreSQL数据库 5.5 使用beedb库进行ORM开发 5.6 NOSQL数据库操作 5.7 小结 6.session和数据存储 6.1 session和cookie 6.2 Go如何使用session 6.3 session存储 6.4 预防session劫持 6.5 小结 7.文本文件处理 7.1 XML处理 7.2 JSON处理 7.3 正则处理 7.4 模板处理 2 WebSocket 8.3 REST 8.4 RPC 8.5 小结 9.安全与加密 9.1 预防CSRF攻击 9.2 确保输入过滤 9.3 避免XSS攻击 9.4 避免SQL注入 9.5 存储密码 9.6 加密和解密数据 9.7 小结 10.国际化和本地化 10.1 设置默认地区 10.2 本地化资源 10.3 国际化站点 4 10.4 小结 11.错误处理,调试和测试 11 if err != nil { fmt.Print(err) } Go数据底层的存储 Go数据底层的存储 下面这张图来源于Russ Cox Blog中一篇介绍Go数据结构的文章,大家可以看到这些基础类型底层都是分配了一块内 存,然后存储了相应的值。 44 图2.1 Go数据格式的存储 一些技巧 一些技巧 分组声明 分组声明 在Go语言中,同时声明多个常量、变量0 码力 | 295 页 | 5.91 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 Golang版内容结构 本书主要内容有: ‧ 复杂度分析:数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度,包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构:常用的基本数据类型,数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构,内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法:查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划 是一个已排序的「数组」;而从算法角度,我们可将上述查字典的一系列指令看作是「二分查找」算法。 小到烹饪一道菜、大到星际航行,几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现,使我们可以通过编程将 数据结构存储在内存中,也可以编写代码来调用 CPU, GPU 执行算法,从而将生活中的问题搬运到计算机中, 更加高效地解决各式各样的复杂问题。 � 读到这里,如果你感到对数据结构、算法、数组、二分查找等此类概念一知半解,那么就太好 具有可行性,可在有限步骤、有限时间、有限内存空间下完成。 ‧ 独立于编程语言,即可用多种语言实现。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能,数据结构 的设计原则有: ‧ 空间占用尽可能小,节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽量快,包括数据访问、添加、删除、更新等。 1. 引言 hello‑algo.com 100 码力 | 190 页 | 14.71 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b2 Golang版内容结构 本书主要内容有: ‧ 复杂度分析:数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度,包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构:常用的基本数据类型,数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构,内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法:查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划 是一个已排序的「数组」;而从算法角度,我们可将上述查字典的一系列指令看作是「二分查找」算法。 小到烹饪一道菜、大到星际航行,几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现,使我们可以通过编程将 数据结构存储在内存中,也可以编写代码来调用 CPU, GPU 执行算法,从而将生活中的问题搬运到计算机中, 更加高效地解决各式各样的复杂问题。 � 读到这里,如果你感到对数据结构、算法、数组、二分查找等此类概念一知半解,那么就太好 具有可行性,可在有限步骤、有限时间、有限内存空间下完成。 ‧ 独立于编程语言,即可用多种语言实现。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能,数据结构 的设计原则有: ‧ 空间占用尽可能小,节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽量快,包括数据访问、添加、删除、更新等。 1. 引言 hello‑algo.com 100 码力 | 202 页 | 15.73 MB | 1 年前3
大规模高性能区块链架构设计模式与测试框架-李世敬©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 区块链技术定义 区块链是由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术构成的多中心 化系统 不可篡改(可信存证) ü 可对存储的文件、数据进行真实性校验 ü 可信追溯历史数据 去中心化共识(协作共享) ü 多方业务系统数据共享 ü 跨机构业务协作 核心特性 7 所有交易和状态打包 成为一个区块 区块以时间顺序前后相 连,组成一种块链式数 据结构,即“区块链” 一词的由来 多参与方各自部署,互 联互通,每个区块链节 点均会保存相同的链式 数据,通过冗余存储的 方式使数据难以被篡改 区块链技术定义 9 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 9 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 9 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 9 区块链价值定位 扩展⼦链提供存证、互通等能⼒ 共识节点 ⾮共识节点 轻节点 轻客户端 共识节点 节点数量有限,参与交易的共识,存储全 量数据,节点间采⽤GRPC全连接⽅式互联 ⾮共识节点 节点数量较多,不参与共识,存储全量数 据,节点间使⽤gossip协议同步数据 轻节点 节点数量较多,存储部分数据, ⽤于交易的证明验证 轻客户端 节点数量较多,⼀般为物联⽹终端 设备,主要进⾏数据的可信采集0 码力 | 39 页 | 56.58 MB | 1 年前3
2.1.1 Golang主动式内存缓存的优化探索之路查询模式 支持多种维度的查询 提供类似SQL的查询模式 支持灵活的信息过滤条件 内存不够用怎么办? 03. 冷热可交换、策略可定制、内存可扩展,多种冷数据淘汰组件,自由组合 存储扩展,冷热数据交换 可自定义冷热数据交换策略 还能提供什么帮助? 04. 降低硬件成本,降低依赖,保证稳定性 同样的性能,需要更少的硬件资源,降低成本 01 核心数据在本地,依赖少,更稳定 核心数据在本地,依赖少,更稳定 02 • 千万级内存对象,GC严重耗时,如何解决? • 复杂的查询场景,内存数据如何高效组织? • 主动式内存缓存,如何保证数据实时性? • 数据太多,内存不够用,如何进行存储扩展? 通过本次分享,可以带来哪些收获? 难点攻克 第二部分 使用内存缓存 数据一致性如何保证? 一致性 01. 缓存如何保证更新,如何与数据库同步 同步、更新 被动方式 缓存过期 索引 主键 倒排 业务快速增长 存储如何无限扩展? 存储扩展 05. 业务数据已经超过1000万,海量数据下,如何实现冷热数据的交换 冷 热 新 系 统 历 史 数 据 冷数据、数据量多 缓存成本大、命中低、收益小 热 数 据 当前系统中的热点数据 命中率高 系 统 新 增 数 据 近期新增数据,较大概率命中 存储空间 缓存性能 冷热可交换,引擎可扩展 060 码力 | 48 页 | 6.06 MB | 1 年前3
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