《数据结构》专题

我有一张地图，如下图所示，其中有一个键，值的类型为： 我想在之前的地图上再添加一个地图，这样就有一个键，它的值就是上面的地图。这是正确的数据结构吗？我们如何实现它？ 我想要像下面这样的东西 如上所示，仅向映射引入了一个新键，其值为上一个映射。 所以它就像一张

我需要使用一个可以用C实现的数据结构，它可以在固定时间内执行基本操作，比如查找、插入和删除。一、 然而，也需要能够在恒定时间内找到最大值。 这个数据结构可能应该被排序以找到最大值，我已经研究了红黑树，但是它们有对数时间运算。

我是一个新手，正在尝试编写一个简单的应用程序，从大学校中提取一些学校数据。组织。json数据如下所示： 我的结构如下所示： 当我运行代码时，我得到“json:无法将对象解组为[]main.SchoolStruct类型的Go值” 我正在使用gopencils库来提出我的请求，并成功地将其用于非常简单的请求。你知道我可能做错了什么吗？

我正在尝试遵循Android架构原则，并希望您在我的FireStore数据库上实现它们。 目前，我有一个存储库，它处理所有带有底层数据的查询。我有一个，它需要一个文档中字段中的键，我想知道检索此数据的最佳方法是什么。在我的前一个问题中，Alex Mamo建议使用与结合使用，因为从Firestore检索数据是。 这种方法似乎是可行的，但我不确定如何将这个中的数据提取到我的的本地变量。如果我希望使用这

我们正在进行一场关于如何设计RESTendpoint的辩论。基本上可以归结为这个做作的例子。 假设我们有： 其中演员A是同一个演员。 这种分歧最终源于使用ember.js，它期望有一个特定的层次结构--不希望有多种方式来访问相同的数据（最终，这将真正导致少量的代码重复）。可以将ember.js映射为使用/actors/a，因此没有严格的技术限制，这实际上更多地是一个哲学问题。 我环顾四周，找不到任

我正在为一款新游戏编写关卡编辑器。问题是，我不确定用什么结构来存储数据。 它是一个基于平铺的地图引擎，使用x和y坐标以及该位置的平铺id。 我有多层，地图是可调整大小的，所以数组可能会给我带来一些麻烦，这就是为什么我选择了d::向量。为了防止大量过载，我只在有人放置瓷砖时添加一个瓷砖，所以如果没有瓷砖，矢量大小为零，并且放置的瓷砖越多，矢量大小就越大。 还有我的向量： 问题是，在添加新的磁贴之前，

树是一种非线性的数据结构，以分层的方式存储数据，它对于存储需要快速查找的数据非常有用。 树是一种一对多的数据结构。树又有很多子集，比如：二叉树、二叉搜索树、2-3树、红黑树等等。 现实例子就是公司的组织架构，总裁为树的最顶端叫根节点，各部门按照领导人区分为子树。 在计算机科学中，HTML结构就是典型的树结构 树的节点可以有0个或多个子节点。当一棵树（的所有节点）最多只能有两个子节点时，这样的树被称

Dijkstra——贪心算法 从一个顶点到其余顶点的最短路径 设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第1组为已求出最短路径的顶点（用S表示，初始时S只有一个源点，以后每求得一条最短路径v,...k，就将k加到集合S中，直到全部顶点都加入S）。第2组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示），按最短路径长度的递增次序把第2组的顶点加入S中。 步骤： 1. 初始时，S只包含源点，

双向链表 Linux 内核自己实现了双向链表，可以在 include/linux/list.h 找到定义。我们将会从双向链表数据结构开始内核的数据结构。为什么？因为它在内核里使用的很广泛，你只需要在 free-electrons.com 检索一下就知道了。 首先让我们看一下在 include/linux/types.h 里的主结构体： struct list_head { struct list

设计关键数据结构 -- 进程控制块 在实验四中，进程管理信息用struct proc_struct表示，在kern/process/proc.h中定义如下： struct proc_struct { enum proc_state state; // Process state int pid; // Process ID int runs; // the running

8.1节中，我们看到了各种划分方法；并且在8.2节，了解了对性能影响的各种因素。如何在设计数据结构的时候，使用这些信息提高多线程代码的性能？这里的问题与第6、7章中的问题不同，之前是关于如何设计能够安全、并发访问的数据结构。在8.2节中，单线程中使用的数据布局就会对性能产生巨大冲击(即使数据并未与其他线程进行共享)。 关键的是，当为多线程性能而设计数据结构的时候，需要考虑竞争(contention

本章主要内容 设计无锁并发数据结构 无锁结构中内存管理技术 对无锁数据结构设计的简单指导 上一章中，我们了解了在设计并发数据结构时会遇到的问题，根据指导意见指引，确定设计的安全性。对一些通用数据结构进行检查，并查看使用互斥锁对共享数据进行保护的实现例子。第一组例子就是使用单个互斥量来保护整个数据结构，但之后的例子就会使用多个锁来保护数据结构的不同部分，并且允许对数据结构进行更高级别的并发访问。 互

问题引入 给定一个长度为 $n$ 的序列，需要频繁地求其中某个区间的最值，以及更新某个区间的所有值。 最朴素的算法是遍历地查询与插入，则查询的时间复杂度 $O(q×n)$，$q$ 为查询的个数。在数据量大、查询次数多的时候，效率是很低的。 另一种思路是使用一个 $O(n^2)$ 的数组，a[i][j] 表示区间 [i,j] 的最小值。这样查询操作的复杂度为 O(1)，相当于用空间换时间。但是修改某

主要内容：1 Redis dict,1.1 扩缩容的条件,1.2 渐进式rehash操作,2 Redis ziplist,2.1 ziplist结构,2.2 entry结构,3 Redis quicklist详细介绍了Redis的底层数据结构：dict、ziplist、quicklist。 此前我们学习了常见的Reids数据类型，这些数据类型都需要底层的数据结构的支持，现在我们来看看Redis常见的底层数据结构：dict、ziplist、quicklist。 1 Redis dict dict就

我想枢轴的数据帧像： 进入具有如下分层列的数据帧： 我尝试了，但它只会给我一个这样的框架： 如何更改列的层次结构？