【技术索引系列】关于数据结构相关技术目录

最新推荐文章于 2025-09-10 10:19:52 发布
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本文深入探讨了各种数据结构，包括表、栈、队列、树、散列和优先队列等基本概念及其实现方式，同时介绍了高级数据结构如红黑树、k-d树和配对堆，为读者提供全面的数据结构知识。

如何分析数据结构

数据结构

表、 栈、 队列

  1. 表
  2. 栈
  3. 队列

树

  1. 二叉树
  2. AVL树
  3. 伸展树
  4. B-树

散列

  1. 散列
  2. 再散列
  3. 课扩散列

优先队列（堆）

  1. 二叉堆
  2. d-堆
  3. 左式堆
  4. 斜堆
  5. 二项队列

如何实现数据结构

高级数据结构

自顶向下伸展树

红黑树

自定向下删除

确定性跳跃表

AA-树

treap 树

k-d 树

配对堆

其他索引

常用的数据结构以及常用的算法
qq_47605698的博客
03-15 1215
常用的数据结构以及常用的算法 常用数据结构 数据结构是计算机存储、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。 数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 一、线性表 线性结构: 最常用、最简单的一种数据结构。 线性表: 典型的线性结构。基本特点是线性表中的 数据元素有序且有限。结构中： ① 存在一个唯一的被称为“第一个”的数据元素； ② 存在一个唯一的被称为“最后一个”的数据元素； ③ 除第一个元素外，每
深入理解MySQL索引底层数据结构
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05-09 3607
MySQL 索引相关的数据结构有两种，一种是 B+tree，一种是 Hash，那么为什么在 99.99% 的情况下都使用的是 B+tree索引呢？ 索引的底层数据结构是怎样的呢？ 接下来就听十一娓娓道来。 一、索引是什么 MySQL 官方对索引的定义：索引是帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构。所以，可以得出：索引是数据结构！ 当然啦，上面两句话可能看起来很抽象，那么生活中有哪些索引的例子呢。 可以看到，索引其实就是是一棵倒挂着的树，是一种数据结构。 同时附上一个可视化数据
搭建灵活适时的数据结构，需要哪几种基础技术？
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        企业IT基础设施平台的重新构建是一项复杂的任务。重新构建平台通常由一系列变化的关键业务驱动因素引发，现在情况正是如此。简而言之，主导企业IT技术的近30年的平台无法再满足推动业务发展所需的工作负载的需求。　　数字化转型的核心是数据，它已成为商业中最有价值的事务。由于格式不兼容，传统数据库的局限性，以及无法灵活地合并来自多个来源的数据，组织长期以来一直受到其使用数据的困扰。新兴技术的...
数据结构相关知识点整理
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05-06 748
编译原理概述 1.1 计算机语言 机器语言: 0、1代码 汇编语言: 0、1代码与助记符：接近计算机硬件指令系统 高级语言: 语句定义数据、描述算法(程序) 如：C、SQL(数据定义、数据操作) 命令语言: 以功能封装为特征 翻译程序：将某一种语言描述的程序(源程序SP)翻译成等价的另一种语言描述的程序(目标程序OP)的程序 编译程序：高级语言程序→汇编/机器语言程序 1.2 编译程序总体结构 ...
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【数据结构】数据结构与算法知识梳理（上）：数据结构篇
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分享关于数据结构的学习路线
03-12
在当今的计算机科学与技术领域，数据结构是极为重要的基础学科之一。它不仅关系到程序设计的效率与质量，也是算法分析与设计的核心内容。数据结构的学习对任何希望深入理解计算机科学的学者都是一项必不可少的工作。...
数据结构 ： 树的分类及在数据库索引中的运用
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04-27 1762
树 数据库索引 b树 b+树
空间索引结构系列教程（十三）：深度学习辅助的动态索引
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摘要： 传统空间索引（如R树、KD树）因静态分割策略难以适应动态数据分布，导致查询效率波动。深度学习辅助动态索引通过预测数据分布（如CNN-LSTM预测空间密度、ST-GNN建模时空关联）实时优化分割策略，实现“数据-分割”端到端适配。核心方法包括：1）动态选择分割维度（如方差最大轴）；2）调整粒度（高密度区域细粒度分割）；3）主动触发分割（基于预测增量与性能阈值）。工程落地需解决模型轻量化（量化/剪枝）、索引一致性（双索引并行）及资源控制（增量调整）。案例显示，网约车轨迹索引经动态优化后，早高峰查询延迟降
空间索引结构系列教程（十九）：超大规模高维数据
分享知识，拥抱变化
09-10 1128
摘要： 随着元宇宙、自动驾驶等技术的快速发展，高维（10+维度）、超大规模（百亿级）空间数据对传统索引技术（如R树、KD树）提出严峻挑战，面临维度灾难（距离度量失效、空间划分低效）和规模诅咒（存储成本高、更新延迟大）的双重瓶颈。本文以元宇宙场景为例（如千万级虚拟人动态交互），提出三类突破性解决方案：1）近似索引（LSH、HNSW），通过牺牲部分精度实现毫秒级查询；2）分布式索引，结合分区策略与混合存储架构（内存+SSD）应对百亿级数据；3）自适应维度索引（如PH树），动态选择核心维度降低计算复杂度。文章还给
【数据结构】树相关基础总结
zhujohnle的专栏
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数据结构-树
数据结构知识点汇总
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1、用链表表示线性表的优点是（便于插入和删除操作） 2、单链表中，增加头结点的目的是（方便运算的实现） 3、栈和队列的共同特点是（只允许在端点处插入和删除元素） 4、栈通常采用的两种存储结构是（线性存储结构和链表存储结构） 5、队列具有（先进先出）的特征，栈具有（后进先出）的特征。 6、链表（插入和删除不需要移动元素，但是无法随机访问任一元素） 7、循环链表的主要优点是（从表中任一结点...
数据结构（1）—— 数据结构的三大结构
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1 数据结构的三大结构计算机程序设计 = 数据结构 + 算法 数据结构研究变量的管理方式，算法研究解决特定问题的方法。 数据结构分三个层次：逻辑结构（抽象层）、物理结构（结构层）、运算结构（实现层）。1.1 数据结构的逻辑结构逻辑结构指人对数据之间关系的理解和看法，逻辑结构和计算机无关。 逻辑结构： 1、集合结构：这种结构表示数据可以合并成一个整体。 　　这是数据之间关系最弱的一种，就仅比
数据结构基础知识核心归纳(一)
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堆是一种树状的数据结构。一般由程序员分配释放，存放由new创建的对象和数组(C中是由malloc分配和free释放)，JVM不定时查看这个对象，如果没有引用指向这个对象就回收.1)优点：可动态分配内存大小，生成周期不必事先告诉编译器，Java垃圾回收自动回收数据；2)缺点：运行时需动态分配内存，因此，数据存储速度较慢
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中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
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聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
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代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
12-24
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
VC++2012实现数据结构索引文件操作实战
VC++（Visual C++）是微软公司发布的一种集成开发环境（IDE），主要...在实现过程中，开发者需要熟悉VC++2012开发环境，掌握C++语言基础，并且能够运用高级数据结构和文件I/O技术来设计和实现高效的索引文件处理程序。
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