【数据结构】回顾表ADT

1.对于表的所有操作来说,都可以使用数组来实现,而且数组虽然是静态分配的,但内部存储数组的vector类却允许在需要时将数组的大小增加一倍。

2.正是因为数组的实现,使得printList以线性时间来执行,而findkth甚至是通过常数时间。最不济的是插入和删除了,如果位置不好,比如说在0号位置插入就需要将整个数组的所有元素都向后移,为O(N)。正是为了避免插入和删除的线性开销,我们就开始使用一种叫做链表(Linked List)的技术。

这里写图片描述

3.链表由许多在内存中相连的结点(Node)组成,而每一个结点都有表元素和该元素后续元的结点的链(link)。这个叫做next链,自然而然地,最后一个单元的next链指向NULL。

4.STL的全称是“Standard Template Library”,中文名叫做“标准模板库”。表ADT就在其中。

5.数组就是一块指向内存的指针变量,内存块可以通过new[]来分配,同时也必须用delete[]来释放,内存块的大小不能改变。

6.将一个包含x的新结点通过p和p.prev指向的结点结合,指针的赋值可以按下面的方式来写。

Node *newNode=new Node(x,p->prev,p);
p->prev->next=newNode;
p->prev=neweNode;

但它还可以得到合并:

Node *newNode=new Node(x,p->prev,p);
p->prev=p->prev->next=newNode;

然后它还可以进一步合并:

p->prev=p->prev->next=new Node(x,p->prev,p);

因此可以这样来写insert操作:

iterator insert(iterator itr,const Object & x)
{
    Node *p=itr.current;
    theSize++;
    return iterator(p->prev=p->prev->next=new Node(x,p->prev,p));
}   

7.同样的,对于双向列表的delete操作来说,会是这样:

p->prev->next=p->next;
p->next->prev=p->prev;
delete p;

修改之后的insert函数。

iterator insert(iterator itr,const Object & x)
{
    itr.assertIsValid();
    if(itr.theList!=this)
        throw IteratorMismatchException();

    Node *p=itr.current;
    theSize++;
    return iterator(* this,p->prev=p-prev->next=new Node(x,p->prev,p));
}


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内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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