database snapshot(2)

最新推荐文章于 2025-05-22 13:17:41 发布
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分类专栏： database 文章标签： 数据库
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3 、在源数据库上，创建要同步表的快照日志
Create snapshot log on medal_order;
前端面试题汇总-数据结构（链表）
越陌度阡
06-05 1136
在计算机里，不保存在连续存储空间中，而每一个元素里都保存了到下一个元素的地址的数据结构，我们称之为链表（Linked List）。链表上的每一个元素又可以称它为节点（Node），而链表中第一个元素，称它为头节点（Head Node），最后一个元素称它为尾节点（Tail Node）。链表的结构定义中，包含了两个信息，一个是数据信息，用来存储数据的，也叫做数据域；另外一个是地址信息，用来存储下一个节点地址的，也叫做指针域。
【数据结构与算法】之五道链表进阶面试题详解！
2301_80221228的博客
05-06 3081
的输入如下（你设计的程序。
链表面试题 进阶
zhang1308299607的博客
06-14 355
1.判断单链表是否带环？若带环，求环的长度？求环的入口点？ 2.判断两个链表是否相交，若相交，求交点。（假设链表不带环） 3.判断两个链表是否相交，若相交，求交点。（假设链表可能带环）【升级版】
【手撕数据结构】链表面试题进阶
apple_61439616的博客
07-31 777
新节点的 next 指针和 random 指针也都应指向复制链表中的新节点，并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态。2.设置random指针，这就体现了我们为什么把新链表的节点尾插到旧链表中相对应的节点的好处，我们可以直接通过变量旧链表->random->next指针找到新链表中的random指针的位置。如果其中一个链表比另一个链表长就始终会比短的链表少走一步，这里我们不妨算出两个链表的长度，求他们的差值，让长的链表先走差值步，再长链表和短链表一起走就行了。如果链表无环，则返回 null。
数据结构--链表进阶面试题
zy1215058242的博客
05-04 943
的输入如下（你设计的程序。
【DS】链表面试热题之环形链表及其变体
moteandsunlight的博客
10-07 406
链表面试热题之环形链表及其变体
leetcode 面试经典 150 题：环形链表
世界那么大，我想去看看～
02-13 860
leetcode 面试经典 150 题：环形链表
面试高频题の环形链表 环形链表Ⅱ 全解析
哒哒的博客
05-12 382
让我看看谁还不会这道面试高频题呢? 赶紧抓出来学习!
链表算法面试题---环形链表
自律使我自由
03-24 167
题目描述 给定一个链表，判断是否有环。 如下图，就是一个环形链表。 解法1： 你肯定很容易就能想到借助set集合的方式来实现，比如挨个遍历每个节点并放入set集合中，如果当前的节点在set集合中已经存在，则认为是环形链表，否则不是。 public class HasCycle { public static void main(String[] args) { ListNode head = new ListNode(1); ListNode n1 = new L
链表之线性表的链式存储（及面试题）
weixin_65477256的博客
07-29 992
​ 在链式存储结构中，每一个数据元素的存储都是以结点形式表示，在结点中包含数据域和指针域两部分内容：​ 数据域：结点的数据部分，存储的是当前结点数据信息；​ 指针域：相邻结点数据存储空间地址，可以包含前驱指针域(前驱结点存储空间地址)和后继指针域(后继结点存储空间地址)；/* 单向链表结点数据类型的定义 */ /* 结点数据类型的定义：由实际存储数据元素的字段信息抽象实现 */ # if 0 typedef struct stu {int id;int score;} data_t;
链表经典面试题02--链表的带环问题
wer24_25的博客
05-05 1182
中均有详细讲解,大家可以先看看,这里就不过多介绍,简而言之就是定义两个指针,一个为慢指针,一次走一步,一个为快指针,一次走两步,当它们两个相遇时,即为环形链表,快慢指针法在链表中很常见,大家一定要牢牢掌握.当slow进入环中,fast和slow相距为N,现在fast要追slow,fast每次二步,slow每次一步,每追击一次,它们两个的距离就减一,直到它们两个相遇,所以它们两个一定会相遇.我们知道,在不带环链表中,它们两个永远都不会相遇,所以我们只需要在带环链表中去证明。指针再次到达，则链表中存在环。
Android 性能优化入门（一）—— 数据结构优化
tmacfrank
05-18 1222
一款 app 除了要有令人惊叹的功能和令人发指交互之外，在性能上也应该追求丝滑的要求，这样才能更好地提高用户体验，响应速度一项就主要取决于数据结构和算法。
【数据结构】链式二叉树
2401_85487070的博客
05-22 342
本文是小编巩固自身而作，如有错误，欢迎指出！之前已经简介过儿二叉树的基本概念和基于数组的堆的实现，如有兴趣可以访问。
Java求职者面试题详解：计算机网络、操作系统、设计模式与数据结构
yjdevil159的博客
05-19 712
本文详细解析了Java求职者在面试中可能遇到的计算机网络、操作系统、设计模式和数据结构相关的面试问题。通过三轮提问，求职者可以全面了解这些技术点，并为实际面试做好充分准备。
【数据结构 -- 二叉搜索树（BST）】用golang实现二叉搜索树
2401_87046050的博客
05-19 800
二叉搜索树的概念、性质及实现方法（golang版）
【数据结构】 栈和队列
qq_56251766的博客
05-22 649
数据结构中栈和队列的学习~
数据结构知识点汇总
最新发布
m0_61968622的博客
05-22 190
2、对于链式存储的理解：可以把每个节点理解为仅存储两个元素的数组，第一个元素是这个节点存储的数据，第二个节点存储的是下一个节点的数组名，也就是下一个节点的首地址（假设这个数组可以存储不同的数据类型）。1、在数据结构中，随机访问是指能够直接访问任一元素，而不需要从特定的起始位置开始，也不需要按顺序访问其他元素。这种访问方式通常不涉及遍历。）支持随机访问，你可以直接通过索引访问任意元素，而无需从第一个元素开始一步步遍历。
数据结构:二叉树一文详解
05-18 1367
二叉树是一种基础且重要的数据结构，以其独特的树形层次结构和高效的数据处理能力，广泛应用于搜索算法、编译器设计、数据压缩等众多场景。无论是初学者入门数据结构，还是资深开发者解决复杂问题，二叉树都是必须掌握的核心内容。本文我将从二叉树的基本概念、结构特性出发，深入讲解其遍历方式、经典算法以及实际应用场景，并结合代码示例，帮助读者全面掌握二叉树相关知识。
链表进阶
03-13
<think>好的，用户想了解链表进阶的内容。首先，我需要回顾链表的基础知识，确保用户已经掌握了基本概念，比如节点结构、单链表、双链表等。然后，思考进阶内容可能包括哪些方面。常见的高级链表结构有循环链表、双向循环链表，还有应用场景如LRU缓存、跳表等。此外，算法方面如快慢指针、翻转链表、合并链表等也是重点。 接下来，要考虑用户可能的背景。可能是学生准备面试，或者开发者想深化数据结构知识。需要结构清晰，逐步展开。首先介绍高级链表类型，然后讲常见算法，接着是实际应用，最后提到优化和注意事项。这样用户能有一个系统的认识。 需要注意用户提到的格式要求，所有数学表达式和代码示例要正确使用LaTeX，行内用$...$，独立公式用$$...$$。比如，在解释时间复杂度时，需要用O(n)这样的格式。同时，回答要用中文，保持口语化，避免使用Markdown。 还要检查是否有遗漏的重要知识点，比如哨兵节点、内存管理问题，以及不同语言实现的差异。这些对用户深入理解链表很重要。最后，确保内容真实可靠，例子典型，比如翻转链表和检测环是面试常见题，LRU缓存是实际应用例子。 总结回答结构：先分类介绍进阶链表类型，再讲操作算法，接着应用场景，最后注意事项。中间穿插示例和复杂度分析，帮助用户逐步理解。确保每个部分简明扼要，重点突出，符合用户的学习需求。</think>链表进阶知识可以围绕以下方向展开，我们将逐步解析其核心概念和应用场景： 一、高级链表类型 1. 循环链表 $$ \text{尾结点指针} \rightarrow \text{头结点} $$ • 特点：实现环形数据结构 • 应用：约瑟夫问题、轮询调度 2. 双向链表 $$ \text{结点结构：} [prev|data|next] $$ • 时间复杂度对比： - 插入/删除：$O(1)$（已知前驱） - 单链表则为$O(n)$ 3. 跳表（Skip List） • 空间换时间结构，平均$O(\log n)$的查询效率 • 实现原理：建立多级索引层 二、经典算法操作 1. 快慢指针 ```python # 检测环存在性 slow = fast = head while fast and fast.next: slow = slow.next fast = fast.next.next if slow == fast: return True ``` 2. 链表翻转（递归实现） $$ \text{递归公式：} reverse(head) = reverse(head.next) + \text{连接操作} $$ 3. 合并有序链表 • 关键点：虚拟头结点(dummy node)的使用 三、典型应用场景 1. LRU缓存淘汰算法 • 使用双向链表+哈希表实现$O(1)$操作 • 最近访问的节点移动到链表头部 2. 多项式表示 • 每个结点存储$ax^n$项 • 实现多项式加法的时间复杂度$O(m+n)$ 四、优化与注意事项 1. 哨兵节点技巧 • 减少边界条件判断 • 示例代码： ```python dummy = ListNode(0) dummy.next = head ``` 2. 内存管理 • C/C++需注意内存释放 • Java/Python依赖GC但要注意对象引用 3. 工程实践差异 • Linux内核链表实现：侵入式设计 • Redis列表：双向链表+压缩列表优化 理解这些进阶内容后，建议通过LeetCode典型题目巩固： - 25. K个一组翻转链表 - 146. LRU缓存机制 - 141/142. 环形链表系列 - 23. 合并K个升序链表 实际开发中，链表常用于需要频繁插入删除的场景，但要注意其缓存不友好的特性，在性能敏感场景可考虑数组或混合结构替代方案。
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