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skiplist本质上也是一种查找结构，用于解决算法的查找问题，跟平衡搜索树和哈希表的价值是一样的，可以作为Key或者Key/Value的查找模型。那么相对比而言它的优势是什么？skiplist是由William Pugh发明的，最早出现于他在1990年发表的论文《Skip Lists: AProbabilistic Alternative to Balanced Trees》。对细节感兴趣的同学可以下载论文原文来阅读。skiplist，顾名思义，首先它是一个list。

B树：有序数组+平衡多茶树B+树：有序数组链表+平衡多叉树B*树：一颗丰满的，空间利用率更高的B+树内存查找B树没有优势：1.空间利用率低。消耗高2.插入删除数据时，分裂和合并节点，必然挪动数据3.虽然高度更低，但是在内存而言，和哈希和平衡搜索树还是一个量级mysql是目前非常流行的开源关系型数据库，不仅是免费的，可靠性高，速度也比较快，而且拥有灵活的插件式存储引擎索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式不同注意：索引是基于表的，而不是基于数据库的。

LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。什么是Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM， 通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间， 用于协调两者数据传输速度差异的结构。除了CPU与主存之间有Cache， 内存与硬盘之间也有Cache，乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache── 称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。

图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构：G=（V，E），其中：顶点集合V={x | x属于某个数据对象集} 是有穷非空集合E= {（x，y） | x，y属于V}或者E={，x，y属于V && Path（x，y）}是顶点间关系的有穷集合，也叫做边的集合顶点和边：图中节点称为顶点，第i个顶点记作Vi，两个顶点vi和vj相关联成称作顶点vi和顶点vj之间有一条边，图中的第k条边记作ek，ek=（vi，v）或有向图和无向图：在有向图中，顶点对是有序的，顶点对

在一些应用问题中，需要将n个不同的元素划分成一些不相交的集合。开始时，每个元素自成一个单元素集合，然后按一定的规律将归于同一组元素的集合合并。在此过程中要反复用到查询某一个元素归属于哪个集合的运算。适合于描述这类问题的抽象数据类型称为比如：公司全国招10人，西安招4人，成都3人，武汉3人，10人来自不同的地区，每个人都是一个独立的小团体，现给这些学生编号{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}，给以下数组用来存储小集体，数组中的数字代表：该小集体中有成员的个数（负号下文解释）