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1-数组_为什么很多编程语言中数组都从0开始编号

阅读数:88次 2018-10-02
字数统计: 4.7k字   |   阅读时长: 16分

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  1. 1. 前言
  2. 2. 如何实现随机访问?
  3. 3. 低效的“插入”和“删除”
  4. 4. 警惕数组的访问越界问题
  5. 5. 容器能否完全替代数组?
  6. 6. 简单小结
  7. 7. 解答开篇
  8. 8. 总结
  9. 9. 扩展
    1. 9.1. JVM标记-清除算法
    2. 9.2. 二维数组内存寻址:

Author: haoransun
Wechat: SHR—97

学习来源:极客时间-算法之美,本人购买课程后依据图文讲解汇总成个人见解。

前言

提到数组,我想你肯定不陌生,甚至还会自信地说,它很简单啊。

是的,在每一种编程语言中,基本都会有数组这种数据类型。不过,它不仅仅是一种编程语言中的数据类型,还是一种最基础的数据结构。尽管数组看起来非常基础、简单,但是我估计很多人都并没有理解这个基础数据结构的精髓。

在大部分编程语言中,数组都是从 0 开始编号的,但你是否下意识地想过,为什么数组要从 0 开始编号,而不是从 1 开始呢?

从 1 开始不是更符合人类的思维习惯吗?

你可以带着这个问题来学习接下来的内容。

如何实现随机访问?

什么是数组?我估计你心中已经有了答案。不过,我还是想用专业的话来给你做下解释。数组(Array)是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间,来存储一组具有相同类型的数据。

这个定义里有几个关键词,理解了这几个关键词,我想你就能彻底掌握数组的概念了。下面就从我的角度分别给你“点拨”一下。

第一是线性表(Linear List)。顾名思义,线性表就是数据排成像一条线一样的结构。每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向。其实除了数组,链表、队列、栈等也是线性表结构。

而与它相对立的概念是非线性表,比如二叉树、堆、图等。之所以叫非线性,是因为,在非线性表中,数据之间并不是简单的前后关系。

第二个是连续的内存空间和相同类型的数据。正是因为这两个限制,它才有了一个堪称“杀手锏”的特性:“随机访问”。但有利就有弊,这两个限制也让数组的很多操作变得非常低效,比如要想在数组中删除、插入一个数据,为了保证连续性,就需要做大量的数据搬移工作。

说到数据的访问,那你知道数组是如何实现根据下标随机访问数组元素的吗?

我们拿一个长度为 10 的 int 类型的数组 int[] a = new int[10]来举例。在我画的这个图中,计算机给数组 a[10],分配了一块连续内存空间 1000~1039,其中,内存块的首地址为 base_address = 1000。

我们知道,计算机会给每个内存单元分配一个地址,计算机通过地址来访问内存中的数据。当计算机需要随机访问数组中的某个元素时,它会首先通过下面的寻址公式,计算出该元素存储的内存地址:

1
a[i]_address = base_address + i * data_type_size

其中 data_type_size 表示数组中每个元素的大小。我们举的这个例子里,数组中存储的是 int 类型数据,所以 data_type_size 就为 4 个字节。这个公式非常简单,我就不多做解释了。

这里我要特别纠正一个“错误”。在面试的时候,常常会问数组和链表的区别,很多人都回答说,“链表适合插入、删除,时间复杂度 O(1);数组适合查找,查找时间复杂度为 O(1)”。

实际上,这种表述是不准确的。数组是适合查找操作,但是查找的时间复杂度并不为 O(1)。即便是排好序的数组,你用二分查找,时间复杂度也是 O(logn)。所以,正确的表述应该是,数组支持随机访问,根据下标随机访问的时间复杂度为 O(1)。

低效的“插入”和“删除”

前面概念部分我们提到,数组为了保持内存数据的连续性,会导致插入、删除这两个操作比较低效。现在我们就来详细说一下,究竟为什么会导致低效?又有哪些改进方法呢?

我们先来看插入操作。

假设数组的长度为 n,现在,如果我们需要将一个数据插入到数组中的第 k 个位置。为了把第 k 个位置腾出来,给新来的数据,我们需要将第 k~n 这部分的元素都顺序地往后挪一位。那插入操作的时间复杂度是多少呢?你可以自己先试着分析一下。

如果在数组的末尾插入元素,那就不需要移动数据了,这时的时间复杂度为 O(1)。但如果在数组的开头插入元素,那所有的数据都需要依次往后移动一位,所以最坏时间复杂度是 O(n)。 因为我们在每个位置插入元素的概率是一样的,所以平均情况时间复杂度为 (1+2+…n)/n=O(n)。

如果数组中的数据是有序的,我们在某个位置插入一个新的元素时,就必须按照刚才的方法搬移 k 之后的数据。但是,如果数组中存储的数据并没有任何规律,数组只是被当作一个存储数据的集合。在这种情况下,如果要将某个数据插入到第 k 个位置,为了避免大规模的数据搬移,我们还有一个简单的办法就是,直接将第 k 位的数据搬移到数组元素的最后,把新的元素直接放入第 k 个位置。

为了更好地理解,我们举一个例子。假设数组 a[10]中存储了如下 5 个元素:a,b,c,d,e。

我们现在需要将元素 x 插入到第 3 个位置。我们只需要将 c 放入到 a[5],将 a[2]赋值为 x 即可。最后,数组中的元素如下: a,b,x,d,e,c。

利用这种处理技巧,在特定场景下,在第 k 个位置插入一个元素的时间复杂度就会降为 O(1)。这个处理思想在快排中也会用到。

我们再来看删除操作。

跟插入数据类似,如果我们要删除第 k 个位置的数据,为了内存的连续性,也需要搬移数据,不然中间就会出现空洞,内存就不连续了。

和插入类似,如果删除数组末尾的数据,则最好情况时间复杂度为 O(1);如果删除开头的数据,则最坏情况时间复杂度为 O(n);平均情况时间复杂度也为 O(n)。

实际上,在某些特殊场景下,我们并不一定非得追求数组中数据的连续性。如果我们将多次删除操作集中在一起执行,删除的效率是不是会提高很多呢?

们继续来看例子。数组 a[10]中存储了 8 个元素:a,b,c,d,e,f,g,h。现在,我们要依次删除 a,b,c 三个元素。

为了避免 d,e,f,g,h 这几个数据会被搬移三次,我们可以先记录下已经删除的数据。每次的删除操作并不是真正地搬移数据,只是记录数据已经被删除。当数组没有更多空间存储数据时,我们再触发执行一次真正的删除操作,这样就大大减少了删除操作导致的数据搬移。

如果你了解 JVM,你会发现,这不就是 JVM 标记清除垃圾回收算法的核心思想吗?没错,数据结构和算法的魅力就在于此,很多时候我们并不是要去死记硬背某个数据结构或者算法,而是要学习它背后的思想和处理技巧,这些东西才是最有价值的。如果你细心留意,不管是在软件开发还是架构设计中,总能找到某些算法和数据结构的影子。

警惕数组的访问越界问题

了解了数组的几个基本操作后,我们来聊聊数组访问越界的问题。

首先,我请你来分析一下这段 C 语言代码的运行结果:

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int main(int argc, char* argv[]){
int i = 0;
int arr[3] = {0};
for(; i<=3; i++){
arr[i] = 0;
printf("hello world\n");
}
return 0;
}

你发现问题了吗?这段代码的运行结果并非是打印三行“hello word”,而是会无限打印“hello world”,这是为什么呢?

因为,数组大小为 3,a[0],a[1],a[2],而我们的代码因为书写错误,导致 for 循环的结束条件错写为了 i<=3 而非 i<3,所以当 i=3 时,数组 a[3]访问越界。

我们知道,在 C 语言中,只要不是访问受限的内存,所有的内存空间都是可以自由访问的。根据我们前面讲的数组寻址公式,a[3]也会被定位到某块不属于数组的内存地址上,而这个地址正好是存储变量 i 的内存地址,那么 a[3]=0 就相当于 i=0,所以就会导致代码无限循环。

数组越界在 C 语言中是一种未决行为,并没有规定数组访问越界时编译器应该如何处理。因为,访问数组的本质就是访问一段连续内存,只要数组通过偏移计算得到的内存地址是可用的,那么程序就可能不会报任何错误。

这种情况下,一般都会出现莫名其妙的逻辑错误,就像我们刚刚举的那个例子,debug 的难度非常的大。而且,很多计算机病毒也正是利用到了代码中的数组越界可以访问非法地址的漏洞,来攻击系统,所以写代码的时候一定要警惕数组越界。

但并非所有的语言都像 C 一样,把数组越界检查的工作丢给程序员来做,像 Java 本身就会做越界检查,比如下面这几行 Java 代码,就会抛出 java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException。

1
2
int[] a = new int[3];
a[3] = 10;

容器能否完全替代数组?

针对数组类型,很多语言都提供了容器类,比如 Java 中的 ArrayList、C++ STL 中的 vector。在项目开发中,什么时候适合用数组,什么时候适合用容器呢?

这里我拿 Java 语言来举例。如果你是 Java 工程师,几乎天天都在用 ArrayList,对它应该非常熟悉。那它与数组相比,到底有哪些优势呢?

我个人觉得,ArrayList 最大的优势就是可以将很多数组操作的细节封装起来。比如前面提到的数组插入、删除数据时需要搬移其他数据等。另外,它还有一个优势,就是支持动态扩容。

数组本身在定义的时候需要预先指定大小,因为需要分配连续的内存空间。如果我们申请了大小为 10 的数组,当第 11 个数据需要存储到数组中时,我们就需要重新分配一块更大的空间,将原来的数据复制过去,然后再将新的数据插入。

如果使用 ArrayList,我们就完全不需要关心底层的扩容逻辑,ArrayList 已经帮我们实现好了。每次存储空间不够的时候,它都会将空间自动扩容为 1.5 倍大小。

不过,这里需要注意一点,因为扩容操作涉及内存申请和数据搬移,是比较耗时的。所以,如果事先能确定需要存储的数据大小,最好在创建 ArrayList 的时候事先指定数据大小。

比如我们要从数据库中取出 10000 条数据放入 ArrayList。我们看下面这几行代码,你会发现,相比之下,事先指定数据大小可以省掉很多次内存申请和数据搬移操作。

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ArrayList<User> users = new ArrayList(10000);
for (int i = 0; i < 10000; ++i) {
users.add(xxx);
}

作为高级语言编程者,是不是数组就无用武之地了呢?当然不是,有些时候,用数组会更合适些,我总结了几点自己的经验。

  • Java ArrayList 无法存储基本类型,比如 int、long,需要封装为 Integer、Long 类,而 Autoboxing、Unboxing 则有一定的性能消耗,所以如果特别关注性能,或者希望使用基本类型,就可以选用数组。

  • 如果数据大小事先已知,并且对数据的操作非常简单,用不到 ArrayList 提供的大部分方法,也可以直接使用数组。

  • 还有一个是我个人的喜好,当要表示多维数组时,用数组往往会更加直观。比如 Object[][] array;而用容器的话则需要这样定义:ArrayList< ArrayList < Object>> array。

简单小结

对于业务开发,直接使用容器就足够了,省时省力。毕竟损耗一丢丢性能,完全不会影响到系统整体的性能。但如果你是做一些非常底层的开发,比如开发网络框架,性能的优化需要做到极致,这个时候数组就会优于容器,成为首选。

解答开篇

现在我们来思考开篇的问题:为什么大多数编程语言中,数组要从 0 开始编号,而不是从 1 开始呢?

从数组存储的内存模型上来看,“下标”最确切的定义应该是“偏移(offset)”。前面也讲到,如果用 a 来表示数组的首地址,a[0]就是偏移为 0 的位置,也就是首地址,a[k]就表示偏移 k 个 type_size 的位置,所以计算 a[k]的内存地址只需要用这个公式:

1
a[k]_address = base_address + k * type_size

但是,如果数组从 1 开始计数,那我们计算数组元素 a[k]的内存地址就会变为:

1
a[k]_address = base_address + (k-1)*type_size

对比两个公式,我们不难发现,从 1 开始编号,每次随机访问数组元素都多了一次减法运算,对于 CPU 来说,就是多了一次减法指令。

数组作为非常基础的数据结构,通过下标随机访问数组元素又是其非常基础的编程操作,效率的优化就要尽可能做到极致。所以为了减少一次减法操作,数组选择了从 0 开始编号,而不是从 1 开始。

不过个人认为,上面解释得再多其实都算不上压倒性的证明,说数组起始编号非 0 开始不可。所以我觉得最主要的原因可能是历史原因。

C 语言设计者用 0 开始计数数组下标,之后的 Java、JavaScript 等高级语言都效仿了 C 语言,或者说,为了在一定程度上减少 C 语言程序员学习 Java 的学习成本,因此继续沿用了从 0 开始计数的习惯。实际上,很多语言中数组也并不是从 0 开始计数的,比如 Matlab。甚至还有一些语言支持负数下标,比如 Python。

总结

今天学习了数组。它可以说是最基础、最简单的数据结构了。数组用一块连续的内存空间,来存储相同类型的一组数据,最大的特点就是支持随机访问,但插入、删除操作也因此变得比较低效,平均情况时间复杂度为 O(n)。在平时的业务开发中,我们可以直接使用编程语言提供的容器类,但是,如果是特别底层的开发,直接使用数组可能会更合适。

扩展

JVM标记-清除算法

大多数主流虚拟机采用可达性分析算法来判断对象是否存活,在标记阶段,会遍历所有 GC ROOTS,将所有 GC ROOTS 可达的对象标记为存活。只有当标记工作完成后,清理工作才会开始。

不足

  • 效率问题。标记和清理效率都不高,但是当知道只有少量垃圾产生时会很高效。

  • 空间问题。会产生不连续的内存空间碎片。

二维数组内存寻址:

对于 m * n 的数组,a [ i ][ j ] (i < m,j < n)的地址为(以行为主访问):

1
address = base_address + ( i * n + j) * type_size

数组访问无限循环,不同解答

  • 对于数组访问越界造成无限循环,我理解是编译器的问题,对于不同的编译器,在内存分配时,会按照内存地址递增或递减的方式进行分配。上述程序,如果是内存地址递减的方式,就会造成无限循环。

  • 对文中示例的无限循环有疑问的话,建议去查函数调用的栈桢结构细节(操作系统或计算机体系结构的教材应该会讲到)。函数体内的局部变量存在栈上,且是连续压栈。在Linux进程的内存布局中,栈区在高地址空间,从高向低增长。变量i和arr在相邻地址,且i比arr的地址大,所以arr越界正好访问到i。当然,前提是i和arr元素同类型,否则那段代码仍是未决行为。

汇总原因:

  • 1 栈空间从高往低依次分配,i占4字节,接着arr占12字节,内存从高往低是这样:存i的4字节|arr[2]|arr[1]|arr[0],数组访问是通过“baseAddr+index乘typeSize”得到,算下来当index=3时,刚好是i的地址

  • 2 这里刚好满足字节对齐,系统为64位系统,字长64,那么字节对齐必须是8字节的倍数,刚好i变量和arr变量占了16字节,对齐了
    如果这里将arr[3]改为arr[4],为了对齐,内存从高往低是这样:存i的4字节|空4字节|arr[3]|arr[2]|arr[1]|arr[0],那么arr[4]刚好是空的4字节,无法影响到i的值,则并不会无限循环

  • 附加条件:编译时gcc默认会自动添加越界保护,此处要达到无限循环效果,编译时需加上-fno-stack-protector去除该保护

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2-链表上_如何实现LRU缓存淘汰算法
复杂度分析-下部
  1. 1. 前言
  2. 2. 如何实现随机访问?
  3. 3. 低效的“插入”和“删除”
  4. 4. 警惕数组的访问越界问题
  5. 5. 容器能否完全替代数组?
  6. 6. 简单小结
  7. 7. 解答开篇
  8. 8. 总结
  9. 9. 扩展
    1. 9.1. JVM标记-清除算法
    2. 9.2. 二维数组内存寻址:

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  • 3-AI上推荐之逻辑回归模型与GBDT+LR(特征工程模型化的开端)

    2022-07-20

    #人工智能#推荐系统

  • 奇异值分解(SVD)的原理详解及推导

    2022-07-13

    #人工智能#推荐系统

  • 2-AI上推荐之隐语义模型(LFM)和矩阵分解(MF)

    2022-07-10

    #人工智能#推荐系统

  • 1-AI上推荐之协同过滤

    2022-07-02

    #人工智能#推荐系统

  • R-CNN and Fast R-CNN and Faster R-CNN and SPP

    2022-06-15

    #人工智能#目标检测

  • 10-Harris和Shi-Tomas算法

    2022-06-06

    #人工智能#OpenCV

  • 9-角点特征

    2022-06-03

    #人工智能#OpenCV

  • 8-图像变换-傅里叶变换

    2022-05-29

    #人工智能#OpenCV

  • 7-模板匹配与霍夫变换

    2022-05-15

    #人工智能#OpenCV

  • 6-边缘检测

    2022-05-08

    #人工智能#OpenCV

  • 5-直方图

    2022-04-28

    #人工智能#OpenCV

  • 4-图像平滑

    2022-04-26

    #人工智能#OpenCV

  • 3-形态学操作

    2022-04-22

    #人工智能#OpenCV

  • 2-几何变换

    2022-04-20

    #人工智能#OpenCV

  • 1-图像的基础操作

    2022-04-18

    #人工智能#OpenCV

  • 0-OpenCV简介

    2022-04-15

    #人工智能#OpenCV

  • Ubuntu18.04下安装OpenCV3.4

    2022-04-01

    #人工智能#OpenCV

  • 后 R-CNN时代, Faster R-CNN、SSD、YOLO 各类变体统治下的目标检测综述:Faster R-CNN系列胜了吗?

    2022-03-28

    #人工智能#目标检测

  • SKLearn学习总结

    2022-03-20

    #人工智能#SkLearn

  • 详细了解PyCharm支持的4种Python Interpreter和配置方法

    2022-03-02

    #Tools

  • Pycharm远程连接

    2022-02-26

    #Tools

  • JupyterLab学习总结

    2022-02-19

    #Tools#人工智能

  • Anaconda学习总结

    2022-02-13

    #Tools#人工智能

  • Ubuntu下安装lrzsz工具

    2022-02-08

    #Tools

  • 13-RNN

    2022-02-05

    #人工智能

  • 12-加速深度学习的算法和硬件-讲座

    2022-01-10

    #人工智能

  • 11-深度学习硬件算力基础-GPU与TPU与英特尔神经棒

    2021-12-26

    #人工智能

  • 10-经典卷积神经网络架构案例分析

    2021-12-16

    #人工智能

  • 9-迁移学习与fine-tuning

    2021-12-11

    #人工智能

  • 8-CNNS in Practice-卷积神经网络工程实践技巧

    2021-11-28

    #人工智能

  • 7-训练神经网络-下

    2021-11-09

    #人工智能

  • 6-训练神经网络-上

    2021-11-05

    #人工智能

  • 5-可视化并理解卷积神经网络

    2021-10-25

    #人工智能

  • 4-Convolutional-Neural-Networks

    2021-10-18

    #人工智能

  • 3-神经网络与反向传播

    2021-10-10

    #人工智能

  • 2-损失函数和梯度下降

    2021-09-25

    #人工智能

  • 1-KNN&线性分类器

    2021-09-20

    #人工智能

  • 0-机器学习基础

    2021-09-15

    #人工智能

  • 入门人工智能算法工程师-先来碗毒鸡汤

    2021-07-30

    #人工智能

  • 3-如何高效阅读机器学习顶会论文

    2021-07-15

    #论文

  • 2-论文ABC类与一二区的区别

    2021-06-10

    #论文

  • 1-学术小白

    2021-06-06

    #论文

  • 领域驱动设计在互联网业务开发中的实践

    2020-09-13

    #系统架构

  • 领域驱动设计

    2020-07-12

    #系统架构

  • DDD模式-从天书到实践

    2020-06-28

    #系统架构

  • DDD-马什么梅

    2020-06-14

    #系统架构

  • FaaS-又一个为未来

    2020-05-17

    #系统架构

  • 分布式ID的花拳绣腿

    2020-04-19

    #面试#系统架构#分布式

  • 4-Dockerfile上

    2020-04-08

    #Docker

  • 3-Docker存储卷

    2020-04-07

    #Docker

  • 2-Docker容器网络

    2020-04-06

    #Docker

  • 1-安装_使用Docker

    2020-04-05

    #Docker

  • 45-自增ID用完怎么办

    2020-03-11

    #MySql

  • 44-一些常见问题

    2020-03-09

    #MySql

  • 43-要不要使用分区表

    2020-03-08

    #MySql

  • 42-grant之后要跟着flush privileges吗

    2020-03-07

    #MySql

  • 41-如何最快的复制一张表

    2020-03-06

    #MySql

  • 40-insert语句的锁为什么这么多

    2020-03-04

    #MySql

  • 39-自增主键为什么不是连续的

    2020-03-03

    #MySql

  • 38-都说InnoDB好_那还要不要使用Memory引擎

    2020-03-02

    #MySql

  • 37-什么时候会使用内部临时表

    2020-03-01

    #MySql

  • SpringBoot_RabbitMQ配置参数详解

    2020-02-26

    #MQ

  • RabbitMQ安装

    2020-02-26

    #MQ

  • ELK日志平台-中

    2020-02-11

    #日志#ELK

  • ELK日志平台-上

    2020-02-10

    #日志#ELK

  • Java8新特性

    2020-02-08

    #Java

  • 1-Hystrix知多少

    2020-01-01

    #面试#Hystrix

  • 25-Nginx变量原理-应用

    2019-12-13

    #Nginx

  • 24-详解HTTP过滤模块

    2019-12-12

    #Nginx

  • 23-详解HTTP请求的11个阶段

    2019-12-11

    #Nginx

  • 22-如何找到处理请求的Server指令块

    2019-12-10

    #Nginx

  • 21-Nginx中的正则表达式

    2019-12-09

    #Nginx

  • 20-处理HTTP请求头部流程

    2019-12-09

    #Nginx

  • 19-Nginx中Listen指令用法

    2019-12-08

    #Nginx

  • 18-Nginx冲突的配置指令以谁为准

    2019-12-08

    #Nginx

  • 17-Nginx动态模块

    2019-12-07

    #Nginx

  • 16-Nginx容器

    2019-12-06

    #Nginx

  • 15-Worker集成协同工作的关键

    2019-12-06

    #Nginx

  • 14-Nginx连接池处理网络请求-内存池对性能的影响

    2019-12-05

    #Nginx

  • 13-Nginx模块

    2019-12-04

    #Nginx

  • 12-网络收发与Nginx事件模型

    2019-12-03

    #Nginx

  • 11-Nginx架构_相关流程

    2019-12-02

    #Nginx

  • LinkedHashMap实现原理_探险

    2019-11-28

    #Java#源码解析

  • HashTable实现原理_探险

    2019-11-22

    #Java#源码解析

  • HashMap实现原理_探险

    2019-11-20

    #Java#源码解析

  • LinkList实现原理_探险

    2019-11-17

    #Java#源码解析

  • ArrayList实现原理_探险

    2019-11-16

    #Java#源码解析

  • 10-OpenResty用Lua语言实现简单服务

    2019-11-12

    #Nginx

  • 9-SSL-Nginx

    2019-11-11

    #Nginx#SSL

  • 8-Nginx配置文件简易解析

    2019-11-10

    #Nginx

  • 7-Nginx安装详解

    2019-11-09

    #Nginx

  • 6-GoAccess实现可视化并实时监控access日志

    2019-11-08

    #Nginx#Tools#日志

  • 5-Nginx搭建具备缓存功能的反向代理

    2019-11-05

    #Nginx

  • 4-Nginx搭建静态资源Web服务器

    2019-11-01

    #Nginx

  • SpringBoot中jar为什么可以直接运行

    2019-10-30

    #面试#SpringBoot

  • SpringBoot全局异常处理

    2019-10-29

    #面试#SpringBoot

  • SpringBoot事件和监听器

    2019-10-29

    #面试#SpringBoot

  • SpringBoot启动原理

    2019-10-29

    #面试#SpringBoot

  • 36-为什么临时表可以重名

    2019-10-28

    #MySql

  • 35-join语句如何优化

    2019-10-27

    #MySql

  • 34-到底可不可以使用join

    2019-10-26

    #MySql

  • 33-我查这么多数据_会不会把数据库内存打爆

    2019-10-24

    #MySql

  • 32-为什么有kill不掉的语句

    2019-10-23

    #MySql

  • 31-误删数据后除了跑路_还能怎么办

    2019-10-22

    #MySql

  • 3-Nginx命令行演示-重载-热部署-切割

    2019-10-20

    #Nginx

  • 2-Nginx配置语法

    2019-10-17

    #Nginx

  • 1-Nginx的前世今生

    2019-10-15

    #Nginx

  • 0-Nginx访问日志配置及信息详解

    2019-10-11

    #Nginx

  • 分布式事务

    2019-09-19

    #面试#系统架构#分布式

  • 分布式锁

    2019-09-18

    #面试#系统架构#分布式

  • 分布式锁与事务

    2019-09-16

    #面试#系统架构#分布式

  • 数据结构与算法第四阶段学习图

    2019-09-16

    #算法

  • 数据结构与算法第三阶段学习图

    2019-09-16

    #算法

  • 数据结构与算法第二阶段学习图

    2019-09-16

    #算法

  • 数据结构与算法第一阶段学习图

    2019-09-16

    #算法

  • 2018-2019工作总结

    2019-09-15

    #搬砖结晶

  • 开发常见问题

    2019-09-14

    #Java

  • 52-算法实战(五)_如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统

    2019-09-14

    #算法

  • 30-用动态的观点看加锁

    2019-09-13

    #MySql

  • 29-如何判断一个数据库是不是出问题了

    2019-09-12

    #MySql

  • 28-读写分离有哪些坑

    2019-09-11

    #MySql

  • 51-算法实战(四)_剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法

    2019-09-09

    #算法

  • 50-算法实战(三)_剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法

    2019-09-06

    #算法

  • 49-算法实战(二)_剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法

    2019-09-02

    #算法

  • 27-主库出问题了_从库怎么办

    2019-08-29

    #MySql

  • 26-备库为什么会延迟好几个小时

    2019-08-28

    #MySql

  • 25-MySQL是怎么保证高可用的

    2019-08-27

    #MySql

  • 24-MySQL是怎么保证主备一致的

    2019-08-26

    #MySql

  • 48-算法实战(一)_剖析Redis常用数据类型对应的数据结构

    2019-08-25

    #算法

  • 47-并行算法_如何利用并行处理提高算法的执行效率

    2019-08-20

    #算法

  • 46-索引_如何在海量数据中快速查找某个数据

    2019-08-16

    #算法

  • 45-搜索_如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能

    2019-08-13

    #算法

  • 44-B+树_MySQL数据库索引是如何实现的

    2019-08-10

    #算法

  • 43-向量空间_如何实现一个简单的音乐推荐系统

    2019-08-08

    #算法

  • 42-概率统计_如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信

    2019-08-05

    #算法

  • 41-位图_如何实现网页爬虫中的URL去重功能

    2019-08-02

    #算法

  • 40-最短路径_地图软件是如何计算出最优出行路径的

    2019-07-28

    #算法

  • 39-拓扑排序_如何确定代码源文件的编译依赖关系

    2019-07-24

    #算法

  • 38-动态规划实战_如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能

    2019-07-20

    #算法

  • 23-MySQL是如何保证数据不丢的

    2019-07-19

    #MySql

  • 22-MySQL有哪些“饮鸩止渴”提高性能的方法

    2019-07-18

    #MySql

  • 21-为什么我只改一行的语句_锁还这么多

    2019-07-17

    #MySql

  • 20-幻读是什么_幻读有什么问题

    2019-07-16

    #MySql

  • 19-只查一行的语句为何执行这么慢

    2019-07-15

    #MySql

  • 37-动态规划理论_一篇文章带你彻底搞懂最优子结结构_无后效性_重复子问题

    2019-07-13

    #算法

  • 36-初识动态规划_如何巧妙解解决“双十一”购物时的凑单问题

    2019-07-09

    #算法

  • 35-回溯算法_从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想

    2019-07-06

    #算法

  • 34-分治算法_谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想

    2019-07-04

    #算法

  • 33-贪心算法_如何用贪心算法实现Huffman压缩编码

    2019-07-01

    #算法

  • 32-AC自动机_如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能

    2019-06-25

    #算法

  • 18-SQL语句逻辑相同_性能却为何差异巨大

    2019-06-23

    #MySql

  • 17-如何正确的显示随机消息

    2019-06-22

    #MySql

  • 16-MySQL中order by是如何工作的

    2019-06-20

    #MySql

  • 15-日志和索引有关问题

    2019-06-18

    #MySql

  • RocketMQ探索

    2019-06-17

    #MQ

  • 14-count(\*)为什么这么慢

    2019-06-16

    #MySql

  • 13-为什么表数据删掉一半而表文件大小不变

    2019-06-15

    #MySql

  • 12-为什么我的MySQL会“抖”一下

    2019-06-13

    #MySql

  • 11-怎么给字符串字段加索引

    2019-06-12

    #MySql

  • 10-MySQL为什么有时候会选错索引

    2019-06-11

    #MySql

  • 3-3-Docker容器用法

    2019-06-10

    #Docker

  • RabbitMQ详解

    2019-06-08

    #MQ

  • 5-分布式会话_锁_事务_高并发系统设计

    2019-06-07

    #面试

  • 3.2-Docker镜像用法

    2019-06-05

    #Docker

  • 4-Zookeeperer使用场景

    2019-06-04

    #面试

  • Dubbo知多少

    2019-06-03

    #面试#Dubbo

  • 3-分布式系统中接口调用顺序性如何保证

    2019-06-03

    #面试#Dubbo

  • 2-分布式系统中接口的幂等性该如何保证_比如不能重复扣款

    2019-06-02

    #面试#Dubbo

  • 1-分布式系统连环炮_Dubbo有关知识点

    2019-06-01

    #面试#Dubbo

  • 9-普通索引和唯一索引如何选择

    2019-05-30

    #MySql

  • 8-事务到底是隔离的还是不隔离的

    2019-05-29

    #MySql

  • 7-行锁功过_怎么减少行锁对性能的影响

    2019-05-28

    #MySql

  • 6-全局锁和表锁_给表加个字段怎么有这么多阻碍

    2019-05-27

    #MySql

  • 5-深入浅出索引(下)

    2019-05-26

    #MySql

  • 4-深入浅出索引(上)

    2019-05-25

    #MySql

  • 3.1-Docker用法

    2019-05-24

    #Docker

  • 2.2-Docker启动报错

    2019-05-23

    #Docker

  • 3-事务隔离_为什么你改了我还看不见

    2019-05-21

    #MySql

  • MySQL重要日志

    2019-05-20

    #面试#MySql

  • 2-日志系统_一条SQL更新语句是如何执行的

    2019-05-20

    #MySql

  • 1-基础架构_一条SQL查询语句是如何执行的

    2019-05-19

    #MySql

  • 2.1-Docker安装与部署

    2019-05-18

    #Docker

  • 1-Docker缘由

    2019-05-12

    #Docker

  • 0-Docker配置国内免费registry_mirror

    2019-05-08

    #Docker

  • 5-分布式搜索引擎如何部署

    2019-04-26

    #Elasticsearch#面试

  • 4-ES如何在几十亿数据场景下优化查询性能

    2019-04-23

    #Elasticsearch#面试

  • 3-ES读写数据的工作原理

    2019-04-22

    #Elasticsearch#面试

  • 2-分布式搜索引擎的架构是如何设计的

    2019-04-21

    #Elasticsearch#面试

  • 1-面试官对分布式搜索引擎的4个连环炮

    2019-04-20

    #Elasticsearch#面试

  • 8-如何设计一个消息队列

    2019-04-10

    #面试#MQ

  • 7-消息队列如何解决延迟_过期失效_积压消息等问题

    2019-04-10

    #面试#MQ

  • JWT学习

    2019-04-09

    #Java#Jwt

  • 6-消息队列如何保证消息的顺序性

    2019-04-08

    #面试#MQ

  • 5-消息队列如何保证可靠性传输(消息丢了怎么办)

    2019-04-07

    #面试#MQ

  • 4-消息队列消费到重复数据怎么办

    2019-04-06

    #面试#MQ

  • 3-消息队列如何保证高可用性

    2019-04-03

    #面试#MQ

  • 2-消息队列引入原原因_优缺点_应用场景_技术选型

    2019-04-02

    #面试#MQ

  • 1-面试官对消息队列的10个连环炮

    2019-04-01

    #面试#MQ

  • Git常见200+条命令

    2019-03-28

    #Git

  • 8-GitLab简单操作

    2019-03-25

    #Git

  • 31-Trie树_如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能

    2019-03-12

    #算法

  • 7-基于GitHub进行团队协作

    2019-03-09

    #Git

  • 30-字符串匹配基础下_如何借助BM算法轻松理解KMP算法

    2019-03-06

    #算法

  • 29-字符串匹配基础中_如何实现文本编辑器中的查找功能

    2019-03-03

    #算法

  • 28-字符串匹配基础上_如何借助哈希算法实现高效字符串匹配

    2019-03-01

    #算法

  • 6-GitHub的认识与使用

    2019-02-25

    #Git

  • 5-Git集成使用禁忌

    2019-02-15

    #Git

  • 27-深度和广度优先搜索_如何找出社交网络中的三度好友关系

    2019-02-13

    #算法

  • 26-图的表示_如何存储微博微信等社交网络中的好友关系

    2019-02-10

    #算法

  • 国内地图坐标系转换

    2019-02-08

    #地图坐标转换

  • 4-Git多人单分支集成协作时的常见场景

    2019-02-08

    #Git

  • 微服务架构-下篇

    2019-02-06

    #系统架构

  • 微服务架构-中篇

    2019-02-03

    #系统架构

  • 微服务架构-上篇

    2019-02-01

    #系统架构

  • Python数据分析工具

    2019-01-30

    #Python

  • Python高级篇

    2019-01-29

    #Python

  • Python中级篇_下

    2019-01-28

    #Python

  • Python中级篇_上

    2019-01-27

    #Python

  • Python初级篇

    2019-01-26

    #Python

  • Python前世今生

    2019-01-25

    #Python

  • 源码分析-MyBatis数据源与连接池

    2019-01-23

    #MyBatis

  • MyBatis初始化做了什么

    2019-01-21

    #MyBatis

  • 3-Git与GitHub简单同步

    2019-01-20

    #Git

  • 2-Git常用场景

    2019-01-18

    #Git

  • 1-Git安装及简单操作

    2019-01-15

    #Git

  • SpringCloud探索与实战

    2019-01-13

    #SpringCloud

  • MyBatis架构与原理

    2019-01-09

    #MyBatis

  • MyBatis原理概括

    2019-01-08

    #MyBatis

  • MyBatis多数据源配置

    2019-01-07

    #MyBatis

  • JVM(八):Jvm知识点概览

    2019-01-06

    #Jvm

  • JVM(七):Jvm调优-工具

    2019-01-05

    #Tools#Jvm

  • JVM(六):Java服务GC参数调优案例

    2019-01-03

    #Jvm

  • JVM(五):GC分析

    2019-01-02

    #Jvm

  • JVM(四):Jvm调优-命令

    2019-01-01

    #Jvm

  • JVM(三):GC算法_垃圾收集器

    2019-01-01

    #Jvm

  • 25-堆的应用_如何获取Top10最热门的搜索关键词

    2018-12-30

    #算法

  • 24-堆和堆排序_为什么说堆排序没有快速排序快

    2018-12-29

    #算法

  • 23-递归树_如何借助树来求解递归算法的时间复杂度

    2018-12-27

    #算法

  • 22-红黑树下_实现红黑树的技巧

    2018-12-25

    #算法

  • 21-红黑树上_为什么工程中都用红黑树这种二叉树

    2018-12-23

    #算法

  • 应用架构演变过程

    2018-12-20

    #Photo

  • MyBatis常用插件

    2018-12-14

    #MyBatis

  • JVM(二):Jvm内存结构

    2018-12-11

    #Jvm

  • JVM(一):Java类加载机制

    2018-12-10

    #Jvm

  • Map-Reduce学习

    2018-11-20

    #BigData

  • 20-二叉树基础下_有了如此高效的散列表—_为什么还需要二叉树

    2018-11-18

    #算法

  • 19-二叉树基础上_什么样的二叉树适合用数组来存储

    2018-11-16

    #算法

  • 18-哈希算法下_哈希算法在分布式系统中有哪些应用

    2018-11-15

    #算法

  • 17-哈希算法上_如何防止数据库中的用户信息被脱库

    2018-11-13

    #算法

  • Hadoop学习

    2018-11-10

    #BigData

  • 16-散列表下_为什么散列表和链表经常一起使用

    2018-11-09

    #算法

  • 15-散列表中_如何打造一个工业级水平的散列表

    2018-11-09

    #算法

  • 14-散列表上_Word文档中的单词拼写检查功能如何实现

    2018-11-08

    #算法

  • 13-跳表_为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合

    2018-11-06

    #算法

  • 12-二分查找下_如何快速定位IP对应的省份地址

    2018-11-04

    #算法

  • 11-二分查找上_如何用最省内存的方式实现快速查找功能

    2018-11-02

    #算法

  • 10-排序优化_如何实现一个通用的高性能的排序函数

    2018-11-01

    #算法

  • 9-线性排序_如何根据年龄给100万用户数据排序

    2018-10-28

    #算法

  • 8-排序下_如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素

    2018-10-24

    #算法

  • 7-排序上_为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎

    2018-10-22

    #算法

  • 6-递归_如何用三行代码找到最终推荐人

    2018-10-20

    #算法

  • 高性能队列-Disruptor

    2018-10-18

    #MQ#Java

  • 5-队列_队列在线程池等有限资源池中的应用

    2018-10-16

    #算法

  • 4-栈_如何实现浏览器的前进和后退功能

    2018-10-13

    #算法

  • Quartz学习

    2018-10-09

    #Java#定时任务#Quartz

  • 3-链表下_如何轻松写出正确的链表代码

    2018-10-06

    #算法

  • 2-链表上_如何实现LRU缓存淘汰算法

    2018-10-06

    #算法

  • 1-数组_为什么很多编程语言中数组都从0开始编号

    2018-10-02

    #算法

  • 复杂度分析-下部

    2018-09-29

    #算法

  • 复杂度分析-上部

    2018-09-28

    #算法

  • 数据结构与算法概览

    2018-09-26

    #算法

  • 请求与响应

    2018-09-17

    #HTTP

  • TextRank基本了解

    2018-09-01

    #算法

  • (5)Hexo踩坑_主题优化

    2018-08-21

    #Hexo-yilia

  • (4)Hexo撰写文章

    2018-08-19

    #Hexo-yilia

  • (3)Hexo常用命令详解

    2018-08-19

    #Hexo-yilia

  • (2)Hexo配置文件详解

    2018-08-17

    #Hexo-yilia

  • 关于Firewalld二三事

    2018-08-15

    #Linux

  • (1)Hexo博客搭建

    2018-08-11

    #Hexo-yilia

  • 修改Vim_tab为4个空格

    2018-08-06

    #Linux

  • CentOs7防火墙开端口测试

    2018-08-01

    #Linux

  • 10-Redis的并发竞争问题及生产环境集群部署架构

    2018-07-30

    #面试#Redis

  • 9-如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性

    2018-07-29

    #面试#Redis

  • 8-如何应对缓存雪崩及穿透问题

    2018-07-28

    #面试#Redis

  • 7-Redis集群模式原理

    2018-07-26

    #面试#Redis

  • Redis所需安装包及各种依赖

    2018-07-25

    #Redis

  • 6-Redis挂掉重启后数据如何进行恢复

    2018-07-24

    #面试#Redis

  • 5-Redis高并发高可用有关问题

    2018-07-21

    #面试#Redis

  • 4-Redis过期策略_手写LRU

    2018-07-19

    #面试#Redis

  • 3-Redis常用数据类型及使用场景

    2018-07-18

    #面试#Redis

  • 2-Redis线程模型_单线程效率高的原因

    2018-07-17

    #面试#Redis

  • 1-项目中缓存如何使用

    2018-07-16

    #面试#Redis

  • AWK三剑客

    2018-07-15

    #Linux

  • Maven插件-assembly插件基本使用

    2018-06-28

    #Java#Maven

  • Maven知多少

    2018-06-27

    #Java#Maven

  • 1-分库分表知多少

    2018-06-25

    #面试#MySql

  • MySQL基本用法

    2018-06-21

    #MySql

  • MySQL安装

    2018-06-20

    #MySql

  • Swagger2学习与集成

    2018-05-20

    #SpringBoot#Swagger2

  • SpringBoot面试

    2018-05-16

    #面试#SpringBoot

  • SpringBoot+Docker简单配置

    2018-05-15

    #Docker#SpringBoot

  • Java定时任务

    2018-05-13

    #Java#定时任务

  • Netty知多少

    2018-05-05

    #网络编程

  • Java编程瞎侃

    2018-04-18

    #Java

  • Vim常用操作

    2018-03-25

    #Linux

  • Linux定时任务Crontab详解

    2018-03-23

    #Linux

  • Linux常用插件及乱码

    2018-03-20

    #Linux

  • Linux安装常用软件

    2018-03-19

    #Linux

  • Idea常用插件及个性化配置

    2018-03-18

    #Tools#IDEA

  • Host-Vm相互ping不同到的解决办法

    2018-03-16

    #Linux

  • GitHub
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  • 我没有三颗心脏
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