07 2017 档案
摘要：Eureka概述 一个简单的服务注册，服务发现架构 在CAP理论中，eureka选择了ap，作为注册中心，数据可用比数据不一致更重要 逻辑架构图 Eureka特性 1.当注册中心挂了，客户端之间依然可以通过原有的注册表进行调用；注册中心重启后，客户端会继续注册进来 2.当服务提供者挂了，在关闭自我保
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摘要：排序 排序分为内排序和外排序 内排序三个重要指标 排序分类 冒泡排序 在升序的情况下，相邻的两个元素比较，较大的交换到前面 时间复杂度 O(n²) 简单选择排序 在升序的情况下，每一次遍历都找到该次遍历最大值 时间复杂度O(n²) 性能略优于冒泡 直接插入排序 将一个元素插入到已经排好序的有序表中
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摘要：定义 以下简称hahs 应用场景 适合查找与给定值相同的数据，不适合做范围查找，1对多映射查找 问题 冲突，散列表的理论依据是每个不同的关键字通过散列算法得到的结果都是唯一的，而现实中有可能出现几个结果相同的关键字。 hash算法 构造一个散列算法考虑几个方面 直接定址法 按如下公式计算出关键字的h
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摘要：之前的二叉排序树，平衡二叉树都是基于二叉树的实现，但是在搜索过程中，效率和树的深度有关，所以就想到把二叉树改为多叉树，B树和B+树都基于多叉树的实现 多路查找树 B树 定义 应用场景 B+树 涉及到遍历的场景，B树就有明显缺陷了，需要类似树的中序遍历，而这样的IO开销是很大的，从而就引出了B+树 定
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摘要：二叉排序树的增加和查找都是很简单的，对其的中序遍历就是得到排序结果。 删除操作比较复杂，大致分成4种情况 1.删除的结点无孩子结点 2.删除的结点只有左孩子 3.删除的结点只有右孩子 4.删除的结点既有左孩子又有右孩子 当是第4种情况时，可以用删除结点的前驱或者后继来顶替它的位置，代码中使用了前驱结
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摘要：定义 种类 顺序表查找 时间复杂度O(n) 有序表查找 二分查找 时间复杂度O(logn) 插值查找 二分查找的优化版，每次不二分，而是采用关键字与最大最小值比较后再查找 时间复杂度O(logn) 斐波那契查找 时间复杂度O(logn) 线性索引查找 按照结构分可以分为线性、树形、多级索引 稠密索引
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