MySQL索引背后的数据结构及算法原理 https://www.kancloud.cn/kancloud/theory-of-mysql-index  非常好 根据一条sql  如何查看索引结构等信息?   聚簇索引数据库表中的数据都是存储在页里的,那么这一个页可以存放多少条记录呢? 这取决于一行记录的大小是多少,假如一行数据大小是1k,那么理论上一页就可以放16条数据. 当然,查询数据的时候,MySQL也不能把所有的页都遍历一遍,所以就有了索引,InnoDB存储引擎用B+树的方式来构建索引.

//让树所有叶子节点连成一个单链表,让rchild作为 next指针 LNode *head=null,*pre=null;//全局变量 LNode *InOrder(BTNode *T){ if(T!=null){ InOrder(T->lchild); if(T->lchild==null && T->rchild==null){ if(pre==null){ pre=T; head=T; }else{ pre->rchild=T; pre=T; } } InO

面试时无意间被问到了这个问题:数据库索引的存储结构一般是B+树,为什么不适用红黑树等普通的二叉树? 经过和同学的讨论,得到如下几个情况: 1. 数据库文件是放在硬盘上,每次读取数据库都需要在磁盘上搜索,因此需要考虑磁盘寻道时间,我们都知道磁盘寻道开销是非常大的.同时,索引一般也是非常大的,内存不能放下,因此也会放在磁盘上.(另外,还与局部性原理与磁盘预读有关系). 2. B+树所有的关键字都出现在叶子节点的链表(稠密索引)中,且链表中的关键字是有序的.非叶子节点只起索引作用(稀疏索引). 叶子节

索引是一种数据结构,用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据.索引最形象的比喻就是图书的目录了.注意这里的大量,数据量大了索引才显得有意义,如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据,直接对全数据检索也很快,没有必要费力气建索引再去查找. 索引在 MySQL 数据库中分三类: B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存储引擎中的 B+ 树索引.要介绍 B+ 树索引,就不得不提二叉查找树,平衡二叉树和 B 树这三种数据

二叉树中第k层节点个数 递归解法: (1)假设二叉树为空或者k<1返回0 (2)假设二叉树不为空而且k==1.返回1 (3)假设二叉树不为空且k>1,返回左子树中k-1层的节点个数与右子树k-1层节点个数之和 代码例如以下: int GetNodeNumKthLevel(BinaryTreeNode *pRoot, int k) { if(pRoot == NULL || k < 1) return 0; if(k == 1) return 1; int numLeft = GetNod

1.Question Description: ztree树各个节点都带有路径,如“/根节点”,"/根节点/一级节点",“根节点/一级节点/二级节点‘; 现在想获取所选的最末级节点数据集合. 2.Solution: $("#btn_saveAssetInfo").click(function(){ var treeObj = $.fn.zTree.getZTreeObj("toggle"); var nodes = treeObj.getChec

Given a tree, you are supposed to list all the leaves in the order of top down, and left to right. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integer N (≤10) which is the total number o

网上还有用unique函数和lowerbound函数离散的方法,可以百度搜下题解就有. 这里给出介绍unique函数的链接:http://www.cnblogs.com/zhangshu/archive/2011/07/23/2115090.html #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <set> /* 题

//获取所有树叶子节点 注册添加事件 if ($(node).tree('isLeaf', node.target)) 是否叶子节点 $(function () { $('.easyui-tree').tree({ onClick: function (node) { if ($(node).tree('isLeaf', node.target)) { alert(node.text); } } }) })

#include "stdio.h" #include "string.h" #include "malloc.h" #define NULL 0 #define MAXSIZE 30 typedef struct BiTNode      //定义二叉树数据结构 {     char data;     struct BiTNode *lchild,*rchild; } BiTNode; void preCreate(BiTNode *&

题意: n个数字 下面n个数字表示数列 2个操作 1 [u, v]  k  add [u,v ]区间 (u点要计算)每隔k个位置,该数字+add 2 pos 询问 pos下标的值(下标从1开始) 思路: 因为k很小, 可以直接存 k[11] 注意查询时, 先找到 pos 所在的 叶子节点 再向上 添加 对应k位置的值 #include<iostream> #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<string&g

http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2012/08/28/2659915.html 求每个节点到叶子节点的最长距离 需要保存每个节点到叶子节点距离的最大值和次大值.第一次dfs求出到下面叶子节点的最大值,第二次dfs更新从父节点过来的最大值. #include <iostream> #include <string> #include <cstring> #include <cstdlib> #include &l

出处:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html   摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论.

问题1.数据库为什么要设计索引?索引类似书本目录,用于提升数据库查找速度.问题2.哈希(hash)比树(tree)更快,索引结构为什么要设计成树型?加快查找速度的数据结构,常见的有两类:(1)哈希,例如HashMap,查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(1):(2)树,例如平衡二叉搜索树,查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(lg(n)):可以看到,不管是读,还是写,哈希类型的索引都比树型的索引更快一些,那为什么,索引结构要设计成树型呢?索引设计成树型,和SQL的需求有关.对于

Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 来源:小宝鸽 blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790 MySQL事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext

行为树节点 一.Composite组合节点: 1.Selector 要求比较低:只要有一个子节点成功就可以了. 只要子节点有一个返回true,则停止执行其它子节点,并且Selector返回true.如果所有子节点都返回false,则Selector返回false. 2.Sequence 要求比较高:期望所有子节点都成功. 只要有一个子节点返回false,则停止执行其它子节点,并且Sequence返回false.如果所有子节点都返回true,则Sequence返回true. 二.Task叶子: 实

Tree UVA - 548 题意就是多次读入两个序列,第一个是中序遍历的,第二个是后序遍历的.还原二叉树,然后从根节点走到叶子节点,找路径权值和最小的,如果有相同权值的就找叶子节点权值最小的. 最后输出来叶子节点. 一开始写的时候是用gets读入的,报CE, 要用fgets写,关于fgets(),传送门: fgets函数及其用法,C语言fgets函数详解 一开始用bfs过的,后来发现,好多人都是dfs过的,又写了一下dfs... 代码: //二叉树的中序和后序遍历还原树并输出最短路径的叶子节点

Leetcode之深度优先搜索(DFS)专题-129. 求根到叶子节点数字之和(Sum Root to Leaf Numbers) 深度优先搜索的解题详细介绍,点击 给定一个二叉树,它的每个结点都存放一个 0-9 的数字,每条从根到叶子节点的路径都代表一个数字. 例如,从根到叶子节点路径 1->2->3 代表数字 123. 计算从根到叶子节点生成的所有数字之和. 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点. 示例 1: 输入: [1,2,3] 1 / \ 2 3 输出: 25 解释: 从根到叶子节点

本人c语言小白一枚,近期在学习数据结构(c语言版),特写此随笔,做一些总结和分享,如有不当之处,请各位技术大牛斧正 首先我们用一个结构体来抽象树的结点,代码如下(这里我们存放的数据为char型,大家可以根据自己不同的数据来自己定义,也可以在一开始用typedf特别定义一个类型,接下来就是两个指针, 用来指向左儿子和右儿子) struct tnode{ char data; struct tnode *lchild,*rchild; }; 一,如何前序创建一颗二叉树 首先简述一下前序创建二叉树的算

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:21(递归问题 检索某个节点下所有叶子节点) 最近,在论坛中,遇到了不少比较难的sql问题,虽然自己都能解决,但发现过几天后,就记不起来了,也忘记解决的方法了. 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路. 问题:求SQL:检索某个节点下所有叶子节点 部门表名:tb_department id   int            --节点id pid int            --父节点id caption varchar