链表转换位红黑树 两个条件,必须同时满足两个条件才能进行转换 条件1:单个链表长度大于等于8 条件2:hashMap的总长度大于64个.且树化的节点位置不能为空 从源码看 条件一: 在putVal()方法中,可知当binCount大于7即节点数大于8时进行 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { // ...省略 for (int binCount = 0; ; ++binCo

Oracle 查询 in条件个数大于1000的解决方案,我所了解的有如下四种: 1. 把in分组再or: 思路:如果list的长度为2000,可以500个分一组,就有4个组,这4个组之间再or即可. 2. 把in的每个条件分别or 思络:这个和第1个其实原理就是一样的,一开始没想把它当做一个方案,但是我发现jpa-spec框架就是使用的这个方案,所以暂且把它加进来. 3. 使用oracle临时表 思络:借助oracle临时表, 首先开启事务,然后把集合插入临时表,再进行查询使用in或exists

Atitit.列表页面and条件查询的实现最佳实践(1)------设置查询条件and提交查询and返回json数据 1. 1. 配置条件字段@Conditional 1 1 2. 2. 配置条件字段显示类型为range----@Conditional(displayType = displayType.rang, rangStart = rang.start, rangEnd = rang.end,op=op.range) 1 3. #----show  condition  page  li

[算法训练营day4]LeetCode24. 两两交换链表中的结点 LeetCode19. 删除链表的倒数第N个结点 LeetCode面试题 02.07. 链表相交 LeetCode142. 环形链表II LeetCode24. 两两交换链表中的节点 题目链接:24. 两两交换链表中的节点 初次尝试 比较暴力的解法,利用三个指针,进行类似反转链表里面的反转next指针指向的操作,然后三个指针整体向后移动到下一组节点,暴力但是ac. /** * Definition for singly-link

因为红黑树需要进行左旋,右旋操作, 而单链表不需要,以下都是单链表与红黑树结构对比.如果元素小于8个,查询成本高,新增成本低如果元素大于8个,查询成本低,新增成本高 https://bbs.csdn.net/topics/392346931

百度了一下,感觉能说清楚的并不多,所以在此记录一下. 首先说一说转换为红黑树的必要性:红黑树的插入.删除和遍历的最坏时间复杂度都是log(n),因此,意外的情况或者恶意使用下导致hashCode()方法的返回值很差时,性能的下降将会是"优雅"的,只要Key具有可比性. 但由于TreeNodes的大小是常规Nodes的两倍,所以只有桶中包含足够多的元素以供使用时,我们才会使用树.那为什么这个数字是8呢?我们看看官方文档中的一段描述: Because TreeNodes are about

B B+运用在file system database这类持续存储结构,同样能保持lon(n)的插入与查询,也需要额外的平衡调节.像mysql的数据库定义是可以指定B+ 索引还是hash索引. C++ STL中的map就是用红黑树实现的.AVL树和红黑树都是二叉搜索树的变体,他们都是用于搜索.因为在这些书上搜索的时间复杂度都是O(h),h为树高,而理想状况是h为n.所以构造的办法就是把二叉搜索树改造成AVL树或者红黑树,AVL树是严格维持平衡的,红黑树是黑平衡的.但是维持平衡又需要额外的操作,这

1. mongodb的where中有比较丰富的 条件,如下: static $builders = [ 'NOT' => 'buildNotCondition', 'AND' => 'buildAndCondition', 'OR' => 'buildOrCondition', 'BETWEEN' => 'buildBetweenCondition', 'NOT BETWEEN' => 'buildBetweenCondition', 'IN' => 'buildInC

1. mongodb的where中有比較丰富的 条件.例如以下: static $builders = [ 'NOT' => 'buildNotCondition', 'AND' => 'buildAndCondition', 'OR' => 'buildOrCondition', 'BETWEEN' => 'buildBetweenCondition', 'NOT BETWEEN' => 'buildBetweenCondition', 'IN' => 'buildI

/*一个集合用带头结点的单链表L表示,编写算法删除其值最大的结点.*/ /* 算法思想:使用pre,p,premax,max四个指针,pre和p进行比较,premax和max进行最后的删除操作 通过遍历找到最大的值,后进行删除 */ void Delete_Max(LinkList& L) { LNode *pre = L, *p = L->next; LNode *premax = pre, *max = p; while (p) { if (max->data < p->

//函数fun功能是将带头节点的单向链表结点域中的数据从小到大排序. //相当于数组的冒泡排序. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 6 typedef struct node { int data; struct node *next; } NODE; void fun(NODE *h) { NODE *p, *q; int t; /**********found**********/ p = h->next;/

/* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) { } };*/ /* struct ListNode { int val; struct ListNode *next; ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} };*/ class TreeLevel

#if 1 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> using namespace std; struct Node { int data; Node *next; }; //初始化 Node *init() { Node *head=new Node; head->next=NULL; return head; } //头插法创建节点 void insetList(Node *head,in

一.RestFramework之频率组件源码部分 频率组件的源码部分和权限组件流程一模一样的,这里就不多说了,直接上源码的主要逻辑部分: def check_throttles(self, request): """ Check if request should be throttled. Raises an appropriate exception if the request is throttled. """ for throttle

戳这里看题目吧! 题目大意:给你一个长度为n(2<=n<=5000)的序列,没有重复的数字,序列中每个元素满足(0<=numi<=1e9).求一个最长的数列满足差分值相同(除n=2外,可以看成等差数列).输出这个最大长度. 算法梗概:DP.看了几篇博客都说算是个板子套路DP题.在做的时候也想到了DP,但是没找对状态. 另外可以用其他算法来做这道题,后面慢慢补.先给出DP算法的代码和思路. #include<cstdio> #include<algorithm>

转载至 http://www.cnblogs.com/leesf456/p/5242233.html 一.前言 在分析jdk1.8后的HashMap源码时,发现网上好多分析都是基于之前的jdk,而Java8的HashMap对之前做了较大的优化,其中最重要的一个优化就是桶中的元素不再唯一按照链表组合,也可以使用红黑树进行存储,总之,目标只有一个,那就是在安全和功能性完备的情况下让其速度更快,提升性能.好~下面就开始分析源码. 二.HashMap数据结构 说明:上图很形象的展示了HashMap的数据

本文从三个部分去探究HashMap的链表转红黑树的具体时机: 一.从HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明: 二.[重点]解析HashMap.put(K key, V value)的源码: 三.测试: 一.从HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明,简单了解HashMap的链表转红黑树的时机 在 jdk1.8 HashMap底层数据结构:散列表+链表+红黑树(图解+源码)的 “四.问题探究”中,我有稍微提到过散列表后面跟什么数据结构是怎么确定的: HashMap中有关“链表转红黑树

HashMap在jdk1.8之后引入了红黑树的概念,表示若桶中链表元素超过8时,会自动转化成红黑树:若桶中元素小于等于6时,树结构还原成链表形式. 原因: 红黑树的平均查找长度是log(n),长度为8,查找长度为log(8)=3,链表的平均查找长度为n/2,当长度为8时,平均查找长度为8/2=4,这才有转换成树的必要:链表长度如果是小于等于6,6/2=3,虽然速度也很快的,但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短. 还有选择6和8的原因是: 中间有个差值7可以防止链表和树之间频繁的转换.假设一下

原博地址:https://blog.csdn.net/xingfei_work/article/details/79637878 HashMap在jdk1.8之后引入了红黑树的概念,表示若桶中链表元素超过8时,会自动转化成红黑树:若桶中元素小于等于6时,树结构还原成链表形式. 原因: 红黑树的平均查找长度是log(n),长度为8,查找长度为log(8)=3,链表的平均查找长度为n/2,当长度为8时,平均查找长度为8/2=4,这才有转换成树的必要:链表长度如果是小于等于6,6/2=3,虽然速度也很

我们知道 HashMap 的底层是由数组,链表,红黑树组成的,在 HashMap 做扩容操作时,除了把数组容量扩大为原来的两倍外,还会对所有元素重新计算 hash 值,因为长度扩大以后,hash值也随之改变. 如果是简单的 Node 对象,只需要重新计算下标放进去就可以了,如果是链表和红黑树,那么操作就会比较复杂,下面我们就来看下,JDK1.8 下的 HashMap 在扩容时对链表和红黑树做了哪些优化? rehash 时,链表怎么处理? 假设一个 HashMap 原本 bucket 大小为 16

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B