代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.IO; using System.Text; using System.Management; using System.Runtime.InteropServices; namespace Lemony.SystemInfo { /// /// 系统信息类 - 获取C

1.外存储器—磁盘 计算机存储设备一般分为两种:内存储器(main memory)和外存储器(external memory).内存存取速度快,但容量小,价格昂贵,而且不能长期保存数据(在不通电情况下数据会消失). 外存储器—磁盘是一种直接存取的存储设备(DASD),它是以存取时间变化不大为特征的,可以直接存取任何字符组,且容量大.速度较其它外存设备更快. 1.1磁盘的构造 磁盘是一个扁平的圆盘(与电唱机的唱片类似).盘面上有许多称为磁道的圆圈,数据就记录在这些磁道上.磁盘可以是单片的,也可以是

B树的定义 一棵m阶的B树满足下列条件: 树中每个结点至多有m个孩子. 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子. 根结点至少有2个孩子(如果B树只有一个结点除外). 所有叶结点在同一层,B树的叶结点可以看成一种外部节点,不包含任何信息. 有k个关键字(关键字按递增次序排列)的非叶结点恰好有k+1个孩子. 看到上面的定义是不是感到十分熟悉,哈哈,是不是和B- 树的定义是一样的?这个是必须的,因为所谓的B树就是我们熟知的B- 树.对于这个有些资料已经作了详细说明,B树的英文名称叫做B-

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142 从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1

(原文出处:http://blog.csdn.net/hbhhww/article/details/8206846) B~树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树 (Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与 树的深度相关,那么降低树的深度自然对查找

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

第六章 存储器层次结构 在简单模型中,存储器系统是一个线性的字节数组,CPU能够在一个常数访问每个存储器位置. 虽然是一个行之有效的模型,但没有反应现代系统实际工作方式. 实际上,存储器系统(memory system)是一个具有不同容量,成本和访问时间的存储设备的层次结构. CPU寄存器保存着最常用的数据.(0周期) 靠近CPU的小的,快速的高速缓存存储器(cache memory)作为一部分存储在相对慢速的主储存器(main memory,简称主存)中的数据和指令的缓冲区.(1~30周期)

  原文地址:  http://blog.csdn.net/dazhong159/article/details/7963846/ B-树.B+树.B*树的区别 2012-09-11 22:41 9712人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据结构与算法(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1.二叉搜索树 性质:所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right):每个结点存储一个关键字:非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树.

  1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然会提高查找效率. 但是咱们有面对这样一个实际问题:就是大规模数据存储中,实现索引查询这样一个实际背景下,树节点存储的元素数量是有限的

原网址:http://hi.baidu.com/lszhuhaichao/blog/item/ccffc7cb858f1514bf09e66f.html Lucene3.0之查询处理(1):原理2010-03-06 23:37Lucene3.0之查询处理(1):原理 1. 查询的三种方式 ①     顺序查询:简单,但查询效率低 ②     索引查询:快速,需要基础索引结构支撑 2. 理论模型 ①     布尔模型:基于集合论和布尔代数的一种简单检索模型 ②     向量模型:查询串和文档之间分

文件存储要选用B+树这样的数据结构 “文件存储要选用B+树这样的数据结构”——没记错的话,这是严蔚敏那本数据结构书上的一句结论.不知道是我没细看还是她没细讲,反正当时纯粹应试地记了这么个结论.不求甚解终究不是一个好的学习态度,一直以来我都没有细想过这个事情,直到看到了这篇博文 http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142. 此文信息量很大,值得mark下来慢慢精读.今天就暂记一下关于磁盘文件存储选用B+ tree这一点以前没深究过的问

参考资料 http://www.cnblogs.com/Bob-FD/archive/2012/06/20/2556505.html 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深

出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然会提高查找效率. 但是咱们有面对这样一个实际问题:就是大规模数据存储中

https://blog.csdn.net/peterchan88/article/details/52248714 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v. 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树

B 树.B+ 树.B* 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary

大型数据库数据都是存在硬盘中的,为了操作的速度,需要设计针对外存的数据结构.而数据库索引技术就是在面试中反复被问到的一个问题:数据库索引是怎么实现的?数据库索引越大越好吗? 需要详细了解下这方面的知识:原文链接.以下为转载 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

一.Oracle的使用 1).启动 *DQL:数据查询语言 *DML:数据操作语言 *DDL:数据定义语言 DCL:数据控制语言 TPL:事务处理语言 CCL:指针控制语言 1.登录 Win+R—cmd—>sqlplus “/as sysdba” //以sysdba用户登录,这样可以管理权限,添加用户等 Win+R—cmd—>sqlplus username/password //以指定用户名密码登录 win+R —> cmd —–> sqlplus //按照提示,输入用户名密码 

  作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree

笔记-scrapy-深入学习-sheduler 1.      scheduler.py source code:scrapy/core/scheduler.py: 1.1.    初始化的开始 在分析engine的open_spider函数时,讲过scheduler对象是通过类的from_cralwer方法生成的,代码如下: @classmethod def from_crawler(cls, crawler): settings = crawler.settings dupefilter_c