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3天前
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06丨数据库检索:如何使用 B+ 树对海量磁盘数据建立索引?
本节深入探讨磁盘环境下大规模数据检索的挑战与解决方案,重点讲解B+树如何通过索引与数据分离、多阶平衡树结构及双向链表优化,实现高效磁盘I/O和范围查询,广泛应用于数据库等工业级系统。
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3天前
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02 | 非线性结构检索:数据频繁变化的情况下,如何高效检索?
通过树状结构与跳表,将无序数据组织为可高效检索的非线性结构。二叉检索树利用有序性和二分查找提升效率,跳表则通过多层指针实现快速访问,二者均在动态数据场景下优于有序数组,兼顾查询与更新性能。
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3天前
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03 | 哈希检索:如何根据用户 ID 快速查询用户信息?
本文介绍了哈希表的原理与实现。通过哈希函数将键转换为数组下标,利用数组随机访问特性实现O(1)级查询。针对哈希冲突,讲解了开放寻址法(线性探查、二次探查、双散列)和链表法两种解决方案,并分析其优劣。最后指出哈希表需足够空间以保持低装载因子,且不支持有序操作,适合精确查找但不适合范围查询。
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3天前
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05 | 倒排索引:如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗?
本文通过唐诗检索的场景,对比正排索引与倒排索引的差异。正排索引以文档ID为键,适合精确查找;而倒排索引以关键词为键,记录包含该词的文档列表,支持高效的关键字搜索。文中详解了倒排索引的构建过程:分词、生成关键字-文档对、插入哈希表,并介绍如何通过归并有序链表实现多关键词联合查询(如交集、并集)。倒排索引广泛应用于搜索引擎、数据库全文检索等系统,是信息检索的核心技术之一。
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3天前
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01 | 线性结构检索:从数组和链表的原理初窥检索本质
本文探讨数组与链表的检索原理,揭示数据存储方式对检索效率的影响。数组支持随机访问,适合二分查找,实现O(log n)高效检索;链表虽检索较慢,但动态调整更灵活。通过理解二者特点,掌握“减少查询范围”的核心思想,为构建高效数据结构打下基础。
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3天前
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SpringBoot自动装配机制
SpringBoot通过@SpringBootApplication实现自动装配,其核心为@AutoConfigurationPackage与@AutoConfigurationImportSelector。前者注册主包路径,后者加载spring.factories中配置的自动配置类,结合@ComponentScan与过滤机制,实现Bean的自动扫描、去重与注入,简化开发配置。
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3天前
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FlatNas:打造你的专属浏览器仪表盘,一个集优雅与实用于一身的开源导航页
FlatNas 是一个轻量级、高度可定制的个人导航页与仪表盘系统。它基于 Vue 3 和 Express 构建,旨在为 NAS 用户、极客和开发者提供一个优雅的浏览器起始页
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3天前
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来自: 弹性计算
阿里云 8 核 16G 云服务器 ECS 租赁价格收费标准及 CPU 型号详解参考
阿里云 8 核 16G 云服务器 ECS 的租赁价格受实例规格、CPU 型号、购买时长等因素影响,不同配置的官方参考价与优惠后价格存在差异,以下是详细的收费标准及相关说明。阿里云 8 核 16G 云服务器 ECS 凭借丰富的实例规格,搭配不同高性能处理器与优化架构,在计算、存储、网络等核心性能维度表现出色,且适配多种业务场景,同时兼具稳定性与弹性优势,具体性能可从以下几方面结合主流实例规格详细分析:
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