二叉查找树 二叉查找树，又叫二叉排序树，二叉搜索树，是一种有特定规则的二叉树，定义如下： 它是一颗二叉树，或者是空树。 左子树所有节点的值都小于它的根节点，右子树所有节点的值都大于它的根节点。 左右子树也是一颗二叉查找树。 二叉查找树的特点是，一直往左儿子往下找左儿子，可以找到最小的元素，一直往右儿子找右儿子，可以找到最大的元素。 看起来，我们可以用它来实现元素排序，可是我们却使用了二叉堆来实现了堆排序，因为二叉查找树不保证是一个平衡的二叉树，最坏情况下二叉查找树会退化成一个链表，也就是所有节点...阅读全文
哈希表：散列查找 一、线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value。有一种最简单的方式，就是将键值对存放在链表里，然后遍历链表来查找是否存在key，存在则更新键对应的值，不存在则将键值对链接到链表上。 这种链表查找，最坏的时间复杂度为：O(n)，因为可能遍历到链表最后也没找到。 二、散列查找 有一种算法叫散列查找，也称哈希查找，是一种空间换时间的查找算法，依赖的数据结构称为哈希表或散列表：HashTable。 Hash: 翻译为散列，哈希，主要指压缩映射，它将一个比较大的域空间映射到...阅读全文
快速排序 快速排序是一种分治策略的排序算法，是由英国计算机科学家Tony Hoare发明的， 该算法被发布在1961年的Communications of the ACM 国际计算机学会月刊。 注：ACM = Association for Computing Machinery，国际计算机学会，世界性的计算机从业员专业组织，创立于1947年，是世界上第一个科学性及教育性计算机学会。 快速排序是对冒泡排序的一种改进，也属于交换类的排序算法。 一、算法介绍 快速排序通过一趟排序将要排序的数据分割成...阅读全文
优先队列及堆排序 堆排序(Heap Sort)由威尔士-加拿大计算机科学家J. W. J. Williams在1964年发明，它利用了二叉堆(A binary heap)的性质实现了排序，并证明了二叉堆数据结构的可用性。同年，美国籍计算机科学家R. W. Floyd在其树排序研究的基础上，发布了一个改进的更好的原地排序的堆排序版本。 堆排序属于选择类排序算法。 一、优先队列 优先队列是一种能完成以下任务的队列：插入一个数值，取出最小或最大的数值（获取数值，并且删除）。 优先队列可以用二叉树来实现...阅读全文
归并排序 归并排序是一种分治策略的排序算法。它是一种比较特殊的排序算法，通过递归地先使每个子序列有序，再将两个有序的序列进行合并成一个有序的序列。 归并排序首先由著名的现代计算机之父John_von_Neumann在1945年发明，被用在了EDVAC(一台美国早期电子计算机)，足足用墨水写了 23 页的排序程序。注：冯·诺依曼（John von Neumann，1903年12月28日-1957年2月8日），美籍匈牙利数学家、计算机科学家、物理学家，是20世纪最重要的数学家之一。 一、算法介绍 我...阅读全文
希尔排序 1959 年一个叫Donald L. Shell (March 1, 1924 – November 2, 2015)的美国人在Communications of the ACM 国际计算机学会月刊发布了一个排序算法，从此名为希尔排序的算法诞生了。 注：ACM = Association for Computing Machinery，国际计算机学会，世界性的计算机从业员专业组织，创立于1947年，是世界上第一个科学性及教育性计算机学会。 希尔排序是直接插入排序的改进版本。因为直接插入...阅读全文
插入排序 插入排序，一般我们指的是简单插入排序，也可以叫直接插入排序。就是说，每次把一个数插到已经排好序的数列里面形成新的排好序的数列，以此反复。 插入排序属于插入类排序算法。 除了我以外，有些人打扑克时习惯从第二张牌开始，和第一张牌比较，第二张牌如果比第一张牌小那么插入到第一张牌前面，这样前两张牌都排好序了，接着从第三张牌开始，将它插入到已排好序的前两张牌里，形成三张排好序的牌，后面第四张牌继续插入到前面已排好序的三张牌里，直至排序完。 一、算法介绍 举个简单例子，插入排序一个 4 个元素的数...阅读全文
选择排序 选择排序，一般我们指的是简单选择排序，也可以叫直接选择排序，它不像冒泡排序一样相邻地交换元素，而是通过选择最小的元素，每轮迭代只需交换一次。虽然交换次数比冒泡少很多，但效率和冒泡排序一样的糟糕。 选择排序属于选择类排序算法。 我打扑克牌的时候，会习惯性地从左到右扫描，然后将最小的牌放在最左边，然后从第二张牌开始继续从左到右扫描第二小的牌，放在最小的牌右边，以此反复。选择排序和我玩扑克时的排序特别相似。 一、算法介绍 现在有一堆乱序的数，比如：5 9 1 6 8 14 6 49 25 4...阅读全文
冒泡排序 冒泡排序是大多数人学的第一种排序算法，在面试中，也是问的最多的一种，有时候还要求手写排序代码，因为比较简单。 冒泡排序属于交换类的排序算法。 一、算法介绍 现在有一堆乱序的数，比如：5 9 1 6 8 14 6 49 25 4 6 3。 第一轮迭代：从第一个数开始，依次比较相邻的两个数，如果前面一个数比后面一个数大，那么交换位置，直到处理到最后一个数，最后的这个数是最大的。 第二轮迭代：因为最后一个数已经是最大了，现在重复第一轮迭代的操作，但是只处理到倒数第二个数。 第三轮迭代：因为最...阅读全文
排序算法 人类的发展中，我们学会了计数，比如知道小明今天打猎的兔子的数量是多少。另外一方面，我们也需要判断，今天哪个人打猎打得多，我们需要比较。 所以，排序这个很自然的需求就出来了。比如小明打了5只兔子，小王打了8只，还有部落其他一百多个人也打了。我们要论功行赏，谁打得多，谁就奖赏大一点。 如何排序呢，怎么在最快的时间内，找到打兔子最多的人呢，这是一个很朴素的问题。 经过很多年的研究，出现了很多的排序算法，有快的有慢的。比如： 插入类排序有：直接插入排序和希尔排序 选择类排序有：直接选择排序和堆...阅读全文
树 树是一种比较高级的基础数据结构，由n个有限节点组成的具有层次关系的集合。 树的定义： 有节点间的层次关系，分为父节点和子节点。 有唯一一个根节点，该根节点没有父节点。 除了根节点，每个节点有且只有一个父节点。 每一个节点本身以及它的后代也是一棵树，是一个递归的结构。 没有后代的节点称为叶子节点，没有节点的树称为空树。 二叉树：每个节点最多只有两个儿子节点的树。 满二叉树：叶子节点与叶子节点之间的高度差为0的二叉树，即整颗树是满的，树呈满三角形结构。在国外的定义，非叶子节点儿子都是满的树就是满...阅读全文
字典 我们翻阅书籍时，很多时候都要查找目录，然后定位到我们要的页数，比如我们查找某个英文单词时，会从英语字典里查看单词表目录，然后定位到词的那一页。 计算机中，也有这种需求。 一、字典 字典是存储键值对的数据结构，把一个键和一个值映射起来，一一映射，键不能重复。在某些教程中，这种结构可能称为符号表，关联数组或映射。我们暂且称它为字典，较好理解。 如： 键=>值 "cat"=>2 "dog"=>1 "hen"=>3 我们拿出键cat的值，就是2了。 Golang提供了这一数据结构：map，并且要求...阅读全文
列表 一、列表 List 我们又经常听到列表 List数据结构，其实这只是更宏观的统称，表示存放数据的队列。 列表List：存放数据，数据按顺序排列，可以依次入队和出队，有序号关系，可以取出某序号的数据。先进先出的队列 (queue)和先进后出的栈（stack）都是列表。大家也经常听说一种叫线性表的数据结构，表示具有相同特性的数据元素的有限序列，实际上就是列表的同义词。 我们一般写算法进行数据计算，数据处理，都需要有个地方来存数据，我们可以使用封装好的数据结构List： 列表的实现有顺序表示或链...阅读全文
报名链接：https://www.bagevent.com/event/6462063阅读全文
package main import ( "fmt" "net" "os/exec" "strconv" "strings" ) func main() { err := CheckPorts("3306") if err != nil { fmt.Println("端口已存在") } else { fmt.Println("端口不存在") } // GetLocalIps() } //获取本机ip func GetLocalIp() string { addrs, err := net.In...阅读全文
Golang: 思路：topK问题，这题使用了堆 代码如下： type NodeW struct { word string fre int } func topKFrequent2(words []string, k int) []string { mp:=make(map[string]int) for _,v:=range words{ mp[v]++ } var nodes []*NodeW for k,v:=range mp{ node:=NodeW{ word:k, fre:v, }...阅读全文
Golang: 思路：这题是分配糖果的进阶篇，分配链表，这题为了实现简单，没那么在乎空间复杂度，因此最终结果空间复杂度效率较低，也算是在预期之内。 代码如下： func splitListToParts(root *ListNode, k int) []*ListNode { node1:=root var nodes []*ListNode for node1!=nil{ nodes=append(nodes,node1) node1=node1.Next } if len(nodes)<k{...阅读全文
first network 问题描述 执行‘./byfn.sh up’报错 Error: error getting chaincode bytes: failed to calculate dependencies: incomplete package: github.com/hyperledger/fabric-chaincode-go/shim !!!!!!!!!!!!!!! Chaincode packaging on peer0.org1 has failed !!!!!!!!!!!...阅读全文
# 前言本文主要是写给那些想从事中间件开发的同学看的 ：）如果你没有这个打算，那么本文的学习路线非但不实用，还可能会影响你正常的工作 ：）# 什么是中间件开发？随着国内软件行业的发展，国内互联网公司规模越来越大，业务越来越复杂，随之使用大量的中间件来提高后台服务性能。由此产生了中间件开发和维护人员。诚然，在小公司，中间件，例如缓存，MQ，RPC 等服务，极大可能是由业务开发人员自己维护，或者委托第三方云平台运维（支付一些费用）。但，如果后台开发超过 200 人，基本就会组建自己的中间件或者基础架...阅读全文
一直想将前段时间研究fabric1.0源码的一些心得体会分享出来，一是在写的过程中自己可以加深理解，二是有些地方代码是看过了，但是总感觉看得不到位，没到火候。 看过1.0的同学应该知道，shim与cc与peer之间千丝万缕的关系，剪不断理还乱。写了这么多年的Java，确实觉得Golang代码别扭，而且goroutine+channel的组合简直是阅读者大杀器。但是Golang的好处显而易见，如果fabric用Java实现，一倍的代码量都不止，而且性能差很多。扯远了，总之习惯成自然。 鉴于fabr...阅读全文
