用户信息当然是存在数据库里。但是由于我们对用户系统的性能要求比较高，显然不能每一次请求都去查询数据库。 所以，小灰在内存中创建了一个哈希表作为缓存，每次查找一个用户的时候先在哈希表中查询，以此提高访问性能。 很快，用户系统上线了，小灰美美地休息了几天。 一个多月之后......…

通过编写插入、查询、判断开头等方法完成一个trie树。 你可以假设所有的输入都是由小写字母a-z组成的。 所有的输入string数组都不为空。 这篇文章是写给中等水平的读者的，将会介绍数据结构trie(前缀树)和其中的常见操作。 trie(前缀树)是一种树形数据结构，常常用来在…

在前端的工作当中，二叉搜索树不怎么常见，虽然没有快排、冒泡、去重、二分、希尔等算法常见，但是它的作用，在某些特定的场景下，是非常重要的。 上图是我从网上找的，最主要是让大家看一下，树长啥样。 在这里简单的介绍一下有关二叉搜索树的术语，在后续讨论中将会提到。一棵树最上面的节点称为…

在 LevelDB 数据库中高层数据下沉到低层时需要经历一次 Major Compaction，将高层文件的有序键值对和低层文件的多个有序键值对进行归并排序。磁盘多路归并排序算法的输入是来自多个磁盘文件的有序键值对，在内存中将这些文件的键值对进行排序，然后输出到一到多个新的磁盘…

1. 给定长度是10的bitmap，每一个bit位分别对应着从0到9的10个整型数。此时bitmap的所有位都是0。 2. 把整型数4存入bitmap，对应存储的位置就是下标为4的位置，将此bit置为1。 3. 把整型数2存入bitmap，对应存储的位置就是下标为2的位置，将此…

一. 立刻就能想到的解法 既然是要前 K 大的数，那么最直接的当然就是排序了，通过如快排等效率较高的排序算法，可以在平均 O（nlogn）的时间复杂度找到结果。 这种方式在数据量不大的时候简单可行，但固然不是最优的方法。 二. O(n) 时间复杂度的方法 该方法的时间复杂度是 …

1.根结点至少有两个子女。 4.所有的叶子结点都位于同一层。 5.每个节点中的元素从小到大排列，节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。 自顶向下查找4的节点位置，发现4应当插入到节点元素3，5之间。 节点3，5已经是两元素节点，无法再增加。父亲节点 2， 6 …

佩奇排名是根据页面之间的链接结构计算页面的值的一种算法。下面我们通过动画来理解进行计算的具体流程。 假设一个正方形表示一个 WEB 页面，一个箭头表示一个页面之间的链接。 在佩奇排名算法中，网页指向的链接越多，页面被确定为越重要。 因此，在这里，确定首页最重要。 实际上，每个页…