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前端学数据结构与算法(八): 单词前缀匹配神器-Trie树的实现及其应用

前言 继二叉树、堆之后,接下来介绍另外一种树型的数据结构-Trie树,也可以叫它前缀树、字典树。例如我们再搜索引擎里输入几个关键字之后,后续的内容会自动续上。此时我们输入的关键词也就是前缀,而后面的就是与之匹配的内容,而这么一个功能底层的数据结构就是Trie树。那到底什么是Trie树?还是三个步骤来熟悉它,首先了解、然后实现、最后应用。 什么是Trie树? 这是一种多叉树,它主要解决的问题是能在一组字符串里快速的进行某个字符串的匹配。而它 的这种高效正是建立在算法的以空间换时间的思想上,因为字符串的每一个字符都会成为一个树的节点,例如我们把这样一组单词['bag', 'and', 'banana', 'ban', 'am', 'board', 'ball']进行Trie化后就会成为以下这样: 根节点为空,因为子节点都的存储的单词开头的缘故。Trie树的本质就是将单词之间的公共前缀合并起来,这也就会造成单词ban和banana公用同一条路径,所以需要在单词的结尾处给一个标识符,表示该字符为一个单词的结束。所以当输入关键词ba后,只需要遍历后面的节点就可以将bag、banana、ball单...

ClickHouse最佳实战之分布表写入流程分析

云妹导读: 前不久,京东智联云正式上线了基于Clickhouse的分析型云数据库JCHDB,一经推出便受到广大用户的极大关注。有兴趣的小伙伴可以回顾上一篇文章**《比MySQL快839倍!揭开分析型数据库JCHDB的神秘面纱》**。 ClickHouse像ElasticSearch一样具有数据分片(shard)的概念,这也是分布式存储的特点之一,即通过并行读写提高效率。ClickHouse依靠Distributed引擎实现了Distributed(分布式)表机制,在所有分片(本地表)上建立视图进行分布式查询,使用很方便。 Distributed表引擎是**一种特殊的表引擎,自身不会存储任何数据,而是通过读取或写入其他远端节点上的表进行数据处理的表引擎。**该表引擎需要依赖各个节点的本地表来创建,本地表的存在是Distributed表创建的依赖条件,创建语句如下: CREATE TABLE {teble} ON CLUSTER {cluster} AS {local_table} ENGINE= Distributed({cluster}, {database}, {local_tabl...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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