尽管这个操作的时间复杂度是 O, 但是常量时间相当低。例如，在一个普通笔记本上跑Redis，扫描100万个key只要40毫秒。Warning: 生产环境使用 KEYS 命令需要非常小心。在大的数据库上执行命令会影响性能。这个命令适合用来调试和特殊操作，像改

上篇文章中4种数据结构相信大家都已经比较熟悉，因此我言简意赅的介绍一遍。接下来再详细的介绍下面6种数据结构及各自使用场景，会列举更多的例子。基本用法 deque 双端队列，基于list优化了列表两端的增删数据操作。实现原理：cpython实现deque使用

常见的内部排序：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序、基数排序外排：归并排序、将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。

而 React 16 启用了全新的架构 Fiber，相应的 Diff 算法也有所改变，不在这篇文章的讨论范围内。研究 React 的 Diff 算法重在理解其思想，具体实现其次。将一颗 Tree 通过最小操作步数映射为另一颗 Tree，这种算法称之为 Tr

实现算法程序的执行时间可以反应出算法的效率，即算法的优劣。对于一个问题的算法来说，之所以称之为算法，首先它必须能够解决这个问题。其次，通过这个算法编写的程序要求在任何情况下不能崩溃。运行算法所需的内存空间大小。由于是估算算法的时间复杂度，相比而言，循环结构

如果前人认为这个一种学习提高或者检验能力的成功实践。而自己目前又没有更好的方法，那就不妨试一试。而不管作为面试官还是被面试者，编码题最近越来越流行。先举个大家使用比较多的算法：LRU，在Java的实现中实现特别简单。实际上动手实现一遍，LRU就再也不会忘了

算法采用的策略，方案。在编写程序的时候，我们不关心语言、所用的计算机只关心它所实现的算法。在修改后的运行函数中，只保留最高项。如果最高项存在且不是1，则除这个项相乘的常数。

当前存储字符串长度为5，未使用长度为0，字节数组存储的字符为“Redis\0”。这里需要注意的是：内部数据数组存储字符串形式符合C语言要求，以‘\0’结尾。且len字符串长度不包含结尾标识符‘\0’。buf[]的这种遵循C语言形式的存储，使得Redis可以

如果输入量为n为1 ，则需要计算1次；随着规模的增大，与最高次数的数项相乘的常数可以忽略不计；最高次的指数大的，随着n的增长，结果也会变得增长特别快。如果并未说明是 时间复杂度还是空间复杂度， 默认为 求时间复杂度；

除此之外，每一个位的数据范围不能太大，要可以用桶排序或者计数排序进行排序，这样基数排序的时间复杂度才为O。例如，我们对10个电话号码进行排序，就可以使用基数排序算法。

走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并

学习算法，除了知道原理以及代码实现以外，还有更重要的是学会如何评价、分析一个排序算法的 执行效率、内存损耗、稳定性。冒泡排序只会操作相邻的两个数据。

学习算法，除了知道原理以及代码实现以外，还有更重要的是学会如何评价、分析一个排序算法的 执行效率、内存损耗、稳定性。冒泡排序只会操作相邻的两个数据。

时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。冒泡、插入、选择都是基于比较的排序算法。基于比较的排序算法的执行过程，会涉及两种操作，一种是元素比较大小，另一种是元素交换或移动。所以，如果我们在分析排序算法

对于C++语言时间在1s~2s，能处理的数据量小于等于10^8. 下面是不同数据量对应的可用算法

如何选择合适的排序算法？线性排序算法的时间复杂度比较低，适用场景比较特殊。所以，为了兼顾任意规模数据的排序，一般都会首选时间复杂度是 O 的排序算法来实现排序函数。但是一般情况下使用的都是快排，虽然归并在平均情况、最坏情况下的时间复杂度都是 O，但它并不是

并非如此，确定的函数有诸多不变，我们使用的是渐进时间复杂度，说白了就是简化后的T，当n趋向于无穷的时候，次数更高的对结果起决定性的作用，我们就用高次项作为渐进时间复杂度。如果有f，当n趋向于无穷的时候，T/f的值是一个非零的常数，也就是说T f是同等数量级

　　①串的定义：注意空串()和空格串(“ ”)的区别。　　　　i. 顺序存储又分为定长顺序存储和堆式顺序存储，前者为静态存储，相当于一维数组，而后者为动态存储；　　　　ii. 链式存储：每个结点可以存放一个或多个字符；最后一个结点若是未被占满，可用“#”或

最近在研究数据结构与算法，在B站中找到了小甲鱼的《数据结构与算法课程》，挺有意思的！对于一个算法来说，分析有两步，第一是从数学上证明算法的正确性，第二步是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能反映

最好、最坏以及平均时间复杂度。时间复杂度的系数、常数、低阶。比较次数和交换次数。稳定性指原始原始数据集中存在两个相等的元素，在排序过后，两个元素的前后相对顺序不发生改变。不改变为稳定的排序，否则为不稳定的排序。