19
2月
敲码拾光专注于编程技术，涵盖编程语言、代码实战案例、软件开发技巧、IT前沿技术、编程开发工具，是您提升技术能力的优质网络平台。
data structure
19
2月
时空数据结构的设计原理 解决地理位置与时间维度数据的存储
本文深入探讨了地理位置与时间维度数据的存储问题，介绍了时空数据的特点和应用场景，常见的时空数据结构如四叉树和R树，以及时空数据存储的技术优缺点，包括关系型数据库和非关系型数据库。还介绍了时间维度数据的存储方式，如时间序列数据库和在通用数据库中存储时间数据。同时，文章给出了详细的示例代码，并强调了注意事项，最后进行了全面的总结。
16
2月
解决算法与数据结构复杂度高问题，优化程序性能
本文围绕解决算法与数据结构复杂度高问题、优化程序性能展开。详细介绍了算法与数据结构复杂度的概念、常见类型，阐述了选择合适数据结构和优化算法的方法，并结合Python示例进行说明。分析了在大数据处理、实时系统、游戏开发等场景中的应用，探讨了技术的优缺点和注意事项。通过合理选择数据结构和优化算法，可显著提升程序性能，为开发者提供了有价值的参考。
16
2月
算法性能优化技巧：时间复杂度从O(n²)降到O(nlogn)的通用思路
本文深入探讨了将算法时间复杂度从 O(n²) 降到 O(nlogn) 的通用思路。详细介绍了 O(n²) 和 O(nlogn) 时间复杂度的概念，并通过冒泡排序和归并排序的 Python 代码示例进行说明。阐述了分治法、利用数据结构和减少不必要计算等优化方法，分析了不同复杂度算法的优缺点和应用场景，同时给出了注意事项。帮助读者掌握算法性能优化技巧，提高程序运行效率。
13
2月
Pascal数据结构实现：链表、栈和队列的经典算法剖析
本文详细介绍了用Pascal语言实现链表、栈和队列的经典算法。通过具体代码示例，深入剖析了链表的插入、删除和遍历操作，栈的入栈和出栈操作，以及队列的入队和出队操作。还探讨了这些数据结构的应用场景、技术优缺点和注意事项。对于学习Pascal语言和数据结构的开发者来说，具有很高的参考价值。
11
2月
线段树与树状数组对比：不同区间查询问题的数据结构选择
本文详细介绍了线段树和树状数组这两种用于解决区间查询问题的数据结构。通过 Java 代码示例展示了它们的实现方式，分析了它们的应用场景、技术优缺点和注意事项。线段树适用于复杂的区间查询和更新操作，而树状数组更适合前缀和查询和单点更新问题。帮助读者在不同的区间查询问题中选择合适的数据结构。
07
2月
LeetCode刷题进阶路线：从中等题到困难题的突破技巧及高频考点总结
本文详细介绍了从 LeetCode 中等题过渡到困难题的突破技巧及高频考点。首先阐述了刷中等题时要巩固数据结构和基本算法思想，接着介绍了从中等题到困难题的突破技巧，如深入理解问题本质、多维度思考问题等。然后总结了困难题的高频考点，包括高级数据结构、复杂算法思想和优化技巧。还分析了这些技术的应用场景、优缺点和注意事项。通过学习本文，读者可以更好地应对 LeetCode 上的困难题，提高编程能力。
04
2月
二叉堆的构建与调整：优先级队列的底层实现原理
本文深入探讨了二叉堆的构建与调整，详细介绍了其作为优先级队列底层实现的原理。首先阐述了二叉堆的基本概念和存储方式，接着分别介绍了插入法和自底向上法构建二叉堆的方法，以及插入和删除元素后的调整过程。然后基于二叉堆实现了优先级队列，并介绍了其在任务调度、图算法和数据压缩等方面的应用场景。最后分析了二叉堆的优缺点和注意事项。通过本文，读者可以全面了解二叉堆的相关知识和应用。
03
2月
哈希思想的本质：空间换时间、哈希函数设计及冲突解决的权衡
本文深入探讨了哈希思想的本质，即空间换时间，详细介绍了哈希函数的设计和冲突解决的权衡。通过具体的Python示例，如简单哈希函数、线性探测和链地址法的哈希表实现，展示了哈希思想的应用。同时分析了哈希思想的应用场景，包括数据库索引、缓存系统和密码学等，还阐述了其优缺点和注意事项。帮助读者全面理解哈希思想，为实际应用提供参考。
02
2月
伸展树（Splay Tree）的原理：伸展操作、自调整特性及缓存热点数据的优势
本文详细介绍了伸展树的原理，包括伸展操作、自调整特性及缓存热点数据的优势。通过 Java 代码示例深入讲解了伸展操作的具体实现，阐述了自调整特性如何适应数据访问模式，以及伸展树在缓存热点数据方面的优势。同时，分析了伸展树的应用场景、技术优缺点和注意事项。伸展树在缓存系统、数据库索引等场景有出色表现，但也存在最坏情况时间复杂度较高等缺点。
02
2月
二叉树的缓存优化：按层遍历的缓存友好性及B树对磁盘缓存的适配原理
本文深入探讨二叉树的缓存优化技术，包括按层遍历的缓存友好性原理和B树对磁盘I/O的适配机制，结合C++和MySQL示例分析应用场景与技术选型。
30
1月
一文搞懂线性表：顺序表vs链表的区别、适用场景及性能对比详解
本文详细介绍了线性表中的顺序表和链表，包括它们的定义、结构、实现示例、优缺点、适用场景以及性能对比。通过具体的 Python 代码示例，让读者更直观地了解这两种数据结构。同时，还给出了使用顺序表和链表的注意事项，帮助读者在实际编程中做出正确的选择。
28
1月
二叉树的性能优化：平衡二叉树的构建及查询效率的提升
深度解析平衡二叉树的构建原理与性能优化技巧，通过Python代码示例演示AVL树的旋转操作，对比普通二叉树的查询效率差异，并提供工程实践中的优化策略与应用场景选择建议。
27
1月
数组与链表的底层存储差异是什么 怎样基于访问场景选择最优线性数据结构
本文详细介绍了数组与链表的底层存储差异，通过 Java 示例展示了它们的特点。数组采用连续内存存储，支持随机访问但插入删除效率低；链表节点不连续，插入删除高效但随机访问慢。还阐述了如何根据不同访问场景选择最优数据结构，如随机访问选数组、插入删除频繁选链表等，最后总结了它们的应用场景。
23
1月
AVL树旋转操作详解：如何维护二叉搜索树的平衡性
深入解析AVL树旋转机制，通过Java代码示例演示LL/RR/LR/RL四种旋转场景，详解平衡因子维护策略，分析在数据库索引等场景的实际应用与性能优化要点
22
1月
如何利用Elasticsearch的嵌套对象处理复杂数据结构
本文详细介绍Elasticsearch嵌套对象的使用方法，包括定义、查询、优缺点分析及适用场景，帮助开发者高效处理复杂数据结构。
18
1月
算法与数据结构中的难题解决
本文围绕算法与数据结构中的难题解决展开。详细介绍了常见的难题类型，如排序、查找、栈和队列应用以及图算法问题，结合Python技术栈给出了丰富示例，涵盖快速排序、二分查找、括号匹配、广度优先搜索等。分析了各算法的应用场景、优缺点和注意事项，有助于读者深入理解并掌握解决算法与数据结构难题的方法。
16
1月
算法与数据结构默认复杂度分析错误的解决思路
本文详细探讨了算法与数据结构默认复杂度分析错误的解决思路。首先介绍了复杂度分析错误的常见原因，如对数据结构操作复杂度的误解、忽略隐藏复杂度等。接着给出了解决思路，包括重新审视数据结构选择、分析算法步骤等。还阐述了在数据处理、算法优化、系统设计等应用场景中的应用。分析了技术优缺点，并提出注意事项，最后进行总结，帮助读者更好地解决复杂度分析错误问题。
15
1月
算法与数据结构：解决默认排序算法性能问题
本文主要探讨了默认排序算法在性能方面存在的问题，详细介绍了Python和Java中常见的默认排序算法及其性能瓶颈。通过具体示例展示了选择合适排序算法和优化排序算法的方法，分析了不同应用场景下的排序算法选择，还讨论了技术优缺点和注意事项。帮助开发者更好地解决默认排序算法的性能问题，提高程序的效率。
12
1月