引言 提到sql效能優化，索引是最常用的手段之一，我們經常會看到create index on 表名（列名...）之類的指令碼，這就是最為常用的索引，它具有加快查詢速度的作用，當資料庫資料量大的時候，效用將

在建立索引時，通常採用的資料結構有：Hash、二叉搜尋樹、紅黑樹、B樹以及B+樹。這裡主要介紹這些資料結構的設計思想，不做底層實現研究。 Hash結構：通過一定的演算法計算資料的Hash值，然後得

介紹 索引用於加快資料訪問的速度。把計算機的磁碟比作一本字典，索引就是欄位的目錄，當我們想快速查到某個詞語的時候只需要通過查詢目錄找到詞語所在的頁數，然後直接開啟某頁就可以。MySQL最常用的索引是B+樹索

在進一步分析為什麼MySQL資料庫索引選擇使用B+樹之前，我相信很多小夥伴對資料結構中的樹還是有些許模糊的，因此我們由淺入深一步步探討樹的演進過程，在一步步引出B樹以及為什麼MySQL資料庫索引選擇使用B+樹！

刪除操作 刪除操作比較複雜，主要是因為刪除的項可能在葉子節點上也可能在非葉子節點上，而且刪除後可能導致不符合B樹的規定，這裡暫且稱之為導致B樹不平衡，於是要進行一些合併、左旋、右旋等操作，使之符合B樹的規定

5月14日B站釋出了截至2019年3月31日的第一季度未經審計財報，財報顯示B站第一季度總營收13.7億元人民幣，同比增長58%，超出市場預期，Q1月活躍使用者首度破億。受中美貿易環境和B站財報影響，B站股價1

第二十五節決策樹系列之資訊增益和資訊增益率(4) 上一節我們講解了決策樹的分裂條件以及評估純度的其中一個方式，基尼係數。本節的話，我們再講解一個評估純度的方式，基於資訊增益的方式，即ID3樹使用的評估方式。

你好，這篇文章是《自己手寫HashMap》的第一篇。 在java7之前，HashMap是用陣列（hash桶）+連結串列的形式實現的，大概的原理就是對key求hashCode，hashCode對當前陣列的大小求

一名網際網路外企的HR在網際網路匿名社群描述自己面試清華學子的經歷，稱自己面試的一個畢業一年的清華的小孩，讓寫個紅黑樹的新增刪除演算法，支吾了半個小時，寫的還不對，張嘴還要18000，都膨脹成這樣了。

視覺資訊庫，例如 Visual Genome 資料庫，在計算機視覺方面驅動了著大量的應用發展，包括視覺問答和影象標註等。但同時，視覺知識庫也具有稀疏、欠完備等缺點。使用人工標註是非常昂貴的，而基於紋理知識的補

這一篇我們來看看紅黑樹，首先說一下我啃紅黑樹的一點想法，剛開始的時候比較蒙，what？這到底是什麼鬼啊？還有這種操作？有好久的時間我都緩不過來，直到我玩了兩把王者之後回頭一看，好像有點兒意思，所以有的時候碰到一

第二十三節決策樹系列之特點和數學表達形式(2) 上節我們講解了決策樹的概念，本節的話我們講解決策樹的特點以及其數學表達形式。 目錄 2-決策樹的數學表達形式 1-決策樹的特點 決

二叉搜尋樹是能夠高效進行如下操作的資料結構： #插入一個數值 #查詢是否包含某個數值 #刪除某個數值 二叉搜尋樹能夠高效地管理數的集合。 其上的所有節點，都滿足左子樹

第二十二節決策樹系列之概念介紹(1) 本系列我們講一個新演算法及其衍生出來的系列演算法，決策樹，隨機森林以及整合學習。無論是線性迴歸，邏輯迴歸，SVM，最大熵模型也好，都是w做引數，而我們的最終結果無論需要預測還是

There is an English version of README here. just click it！ 我會盡力將 LeetCode 上所有的題目都用動畫的形式演示出來，計劃用