Golang  数据结构 

基于LSM的Key-Value数据库实现稀疏索引篇

  上篇文章简单的填了一个坑基于LSM数据库的实现了WAL，在该版本中如数据写入到内存表的同时将未持久化的数据写入到WAL文件，在未将数据持久化时程序崩溃，可通过WAL文件将数据还原恢复从而避免了数据的丢失。 目前此基于LSM的数据库还有三大坑：    1、索引问题    2、SSTable合并
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分布式  大数据  数据结构 

基于LSM的Key-Value数据库实现WAL篇

  上篇文章简单的实现了基于LSM数据库的初步版本，在该版本中如数据写入到内存表后但还为持久化到SSTable排序字符串表，此时正好程序崩溃，内存表中暂未持久化的数据将会丢失。   上篇文章简单的实现了基于LSM数据库的初步版本，在该版本中如数据写入到内存表后但还未持久化到SSTable排序字符串表
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分布式  Golang  数据结构 

基于LSM的Key-Value数据库实现初篇

  前篇文章对LSM的基本原理，算法流程做了简单的介绍，这篇文章将实现一个简单的基于LSM算法的迷你Key-Value数据库，结合上篇文章的理论与本篇文章的实践使之对LSM算法有更好的理解，当然此版本还有很大问题只是Demo模型，后面也会指出；   此LSMDB有支持常见的数据库四大功能：CURD（
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kafka  大数据  数据结构 

LSM-Tree：原理与介绍

  LSM Tree（log-structured merge-tree）是一种文件组织结构的数据结构，目前在不少数据库中都有使用到，如SQLite、LevelDB、HBase在Mongodb中也有一个LSM引擎；   在传统的关系型数据库中使用的是B-/B+ tree作为索引的数据结构，B tre
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Golang  数据结构 

再回首数据结构—红黑树（一）

　　红黑树与AVL树一样同为二分搜索树，红黑树又称为是保持“黑平衡”的二叉树，红黑树最大高度为：2logn，红黑树由这么几个独特的特征： 　　1、每个节点或黑或红 　　2、根节点为黑色 　　3、每个叶子节点（最后的空节点）都为黑色 　　4、如果一个节点为红色，则他孩子节点全为黑色 　　5、从任意节点
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Java  Golang  数据结构 

再回首数据结构—AVL树（二）

　　前面主要介绍了AVL的基本概念与结构，下面开始详细介绍AVL的实现细节； AVL树实现的关键点 　　AVL树与二叉搜索树结构类似，但又有些细微的区别，从上面AVL树的介绍我们知道它需要维护其左右节点平衡，实现AVL树关键在于标注节点高度、计算平衡因子、维护左右子树平衡这三点，下面分别介绍； 标注
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Golang  数据结构 

再回首数据结构—AVL树（一）

　　前面所讲的二叉搜索树有个比较严重致命的问题就是极端情况下当数据以排序好的顺序创建搜索树此时二叉搜索树将退化为链表结构因此性能也大幅度下降，因此为了解决此问题我们下面要介绍的与二叉搜索树非常类似的结构就诞生了； 　　AVL（Adelson-Velskii and Landis）树，名字取自其发明
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Java  Golang  数据结构 

再回首数据结构—二叉搜索树

　　二叉搜索树（Binary Search Tree）为非线性结构，树与链表一样为动态数据结构也可称二叉搜索树为多个链表所组成实现的，由于二叉搜索树性能比较高所以属于比较常用的数据结构；二叉搜索树每个节点除了Key外还存在指向左子树的Left节点与指向右子树的Right节点，如左或右子树不存在则该节
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Java  Golang  数据结构 

基础算法——排序【一】

　　排序可以说时最基础的算法之一，排序就是将数据按照某种逻辑重新排列的过程，比如从大到小排序、从小到大排序；排序非常常见比如有购物车物品的排序、历史订单的排序等等；算法我们比较关心的主要有两点：时间复杂度与空间复杂度，排序算法一样；这篇文章只介绍几种基本的排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序； 选
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Java  数据结构 

再回首数据结构—链表

　　链表与数组一样同为线性数据结构，不少编程语言也自带了链表的实现，链表可以存放不同数据类型的数据； 　　与数组不同，数组占用内存结构必须为连续，而链表则不需要内存空间为连续的；链表由多个节点连接而成，每个节点除了存储当前节点的值外还存有指向链表中下一个节点的地址；链表也有多种结构：单链表、双向链表
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