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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （256）-- 算法导论18.3 2题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （256）-- 算法导论18.3 2题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （258）-- 算法导论19.3 1题
斐波那契堆（Fibonacci Heap）是一种特殊的优先队列数据结构，它使用了一种叫做“合并树”的结构来组织节点。在斐波那契堆中，节点可以被标记（marked）或未标记（unmarked）。当一个节点被标记时，它意味着该节点在之前的操作中可能失去过孩子，或者它是通过合并操作得到的。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （253）-- 算法导论18.2 6题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （253）-- 算法导论18.2 6题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.1 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.1 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （251）-- 算法导论18.2 4题
B树（B-tree）是一种自平衡的树，常用于数据库和文件系统的索引结构。在B树中，每个节点最多有 m 个子节点（对于B树，m 是阶数，即节点的最大子节点数），并且每个非根节点至少有 ⌈m/2⌉ 个子节点（其中 ⌈x⌉ 表示不小于 x 的最小整数）。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （250）-- 算法导论18.2 3题
在B树（也称为B-tree）中，最小的关键字总是位于最左边的叶子节点的最左边的元素。要找到最小关键字，你需要从根节点开始，并沿着最左边的孩子节点一直向下搜索，直到达到一个叶子节点。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （252）-- 算法导论18.2 5题
当我们在B树（或B+树）中考虑不同大小的内部结点和叶结点时，我们可以为每个类型的结点选择不同的t值。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （245）-- 算法导论18.1 3题
B树是一种自平衡的树，它保持数据有序，并允许我们对树进行插入、删除和查找操作，同时保持对数的时间复杂度。B树的每个节点可以有多于两个的子节点，这取决于B树的阶数t。阶数t定义了树的一些性质，比如一个非根节点最多有t-1个关键字和t个子节点，根节点则最多有2t-1个关键字。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （249）-- 算法导论18.2 2题
在B树（B-Tree）中，当我们进行插入操作时（例如B-TREE-INSERT），我们可能会遇到磁盘I/O操作，这些操作包括DISK-READ（从磁盘读取数据到内存）和DISK-WRITE（将内存中的数据写回到磁盘）。然而，如果我们能够优化我们的数据结构和算法，我们就可以减少冗余的I/O操作。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （247）-- 算法导论18.1 5题
如果红黑树中的每个黑结点吸收它的红色孩子，并把它们的孩子作为自己的孩子，这种操作会破坏红黑树的性质，因为红黑树要求从任一结点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色结点。这种操作可能会导致某些路径上的黑色结点数量减少，从而不再满足红黑树的定义。
Redis经典问题：热点key问题
Redis经典问题：热点key问题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （246）-- 算法导论18.1 4题
B树是一种自平衡的树，它保持数据有序，并允许对数时间复杂度的插入、删除和查找操作。B树的一个关键属性是其最小度数（t），它决定了树的结构和节点的最大、最小子节点数。
用go语言，给一棵根为1的树，每次询问子树颜色种类数。
用go语言，给一棵根为1的树，每次询问子树颜色种类数。假设节点总数为n，颜色总数为m，每个节点的颜色，依次给出，整棵树以1节点做头，有k次查询，询问某个节点为头的子树，一共有多少种颜色。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （243）-- 算法导论18.1 1题
在B树中不允许最小度数 t=1 的主要原因在于这样会导致树的结构退化为链表，失去了B树作为平衡多路搜索树的优势。当 t=1 时，每个非根节点将只能包含最多一个关键字和两个子节点，这使得B树不再能够有效地利用空间，并且在搜索、插入和删除操作上性能会大大降低。
深入剖析Redis哨兵模式的原理和应用
哨兵模式是Redis中一种用于实现高可用性和自动故障转移的机制。通过哨兵模式，Redis集群可以在主从服务器之间保持一致性，当主服务器出现问题时，哨兵能够自动检测到并进行故障转移，以确保服务的连续性和稳定性。
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用go语言，欢迎各位勇者莅临力扣城，本次的挑战游戏名为「力扣泡泡龙」。游戏的起点是一颗形状如二叉树的泡泡树，其中每个节点的值代表该泡泡的分值。
高可用数据库架构：互备（Multi-Master）技术详解
互备，顾名思义就是两个或多个系统相互备份。在分布式系统中，这种机制常见于主从复制（Master-Slave Replication）架构中。
Redis分区容错秘诀：解密主从模式
Redis作为一种常见的键值数据库（Key-Value Database），以其高性能和多功能性而广受欢迎。
算法导论22.2 2题
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算法导论22.1 2题
在Go语言中，表示一棵完全二叉树的邻接矩阵首先需要理解完全二叉树的性质：对于任何非叶子节点，其左子节点的索引是其索引的两倍，右子节点的索引是其索引的两倍加一（假设根节点的索引为1）。
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