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初始MYSQL数据库（1）——创建、删除数据库和数据表的相关操作
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。因此，为了高性能的处理数据，便诞生了数据库。
二叉树的顺序结构（堆的实现）
普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结 构存储。
二叉排序树（BST）
对于二叉排序树的任何一个非叶子节点，要求左子节点的值比当前节点的值小，右子节点的值比当前节点的值大。特别说明：如果有相同的值，可以将该节点放在左子节点或右子节点。
双链表的介绍及基本操作
单向链表，查找的方向只能是一个方向，而双向链表可以向前或者向后查找
LeetCode：450.删除二叉搜索树中的节点
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gitee的注册和代码的提交-git提交了，gitee上没有绿点
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C++数据结构——哈希表
顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(log_2 N)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
C++——二叉搜索树
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数据结构二叉树——堆
我们已经了解到，二叉树有顺序存储和链式存储两种方式。其中顺序存储比较特殊，它用数组来作为架构，这就要求树的各个节点之间必须是连续且有序，这样一来只有完全二叉树才符合条件，所以我们将顺序存储的二叉树另起一个新名字——堆。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （69）-- 算法导论6.5 8题
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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （131）-- 算法导论11.2 3题
Marley 教授的假设是关于调整链表（可能是一个散列链表）以保持已排序的顺序，从而提高散列的性能。这可能涉及到改变链表的查找、插入和删除操作的实现。
讲一讲Redis缓存的数据一致性问题和处理方案。
数据一致性当使用缓存时，无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统，会引入数据同步的问题。
数组实践_基础操作_数组变动
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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.3 1题
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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （256）-- 算法导论18.3 2题
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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.1 1题
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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （241）-- 算法导论17.3 7题
为了设计满足要求的数据结构，我们可以采用一个平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）和一个优先队列（最小堆）。平衡二叉搜索树可以保持元素有序，方便查找中位数和删除元素，而优先队列可以高效地完成删除最大一半元素的操作。
选择数组中的前两个元素并删除它们
用go语言，给定一个整数数组nums，我们可以重复执行以下操作：选择数组中的前两个元素并删除它们，每次操作得到的分数是被删除元素的和。
被删除元素的和
用go语言，给定一个整数数组 nums，其中至少包含两个元素。可以根据以下规则执行操作：选择最前面两个元素删除、选择最后两个元素删除，或选择第一个和最后一个元素删除。每次操作的得分是被删除元素的和。
数据文件未用正确方法删除后的解决方案
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