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Redis分区指南：如何实现高可用与扩展性
在Redis的分布式环境中，数据分区是为了将数据存储在多个节点上，以实现更好的负载均衡和可扩展性。Hash是Redis中常见的一种数据分区方式，但它存在一些局限性，需要我们深入探讨。
解决Paxos活性难题：分布式一致性的终极指南
Paxos算法是一种用于在分布式系统中达成一致性（共识）的算法，它由计算机科学家Leslie Lamport在1990年代提出。这个算法解决了在分布式环境中，多个节点如何就某个值达成一致的问题。
分布式一致性必备：一文读懂Raft算法
Raft是一种用于管理复制日志的一致性算法，旨在解决分布式系统中多个节点之间的数据一致性问题。它通过选举一个领导者（Leader），让领导者负责管理和协调日志复制，确保所有节点的数据一致。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （286）-- 算法导论21.2 5题
Gompers 教授的猜想是有道理的，可以通过一种称为“循环双向链表”或“循环双向指针”的结构来实现。在这种结构中，每个节点都有两个指针，一个指向它的后继节点，另一个指向它的前驱节点。对于集合对象，我们可以将链表的尾节点作为集合的代表，并保留一个指向尾节点的指针，从而仅使用一个“外部”指针来引用整个集合。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （289）-- 算法导论21.3 2题
在并查集（Union-Find）数据结构中，路径压缩（Path Compression）是一种优化技术，用于减少在FIND-SET操作中遍历树的深度。路径压缩通常在递归实现中较为直观，但非递归版本也可以实现。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （287）-- 算法导论21.2 6题
在并查集（Union-Find）数据结构中，UNION 过程通常用于合并两个集合。传统的 UNION 操作会维护一个指向每个集合最后一个元素的 tail 指针，以便于在合并时快速找到最后一个元素并修改其指针。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （264）-- 算法导论20.1 3题
在二叉搜索树（BST）中，查找一个节点 x 的后继（即大于 x 的最小节点）或前驱（即小于 x 的最大节点）时，即使 x 不在树中，也可以遵循一定的规则来找到这些节点。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （284）-- 算法导论21.2 2题
在Go语言中实现使用链表表示的不相交集合（Disjoint Set）数据结构，并且结合加权合并（Union-by-Rank）和路径压缩（Path Compression）启发式策略，可以使MAKE-SET、FIND-SET的摊还时间复杂度为O(1)，而UNION的摊还时间复杂度为O(lg n)。
142.环形链表2(返回链表开始入环的第一个节点)
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【QT】输入类控件、多元素控件、容器类控件和布局管理器
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数据结构之单链表详解（C语言手撕）
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一篇搞定AVL树原理及模拟实现
二叉搜索树虽可以缩短查找的效率，但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树，查找元素相当于在顺序表中搜索元素，效率低下。
二叉搜索树原理以及实现
二叉搜索树又叫二叉排序树，二叉查找树，可以为空，也可以不为空
递归算法轻松学：专为新手小白打造的入门指南，新手必做树递归遍历，斐波那契数，辗转相除计算最大公约数，前后中缀表达式，DES回溯遍历，全排列问题
递归算法轻松学：专为新手小白打造的入门指南，新手必做树递归遍历，斐波那契数，辗转相除计算最大公约数，前后中缀表达式，DES回溯遍历，全排列问题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （283）-- 算法导论21.2 1题
在并查集（Disjoint Sets）或集合合并（Union-Find）问题中，我们可以使用加权合并启发式策略（通常是按秩合并或按大小合并）来优化UNION操作，以便在多个UNION操作后，仍然能够保持较低的树高，从而提高后续FIND-SET操作的效率。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （274）-- 算法导论20.3 1题
vEB 树（van Emde Boas 树）是一个用于解决稀疏位向量问题的数据结构，通常用于支持快速插入、删除和查找操作。然而，标准的 vEB 树设计并不直接支持重复关键字，因为它通常用于存储位向量（即每个关键字最多出现一次）。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （275）-- 算法导论20.3 2题
vEB 树（van Emde Boas 树）是一种用于处理稀疏位集合的高效数据结构，它允许在常数时间内执行查找、插入、删除和前驱/后继操作。然而，标准的 vEB 树并不直接支持带有卫星数据的关键字。
面试之算法：二叉树遍历、左/右叶子节点和、构建二叉树、最大深度、是否平衡、将有序数组转换为二叉树、二叉树求和路径、右视图、序列化、反序列化(Java)
面试之算法：二叉树遍历、左/右叶子节点和、构建二叉树、最大深度、是否平衡、将有序数组转换为二叉树、二叉树求和路径、右视图、序列化、反序列化(Java)
一文解读JavaScript中的文档对象（DOM）
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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （159）-- 算法导论12.3 6题
在二叉树中，当一个节点有两个孩子时，通常选择左孩子作为前驱，右孩子作为后继。然而，你提到了一种公平策略，即给前驱和后继赋予相等的优先级。这意味着我们不能仅仅依赖节点是左孩子还是右孩子来选择前驱或后继。
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