算法与数据结构包含了以下主要内容:数据结构包括逻辑结构,描述数据元素之间的逻辑关系,如线性结构(例如数组、链表)、树形结构(如二叉树、堆、B树)、图结构(包括有向图、无向图等)以及抽象数据类型如集合和队列等。存储结构则描述了数据在计算机中的具体存储方式,例如数组的连续存储、链表的动态分配节点,以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。基本操作针对每种数据结构定义了一系列基本操作,如插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法设计研究了如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令,使得计算机能够执行以解决问题。算法特性包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性,有效算法必须能在有限步骤内结束,并对于给定的输入产生唯一确定的输出。算法分类包括排序算法(如冒泡排序、快速排序、归并排序)、查找算法(如顺序查找、二分查找、哈希查找)、图论算法(如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法)、动态规划、贪心算法、回溯法和分支限界法。算法分析通过数学方法分析了算法的时间复杂度(运行时间随数据规模增长的速度)和空间复杂度(所需内存大小)来评估其效率。学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理,还能帮助开发人员编写高效、稳定和易于维护的软件系统。
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INNER JOIN:仅返回匹配的记录;
LEFT JOIN:返回左表所有记录及匹配的右表记录;
RIGHT JOIN:返回右表所有记录及匹配的左表记录。
索引分类:
单列索引和多列索引;
唯一索引和普通索引;
全文索引和空间索引。
锁机制:
主要有行级锁和表级锁,控制并发访问。
乐观锁与悲观锁:
乐观锁:假设不会发生冲突,通过版本号等机制来控制;适用于冲突少的场景。
悲观锁:假设会发生冲突,实时锁定资源;适用于冲突较多的场景。
死锁:
指两个或多个事务互相等待对方释放锁,导致无法继续执行。
解决机制:死锁检测、超时回滚等。
发生场景:多个事务相互锁定资源时。
事务:
具备ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性),适用于需要保证数据完整性的场景。
事务隔离级别:
包括读未提交、读已提交、可重复读、串行化,适用场景依据对一致性和性能的需求决定。
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