罕用数据结构有哪些 (用到的数据结构)

本文目录导航：

• 罕用数据结构有哪些？
• 关于zookeeper,下列说法失误的是
• 数据结构有哪些结构

罕用数据结构有哪些？

罕用数据结构有：数组、链表、栈、队列、树、图、堆、散列表。

数组是一种线性数据结构，用于存储相反类型的元素。

在数组中，每个元素都有一个特定的位置，经过索引可以访问和修正任何元素。

数组的特点是随机访问元素速度快，但在数据灵活增减时或者触及数据移动，效率较低。

链表也是一种线性结构，但与数组不同，链表的元素经过指针或援用衔接在一同。

链表不须要延续的内存空间，因此在拔出和删除元素时无需移动其余元素，效率高。

但随机访问元素的速度慢于数组。

栈是一种后进先出的数据结构，可以存储一系列元素。

最后减少的元素总是第一个被移除的。

栈罕用于成功递归、函数调用等场景。

队列是一种先进先出的数据结构，准许在一端减少元素，在另一端移除元素。

队列罕用于成功期待、缓冲等场景。

树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。

树中的每个节点可以有多个子节点，但只要一个父节点。

经常出现的树结构包括二叉树、红黑树等。

树罕用于成功文件系统、数据库索引等场景。

图是一种复杂的数据结构，由节点和边组成，节点之间可以有多条门路相连。

图罕用于示意复杂的相关和门路。

堆是一种不凡的树形数据结构，理论用于成功优先队列。

堆中的每个节点都有一个优先级，优先级最高的节点总是最先被访问或移除。

散列表是一种键值对的数据结构，经过哈希函数将键映射到表中的位置，以成功极速查找。

哈希表罕用于成功关联数组、数据库索引等场景。

以上是罕用数据结构的简明引见。

在实践编程中，选用适合的数据结构可以提高程序的效率和性能。

关于zookeeper,下列说法失误的是

关于zookeeper,下列说法失误的是不选举Leader。

拓展资料：

ZooKeeper是一个散布式的，开明源码的散布式运行程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的成功，是Hadoop和Hbase的关键组件。

它是一个为散布式运行提供分歧性服务的软件，提供的性能包括：性能保养、域名服务、散布式同步、组服务等。

ZooKeeper的指标就是封装好复杂易出错的关键服务，将便捷易用的接口和性能高效、性能稳固的系统提供应用户。

ZooKeeper蕴含一个便捷的原语集，提供Java和C的接口。

ZooKeeper代码版本中，提供了散布式独享锁、选举、队列的接口。

代zookeeper_home\src\recipes。

其中散布锁和队列有Java和C两个版本，选举只要Java版本。

在Zookeeper中，znode是一个跟Unix文件系统门路相似的节点，可以往这个节点存储或失掉数据。

假设在创立znode时Flag设置为EPHEMERAL。

那么当创立这个znode的节点和Zookeeper失去衔接后，这个znode将不再存在在Zookeeper里，Zookeeper经常使用Watcher发觉事情消息。

当客户端接纳到事情消息，比如衔接超时、节点数据扭转、子节点扭转，可以调用相应的行为来处置数据。

Zookeeper的Wiki页面展现了如何经常使用Zookeeper来处置事情通知，队列，优先队列，锁，共享锁，可撤销的共享锁，两阶段提交。

那么Zookeeper能做什么事情呢，便捷的例子：假定咱们有20个搜查引擎的主机(每个担任总索引中的一局部的搜查义务)和一个总主机。

担任向这20个搜查引擎的主机收回搜查恳求并兼并结果集，一个备用的总主机(担任当总主机宕机时交流总主机)，一个web的cgi(向总主机收回搜查恳求)。

搜查引擎的主机中的15个主机提供搜查服务，5个主机正在生成索引。

这20个搜查引擎的主机经常要让正在提供搜查服务的主机中止提供服务开局生成索引，或生成索引的主机曾经把索引生成成功可以提供搜查服务了。

经常使用Zookeeper可以保障总主机智能感知有多少提供搜查引擎的主机并向这些主机收回搜查恳求。

数据结构有哪些结构

数据结构的关键结构包括：线性结构、树形结构、图形结构以及其它不凡结构。

线性结构是最基本的数据结构，具备一对一的数据相关。

这种结构中的元素陈列具备顺序性，每个元素最多只要一个前驱和一个后继。

线性结构包括线性表、队列、栈等。

线性表是最经常出现的线性结构，可以启动拔出、删除等基本操作；队列是一种不凡的线性表，遵照先进先出（FIFO）的准则；栈则遵照后进先出（LIFO）的准则。

树形结构具备一对多的档次相关。

在这种结构中，元素被称为节点，它们之间存在父子相关，构成一个档次明显的树状结构。

经常出现的树形结构包括二叉树、红黑树、B树等。

它们在计算机迷信中有宽泛的运行，如文件系统的索引、数据库索引等。

图形结构也称为网状结构，具备多对多的相关。

在这种结构中，每个元素都可以与其余多个元素存在关联相关。

图形结构可以分为有向图和无向图两种类型。

有向图中的边有方向性，无向图中的边则没有方向性。

图形结构罕用于示意复杂的关联相关，如社交网络中的朋友相关等。

除了以上三种基本结构外，还有一些不凡的数据结构，如哈希表、堆、队列等。

哈希表是一种经过计算数据元素的哈希值来存储数据的数据结构，它可以提供极速的拔出和查找操作；堆是一种不凡的树形结构，用于成功优先队列等运行；队列则是一种先进先出（FIFO）的数据结构，罕用于成功缓存等性能。

总之，数据结构是计算机迷信中的基础概念，不同的数据结构实用于不同的运行场景和需求。

把握各种数据结构的特点和运行场景，关于处置计算机迷信中的实践疑问至关关键。