标签： 数据结构

发布于

JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript`的`Lenses`：其在不可变数据结构中的更新操作。

嘿，大家好！今天咱们来聊点儿酷炫的，关于 JavaScript 的 Lenses，尤其是在不可变数据结构中，如何用它们优雅地更新数据。准备好了吗？Let’s dive in! ### 啥是 Lenses？别告诉我你只知道眼镜！ Lenses，中文翻译成“镜头”，但在这里跟眼镜真没啥关系。在编程的世界里，它是一种强大的工具，允许你安全且简洁地访问和修改嵌套在复杂数据结构中的特定属性，而无需手动遍历整个结构。想象一下，你有一栋豪华别墅（数据结构），Lenses 就像是专门为你定制的望远镜，让你精准地观察和调整别墅里的某个角落，比如客厅里的壁炉。 更学术一点的说法：Lenses 是由一对 get 和 set 函数组成的。 * **get (view):** 接收一个数据结构，返回你想要访问的属性值。 * **set (update):** 接收一个数据结构和一个新的属性值，返回一个修改后的新的数据结构，原始数据保持不变（对于不可变数据结构来说）。 ### 为什么要用 Lenses？痛点在哪里？ 假设我们有一个嵌套很深的对象，比如： “`javascript const user = { i …

继续阅读“JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript`的`Lenses`：其在不可变数据结构中的更新操作。”

发布于

MySQL高级讲座篇之：MySQL递归查询：在层级数据结构中实现复杂查询。

各位观众老爷，大家好！今天咱们聊点高级的——MySQL 递归查询，保证让你的数据库功力更上一层楼。 开场白：别怕递归，它其实很友好 一提到“递归”，很多人脑子里可能马上冒出“无限循环”、“栈溢出”这些恐怖字眼。 别慌！其实递归并没有那么可怕，它只是解决问题的一种巧妙方式，特别适合处理具有层级结构的数据。 想象一下，你家公司的组织架构，或者电商网站的商品分类，是不是一层套一层？ 这种数据结构用递归查询来处理，简直是事半功倍。 一、 什么是递归查询？ 简单来说，递归查询就是在一个查询语句中，调用自身来获取层级关系的数据。 就像查族谱一样，先找到你，再找到你爸，再找到你爷爷，一直往上追溯。 在MySQL 8.0之前，实现递归查询是一件比较麻烦的事情，通常需要用到存储过程或者自定义函数。 但自从有了 Common Table Expression (CTE)，也就是“通用表达式”，递归查询变得简单多了。 二、 CTE：递归查询的利器 CTE 就像一个临时的查询结果集，你可以在一个查询语句中定义它，并在后续的查询中引用它。 CTE 分为两种：普通 CTE 和递归 CTE。 咱们这里主要讲递归 C …

继续阅读“MySQL高级讲座篇之：MySQL递归查询：在层级数据结构中实现复杂查询。”

发布于

剖析 Vue 3 源码中 `ReactiveEffect` 类如何利用 `WeakMap` 和 `Set` 数据结构高效地管理依赖关系图，解释 `targetMap` 和 `dep` 的具体数据结构。

各位观众老爷，晚上好！今天咱们来聊聊 Vue 3 响应式系统的核心之一：ReactiveEffect 类。这玩意儿听起来玄乎，但其实就是个“依赖追踪器”，负责帮你搞清楚哪个数据变了，哪些地方需要跟着更新。它背后的功臣就是 WeakMap 和 Set 这两个数据结构。 开场白：响应式系统的核心挑战 在 Vue 3 中，响应式系统要解决一个核心问题：当数据发生变化时，如何高效地找到所有依赖于这个数据的“副作用”（Effect）。 所谓副作用，就是因为数据变化而需要执行的函数，比如更新 DOM、执行计算属性等等。 如果每次数据变化都遍历所有可能的副作用，那性能肯定爆炸。所以，我们需要一种机制，能够快速地找到真正需要更新的副作用。 这就是 ReactiveEffect 和它的小伙伴们（WeakMap 和 Set）要解决的问题。 ReactiveEffect 类：副作用的载体 首先，咱们来看看 ReactiveEffect 类的基本结构（简化版）： class ReactiveEffect<T = any> { active = true; // 标记 effect 是否激活 dep …

继续阅读“剖析 Vue 3 源码中 `ReactiveEffect` 类如何利用 `WeakMap` 和 `Set` 数据结构高效地管理依赖关系图，解释 `targetMap` 和 `dep` 的具体数据结构。”

发布于

剖析 Vue 3 源码中 `ReactiveEffect` 类如何利用 `WeakMap` 和 `Set` 数据结构高效地管理依赖关系图，解释 `targetMap` 和 `dep` 的具体数据结构。

各位观众，大家好！我是今天的“Vue 3 源码解密”主讲人，咱们今天就来聊聊 Vue 3 响应式系统的核心——ReactiveEffect 类，以及它如何巧妙地利用 WeakMap 和 Set 这两大金刚来管理依赖关系图，让数据变化时能够精准地通知到相关的视图更新。 准备好了吗？ Let’s go！ 一、 依赖追踪：Vue 3 响应式系统的骨架 Vue 的响应式系统，说白了，就是建立一个数据和使用这些数据的视图之间的“恋爱关系”。当数据（比如 data 里的变量）发生变化时，我们要能迅速找到所有“爱慕”这个数据的视图，然后通知它们更新。 ReactiveEffect 类就是这段恋爱关系的核心维护者。它代表一个需要响应式追踪的副作用函数，通常就是更新视图的渲染函数。 二、targetMap：依赖关系的大本营 要维护数据和视图之间的关系，Vue 3 使用了一个名为 targetMap 的 WeakMap。 别被 WeakMap 吓到，它其实很简单。 targetMap 的结构是这样的： // targetMap: WeakMap<object, Map<string …

继续阅读“剖析 Vue 3 源码中 `ReactiveEffect` 类如何利用 `WeakMap` 和 `Set` 数据结构高效地管理依赖关系图，解释 `targetMap` 和 `dep` 的具体数据结构。”

发布于

针对 Vuex/Pinia 中的复杂数据结构（如树形结构），如何设计高效的读写和更新策略？

大家好，我是今天的主讲人。今天咱们来聊聊 Vuex/Pinia 在面对复杂数据结构，尤其是树形结构时，如何玩转读写和更新，让你的代码飞起来！ 开场白：树形结构，甜蜜的负担 树形结构，在前端开发中那是相当常见。组织机构、文件目录、评论回复，甚至一些复杂的配置项，都离不开它。但是，当数据量一大，层级一深，在Vuex/Pinia里直接操作就容易变得笨重。每次更新都触发整个树的重新渲染，性能立马拉胯。 所以，我们需要一套高效的策略，让读写更新都能快如闪电。 第一部分：读的艺术 – 如何高效地从树中取数据 首先，咱们得把数据给取出来才能操作，对吧？直接遍历树，虽然简单粗暴，但效率实在堪忧。 善用计算属性 (Computed Properties) 计算属性就像是缓存，只有依赖的数据变化时才会重新计算。对于频繁读取，但更新不那么频繁的数据，简直是神器。 例子：获取某个节点的路径 假设我们有一个树形结构，每个节点都有 id 和 name 属性，我们要获取某个 id 节点的完整路径。 // Vuex store (类似 Pinia 的 store) state: () => ({ t …

继续阅读“针对 Vuex/Pinia 中的复杂数据结构（如树形结构），如何设计高效的读写和更新策略？”

发布于

C++ 原子操作的无锁算法设计：非阻塞数据结构的高级实现

哈喽，各位好！今天咱们来聊聊 C++ 原子操作的无锁算法设计，这可是个既炫酷又实用的话题。想象一下，你的程序里一堆线程嗷嗷待哺，都想抢着访问同一个数据结构，如果用传统的锁，那就像排队上厕所，一个一个来，效率低到爆。而无锁算法就像给每个人发一个私人马桶，想上就上，谁也不耽误谁，这感觉是不是很爽？ 当然，无锁算法也不是那么容易驾驭的，它就像一匹野马，需要你用原子操作这根缰绳牢牢控制住。今天我们就来一起学习如何驯服这匹野马，设计出高性能的非阻塞数据结构。 1. 原子操作：无锁算法的基石 原子操作，顾名思义，就是不可分割的操作。在多线程环境下，原子操作要么全部执行，要么全部不执行，不会出现执行到一半被其他线程打断的情况。这就像你用支付宝转账，要么成功，要么失败，不会出现钱扣了，但对方没收到的情况。 C++11 引入了 <atomic> 头文件，提供了丰富的原子操作类型和函数。常用的原子操作包括： 原子读 (Atomic Load): 从原子变量读取值，保证读取到的值是最新的，不会出现数据撕裂。 原子写 (Atomic Store): 将新值写入原子变量，保证写入操作是原子的，不会出 …

继续阅读“C++ 原子操作的无锁算法设计：非阻塞数据结构的高级实现”

发布于

C++ `constexpr` 函数式编程：在编译期执行复杂算法与数据结构操作

哈喽，各位好！今天咱们来聊聊 C++ 的 constexpr，这玩意儿可不是个花架子，它能让你的代码在编译期就“活”起来，直接在编译时执行复杂的算法和数据结构操作，想想都刺激！ 第一章：constexpr 的前世今生：从 Hello World 到编译期计算 首先，constexpr 的出现是为了解决什么问题呢？ 简单来说，是为了优化！ 想象一下，你有一个程序，其中需要用到一些常量，比如圆周率 π，或者一个固定大小的数组。传统的做法是在运行时计算这些值，或者在代码中硬编码这些值。 但是，这些值在编译时就已经确定了，完全可以在编译时就计算出来。这样，运行时就省去了计算的开销，直接使用计算好的值，速度更快，效率更高。 这就是 constexpr 的用武之地。它告诉编译器：“嘿，这个函数或者变量，你可以在编译时就给我算出来！” 最简单的 constexpr 例子： constexpr int square(int x) { return x * x; } int main() { constexpr int result = square(5); // result 在编译时就被计算为 25 …

继续阅读“C++ `constexpr` 函数式编程：在编译期执行复杂算法与数据结构操作”

发布于

Python 数据结构设计：针对内存与时间复杂度的平衡

好的，各位观众，欢迎来到“Python 数据结构设计：内存与时间复杂度的爱恨情仇”讲座现场！我是今天的导游，将带领大家探索数据结构这个既让人头秃又魅力四射的世界。 今天的主题是关于如何在 Python 中选择和设计数据结构，以在内存使用和运行速度之间找到最佳平衡点。这就像在美食和减肥之间挣扎一样，是个永恒的难题。 一、开胃小菜：什么是时间复杂度和空间复杂度？ 在深入研究之前，我们先来回顾一下两个关键概念：时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度： 这家伙描述的是算法运行所需的时间与输入数据规模的关系。通常用大 O 符号表示，比如 O(n)、O(log n)、O(n^2) 等。简单来说，就是数据量翻倍，你的程序运行时间会增加多少倍。 空间复杂度： 这个家伙描述的是算法运行所需的内存空间与输入数据规模的关系。同样用大 O 符号表示。简单来说，就是数据量翻倍，你的程序需要占用的内存会增加多少倍。 想象一下，你要在一堆书中找到特定的一本书。 方法一： 从第一本开始，逐一翻看，直到找到为止。如果书的数量是 n，那么最坏情况下你需要翻看 n 本书。这就是 O(n) 的时间复杂度。空间复杂度嘛，你只需要 …

继续阅读“Python 数据结构设计：针对内存与时间复杂度的平衡”

发布于

Python 数据结构设计：针对内存与时间复杂度的平衡

好，让我们来开一场关于 Python 数据结构设计的“内存与时间复杂度的平衡术”讲座。各位同学，准备好迎接挑战了吗？别担心，我保证这不会是一场枯燥乏味的理论课，咱们的目标是：用最有趣的方式，搞懂最实用的技巧。 开场白：天下武功，唯快不破？ 首先，我们得承认一个事实：在程序员的世界里，“快”几乎是所有人的追求。但就像武侠小说里说的，练功不能只追求速度，还得讲究内功和招式的配合。在数据结构的世界里，“快”对应的是时间复杂度，而“内功”则对应的是空间复杂度（也就是内存占用）。 所以，我们今天的主题就是：如何在 Python 的江湖里，练就一套既快又省的武功，成为一个高效的数据结构大师！ 第一章：基础数据结构的“爱恨情仇” Python 内置了一些非常常用的数据结构，比如列表（List）、字典（Dictionary）、集合（Set）和元组（Tuple）。它们就像是我们的基本功，必须掌握。 列表 (List)：灵活多变的“变形金刚” 列表就像一个可以随意伸缩的数组，你可以往里面塞任何东西，增删改查都很方便。 my_list = [1, 2, “hello”, True] my_list.appe …

继续阅读“Python 数据结构设计：针对内存与时间复杂度的平衡”

发布于

C++ 缓存友好的数据结构：优化内存访问模式提升性能

C++ 缓存友好的数据结构：让你的代码像猎豹一样奔跑 嘿，各位码农朋友们！今天咱们不聊高深莫测的算法，也不谈花里胡哨的设计模式，咱们来聊点实在的——如何让你的 C++ 代码跑得更快，就像一头猎豹追逐羚羊一样迅猛！秘诀就在于：缓存友好的数据结构。 等等，缓存？那不是浏览器用来存网页图片的东西吗？ 没错，但这里的缓存指的是 CPU 缓存，它就像 CPU 的贴身小棉袄，能以极快的速度提供数据。CPU 访问内存的速度可比访问缓存慢多了，简直就像蜗牛爬树和火箭发射的区别。所以，我们要做的就是尽量让 CPU 从缓存里拿到数据，而不是慢吞吞地去内存里翻箱倒柜。 想象一下，你是一位图书管理员，要帮读者找书。 情况一：书架上的书按照主题分类，同一主题的书都放在一起。读者要借同一主题的书，你只需要在一个区域找，效率杠杠的！ 情况二：书架上的书乱七八糟，东一本西一本。读者要借同一主题的书，你得满屋子跑，累得半死！ 这两种情况的区别，就类似于缓存友好和缓存不友好的数据结构的区别。 什么是缓存友好？ 简单来说，就是你的数据在内存里排列得比较紧凑，而且访问模式也比较有规律，这样 CPU 就能更容易地把数据加载到缓 …

继续阅读“C++ 缓存友好的数据结构：优化内存访问模式提升性能”