数据结构与算法

Fiddler抓包工具详解,HTTP/HTTPS抓包、代理设置与调试技巧一站式教程(含实战案例)

在前端、后端与移动端协作的开发流程中,最容易“出幺蛾子”的地方,就是网络请求。 有时候你会发现——浏览器一切正常,App 却一直报错; 后端接口在本地返回正常数据,部署到测试环境后却无法访问。遇到这种情况,最直接有效的解决方法就是抓包。而在众多抓包工具中,Fiddler抓包工具 以强大的功能、灵活的配

【数据结构】·励志大厂版(复习+刷题):二叉树

前引:哈喽小伙伴们!经过几个月的间隔,还是逃脱不了再次复习的命运!!!本篇文章没有冗杂的闲话,全是干货教学,带你横扫二叉树的几种遍历,怎么前序、、中序、后续?如何识别?二叉树其实难得就是它的递归,代码量其实并不多,插入

排序算法总结

目录排序算法排序算法的稳定性1. 什么是稳定排序2. 稳定性的重要性原地排序(In-place Sorting)1. 什么是原地排序2. 原地排序的意义为什么不能只看时间复杂度冒泡排序基础概念基本思想执行过程算法特点实现方式基础版本优化版本(提前结束)时间复杂度分析空间复杂度分析优缺点适用场景快速排序基础概念基本思想执行过程算法特点实现方式Lomuto 分区(简单、好理解)Hoare 分区(更高效

sqlite体积小巧但功能却很强大的数据库

sqlite 历史 SQLite 是一种轻型的关系型数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,即它可以作为应用程序的一部分嵌入到应用程序中,而不需要一个独立的数据库服务器来管理。SQLite 的代码非常轻量级,因此它被广泛用于诸如移动设备、嵌入式系统和桌面应用程序等各种环境中。 SQLite 的历史可以追溯到 2000 年左右,当时它是由 D. Richard Hipp 开发的。Hipp 原本是一位

高性能索引优化策略(八):减少索引和数据的碎片化

二叉树索引可能导致碎片化,进而影响数据库性能。碎片化的索引存储性能很弱或在磁盘上不是有序的。使用二叉树索引去超找页节点时本身就需要随机的磁盘访问,因此随机访问是二叉树索引的特性,而并不是异常。然而,如果页节点在物理上是有序的并且紧密存储,那查询的性能依旧是更好的。如果不是这样的话,我们称之为碎片化,此时的范围查询或全表扫描的速度会成倍地降低,尤其对于覆盖索引查询而言更是如此。 数据表的数据存储也可

【MySQL】MySQL删除大表的drop table方法

一、背景 最近微信群里的一位网友就“引火上身”了,而其他群友则“因祸得福”了。 事情的起因是这样的,一位网友发现测试服务器上的一个 log 表达到了 100G。他想这个表太大了,而且测试环境的 log 数据,没啥用,就想着给 delete 掉。 一开始,他就直接执行 delete,发现,执行了半天,没反应。 image.png 于是,他就从 Navicat 上,强制结束了执行,选择使用

Select基础查询

一、select命令格式 查看表里的行:select 表头名列表 from 库名.表名; 查看表里与条件匹配的行:select 表头名列表 from 库名.表名 where 查询条件 ; 二、where的基础条件 分类 命令/符号/... 说明 数值比较 = 相等 != 不相等 > 大于 >= 大于等于 < 小于 &l

SQL SERVER非聚集索引

一、非聚集索引 1、非聚集索引 聚集索引是索引结构和数据一起存放的索引。 类似于字典的正文,当我们根据拼音直接就能找到那个字。 非聚集索引:非聚集索引是索引结构和数据分开存放的索引。 类似于根据偏旁部首找字,首先找到该字所在的地址,再根据地址找到这个字的信息。 2、存储在数据页中 也是存储在页中(PageType标记为2的页,叫索引页)。 比如表T建立了一个非聚集索引Index_A,那么