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索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
数据结构模拟网站：Data Structure Visualization
不适合做自增ID的数据结构。如下示意图，假设采用二叉树作为表自增主键ID的数据存储结果如下：当查询id为5的数据时，其查询次数为5次
不适合做mysql的索引，因为当表数据太大时，树的高度也同时增大，导致高度不可控和查询速度同时变慢。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-824189.html
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一个sql语句在mysql中究竟是如何运行的？又应该通过怎样的方式去查找我们要找的数据？这里就涉及到几种存储数据的算法； 可以做索引的数据结构有数组、链表、二叉搜索树和B树（B-树、B+树）。 2.1、HASH 由于HASH查询和写入的时间复杂度是O(1),这意味着只需要一次hash计算就
栈是一种特殊的线性表。其只允许在固定的一端进行插入和删除元素的操作，进行数据的插入和删除的一端称作 栈顶 ，另外一端称作 栈底 。 栈不支持随机访问 ，栈的数据元素遵循 后进先出 的原则，即 LIFO（Late In First Out）。 也许有人曾经听说过 压栈 和 入栈 的术语，以
(꒪ꇴ꒪ )，Hello我是 祐言QAQ 我的博客主页：C/C++语言,Linux基础,ARM开发板，软件配置等领域博主🌍 快上🚘，一起学习，让我们成为一个强大的攻城狮！ 送给自己和读者的一句鸡汤🤔： 集中起来的意志可以击穿顽石! 作者水平很有限，如果发现错误，可在评论区指正，感谢🙏
🎥 屿小夏 ： 个人主页 🔥个人专栏 ： 数据结构解析 🌄 莫道桑榆晚，为霞尚满天！ 什么是数据结构？我们为什么要学数据结构？数据结构中的顺序表长什么样子？它是怎么运用？ 本期我们将对这些一一讲解,彻底明白数据结构的重要性，以及顺序表是一种什么的数据
队列（Queue）是一种具有先进先出（FIFO）特性的数据结构。在队列中，数据的插入和删除操作分别在队列的两端进行。插入操作在队列的尾部进行，而删除操作则在队列的头部进行。这种特性使得队列在很多实际应用中非常有用，比如任务调度、缓冲区管理等。 线性表是一种
前言： 在前面我们已经学习了数据结构的基础操作：顺序表和链表及其相关内容，今天我们来学一点有些难度的知识—— 数据结构中的二叉树 ，今天我们先来学习 二叉树中堆 的知识，这部分内容还是非常有意思的，下面我们就开始慢慢学习 准备工作：本人习惯将文件放在
排序1：深入了解数据结构第四弹——排序（1）——插入排序和希尔排序-CSDN博客 排序2：深入理解数据结构第五弹——排序（2）——快速排序-CSDN博客 前言： 在前面，我们已经学习了插入排序、堆排序、快速排序等一系列排序，今天我们来讲解一下另一个很高效的排序方法
目录 一. 哈希表的原理与结构 哈希函数 存储数组 哈希冲突与解决方法 总结 二. 哈希函数的作用与设计 哈希函数的作用： 哈希函数的设计： 常见的哈希函数设计方法包括： 三. 哈希冲突与解决方法 1. 开放寻址法（Open Addressing） 2. 链地址法（Chaining） 四. 哈希表的应用 五
排序（1）： 深入了解数据结构第四弹——排序（1）——插入排序和希尔排序-CSDN博客 前言： 在前面我们已经讲过了几种排序方式，他们的效率有快有慢，今天我们来学习一种非常高效的排序方式——快速排序 目录 一、快速排序的思想 二、快速排序的递归实现 2.1 霍尔法
索引就像一本书的目录，通过索引可以快速找到我们想要找的内容。那么什么样的数据结构可以用来实现索引呢？我们可能会想到：二叉查找树，平衡搜索树，或者是B树等等一系列的数据结构，那么为什么MySQL最终选择了B+树作为索引的数据结构呢？ 要想
