04 2020 档案
摘要：Trait是PHP 5.4引入的新概念，看上去既像类又像接口，其实都不是，Trait可以看做类的部分实现，可以混入一个或多个现有的PHP类中，其作用有两个：表明类可以做什么；提供模块化实现。Trait是一种代码复用技术，为PHP的单继承限制提供了一套灵活的代码复用机制。 为什么使用Trait PHP
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摘要：善用接口 接口不是现代PHP的新特性，但是非常重要，学会使用接口，可以极大提升我们的编程能力，所以在日常开发中应该尽可能多地使用接口。 接口是两个PHP对象之间的契约（Contract），Laravel底层就直接将接口放在Contracts目录中： 接口将我们的代码和依赖解耦了，而且允许我们的代码依
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摘要：强推一个学设计模式的网站： Refactoring Guru （https://refactoringguru.cn） 这是国外的一个网站，建立的初衷，是帮助开发者以更为简单便捷的方式，迅速掌握各个设计模式的学习。 每个设计模式都对应配有一篇图文并茂的文章，让开发者可以很轻松的搞懂每个设计模式的具体
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摘要：堆和堆的构建 什么是堆 堆是一种特殊的二叉树，具备以下特性： 堆是一个完全二叉树 每个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其左右孩子节点的值 如果每个节点的值都大于等于左右孩子节点的值，这样的堆叫大顶堆；如果每个节点的值都小于等于左右孩子节点的值，这样的堆叫小顶堆。 上图中，左侧的堆是大顶堆，右侧的
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摘要：前面几篇分享中我们陆续介绍了平衡二叉树的定义、实现原理、构建过程演示以及对应的实现代码，我们提到平衡二叉树是最理想的二叉排序树，性能最好，也最稳定，但是缺点是维护成本高，需要在插入和删除节点时维护新树的平衡性，所以工程实践中，我们倾向于使用另一种二叉排序树 —— 红黑树，什么是红黑树？红黑树的性能如
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摘要：1、什么是命名空间 如果你只需要知道现代PHP特性中的一个，那就应该是命名空间。命名空间在PHP5.3.0中引入，其作用是按照一种虚拟的层次结构组织PHP代码，这种层次结构类似操作系统中文件系统的目录结构。命名空间是现代PHP组件生态的基础，现代的PHP组件框架代码都是放在各自全局唯一的厂商命名空间
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摘要：引子 上一篇我们介绍了二叉排序树，并且提到理想情况下，二叉排序树的插入、删除、查找时间复杂度都是 ，非常高效，而且它是一种动态的数据结构，插入删除性能合查找一样好，不像之前提到的二分查找，虽然查找性能也是 ，但是需要先对线性表进行排序，二排序的最好时间复杂度也是 ，所以二分查找不适合动态结构的排序。
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摘要：为什么要引入二叉排序树 我们前面已经介绍了很多数据结构，比如数组、链表、散列表等，数组查找性能高，但是插入、删除性能差，链表插入、删除性能高，但查找性能差，在不考虑散列冲突的话，散列表的插入、删除、查找性能都很高，但是前提是没有散列冲突，此外，散列表存储的数据是无序的，散列表的扩容非常麻烦，涉及到散
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摘要：二叉树的定义及其特性 树的相关概念 树这种数据结构模拟了自然界中树的概念，自然界中的树有根、叶子、枝干，数据结构中的树也是如此，只不过是倒过来的： 其中的每个元素叫做节点。树的顶点（没有父元素的节点）叫根节点，如 E；每个分支的末端节点（没有子元素的节点）叫叶子节点，如 G、H、I、J、K、L；用来
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摘要：PHP 提供的字符串匹配函数多是单模式匹配，因此大多通过 KMP算法 实现，我们以 函数为例，简单对底层实现源码进行剖析。 是 PHP 标准库提供的函数，所以可以在 中找到其定义： 阅读这段源码可知，真正的匹配逻辑通过 函数实现，我们继续溯源，可以追踪到 文件中的 函数定义，核心匹配逻辑在这里： 如
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摘要：今天开始，我们将花三篇文章的篇幅由浅及深地介绍几个字符串匹配算法，首先从最简单的字符串匹配算法 —— BF 算法说起，BF 是 Brute Force 的缩写，中文译作暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法。 BF算法(暴力匹配算法) BF 算法的原理很简单，在继续介绍之前，我们先引入两个术语： 主串和模式
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摘要：数组是 PHP 中非常强大、灵活的一种数据类型，和 Java、C 等静态语言不同，我们在初始化 PHP 数组的时候不必指定大小和存储数据的类型，在赋值的时候可以通过数字索引，也可以通过字符串索引的方式： 基于 PHP 数组的强大特性，我们可以轻易实现更加复杂的数据结构，比如栈、队列、列表、集合、字典
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摘要：散列表 散列表（HashTable，也叫哈希表），是根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据结构。 其实现原理是： 通过散列函数（也叫哈希函数）将元素的键映射为数组下标（转化后的值叫做散列值或哈希值），然后在对应下标位置存储记录值。当我们按照键值查询元素时，就是用同样的散列函数，将键值转化数组下
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摘要：插入查找 $container[ $middle ]) { $lower = $middle + 1; } else { return $middle; } } return false; } // + // | 方案测试 | php || PHPStorm 右键 Run // + echo ins
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摘要：前面我们提到的二分查找适用于有序线性表的查找，此外针对二分查找还有升级版的插值查找，以及利用斐波那契原理进行查找的斐波那契查找，在后面的随笔里会补充对应的实现，一般我们使用二分查找就可以了。 我们也提到二分查找不适用于高速增长的海量数据，因为维护这个排序非常麻烦，所以我们引出索引这种数据结构。 索引
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摘要：二分查找的引入 在介绍二分查找之前，对于基于数字索引的数组元素的查找，我们可能第一反应都是遍历这个数组，直到给定数组元素值和待查找的值相等时，返回索引值并退出，否则一直遍历到最后一个元素，如果还是没有找到则返回 1，这样的查找虽然是简单粗暴了点，但是对于规模不大的数据集，也是没什么问题的，不过很明显
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摘要：线性表（即线性数据结构，如数组和链表）的常规排序算法，包括冒泡、插入、选择、归并和快排，其中综合性能最好的就是快排（快速排序），所以快排在工程实践中也有大量的应用，比如很多编程语言都提供了排序函数，而这些排序函数基本都是基于快速排序实现的，比如 PHP 的数组排序函数 sort 就是如此。 今天我们
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摘要：快速排序 实现原理 归并排序算法虽好，但是不是原地排序算法，需要消耗额外的内存空间，今天我们要介绍的是常规排序里综合排名最高的排序算法：快速排序，江湖人称「快排」。 快排的核心思想是这样的： 如果要排序数组中下标从 p 到 r 之间的一组数据，我们选择 p 到 r 之间的任意一个数据作为 pivot
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摘要：归并排序 实现原理 所谓归并排序，指的是如果要排序一个数组，我们先把数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数组就都有序了。 归并排序使用了分治思想，分治，顾名思义，就是分而治之，将一个大问题分解成小的子问题来解决。说到这里，可能你就能联想起我们之前
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摘要：选择排序 实现原理 选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。图示如下： 同样，可以在 VisuAlgo 上看动态图：https://visualgo.net/zh/sorting。 示例代码 选择排
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摘要：插入排序 实现原理 插入排序的原理是：我们将数组中的数据分为两个区间，已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素，就是数组的第一个元素。插入算法的核心思想是取未排序区间中的元素，在已排序区间中找到合适的插入位置将其插入，并保证已排序区间数据一直有序。重复这个过程，直到未排序区间中元素为空，算
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摘要：常见基于选择的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序和快速排序，我们在选择排序算法的时候，通常会根据以下几个维度来考虑： 1. 时间复杂度 2. 空间复杂度（对内存空间的消耗） 3. 算法的稳定性（如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变） 我们首先
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摘要：介绍完数组和链表，以及两个特殊的线性结构栈和队列后，已经算是迈入了数据结构的门了，后面很多其他更复杂的数据结构都会基于数组和链表来实现，比如散列表、树、图等，有些甚至需要结合数组和链表来实现，在继续介绍后续复杂的数据结构之前，我们穿插进来一些常见的排序算法和查找算法，在系统介绍这些算法之前，我们先来
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摘要：另一种跟栈很相似的数据结构 —— 队列，和栈一样，队列也是一中特殊的线性表结构，只不过队列是在一端插入，另一端删除，就跟我们平常排队一样的道理，从队尾入队，在队头出去，所以队列的特性是先入先出（FIFO），允许插入的一端叫队尾，允许删除的一端叫队头。 一张图可以形象的体现两者的差别： 队列 和栈一样
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摘要：数组和链表，从逻辑角度来说，它们都是线性结构（就是排成一条线的结构，只有前后两个方向，非线性结构包括树、图等，后面会讲到），从存储角度来说，一个是顺序存储，一个是链式存储，各有利弊，数组需要预先申请连续内存，超出限制会溢出，但是对明确知道规模的小型数据集而言，使用数组会更加高效，随机访问的特性也更加
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摘要：链表，和数组不同，链表并不需要一块连续的内存空间，它通过“指针”将一组零散的内存块串联起来使用，如图所示： 单链表 链表有多种类型，最简单的是单链表，单链表是最原生的链表，其结构如图所示： 单链表中有两个节点比较特殊，分别是第一个结点和最后一个结点。我们通常把第一个结点叫作头结点，把最后一个结点叫作
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摘要：一、基础 二、创建表 三、修改表 四、插入 五、更新 六、删除 七、查询 八、排序 九、过滤 十、通配符 十一、计算字段 十二、函数 十三、分组 十四、子查询 十五、连接 十六、组合查询 十七、视图 十八、存储过程 十九、游标 二十、触发器 二十一、事务管理 二十二、字符集 二十三、权限管理 参考资
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摘要：一、事务 概念 ACID AUTOCOMMIT 二、并发一致性问题 丢失修改 读脏数据 不可重复读 幻影读 三、封锁 封锁粒度 封锁类型 封锁协议 MySQL 隐式与显示锁定 四、隔离级别 未提交读（READ UNCOMMITTED） 提交读（READ COMMITTED） 可重复读（REPEATA
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摘要：什么是Docker Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。 Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。 容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任
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摘要：集中式与分布式 中心服务器 工作流 分支实现 冲突 Fast forward 储藏（Stashing） SSH 传输设置 .gitignore 文件 Git 命令一览 参考资料 集中式与分布式 Git 属于分布式版本控制系统，而 SVN 属于集中式。 集中式版本控制只有中心服务器拥有一份代码，而分布
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摘要："一、性能" "二、伸缩性" "三、扩展性" "四、可用性" "五、安全性" "参考资料" 一、性能 性能指标 1. 响应时间 指某个请求从发出到接收到响应消耗的时间。 在对响应时间进行测试时，通常采用重复请求的方式，然后计算平均响应时间。 2. 吞吐量 指系统在单位时间内可以处理的请求数量，通常使
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