复杂度分析：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗
我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。
Python数据结构与算法——散列（Hash）
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/19a7428dd9c64d149aa474d3aabe80ce.png)点击上方“蓝字”关注我们散列（Hash）对于一组数据项，顺序查找的时间复杂度是O(n)，二分查找是O(logn)，而对于散列的数据结构，
Terraform Module 编写指南
Module是一个Terraform模板，是对多个子节点，子资源，子架构模板的组合和抽象。利用Module在降低模板编写和维护复杂度的同时，使得模板结构更加简洁清楚。为什么要使用Module，详见文章Module让Terraform使用更简单(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp
Redis 高可用及分片集群，说了你也不懂
Redis简介Memcached:优点：高性能读写、单一数据类型、支持客户端式分布式集群、一致性hash多核结构、多线程读写性能高。缺点：无持久化、节点故障可能出现缓存穿透、分布式需要客户端实现、跨机房数据同步困难、架构扩容复杂度高Redis:优点：高性能读写、多数据类型
OO第1~3次作业总结
作业1——多项式运算基于度量和类图分析设计先看Metrics插件做出的复杂度分析：!p1(https://oscimg.oschina.net/oscnet/123d87e58546c4287f8b76cb50279c0d8d9.jpg"metrics插件分析结果")乍一看没有红色报警，其实
MongoDB索引存储BTree与LSM树（转载）
1、为什么MongoDB使用B树，而不是B树MongoDB是一种nosql，也存储在磁盘上，被设计用在数据模型简单，性能要求高的场合。性能要求高，我们看B树与B树的区别：_B树内节点不存储数据，所有data存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为logn。
深入理解左倾红黑树 | 京东物流技术团队
平衡二叉搜索树平衡二叉搜索树（BalancedBinarySearchTree）的每个节点的左右子树高度差不超过1，它可以在O(logn)时间复杂度内完成插入、查找和删除操作，最早被提出的自平衡二叉搜索树是AVL树。AVL树在执行插入或删除操作后，会根据节