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  • 前端存储方式
    2021-10-09 15:03:43

    前言:前端开发的时候,在页面刷新之后,我们的所有数据都会被清空,这时候就要用到本地存储技术了,前端的存储数据的方式有四种:cookie、localStorage、sessionStorage和indexDB。

    一、使用方式:

    1、前端设置和获取cookie的方式:

    const setCookie = () => {
        document.cookie = `username=jupeng1; path=/; expires=${new Date(new Date().getTime() + 60 * 1000 * 15)}`;
    };
    const getCookie = () => {
        const { cookie } = document;
        console.log('cookie', cookie);
    };

    2、使用sessionStorage:

    sessionStorage.setItem('name', 'jupeng');
    sessionStorage.setItem('age', 26);
    
    const name = sessionStorage.getItem('name');
    const age = sessionStorage.getItem('age');
    console.log(name, age);

    3、使用localStorage: 

    localStorage.setItem('username', 'pengpeng');
    localStorage.setItem('age', 18);
    
    const username = localStorage.getItem('username');
    const age = localStorage.getItem('age');
    console.log(username, age);

    二、区别:

    1、生命周期:

          cookie:可设置失效时间,没有设置的话,默认是关闭浏览器后失效

          localstorage:除非被手动清除,否则将会永久保存

          sessionstorage: 仅在当前网页会话下有效,关闭页面或者浏览器后就会被清除

    2、存放数据大小:

          cookie:4KB左右

          localstorage和sessionstorage: 可以保存5MB的信息

    3、http请求:

          cookie: 每次都会携带在http头中,如果使用cookie保存过多数据会消耗过多的流量

          localstorage和sessionstorage:仅在客户端存储,不参与和服务器通信

     4、易用性:

          cookie: 需要程序员自己封装

          localStorage和sessionStorage比较好用

    三、应用场景:

    从安全性来说,因为每次http请求都会携带cookie信息,这样无形中浪费了带宽,所以cookie应该尽可能少的使用,另外cookie还需要指定作用域,不可以跨域调用,限制比较多。但是用来识别用户登录来说,cookie还是比storage更好用的。其他情况下,可以使用storage,就用storage。

    storage在存储数据的大小上面秒杀了cookie,现在基本上很少使用cookie了,因为更大总是更好的,哈哈哈你们懂得。

    localStorage和sessionStorage唯一的差别一个是永久保存在浏览器里面,一个是关闭网页就清除了信息。localStorage可以用来跨页面传递参数,sessionStorage用来保存一些临时的数据,防止用户刷新页面之后丢失了一些参数。

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    两类型字典存储方式

    1. 普通字典

    直接上链接 字典存储的四种方式

    2. 嵌套式的collections.defaultdict的存储

    import collections
    # 嵌套式的字典初始化
    tmp = collections.defaultdict(lambda:collections.defaultdict(int))
    tmp['a']['b'] = 1
    print(tmp)
    >>> defaultdict(<function <lambda> at 0x7feae44bc510>, {'a': defaultdict(<class 'int'>, {'b': 1})})
    
    import pickle
    pickle.dumps(tmp)
    >>> PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x7feae4daf620>: attribute lookup <lambda> on __main__ failed
    

    上面的运行结果可以看出,想要按照普通字典的方式保存嵌套式的defaultdict会报错,对于python3可以根据如下方式保存:

    import dill as pickle
    t = pickle.dumps(tmp)
    pickle.loads(t)
    >>> defaultdict(<function __main__.<lambda>()>, {'a': defaultdict(int, {'b': 1})})
    

    可以自行去了解dill这个库

    展开全文
  • 1.顺序存储结构 二叉树的顺序存储,就是用一组连续的存储单元存放二叉树中的结点。因此,必须把二叉树的所有结点安排成为一个恰当的序列,结点在这个序列中的相互位置能反映出结点之间的逻辑关系,用编号的方法从...

    其他二叉树知识!二叉树知识汇总


    目录

    前言:

    1.顺序存储结构

    2.链式存储结构

    3.二维数组直接存储

    4.邻接表存储


    前言:

    顺序存储和链式存储是经典讲解的内容,本文做简单理论介绍,而对于后两种:二维数组直接存储和邻接表存储,通过例题和代码做更深入更实用的讲解。

    1.顺序存储结构

    二叉树的顺序存储,就是用一组连续的存储单元存放二叉树中的结点。因此,必须把二叉树的所有结点安排成为一个恰当的序列,结点在这个序列中的相互位置能反映出结点之间的逻辑关系,用编号的方法从树根起,自上层至下层,每层自左至右地给所有结点编号,缺点是有可能对存储空间造成极大的浪费,在最坏的情况下,一个深度为k且只有k个结点的右单支树需要2k-1个结点存储空间。

    依据二叉树的性质,完全二叉树和满二叉树采用顺序存储比较合适,树中结点的序号可以唯一地反映出结点之间的逻辑关系,这样既能够最大可能地节省存储空间,又可以利用数组元素的下标值确定结点在二叉树中的位置,以及结点之间的关系。

    对于一般的二叉树,如果仍按从上至下和从左到右的顺序将树中的结点顺序存储在一维数组中,则数组元素下标之间的关系不能够反映二叉树中结点之间的逻辑关系,只有增添一些并不存在的空结点,使之成为一棵完全二叉树的形式,然后再用一维数组顺序存储。

    例子,如图a,b,c:

           (a) 一棵二叉树                                   (b) 改造后的完全二叉树

                          (c) 改造后完全二叉树顺序存储状态

    显然,这种存储对于需增加许多空结点才能将一棵二叉树改造成为一棵完全二叉树的存储时,会造成空间的大量浪费,不宜用顺序存储结构。

    2.链式存储结构

    struct Node{
    	int data;
    	Node* leftchild;
    	Node* rightchild; 
    };

        二叉树的链式存储结构是指,用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示元素的逻辑关系。

    通常的方法是链表中每个结点由三个域组成,数据域和左右指针域,左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址。其结点结构为:

                                    

     其中,data域存放某结点的数据信息;lchild与rchild分别存放指向左孩子和右孩子的指针,当左孩子或右孩子不存在时,相应指针域值为空(用符号∧或NULL表示)。利用这样的结点结构表示的二叉树的链式存储结构被称为二叉链表。

    例子如图:

            

                       (a) 一棵二叉树                           (b) 二叉链表存储结构

     为了方便访问某结点的双亲,还可以给链表结点增加一个双亲字段parent,用来指向其双亲结点。每个结点由四个域组成,其结点结构为: 

      

     这种存储结构既便于查找孩子结点,又便于查找双亲结点;但是,相对于二叉链表存储结构而言,它增加了空间开销。利用这样的结点结构表示的二叉树的链式存储结构被称为三叉链表。

    3.二维数组直接存储

    若是题目直接给出了每个节点的左右孩子,可以直接用二维数组存储,不用建树,在遍历以及其他操作时,可以直接使用这个二维数组。

    例题:洛谷求二叉树的深度  https://www.luogu.com.cn/problem/P4913

    代码:

    #include<iostream>
    using namespace std;
    
    const int MaxN=1000050;
    int son[MaxN][2];
    
    int dfs(int x){
    	if (x==0) return 0;
    	int l=dfs(son[x][0]);
    	int r=dfs(son[x][1]);
    	return max(l,r)+1;
    }
    
    int main(){
    	int n;
    	cin>>n;
    	for (int i=1; i<=n; i++){
    		cin>>son[i][0]>>son[i][1];
    	}
    	cout<<dfs(1)<<endl;
    } 
    

    4.邻接表存储

    假设题目输入中,我们只知道 x , y 之间有一条边,但是并不知道 x , y 的父子关系的时候,可以使用邻接表的方法存储树。
    这时候把树看做一个图,建边要建双向边,然后在从根做dfs,确定每个节点的深度,顺便也可以求出每个节点的父亲节点,这样节点之间的父子关系就清楚了。

    例题:
    第一行输入N、root,表示这棵树有N个节点,根为root。
    接下来 N-1 行每行包含两个正整数 x, y,表示 x 结点和 y 结点之间有一条直接连接的边(数据保证可以构成树)。

    求每个节点的深度和每个节点的父亲节点。

    代码:

    #include<iostream>
    using namespace std;
    
    const int MaxN=500050;
    struct Edge{
    	int v;
    	int next;
    };
    Edge e[MaxN];
    int last[MaxN];
    int n,m,root,tot;
    int deep[MaxN];
    int f[MaxN];  
    
    void build(int x,int y){
    	tot++;
    	e[tot].v=y;
    	e[tot].next=last[x];
    	last[x]=tot;
    }
    
    //编号为x的节点,父亲是fa 
    void dfs(int x,int fa){
    	f[x]=fa;
    	deep[x]=deep[fa]+1;
    	for (int j=last[x]; j!=0; j=e[j].next){
    		int y=e[j].v;
    		if (y!=fa) dfs(y,x);		
    	}
    }
    
    
    int main(){
    	cin>>n>>root;
    	for (int i=1; i<=n-1; i++){
    		int x,y;
    		cin>>x>>y;
    		build(x,y);
    		build(y,x);
    	}
    	dfs(root,0);
    	for (int i=1; i<=n; i++) cout<<deep[i]<<" "; cout<<endl;
    	for (int i=1; i<=n; i++) cout<<f[i]<<" "; cout<<endl;	
    } 

    此种方法不仅适合二叉树,也适合多叉树。

    展开全文
  • 三种存储类型和三种存储方式

    万次阅读 多人点赞 2019-01-22 17:07:39
    三种存储方式:DAS、SAN、NAS 三种存储类型:块存储、文件存储、对象存储 块存储和文件存储是我们比较熟悉的两种主流的存储类型,而对象存储(Object-based Storage)是一种新的网络存储架构,基于对象存储技术的...

    在这里插入图片描述
    三种存储方式:DAS、SAN、NAS
    三种存储类型:块存储、文件存储、对象存储

    块存储和文件存储是我们比较熟悉的两种主流的存储类型,而对象存储(Object-based Storage)是一种新的网络存储架构,基于对象存储技术的设备就是对象存储设备(Object-based Storage Device)简称OSD。

    本质是一样的,底层都是块存储,只是在对外接口上表现不一致,分别应用于不同的业务场景。

    分布式存储的应用场景相对于其存储接口,现在流行分为三种:

    对象存储: 也就是通常意义的键值存储,其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展,如七牛、又拍、Swift、S3

    块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在,这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口,如Sheepdog,AWS的EBS,青云的云硬盘和阿里云的盘古系统,还有Ceph的RBD(RBD是Ceph面向块存储的接口)

    文件存储: 通常意义是支持POSIX接口,它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的,但区别在于分布式存储提供了并行化的能力,如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口),但是有时候又会把GFS,HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。

    块存储

    在这里插入图片描述
    以下列出的两种存储方式都是块存储类型:

    • DAS(Direct Attach STorage):是直接连接于主机服务器的一种储存方式,每一台主机服务器有独立的储存设备,每台主机服务器的储存设备无法互通,需要跨主机存取资料时,必须经过相对复杂的设定,若主机服务器分属不同的操作系统,要存取彼此的资料,更是复杂,有些系统甚至不能存取。通常用在单一网络环境下且数据交换量不大,性能要求不高的环境下,可以说是一种应用较为早的技术实现。
    • SAN(Storage Area Network):是一种用高速(光纤)网络联接专业主机服务器的一种储存方式,此系统会位于主机群的后端,它使用高速I/O 联结方式, 如 SCSI, ESCON 及 Fibre- Channels。一般而言,SAN应用在对网络速度要求高、对数据的可靠性和安全性要求高、对数据共享的性能要求高的应用环境中,特点是代价高,性能好。例如电信、银行的大数据量关键应用。它采用SCSI 块I/O的命令集,通过在磁盘或FC(Fiber Channel)级的数据访问提供高性能的随机I/O和数据吞吐率,它具有高带宽、低延迟的优势,在高性能计算中占有一席之地,但是由于SAN系统的价格较高,且可扩展性较差,已不能满足成千上万个CPU规模的系统。

    典型设备:磁盘阵列、硬盘
    块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的。块存储就是在物理层这个层面对外提供服务,使用它的系统,有用自己的文件系统格式化。这样一旦被一个系统使用,就独占了。
    就是说例如:磁盘阵列里面有5块硬盘,然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM等方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。但是逻辑盘和物理盘是两个完全不同的概念。假设每个硬盘100G,共有5个硬盘,划分为逻辑盘也为5个,每个100G,但是这5个逻辑盘和原来的5个物理盘意义完全不同了。例如第一个逻辑盘第一个20G可能来自物理盘1,第二个20G来自物理盘2,所以逻辑盘是多个物理盘逻辑虚构出来的硬盘。
    接着块存储会采用映射的方式将这几个逻辑盘映射给主机,主机上面的操作系统会识别到有5块硬盘,但是操作系统是无法区分到底是物理盘还是逻辑盘,它一概就认为只是5块裸的物理硬盘而已,跟直接拿一块物理硬盘挂载到操作系统没区别,至少操作系统感知上没有区别的。
    在此方式下,操作系统还需要对挂载的裸硬盘进行分区、格式化后,才能使用,与平常主机内置的硬盘无差异。

    优点
    (1)这种方式的好处当然是因为通过了Raid与LVM等手段,对数据提供了保护;
    (2)可以将多块廉价的硬盘组合起来,称为一个大容量的逻辑盘对外提供服务,提高了容量;
    (3)写入数据时,由于是多块磁盘组合出来的逻辑盘,所以几块硬盘可以并行写入的,提升了读写效率;
    (4)很多时候块存储采用SAN架构组网,传输速度以及封装协议的原因,使得传输速度和读写效率得到提升

    缺点
    (1)采用SAN架构组网时,需要额外为主机购买光纤通道卡,还要购买光纤交换机,造价成本高;
    (2)主机之间数据无法共享,在服务器不做集群的情况下,块存储裸盘映射给主机,在格式化使用后,对于主机来说相当于本地盘,那么主机A的本地盘根本不能给主机B去使用,无法共享数据
    (3)不利于不同操作系统主机间的数据共享:因为操作系统使用不同的文件系统,格式化后,不同的文件系统间的数据是共享不了的。 例如一台win7,文件系统是FAT32/NTFS,而linux是EXT4,EXT4是无法识别NTFS的文件系统的

    使用场景
    docker容器、虚拟机磁盘存储分配。
    日志存储。
    文件存储。

    文件存储

    在这里插入图片描述
    通常,NAS产品都是文件级存储。
    NAS(Network Attached Storage):是一套网络储存设备,通常是直接连在网络上并提供资料存取服务,一套 NAS 储存设备就如同一个提供数据文件服务的系统,特点是性价比高。例如教育、政府、企业等数据存储应用。
    它采用NFS或CIFS命令集访问数据,以文件为传输协议,通过TCP/IP实现网络化存储,可扩展性好、价格便宜、用户易管理,如目前在集群计算中应用较多的NFS文件系统,但由于NAS的协议开销高、带宽低、延迟大,不利于在高性能集群中应用。

    典型设备:FTP、NFS服务器
    为了克服文件无法共享的问题,所以有了文件存储。
    文件存储,就是在文件系统一层对外提供服务,系统只用访问文件系统一级就可以,各个系统都可以根据接口取访问。
    文件存储也有软硬一体化的设备,但是其实一台普通的PC机,只要装上合适的操作系统和软件,就可以假设FTP与NFS服务了,架上该类服务之后的服务器,就是文件存储的一种了。
    主机A可以直接对文件存储进行文件的上传和下载,与块存储不同,主机A是不需要再对文件存储进行格式化的,因为文件管理功能已经由文件存储自己搞定了。

    优点
    (1)造价低:随便一台机器就可以,另外普通的以太网就可以,根本不需要专用的SAN网络,所以造价低
    (2)方便文件共享

    缺点
    (1)读写速率低,传输速率慢:以太网,上传下载速度较慢,另外所有读写都要1台服务器里面的硬盘来承受,相比起磁盘阵列动不动就十几上百块硬盘同时读写,速率慢了许多。

    使用场景
    日志存储。
    有目录结构的文件存储。

    对象存储

    在这里插入图片描述
    典型设备:内置大容量硬盘的分布式服务器

    对象存储最常用的方案,就是多台服务器内置大容量硬盘,再装上对象存储软件,然后再额外搞几台服务作为管理节点,安装上对象存储管理软件。管理节点可以管理其他服务器对外提供读写访问功能。

    之所以出现对象存储这种东西,是为了克服块存储与文件存储各自的缺点,发扬各自的优点。简单来说块存储读写快,不利于共享,文件存储读写慢,利于共享。能否弄一个读写块,利于共享的存储出来呢?于是就有了对象存储。

    首先,一个文件包含了属性(术语:metadata,元数据,例如该文件的大小、修改时间、存储路径等)以及内容(数据)。

    像FAT32这种文件系统,是直接将一份文件与metadata一起存储的,存储过程先将文件按照文件系统的最小块大小来打散(例如4M的文件,假设文件系统要求一个块4K,那么就将文件打散称为1000个小块),再写进硬盘里,过程中没有区分数据和metadata的。而每个块最后会告知你下一个要读取的块地址,然后一直这样顺序的按图索骥,最后完成整份文件的所有块的读取。
    这种情况下读写速率很慢,因为就算你有100个机械臂在读写,但是由于你只有读取到第一个块,才能知道下一个块在哪里,其实相当于只能有1个机械臂在实际工作。

    而对象存储则将元数据独立出来了,控制节点叫元数据服务器(服务器+对象存储管理软件),里面主要负责存储对象的属性(主要是对象的数据被打散存放到了那几台分布式服务器中的信息)而其他负责存储数据的分布式服务器叫做OSD,主要负责存储文件的数据部分。当用户访问对象,会先访问元数据服务器,元数据服务器只负责反馈对象存储在哪里OSD,假设反馈文件A存储在B、C、D三台OSD,那么用户就会再次直接访问3台OSD服务器去读取数据。
    这时候由于是3台OSD同时对外传输数据,所以传输的速度就会加快了,当OSD服务器数量越多,这种读写速度的提升就越大,通过此种方式,实现了读写快的目的。

    另一方面,对象存储软件是有专门的文件系统的,所以OSD对外又相当于文件服务器,那么就不存在共享方面的困难了,也解决了文件共享方面的问题。所以对象存储的出现,很好的结合了块存储和文件存储的优点。

    关键技术

    对象存储文件系统的关键技术是什么?
    (1)分布元数据
    (2)并发数据访问,对象存储体系结构定义了一个新的、更加智能化的磁盘接口OSD

    什么是OSD?

    存储局域网(SAN)和网络附加存储(NAS)是我们比较熟悉的两种主流网络存储架构,而对象存储是一种新的网络存储架构,基于对象存储技术的设备就是对象存储设备,简称:OSD

    在存储对象中通过什么对象方式访问对象?

    在存储设备中,所有对象都有一个对象标识,通过对象标识OSD命令访问对象

    OSD的主要功能是什么?
    (1)数据存储。OSD管理对象数据,并将它们放置在标准的磁盘系统上,OSD不提供块接口访问方式,Client请求数据时用对象ID、偏移进行数据读写;
    (2)智能分布。OSD用其自身的CPU和内存优化数据分布,并支持数据的预取。由于OSD可以智能的支持对象的预取,从而可以优化磁盘的性能
    (3)每个对象元数据的管理。OSD管理存储在其上对象的元数据,该元数据与传统的inode元数据相似,通常包括对象的数据块和对象的长度。

    优点
    具备块存储的读写高速。
    具备文件存储的共享等特性。

    使用场景: (适合更新变动较少的数据)
    图片存储。
    视频存储。

    为什么对象存储兼具块存储和文件存储的好处,还要使用块存储和文件存储呢?
    (1)有一类应用是需要存储直接裸盘映射的,例如数据库。
    因为数据需要存储裸盘映射给自己后,再根据自己的数据库文件系统来对裸盘进行格式化的,所以是不能够采用其他已经被格式化为某种文件系统的存储的。此类应用更合适使用块存储。
    (2)对象存储的成本比起普通的文件存储还要较高,需要购买专门的对象存储软件以及大容量硬盘。如果对数据量要求不是海量,只是为了做文件共享的时候,直接用文件存储的形式好了,性价比高。

    三种存储类型差异

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    三种存储方式差异

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    参考资料:
    http://www.cnblogs.com/hukey/p/8323853.html
    https://mp.weixin.qq.com/s/6yQoQTrIInL2FHCu1-Okww
    https://blog.csdn.net/xiaoliuliu2050/article/details/79962841

    展开全文
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    blog.csdn.net/ffblog/article/details/46558051 ...1.用于存储一系列的数据 2.在内存中,序列就是一块用于存放多个值的连续的内存空间 如a=[10,20,30,40]存储示意: 3.python中序列结构:str,list,tuple,dict,set ...
  • Android数据存储方式

    千次阅读 2019-11-16 09:00:21
    1、 在下列选项中,Android中的五大存储数据方式包括() A、文件 B、SQLite数据库 C、SharedPreferences D、Map E、网络 您提交答案:D 正确答案:D 文件存储简介 ...
  • Android中数据存储的几种方式

    千次阅读 2021-05-31 21:22:51
    5种分别为:文件存储、SQLite数据库、SharedPreferences、ContentProvider、网络。特点如下: 1)文件存储 Android中读取/写入文件的方法,与Java的I/O一样,提供openFileInput()和openFileOutput()方法来读取设备上...
  • 数据存储-大数据的三种存储方式

    万次阅读 2020-08-18 10:03:53
    互联网时代各种存储框架层出不穷,眼花缭乱,比如传统的关系型数据库:Oracle、MySQL;新兴的NoSQL:HBase、Cassandra、Redis;全文检索框架:ES、Solr等。如何为自己的业务选取合适的存储方案,相信大家都思考过这...
  • 原始值指的是代表原始数据类型的值,也叫基本数据类型,包括:Number、Stirng、Boolean、Null、Underfined 引用值指的是复合数据类型的值,包括:Object、Function、Array、Date、RegExp 根据数据类型不同,有的...
  • 变量的存储方式

    千次阅读 2019-05-09 15:38:15
    变量有两种储存方式 静态存储方式 和动态存储方式. 静态储存方式是指在程序运行期间有由系统分配固定的储存空间方式 ;动态存储方式是指在程序运行期间根据需要进行动态的分配存储空间的方式 内存中供用户使用的存储...
  • 本文主要是描述离散分配方式中的基本分页式存储管理。 为什么引入? 在连续分配方式中,内存分配之后会产生大量的“碎片”,虽然在可重定位分区分配方式中引入了“紧凑”的思想,但是会花费很多开销。 如果可以将...
  • Hbase存储方式

    千次阅读 2019-08-19 13:24:57
    Hbase概念 HBase是一个分布式的,面向列的数据库它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。... Hbase中的表一般有这样的...

空空如也

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