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この記事について この記事はDaniel van FlymenさんのLearn Blockchains by Building One - The fastest way to learn how Blockchains work is to build oneを本人の許可を得て翻訳したものです。 このブロックチェーンのリポジトリではPython以外での言語の実装者の募集も行われているので、興味がある方は是非どうぞ! また、この翻訳で出てくる日本語版のリポジトリはこちらにあるので是非参考にしてみてください。 はじめに あなたがここにいるのは、私と同じように、暗号通貨の盛り上がりに対して心構えが出来ているからだ。そしてあなたはブロックチェーンがどのように動いているのか -その裏にある基本的なテクノロジー- を理解したいと思っている。 しかしブロックチェーンを理解するのは簡単ではない、少なくと
The first step in building my text editor is to implement the core API. If you’re wondering why I want to do this, the original article is here. I researched several data types, and I tried to be language agnostic. I wanted my decision to not be influenced by any particular language, and first see if there was a “best way” out there, solely based on operations. Of course, a “best way” rarely exist
B-treeがMySQLで使用されている背景から、B-treeインデックスの構造、そしてそれに基づいたインデックスの使用方法の入門編です。以下の流れに沿ってまとめていきます。 インデックスってなに? B-treeってなんでインデックスに使われているの? B-treeインデックスの構造 インデックスの使用方法 ※ 勉強をかねてまとめていることもあり、間違っている箇所がございましたら教えていただけると嬉しいです。 インデックスってなに? 全体の内容の中から特定部分を探すために使用する、本の索引のような概念のことです。これを用いることで、検索を高速化することができます。 特定の項目が本のどこに載っているかを確認するために索引を調べることで、全ページを順に調べなくても、その項目が登場するページ番号がわかる MySQLのストレージエンジンでも、インデックスが同様の方法で利用されており、インデックスの
A simple rope built on the string of "Hello_my_name_is_Simon". In computer programming, a rope, or cord, is a data structure composed of smaller strings that is used to efficiently store and manipulate a very long string. For example, a text editing program may use a rope to represent the text being edited, so that operations such as insertion, deletion, and random access can be done efficiently.[
このところ立て続けに表記の事実を理解していない俺実装のHash(しかもCで!)を見かけたので、おそらく知られていないんだと思う。以降、同じ轍を踏む人が少なくなればと思い、啓蒙のために公開しておく。 先に言っておくがおまえらはHashを再発明するんじゃねよボケが。おとなしくありもののライブラリ使えよ。つうかHashのある言語使えよ。Cとかマゾかよ。 言葉と前提とりあえずHashが何であるかとか、どういう作りになっているかとか、そういうことは既知とする。リストの配列ってことね。←これで何言ってるか分からないおまえらにはこの文章はちょっとはやい。先にデータ構造の教科書を読むことをおすすめ。以下ではHashに登録されるキーとデータのペアのことをentryと呼び、リストの配列と言ったときのリストのほうをbin、配列のほうをbucketと呼ぶ。つまり、 class Hash { typedef lis
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。(2023年1月) 用語[編集] 木構造は、一般のグラフ構造と同様の、ノード(節点、頂点)とノード間を結ぶエッジ(枝、辺)あるいはリンクで表すこともできるが、木構造専用の、特に有向の根付き木となるような表現が使われることも多い。 データ構造として使われる木は、ほとんどの場合、根となるノードが決められた根付き木である。さらに、有向木であることも多い。[注 1] ノード間の関係は家系図に見立てた用語で表現される。木構造内の各ノードは、0個以上の子ノード (英: child node) を持ち、子ノードは木構造内では下方に存在する(木構造の成長方向は下とするのが一般的である)。子ノードを持つノードは、子ノードから見れば親
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