教育背景

目前广东某高校在读研究生，方向为区块链安全。
本科毕业于扬州大学，专业为计算机科学与技术。

前言

在开始之前，我们要明白互斥和同步是不同的概念，简单来说，互斥就是同一时间，某个资源只能运行一个访问者访问；同步指的是某些操作在时间上具有一定顺序，例如A操作必须在B操作之后，在很多时候，同步需要借助互斥。

估计不少人会被问到这个问题，这个其实是外排序问题，不同于内排序全程都可以在内存中进行，外排序一般数据量巨大，当然也是有解决方案的，解决方案不外乎几种：

1. 分块读取，然后插入数据库中，让数据库帮我们排序，我们分块查询数据库，然后分块读取保存进文件（这种方法简单直接，技术难度没那么大，但是对数据库服务器要求比较高）
2. 分治法，将原始大文件切割成小文件，使得小文件内的数据能够一次性加载进内存，小文件内的数据先排序，然后每次从这些小文件中读取若干数据出来，使用归并排序合并成大的文件。
3. 如果这些数据的范围都不大，则有很多数据是重复的，我们使用计数排序即可。

不过方法三有较大的局限性，如果某个数字重复非常多，那么有可能在计数过程就溢出了（当然你可能还会说：就算是有100亿个重复的，C语言中使用long long类型来保存计数那就不存在溢出了，可是如果不止100亿呢，而且每个数字范围还很大，超过数组的下标范围呢，例如C语言中数组的下标是int类型的）。

下面演示一下方法二的整个实操过程。

模型转dict

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# 获取所有的Dataset对象的QuerySet
dataset_all = Dataset.objects.all()
# 使用model_to_dict将每个对象转换为字典
dataset_all_dicts = [model_to_dict(obj) for obj in dataset_all]

调用model_to_dict的时候我们还可以指定包含或者排除的字段：

认识红黑树

上篇文章我们主要认识了二叉树搜索树，这篇文章正式介绍红黑树。

红黑树在二叉搜索树的基础上，加了些性质，包含color、key、left、right、p，颜色取值为红色或者黑色，此外，我们把NIL节点视为特殊的节点，具体而言，视为外部节点，也叫叶子节点，把带有关键字的节点视为内部节点。

前言

红黑树是二叉搜索树中的一种，只不过增加了一个性质“在所有的叶子到根的路径中，没有一条路径会比其他路径长出2倍”，因此，可以保证最坏情况下基本动态集合操作（例如删除节点、插入节点和查找节点）的时间复杂度为O(lg n)，本篇是第一部分，二叉搜索树。

前言

本实验要求我们实现一个代理服务器，充当一个在用户和目标服务器之间的桥梁角色，深入了解各个主机之间建立连接的流程。话不多说，打开电脑，带上键盘，开启实验！

本实验要求我们实现一个简单的动态存储分配器，主要完成malloc、free和realloc的功能，实现过程要同时兼顾内存利用率和吞吐量。

话不多说，打开电脑，带上键盘，开启实验！

总体要求

实现一个小小的shell程序，涉及进程调度，信号处理，并发处理的知识，需要掌握教材第8章。

话不多说，打开电脑，带上键盘，开启实验！

实验包括两个小实验，第一个是仿真Cache，第二个是针对不同情况下，用不同的方式实现矩阵转置。

话不多说，打开电脑，带上键盘，开启实验！