哈希树（哈希树怎么画）

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本文目录一览：

• 1、linux安全机制之dm-verity
• 2、GSP算法GSP算法描述
• 3、字典树的介绍
• 4、解密sphinx索引速度为什么是lucene索引速度的10倍这么大的差距_百度...

linux安全机制之dm-verity

Dm-verity是device-mapper架构下的一个目标设备类型，用于保障设备或设备分区的完整性。Dm-verity类型的目标设备包含两个底层设备：数据设备和hash设备。数据设备用于存储实际数据，hash设备用于存储数据的哈希值，用于校验数据的完整性。

Magisk 在小米手机上的用途？在小米手机上刷 Magisk 的主要目的是为了获得 root 权限。Magisk 是一个开源的 Android 定制工具，支持多个版本的 Android 系统。它提供了 root、引导脚本、SELinux 修补、移除某些安全特性如 AVB0/dm-verity/强制加密等功能。

可以cd/dev/mapper查看dm-0的映射关系，应该查看到是cl-root映射到了dm-0。或者执行dmsetupls命令及dmsetupinfo命令查看到dm-0设备映射到的LV：cl-root 通过lsblk命令可以查看到cl-root的逻辑分区，对应的盘符是/。所以dm-0对应的是Linux系统的根目录，执行cd/即可进入dm-0设备。

Magisk是一套用于定制Android的开源工具，支持高于 Android2的设备。涵盖了Android定制的基本部分：root、引导脚本、SELInux修补、移除AVB0/dm-verity/强制加密等。Magisk开发者加入谷歌后首次发声：将继续维护项目，但无法再隐藏root权限。

GSP算法GSP算法描述

GSP算法描述：GSP算法是一种用于发现频繁项集的关联规则挖掘算法，其核心步骤如下：初始化种子集：扫描序列数据库，找出长度为1的序列模式，作为初始种子集L1。候选序列模式生成：根据当前种子集Li，通过连接和修剪操作生成长度为i+1的候选序列模式Ci+1。

GSP算法在处理序列数据库时存在诸多缺点，特别是在数据库规模较大时，可能因生成大量候选序列模式而遇到性能瓶颈。在序列数据库规模较大情况下，GSP算法需进行循环扫描以寻找序列模式，这种频繁的数据库访问导致了效率问题。

GSP中的S是指“支持度（Support）”，是关联规则挖掘中的一个重要概念。在数据挖掘中，支持度是指某个项集在所有事务中出现的频率。一般而言，我们会设置一个支持度的阈值，只有满足该阈值的项集才可以被认为是频繁项集，才可能产生有用的关联规则。支持度是关联规则挖掘中的重要参数之一。

而在地理信息系统领域，空间插值是一种重要的数据处理方法。GSP作为其中的一种插值方法，能够根据已知的数据点，通过一定的算法估算出未知点的数据，从而完善空间数据的信息。总结 GSP的具体含义取决于其应用的领域和语境。

BRICH算法 利用构建CF聚类特征树作为核心，扫描数据库，内存中建立CF树，适用于数值型数据。AdaBoost 迭代算法，针对相同训练集训练弱分类器，集合构成强分类器。优点是泛化错误率低、易编码、适用于大部分分类器；缺点是对离群点敏感。适用于数值型和标称型数据。

GSP定价策略：旨在稳定市场价格，避免恶性竞争。oCPM和oCPC智能出价：未来广告投放的趋势，通过算法实现成本与效果的平衡。总结：广告世界中的每一个细节都蕴含着策略与智慧。理解这些概念不仅能提升广告效果，还能在商业竞争中占据先机。深入探究相关指标和机制的内在逻辑是广告从业者必备的技能。

字典树的介绍

1、查看对象编码 可以看到对象的数据类型为stream，返回的streamID 的基本结构为 {timestamp}-{sequence}使用XINFO命令查看该 stream Key 的基本信息 可以看到stream中使用了一种 radix-tree 数据结构。

2、如果主串固定，一般采用对主串构造后缀树、后缀自动机来解决这一类问题。《后缀自动机在字典树上的拓展》(国家候选队，2015，刘研绎)后缀自动机 (Suffix Automaton，SAM) 是仅接受后缀且状态数最少的 DFA(确定性有限状态自动机)，它在处理与字符串的后缀或子串有关的问题方面具有强大的功能和威力。

解密sphinx索引速度为什么是lucene索引速度的10倍这么大的差距_百度...

1、LUCENE索引结构是以2叉树为基础的B树倒排结构，这决定了索引数据时要维护2叉树为基础的B树倒排结构，例如查找并增量，将耗费一定的时间消耗，其时间复杂度为O（LOGN），而sphinx是以HASH哈希树为基础的倒排结构，其时间复杂度为O（1），所以随着数据的增多，LUCENE索引树的维护将超过sphinx索引树的维护。

2、若采用Sphinx或直接依赖数据库进行搜索，可能会在某些情况下影响搜索效率。值得注意的是，对于搜索引擎而言，其性能不仅与工具选择有关，还涉及数据规模、索引构建方式以及查询优化等多个方面。以Lucene为例，其强大的全文检索能力能够支持复杂的查询条件，同时保持较高的响应速度。

3、另外，MySQL 本身的存储引擎设计也限制了它的全文索引能力。MyISAM 和 InnoDB 这两种常用的存储引擎都不支持全文索引，而支持全文索引的存储引擎如 Sphinx、Lucene 等比较复杂，需要额外的配置和维护成本，对于一些中小型应用来说并不适合。

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