阮一峰 2015年2月20日

地理位置

为什么选择芽庄

我们知道，Kubernetes 中一切都可视为资源，它提供了很多默认资源类型，如 Pod、Deployment、Service、Volume 等一系列资源，能够满足大多数日常系统部署和管理的需求。但是，在一些特殊的需求场景下，这些现有资源类型就满足不了，那么这些就可以抽象为 Kubernetes 的自定义资源，在 Kubernetes 1.7 之后增加了对 CRD(CustomResourceDefinition) 自定义资源二次开发能力来扩展 Kubernetes API，通过 CRD 我们可以向 Kubernetes API 中增加新资源类型，而不需要修改 Kubernetes 源码或创建自定义的 API server，该功能大大提高了 Kubernetes 的扩展能力。它是 (TPR) ThirdPartyResource 的替代者，在 1.9 以上版本 TPR 将被废弃。

2019年04月01日 00:15:25 程序员欣宸

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2019年03月31日 19:45:23 程序员欣宸

2019年03月31日 19:45:23 程序员欣宸

美国篮球媒体dunk在Instagram晒图，图中是NBA传奇巨星拉里-伯德与NBA现役球员帕森斯的工资对比，伯德NBA生涯工资总计是2400万美元，而帕森斯下赛季的工资是2500万美元。

作用域

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快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），最早由图灵奖得主 东尼·霍尔提出。在平均状况下，排序 n 个项目要 O(nlogn)（大O符号）次比较。在最坏状况下则需要 O(n^2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序 Θ(nlogn) 通常明显比其他算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地达成。

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定义

一、安装

上篇文章 《重温数据结构：二叉排序树的查找、插入、删除》 我们提到，二叉排序树的性能取决于二叉树的层数：

前面一篇文章介绍了2-3查找树，可以看到，2-3查找树能保证在插入元素之后能保持树的平衡状态，最坏情况下即所有的子节点都是2-node，树的高度为lgN，从而保证了最坏情况下的时间复杂度。但是2-3树实现起来比较复杂，本文介绍一种简单实现2-3树的数据结构，即红黑树（Red-Black Tree）

前面介绍了二叉查找树(Binary Search Tree)，他对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的，但是他在最差的情况下效率比较低。本文及后面文章介绍的平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到 lgN 的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有 N 个节点的树中，我们希望该树的高度能够维持在 lgN 左右，这样我们就能保证只需要 lgN 次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是，每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。所以这里会介绍一些新的数据结构来保证在最坏的情况下插入和查找效率都能保证在对数的时间复杂度内完成。本文首先介绍 2-3查找树(2-3 Search Tree)，后面会在此基础上介绍红黑树和B树。

动态查找树主要有：二叉查找树（Binary Search Tree），平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree），红黑树(Red-Black Tree )，B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度 O(log2N) 与树的深度相关，那么降低树的深度自然会提高查找效率。