算法原理
快速排序是图灵奖得主 C. R. A. Hoare 于 1960 年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。
分治法的基本思想是：将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。
利用分治法可将快速排序的分为三步：
在数据集之中，选择一个元素作为"基准"（pivot）。
所有小于"基准"的元素，都移到"基准"的左边；所有大于"基准"的元素，都移到"基准"的右边。这个操作称为分区 (partition) 操作，分区操作结束后，基准元素所处的位置就是最终排序后它的位置。
对
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在开发中我们可能会遇到接口访问频次过高，这时候就需要做流量限制，你可能是用的 Nginx 这种 Web Server 来控制也可能是用了一些流行的类库实现。在分布式系统中更是如此，限流是高并发系统的一大杀器，在设计限流算法之前我们先来了解一下它们是什么。
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算法原理
先上一张堆排序动画演示图片：
1. 不得不说说二叉树
要了解堆首先得了解一下二叉树，在计算机科学中，二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。
二叉树的每个结点至多只有二棵子树（不存在度大于 2 的结点），二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第 i 层至多有 2i - 1 个结点；深度为 k 的二叉树至多有 2k - 1 个结点；对任何一棵二叉树 T，如果其终端结点数为 n0，度为 2 的结点数为 n2，则n0 = n2 + 1。
树和二叉树的三个主要差别：
- 树的结
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算法原理
为什么叫鸡尾酒排序？其实我也不知道，知道的小伙伴请告诉我。
其实它还有很多奇怪的名称，比如双向冒泡排序 (Bidirectional Bubble Sort)、波浪排序 (Ripple Sort)、摇曳排序 (Shuffle Sort)、飞梭排序 (Shuttle Sort) 和欢乐时光排序 (Happy Hour Sort)。本文中就以鸡尾酒排序来称呼它。
鸡尾酒排序是冒泡排序的轻微变形。不同的地方在于，鸡尾酒排序是从低到高然后从高到低来回排序，而冒泡排序则仅从低到高去比较序列里的每个元素。他可比冒泡排序的效率稍微好一点，原因是冒泡排序只从一个方向进行比对(由低到高)，每次循环只移动一个项目。
以序列(2,3,4
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问题描述
在学习AES算法时，从互联网上找了例子，但是在自己运行下一直报错，错误信息如下：
```
javax.crypto.BadPaddingException: Given final block not properly padded
at com.sun.crypto.provider.CipherCore.doFinal(CipherCore.java:811)
at com.sun.crypto.provider.CipherCore.doFinal(CipherCore.java:676)
at com.sun.crypto.provider.AESCipher.engineDoFina
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Base32,Base64
Base32是一种将任意文件编码为只有基础32个字符的数据编码方式, 64则是64个。
主要目的是为了避免出现不符合规则的字符, 方便把含有不可见字符串的信息用可见字符串表示出来。
比如http协议当中的key value字段，必须进行URLEncode 不然出现的等号可能使解析失败 空格也会使http请求解析出现问题，比如 请求行就是以空格来划分的 POST /hi/you HTTP/1。1 推荐一篇文章
Base32有不合法字符/
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身为iOS 的leader最近“不务正业”的去了解了一下有关JS的底层，深有感触的想写一些有关JS数组底层的东西，所以这篇文章就出来了。。
最了几年的程序员，最大的体悟就是你要不断的学习，终生学习才不会让自己退步或者说是脱落。好吧，闲话不说直接进入主题吧。
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在了解堆排序之前，我们有必要清楚“什么是堆呢？”。
堆（英语：Heap）是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。
堆的逻辑定义：
堆的实现通过构造二叉堆（英语：binary heap），实为二叉树的一种；由于其应用的普遍性，当不加限定时，均指该数据结构的这种实现。这种数据结构具有以下性质。
任意节点小于（或大于）它的所有后裔，最小元（或最大元）在堆的根上（堆序性）。
堆总是一棵完全树。即
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这几个实验都是上课时候一两小时实现的,因为老师给出的参考代码有些惨不忍睹(虽然我写的也没好到哪去).因为时间有限,就没用C++.
同样是因为时间有限,仅供参考,有bug概不负责.
代码如下
# -- coding: utf-8 --
class Bank(object):
def init(self):
self.totalpro = 0
self.process = []
self.res_num = 4
self.res_type = ['A', 'B', 'C', 'D']
self.Resources = {'A':10,
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Mysql索引 - B树/B+树
介绍
B树/B+树介绍
B树
B+树
索引介绍
MylSAM 索引
InnoDB 索引
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