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CPU运行指令搭建计算机数据不保存，是没有意义的。所以我们需要制造可以保存数据的电路，这个电路既可以读取，也可以写入数据。之前我们所有的电路都是一路向前的，有没有想过把输出接到输入上会怎样？ 我们来看一个吃自己的小电路，这是一个或门，我们把输出接回到其中一个输入上。然后再增加电源，给它来一个1，也就是高电压。你看或门的输出变成了1。然后这个1又回到了或门的第二个输入，也就是它把自己的输出又吃了回去。现在，即使我们断开第一个输入，或门的输出也还是1，这样我们就保存了一个1。 但是这个电路有个小问题，就是这个改变是永久性的，只要不断电，那么这个或门的输出就永远是1，这样的话也没啥大用。我们想要一个可以按照需求改变的电路，把这个或门电路拓展一下，我们就得到了这样的一个电路。有2个输入，1个SET，1个RESET。 SET可以让电路保存1，RESET可以让电路保存0。看起来好像可以工作了的样子，功能上没啥问题，就是太费线了。如果要保存8位数据，那么需要8个这样的电路。就需要16根线，来分别控制每个电路的SET和RESET。 这要是存个1024个字节，那就是1024x2根线。1024个 ...

基本运算原理 我们可以用一个与门、一个或门，来搭建一个2位的加法器。异或门来计算和 ，与门计算进位。 这个电路称为半加器 半加器有2个输入X、Y，2个输出，分别是和以及进位。它能产生进位，但是不能处理进位。这是另一层抽象，我们可以把半加器作为一个元件来使用。我们再进一步，制造一个可以做3位加法的电路。 3个1位二进制数相加，最大值就是1+1+1=11，同样可以用2位保存结果。具体电路实现，我们可以用2个半加器和1个或门来搭建。一共有3个输入X、Y、Z，我们把X、Y输入到第一个半加器，输出的和跟Z一起输入到第二个半加器。然后把两个半加器的进位输入到或门，第二个半加器输出的和就是最终的和，而或门的输出就是进位。 两个进位是不可能同时为1的，因为任意两个输入相加，如果产生了进位，那么和一定是0。再加上一位无论是0还是1，都不会产生进位。 我们把3个1位数相加的所有情况都列出来，一共有8种。然后再把电路拉出来，X、Y、Z是三个输入位，XOR 1跟AND 1组成了第一个半加器，XOR 2跟AND 2组成了第二个半加器，OR 1处理两个半加器的进位，这就是全加器的所有电路。 ...

晶体管构成的逻辑门三极管有两种，一种是PNP型。用E到B的电流控制E到C的电流，E的电压是最高的。另一种是NPN型，用B到E的电流控制C到E电流，C的电压是最高的。 我们来看一个PNP型三极管的例子，本例的目的，是用三极管控制灯泡的亮灭。 我们先搭建一个包含三极管灯泡及电源的回路，这个时候可以看到回路是不通的。现在我们开始添加其他电路，一个电阻、一个电源加一个开关。我们闭合控制电路的开关，灯泡那个回路通了，灯泡就亮了，这就是三极管作为开关的应用。 如果我们把开关替换为一个麦克风，麦克风本质上也是一个开关，不过它感知的是声音。然后把灯泡替换为一个喇叭，这就形成一个基本的放大电路。麦克风的声音会控制喇叭的通断，并且麦克风的声音会放大到喇叭里。 左侧的这部分电路，称为控制电路。如果我们拿一个方盒子把它盖起来，那么灯泡回路的通断，其实就取决于控制电路的通断。我们把高电压用1表示，低电压或者没电压用0表示。那么控制电路输出1，三极管输出1，灯泡回路就通，灯泡就亮起。反之控制电路输出0，三极管输出0，灯泡回路就断，灯泡就熄灭。输出跟输入是相同的，这种被称为同相器，多用于放大电路 如果我们 ...

两个汇编文件的调用1.asm 12345678910111213141516171819202122section .bssresb 2*32section file1data ; 自定义数据段，未使用“传统”的.datastrHello db "Hello, World", 0AhSTRLEN equ $-strHellosection file1text ; 自定义的代码段，未使用”传统“的.textextern print ; 声明此函数在别的文件中 ; 告诉编译器在编译文件时，找不到此符号也没关系，在链接时会找到 global _start ; 连接器把_start作为程序的入口 _start: push STRLEN ; 传入参数，字符长度 push strHello ; 传入参数，待打印的字符串 call print ; 此函数定义在2.asm中 ; 返回系统 mov ebx, 0; 返回值4 mov eax, 1; 系统调用号1:sys_exit int 0x80 ; 系统调用 2.asm 123456789101112131415161 ...

编写第一个程序编程初体验123456789101112131415161718192021# 目的： 退出并向LINUX内核返回一个状态码# 输入： 无# 输出： 返回一个状态码。在运行程序后通过输入echo $?来读取状态码# 变量：# %eax 保存系统调用号# %ebx 保存返回状态.section .data.section .text.global _start_start: movl $1, %eax # 用于退出程序的linux内核命令号（系统调用） movl $0, %ebx # 这是返回给操作系统的状态码 # 改变这个数字，则返回到echo $?值会不同 int $0x80 # 唤醒内核，以运行退出命令 汇编程序 1as exit.s -o exit.o 上述命令中，as是运行汇编的命令，exit.s是源文件，-o exit.o告诉汇编程序将输出放在文件exit.o中，exit.o称为目标文件。 目标文件的内容通常不完全放在一起。许多大型项目有多个源文件，通常将每个源文件都转换为一个目标文件。链接器将许多目标文件合二为一，并向其中添加信息，使内核知 ...

__attribute__的作用attribute：属性，主要是用来在函数或数据声明中设置其属性，与编译器相关 GNU C 的一大特色就是__attribute__机制。__attribute__可以设置函数属性（Function Attribute）、变量属性（Variable Attribute）和类型属性（Type Attribute）。 语法格式为： 1__attribute__ ((attribute-list)) 数据声明： __attribute__ ((packed)): 的作用就是告诉编译器取消结构在编译过程中的优化对齐，按照实际占用字节数进行对齐，是 GCC 特有的语法。 __attribute__((aligned(n))): 内存对齐，指定内存对齐 n 字节 函数声明： __attribute__((noreturn)): 的作用告诉编译器这个函数不会返回给调用者，以便编译器在优化时去掉不必要的函数返回代码。 __attribute__((weak)): 虚函数，弱符号 packed 该属性可以使得变量或者结构体成员使用最小的对齐方式， ...

MyISAM 和 InnoDB 的区别 InnoDB支持事务，MyISAM不支持 对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务； InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败； InnoDB是聚集索引，数据文件是和索引绑在一起的，必须要有主键，通过主键索引效率很高。 但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。 而MyISAM是非聚集索引，数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。 InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快； Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，查询效率上MyISAM要高； 如何选择 是否要支持事务，如果要请选择innodb， ...

最左前缀原则首先是，这个最左前缀原则是发生在复合索引上的，只有复合索引才会有所谓的左和右之分。 当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。

B树和B+树的区别B树，每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为null，叶子结点不包含任何关键字信息 B+树，所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接 所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键字。 (而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息) 为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？ 1、B+的磁盘读写代价更低。 B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部结点相对B树更小。 如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。 2、B+-tree的查询效率更加稳定。 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。

B+树索引和哈希索引的区别B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接，是有序的，如下图： 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可,是无序的，如下图所示： 哈希索引的优势： 等值查询，哈希索引具有绝对优势（前提是：没有大量重复键值，如果大量重复键值时，哈希索引的效率很低，因为存在所谓的哈希碰撞问题。） 哈希索引不适用的场景： 不支持范围查询 不支持索引完成排序 不支持联合索引的最左前缀匹配规则