Red Hat OpenShift提供各種工具用於隔離及保護容器，例如運作方式類似於 AppArmor的SELinux。Red Hat Quay及OpenShift S2I 可協助組織自動化容器建構流 程，確保各個部署之間的一致性及安全性。Red Hat Quay也可搭配使用Clair以掃描整 合的容器登錄檔，並向開發人員通知任何偵測到的漏洞。OpenShift預設具備強大的 加密功能、Kuber

片，當時間片用完時，CPU 將切換到下一個程序。這 種迴圈操作可以透過環形鏈結串列來實現。 ‧ 資料緩衝區：在某些資料緩衝區的實現中，也可能會使用環形鏈結串列。比如在音訊、影片播放器中， 資料流可能會被分成多個緩衝塊並放入一個環形鏈結串列，以便實現無縫播放。 4.3 串列 串列（list）是一個抽象的資料結構概念，它表示元素的有序集合，支持元素訪問、修改、新增、刪除和走訪 等操作，無須 com 159 圖 7‑23 二元搜尋樹退化 7.4.3 二元搜尋樹常見應用 ‧ 用作系統中的多級索引，實現高效的查詢、插入、刪除操作。 ‧ 作為某些搜尋演算法的底層資料結構。 ‧ 用於儲存資料流，以保持其有序狀態。 7.5 AVL 樹 * 在“二元搜尋樹”章節中我們提到，在多次插入和刪除操作後，二元搜尋樹可能退化為鏈結串列。在這種情 況下，所有操作的時間複雜度將從 ?(log ?) 劣化為 ，因此時間複雜度為 ?(? log ?) 。該方法的效率很 高，當 ? 較小時，時間複雜度趨向 ?(?) ；當 ? 較大時，時間複雜度不會超過 ?(? log ?) 。 另外，該方法適用於動態資料流的使用場景。在不斷加入資料時，我們可以持續維護堆積內的元素，從而實 現最大的 ? 個元素的動態更新。 8.4 小結 1. 重點回顧 ‧ 堆積是一棵完全二元樹，根據成立條件可分為大頂堆積和小頂堆積。大（小）頂堆積的堆積頂元素是最

片，當時間片用完時，CPU 將切換到下一個程序。這 種迴圈操作可以透過環形鏈結串列來實現。 ‧ 資料緩衝區：在某些資料緩衝區的實現中，也可能會使用環形鏈結串列。比如在音訊、影片播放器中， 資料流可能會被分成多個緩衝塊並放入一個環形鏈結串列，以便實現無縫播放。 4.3 串列 串列（list）是一個抽象的資料結構概念，它表示元素的有序集合，支持元素訪問、修改、新增、刪除和走訪 等操作，無須 (?) 。 圖 7‑23 二元搜尋樹退化 7.4.3 二元搜尋樹常見應用 ‧ 用作系統中的多級索引，實現高效的查詢、插入、刪除操作。 ‧ 作為某些搜尋演算法的底層資料結構。 ‧ 用於儲存資料流，以保持其有序狀態。 7.5 AVL 樹 * 在“二元搜尋樹”章節中我們提到，在多次插入和刪除操作後，二元搜尋樹可能退化為鏈結串列。在這種情 況下，所有操作的時間複雜度將從 ?(log ?) 劣化為 ，因此時間複雜度為 ?(? log ?) 。該方法的效率很 高，當 ? 較小時，時間複雜度趨向 ?(?) ；當 ? 較大時，時間複雜度不會超過 ?(? log ?) 。 另外，該方法適用於動態資料流的使用場景。在不斷加入資料時，我們可以持續維護堆積內的元素，從而實 現最大的 ? 個元素的動態更新。 8.4 小結 1. 重點回顧 ‧ 堆積是一棵完全二元樹，根據成立條件可分為大頂堆積和小頂堆積。大（小）頂堆積的堆積頂元素是最

片，當時間片用完時，CPU 將切換到下一個程序。這 種迴圈操作可以透過環形鏈結串列來實現。 ‧ 資料緩衝區：在某些資料緩衝區的實現中，也可能會使用環形鏈結串列。比如在音訊、影片播放器中， 資料流可能會被分成多個緩衝塊並放入一個環形鏈結串列，以便實現無縫播放。 4.3 串列 串列（list）是一個抽象的資料結構概念，它表示元素的有序集合，支持元素訪問、修改、新增、刪除和走訪 等操作，無須 (?) 。 圖 7‑23 二元搜尋樹退化 7.4.3 二元搜尋樹常見應用 ‧ 用作系統中的多級索引，實現高效的查詢、插入、刪除操作。 ‧ 作為某些搜尋演算法的底層資料結構。 ‧ 用於儲存資料流，以保持其有序狀態。 第 7 章 樹 www.hello‑algo.com 160 7.5 AVL 樹 * 在“二元搜尋樹”章節中我們提到，在多次插入和刪除操作後，二元搜尋樹可能退化為鏈結串列。在這種情 ，因此時間複雜度為 ?(? log ?) 。該方法的效率很 高，當 ? 較小時，時間複雜度趨向 ?(?) ；當 ? 較大時，時間複雜度不會超過 ?(? log ?) 。 另外，該方法適用於動態資料流的使用場景。在不斷加入資料時，我們可以持續維護堆積內的元素，從而實 現最大的 ? 個元素的動態更新。 8.4 小結 1. 重點回顧 ‧ 堆積是一棵完全二元樹，根據成立條件可分為大頂堆積和小頂堆積。大（小）頂堆積的堆積頂元素是最

片，當時間片用完時，CPU 將切換到下一個程序。這 種迴圈操作可以透過環形鏈結串列來實現。 ‧ 資料緩衝區：在某些資料緩衝區的實現中，也可能會使用環形鏈結串列。比如在音訊、影片播放器中， 資料流可能會被分成多個緩衝塊並放入一個環形鏈結串列，以便實現無縫播放。 4.3 串列 串列（list）是一個抽象的資料結構概念，它表示元素的有序集合，支持元素訪問、修改、新增、刪除和走訪 等操作，無須 com 158 圖 7‑23 二元搜尋樹退化 7.4.3 二元搜尋樹常見應用 ‧ 用作系統中的多級索引，實現高效的查詢、插入、刪除操作。 ‧ 作為某些搜尋演算法的底層資料結構。 ‧ 用於儲存資料流，以保持其有序狀態。 7.5 AVL 樹 * 在“二元搜尋樹”章節中我們提到，在多次插入和刪除操作後，二元搜尋樹可能退化為鏈結串列。在這種情 況下，所有操作的時間複雜度將從 ?(log ?) 劣化為 ，因此時間複雜度為 ?(? log ?) 。該方法的效率很 高，當 ? 較小時，時間複雜度趨向 ?(?) ；當 ? 較大時，時間複雜度不會超過 ?(? log ?) 。 另外，該方法適用於動態資料流的使用場景。在不斷加入資料時，我們可以持續維護堆積內的元素，從而實 現最大的 ? 個元素的動態更新。 第 8 章 堆積 www.hello‑algo.com 187 8.4 小結 1. 重點回顧

片，當時間片用完時，CPU 將切換到下一個程序。這 種迴圈操作可以透過環形鏈結串列來實現。 ‧ 資料緩衝區：在某些資料緩衝區的實現中，也可能會使用環形鏈結串列。比如在音訊、影片播放器中， 資料流可能會被分成多個緩衝塊並放入一個環形鏈結串列，以便實現無縫播放。 4.3 串列 串列（list）是一個抽象的資料結構概念，它表示元素的有序集合，支持元素訪問、修改、新增、刪除和走訪 等操作，無須 (?) 。 圖 7‑23 二元搜尋樹退化 7.4.3 二元搜尋樹常見應用 ‧ 用作系統中的多級索引，實現高效的查詢、插入、刪除操作。 ‧ 作為某些搜尋演算法的底層資料結構。 ‧ 用於儲存資料流，以保持其有序狀態。 7.5 AVL 樹 * 在“二元搜尋樹”章節中我們提到，在多次插入和刪除操作後，二元搜尋樹可能退化為鏈結串列。在這種情 況下，所有操作的時間複雜度將從 ?(log ?) 劣化為 ，因此時間複雜度為 ?(? log ?) 。該方法的效率很 高，當 ? 較小時，時間複雜度趨向 ?(?) ；當 ? 較大時，時間複雜度不會超過 ?(? log ?) 。 另外，該方法適用於動態資料流的使用場景。在不斷加入資料時，我們可以持續維護堆積內的元素，從而實 現最大的 ? 個元素的動態更新。 8.4 小結 1. 重點回顧 ‧ 堆積是一棵完全二元樹，根據成立條件可分為大頂堆積和小頂堆積。大（小）頂堆積的堆積頂元素是最

片，當時間片用完時，CPU 將切換到下一個程序。這 種迴圈操作可以透過環形鏈結串列來實現。 ‧ 資料緩衝區：在某些資料緩衝區的實現中，也可能會使用環形鏈結串列。比如在音訊、影片播放器中， 資料流可能會被分成多個緩衝塊並放入一個環形鏈結串列，以便實現無縫播放。 第 4 章 陣列與鏈結串列 www.hello‑algo.com 79 4.3 串列 串列（list）是一個抽象的資料結構概念， com 158 圖 7‑23 二元搜尋樹退化 7.4.3 二元搜尋樹常見應用 ‧ 用作系統中的多級索引，實現高效的查詢、插入、刪除操作。 ‧ 作為某些搜尋演算法的底層資料結構。 ‧ 用於儲存資料流，以保持其有序狀態。 7.5 AVL 樹 * 在“二元搜尋樹”章節中我們提到，在多次插入和刪除操作後，二元搜尋樹可能退化為鏈結串列。在這種情 況下，所有操作的時間複雜度將從 ?(log ?) 劣化為 ，因此時間複雜度為 ?(? log ?) 。該方法的效率很 高，當 ? 較小時，時間複雜度趨向 ?(?) ；當 ? 較大時，時間複雜度不會超過 ?(? log ?) 。 另外，該方法適用於動態資料流的使用場景。在不斷加入資料時，我們可以持續維護堆積內的元素，從而實 現最大的 ? 個元素的動態更新。 8.4 小結 1. 重點回顧 ‧ 堆積是一棵完全二元樹，根據成立條件可分為大頂堆積和小頂堆積。大（小）頂堆積的堆積頂元素是最

片，當時間片用完時，CPU 將切換到下一個程序。這 種迴圈操作可以透過環形鏈結串列來實現。 ‧ 資料緩衝區：在某些資料緩衝區的實現中，也可能會使用環形鏈結串列。比如在音訊、影片播放器中， 資料流可能會被分成多個緩衝塊並放入一個環形鏈結串列，以便實現無縫播放。 第 4 章 陣列與鏈結串列 www.hello‑algo.com 79 4.3 串列 串列（list）是一個抽象的資料結構概念， com 159 圖 7‑23 二元搜尋樹退化 7.4.3 二元搜尋樹常見應用 ‧ 用作系統中的多級索引，實現高效的查詢、插入、刪除操作。 ‧ 作為某些搜尋演算法的底層資料結構。 ‧ 用於儲存資料流，以保持其有序狀態。 7.5 AVL 樹 * 在“二元搜尋樹”章節中我們提到，在多次插入和刪除操作後，二元搜尋樹可能退化為鏈結串列。在這種情 況下，所有操作的時間複雜度將從 ?(log ?) 劣化為 ，因此時間複雜度為 ?(? log ?) 。該方法的效率很 高，當 ? 較小時，時間複雜度趨向 ?(?) ；當 ? 較大時，時間複雜度不會超過 ?(? log ?) 。 另外，該方法適用於動態資料流的使用場景。在不斷加入資料時，我們可以持續維護堆積內的元素，從而實 現最大的 ? 個元素的動態更新。 8.4 小結 1. 重點回顧 ‧ 堆積是一棵完全二元樹，根據成立條件可分為大頂堆積和小頂堆積。大（小）頂堆積的堆積頂元素是最

片，當時間片用完時，CPU 將切換到下一個程序。這 種迴圈操作可以透過環形鏈結串列來實現。 ‧ 資料緩衝區：在某些資料緩衝區的實現中，也可能會使用環形鏈結串列。比如在音訊、影片播放器中， 資料流可能會被分成多個緩衝塊並放入一個環形鏈結串列，以便實現無縫播放。 第 4 章 陣列與鏈結串列 www.hello‑algo.com 79 4.3 串列 串列（list）是一個抽象的資料結構概念， (?) 。 圖 7‑23 二元搜尋樹退化 7.4.3 二元搜尋樹常見應用 ‧ 用作系統中的多級索引，實現高效的查詢、插入、刪除操作。 ‧ 作為某些搜尋演算法的底層資料結構。 ‧ 用於儲存資料流，以保持其有序狀態。 第 7 章 樹 www.hello‑algo.com 159 7.5 AVL 樹 * 在“二元搜尋樹”章節中我們提到，在多次插入和刪除操作後，二元搜尋樹可能退化為鏈結串列。在這種情 ，因此時間複雜度為 ?(? log ?) 。該方法的效率很 高，當 ? 較小時，時間複雜度趨向 ?(?) ；當 ? 較大時，時間複雜度不會超過 ?(? log ?) 。 另外，該方法適用於動態資料流的使用場景。在不斷加入資料時，我們可以持續維護堆積內的元素，從而實 現最大的 ? 個元素的動態更新。 8.4 小結 1. 重點回顧 ‧ 堆積是一棵完全二元樹，根據成立條件可分為大頂堆積和小頂堆積。大（小）頂堆積的堆積頂元素是最

片，當時間片用完時，CPU 將切換到下一個程序。這 種迴圈操作可以透過環形鏈結串列來實現。 ‧ 資料緩衝區：在某些資料緩衝區的實現中，也可能會使用環形鏈結串列。比如在音訊、影片播放器中， 資料流可能會被分成多個緩衝塊並放入一個環形鏈結串列，以便實現無縫播放。 第 4 章 陣列與鏈結串列 www.hello‑algo.com 78 4.3 串列 串列（list）是一個抽象的資料結構概念， com 156 圖 7‑23 二元搜尋樹退化 7.4.3 二元搜尋樹常見應用 ‧ 用作系統中的多級索引，實現高效的查詢、插入、刪除操作。 ‧ 作為某些搜尋演算法的底層資料結構。 ‧ 用於儲存資料流，以保持其有序狀態。 7.5 AVL 樹 * 在“二元搜尋樹”章節中我們提到，在多次插入和刪除操作後，二元搜尋樹可能退化為鏈結串列。在這種情 況下，所有操作的時間複雜度將從 ?(log ?) 劣化為 ，因此時間複雜度為 ?(? log ?) 。該方法的效率很 高，當 ? 較小時，時間複雜度趨向 ?(?) ；當 ? 較大時，時間複雜度不會超過 ?(? log ?) 。 另外，該方法適用於動態資料流的使用場景。在不斷加入資料時，我們可以持續維護堆積內的元素，從而實 現最大的 ? 個元素的動態更新。 8.4 小結 1. 重點回顧 ‧ 堆積是一棵完全二元樹，根據成立條件可分為大頂堆積和小頂堆積。大（小）頂堆積的堆積頂元素是最