关于位于更新队列中，pubg位于更新队列中这个很多人还不知道，今天小华来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！
位于更新队列中 pubg位于更新队列中
位于更新队列中 pubg位于更新队列中
1、1.本地事务维护业务变化和通知消息，一起落地，然后RPC到达broker，在broker成功落地后，RPC返回成功，本地消息可以删除。
2、否则本地消息一直靠定时任务轮询不断重发，这样就保证了消息可靠落地broker。
3、这是数据结构类重新复习笔记的第 五 篇，同专题的其他文章可以移步： 4.消息队列Queue：一个先进先出的消息存储区域。
4、消息按照顺序发送接收，一旦消息被消费处理，该消息将从队列中删除。
5、堆 （Heap）又称为 优先队列 （priority queue），在队列的基础上，堆允许所有队列中的元素不一定按照 先进先出 （FIFO）的规则进行，而是使得每个元素有一定的优先级，优先级高的先出队列。
6、优先队列至少存在两个重要的作：有几种简单而明显的方法实现优先队列。
7、二叉堆 （binary heap）是一种对于优先队列的实现，可以简称为堆很显然，一棵高为h的完全二叉树有 2^h 到 2^(h+1)-1 个，即其高度为 logN 向下取整。
8、完全二叉树的好处在于其规律性，可以使用一个数组而不需要链表来表示对于数组中任一位置 i 上的元素，其左儿子在位置 2i 上，右儿子在左儿子后的单元 (2i+1) 上，它的父亲则在位置 i/2 向下取整上。
9、因此，不仅不需要链，而且遍历该树所需要的作也极简单，在大部分计算机上都可能运行得非常快。
10、问题是的堆的大小需要事先估计。
11、使作可以快速执行的性质是 堆序性质 （heap-order property）：对于每一个X，X的父中的键小于等于X中的键，除没有父根外。
12、将待插入的元素首先放置在一个位置上，以保证他是一个完全二叉树，然后将该元素与其父（i/2向下取整）比较，如果比其父小，就将两者互换，互换后再和新的父比较，这种方式称为 上滤 （percolate up），得到一个小顶堆（min heap），如果比较的时候是较大的值向上走，就会得到一个大顶堆（max heap）比如向一个小顶堆中插入元素14的作：找出、返回并删除最小元非常简单，最小元就是根处的元素，将其返回并删除。
13、接下来是处理这个B。
14、首先拿下一个元素X，如果元素X比B的两个子都小，可以直接将X插入到B的位置，如果X比B的两个子中的任意一个大，就不能插入，此时找到两个子中较小的那个放到B处，B转而移至这个子结点处。
15、重复如上的步骤直到X可以插入B处为止。
16、这个作成为 下滤 （percolate down）比如从一个小顶堆中删除根decreaseKey(p, A) 作减小在位置p处的元素的值，减少量为A，可以理解为调高了某个元素的优先级。
17、作破坏了堆的性质，从而需要上滤作进行堆的调整。
18、increaseKey(p, A) 作增加在位置p处的元素的值，增加量为A，可以理解为降低了某个元素的优先级。
19、作破坏了堆的性质，从而需要下滤作进行堆的调整。
20、remove(p) 作删除在堆中位置p处的，这种作可以通过连续执行 decreaseKey(p, ∞) 和 d铂金段位：只能与黄金铂金和钻石段位的玩家组队eleteMin() 完成，可以理解马上删除某个一般优先级的元素即将一个原始构建成二叉堆，这个构造过程即进行N次连续的 insert 作完成定理 ：包含 2^(h+1)-1 个且高度为h的理想二叉树（perfect binary tree）的的高度和为 2^(h+1)-1-(h+1)d堆 （d-Heaps）是二叉堆的简单推广，它与二叉堆很像，但是每个都有d个子，所以二叉堆是d为2的d堆。
21、d堆是完全d叉树。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。