到2025年，用于仓储管理的自动送货机器人市场将达到272亿美元

1.遍历管理所有节点的level数组，从最大的level开始，即3，挨个对比值，如果有分数比他大的值或者分数相同，但是数据的值比他大，记录到数组里面，同时记录跨度。

这样说太抽象了。拿上图举个例子，从表头的level即3开始，首先到张三的L3，发现分数70，比目标分数101小跳过，根据其前指针找到赵六的L3,发现分数102，比目标分数101大，将赵六L3记录在待更新数组update中，同时记录跨度span为4。接着到下一层，张三的L2层，发现分数70比目标分数101小跳过，根据前指针找到王五的L2，发现分数90，比目标分数101小跳过，根据前指针找到赵六的L2，发现分数102比目标分数101大，将赵六的L2记录到待更新数组update中，同时记录跨度span为2。最后到下一层，张三的L1层，逻辑和刚才一样的，也是记录赵六的L1层和跨度span为1。

2.为新节点随机生成层级数level(通过位运算)，如果生成的level大于目前level最大值3，则将将大于部分挨个遍历，并将跨度等信息记录到上面update表中。

比如，新节点生成的level为5，目前level最大值为3，说明这个节点只会有一个，并且跨越了之前的所有节点，那么我们将从第四层和第五层都遍历下，记录到待更新数组update中。

3.准备工作都做好了，找到了该节点将插入到哪一位置，处于哪一层，每层对应的跨度是多少，下面就要新增数据节点了。把上两步的信息都添加到新节点上，并且调整位置前后指针即可。

4.最后就是一些收尾工作，比如修改表头的层级level，节点大小length和尾指针tail等属性。

综上，整个流程就已经结束了。可能看着有点复杂，可以对照下面代码来。


 

1、数据收集频率

在物联网出现之前，能源行业受到数据点稀疏，以及由于高昂资本和运营成本导致数据传输耗时过长的困扰。

借助物联网解决方案，流速、压力和温度数据收集频率现在可以达到每分钟甚至每秒钟一次，并且具有接近实时的数据可用性。更高频率的数据能够优化诸如天然气厂和管道等设施的运行。

2、传感器成本

在物联网出现之前，每个高端传感器的成本超过1000美元，这使得它们在能源行业的广泛应用变得不经济。传感器的高昂成本使它们只能用于高价值的加工设施，如SAGD生产基地和重油升级装置。

凭借每个成本低于10美元的新型物联网传感器，即使是在油井和加压站等价值较小的地点，也可以更广泛地实施多个传感器，以提高性能。

3、无处不在的数据网络

在物联网出现之前，高成本的专有或非标准通讯网络使得能源行业收集传感器数据变得不可行。

位于偏远位置的物联网设备现在可以收集油井和管道性能的数据。随着互联网的普及，数据通过负担得起的标准化网络发送到中央数据中心，以进行远程监控。而且，接近实时的数据可用性可提高产量、更好地控制运营成本并减少设备故障的影响。

4、云计算

在物联网出现之前，计算硬件的高昂成本，以及计算环境的高运营成本阻碍了近实时计算在能源行业的广泛应用。

物联网硬件、集成软件、数据中心管理软件的成本降低，以及电力消耗的降低创造了基于云的计算。现在，基于云计算的共享运营成本模式使数据分析可用于多种应用，包括地震数据处理和储层建模。

5、数据可视化软件

在物联网出现之前，原始而简单的数据图表软件无法使能源行业从传感器数据中获得大量商业价值。

现在，新型高级数据可视化软件支持新一代能源交易和地下建模的可视化分析。

6、数据管理软件

在物联网出现之前，简单而昂贵的数据存储和数据管理软件意味着在能源行业访问传感器数据需要花费大量成本和精力。

现在，新的高级管理软件可实现更好的物联网数据管理，从而简化应用程序的数据集成。

（编辑：威海站长网）

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