作为程序员，算法是我们编程生涯中不可或缺的一部分。它们是解决问题和优化代码的关键。无论是在开发Web应用、移动应用，还是进行数据分析和人工智能研究，算法都是必备的工具。掌握算法可以帮助我们设计更优雅、更高效的解决方案，同时提升我们的编程技能。
上一篇：高位优先的字符串排序 该算法思路与高为优先的字符串排序算法几乎相同，只是对高位优先的字符串排序算法做了小小的改进。 思路：根据键的首字母进行三向切分，然后递归地将三个子数组进行排序。 三向字符串快速排序实现并不困难，只需对三向快排代码做些修改即可： 代码中的charAt(String[] a,int d)方法是获取下标d处的字符，exch()是交换函数。 public class Quick3string { private static int charAt(String s, int d
以往我们在关系数据库中建立树状结构的时候，通常使用ID+ParentID来实现两条纪录间的父子关系。但这种方式只能标示其相对位置。解决这类问题在SqlServer2005出现之前通常是采用游标来操作，但熟悉数据库内部机制的人都知道使用游标带来的性能问题和其他问题是比较严重的。 到了SqlServer2005下，可以选择用CTE来做递归查询，这种方式查询比较简练，但由于数据库内部是采用递归查询的方式，其效率依旧不高；为了能够实现既简练又高效的查询，通常的做法是增加冗余字段，比如增加一个"Path"字段，查询时
相关文献 报了蓝桥杯比赛，几乎零基础，如何准备，请大牛指导一下。谢谢？ 蓝桥杯2022各组真题汇总(完整可评测)
在本文中，将分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于不同经验水平的程序员，囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
在Web应用程序开发领域，基于Ajax技术的JavaScript树形组件已经被广泛使用，它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项。目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件，例如jQuery、Ext JS等，还有一些独立的树形组件，例如dhtmlxTree等，这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。展示离不开数据，树形组件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源，数据源的格式主要包括JSON、XML等，而这些层次数据一般都存储在数据库中。“无限级树形结构”，顾名思义，没有级别的限制，它的数据通常来自数据库中的无限级层次数据，这种数据的存储表通常包括id和parentId这两个字段，以此来表示数据之间的层次关系。现在问题来了，既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据，而层次数据又存储在数据库的表中，那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系，换句话说，如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的JSON或XML格式的字符串，返回给客户端的JavaScript树形组件？这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例，讲述实现无限级树形结构的方法，该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。
相信大家在工作中都遇到过存在层次关系的数据表，典型的例子诸如菜单表（多级菜单）、用户表（拥有上下级关系）、商品类目表（多级类目）。
主要层次结构采用5层结构：应用层/传输层/网络层/数据链路层/物理层，其中部分层次中常见协议如下：
二叉树是广泛用于表示层次关系的通用数据结构。他们擅长组织文件系统、在编译器中解析树以及捕获语义网络中的连接等任务。它们的分支结构可以有效地存储和检索数据，使它们成为各种应用程序中的宝贵工具。
随着信息时代的到来，搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。而 Elasticsearch 作为一个开源、分布式的搜索引擎，具备强大的搜索和分析功能，广泛应用于各种大规模数据的存储和搜索场景。本文将介绍 Elasticsearch 的基本概念、索引的使用方法和场景以及注意事项，帮助您快速入门。
Pickle模块用于将python对象序列化为字节流，可存储在文件或数据库中，也可同通过网络进行传输。使用反序列化(Unpickle)可以将生成的字节流转换回python对象。“Pickling”是将Python对象层次结构转换为字节流的过程，“unpickling”是反向操作，从而将字节流（来自二进制文件或类似字节的对象）转换回对象层次结构。酸洗（或去除）也可称为“序列化”，“编组”，不要将其与marshal模块混淆或“扁平化”; 但是，为了避免混淆，这里使用的术语是“酸洗”和“破坏”。
注解可为Java代码提供元数据，框架也会利用注解暴露功能，比如Spring框架中的@Service、@Controller。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 你会学到什么？ 前三天的推送都是关于动态规划算法的，先通过一个《装水最多的容器》初步感受了动态规划是怎么一回事，相比于直观的枚举算法，它能使求解更快地收敛；之后，推送了求解有效括号对的最大数，在求解过程中，根据两种情况分别建立了递推公式；接着解决了动态规划常常需要一个O(n)或更大的空间以及这样做得到个回报，即效率上的提升，并通过一个典型的爬
样式属性 此命令允许您设置显示样式的格式设置属性。 有关样式如何工作的更多信息，请参见语法格式和样式。 格式化属性 每种样式都有许多格式设置属性。 由于样式存在于层次结构中，因此每种格式设置属性都与父样式结合在一起以产生最终结果。 例如，如果粗体=“ ON”，则添加粗体格式。 如果粗体=“ OFF”，则从父样式属性中减去粗体格式。 此对话框中的许多格式设置控件都显示以下值之一： 开–该属性将添加到父样式格式。 关–从父样式格式中删除该属性。 一个数字-该值替换父样式属性。 =（等于）-该属性无效，并且它继承与父样式完全相同的值。样式名称列表 列出所有语法格式样式。在此列表中选择一种样式时，其属性将加载到右侧的控件中。样例框中也会显示该样式的样例。该列表描述了样式层次结构。每个样式都有一个父样式，并从父样式继承其属性。 父母风格 这是样式层次结构中的父样式。当前样式从父样式继承其格式。样式列表描述了样式层次结构。除“等于”（表示“相同”）以外的任何属性都将与父样式格式组合。 添加样式 单击此按钮添加新的用户定义样式。 删除样式 单击此按钮删除用户定义的样式。标准内置样式无法删除。 加载… 单击此按钮可以从配置文件中加载新的样式表。 保存 单击此按钮可将当前样式表设置保存到新的样式配置文件。该文件将仅包含样式属性，并且不包含可以存储在配置文件中的其他元素。如果加载此配置文件，则仅加载样式属性。 重启… 单击此按钮可将所有样式重置为出厂默认设置。自安装Source Insight以来，这将丢失您的所有更改。 字体选项 字体名称 指示当前选择的字体。 尺寸 选择字体大小，特别是作为磅值。您可能会发现relative Scale属性更有用，因为它是相对的，并且不管父样式的更改如何都可以很好地工作。 规模 指定字体大小缩放比例，以父样式的字体大小的百分比表示。例如，如果缩放比例为50％，则它将是父样式字体尺寸的一半。 胆大 选择样式的粗体属性（如果有）。 斜体 选择样式的斜体属性（如果有）。 强调 选择样式的下划线属性（如果有）。 所有大写 选择样式的全部大写（大写）属性。 罢工 选择当前样式的Strike-Thru属性。 颜色选项 前景 选择当前样式的前景色。 背景 选择当前样式的背景色。 阴影 选择当前样式的阴影的颜色。 逆 选择当前样式的“反向”属性。反转表示前景和背景颜色反转。 间距选项 线以上 这将选择要添加到行上方的垂直间距的百分比。 线下 这将选择要添加到该行下方的垂直间距的百分比。 展开式 这将选择要添加到字符的水平间距的百分比。 固定空白 仅当您选择了按比例隔开的字体时，此选项才适用。固定间距字体（例如Courier New）不受影响。如果启用，Source Insight将尝试对空格和制表符使用固定宽度，以便制表符以与固定间距字体相同的方式排列。如果您使用的是比例字体，则通常在打开该程序的情况下看起来更好。请参阅：字符间距选项。 与下一行一起打印 如果启用，Source Insight将在打印时尝试将文本与下一行保持在同一页面上。我把文档翻译了一下,可以将就的看
图片 第一部分:算法概述 算法定义:一系列解决问题的清晰易行的步骤和规则。以编程实现,输入为问题实例,输出为问题解。 算法特征:输入、输出、有穷性、确定性、可行性。算法必须有清晰的输入与输出,步骤必须能在有限时间内结束,为任意输入都可以给出解,并且解得出的结果是正确的。 算法类族:递归算法、迭代算法、确定算法、非确定算法、Exact算法、Heuristic算法等。递归算法通过递归解决子问题,迭代通过循环;确定算法对每组输入都给出同样的输出,非确定算法输出随输入变化。Exact算法可以给出最优解,Heuri
一个公司，可能分为很多个事业部，然后事业部又分为不同的部门。每个部门可能又分为不同的方向，每个方向又由不同的项目组组成。在程序设计中，也有一些和“事物是由相似的子事物构成”类似的思想。组合模式就是用小的子对象来构建更大的对象，而这些小的子对象本身也许是由更小的“孙对象”构成的。
文章作者博客微信公共账号：hadoop123（微信号为：hadoop-123），分享hadoop技术内幕，hadoop最新技术进展，发布hadoop相关职位和求职信息，hadoop技术交流聚会、讲座以及会议等。二维码如下： hadoop123 1、常见数据结构 线性：数组，链表，队列，堆栈，块状数组（数组+链表），hash表，双端队列，位图（bitmap） 树：堆（大顶堆、小顶堆），trie树（字母树or字典树），后缀树，后缀树组，二叉排序/查找树，B+/B-，AVL树，Treap，红黑树，splay树
正则表达式对于解决相当数量的模式匹配（pattern-matching）问题是至关重要的。它们经常被用于处理长字符串、非精确地查找子字符串、根据某些格式tokenize字符串，或者依照某个标准对字符串进行修改。以前C++缺少对于正则表达式的支持，用户不得不求助于其它对正则表达式有强有力支持的语言，比如Perl，awk和sed。Regex对于正则表达式提供高效有力的支持，它遵循与标准模板库（STL）相同的设计理念，这使得它的用法相当直观。Regex已经被即将到来的（标准）库技术报告所采纳。更多信息请参阅“Library 5: Regex”。
给定两个字符串，求解这两个字符串的最长公共子序列（Longest Common Sequence）。比如字符串1：BDCABA；字符串2：ABCBDAB。则这两个字符串的最长公共子序列长度为4，最长公共子序列是：BCBA
JS对象到原始值转换的复杂性 主要由于某些对象类型存在不止一种原始值的表示 对象到原始值转换的三种基本算法 在解释三种算法前需要了解toString valueOf这两个方法 toString 返回对象的字符串表示 Array类的toString方法会将每个元素转换为字符串，再使用逗号作为分隔符拼接起来 Function类的toString方法将定义的函数转换为JS源代码的字符串 Date类型的toString方法返回一个人类友好(且JS可解析)的日期和时间字符串 RegExp类定义的toStrin
递归查询是一种在数据库中处理具有层级结构数据的技术。它通过在查询语句中嵌套引用自身，以实现对嵌套数据的查询。递归查询在处理树状结构、父子关系或层级关系的数据时非常有用。
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述称为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。
近期，小伙伴们反映，B/S端工作难找，无论是.NET还是其它语言。与此同时，桌面端WPF和WinForm应用的招聘需求增加，尤其是WPF。前段时间，联想还招聘WPF开发岗位。本文分享了一些WPF面试题，供大家参考。先列出试题，大家先试做一下，后面给出参考答案。
但是在自然语言处理中，之前的研究认为，在泛化到新的结构输入时，以Transformer为代表的神经序列模型似乎很难有效地捕捉到这种句子的层级结构。
在本文中，我将介绍由Richard Bellman在20世纪50年代提出的动态规划（dynamic programming）概念，这是一种强大的算法设计技术——将问题分解成多个小问题，存储它们的解，通过将其结合在一起，最终得到原始问题的解决方案。
基础数据结构 例题 例题1 UVa11995 AC I Can Guess the Data Structure! ADT 题解 例题2 UVa11991 AC Easy Problem from Rujia Liu 排序或者善用STL 题解 例题3 LA3135 AC Argus 优先队列；模拟 题解 例题4 UVa11997 AC K Smallest Sums 优先队列；有序表合并 题解 例题5 LA3644 AC X-Plosives 并查集
TR-106规定了所有CWMP[7]端点和USP代理[11]应遵循的数据模型指南。这些指南包括数据层次结构要求、数据模型的版本控制以及定义概要文件的要求。 此外，TR-106定义了尽可能体现这些准则的XML模式，以及其用于定义所有CWMP和USP数据模型。这使得数据模型定义严格，并有助于减少不同实现将解释数据模型的危险以不同的方式定义。
我们知道地球和一些其他行星围绕着太阳旋转，也知道在一个原子中，有许多电子围绕着原子核旋转。我曾经想象，我们的太阳系也许是一个更大世界里的一个原子，地球只是围绕着太阳原子的一个电子。而我身上的每个原子又是一个星系，原子核就是这个星系中的恒星，电子是围绕着恒星旋转的行星。一个电子中也许还包含了另一个宇宙，虽然这个宇宙还不能被显微镜看到，但我相信它的存在。
在开始之前我们先来看看字符串算法的一个整体目录。这里我们从简单到难的算法来排列，大概就分成这样一个顺序：
我们大多数人可能都知道ResNet的成功，它是2015年ILSVRC图像分类、检测和定位的大赢家，也是2015年MS COCO检测和分割的大赢家。它是一个巨大的体系结构，到处都有跳跃连接。当我使用这个
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 我们大多数人可能都知道ResNet的成功，它是2015年ILSVRC图像分类、检测和定位的大赢家，也是2015年MS COCO检测和分割的大赢家。
可以简单理解为： 当一个一维的链表的分叉有两个的时候， 它就变成了一个二维的数据结构，相当于树结构
动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题，这里子问题可也以叫做状态；以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题，并且小问题具有最优子结构 最优子结构：问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成，这些子问题可以独立求解 关于最优子结构 我们来看2个示例 1、求无权有向图中q-t的最短路径 如果q-t间的最短路径经过了点w 那么我们可以证明 q-w w-t也均是最短路径 所以无
今天介绍美国佐治亚理工学院计算机学院的Jimeng Sun团队在AAAI2020的论文，该研究提出了一种分子生成模型的优化策略——CORE（Copy & Refine Strategy），其核心思想是：在每个生成步骤中，CORE将决定是从输入分子复制子结构（Copy）还是加入新的子结构（Refine）。
GoF在第二章通过设计一个Lexi的文档编辑器来介绍设计模式的使用，GoF认为Lexi设计面临七个问题： 1. **文档结构**2. **格式化**3. **修饰用户界面**4. **支持多种视感**5. **支持多种窗口系统**6. **用户操作**7. **拼写检查和连字符** GoF认为Lexi的文档只针对字符、线、多边形和其他图形元素进行处理。但是Lexi的用户通常面临的是文档的物理结构行、列、图形、表和其他子结构，而这些子结构还有他自己的子结构。 Lexi用户界面应该允许直接操作这些子结构，例如用
一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法，但总有那么几种，是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。今天就来聊聊这些十分重要的“必抓！”算法吧~
2.0 字符串和文本处理( String and text processing) 2.1 容器(Containers) 2.2 迭代器(Iterators) 2.3 算法( Algorithms ) 2.4 函数对象和高阶编程(Function objects and higher-order programming) 2.5 泛型编程(Generic Programming) 2.6 模板元编程(Template Metaprogramming ) 2.7 预处理元编程(Preprocessor Metaprogramming) 2.8 并发编程(Concurrent Programming) 2.9 数学和数值计算(Math and numerics) 2.10 纠错和测试( Correctness and testing) 2.11数据结构( Data structures) 2.12 输入/输出(Input/Output) 2.13 跨语言支持(Inter-language support) 2.14 内存(Memory) 2.15解析( Parsing ) 2.16杂项( Miscellaneous ) 2.17 Broken compiler workarounds 3 Boost中已废除的库
树（tree）是包含 n(n≥0) [2] 个节点，当 n=0 时，称为空树，非空树中
论文题目: From Relational Pooling to Subgraph GNNs: A Universal Framework for More Expressive Graph Neural Networks
很多人觉得动态规划很难，甚至认为面试出动态规划题目是在为难候选人，这可能产生一个错误潜意识：认为动态规划不需要掌握。
81、模块A将学生信息，即学生姓名、学号、手机等放到一个结构体系中，传递给模块B，模块A和B之间的耦合类型为 什么耦合？
树是一种非常重要且常用的数据结构，它的层次结构使得在其中存储和检索数据变得高效。在本文中，我们将深入讲解Python中的树，包括树的基本概念、表示方法、常见类型、遍历算法以及实际应用。我们将通过代码示例演示树的操作和应用。
public File(String pathname)：通过将给定的路径名字符串转换为抽象路径名来创建新的 File 实例。 public File(String parent, String child)：从父路径名字符串和子路径名字符串创建新的 File 实例。 public File(File parent, String child)：从父抽象路径名和子路径名字符串创建新的 File 实例。
具有增删困难、查找容易的特点，可以在任意位置增删数据，所以数组的增删操作会更为多样。
为了证明这个结论，我们可以使用霍夫曼编码（Huffman Coding）作为示例，它是一种广泛使用的最优前缀编码方法。霍夫曼编码满足题目中的要求：如果我们将字母表中字符按频率单调递减排序，那么其码字长度是单调递增的。
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