向刚才做的这两个操作(插入一个没有部门的员工和删除一个带有员工的部门)，这种情况都是不应该发生的。
在 AVL 树中，增加和删除元素的操作则可能需要借由一次或多次 树旋转，以实现树的重新平衡。
首先说明： 写在FROM 关键字后边的表名是左表，JOIN关键字后边那个表是右表。 所以左连接的意思就是，无论 ON 的条件成不成立，左表 的数据都会显示出来，不成立的话，所对应右表中的列数据就是NULL。
上一篇《大小堆解决【数据流中位数】问题，nice 图解~》讲到了 AVL 树，即：自平衡二叉查找树；
从根开始比较，查找，比根大则往右边走查找，比根小则往左边走查找。 最多查找高度次，走到到空，还没找到，这个值不存在
没看懂，多看几遍吧 1 简介： 伸展树，或者叫自适应查找树，是一种用于保存有序集合的简单高效的数据结构。伸展树实质上是一个二叉查找树。允许查找，插入，删除，删除最小，删除最大，分割，合并等许多操作，这些操作的时间复杂度为O(logN)。由于伸展树可以适应需求序列，因此他们的性能在实际应用中更优秀。 伸展树支持所有的二叉树操作。伸展树不保证最坏情况下的时间复杂度为O(logN)。伸展树的时间复杂度边界是均摊的。尽管一个单独的操作可能很耗时，但对于一个任意的操作序列，时间复杂度可以保证为O(logN)。 2 自
1.新增操作 --插入单行数据 insert into 表名(列名) values (列值) insert into Department(DepName) values(''); --直接拿现有表数据创建一个新表并填充 select 新建表列名 into 新建表名 from 原表名 select EmpId,EmpName into student from Employee; --将现有表数据添加到一个已有表 insert into 已有的新表(列名) select 原表列名 from 原
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
联合查询是多表查询的一种方式，在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下，合并多个查询的结果
二叉搜索树（Binary Search Tree）的定义： 它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 它的左、右子树也分别为二叉搜索树。 这个是百度百科上的一个定义，个人认为还是比较易懂的，简单点来说二叉搜索树就是要么是一个空空树，要么是一棵二叉树，如果存在左子树，那么左子树上的所有节点的值都小于根节点的值，如果存在右子树，那么右子树的所有节点的值都大于根节点的值，并且左右子树都是二叉搜索树。 好吧，不管我解释的清不清楚，下面来看一张图就知道了：
学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了，如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质，是看不出所以然。我们也看看一颗二分搜索树满足红黑的性质：
比如要删除这里的3，根据二叉搜索树的性质，左边都是比它小的，右边都是比它大的。 那么我们解决问题的方法就有两种了：
内连接：内连接也叫连接，还可以被称为普通连接或者自然连接，内连接是从结果表中删除与其他被连接表中没有匹配行的所有行，所以内连接可能会丢失信息。由于两表之间没有相同数据,会造成数据的缺失.
左表的所有行会显示，右表的只有和左表匹配到的行才会显示。即：A表的全集+ AB表的交集
where子句用于规定选择的标准，写法：select 字段 from 表名 where
二叉搜索树具有如下性质： 1）若左子树不为空，那么左子树上面的所有节点的关键字值都比根节点的关键字值小 2）若右子树不为空，那么右子树上面的所有节点的关键字值都比根节点的关键字值大 3）左右子树都为二叉树
今天，别人问我一个问题：数据库中的左连接和右连接有什么区别？如果有A，B两张表，A表有3条数据，B表有4条数据，通过左连接和右连接，查询出的数据条数最少是多少条？最多是多少条？
对二叉树有一定了解之后，学习一下对二叉树的操作，有时候这些东西一学就忘，反复操作几回就熟了。 二叉树的概念已经了解了，那么得知道怎么操作。现在就讲讲怎么操作二叉树。
1、 本身树形结构用来存储数据相比顺序表和链表来说并不占有优势，他的最大优势就在于查找优势，当我们有一些数据经常需要进行搜索和查找时，只要按照上图的性质存放在树形结构里，那么我们可以通过这个规律在查找的时候将原本需要O（N）的时间复杂度变成O（logN）。
on tableA.列 = tableB.列(正常是一个外键列) [此处表连接成一张大表，完全当成一张普通表看]
1.默认值约束，当字段没有插入值的时候，mysql自动给该字段分配默认值。 默认值的字段允许为空。 对默认值字段也可以插入null。
一、SELECT查询 ( Select 字段1，字段2，字段3 ……. from table_name )
森林是由若干棵树组成的，所以可以完全理解为，森林中的每一棵树都是兄弟，可以按照兄弟的处理办法来操作。步骤不如：
什么是多表关联查询？ 有时一个查询结果需要从两个或两个以上表中提取字段数据，此时需要使用的就是多表关联查询。 链接查询主要分为三种：内连接、外连接、交叉连接。 内连接 使用比较运算符（包括=、>、<、<>、>=、<=、!> 和!<）进行表间的比较操作，查询与连接条件相匹配的数据。根据所使用的比较方式不同，内连接分为等值连接、自然连接和自连接三种。 关键字：INNER JOIN 1.等值连接/相等连接： 使用”=“关系将表连接起来的查询，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列 2.自然连接 等值连接中去掉重复的列，形成的链接。 3.自连接 如果在一个连接查询中，涉及到的两个表是同一个表，这种查询称为自连接查询。 外连接 内连接只返回满足连接条件的数据行，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表（左外连接时）、右表（右外连接时）或两个表（全外连接时）中所有符合搜索条件的数据行。外连接分为左外连接、右外链接、全外连接三种。 1.左外连接 关键字：LEFT[OUTER]JOIN 返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集中右表的所有字段均为NULL。 2.右外连接 关键字：RIGHT[OUTER]JOIN 返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则在左表中相关字段返回NULL值。 3.全外链接 关键字：FULL[OUTER]JOIN 返回两个连接中所有的记录数据，是左外链接和右外链接的并集。 交叉连接/笛卡尔积 关键字：CROSS JOIN 两个表做笛卡尔积，得到的结果集的行数是两个表中的行数的乘积。
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导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
众所周知，人生如戏全靠演技，出门在外，咱们靠的都是一个“人设”，面试就是展示自己人设的一个场景，从面试进门的那个时刻起，我们就开始了职场“表演”，有的人想把自己塑造成技术高手，有的人想打造工作干练的形象。
之后，你将会学习到哈希表。如果你是计算机专业的，你肯定需要选修一门数据结构的课程。上课时，你又会学习到链表，队列和栈等数据结构。这些都被统称为线性的数据结构，因为它们在逻辑上都有起点和终点。
在二叉树中，当一个节点有两个孩子时，通常选择左孩子作为前驱，右孩子作为后继。然而，你提到了一种公平策略，即给前驱和后继赋予相等的优先级。这意味着我们不能仅仅依赖节点是左孩子还是右孩子来选择前驱或后继。
树转换为二叉树 （1）加线。在所有兄弟结点之间加一条连线。 （2）去线。树中的每个结点，只保留它与第一个孩子结点的连线，删除它与其它孩子结点之间的连线。 （3）层次调整。以树的根节点为轴心，将整棵树顺时针旋转一定角度，使之结构层次分明。（注意第一个孩子是结点的左孩子，兄弟转换过来的孩子是结点的右孩子）
SQL连接可以分为内连接、外连接、交叉连接。 数据库数据： book表 stu表 1.内连接 1.1.等值连接：在连接
节点删除之后，将左孩子所在的二叉树取代其位置；连在原来节点父亲元素右节点的位置，比如在图中需要删除58这个节点。
sql注入：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。简单说就是sql拼接。
这里是persons的左连接，以persons为主。所以结果中即是没有订单的人也会列出来。下面在来看一组SQL语句，将上边两张表对换位置： SELECT persons.last_name, persons.first_name, orders.order_no FROM orders LEFT JOIN persons ON persons.pid = orders.pid ORDER BY persons.last_name 结果
上一篇文中，通过二分查找，我们实现了对数级别的查找方案，但因为使用了数组这一数据结构，插入时需要移动大量的元素，导致插入动作任然很慢。为了减少移动的元素，我们这次使用链表，为了保持二分查找的效率，我们将二者结合起来——二叉查找树。
又到了金三银四跳槽季，很多小伙伴出去面试时，会问到 Python 相关知识，接口自动化，Web 自动化相关知识，有些小伙伴心里是知道答案的，但是回答得却不是很完美，归根结底，就是对知识点理解得不够透彻。今天整理了下常问问题，请耐心看完！注：求人不如求已，切记学会靠自己！！！
1️⃣ key：关键字的值 2️⃣ value：关键字的存储信息 3️⃣ height：树的高度（只有一个结点的树的高度为 1） 4️⃣ left：左子树根结点的的引用 5️⃣ right：右子树根结点的引用
《SQL连接查询和合并查询》一文介绍了SQL连接查询和合并查询的基本概念，并提供了相关的示例。连接查询分为内连接、交叉连接、外连接和全外连接，其中内连接又分为左连接和右连接。合并查询可以使用union和union all关键字，但需要保证投影列的数量和数据类型相同，同时如果使用union all，则不会删除重复行和自动排序。
接下来我们将会介绍另外一种数据结构——树。二叉树是树这种数据结构的一员，后面我们还会介绍红黑树，2-3-4树等数据结构。那么为什么要使用树？它有什么优点？ 前面我们介绍数组的数据结构，我们知道
1、普通查询 （1）命令：select * from <表名>;//通匹 （2）命令：select <要查询的字段> from <表名>； 2、去重查询（distinct） 命令：select distinct <要查询的字段> from <表名> 3、排序查询（order by） 升序：asc 降序：desc 降序排列命令：select <要查询的字段名> from <表名> order by <要查询的字段名> desc 不加desc一般默认为升序排列 4、分组查询(group by) 命令：select <按什么分的组>, Sum(score) from <表名> group by <按什么分的组> 假设现在又有一个学生成绩表(result)。要求查询一个学生的总成绩。我们根据学号将他们分为了不同的组。 命令：mysql>select id, Sum(score) from result group by id;
SQL语句当中比较难的部分就有今天要给朋友们分享的这个，inner join, left join 和 right join他们三个的作用以及区别是什么。
#----综合使用 书写顺序 select distinct * from '表名' where '限制条件' group by '分组依据' having '过滤条件' order by limit '展示条数' 执行顺序 from -- 查询 where -- 限制条件 group by -- 分组 having -- 过滤条件 order by -- 排序 limit -- 展示条数 distinct -- 去重 select -- 查询的结果 正则：select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$'; 集合查询：max 、min 、avg 、sum 、count 、group_concat 。 内连接：inner join 左连接：left join 右连接：right join 全连接： 左连接 union 右连接 replace 替换
在了解伸展树前，我建议大家先了解一下AVL树，这会有助于理解伸展树的很大一部分，毕竟伸展树也是从AVL上生长出来的。 AVL树：跟我一起动手种一棵生长树吧
二叉查找树，也称有序二叉树（ordered binary tree），或已排序二叉树（sorted binary tree），是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
在练习左连接和右连接之前，为了显示出两者的区别，这里再在每张表中新增一条记录，两张表中的这两条记录 stu_id 不相等。
官方定义：索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构。划重点：数据结构。在数据之外，数据库系统还维护了一套满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这种数据结构就是索引，可以简单的理解为”排好序的快速查找数据结构”。索引本身也很大，不可能全部存储在内存，通常以索引文件的形式存储在磁盘中。
可是，排序有快速排序，归并排序，查找有二分法，甚至直接遍历查找，我干啥要使用二叉树呢？
一个单向链表的节点（Node）可分为两部分：第 1 部分为数据区（data），用于保存节点的数据信息；第 2 部分为指针区，用于存储下一个节点的地址，最后一个节点的指针指向 null。
队满的条件：(tail+1)%size =head。（因为为了区分队空 和 队满，留一个位置不让存储）
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
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