XmlReader类有很多方法和属性用来读取XML文件的内容、查找XML元素的深度、判断当前元素的内容是否为空，以及导航XML的属性等。...XmlReaderSettings 类可以重复使用，以创建多个读取器对象。可以使用相同的设置创建多个具有相同功能的读取器。...下面将详细讨论如何通过XmlReader来读取Xml数据。 4.1 当前节点位置 XmlReader 类提供了对 XML 流或文件的只进访问。当前节点是读取器当前所处的 XML 节点。...所有调用的方法和执行的操作与当前节点相关，所有检索到的属性反映当前节点的值。 读取器通过调用一种读取方法（read方法）前进。重复调用该读取方法可以将读取器移至下一个节点。...3.利用ReadInnerXml方法 ReadInnerXml 方法返回当前节点的所有内容（包括标记）。不返回当前节点（开始标记）和对应的结束节点（结束标记）。
CDATA 节和实体引用）分隔 XmlText 节点，也就是说，没有相邻的 XmlText 节点。...//GetNamespaceOfPrefix 查找当前节点范围内离给定的前缀最近的 xmlns 声明，并返回声明中的命名空间 URI。...//GetPrefixOfNamespace 查找当前节点范围内离给定的命名空间 URI 最近的 xmlns 声明，并返回声明中定义的前缀。...CDATA 节和实体引用）分隔 XmlText 节点，也就是说，没有相邻的 XmlText 节点。...//RemoveAll 移除当前节点的所有子节点和/或属性。 （继承自 XmlNode。）
假设现在你有个有序数组，全部以块的方式存放在磁盘中，现在我们通过二分查找的方式查找元素A。首先我们找到中间元素，并从块中取出，将其从磁盘放入内存中，然后再内存中进行二分查找。...大部分情况还是考虑使用二叉检索树或者哈希表的方式。但是哈希表又不支持区间查询，因此更多的使用二叉检索树的方式。如下图所示 ?...读出下一个 block 的节点数据后，我们再对它进行同样处理。这样，B+ 树会逐层访问内部节点，直到读出叶子节点。对于叶子节点中的数组，直接使用二分查找算法，我们就可以判断查找的元素是否存在。...4 B+树如何进行动态的调整 上面介绍了B+树的结构和查询原理，现在我们看看B+树增加和删除是怎么个情况 现在我们以三个元素的B+树 为例，假设目前我们要插入ID为6=5的元素，第一步先查找对应的叶子节点...节点分裂 总结 从大问题拆分为小问题并逐个解决是我们在生活学习重要的本领，比较复杂的B+树其实也就是基本的数据结构(数组，链表，树)组成，其检索过程实际上就是二分查找，所以如果B+树完全载入内存，它的检索效率和有序数组
stringBuffer.append((char) mark); } String data = stringBuffer.toString(); //把整个文件内容以String...} catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } ==============SAX解析方式================= 使用...DefaultHandler，并重写父类的五个方法 startDocument()：开始XML解析的时候调用 startElement()：开始解析某个结点的时候调用 characters()：获取节点中内容的时候调用...throws SAXException { //进行格式规范化 String str = new String(ch, start, length).trim(); //根据当前节点名添加内容...除了 Pull 解析和 SAX 解析之外，还有一种 DOM 解析也非常重要。 另外还有一些XML解析工具，比如 JDOM 和 DOM4J，它们简化了解析的步骤，提高了解析的效率。
如图所示，图中M结点就是一个二节点，M左边的EJ节点是一个三节点。依然是大的数据放右边，小的数据放左边。...此时我们向该树重如果该数可以直接放入二节点中，就直接进去，但如果正好需要放在三节点中，就像图中一样，Z正好要放在SX中。...在jdk1.8版本后，java对HashMap做了改进，在链表长度大于8的时候，将后面的数据存在红黑树中，以加快检索速度，我们接下来讲一下红黑树。...红黑树虽然本质上是一棵二叉查找树，但它在二叉查找树的基础上增加了着色和相关的性质使得红黑树相对平衡，从而保证了红黑树的查找、插入、删除的时间复杂度最坏为O(log n)。加快检索速率。...而如图所示，其实红黑树的每一步操作都对应了二三树的操作，如果是二节点就是黑连接，三节点的话里面的两个数之间就是红连接。 红黑树相比avl树，在检索的时候效率其实差不多，都是通过平衡来二分查找。
基本思想如下：从根节点开始，将要查找的值与当前节点的值进行比较。如果要查找的值等于当前节点的值，则查找成功。如果要查找的值小于当前节点的值，则在左子树中继续查找。...如果要查找的值大于当前节点的值，则在右子树中继续查找。如果左子树或右子树为空，则查找失败。具体实现可以使用递归或迭代的方式进行。...删除操作需要考虑多种情况，包括删除的元素在2节点或3节点中、删除元素后导致子树不平衡等等。删除过程会保持2-3树的平衡性。...2-3树的基本思想是将数据存储在树节点中，通过维护2节点和3节点的性质来保持树的平衡性，实现高效的查找、插入和删除操作。...4.示例2-3查找树（2-3 Tree）是一种自平衡的二叉查找树，用于实现有序数据的存储和检索。它的特点是每个节点可以包含1个或2个键，并且有两种类型的节点：2-节点和3-节点。
4.用途 字典树可以被广泛应用于字符串检索和匹配问题，比如： 实现字符串自动补全和纠错功能。 在搜索引擎中实现关键词提示。 统计和查找文本中的特定单词或短语出现的次数。...5.操作 插入 向字典树中插入一个字符串的过程如下： 从根节点开始，依次取出要插入字符串中的每个字符。 对于每个字符，在当前节点的子节点中查找是否存在该字符。...删除 字典树的删除操作相对于插入和查找操作要稍微复杂一些，因为删除一个字符串不仅要删除该字符串的所有字符节点，还需要删除所有该字符串节点的祖先节点中不再代表其他字符串的节点，以维持字典树的结构性质。...查找 从字典树中查找一个字符串的过程如下： 从根节点开始，依次取出要查找字符串中的每个字符。 对于每个字符，在当前节点的子节点中查找是否存在该字符。...字典树可以被广泛应用于字符串检索和匹配问题，并且它支持插入、删除和查找三种基本操作。
4.XML 使用XMl序列化器生成xml文件 //1.拿到序列化器对象 XmlSerializer xs = Xml.newSerializer(); //2.初始化 File file = new...，这这里判断节点名字 END_TAG：结束节点的事件类型 TEXT：文本节点的事件类型 解析过程 通过 getEventType()可以得到当前的解析事件，然后在一个 while循环中不断地进行解析，如果当前的解析事件不等于...bulid startElement：xml的某个节点，在定义个变量来记录当前节点的名字 characters：开始节点的事件类型，如果当前节点等于各个参数的话加入build endElement：结束节点的事件类型...(); // 将ContentHandler的实例设置到XMLReader中 xmlReader.setContentHandler(handler); // 开始执行解析 xmlReader.parse...// 需要注意的是，目前节点中都可能是包括回车或换行符的，因此在打印之前还需要调用一下trim()方法 if ("resource".equals(localName)) { Log.d("ContentHandler
同时将关键字30 和指示节点 *d `的指针插入到其双亲的节点中。...图 4.2(d) B-树主要应用在文件系统 为了将大型数据库文件存储在硬盘上 以减少访问硬盘次数为目的 在此提出了一种平衡多路查找树——B-树结构 由其性能分析可知它的检索效率是相当高的 为了提高 B-...页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页（在许多操作系统中，页得大小通常为4k），主存和磁盘以页为单位交换数据。...而在B+树中，顺序检索比较明显，随机检索时，任何关键字的查找都必须走一条从根节点到叶节点的路，所有关键字的查找路径长度相同，导致每一个关键字的查询效率相当。...因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。
假如key为bigint=8字节，每个节点有两个指针，每个指针为4个字节，一个节点占用的空间16个字节（8+4*2=16）。...这种数据结构我们称为B树，B树是一种多叉平衡查找树，如下图主要特点： B树的节点中存储着多个元素，每个内节点有多个分叉。 节点中的元素包含键值和数据，节点中的键值从大到小排列。...Mysql的索引实现 介绍完了索引数据结构，那肯定是要带入到Mysql里面看看真实的使用场景的，所以这里分析Mysql的两种存储引擎的索引实现：MyISAM索引和InnoDB索引 MyIsam索引 以一个简单的...MyISAM使用B+树构建索引树时，叶子节点中存储的键值为索引列的值，数据为索引所在行的磁盘地址。...当前索引存在频繁使用作为返回字段的列，这个时候就可以考虑当前列是否可以加入到当前已经存在索引上，使其查询语句可以使用到覆盖索引。
假如key为bigint=8字节，每个节点有两个指针，每个指针为4个字节，一个节点占用的空间16个字节（8+4*2=16）。...这种数据结构我们称为B树，B树是一种多叉平衡查找树，如下图主要特点： B树的节点中存储着多个元素，每个内节点有多个分叉。 节点中的元素包含键值和数据，节点中的键值从大到小排列。...Mysql的索引实现 介绍完了索引数据结构，那肯定是要带入到Mysql里面看看真实的使用场景的，所以这里分析Mysql的两种存储引擎的索引实现：MyISAM索引和InnoDB索引 MyIsam索引 以一个简单的...MyIsam_user查询数据 MyISAM的数据文件和索引文件是分开存储的。MyISAM使用B+树构建索引树时，叶子节点中存储的键值为索引列的值，数据为索引所在行的磁盘地址。 主键索引 ?...当前索引存在频繁使用作为返回字段的列，这个时候就可以考虑当前列是否可以加入到当前已经存在索引上，使其查询语句可以使用到覆盖索引。
二叉树搜索相当于一个二分查找。二叉查找能大大提升查询的效率，但是它有一个问题：二叉树以第一个插入的数据作为根节点，如上图中，如果只看右侧，就会发现，就是一个线性链表结构。...即，如果id = 1命中，会继续往下查找，直到找到叶子节点中的1。 B+Tree 根节点和支节点没有数据区，关键字对应的数据只保存在叶子节点中。...如上图中，叶子节点的数据区保存的就是真实的数据，在通过索引进行检索的时候，命中叶子节点，就可以直接从叶子节点中取出行数据。...在主键索引中搜索id为9的数据，最终在主键索引的叶子节点中获取到真正的数据。 所以通过辅助索引进行检索，需要检索两次索引。...查询条件中使用函数，索引将会失效，这和列的离散性有关，一旦使用到函数，函数具有不确定性。 联合索引中，如果不是按照索引最左列开始查找，无法使用索引。
img 二叉树搜索相当于一个二分查找。二叉查找能大大提升查询的效率，但是它有一个问题：二叉树以第一个插入的数据作为根节点，如上图中，如果只看右侧，就会发现，就是一个线性链表结构。...即，如果id = 1命中，会继续往下查找，直到找到叶子节点中的1。 B+Tree 根节点和支节点没有数据区，关键字对应的数据只保存在叶子节点中。...img 如上图中，叶子节点的数据区保存的就是真实的数据，在通过索引进行检索的时候，命中叶子节点，就可以直接从叶子节点中取出行数据。...在主键索引中搜索id为9的数据，最终在主键索引的叶子节点中获取到真正的数据。 所以通过辅助索引进行检索，需要检索两次索引。...查询条件中使用函数，索引将会失效，这和列的离散性有关，一旦使用到函数，函数具有不确定性。 联合索引中，如果不是按照索引最左列开始查找，无法使用索引。
减少表的检索行数，提高查询效率 建立唯一索引或者主键索引,保证数据字段的唯一性 检索时有分组和排序需求时，减少服务器排序的时间 缺点： 创建和维护索引需要消耗时间及内存，随着数据的增加而增加 索引字段过多...innodb使用聚簇索引，叶子节点中包含索引+数据； MyIsm引擎非聚簇，叶子节点中包含索引+数据指针，数据被存储在其他地方。 B树 平衡多路查找树，一棵m阶的B树。...【磁盘IO操作3次】 B+ 相对B树的不同特性： 非叶子节点的值会以最大或最小值出现在其子节点中，即叶子节点包含所有元素。...InnoDB索引使用 索引分主索引和辅助索引 主索引在表创建后即存在。以主键为索引，叶子节点存储元素数据。 为主键外的字段添加的索引为辅助索引。以字段内容为索引，叶子节点存储元素对应主键。...叶子节点存储索引字段和对应的主键值，索引到主键值后，根据主键值再去主键索引中查找对应的数据。 优点在于： 减少磁盘IO次数。
二叉查找能大大提升查询的效率，但是它有一个问题：二叉树以第一个插入的数据作为根节点，如上图中，如果只看右侧，就会发现，就是一个线性链表结构。...即，如果id = 1命中，会继续往下查找，直到找到叶子节点中的1。 B+Tree 根节点和支节点没有数据区，关键字对应的数据只保存在叶子节点中。...如上图中，叶子节点的数据区保存的就是真实的数据，在通过索引进行检索的时候，命中叶子节点，就可以直接从叶子节点中取出行数据。...在主键索引中搜索id为9的数据，最终在主键索引的叶子节点中获取到真正的数据。 所以通过辅助索引进行检索，需要检索两次索引。...查询条件中使用函数，索引将会失效，这和列的离散性有关，一旦使用到函数，函数具有不确定性。 联合索引中，如果不是按照索引最左列开始查找，无法使用索引。
以根节点为例，关键字为17和35，P1指针指向的子树的数据范围为小于17，P2指针指向的子树的数据范围为17~35，P3指针指向的子树的数据范围为大于35。...从上一节中的B-Tree结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值。...B+Tree相对于B-Tree有几点不同： 非叶子节点只存储键值信息； 所有叶子节点之间都有一个链指针； 数据记录都存放在叶子节点中 将上一节中的B-Tree优化，由于B+Tree的非叶子节点只存储键值信息...因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。...，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据
什么是Beautiful Soup Beautiful Soup是一款高效的Python网页解析分析工具，可以用于解析HTL和XML文件并从中提取数据。...，返回第一个兄弟节点 find_previous_siblings() 往前查找，返回所有兄弟节点 find_previous_sibling() 往前查找，返回第一个兄弟节点 在使用上面的方法时，如果参数中有...歌曲排名在class为“gree-num-box”的span节点中，因为span节点是节点的子节点，获取排名的代码为：li.span.text 绿色框中A节点中是歌曲的链接和图片链接...，获取歌曲链接的代码为：li.a['href'] 蓝色框中是歌曲的名字、演唱者和播放次数，歌曲名是在class="icon-play"的H3节点中，因此可以使用方法选择器中的find()方法获取到H3节点...，然后获取H3节点下面a节点中的文本信息就是歌曲的名字，代码为：li.find(class_="icon-play").a.text 获取演唱者和播放次数的代码为： li.find(class_="intro
(string, prefix)]选取以指定前缀开始的节点。...从根节点选取元素//从当前节点选取子孙节点//book 选取所有元素，无论它们在文档中的位置.选取当前节点..../title 选取当前节点的子元素..选取当前节点的父节点...../price 选取当前节点的父节点的子元素@选取属性//book/@id 选取所有元素的id属性三、XPath使用示例选择所有名称为title的节点：//title选择所有名称为...首先，XPath对于复杂的文档结构可能会变得非常复杂，导致选择语句难以理解和维护。其次，XPath在处理大量数据时可能会出现性能问题，因为它需要遍历整个文档来查找匹配的节点。
B树的查询过程和二叉排序树比较类似，从根节点依次比较每个结点，因为每个节点中的关键字和左右子树都是有序的，所以只要比较节点中的关键字，或者沿着指针就能很快地找到指定的关键字，如果查找失败，则会返回叶子节点...任何一个关键字出现且只出现在一个节点中。 搜索有可能在非叶子节点结束。 其搜索性能等价于在关键字集合内做一次二分查找。...因此在B+树，不管查找成功与否，每次查找都是走了一条从根到叶子节点的路径。 B+树的特性如下： 所有关键字都存储在叶子节上，且链表中的关键字恰好是有序的。 不可能非叶子节点命中返回。...上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。...这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
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