在使用相机时,最自然的效果是不管你的手机如何旋转,手机上的成像始终是向上的,也就是说,相机内容不会随着相机的旋转和旋转。
在《使用numpy处理图片——镜像翻转和旋转》一文中,我们介绍了如何将图片旋转的方法。本文将使用更简单的方法旋转图片90度。
BST问题在于可能存在很深很深的层。因此导致数据遍历的性能问题。为此引入AVL树,整棵树的层级高度之差总是为1.
HashMap的实现原理可以说是面试中必问的一道面试题了,它可以考察一个程序员的数据结构功底和对技术的钻研深度。Java7中HashMap的实现就是一个数组,然后数组中的每一个元素又是一个链表,这个链表的存在是为了解决哈希冲突导致的问题,就是一个元素经过哈希计算后得到元素的存储位置,但是这个位置已经有其它元素占领,也就是占领元素和新插入元素都在这个数组中的同一个位置,此时就用链表进行维护这个存储位置。也就是说Java7中HashMap使用数组加链表的形式实现的,简单点可以用下面的图比较直观的表示:
在《使用numpy处理图片——基础操作》一文中,我们介绍了如何使用numpy修改图片的透明度。本文我们将介绍镜像翻转和旋转。
代码如下: #1-1导入turtle模块进行设计 import turtle import time #1-2画心形圆弧 def hart_arc(): for i in range(200): turtle.right(1) turtle.forward(2) def move_pen_position(x, y): turtle.hideturtle() # 隐藏画笔(先) turtle.up() # 提笔 turtle.goto
hh娱乐吧,本人现在很少发博客了,浪费时间,欢迎到qq群跟我一起海皮,hh 970353786 代码:
Rudolf Bayer 于1978年发明红黑树,在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来,在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。
每个结点不是红色就是黑色 不可能有连在一起的红色结点 根结点都是黑色 每个红色结点的两个子结点都是黑色 任一结点到其子树中每个叶子节点的路径都有相同数量的黑色结点
二叉搜索树存在一个问题: 当往树中插入的数据一大部分大于某个节点或小于某个节点,这样就会导致树的一条边非常深。为了解决这个问题就出现了自平衡树这种解决方案。
平衡二叉树 对于二叉查找树,尽管查找、插入及删除操作的平均运行时间为O(logn),但是它们的最差运行时间都是O(n),原因在于对树的形状没有限制。 平衡二叉树又称为AVL树,它或者是一棵空树,或者是有下列性质的二叉树:它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左右子树的深度之差的绝对值不超过1。二叉树的的平衡因子BF为:该结点的左子树的深度减去它的右子树的深度,则平衡二叉树的所有结点的平衡因子为只可能是:-1、0和1 一棵好的平衡二叉树的特征: (1)保证有n个结点的树的高度为O(logn) (2)容易维护,
参考资料 《算法(java)》 — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne 《数据结构》 — — 严蔚敏 2017年度原创IT博客评选:http://www.itbang.me/goVote/203 引子 近日, 为了响应市政府“全市绿化”的号召, 身为共青团员的我决定在家里的后院挖坑种二叉树,以支援政府实现节能减排的伟大目标,并进一步为实现共同富裕和民族复兴打下坚实
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《算法(java)》 — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne
为了避免树的高度增长过快,降低二叉排序树的性能,我们规定在插入和删除二叉树结点时,要保证任意结点的左、右子树高度差的绝对值不超过1,将这样的二叉树称为平衡二叉树,简称平衡树(AVL树)。定义结点左子树和右子树的高度差为该结点的平衡因子,则平衡二叉树结点的平衡因子的值只可能是-1、0或1。
turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中移动,从而在它爬行的路径上绘制了图形。
平衡二叉树 世界需要平衡,破坏平衡的一方,也许会一时很强势的称霸,最终的结局逃不过孤立和落空 定义 左、右子树是平衡二叉树; 所有结点的左、右子树深度之差的绝对值≤ 1平衡因子:该结点左子树与右子树的高度差 任一结点的平衡因子只能取:-1、0 或 1;如果树中任意一个结点的平衡因子的绝对值大于1,则这棵二叉树就失去平衡,不再是AVL树; 对于一棵有n个结点的AVL树,其高度保持在O(log2n)数量级,ASL也保持在O(log2n)量级。 存储结构 typedef struct BSTNode{ Elem
在使用二叉搜索树的时候会出现 一个问题,就是树的一条分支会有很多层,而其他的分支却只有几层,就像下面这样: 如果数据量够大,那么我们在某条边上进行增删改查的操作时,就会消耗大量的时间。我们花费
在使用二叉搜索树的时候会出现 一个问题,就是树的一条分支会有很多层,而其他的分支却只有几层,就像下面这样:
在上一篇博客中,我们已经分析出了插入一个节点之后,红黑树需要如何进行调整对应的三种情形:
上节博主介绍了AlphaAnimation和淡入淡出动画的使用,其实AlphaAnimation只是四种补间动画中的一种。那么为了加深对其他补间动画的理解,我想说说旋转动画RotateAnimation的使用,刚好工作中就有类似的应用场景,正好介绍一下。像我们生活中有许多左右摇摆的画面,比如说老式挂钟的钟摆围绕着竖轴左右摇摆,又比如说公园里人们坐在秋千上荡来荡去,这么一想,嗯,这左右摇摆的秋千动画确实贴近生活。 如果我们把钟摆或者秋千想象成一个线段,这个线段以上面的端点为圆心,先从垂直向下的角度向左旋转;转到一定角度,再向右旋转,同样旋转摆到左边的高度;接着再向左旋转,等到这个线段摆到垂直向下时,就完成了摇摆动作的一个循环。这么看,摇摆动画似乎与旋转动画有些关联,再仔细想想,这摇摆动画其实就是由三段旋转动画衔接起来的呀,先是向左旋转60度,然后向右旋转120度,最后向左旋转60度。所以看看能不能从旋转动画RotateAnimation源码中找找思路。 分析RotateAnimation的源码,我们看到RotateAnimation继承自Animation,除了几个构造函数与初始化函数之外,起主要作用的便是applyTransformation函数。
这里我们将讨论另一种方法,该方法使用反转数组的一部分的概念。这个想法背后的直觉如下:
我们先来回忆一下二分搜索树所存在的一个问题:当我们按顺序往二分搜索树添加元素时,那么二分搜索树可能就会退化成链表。例如,现在有这样一颗二分搜索树:
2、如果x的父亲不是根节点,且x和父亲的儿子类型相同(也就是说,它们都是左子节点或都是右子节点),首先将其父亲左旋或右旋,然后将x右旋或左旋
前面一篇文章介绍了2-3查找树,2-3查找树能保证在插入元素之后能保持树的平衡状态,最坏情况下即所有的子节点都是2-node,树的高度为lgN,从而保证了最坏情况下的时间复杂度。但是2-3树实现起来比较复杂,本文介绍一种简单实现2-3树的数据结构,即红黑树(Red-Black Tree)
上篇文章里面,我们已经学习了二叉搜索树的相关内容,二叉搜索树有一个缺点,在插入数据是有序的序列(包括升序和降序),会导致二叉树退化成链表,从而导致在查找,删除,添加时的性能均从O(logN)降低为O(N),这是不能接受的。如下图:
出现背景 前文已经研究过普通的二叉树, 为什么要用二叉树呢?因为二叉树的结构可以实现二分法查找的效果。
有时候,我们需要对特定的图表元素进行操作,例如图表系列、数据标签、图例,等等。在操作前,先要选择要操作的图表元素,通常,我们会直接使用鼠标单击或者使用鼠标点击两次,例如,对于图表系列来说,单击一次选中整个系列,再单击一次选取特定的点。
刚接触go语言不久,前段时间看到一个2048的项目开发教程,于是就试着练了下手。我的环境采用的是Ubuntu Linux环境。 源码下载: https://github.com/shiyanlou/golang2048_game.git http://download.csdn.net/detail/hzy305365977/8067803 项目开发详细教程: http://www.shiyanlou.com/courses/type/1 一. 2048 游戏设计 《2048》由19岁的意大利人Gabrie
平衡二叉树也叫平衡二叉查找树,又被称为AVL树,可以保证查询效率较高。它的特点是:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。 结点的平衡因子定义为:结点的左子树高度与右子树高度之差。显然,对一棵AVL树而言,其所有结点的平衡因子只能是-1,0,1.挡在一棵AVL树上插入一个结点时,有可能导致失衡,即出现绝对值大于1的平衡因子。
实际上,为了避免二叉树形状向最坏情况靠拢, 通常会创建能够自平衡的 2-3 树。 而 红黑树 是 2-3 树比较简单的一种实现形式:
给你一个数列{1,2,3,4,5,6},要求创建一颗二叉排序树(BST), 并分析问题所在. :
为什么叫AVL树? 因为AVL树是由 G.M.Adelson-Velsky 和 E.M.Landis 这两位俄罗斯科学家在1962年的论文中首次提出,是最早的自平衡二分搜索树结构。 由于AVL树是自平衡二分搜索树,所以本质上还是二分搜素树,也就是二分搜索树的性质AVL树都满足,由于二分搜索树在添加有序元素时,会退化成链表,造成时间复杂度为O(n),但AVL树是不会出现这种情况的,因为AVL树通过自平衡来解决了退化成链表的问题,关于二分搜索树,你可以看我之前二分搜索树(Binary Search Tree)这篇文章。 平衡二叉树:对于任意一个节点,左子树和右子树的高度差都不能超过1。
最近用到了图像向左或者向右旋转90°的情况,纠结了好一会儿,写下来供大家参考。 1 向左旋转90° //unsigned char *pImgData: 输入图像指针 //int WidthIn, int HeightIn:输入图像宽、高 //unsigned char *pImgOut: 旋转后图像指针 void RotateOfLeft(unsigned char *pImgData, int WidthIn, int HeightIn) { int i, j, tempSize; in
前面一篇文章介绍了2-3查找树,可以看到,2-3查找树能保证在插入元素之后能保持树的平衡状态,最坏情况下即所有的子节点都是2-node,树的高度为lgN,从而保证了最坏情况下的时间复杂度。但是2-3树实现起来比较复杂,本文介绍一种简单实现2-3树的数据结构,即红黑树(Red-Black Tree)
types string 事件的类型(多为手势事件),可接受多个事件以空格分开;支持原生事件的透传
在二叉树中,左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点,原本的左子节点γ变为新的右子节点。
这段代码是使用turtle库创建一个图形界面,绘制了一组彩色的正方形和圆形,最终呈现出一幅图案。以下是对代码的解析:
例如,我现在想要查找数值为14的节点。由于二叉查找树的特性,我们可以很快着找到它,其过程如下:
树堆(Treap)是二叉排序树(Binary Sort Tree)与堆(Heap)结合产生的一种拥有堆性质的二叉排序树。
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; class AVL { private: struct node { int val; int height; node *left, *right; node (int x) { this->val = x; this->height = 1; this->left = this->right = nullptr; } }
如果这样,面试官一定也是一脸懵逼啊~ 不过也没错,TreeMap 内部的确就是用红-黑树实现的。学红-黑树不仅仅是用来应付面试官,武侠小说里说:招式只是形式,要练神功,必须要懂心法。这篇文章就带你慢慢拨开红-黑树的面纱,特别是文章中的动态图会让你很直观的感受红-黑树的旋转。当然咯,理解了这篇文章,面试也能轻松搞定啦~
class collections.deque([iterable[, maxlen]])
在学习红黑树之前,我们有必要先学习一下什么是2-3树,学习2-3树不仅对于理解红黑树有帮助,对于理解B类树,也是有巨大帮助的。我们常用到的磁盘存储、文件系统、数据库等相应的数据存储都是采用的B类树这样的数据结构。
为了维持二叉查找树的高效率查找,就需要对二叉查找树进行平衡调整。在数据结构当中大名鼎鼎的红黑树、AVL,就是典型的自平衡二叉查找树。
AVL树本质上是一颗二叉查找树,但是它又具有以下特点:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为平衡二叉树。下面是平衡二叉树和非平衡二叉树对比的例图:
原文出处http://cmsblogs.com/ 『chenssy』 在【死磕Java并发】-----J.U.C之Java并发容器:ConcurrentHashMap一文中详细阐述了ConcurrentHashMap的实现过程,其中有提到在put操作时,如果发现链表结构中的元素超过了TREEIFY_THRESHOLD(默认为8),则会把链表转换为红黑树,已便于提高查询效率。代码如下: if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); 下面博
二叉搜索树的优点:能够快速找到想要查找的值。 以查找数值为14的节点为例,由于二叉搜索树的特性,我们可以很快找到它,其查找过程如下:
使用Python中的海龟作图绘制带绿叶的小树 [format,png] import turtle def tree(branch_len, t): if branch_len > 5: # 绘制树干 t.forward(branch_len) # 将树叶的颜色设为绿色 if (branch_len - 15) <= 5: t.pencolor('green') else:
红黑树旋转红黑树插入节点ConcurrentHashMap 的treeifyBin过程
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