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数据结构中的层次化组织 -- 树总览

树（Tree）是一种层次化的数据结构，它在计算机科学中起到了关键的作用。树的结构类似于现实生活中的树，具有根节点、分支节点和叶子节点。...树在数据存储、搜索和组织方面具有广泛的应用，如文件系统、数据库索引、编译器等。...树的应用树的应用广泛，它们在计算机科学中扮演了重要角色，包括：文件系统： 文件和目录的组织通常以树的形式表示，允许高效的文件检索和管理。...网络路由： 网络路由算法使用树结构来确定最佳路径。图形学： 场景图和层次结构通常以树形式表示，用于图形渲染和动画。人工智能： 决策树和行为树等树结构用于模拟决策和行为。...树的遍历是许多树操作的基础，它们可以用于搜索、数据提取、树的复制等任务。树是一种重要的数据结构，它在计算机科学中具有广泛的应用。了解不同类型的树以及它们的属性和用途对于解决各种问题非常有帮助。

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【数据结构】树与二叉树（廿三）：树和森林的遍历——层次遍历（LevelOrder）

【数据结构】树与二叉树（二十）：树获取大儿子、大兄弟结点的算法（GFC、GNB） 5.3.3 树和森林的遍历 【数据结构】树与二叉树（七）：二叉树的遍历（先序、中序、后序及其C语言实现） 1....先根遍历（递归、非递归） 【数据结构】树与二叉树（廿一）：树和森林的遍历——先根遍历(递归算法PreOrder、非递归算法NPO) 2....层次遍历   树和森林层次遍历按层数由小到大，即从第0层开始逐层向下，同层中由左到右的次序访问所有结点。 a. 算法LevelOrder b....算法解读   首先，创建一个队列Q，并将根指针t入队列Q中。然后，进入一个循环，只要队列Q非空，就执行以下操作： 将队首元素p出队列Q。 打印节点p的数据。...时间复杂度   在层次遍历中，每个结点都要进行1次入队、1次出队和1次访问，每次访问入队、出队和访问都是常数级的，因此，算法LevelOrder的时间复杂度为O(n)。

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    位图数据结构及其在-Java和-Redis中的应用

    在关系型数据库中存储的话,这将是一个比较麻烦的操作,要么要写一些表意不明的SQL语句,要么进行两次查询,然后在内存中双重循环去判断....点击这里跳转到稀疏数据的解决方案 总结 那么我们来做一下总结: 位图是用二进制位来存储整形数据的一种数据结构,在很多方面都有应用,尤其是在大数据量的场景下,节省内存及提高运算效率十分实用...在EWAHCompressedBitmap中,数据也是使用long数组来保存的,不过对每一个long有类别的定义,Literal Word和Running Length Word....Redis是支持位图的,但是位图并不是一个单独的数据结构,而是在String类型上定义的一组面向位的操作指令.也就是说,当你使用Redis位图时,其实底层存储的是Redis的string类型.因此: 由于...Bloom-Filter)的原理及在推荐去重中的应用/">布隆过滤器(bloom filter)的原理及在推荐去重中的应用 总结 总之,bitmap可以高效且节省空间的存储与用户ID相关联的布尔数据

    1.8K10

    数据结构：哈希表在 Facebook 和 Pinterest 中的应用

    均摊时间复杂度 我们知道，哈希表是一个可以根据键来直接访问在内存中存储位置的值的数据结构。...均摊时间复杂度可以这样来理解：如果说一个数据结构的均摊时间复杂度是 X，那么这个数据结构的时间复杂度在大部分情况下都可以达到 X，只有当在极少数的情况下出现时间复杂度不是 X。...Memcached 和 Redis 这两个框架是现在应用得最广泛的两种缓存系统，它们的底层数据结构本质都是哈希表。...那么下面我们就来一起看看它们是如何被应用在 Facebook 和 Pinterest 中的，进而了解哈希表这种数据结构的实战应用。...Memcache 维护了一个超级大的哈希表数据结构，并没有任何内容保存在硬盘中。

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    位图数据结构及其在 Java和 Redis中的应用

    在关系型数据库中存储的话,这将是一个比较麻烦的操作,要么要写一些表意不明的SQL语句,要么进行两次查询,然后在内存中双重循环去判断....总结 那么我们来做一下总结: 位图是用二进制位来存储整形数据的一种数据结构,在很多方面都有应用,尤其是在大数据量的场景下,节省内存及提高运算效率十分实用....他的优点有: 节省内存. -> 因此在大数据量的时候更加显著. 与或运算效率高. ->可以快速求交集和并集....在EWAHCompressedBitmap中,数据也是使用long数组来保存的,不过对每一个long有类别的定义,Literal Word和Running Length Word....Redis中的位图 Redis是支持位图的,但是位图并不是一个单独的数据结构,而是在String类型上定义的一组面向位的操作指令.也就是说,当你使用Redis位图时,其实底层存储的是Redis的string

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    数据结构：哈希函数在 GitHub 和比特币中的应用

    哈希函数不只是在生成哈希表这种数据结构中扮演着重要的角色，它其实在密码学中也起着关键性的作用。密码学这个概念听上去离我们很遥远，但其实它已经被应用在我们身边各式各样的软件中。...所以这一讲我们一起来看看哈希函数是如何被应用在 GitHub 中的，以及再看看链表和哈希函数在比特币中是怎么应用的。...而当这个数据文件里面的任何一点内容被修改之后，通过哈希函数所产生的哈希值也就不一样了，从而我们就可以判定这个数据文件是被修改过的文件。在很多地方，我们也会称这样的哈希值为检验和（Checksum）。...比特币的本质 比特币是区块链技术中比较著名的一项应用，同时，比特币也和链表、哈希函数这两种数据结构有着千丝万缕的关系。...比特币将所有的交易记录都存放在了一个叫区块（Block）的数据结构里面，我们可以把这里的区块看作是链表数据结构中的一个节点。

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    专栏 | 蒙特卡洛树搜索在黑盒优化和神经网络结构搜索中的应用

    机器之心专栏 作者：王林楠、田渊栋 布朗大学在读博士王林楠在本文中介绍了他与 Facebook 田渊栋团队合作，在 2020 年 NeurIPS 取得亮眼表现的新算法，以及其在神经网络结构搜索中的应用。...现实世界的大多数系统是没有办法给出一个确切的函数定义，比如机器学习模型中的调参，大规模数据中心的冷藏策略等问题。这类问题统统被定义为黑盒优化。...黑盒优化是在没办法求解梯度的情况下，通过观察输入和输出，去猜测优化变量的最优解。在过去的几十年发展中，遗传算法和贝叶斯优化一直是黑盒优化最热门的方法。...下面是我们搜索出来的网络的结果。 ? 我们在 NAS 探索的一个简介 1. 起源：应用蒙特卡洛树搜索在神经网络结构搜索。...对比贝叶斯优化和进化算法，LaNAS 在 NAS 的基准数据集 NASBench-101 上取得了显著的提升。所以我们又扩展了 LaNAS 成为了 LA-MCTS 去做应用更广的黑盒优化。

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    Python算法和数据结构：在二叉树中找到和为sum的所有路径

    思路：先用递归创建一颗二叉树，作为输入；然后对这课二查树进行递归遍历，递归中每遍历一个节点，下次递归的和为sum-data;并用一个数组记录遍历过的路径，当存在sum时，输出数组中的路径。...下图为树的输入，输入的数组为： [10,5,4,None,3,None,None,7,None,None,12,None,None] 没有子节点的用None表示，构造树时用递归先构造左子树。 ?...代码： """ 题目：输入一个整数和一棵二元树。 从树的根结点开始往下访问一直到叶结点所经过的所有结点形成一条路径。 打印出和与输入整数相等的所有路径。...，用来构造树和调用查找算法 return:返回右节点 """ #self.tree = self.build_tree() self.index...needsum的路径 args:node是树的根节点，每次递归的是节点移动 needsum是需要求的和 data_list里面存的是路径

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    【二叉树 OJ题】二叉树基础知识 与 OJ题完成（二叉树构建与遍历问题，子树查找问题）

    二叉树 ！ 1 树 1.1 树的概念 树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。 把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。...，则这个节点称为其子节点的父节点； 5.孩子节点或子节点：一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点； 6.兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点； 7.树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度...； 8.节点的层次：从根开始定义起，根为第1层，根的子节点为第2层，以此类推； 9.树的高度或深度：树中节点的最大层次； 如上图：树的高度为5 10.堂兄弟节点：双亲在同一层的节点互为堂兄弟；...完全二叉树：完全二叉树是效率很高的数据结构，完全二叉树是由满二叉树而引出来的。...，每次只能取出一棵树中的一个节点的数据，再取出另一棵树的节点数据进行比较。

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    【面试长文】HashMap的数据结构和底层原理以及在JDK1.6、1.7和JDK8中的演变差异

    HashMap的数据结构和底层原理以及在JDK1.6、1.7和JDK8中的演变差异 这里是一篇关于HashMap的数据结构、底层原理和代码演变的技术博客: HashMap的数据结构和原理 HashMap...的数据结构采用“链表散列”结构,即一个链表和一个数组,数组称为hash table,链表成为链表数组。...保存在数据库中查重:在示例入库之前,可以先将数据放入HashMap,然后判断HashMap中是否已经存在该数据,如果存在则不入库,这样可以避免数据库中出现重复数据。...所以在遍历的时候,Hashtable更加适合高并发的场景。 底层数据结构:JDK1.8以前,HashMap和Hashtable的底层都采用数组+链表实现。...JDK1.8的HashMap中,链表转红黑树和红黑树转链表都采取了较为高效的方式,而不是全部重新构建,这也提高了性能。

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    数据结构基础 (代码效率优化, 线性表, 栈, 队列, 数组，字符串，树和二叉树，哈希表)

    它和空串是不一样的，空格串中是有内容的，只不过包含的是空格，且空格串中可以包含多个空格。例如，s = " "，就是包含了 3 个空格的字符串。 子串，串中任意连续字符组成的字符串叫作该串的子串。...子串查找（字符串匹配） 字符串匹配算法的案例 查找出两个字符串的最大公共字串 树和二叉树 树 -- Tree 树结构在存在“一对多”的数据关系中，可被高频使用，这也是它区别于链表系列数据结构的关键点。...树的结点的层次从根结点算起，根为第一层，根的“孩子”为第二层，根的“孩子”的“孩子”为第三层，依此类推。 树中结点的最大层次数，就是这棵树的树深（称为深度，也称为高度）。...，对树中的任意结点来说，先中序遍历它的左子树，然后打印这个结点，最后中序遍历它的右子树。...数组和字符串需要保持数据类型的统一，并且在基于索引的查找上会更有优势。 树的优势则体现在数据的层次结构上。

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    MySQL实战第三十讲－用动态的观点看加锁

    但是，我们的查询语句中 where 条件是大于号和小于号，这里的“等值查询”又是从哪里来的呢？ 要知道，加锁动作是发生在语句执行过程中的，所以你在分析加锁行为的时候，要从索引上的数据结构开始。...这个过程是通过索引树的搜索过程得到的，在引擎内部，其实是要找到 id=12 的这个值，只是最终没找到，但找到了 (10,15) 这个间隙。 3. ...也就是说，在执行过程中，通过树搜索的方式定位记录的时候，用的是“等值查询”的方法。 等值查询的过程 与上面这个例子对应的，是一位同学提出的问题：下面这个语句的加锁范围是什么？...“可打印字符”，但 10 不是可打印字符，因此就显示空格； I .第一个事务信息就只显示出了等锁的状态，在等待 (c=10,id=10) 这一行的锁； J....第一步试图在已经加了间隙锁的 (1,10) 中插入数据，所以就被堵住了。 小结 今天这篇文章，我用前面第 20和第 21 篇文章评论区的几个问题，再次跟你复习了加锁规则。

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    linux命令tree的使用

    这里命令很多，这里只简单介绍下常用的几个指令： - 显示深度达到 “级数” 级的文件和目录（其中 1 表示当前目录）: tree -L 级数 - 只显示目录: tree -d - 同时显示隐藏文件...npm来安装， npm install tldr -g 之后运行： tldr tree 打印如下： tree 以树的形式显示当前目录的内容...- 显示深度达到 “级数” 级的文件和目录（其中 1 表示当前目录）: tree -L 级数 - 只显示目录: tree -d - 同时显示隐藏文件: tree...-a - 打印没有缩进行的树，显示完整路径（使用-N不转义空格和特殊字符）: tree -i -f - 以可读格式打印每个文件节点的大小，目录显示其累积大小（类似在du命令中所示）...: tree -s -h --du - 使用通配符（glob）模式在树层次结构中查找文件，并删除不包含匹配文件的目录: tree -P '*.txt' --prune - 在树层次结构中查找目录

    1.3K30

    简单红外线解码

    如果是这样，它将返回一个非零值，并将结果放入decode_results结构中。（有关此结构的详细信息，请参见examples/IRrecvDump code。）...发送IR的原始数据包含连续标记和空格的持续时间（以微秒为单位）。第一个值是第一个标记，最后一个值是最后一个标记。 发送和接收的原始缓冲区之间有两个区别。...每隔50微秒调用一次中断例程，该例程测量标记和空格的长度，并将持续时间保存在缓冲区中。用户调用解码例程，将缓冲的测量结果解码为已发送的代码值（通常为11到32位）。...解码库尝试连续解码不同的协议，如果一个成功，则停止。它返回一个结构，该结构包含原始数据，解码后的数据，解码后的数据中的位数以及用于解码该数据的协议。...中断例程将标记（接收调制信号）和空格（未接收到信号）的持续时间乘以时间，并将持续时间记录在缓冲区中。第一持续时间是传输开始之前的间隙长度。接下来是交替的标记和空间测量。

    2.3K51

    Python 算法基础篇：树和二叉树的实现与应用

    Python 算法基础篇：树和二叉树的实现与应用 引言 树和二叉树是常用的非线性数据结构，它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍树和二叉树的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。...树的概念与特点 树是一种非线性数据结构，它由节点组成，并通过连接节点的边来表现层次结构。树中包含一个根节点，根节点可以有零个或多个子节点，每个子节点又可以有自己的子节点，形成了一个层次结构。...树的特点： 树中的节点具有层次结构，从根节点到任意节点都存在唯一的路径； 每个节点可以有零个或多个子节点； 每个节点有且只有一个父节点，除了根节点； 树中的节点不会形成环路。 2....类中的方法包括：添加节点 add_node ，根据给定的父节点值和新节点值，将新节点添加为父节点的子节点；搜索节点 search_node ，在树中搜索给定值的节点；打印树的内容 display ，以树的层次结构打印树的内容...在实际应用中，我们可以使用平衡二叉树来维护有序数据，或者用于实现高效的数据查找功能。 总结 本篇博客重点介绍了树和二叉树的概念、实现和应用。

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    ODBC连接数据库提示：在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配

    问题现象 业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库，程序启动后运行提示：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。...处理思路 梳理出ASP程序到数据库中间的关键节点，ASP程序-》ODBC驱动程序管理器-》Mysql驱动-》数据库，进行定界。...排查过程 1、通过DAS登录RDS和RDS本身的日志，确认RDS本身正常，并通过ODBC数据源连接RDS进行test结果正常，来定界业务异常和RDS数据库无关，问题出现在ASP程序-》ODBC数据源（Mysql...驱动）这一段，也验证了‘驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。’...位的odbc驱动，再下载安装32位的驱动（此时遇到需依赖安装32位VS的问题，那就先下载安装提示的VS），并更新ODBC数据源的驱动程序后，问题解决。

    7.5K10

    【数据结构】二叉树零基础无压力上手，超详解

    树形结构 树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。...也就是说，如果一棵二叉树的层数为K，且结点总数是 2^k -1 ，则它就是满二叉树。 完全二叉树: 完全二叉树是效率很高的数据结构，完全二叉树是由满二叉树而引出来的。...199+1 = 200 个节点 在具有 2n 个结点的完全二叉树中，叶子结点个数为多少？ 一个具有767个节点的完全二叉树，其叶子节点个数为多少？...性质 4， log_2(531+1) = n 向上取整， n=10 二叉树的存储 二叉树的存储结构分为：顺序存储和类似于链表的链式存储 顺序存储是用数组存二叉树 链式存储 二叉树的链式存储是通过一个一个节点引用起来的...我们画出这棵树: 所以它的前序序列为：abcde 只根据前序和后序无法画出二叉树，因为只有中序才能确定左子树和右子树的范围 某二叉树的后序遍历序列与中序遍历序列相同，均为 ABCDEF

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    【数据结构】关于树（二叉树）的基础理论知识，你知道吗？？？

    那么咱们开始吧 ~~~ ️1.树 1.1树型结构概念 树是一种非线性 的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。...；如上图： B 是 A 的孩子结点 6.根结点 ：一棵树中，没有双亲结点的结点；如上图： A 7.结点的层次 ：从根开始定义起，根为第 1 层，根的子结点为第 2 层，以此类推...8.树的高度或深度 ：树中结点的最大层次；如上图：树的高度为 4 当然还有一些概念， 了解即可： 兄弟结点 ：具有相同父结点的结点互称为兄弟结点；如上图： B 、 C...二叉树的存储结构分为：顺序存储结构和类似于链表的链式存储结构。...~~~后序遍历： LRN：后序遍历（访问左子树->访问右子树->访问根节点） 描述：若根结点存在左子树和右子树，先递归左子树，直到一个节点的左子树为空后，在递归这个结点的右子数，如果为空就返回值根结点进行打印

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