今天重新温习了一下树的遍历，如何寻找中序遍历的下一个结点。接下来的计划是学习Spring Boot 和 算法与数据结构。 ---- 思路 算法与数据结构是我最薄弱的一环。...中序遍历：首先按照中序遍历的方式去访问根结点的左子树，然后访问根结点，最后按照中序遍历的方式去访问根结点的右子树。 首先看图 ? image.png P表示父结点，N代表子结点。...如果R == null的时候，我们下一个结点肯定是要往上面走，在P ！= null下的情况，如果N是 P的左子树，那么下一个结点就是P。...一根完整的二叉树就形成了。简单轻松，贴上代码。...寻找中序遍历时的下一个结点。
多模式匹配与条件判断：如何在 JDK 17 中实现多分支条件的高效处理？ 粉丝提问： JDK 17 中的多模式匹配是如何优化条件判断的？如何用这种新特性高效处理复杂的多分支逻辑？...本文将详细解析 JDK 17 引入的多模式匹配特性，展示其在复杂条件判断中的应用，并通过代码示例演示如何简化多分支处理逻辑。 正文 一、什么是多模式匹配？...多模式匹配 是 JDK 17 的新特性，主要用于增强 switch 表达式和语句的功能。 允许在一个 case 分支中同时匹配多个条件。...三、JDK 17 中的多模式匹配 多模式匹配通过增强 switch 表达式，将条件判断逻辑更加简洁化。 1....简化代码 通过模式匹配，直接将类型检查、绑定和逻辑判断集成到 case 分支中，减少冗余代码。 2. 提升可读性 多模式匹配将复杂的条件逻辑清晰地表达为分支结构，易于维护和扩展。 3.
在屏幕监控软件的世界里，匹配算法就像一名捕风捉影的高手，扮演着超重要的角色。...以下是在屏幕监控软件中应用匹配算法进行数据流分析的一些关键方面：数据采集与预处理：在屏幕监控软件中，首先需要收集用户屏幕的数据流。这可以包括屏幕截图、视频录制等。...这些算法将被用于比较采集到的数据和已知的模式或规则，以寻找匹配。异常检测：除了寻找已知模式，匹配算法还可以用于检测异常行为。...优化算法以提高处理速度和效率是至关重要的。用户隐私：在设计匹配算法时，需要考虑到用户隐私的问题。可能需要对敏感信息进行匿名化或加密，以保护用户的个人数据。...误报和漏报：在实际应用中，匹配算法可能会出现误报（将正常行为错误地标记为异常）和漏报（未能检测到真正的异常）。这需要不断的优化和调整算法，以平衡准确性和可用性。
决策树算法是机器学习中常见的一种算法，但它的应用远不止于此。本文将展示如何在高可用系统中使用决策树算法来选择最佳的主节点。我们会使用Go语言进行示例说明。...背景 在一个具有主备节点的高可用系统中，我们需要能够在主节点发生故障时，迅速地选择一个备节点作为新的主节点，以保证系统的正常运行。...节点的选择需要考虑多个因素，例如节点的初始状态、节点的当前状态、以及节点数据的最新更新时间等。我们可以使用决策树算法来根据这些因素进行决策。...决策树基础 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性测试，每个分支代表一个测试结果，每个叶节点代表一个类或决策。...Go语言中的决策树实现 我们首先定义一个Node结构，它代表系统中的一个节点，包含了我们关注的三个属性：初始状态、节点状态和最新数据时间。
文章分类在强化学习专栏： 【强化学习】（10）---《A* 算法在多智能体强化学习中的应用》 A* 算法在多智能体强化学习中的应用 1.介绍 A*算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于路径规划和状态空间搜索问题...2.A* 算法概述 A* 算法的基本目标是在一个图或网格上寻找从起点到终点的最短路径。...4.多智能体强化学习中的应用场景 在多智能体强化学习中，A*算法主要应用于如下几个场景： 多智能体路径规划 在MARL中，多个智能体可能需要在同一个环境中移动。...A*算法可以在这种不确定和动态的环境中，用来快速求解最优路径，在动态变化的环境中寻找短期最优解。...局限性 计算复杂度：在多智能体环境中，状态空间变得庞大，每个智能体的状态、路径选择都会影响整体的复杂度，使得A*算法在大规模场景下计算开销较大。
上个月接触到了我组的一个关于在海量文本中匹配字符串业务。读源代码时发现一些问题，并针对这些问题做了优化工作，效果非常明显。 测试的硬件环境是只用一颗主频2.4G的Intel至强处理器核心。...这里，就体现出来了简化“熵”的缺点，在实际应用中，如果算得严谨的熵值，会较大概率地先选择“守夜人”模式对应的多模式规则，一击即中！...新算法大概从四个方面提升匹配算法的效率： 前文有提到在20万之多大量模式的前提下，旧算法计算的“跳字符”步长实际是1。...新算法的Trie Tree第一层使用Bigram，一些不会命中的普通文本几乎在树的第一层就被发现了，而旧算法每个结点只存了一个Byte的数据，但utf8中文字的第一个Byte有四个bit位是固定的，在有近二十万个模式的情况下...新算法会取Bigram"雪花"，在树的第一层即发现不可能匹配，但旧算法爬到树的第三层时会命中“雪”，至少要爬到树的第四层才能得出不匹配的结论。
在本系列中，我们将研究各种算法，例如搜索，排序，图形，数组等。 今天从搜索算法系列的第一部分开始。我们将研究每个程序员都应该知道的4种搜索算法。现在开始。...---- 线性搜索 在计算机科学中，线性搜索或顺序搜索是一种用于在列表中查找元素的方法。它顺序检查列表中的每个元素，直到找到匹配项或搜索了整个列表。...在“二进制搜索”中，列表必须按某种排序的顺序。我们通过从列表中间选择一个值并进行比较来搜索目标值。如果不匹配，则如果目标值小于中间元素，则起始一半将被丢弃，否则终止一半将被丢弃。...该算法从根节点开始（在图形的情况下，选择一些任意节点作为根节点），并在回溯之前尽可能沿着每个分支进行探索。 在DFS中，我们选择图，树或数据结构的根，然后按顺序浏览每个分支。...它从树的根部（或图的某个任意节点，有时称为“搜索关键字”）开始，并在移至下一个深度级别的节点之前先探索当前深度的所有邻居节点。 在BSF中，与在DFS中一样，我们选择图，树或数据结构的根节点。
决策树算法在文档管理系统中可以应用于异常检测和修复的过程。下面是决策树算法在文档管理系统中异常检测与修复的一般步骤和方法：数据准备：准备文档管理系统中的文档数据，包括文档的属性和特征。...异常判定：如果某个文档样本在决策树模型中无法归类到任何类别，或者与其他样本有较大差异，那么可以将其判定为异常文档。...决策树算法在异常检测与修复中的优势包括：直观性：决策树模型的可解释性较高，可以通过决策树的分支和节点来理解异常文档的分类规则。快速检测：决策树算法对于数据的处理速度相对较快，可以快速检测出异常文档。...灵活性：决策树算法可以通过调整模型参数和特征选择来适应不同的文档管理系统需求。值得注意的是，异常检测和修复是一个迭代的过程。...需要根据具体的文档管理系统和应用场景，结合决策树算法的实现和相关算法的技术细节，进行具体的异常检测与修复操作。
机器学习以及相关算法 机器学习简介 机器学习是人工智能的一个分支。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。...它从无标记的训练数据中推断结论。最典型的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段用于发现隐藏的模式或者对数据进行分组。一句话：给定数据，寻找隐藏的结构。无监督学习有聚类和降维。...决策树由下面几种元素构成： 根节点：包含样本的全集 内部节点：对应特征属性测试 叶节点：代表决策的结果 预测时，在树的内部节点处用某一属性值进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶节点处，...决策树剪枝 剪枝的主要目的是对抗「过拟合」，通过主动去掉部分分支来降低过拟合的风险。...梯度增强算法有几种： XGBoost — 使用线性和树算法 LightGBM — 只使用基于树的算法 最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN) KNN算法是一种基于实例的学习
在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法，是一种非常优秀的多曝光图片合成算法，对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果，但是也存在着两个局限性...在IPOL网站中，有对这两篇文章的详细资料和在线测试程序，详见： http://www.ipol.im/pub/art/2019/278/ Extended Exposure Fusion...一、Extended Exposure Fusion 这个文章虽然篇幅有十几页，但是实际上核心的东西就是一个：无中生有，即我们从原始的图像数据序列中fu在继续创造更多的图像，然后利用Exposure...新创建的M个图像的生产方法如下： 对于序列 中的每一个值，我们计算一个参数： 作为需要压缩的动态的范围的中心，当原始的像素值t在 范围内时，线性映射，即t不变化，当不在此范围时...那么很明显，如果要想借用多曝光融合算法来增强单幅图像，一个很自然的想法就是在原图的基础上使用不同曝光值进行映射（增强或降低对比度），然后融合就可以了，但是这里就涉及到了几个问题，第一，如果确定需要的曝光的图像的数量
C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3...C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3)...在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无 法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。...在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。...算法分类过程如下： 1 首先我们事先定下k值（就是指k近邻方法的k的大小，代表对于一个待分类的数据点，我们要寻找几个它的邻居）。
多叉树包括 B 树族，有 B 树、B+ 树、B* 树，比较适合用来做文件检索；另外一个是字典树，适合进行字符串的多模匹配。...最后可以简单了解，还有一种 B* 树的变种，在 B+ 树的非叶节点上，也增加了指向同一层下一个非叶节点的指针。...详解字符串匹配 字符串匹配问题 在面试时，字符串相关的问题经常作为算法考察题，下面来看字符串匹配的问题。先来了解一道常考的面试题：“判断给定字符串中的括号是否匹配”。...如果是多模匹配，可以考虑使用 Tire 树来解决。 在实现匹配算法时，可以考虑用前缀或者后缀匹配的方式来进行。 最后可以考虑是否能够通过栈、二叉树或者多叉树等数据结构来辅助解决。...如上图所示，分支界定法一般的解题步骤： 第一步先确定解的特征； 第二步在确定子节点搜索策略，例如是先入先出，还是先入后出； 第三步通过广度优先遍历寻找解。
发表了一篇《Extended Exposure Fusion》的文章中，提出了比Exposure Fusion更为优异的合成效果，但是代价是更高昂的计算成本，而Exposure Fusion也已经相当优秀了...Exposure Fusion的思路也非常之简单，输入是一系列图像对齐后的大小格式相同的图像，输出是一张合成的多细节图。那么在进行计算之前，他需要做以下的准备。 ...这个算法还有一个应用场景，在2019年的另外一篇论文里有提及： Simulated Exposure Fusion， 他的输入只有一张图片，然后通过某些手段生成一个序列的图像，然后在把这序列的图像予以使用...在SSE图像算法优化系列二十九：基础的拉普拉斯金字塔融合用于改善图像增强中易出现的过增强问题（一）一文中使用的融合方法，实际上也是可以应用于多图的融合的，只不过这个时候低频的融合方式就不能是选择哪一个图了...不过这种融合对于多图来说一般效果不是很好，但是不排除也有其应用场景，他的一个优势就是速度能够做到更快，通常是本文放大的1/3耗时左右，而且内存的占用也很少。
特点和应用 最短路径：在无权图中，BFS 可以找到从起始节点到其他节点的最短路径。 图的连通性：可以用来判断图的连通性，即判断两个节点是否在同一连通分量中。...回溯：如果当前节点的所有邻居都被访问，则回溯到上一个节点，继续深度搜索其他分支。 3. 特点 优先深入：DFS 尽可能先访问一个节点的最深分支，再逐步回溯到较浅的分支。...应用广泛：DFS 可用于检测图的连通性、拓扑排序、寻找路径和检测环。 4. DFS 的应用 路径搜索：可以用于寻找图中从一个节点到另一个节点的路径。 图的连通性：判断图中的连通分量。...对于每条边 (u, v)，检查 u 和 v 是否在同一连通分量中（使用并查集）。 如果不在同一连通分量中，加入该边到生成树，并将 u 和 v 的连通分量合并。...在未来的学习中，我们可以继续深入研究图论算法，并将其应用到实际的项目中。
显然，从根节点开始，寻找c只需要一步，而寻找a和b各需要两步，平均字长为1.3。 建立哈夫曼树的目的是为了进行哈夫曼编码。前文也提到了，这是一种压缩算法。...由于遍历是递归的，使用中序遍历一路寻找到的最“左”的左孩子就是二叉排序树中的最小元素，且中序遍历的输出顺序就是从小到大的顺序。...这里的log同样没有水分，因为建立起来的比赛树几乎是满的（但不必是完全二叉树）。 虽然绝大多数情况下我们见到的树都是二叉树，但是并不妨碍多叉树在日常生活中起到重要作用。...多叉树相对于二叉树来讲没有孩子数量一定的限制，因此通常用一个孩子列表来保存全部的孩子节点，这一种应用在网页的DOM中尤其广泛，倒不如说整个XML规范文档以及JSON规范都可以抽象成多叉树。...B+树是一种极其鬼畜的多叉树，结构复杂但是十分有效，极其常用于索引的建立，包括数据库索引、目录树索引等等（散列同样常用，但是我忘了在书上的哪一章节了）。
在一般度量空间的情况下，分支定界方法称为度量树(metric tree)方法。具体示例包括vp-tree和BK-tree方法。...使用一组取自 3 维空间的点并放入BSP 树中，并给定取自同一空间的查询点，给出了寻找离查询点最近的点云点问题的可能解决方案在下面的算法描述中。...邻近邻域图的概念在多篇文章中得到了利用，包括 Arya 和 Mount 的开创性论文，[11]在 VoroNet 系统中用于平面，[12]在 RayNet 系统中用于平面 E ^{n} , [13]以及在...近似最近邻 在某些应用程序中，检索最近邻居的“正确猜测”可能是可以接受的。在这些情况下，我们可以使用一种算法，该算法不能保证在每种情况下都返回实际的最近邻居，以换取提高速度或节省内存。...通常这种算法会在大多数情况下找到最近的邻居，但这在很大程度上取决于被查询的数据集。 支持近似最近邻搜索的算法包括局部敏感散列、最佳 bin 优先和基于平衡框分解树的搜索。
基于多个模式串进行匹配的算法被称为多模式匹配算法，目前成熟的多模式匹配算法有AC自动机和WM。...算法在某个节点匹配失败时，可以通过该指针转移到其他包含相同前缀的分支上继续匹配。...例如匹配目标串“shis”时，对于前两个字符“sh”，Trie字典树匹配到左边字数的“h”节点上，由于该节点的子节点是字符“e”，与目标串的下一个字符“i”不匹配，因此算法通过Fail指针转移到中间子树的...AC自动机匹配目标串时，会按顺序从目标串中取出字符，从Trie字典树的根节点出发，在子结点中寻找与该字符匹配的结点，若能找到，则转移到该节点，若找不到，则转移到Fail指针指向的节点。...由于Trie树的状态位与拼音图的节点是相关的，在DFS回溯时，Trie树也需要同步回溯，因此需要将Trie树状态位与拼音图的节点信息一起保存到DFS栈中。下图展示了拼音敏感词的匹配流程。
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