已知数组nums,求新数组count，count[i]代表了在nums[i]右侧且比nums[i]小的元素个数。 例如： nums = [5,2,6,1], count = [2,1,1,0] nums = [6,6,6,1,1,1], count = [3,3,3,0,0,0]
AVL树的具体特点是，每一个节点的左子树和右子树的高度差的绝对值最多为1，且其左子树和右子树也是AVL树。
有趣的算法（八）——红黑树插入算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 红黑树是一种二叉平衡查找树。二叉查找树是二叉树，且树的根节点会比左节点大、比右节点小。 1）二叉查找树 二叉查找树对于数字比较大小，具有重要意义。由于其左子节点都比根节点小，右子节点都比根节点大，要查找一个数是否在其中，或者在某个位置，会变得很容易。 从根节点出发，如果待查数据比根节点小，则往根节点的左子树去查找；反之从右子树查找；如果值和某个节点一样，表示找到；如果到某个节点，其没有子节点，而还没有匹配，则表示数据不存在
DOM（文档对象模型）是由W3C制定的一套访问和操作XML（eXtensible Markup Language）文档的标准，即API。比如DOM告诉JavaScript引擎如何在浏览器窗口中显示和操作XML创建的标记（Tag）。
在Go语言中，对红黑树进行插入操作后，需要重新调整树的结构以保持其红黑性质。下面是一个示例代码，展示了如何对红黑树进行插入操作，并判断插入后的树是否仍然是红黑树。
ECMAScript 中内置了获取系统时间的对象 Date，使用 Date 时与之前学习的内置对象 console 和 Math 不同，它需要借助 new 关键字才能使用。
当当当当当当当，好久不见，最近又是换工作，又是换房子，忙的不可开交，断更了一小段时间，最重要的一篇迟迟出不来，每次都犹抱琵琶半遮面，想要把它用通俗易懂的方式进行说明，确实有一定的难度，可愁煞我也，但自己挖的坑，哭着也要把它补上。
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：
SkipListSkipList的特性SkipList的查找SkipList的插入SkipList的删除ConcurrentSkipListMapput操作get操作remove操作size操作
到目前为止，我们在Java世界里看到了两种实现key-value的数据结构：Hash、TreeMap，这两种数据结构各自都有着优缺点。 Hash表：插入、查找最快，为O(1)；如使用链表实现则可实现无锁；数据有序化需要显式的排序操作。 红黑树：插入、查找为O(logn)，但常数项较小；无锁实现的复杂性很高，一般需要加锁；数据天然有序。 然而，这次介绍第三种实现key-value的数据结构：SkipList。SkipList有着不低于红黑树的效率，但是其原理和实现的复杂度要比红黑树简单多了。 SkipList
在Go语言中，可以使用结构体来定义一个红黑树的节点，并在该节点中添加一个表示黑高的属性。由于红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其操作（如插入、删除和查找）的复杂度在最坏情况下为O(log n)，其中n是树中节点的数量。因此，添加一个黑高属性并不会影响红黑树操作的渐近性能。
红黑树是工程中一种非常重要的数据结构，大家熟悉的 HashMap 在 Java 8 就引入了红黑树的数据结构，不过实话实说，红黑树确实不容易掌握，左旋，右旋等概念让人头发发麻，本文用图文并茂的形式以期让读者彻底掌握红黑树，希望大家看了有收获，这篇文章肝了十多天，非常不易，希望大家不要白嫖，三连走起，多谢支持!
链表是一种常见的基础数据结构，结构体指针在这里得到了充分的利用。链表可以动态的进行存储分配，也就是说，链表是一个功能极为强大的数组，他可以在节点中定义多种数据类型，还可以根据需要随意增添，删除，插入节点。链表都有一个头指针，一般以head来表示，存放的是一个地址。链表中的节点分为两类，头结点和一般节点，头结点是没有数据域的。链表中每个节点都分为两部分，一个数据域，一个是指针域。说到这里你应该就明白了，链表就如同车链子一样，head指向第一个元素：第一个元素又指向第二个元素;……，直到最后一个元素，该元素不再指向其它元素，它称为“表尾”，它的地址部分放一个“NULL”(表示“空地址”)，链表到此结束。
链表是一种常见的基础数据结构，结构体指针在这里得到了充分的利用。链表可以动态的进行存储分配，也就是说，链表是一个功能极为强大的数组，他可以在节点中定义多种数据类型，还可以根据需要随意增添，删除，插入节点。链表都有一个头指针，一般以head来表示，存放的是一个地址。链表中的节点分为两类，头结点和一般节点，头结点是没有数据域的。链表中每个节点都分为两部分，一个数据域，一个是指针域。说到这里你应该就明白了，链表就如同车链子一样，head指向第一个元素：第一个元素又指向第二个元素；……，直到最后一个元素，该元素不再指向其它元素，它称为“表尾”，它的地址部分放一个“NULL”（表示“空地址”），链表到此结束。
之前我们的链表代码只能从头部插入节点，也就是通过修改head指向新节点，然后新节点指向head之前指向的节点达到增加头节点的目的。
级别的查询、插入和删除节点复杂度。相对于 AVL 树单纯的对每个节点的平衡因子进行判断，红黑树给节点赋予了颜色属性，并通过对树中节点的颜色进行限制，来保持整棵树的平衡。
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~
上一篇博客我们介绍了二叉搜索树，二叉搜索树对于某个节点而言，其左子树的节点关键值都小于该节点关键值，右子树的所有节点关键值都大于该节点关键值。二叉搜索树作为一种数据结构，其查找、插入和删除操作的时
对插入操作结束后，会对红黑树进行一次平衡操作 fixAfterInsertion() 即对左右子树进行旋转操作。
前面的篇章对于jquery的元素操作大部分是使用html()的方式来操作，这种直接使用字符串创建的方式也是性能最高的。
R-B Tree，全称是Red-Black Tree，又称为“红黑树”，它一种特殊的二叉排序树。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色，可以是红(Red)或黑(Black)。
认识DOM 文档对象模型DOM（Document Object Model）定义访问和处理HTML文档的标准方法。DOM 将HTML文档呈现为带有元素、属性和文本的树结构（节点树）。 将HTML代码
读完本文你将了解到： 什么是红黑树 黑色高度 红黑树的 5 个特性 红黑树的左旋右旋 指定节点 x 的左旋 右图转成左图 指定节点 y 的右旋左图转成右图 红黑树的平衡插入 二叉查找树的插入 插入后
jQuery学习笔记之DOM操作、事件绑定（2） ————————————————————学习目录———————————————————————— 4.DOM操作 5.事件绑定
HTML 模板<html> <head> <title>我是网站标题</title> </head> <body> </body></html>访问节点通过 id 访问指定节点 getElement
DOM全称为Document Object Model ，即文档对象模型，是针对HTML和XML的一个API, 描绘了一个层次化的节点树，可以添加、移除和修改页面的某一部分。
上一篇简单的开了一个头，简单介绍了一下所谓的时间复杂度与空间复杂度，从这篇开始将陆陆续续写一下常用的数据结构：链表、队列、栈、树等等。 链表当初是我在学校时唯一死磕过的数据结构，那个时候自己还算是一个好学生，虽然上课没怎么听懂，但是课后还是根据仔细调试过老师给的代码，硬是自己给弄懂了，它是我离校时唯一能够写出实现的数据结构，现在回想起来应该是它比较简单，算法也比较直来直去吧。虽然它比较简单，很多朋友也都会链表。但是作为一个系列，如果仅仅因为它比较简单而不去理会，总觉得少了点什么，所以再这仍然将其列举出来。
一、前言 最近在回顾数据结构与算法，有部分的算法题用到了栈的思想，说起栈又不得不说链表了。数组和链表都是线性存储结构的基础，栈和队列都是线性存储结构的应用～ 本文主要讲解单链表的基础知识点，做一个简单
先来看下算法导论对R-B Tree的介绍： 红黑树，一种二叉查找树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍，因而是接近平衡的。
DOM 在 JavaScript 课程中我们详细的探讨过，它是一种文档对象模型。方便开发者对 HTML 结构元素内容进行展示和修改。在 JavaScript 中，DOM 不但内容庞大繁杂，而且我们开发的过程中需要考虑更多的兼容性、扩展性。
本章介绍 DOM 操作的知识点和题目。包括 DOM 结构，常用 DOM 操作，DOM 性能优化等。DOM 是网页结构的基础，学会 DOM 操作才可以做网页开发。
DOM模型将整个文档（XML文档和HTML文档）看成一个树形结构，并用document对象表示该文档。
前面分析了基于BloomFilter实现的HoodieBloomIndex和HoodieGlobalBloomIndex，以及基于外部存储系统HBase的索引实现，基于BloomFilter的索引会借助IndexFileFilter来粗略过滤出需要比较的文件，Hudi默认使用HoodieBloomIndex和HoodieGlobalBloomIndex，下面分析其实现。
将新节点插入到红黑树的某个位置。重新平衡树，确保红黑树的性质仍然满足。RB-DELETE的基本步骤如下：
红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其中每个节点都包含一个颜色属性（红色或黑色），并且满足以下性质：
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在 Android 系统中的 Handler 机制 中 , 涉及到了 Handler , Message , Looper , MessageQueue 等组件 , 其中 MessageQueue 是消息队列 , 其中包含了很多 单链表 元素 ;
当我们继续向编号6的桶中增加值，直到数组长度达到64，接着继续增加值，使得6号桶中的节点数为7,这个时候的结构图如下:
对节点的操作 查找节点 查找节点可以直接利用jQuery选择器来完成，非常便利。 插入节点 jQuery提供了8种插入节点的方法。 序号 方法 描述 实例 1 append() 向每个匹配的元素内部
红黑树(Red-black tree) 是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，常用于关联数组、字典等。C++ 中的标准关联容器 set、multiset、map、multimap 内部采用的数据结构就是红黑树。
上一篇我们讲了 Commit第一子阶段「before mutation」，本篇讲第二子阶段 「mutation」：
在OS-SELECT和OS-RANK中，我们维护一个树形结构，其中每个节点都有一个size属性，该属性表示该节点及其所有子孙节点中的元素数量。在OS-SELECT中，我们经常需要访问一个节点的size属性，以确定该节点的秩（rank）。
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：
线程不安全，但是因为需要排序，进行key的compareTo方法，所以key是不能null中，value是可以的。
在学习了JavaScript之后，我们会想，如何使用JavaScript来操纵HTML呢。
二叉查找树支持快速插入、删除、查找操作，各个操作时间跟树的高度成正比，理想情况下，时间复杂度为 O(logn)。但是，在极端的情况下，二叉树会退化成链表（比如按顺序插入一组数据），时间复杂度会退化到 O(n)。
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。
二叉搜索树虽可以缩短查找的效率，但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树，查找元素相当于在顺序表中搜索元素，导致其效率低下。
这个类是实现了一个类似于树的二维连接的跳表，它的索引级别是放在分割开的节点里面的，基础节点拥有所有的数据。用这个便利的数据结构代替数组结构的原因主要有两点：
1.概念 二叉树在频繁动态增删后，可能退化成链表，时间复杂度由 O(lgn) 变成 O(n)。（不平衡） 平衡二叉树，树中任意一个节点的左右子树的高度相差 <= 1。完全二叉树、满二又树其实都是平衡二
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