按宏哥计划，本文继续介绍WebDriver关于元素定位大法，这篇介绍定位倒数二个方法：By xpath。xpath 的定位方法， 非常强大。 使用这种方法几乎可以定位到页面上的任意元素。
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参考资料地址：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/#id28
首先和大家道个歉，昨天晚上由于我的失误，发文忘了改标题，引发了一些疑惑。昨天文章的标题应该是“快速求解方程的根——二分法与牛顿迭代法”，我在收录的专题目录当中已经修改，但历史记录无法修改，带来的不便深表歉意。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍TreeWidget树形选择组件的常用方法及灵活运用。
上一节，我们一起从二叉树、二叉查找树、平衡树、AVL树、2-3树、2-3-4树、B树，一路讲到红黑树，最后得出红黑树的本质：红黑树就是2-3-4树，请看下图：
很多人会觉得这个知识点太难，不想花太多功夫去了解，也有人会认为这个数据结构在日常开发中使用的很少，因此没必要多做掌握。
前面几节介绍了Java中的基本容器类，每个容器类背后都有一种数据结构，ArrayList是动态数组，LinkedList是链表，HashMap/HashSet是哈希表，TreeMap/TreeSet是红黑树，本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆，那里，堆指的是内存中的区域，保存动态分配的对象，与栈相对应。这里的堆是一种数据结构，与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢？这个我们待会再细看。我们先来说明，堆有什么用？为什么要介绍它？ 堆可以非常高效方便的解决很多问题，比如说： 优先级队列
通过上文可知获取元素可以来利用 DOM 提供的方法来获取元素，如 getElementById、querySelector 等方法，但是也可以利用节点关系来获取元素
二分搜索树是为了快速查找而生，它是一颗二叉树，每一个节点只有一个元素（值或键值对），左子树所有节点的值均小于父节点的值，右子树所有的值均大于父节点的值，左右子树也是一颗二分搜索树，而且没有键值相等的节点。它的查找、插入和删除的时间复杂度都与树高成比例，期望值是O(logn)。
二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST）是一棵二叉树，它的左子节点的值比父节点的值要小，右节点的值要比父节点的值大。它的高度决定了它的查找效率。 我们知道二叉查找树。每个节点只可以有一个key，而2-3-4树就是将节点的key的数量增加，可以有多个key，并且2-3-4树可以保持完美平衡（Perfect balance. Every path from root to leaf has same length）
这几年，Selenium 确实挺火。作为一个 Web 应用程序自动化测试工具，Selenium 可以直接驱动浏览器，模拟真正的用户操作，解决回归测试和多浏览器兼容性测试问题；而且跟 Python 搭配，还能实现不少功能的自动化，切实提升了测试和业务效率。
前面的文章，我们已经介绍过其他的几种高级的动态数据结构，典型如红黑树，跳跃表等，今天我们再来学习另外一种高级数据结构B树，我们知道树的查询时间复杂度和其树的高度有直接关系，当我们向红黑树里面插入大量的数据时，有两个问题：
树是计算机科学中经常用到的一种数据结构。树是一种非线性的数据结构，以分层的方式存储数据。树被用来存储具有层级关系的数据，比如文件系统中的文件；树还被用来存储有序列表。本章将研究一种特殊的树：二叉树。选择树而不是那些基本的数据结构，是因为在二叉树上进行查找非常快（而在链表上查找则不是这样），为二叉树添加或删除元素 也非常快（而对数组执行添加或删除操作则不是这样）。
在前端开发中，与HTML文档进行交互是一项基本任务。文档对象模型（Document Object Model，简称DOM）为开发者提供了一种以编程方式访问和操作HTML文档的方式。DOM的核心是节点（Node）对象，它代表了文档中的各个部分。本博客将深入探讨JavaScript DOM Node对象，帮助您更好地理解它的作用和如何使用。
各位读者朋友们大家好，我是随波逐流的薯条。深秋了，前几天气温骤降，北京的人和狗都不愿意出门，趴在窝里冻的打寒颤。我的书房里没装空调，暖气要十一月中旬才来，每次想学习都得下很大的决心，所以这篇文章发出来时比预期又晚了几天~
本文是介绍BTree文章的下篇，在BTree实现原理上篇主要介绍实现原理，下篇主要介绍btree源码实现。
XML 经常包含节点之间的换行符或空格字符。当文档由简单编辑器（如记事本）编辑时，通常会出现这种情况。
在编写爬虫程序的过程中提取信息是非常重要的环节，但是有时使用正则表达式无法匹配到想要的信息，或者书写起来非常麻烦，此时就需要用另外一种数据解析方法，也就是本节要介绍的 Xpath 表达式。
天气如此炎热！ 写个爬虫降降温??? 看完天气预报，嗯瞬间感觉热了好多！ 学习还是要继续！ 昨天没有说明XPath 今天现给补充点常用规则 XPath常用规则 表达式 描述 nodename 选取
预防针：红黑树本来就是基本算法中的难点，所以看此文时建议先有点预备心理或知识铺垫，没接触过RBT而直接看此文的话，绝对懵逼。
前言 在一般情况下，我们通过简单的xpath即可定位到目标元素,但对于一些既没id又没name，而且其他属性都是动态的情况就很难通过简单的方式进行定位了。 在这种情况下，我们需要使用xpath1.0内
本文转载：http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/3288003.html
最近在学习web自动化测试，web自动化测试中元素定位是基本功也是很重要的一环，常用的元素定位方式网上都有很多的，一般采用强大的xpath方式来定位，xpath中又包含了很多其他方法。当然，在学习元素定位之前，需要要对前端要有一定的了解，比如HTML，CSS
Go 语言的 context 包短小精悍，非常适合新手学习。不论是它的源码还是实际使用，都值得投入时间去学习。
最近在学习数据库相关的知识，了解到数据库很多是采用B-/+树作为索引，例如Mysql的InnoDB引擎使用的B+树、MongoDB默认采用B树作为索引。
我们回忆一下AVL树，它在插入和删除节点时，总要保证任意节点左右子树的高度差不超过1。正是因为有这样的限制，插入一个节点和删除一个节点都有可能调整多个节点的不平衡状态。频繁的左旋转和右旋转操作一定会影响整个AVL树的性能，除非是平衡与不平衡变化很少的情况下，否则AVL树所带来的搜索性能提升不足以弥补平衡树所带来的性能损耗。
在做 Web 自动化时，最根本的就是操作页面上的元素，首先要能找到这些元素，然后才能操作这些元素。工具或代码无法像测试人员一样用肉眼来分辨页面上的元素。那么要如何定位到这些元素，本章会介绍各种定位元素的方法。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ：【漫画】以后在有面试官问你AVL树，你就把这篇文章扔给他。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ，二叉搜索树在最好的情况下搜索的时间复杂度为 O(logn) ，但如果插入节点时，插入元素序列本身就是有序的，那么BST树就退化成一个线性表了，搜索的时间复杂度为 O(n)。 如果想要减少比较次数，就需要降低树的高度。在插入和删除节点时，要保证插入节点后不能使叶子节点之间的深度之差大于 1，这样就能保证整棵树的深度最小，这就是AVL 树解决 BST 搜索性能降低的策略。但由于每次插入或删除节点后，都可能会破坏 AVL 的平衡，而要动态保证 AVL 的平衡需要很多操作，这些操作会影响整个数据结构的性能，除非是在树的结构变化特别少的情形下，否则 AVL 树平衡带来的搜索性能提升有可能还不足为了平衡树所带来的性能损耗。 因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。
本来是不打算学Xpath的，个人觉得BeautifulSoup()完全能够满足自己的爬虫需求了。但是在学Selenium是时候教程用的是Xpath，加上之前身边的小伙伴也一直在给自己安利Xpath，索性就了解一下。
这个抽象类中的方法必须在子类中实现才能调用，不然会产生NotImplementedError(‘must be implemented by subclass’)的异常
selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题 selenium本质是通过驱动浏览器，完全模拟浏览器的操作，比如跳转、输入、点击、下拉等，来拿到网页渲染之后的结果，可支持多种浏览器 有了selenium能够实现可见即可爬 -使用（本质，并不是python在操作浏览器，而是python在操作浏览器驱动（xx.exe），浏览器驱动来驱动浏览器） -0 以驱动谷歌浏览器为例子（建议你用谷歌，最合适）找谷歌浏览器驱动 -0 如果是windows，解压之后是个exe，不同平台就是不同平台的可执行文件 -1 安装模块：pip3 install selenium -2 需要浏览器驱动（ie，火狐，谷歌浏览器。。。。驱动得匹配（浏览器匹配，浏览器版本跟驱动匹配）） -3 写代码
小编在看etcd存储（store）模块的时候，发现它在进行key和keyIndex转换的时候，用到了btree包(http://godoc.org/github.com/google/btree)。btree是Google开源的一个Go语言的BTree实现，整个代码不到1000行，实现的非常简练，组织分层也做的很好，并对gc和并发读写做了很多优化，值得一读。小编打算用两篇文章讲解BTree内容，本文上篇主要介绍实现原理，下篇主要介绍btree源码实现。
在前几篇文章中介绍了 2-3 树的定义以及插入删除操作。本篇文章将在 2-3 树的基础上更进一步，介绍比 2-3 树更为复杂的数据结构 2-3-4树 。之所以介绍 2-3-4 树是因为 2-3-4 树与极为重要的红黑树有着等价关系，通过先学习2-3-4 树为后面学习红黑树打下基础，增进对于红黑树的理解。
首先我们需要安装selenium库，使用命令pip install selenium;然后我们需要下载对应的chromedriver，，安装教程：。我们的chromedriver.exe应该是在C:\Program Files\Google\Chrome\Application中（即让它跟chrome.exe在同一个文件下）。
PHP数据结构（十九）——B+树 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 B+树是B树的变种，在数据库系统、文件系统等方面，B+树的运用非常广泛。 1、B+树的要求 1）有n棵子树的结点中含有n个关键字。（B树是n-1个关键字。） 2）所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。这点意味着，叶子节点存在指向相邻叶子节点的指针。这个是在树形的数据结构中非常特殊的地方，使得B+
现在很多公司在招聘开发岗位的时候，都会事先在招聘信息中注明面试者应当具备的知识技能，而且在面试的过程中，有部分对于技能掌握程度有严格要求的公司还会要求面试者手写代码，这个环节很考验面试者的基础功底和实力！
又到了一年一度的考研出分时间啦，近期有不少朋友让笔者帮他们分析如何提前做好调剂。复试与调剂总是密不可分。今天，给大家分享一些调剂的重要知识点，希望你在调剂的时候，能明白调剂的趋势与规则。
原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可:
三分钟基础知识：什么是 2-3 树？。本篇文章将在 2-3 树的基础上更进一步，介绍比 2-3 树更为复杂的数据结构 2-3-4树 。之所以介绍 2-3-4 树是因为 2-3-4 树与极为重要的红黑树有着等价关系，通过先学习2-3-4 树为后面学习红黑树打下基础，增进对于红黑树的理解。
在介绍B+树之前， 先简单的介绍一下B树，这两种数据结构既有相似之处，也有他们的区别，最后，我们也会对比一下这两种数据结构的区别。
大部分的laya UI组件都可以看做节点，可以看做web开发中，使用JavaScript对html节点进行操作。
2.XPath很强悍，但定位性能不是很好，所以还是尽量少用。如果确实少数元素不好定位，那还是选择XPath或cssSelector。
遍历当前集合中的元素，当该元素的父节点存在的时候，使用removeChild删除该元素。
普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事，一个是数据结构，一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。
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