网上关于红黑树的博文很多，但是多是上来即讲定义，未说其所以然，难以理解且无所营养，甚者示例图有误且概念模糊的比比即是；
比如 1,2,3,“a”,“b”,“c” 这种数据数据，我们利用变量或者数组存储即可 。
那么有了线性结构，我们为什么还需要非线性结构呢？ 答案是为了高效地兼顾静态操作和动态操作。大家可以对照各种数据结构的各种操作的复杂度来直观感受一下。
树的应用同样非常广泛，小到文件系统，大到因特网，组织架构等都可以表示为树结构，而在我们前端眼中比较熟悉的 DOM 树也是一种树结构，而 HTML 作为一种 DSL 去描述这种树结构的具体表现形式。
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。
索引的实现原理 B+tree 视频版-看着更方便： 哔哩哔哩 👉 https://b23.tv/zVjcO3x 小红书 👉 http://xhslink.com/HAW2ai 📷 之前我讲了 树结构 的入门款 二叉树 而今天要说的 B+tree 则是专为 索引 而生的 基于 二叉树的一种变种树 那么 B+tree 也就是索引到底长啥样呢？ 接下来我就用表数据来模拟一下： B+tree 假设有这样一张表： 📷 此时如果以 id 作为主键构建索引 做成的B+tree就是这样的： 📷 于是正常情况
有一个多行字符串，每行开头会用空格来表示它的层级关系，每间隔一层它的空格总数为2，如何将它转为json格式的树型数据？本文就跟大家分享下这个算法，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
写过或者学过 Sql 的人应该都知道 left join，知道 left join 的实现的效果，就是保留左表的全部信息，然后把右表往左表上拼接，如果拼不上就是 null。除了 left join以外，还有inner join、outer join、right join，这些不同的 join 能达到的什么样的效果，大家应该都了解了，如果不了解的可以看看网上的帖子或者随便一本 Sql 书都有讲的。今天我们不讲这些 join 能达到什么效果，我们主要讲这些 join 的底层原理是怎么实现的，也就是具体的效果是怎么呈现出来的。
将数列{16, 24, 12, 32, 14, 26, 34, 10, 8, 28, 38, 20} 构建成 2-3 树，并保证数据插入的大小顺序。(演示一下构建 2-3 树的过程.)
导读：3 月 12 日是一年一度的植树节。旨在宣传保护森林，并动员群众参加植树造林活动。说到树，程序猿们肯定不陌生，趁着这个植树节到来之时普及一下程序猿们经常遇见的树。
数据结构中有一种很重要的结构叫二叉树，但是在了解二叉树之前，我们首先要了解关于二叉树的前提知识——树
Lambda 表达式是 C# 3.0 中最重要的特性之一，另外一个同样重要的特性是 Linq
树结构是计算机科学中一种重要且广泛应用的数据结构，它具有层级关系，被广泛用于解决各种问题。在本文中，我们将深入学习树的基本概念、遍历方式以及堆和优先队列的应用。
大约刚上大二的时候，想做一个编辑器控件。不是一个用Scintilla套上外壳的编辑器，而是一个能被套上外壳的控件。当然它最后也成为了我众多流产了的练手项目中的一员，不过人人黑历史里还留存着当时的一张截图
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
决策树(Decision Tree) 机器学习里面的算法与编程语言里面的算法不大一样，主要是指数学上面的算法，而不是数据结构相关的算法。 不过机器学习里的与种算法叫做决策树，本质上就是编程语言中数据结构里面的树结构。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器
之前的章节主要介绍的都是线性的数据结构(队列下章介绍)，从这章开始将介绍01世界里另一个更普遍与常用的数据结构-树，这也是比线性数据结构更复杂，更好玩一种数据结构。树的结构有非常多种，二叉的、多叉的、平衡的、有序的等等。这一章上半部分主要介绍二叉树及其相关定义，后半部分从底层实现一颗二叉搜索树，包括它的增、删、查等，最后谈谈它的性能以及优缺点，从完整的角度理解这种数据结构。
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二叉树是一种基本的树数据结构，由以分层方式连接的节点组成。二叉树中的每个节点最多可以有两个子节点：左子节点和右子节点。树中最顶层的节点称为根，而没有子节点的节点称为叶。
树的概念其实非常地广泛，也非常地常见，大家见到这个词千万不要惊慌，因为真的每天你都能见到树结构在我们生活中的应用。比如说公司的组织结构：
树(Tree)是一种抽象的数据结构，是一个数据的集合，集合中的数据组成了一个树状结构。例如上图，看起来像一棵倒挂的树，根朝上叶朝下。
在本练习中，我将让你将数据结构的中文描述翻译成工作代码。你已经知道如何使用“大师复制”方法，分析算法或数据结构的代码。你还可以了解如何阅读算法的伪代码描述。现在你将结合二者，并学习如何拆分一个相当松散的二进制搜索树的英文描述。
不知不觉过去了这么久，不能再摸了，学校的课程已经到达图的部分了，树的总结再怎么拖也要来写了。
在Web应用程序开发领域，基于Ajax技术的JavaScript树形组件已经被广泛使用，它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项。目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件，例如jQuery、Ext JS等，还有一些独立的树形组件，例如dhtmlxTree等，这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。展示离不开数据，树形组件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源，数据源的格式主要包括JSON、XML等，而这些层次数据一般都存储在数据库中。“无限级树形结构”，顾名思义，没有级别的限制，它的数据通常来自数据库中的无限级层次数据，这种数据的存储表通常包括id和parentId这两个字段，以此来表示数据之间的层次关系。现在问题来了，既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据，而层次数据又存储在数据库的表中，那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系，换句话说，如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的JSON或XML格式的字符串，返回给客户端的JavaScript树形组件？这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例，讲述实现无限级树形结构的方法，该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。
程序是构建计算机应用、IT 产业和数码世界的主要工具。为了方便程序员为不同的应用开发程序，人们发明了各种编程语言。与此同时，当程序员想要将用不同语言编写的程序组合在一起时，这些编程语言的差异就为这项工作带来了困难。因此，实现不同编程语言之间的程序翻译是十分必要的。
一段时间前，我们用go编写了python的词法解析器。由于近一段时间事情繁多，同时囊中羞涩，因此更多的精力投入到了和“变现”相关的工作，对编译原理，数据库这些极为基础且底层的技术有所忽略，毕竟他们不像reactjs, javascript，后台开发等这些工程性技术那样容易挣钱，因此属于用爱发电的范畴。但是工程性工作做多了我也发现一个问题，那就像人吃多精细食品而没有适当摄入粗粮，这会使得人有气无力，气虚多汗，让人感觉到体内虚空，没有底层理论和技术支持，一切上层构建都搭承在脆弱的地基上，随时有坍塌的危险。
数据标注是监督学习方法应用于许多问题的主要瓶颈。因此，直接从无标签数据中学习的无监督方法显得越来越重要。对于与无监督句法分析相关的任务来说，离散生成模型近年来占据着主导地位，如词性标注（POS）归纳（Blunsom and Cohn, 2011; Stratos et al., 2016）和无监督依存分析（Klein and Manning, 2004; Cohen and Smith, 2009; Pate and Johnson, 2016）。尽管类似的模型在一系列无监督任务中取得了成功，但它们大多忽略了有监督自然语言处理应用中显而易见的连续词表示的作用（He et al., 2017; Peters et al., 2018）。本文着眼于利用并显式地表征句法结构的无监督模型中的连续词嵌入。
☺️可能有点标题夸张，但本文通篇干货，要不亲身实践各项知识点，很难有这样的深度的总结。有时候我们会抱怨找工作难，但同样企业招聘也难，面试官向我透漏，为了招聘3个高开，以及筛选了200份简历，面试了70场。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
哈希树（Hash Tree），在密码学及计算机科学中是一种树形数据结构，每个叶节点均以数据块的哈希作为标签，而除了叶节点以外的节点则以其子节点标签的加密哈希作为标签 。哈希树能够高效、安全地验证大型数据结构的内容，是哈希链的推广形式。
计算机二级中的公告基础部分有关于数据结构的部分，因此保存从百度中找来这些来方便自己的复习。在公共基础部分中，有数据结构，程序设计基础，软件工程基础，数据库设计基础四种，虽然大纲的表示得到分数比重不多。
1、二分搜索树，数据存储的方式是一种树结构。而线性数据结构，把所有的数据排成一排的。为什么需要树结构呢，因为树结构本身是一种天然的组织结构，使用树结构非常高效。将数据使用树结构存储后，效率是出奇的高效。
公历 3 月 12 日是一年一度的植树节。旨在宣传保护森林，并动员群众参加植树造林活动。说到树，程序猿们肯定不陌生，趁着这个植树节到来之时普及一下程序猿们经常遇见的树。
二叉树是广泛用于表示层次关系的通用数据结构。他们擅长组织文件系统、在编译器中解析树以及捕获语义网络中的连接等任务。它们的分支结构可以有效地存储和检索数据，使它们成为各种应用程序中的宝贵工具。
之所以在这里写下python爬虫常见面试题及解答，一是用作笔记，方便日后回忆；二是给自己一个和大家交流的机会，互相学习、进步，希望不正之处大家能给予指正；三是我也是互联网寒潮下岗的那批人之一，为了找工作而做准备。
数据结构与算法 数据结构 什么是数据结构？ 逻辑、存储、运算 数据（data） 数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 在计算机科学中，数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定
在计算机科学中，二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。
本文主题：编码和解码，或者说是数据从一种特定协议的格式到另一种的转换。这些任务通常由编解码器组件处理 Netty 提供了多种组件，简化了为支持广泛协议而创建自定义编解码器的过程。 若你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那就会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么宝贵！
首先，我们必须理解一下什么是容器，在C++ 中容器被定义为：在数据存储上，有一种对象类型，它可以持有其它对象或指向其它对像的指针，这种对象类型就叫做容器。很简单，容器就是保存其它对象的对象，当然这是一个朴素的理解，这种“对象”还包含了一系列处理“其它对象”的方法，因为这些方法在程序的设计上会经常被用到，所以容器也体现了一个好处，就是“容器类是一种对特定代码重用问题的良好的解决方案”。
刚接触二叉树的学习的时候，相信很多人可能会被二叉树各种各样的叫法和概念给绕晕了，今天就来科普一下关于二叉树我们需要知道的一些树的种类，以及它的特点。
哈希表结构（链表散列：数组+链表）实现，结合数组和链表的优点。当链表长度超过 8 时，链表转换为红黑树。
树状结构是我们在日常工作中经常需要返回的数据结构 一个小小的数状结构也能看出一个开发者的思维方式 我个人最开始写这种树状结构真的是代码老长了 别人一看就会知道我是一个菜鸟 慢慢的自己思考怎么去用最少的代码去搭建一个树状结构 也做一些整理 编码思路真的很重要 思路好代码才会简洁健壮
JSON（JavaScript Object Notation）是系统之间数据交换的流行格式。它是一种轻量级、基于文本且易于解析的格式，已成为互联网上数据交换的标准。但是，JSON 不会为数据结构中的元素提供任何顺序。虽然这在大多数情况下可能不是问题，但在某些情况下，元素的顺序很重要。
XML 指可扩展标记语言，被设计用来传输和存储数据。本文记录XML基础知识。 教程参考w3school。 简介 XML 指可扩展标记语言（EXtensible Markup Language） XML 是一种标记语言，很类似 HTML XML 的设计宗旨是传输数据，而非显示数据 XML 标签没有被预定义。您需要自行定义标签 XML 被设计为具有自我描述性。 XML 是 W3C 的推荐标准 XML 是没有任何行为的纯文本，仅编码保存数据 用途 XML 把数据从 HTML 分离 XML 简化数据共享 X
编码器实现了ChannelOutboundHandler，并将出站数据从 一种格式转换为另一种格式，和我们方才学习的解码器的功能正好相反。Netty 提供了一组类， 用于帮助你编写具有以下功能的编码器:
树（Tree）是一种重要的数据结构，它在计算机科学中被广泛应用，用于构建层次结构、组织数据和解决各种问题。本文将详细介绍Python中树数据结构的使用，包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等，并提供示例代码来说明它们的用途。
该系列会逐步更新于我的博客和公众号（博客见文章底部），也希望各位观众老爷能够关注我的个人公众号：后端技术漫谈，不会错过精彩好看的文章。
Java中的HashMap是一种非常常用的数据结构，它以键-值对的形式存储数据，并能快速地进行数据的查找、插入和删除操作。在JDK1.8以后，HashMap的内部结构发生了一些重要的变化，其中最显著的变化是引入了红黑树来处理哈希冲突，以提高查询性能。本文将详细描述这些变化，并提供相关的源码片段进行解析。
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