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。
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:
首先， 检查当前链表是否为空或者只有一个节点。如果是，说明无需交换，直接返回原链表。 然后， 定义两个指针prev和cur，分别指向要交换的两个节点，其中prev指向第一个节点，cur指向第二个节点。 接下来， 将prev的next指针指向cur的next节点，即将第一个节点的后继指针指向第三个节点。 然后，将cur的next指针指向prev，完成节点的交换。 接着, 递归地处理剩余部分的链表，即将第三个节点及其后面的节点作为参数传入swapPairs函数中，并获得返回的结果。 最后，将交换后的新头节点cur返回。
二叉搜索树(二叉查找树，Binary Search Tree)是一种特殊的二叉树，又称为排序二叉树、有序二叉树。
根据题目的要求，求出一个二叉树的镜像。首先我们要知道什么是二叉树的镜像，我们通过上图可以得出，镜像就是二叉树的每层节点的左右子树进行相互交换。说白了就是除了根节点外，所有的结点中的左子节点的镜像是右子节点，右子节点的镜像变成了左子节点。
[121] 编写UNIX/Linux命令以列出目录中所有文件的名称（例如/usr/bin/dir/）（及其子目录），文件应该包含不区分大小写的“I am preparing for Interview”。
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。
1.算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 分类树两个基本思想：第一个是将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树的想法，第二个想法是用验证数据进行剪枝。 建树:在分类回归树中，我们把类别集Result表示因变量，选取的属性集attributelist表示自变量，通
每个节点或是红色，或是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点（NIL或空节点）是黑色。 如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的。 从任一节点到其每个叶节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。 假设我们将红黑树中的每个红结点“吸收”到它的黑色父结点中，这意味着红结点的子结点将变成黑色父结点的子结点。由于红黑树的性质，我们知道红结点的子节点都是黑色的。
可以看出，MIN-HEAPIFY和MAX-HEAPIFY的操作非常相似，唯一的区别在于交换的元素不同。因此，它们的运行时间也应该是相似的。
这里实现二叉树的方式是使用 ES6 中的 class 类以及立即执行函数的方式实现：
根据提供的文章内容，撰写摘要总结。
给定两颗二叉树A和B，如何判断B是不是A的子结构，本文将分享一个方案用来解决此问题，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
專 欄 ❈ 作者：weapon，不会写程序的浴室麦霸不是好的神经科医生 ❈ 起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: 对应的 python 代码
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 起步 熵的计算: 根据计算公式： 对应的
起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: 📷 对应的python代码: 📷 条件熵的计算 根据计算方法： 📷 对应的python代码: 📷 其中参数future_list是某一特征向量组成的列表，result_list是label列表。 信息增益 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 📷 .. 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树和右子树是必不可少的，除此之外还需要其他信息: 📷 树的节点会有两种状态，叶子节点中results属性将
前言 红黑树是数据结构中比较复杂的一种，最近与它交集颇多，于是花了一周的空闲时间跟它死磕，终于弄明白并实现了红黑树。写文总结一下，希望能给试图理解红黑树的同学一些灵感，也让我能记得更深刻。 在研究红黑树时吃了不少苦头，原因有二： 红黑树的插入和删除非常复杂，很多人并没有理解或完全实现，或实现了的没有任何注释，让人很难参考； 网络上红黑树的理解方式较为单一，一般是 双黑、caseN 法，而插入和删除的情况很多，每种都有对应的处理方式，如果死记硬背的话，再过一段时间再回忆各种情况可能就一头雾水了。 网络上讲红黑
给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。
假如我们的目标是求点1到点6的所有路径，可以采用深度优先搜索法： 先将节点1加入路径，然后从1的后置节点中选择一个节点，1有两个后置节点，分别是2和3； 这里先选择2，路径为[1,2]; 然后再从2的后置节点中选择，只能选择4，路径为[1,2,4]； 从4的后置节点中选择5，路径为[1,2,4,5]; 从5的后置节点中选择6，路径为[1,2,4,5,6]形成一条完整的从1到6的路径。
本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 ---- CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。 ---- CART算法有两步： 决策树生成和剪枝。 决策树生成：递归地构建二叉决策树的过程，基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大； 自上而下从根开始建立节点，在每个节点处要选择一个最好的属性来分
复杂度是衡量算法好坏的标准之一，我们需要掌握计算算法时间复杂度和空间复杂度的方法。计算时间复杂度的方法一般是找到执行次数最多的语句，然后计算语句执行次数的数量级，最后用大写 O 来表示结果。
定义：最先发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一，所以它也被称为高度平衡树。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O（log n）。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
TXmlNode = class(TPersistent) 该TXmlNode代表在XML文件中的元素。每个TNativeXml拥有一个根(Root)元素。在根元素下面，子元素可以嵌套（没有限制有多深）。ElementType属性定义这个节点是什么类型的元素。 4.1.16.1.AttributeByName property AttributeByName [const AName: UTF8String]: UTF8String; AttributeByName返回的指定属性名称AName的属性的值。设置AttributeByName可以添加这个属性到属性列表，或取代现有的属性。 4.1.16.2.AttributeByNameWide property AttributeByNameWide [const AName: UTF8String]: UnicodeString; AttributeByName返回的指定属性名称AName的属性的UnicodeString类型值。设置AttributeByName可以添加这个属性到属性列表，或取代现有的属性。 4.1.16.3.AttributeCount property AttributeCount: integer; 返回当前节点的属性数量。 4.1.16.4.AttributeName property AttributeName [Index: integer]: UTF8String; 根据索引(Index)读属性的名字。注意，属性索引是从0开始的，索引(Index)值从0到AttributeCount – 1。 4.1.16.5.AttributePair property AttributePair [Index: integer]: UTF8String; 根据索引(Index)读属性的名字与值，这个返回的UTF8String字符串中的名字(Name)与值(Value)用TAB符号(#9)分割。 注：实际上是用等号(=)分割的。这个值中的转义字符(escape)没有转换。 4.1.16.6.AttributeValue property AttributeValue [Index: integer]: UTF8String; 根据索引(Index)读这个属性，返回UTF8String类型的属性值；写这个属性，则设置UTF8String类型的属性值。 4.1.16.7.AttributeValueAsInteger property AttributeValueAsInteger [Index: integer]: integer; 根据索引(Index)读这个属性，返回Integer类型的属性值，如果这个值不能转换，返回0；写这个属性，则设置Integer类型的属性值。 4.1.16.8.AttributeValueAsUnicodeString property AttributeValueAsUnicodeString [Index: integer]: UnicodeString; 根据索引(Index)读这个属性，返回UnicodeString类型的属性值；写这个属性，则设置UnicodeString类型的属性值。 4.1.16.9.AttributeValueDirect property AttributeValueDirect [Index: integer]: UTF8String; 设置或获取这个原始属性值，可以回避转义字符转换(escape)函数。你不能在这个值中设置&和引用(quote)Ansi字符，或者XML不支持的字符。 注：这个值中的转义(escape)字符不会被转换。 4.1.16.10.BinaryEncoding property BinaryEncoding: TBinaryEncodingType; BinaryEncoding 属性值用于返回或设置父文档(Parent Document)的BinaryEncoding 属性值。 4.1.16.11.BinaryString property BinaryString: RawByteString; 使用BinaryString可以读写Base64编码格式的节点值。如果是标准的文本信息，不使用这个方法，而是ValueAsString。 4.1.16.12.CascadedName property CascadedName: UTF8String; 这个属性返回当前节点的名字及索引，并级联递归上层节点到根节点。各节点信息利用下划线(_)分割。 注：很奇怪，根节点竟然有一个父节点，而且那个节点没有写入文件。这个属性会返回那个奇怪节点的索引0。 4.1.16.1
数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程，本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 📷 起步 熵的计算: 根据计算公式： 对应的 python 代码: 📷 条件熵的计算: 根据计算方法： 对应的 python 代码: 📷 其中参数 future_list 是某一特征向量组成的列表，result_list 是 label 列表。 信息增益： 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树
由于今天要写add(int index,T t)方法，索引会把内部类中的递归的get(int index)改造成获取节点，不直接获取元素,外部类的get方法也会稍加改动。
vue3.0的各种表现还是非常棒的，相比vue2.0确实上了一个台阶，据说在客户端渲染效率比vue2提升了1.3~2倍，SSR渲染效率比vue2提升了2 ~3倍。在面试的过程中可能也会被问到。
Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people 这篇文章是《图解算法》一书的摘抄总结。 原书标题是《Grokking Algorithms》，grok是中文“意会”的意思，韦伯斯特的解释是“to understand profoundly and intuitively ”，英语的原意是强调深入直观地理解。有意思的是，今年的最后一天，2017年12月31日，还会出版另一本Grokki
堆排序 前言 堆排序相比冒泡排序、选择排序、插入排序而言，排序效率是最高的，本文从堆的属性和特点出发采用图文形式进行讲解并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文? 堆属性 堆分
其实二叉树的题目真的不难，无非就是前中后序遍历框架来回倒嘛，但是对于有的题目，不同的遍历顺序时间复杂度不同。
图Graph是由顶点（图中的节点被称为图的顶点）的非空有限集合V与边的集合E（顶点之间的关系）构成的。 若图G中的每一条边都没有方向，则称G为无向图。 若图G中的每一条边都有方向，则称G为有向图。
二叉搜索树是普通二叉树的升级，普通二叉树除了存储数据以外好像没有别的优势了，但是二叉搜索树不同，如果对搜索树采用中序遍历得到的结果是一串有序的数字。
设「S={x1, x2, … , xn}」 是有序集， 且「x1 < x2 < … < xn」, 表示有序集S的二叉搜索树利用二叉树的结点存储有序集中的元素。
1. 在内存中搜索效率高的数据结构有AVL树，红黑树，哈希表等，但这是在内存中，如果在外部存储设备中呢？比如数据量非常的大，以致于内存中无法存的下这么多数据，从而只能将大部分的数据存储到磁盘上，那如果要在磁盘上进行查找呢？我们还用内查找效率高的这些数据结构吗？ 由于大部分数据都在磁盘上，所以如果要查找某个数据，则只能先通过文件读取，将数据读取到内存中，然后在内存里面进行该数据的检索，如果存储结构是二叉搜索树，AVL树，红黑树，那树的高度是会比较大的，假设有10亿个数据，那么高度就将近30层，如果每层都做一次文件读取，那效率会非常的低，因为磁盘的访问速度和内存相比差距很大，算法导论上给出的数据，两者的访问速度相差大约10w倍，而且30层的高度，那总体下来的运行时间就是内存访问速度的300w倍，那search算法的效率瓶颈就全部压到了磁盘读取上，所以内查找优秀的这几个数据结构也不适用，有人说那哈希表呢？哈希表其实也不行，同时哈希表本身还有表空间的占用，数据量过大的情况下，内存用哈希表也是存不下的，同时哈希冲突厉害的情况下，还需要用红黑树来代替链表作哈希桶，高度依旧是很高的，所以内查找的这些数据结构都不适用于磁盘上数据的查找，此时就有大佬想到了新的数据结构，B树。
二叉查找树是一种特殊的二叉树，它支持动态的数据集合的快速插入、删除和查找操作。二叉查找树的一般结构如下图所示：
从头创建您自己的vuei .js——第3部分(构建VDOM) 如果你喜欢这篇文章，你可能也会喜欢我的推特。如果你很好奇，可以看看我的Twitter简介。? 这是“从头创建您自己的vuei .js”系列
今天分享一个LeetCode题，题号是687，题目是最长同值路径，题目标签是树和递归，题目难度是简单。。。
要在给定的时间内列出与区间 i 重叠的所有区间，我们可以使用区间树（Interval Tree）这种数据结构。区间树是一种用于存储区间的树形数据结构，它允许我们高效地查询与给定区间重叠的所有区间。
jdk中的LinkedList的实现原理是使用双向链表实现，我们自定义为了简单适合新手入门链表实现。首先看看我们需要仿造的方法吧。
返回节点对象element在链表中首次出现的位置，如果链表中无此节点的对象则返回-1
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！
在上一篇文章中，我们讲了创建数据模型，数据处理以及预处理优化，今天我们继续接下来的内容。
前言 最近看完《算法图解》对python的算法有点了解，特记录下来 算法概括 二分查找的速度比简单查找快得多 算法运行时间用大O表示法来表示。从起增速的角度度量的。 O(log n) 比O(n)快，需要搜索的元素越多，前者比后者就快越多。 数组的速度：读取O(1)，插入O(n)，删除O(n) 链表的速度：读取O(n)，插入O(1)，删除O(1) 选择排序 #选择排序 def selectSort(arr): newArr = [] oldArr = arr.copy() for i
你知道 Vue3.0 Object.difineProperty和vue3.0的proxy的区别吗？
要探索二叉树的深度，用递归比较方便。我们题目要求的函数返回根节点的深度，那么就做到对二叉树上每个节点调用此函数都返回其作为根节点看待时的深度。比如，所有叶子节点的深度都是1，再往上就是2、3...一直到root根节点的返回值就是最大的深度。 对于每个节点，我们先判断其本身是否是节点，如果是一个空二叉树，那么就应该返回0。 然后，我们定义两个变量，一个左节点深度，一个右节点深度。我们分别判断其有无左节点和右节点，两种节点中的做法都是一样的，假设没有左节点，那么就左节点深度变量就是1，有左节点的话，左节点深度变量就是对左节点调用此函数返回的结果加1；对右节点也做同样的操作。 最后比较左节点深度和右节点深度，判断谁比较大，就返回哪个变量。这样就能一层一层地递归获取最大深度了。
四叉树索引的基本思想是将地理空间递归划分为不同层次的树结构。它将已知范围的空间等分成四个相等的子空间，如此递归下去，直至树的层次达到一定深度或者满足某种要求后停止分割。
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