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插入到main div会导致html中的不平衡

插入到main div会导致HTML中的不平衡是指在HTML文档中，将内容插入到main div元素中可能导致HTML结构不平衡的情况。HTML的结构应该是层次分明、嵌套合理的，而插入到main div中的内容可能会破坏原有的结构。

这种情况可能会导致以下问题：

页面布局错乱：如果插入的内容没有正确嵌套在main div中，可能会导致页面的布局出现问题，元素的位置和样式可能会受到影响。
CSS选择器失效：如果插入的内容中包含了CSS样式，可能会导致原本应用于main div的样式失效，从而影响页面的显示效果。
JavaScript操作异常：如果插入的内容中包含了JavaScript代码，可能会导致原本应用于main div的事件处理函数失效，导致页面交互异常。

为了避免插入到main div导致HTML不平衡的问题，可以采取以下措施：

确保插入的内容正确嵌套在main div中，遵循HTML的语义化结构。
使用合适的CSS选择器和样式规则，确保插入的内容不会影响到main div的样式。
在插入内容中使用JavaScript时，注意避免覆盖或干扰main div中已有的事件处理逻辑。

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平衡二叉树

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AVL树—-java

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平衡二叉树

定义 📷 📷 最小不平衡子树 📷 基本思想 📷 构造平衡二叉树 📷 二叉平衡树调整的四种类型 📷 📷 📷 📷 📷 总结 📷 📷 完整代码 #include<iostream> using namespace std; //平衡二叉树 //定义节点结构体 typedef struct BiNode { int data;//数据域 int bf;//平衡因子 BiNode* lchild, *rchild; }BiTNode,*BiTree; //左旋就是让最小不平衡子树的根节点成为它右孩子的左孩

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AVL树

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明博客地址： https://blog.csdn.net/zy010101/article/details/83059431

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数据结构——平衡二叉树（AVL）

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JS数据结构之AVL树

AVL树（Adelson-Velsky and Landis Tree）是最早被发明的自平衡二叉查找树，它能保证查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是O(log n)。其内部的原理就是增加和删除的时候都会借助一次或多次旋转操作来实现树的重新平衡。下面是几个概念：

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数据不平衡问题

对于一些二分类问题或者多分类问题，部分类别数据相较于其它类别数据而言是要小得多的，这种现象就是数据不平衡问题。数据不平衡问题会导致什么情况呢？假如是基于一些特征判断病人是否患有该疾病，且该疾病是一个小概率获得的疾病，假设概率为0.0001，那么表明有10000个来看病的人中只有一个人患有该疾病，其余9999个人都是正常病人。如果用这样的一批数据进行训练模型算法，即使该模型什么都不学，都判定为正常人，其准确率高达0.9999，完全满足上线要求。但我们知道，这个模型是不科学的，是无用的模型。这种数据分布严重不平衡的情况下，模型将具有严重的倾向性，倾向于数据样本的多的类别，因为模型每次猜样本多对应的类别的对的次数多。因此，如果直接将严重数据不平衡的数据拿来直接训练算法模型，将会遇到上述问题。一般在10倍以上可以判定为数据不平衡问题。

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查找表: 由同一类型的数据元素（记录）组成的集合。记作：ST={a1,a2,…,an} ● 关键字: 可以标识一个记录的数据项 ● 主关键字: 可以唯一地标识一个记录的数据项 ● 次关键字: 可以识别若干记录的数据项

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4.5.2 平衡二叉树

为了避免树的高度增长过快，降低二叉排序树的性能，我们规定在插入和删除二叉树结点时，要保证任意结点的左、右子树高度差的绝对值不超过1，将这样的二叉树称为平衡二叉树，简称平衡树（AVL树）。定义结点左子树和右子树的高度差为该结点的平衡因子，则平衡二叉树结点的平衡因子的值只可能是-1、0或1。

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MIT大神利用半监督or自监督学习，巧妙破解数据不平衡问题！

AI科技评论今天给大家介绍一下一篇被NeurIPS 2020接收的工作:《Rethinking the Value of Labels for Improving Class-Imbalanced Learning》。

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平衡二叉树 AVL 的插入节点后旋转方法分析

该文章讨论了技术社区中如何提高文章阅读体验、社区氛围和用户参与度的问题。作者提出了三个主要策略：1.优化文章排版和结构，以增强阅读体验；2.设立社区规范和行为准则，以引导用户参与；3.通过举办技术分享、问答活动等方式，提高用户参与度和社区氛围。

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AVL树是如何保持平衡性的？

上文对常见的数据结构进行了简单介绍，包括它们的定义、性质和特点。本文将对AVL树展开介绍，通过对AVL树的插入、删除、查找以及旋转操作全面掌握AVL树。

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2021-04-13：判断二叉树是否是平衡二叉树？

2021-04-13：判断二叉树是否是平衡二叉树？福大大答案2021-04-13： 1.左子节点平衡。 2.右子节点平衡。 3.左右子节点高度差不超过1。采用递归即可。代码用golang编写。代码如下： package main import "fmt" func main() { head := &TreeNode{Val: 5} head.Left = &TreeNode{Val: 3} head.Right = &TreeNo

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二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）是一种特殊的二叉树，它对于每个节点都满足：左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值，右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值。

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小文’s blog — 平衡二叉树构造方法

平衡二叉树对于二叉查找树，尽管查找、插入及删除操作的平均运行时间为O(logn)，但是它们的最差运行时间都是O(n),原因在于对树的形状没有限制。平衡二叉树又称为AVL树，它或者是一棵空树，或者是有下列性质的二叉树：它的左子树和右子树都是平衡二叉树，且左右子树的深度之差的绝对值不超过1。二叉树的的平衡因子BF为：该结点的左子树的深度减去它的右子树的深度，则平衡二叉树的所有结点的平衡因子为只可能是：-1、0和1 一棵好的平衡二叉树的特征：（1）保证有n个结点的树的高度为O(logn) （2）容易维护，

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通过随机采样和数据增强来解决数据不平衡的问题

在开发分类机器学习模型时遇到的挑战之一是类别不平衡。大多数用于分类的机器学习算法都是在假设平衡类的情况下开发的，然而，在现实生活中，拥有适当平衡的数据并不常见。因此，人们提出了各种方案来解决这个问题，以及一些应用这些解决方案的工具或者类库。例如，imbalanced-learn 这个python库，它实现了最相关的算法来解决类不平衡的问题。

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TypeScript实现AVL树与红黑树

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前面学习二叉查找树和二叉树的各种遍历，但是其查找效率不稳定(斜树)，而二叉平衡树的用途更多。查找相比稳定很多。(欢迎关注数据结构专栏)

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数据结构之AVL平衡二叉树

在讨论平衡二叉树之前，先了解什么是二叉搜索树，二叉搜索树是二叉树的一种，它有一种特性，就是每个节点的左子节点都比节点本身的值小，右子节点都比节点本身大。因为这个特性，当对二叉搜索树进行中序遍历的时候，输出一定是按升序排列的。利用二叉搜索树，可以在O(log N)的时间复杂度下查找指定元素。然而如果在插入二叉搜索树的时候，是以升序的方式，比如[1,2,3,4,5]，二叉搜索树会一直往右节点增加，这样会导致二叉搜索树退化成链表，查找的时间复杂度也降到了O(N)。

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本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。

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平衡二叉树最早是由两位前苏联数学家G.M.Adelsen-Velskii和E.M.Landis提出的。这是一个高度平衡的二进制位。那么满足哪两点才是平衡二叉树？怎样才能不破坏二叉树的平衡性？

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一文教你如何处理不平衡数据集（附代码）

分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始。除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，类别不平衡是常见问题之一。

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学习| 如何处理不平衡数据集

分类是机器学习中最常见的问题之一。处理任何分类问题的最佳方法是从分析和探索数据集开始，我们称之为探索性数据分析(EDA)。唯一目的是生成尽可能多的关于数据的见解和信息。它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在用于分类的数据集中发现的一个常见问题是不平衡类问题。

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二叉排序树又称二叉查找树或二叉搜索树。它一棵空树或者是具有下列性质：（1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；（2）若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；（3）左、右子树也分别为二叉排序树；查找的时候总是从根节点进行比较然后逐级往下进行。由于它是一种树形结构，所以相对于顺序存储结构来说，进行插入或者删除操作的时候效率较高，但是其查找性能是是不确定的(依赖于书的形状)，例如如果每个节点都只有左孩子而没有右，则查找相当于从头找到尾，而如果每个节点的左右孩子

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