如果非要说CMDB是ITOM的核心元数据，那么服务树就是CMDB的核心数据。如果非要说应用CMDB最核心的精髓在哪儿，那么服务树必须是其一。...何为服务树？有些人（公司）把服务树称为系统树或者业务树等等。其实服务树是描述了一种服务侧应用系统能力域之间的水平划分和纵向层次关系。...在这么多客户的实施中，总结了一些服务树的构建原则供大家参考。原则细则如下： 第一、建立统一的服务树层级规范，不要超过四级，二级和三级混合使用最佳。...我们都知道IaaS和PaaS资源存在的目的就是为上层应用所服务的，因此必须有个逻辑是服务树和资源之间有个服务关系。...CMP平台的底层资源管理，可以应用服务树来管理资源模板，其次在资源分配的时候，关联服务树，确保资源物有所主，这样就可以避免事后自动发现来建立关系。 第五、ITSM流程管理支撑。
二叉树因为每个节点只能有两个子节点，所以数据一多构建出来的树的高度会很高。所以就出现了多叉树，顾名思义，每个节点可以有多个子节点，这样来降低树的高度。 3....(2). 2-3-4树： 和2-3树的区别就是，它还允许节点有三个元素且有四个子节点。 4. B树： B是balance，平衡的意思，所以，B树首先是一棵平衡树，而平衡树首先得是一棵排序数。...所以B树就是一棵平衡的、排序的多叉树。B的相关说明如下： B树的阶：节点的最多子节点个数叫做阶。...B+树： B+树是B树的变体，和B树的区别就是，B+树所有数据都存放在叶子节点。...B+树一般用于文件系统； 6. B*树： B*树又是B+树的变体，就是在B+树的基础上，在非根非叶子节点之间增加了指向兄弟节点的指针。
从Trie树（字典树）谈到后缀树 说明：本文基本上是“整理”性质，致谢文末的参考文献。...引言 常关注本blog的读者朋友想必看过此篇文章：从B树、B+树、B*树谈到R 树，这次，咱们来讲另外两种树：Tire树与后缀树。不过，在此之前，先来看两个问题。...第一部分、Trie树 1.1、什么是Trie树 Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。...他们把这些序列发到你的服务器里, 指望你在基因数据库中定位. 要知道, 你的数据库里有数百种病毒的数据, 而一个特定的病毒可以有成千上万的碱基....本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
首先你要了解浏览器渲染的顺序： 1.构建dom树 2.构建css树 3.构建渲染树 4.节点布局 5.页面渲染 什么是dom 树？ 浏览器将HTML解析成树形的数据结构，简称DOM。...什么是渲染树(render树)？ 浏览器在构造DOM树的同时也在构造着另一棵树-Render Tree,与DOM树相对应暂且叫它Render树。...把dom和cssom结合起来生成渲染树(render)。接着，它解析外部CSS文件及style标签中的样式信息。这些样式信息以及html中的可见性指令将被用来构建另一棵树——render树。...所以，DOM树要小，CSS尽量用id和class，千万不要过渡层叠下去。 构建渲染树 当我们生成 DOM 树和 CSSOM 树以后，就需要将这两棵树组合为渲染树。 ?...Gecko 将视觉格式化元素组成的树称为“框架树”。每个元素都是一个框架。WebKit 使用的术语是“呈现树”，它由“呈现对象”组成。
实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法，即“平衡二叉树”；如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键；平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略； B-树 是一种多路搜索树（并不是二叉的...M/2的结点；删除结点时，需将两个不足M/2的兄弟结点合并； B+树 B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树： 1.其定义基本与B-树同，除了： 2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同...是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针； ? ...B+树要低，空间使用率更高； 小结 B树：二叉树，每个结点只存储一个关键字，等于则命中，小于走左结点，大于走右结点； B-树：多路搜索树，每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点...； 所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中； B+树：在B-树基础上，为叶子结点增加链表指针，所有关键字都在叶子结点中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引；B+树总是到叶子结点才命中
如果现在数组中有十个元素，相应的线段树就不是二叉树了，如下： 注意：线段树不是完全二叉树，但线段树是平衡二叉树，当然堆也是平衡二叉树。...完全二叉树就是把元素按照树的形状一层一层的放，直到放完为止，即把元素顺序排成树的形状。堆也是一棵平衡二叉树，因为完全二叉树一定是平衡二叉树，什么是平衡二叉树？...即对于整棵树来说，最大深度和最小深度的差值不能大于1，因此平衡二叉树一定不会退化成链表。满二叉树是特殊的完全二叉树。 ...线段树虽然是平衡二叉树，不是完全二叉树，但是线段树任然可以使用数组来表示，如果区间有n个元素，用数组表示需要有多少个节点呢？...，因此我们可以找出数组中的所以和完全二叉树中节点的关系，我们在堆和优先队列中已经推到过关系了，虽然线段树不是完全二叉树，但由于线段树是平衡二叉树，所以我们在处理时，是将线段树作为满二叉树在进行处理，满二叉树又是特殊的完全二叉树
3、数据库的PO类不应该被外部服务调用，这也是必须的。如果你开发过很多系统，那么可能已经吃过亏并意识到这个问题。...但是为了使这个领域服务具备良好的使用和扩展性，我们需要做些拆分，那么如下； 1、你是否想过系统在过滤过则的时候其实就像执行一棵二叉树一样非左即右侧，每一条线上都有着执行条件，通过判断来达到最终的结果。...3、再此基础上需要实现一个逻辑定义与规则树执行引擎，通过统一的引擎服务来执行我们每次配置好的规则树。 如图；领域开发设计服务 ?...；规则树信息领域、规则执行领域，通过合理的抽象化来实现高内聚、低耦合的模块化服务 domain/service/MallRuleServiceImpl.java | 领域层中的service来实现应用层接口...，以达到独立领域服务。
概念介绍 服务树是 CMDB 资源的一种组织方式，通过树形的结构将资源与公司的组织架构结合，可以使开发同学能够清楚的知道自己使用了多少资源 服务树设计 服务树设计主要是三层 部门/产品/服务，所有的资源都会挂在服务下面...2、产品 连接服务和人的集合，不同的服务共同支持统一功能给用户使用的服务的集合，产品起着承上启下的作用，向上继承了部门对人的相关数据，对下集合了为用户提供统一功能的服务 3、服务 资源的集合，分为不同的服务...，是不同资源的集合 最终形成这样一个服务树,将所有的机器资源都挂在这棵树上 操作过程 下面就使用开源的 CMDB 来快速实现一个服务树对服务器资源进行组织，我们使用资源中的属性作为标签来实现树状结构...1、首先我们要建立对应的属性 新增属性：模型配置 -> 属性库 -> 新增属性 2、部门-> department_name 3、产品 -> product_name 4、服务 -> service_name.../产品/服务 6、树状视图订阅 我的订阅里面修改树状视图订阅配置 如图以此选择树状视图的结构 7、建议的服务树就好了 总结 这样我们就可以将部门和产品与公司的组织架构进行关联,给资源找到它对应的负责部门
说明：本文从B树开始谈起，然后论述B+树、B*树，最后谈到R 树。其中B树、B+树及B*树部分由weedge完成，R 树部分由Frankie完成，全文最终由July统稿修订完成。...第一节、B树、B+树、B*树 1.前言： 动态查找树主要有：二叉查找树（Binary Search Tree），平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree），红黑树(Red-Black...一棵m阶的B 树 (注：切勿简单的认为一棵m阶的B树是m叉树，虽然存在四叉树，八叉树，KD树，及vp/R树/R*树/R+树/X树/M树/线段树/希尔伯特R树/优先R树等空间划分树，但与B树完全不等同)的特性如下...（t=2的意思是，mmin=2，m可以>=2）时的B树是最简单的（有很多人会因此误认为B树就是二叉查找树，但二叉查找树就是二叉查找树，B树就是B树，B树是一棵含有m（m>=2）个关键字的平衡多路查找树）...7.总结 通过以上介绍，大致将B树，B+树，B*树总结如下： B树：有序数组+平衡多叉树； B+树：有序数组链表+平衡多叉树； B*树：一棵丰满的B+树。
Trie，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。...2 #include 3 #include 4 5 #define MAX 256//ascii码有256个字符，故每棵树的子节点最多有...} 33 34 cur->count++; 35 return; 36 } 37 38 //创建树输入每个单词，以回车结束，则单词被插入树中...，碰到*停止树的创建 39 void Construct(TrieNode *&root) 40 { 41 char inStr[MAXLEN]; 42 int...break; 50 Insert(inStr,root); 51 } 52 return; 53 } 54 55 //遍历整棵树
字典树-前缀树 树家族 Trie树 前缀树和哈希表比较 代码实现 应用场景 参考 ---- 树家族 树的家族如下图所示: 堆是具有下列性质的完全二叉树：每个节点的值都小于等于其左右孩子节点值是小根堆...---- Trie树 Trie树，即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构，是一种哈希树的变种，典型应用是用于统计和排序大量相同的字符串，所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。...查询复杂度: 字典树的查询时间复杂度为O(L),L是字符串长度。...l这个位置，那么我在输入e时，光查询e即可，字典树无需等待字符串全部输入完毕才能进行查询 ---- 代码实现 字典树中的字符是小写字母，那么每个节点放大小为 26 的数组即可，每个字符指向一个子节点，就是...26 叉树。
树基础知识回顾 排序二叉树：左 < 跟 < 右 B 树：有序数组 + 多叉平衡树，节点存储关键字、数据、指针； B+ 树：有序数组链表 + 多叉平衡树，非叶子节点存储指针、关键字，不存储数据；...红黑树：红黑树是一种不大严格的平衡树（平衡树要求太高） 平衡树是为了防止二叉查找树退化为链表，而红黑树在维持平衡以确保 O(log2(n)) 的同时，不需要频繁着调整树的结构； 二叉树的存储结构 顺序存储...（适用于完全二叉树） 二叉树顺序存储 index 之间的对应关系： 完全二叉树顺序存储 注意：二叉树的顺序存储只适合存储完全二叉树，否则 index 无法和节点对应起来，会有点恶心： 非完全二叉树顺序存储...二叉树的 I/O 次数分析 先说 I/O 次数： 其实相比于二叉树，B 树、B+树， CPU 的运算次数并没有变化，甚至增多。...B/B+树的优点 更适合磁盘存储，减少了树的层级，进而减少 I/O 次数； B 树和 B+ 树对比 都是 B 树，但是 B+树更适合范围查询，比如 Mysql，且查询次数很稳定，为 logn。
什么是字典树？ 叫前缀树更容易理解 字典树的样子 Trie又被称为前缀树、字典树，所以当然是一棵树。...上面这棵Trie树包含的字符串集合是{in, inn, int, tea, ten, to}。每个节点的编号是我们为了描述方便加上去的。树中的每一条边上都标识有一个字符。...，就说明S不在Trie树中。...Trie[i][j]的值是0表示trie树中i号节点，并没有一条连出去的边，满足边上的字符标识是字符集中第j个字符（从0开始）；trie[i][j]的值是正整数x表示trie树中i号节点，有一条连出去的边...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
avl树和m为300的B-树？ avl树的高度：log2n = 24层 最差的情况一个节点只存储一个索引？...最差需要24次磁盘IO B-树高度：log(300)n = 3 层 最多花费3次磁盘IO B+树 B+树是B-树的一种变形 非叶子结点只存储索引，不存储数据 B+树的叶子结点包含全部的关键字信息...，而B-树的数据分散在各个结点当中。...B+树存放的索引项相对于B-树能够存储的更多。 B*树 B*树是B+树的变体，在B+树的非根和叶子结点在增加指向兄弟结点的指针 B*提高了结点的利用率。
文章目录 树，什么是树？...二叉树 定义 二叉树的创建 二叉树的前中后序遍历 前序遍历： 中序遍历 后序遍历 已知前序、中序遍历结果，还原二叉树 已知后序、中序遍历结果，还原二叉树 二叉树的层序遍历 二叉搜索树 二叉搜索树是什么？...构造二叉搜索树 代码实现： 平衡二叉搜索树（AVL树） 什么是平衡二叉搜索树？...(__insert()) 5、调整红黑树 旋转与改变颜色 6、红黑树工作流程图 7、红黑树图示 哈夫曼树 什么是哈夫曼树 哈夫曼树构造步骤 代码 浅谈多路查找树（B树） 2-3树 2-3树的插入 2-3...树的删除 B树 B树的典型应用 树与森林 树转换为二叉树 森林转换为二叉树 二叉树转换为树 二叉树转换为森林 写在最后 树，什么是树？
【2】节点海量，也造成了二叉树的高度很高，会降低操作速度。 二、B树（多叉树） ---- 【1】在二叉树中，一个节点最多可以有两个子节点。...如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点，就是多叉树； 【2】2-3树，2-3-4树就是多叉树，多叉树通过重新组织节点，减少树的高度，能对二叉树进行优化。如下图就是一个2-3树； ?...翻译成 B-树，容易让人产生误解，会以为 B-树是一种树。...三、B树、B+树、B*树 ---- 【1】B树介绍：前面介绍的2-3、2-3-4树就是 B树，在 MySql 中经常听说某种索引是基于 B树、B+树的，如下图： ?...【2】B+树介绍：B+ 树是B树的变体，也是一种多路搜索树，如下图： ? 【3】B* 树介绍：B* 树是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子节点增加了指向兄弟的指针，如下图： ?
要是那个人说b树和b-树不一样 那你可以认为他是zz了hh，b树就是b-树 说起来b树的发明主要是为了减少磁盘io操作 将树的结构设计成矮胖型而不是瘦高型，因为数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量比较大时...，我们不能把所有索引加载到内存中，只能逐一加载每一个磁盘页，这里的磁盘页对应索引树的节点 一个m阶的B树具有如下几个特征： 1.根结点至少有两个子女。...一个m阶的B+树具有如下几个特征： 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。...下图是一个b+树（ b-树改造加链表） ?
引言 时隔一年，我又想起当初看数据库时，看到的B+树，就是数据库的索引使用的数据结构。再整理一下，看看自己没有忘记很多吧。 概述 B+树之前，先来看一下二叉查找树（1,2,3,4,5,6,7） ?...诚然，在二叉查找树中查找某个元素是很快速的，二分查找嘛。...那么把上面修改一下，让二叉查找树树的叶子节点直接指向数组的下标不就好了嘛。修改后结构如下： ?...既然如此，那就降低IO好了，增加树每一层的节点数量，也就是二叉树变成n叉树（也确实是这么做的）。...算一下，如果是3叉树，高度为3（这个高度为索引树的高度），可索引的数组长度为：（3^4=81）；如果是5叉树，高度为3，可索引数组长度为：（5^4=625）；如果是100叉树，高度为3，可索引长度为：（
先放一张图片 对4 5 2 8 7 6 1 3 分别建划分树和归并树 划分树如下图 红色的点是此节点中被划分到左子树的点。...我们一般用一个结构体数组来保存每个节点，和线段树不同的是，线段树每个节点值保存一段的起始位置和结束位置，而在划分树和递归树中，每个节点的每个元素都是要保存的。...和线段树一样，划分树都是完全完全二叉树，叶子节点的深度相差不会超过1，而且所有非叶子节点都有左右子树。...关于划分树的题目，我们遇到的数据量一般都是10^5，也就是说如果把这些数建成树的话深度不会超过20。 我们看图片会发现划分树有以下几个特点。...1，树的根节点是原来的数组，没有做任何处理。
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