但是在自然语言处理中，之前的研究认为，在泛化到新的结构输入时，以Transformer为代表的神经序列模型似乎很难有效地捕捉到这种句子的层级结构。
虽然自然语言通常以序列形式呈现，但语言的基本结构并不是严格序列化的。语言学家们一致认为，该结构由一套规则或语法控制（Sandra & Taft，2014），且规定了单词组成语句的逻辑。不管其表现形式如何，这种结构通常是树状的。虽然语言学家们已发现这一规律，但其潜在结构的真正起源却仍不得而知。某些理论认为，这可能与人类认知的内在机制相关（Chomsky & Lightfoot，2002）。由于人工神经网络的灵感来源于生物神经系统的信息处理及通讯模式，上述可能性让更多人对使用人工神经网络研究语言的潜在结构产生了兴趣。
在编程语言里哈希表结构（例如 Go 中的 Map，Python 中的 Dict，Java 中的 HashMap 等）要比有序索引的数据结构（例如Tree）更常见。作者提到了，Google 对 C++ 哈希表结构的优化总体上减少了1％ CPU 使用率和4％ 内存的使用。然而在数据库中，最常见的是默认使用像B树一样的有序索引。
我们常听的一句话就是, 数据结构 + 算法 = 程序 意思就是在我们的程序设计中,数据结构是必不可少的,那么什么是数据结构,数据结构简而言之就是针对数据关系而生产的产物.可能不是很理解.因为我们程序编写过程中,程序中产生的数据怎么存储这都是数据关系. 常见的数据结构种类. 集合 线性结构 树结构``图结构 针对这些结构我们可以看下示例图
Scalpel是一款自动化Web/API漏洞Fuzz引擎，该工具采用被动扫描的方式，通过流量中解析Web/API参数结构，对参数编码进行自动识别与解码，并基于树结构灵活控制注入位点，让漏洞Fuzz向量能够应对复杂的编码与数据结构，实现深度漏洞挖掘。
基于树结构的最近邻搜索方法和基于哈希的最近邻搜索方法在理论计算机科学、机器学习以及计算机视觉中是一个很活跃的领域，这些方法通过将特征空间划分成很多小的单元，以此减少空间搜索的区域，从而达到次线性的计算复杂度。
「整体性学习方法」是在一本叫做《如何高效学习》的书中看到的。这本书的作者是个老外，他用一年就学完了四年的麻省理工课程。而这本书正是其这一年来的学习心得，书中介绍了他的学习方法。
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。
需要设计一个支持无限层级的，有顺序的存储方式。支持对树结构中节点的曾、删、改以及整棵树的复制。
树结构是数据结构中非常重要的一种类型，本文将从最基础的普通树结构入门，延伸到二叉树，再延伸至二叉查找树。通过这种思路，让大家构建起关于树的最基本的知识链路。
知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366133681
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。
本文对中山大学、北京航空航天大学、DMAI合作完成，被AAAI2020录用的一篇关于多模态视频理解的论文《Tree-Structured Policy based Progressive Reinforcement Learning for Temporally Language Grounding in Video》进行了解读。
黄玮（Fuyuncat） 资深Oracle DBA，个人网www.HelloDBA.com，致力于数据库底层技术的研究，其作品获得广大同行的高度评价. 编辑手记：循序渐进，让我们继续学习索引分裂的知识。 数据块分配 当索引数据块需要分裂时，会从 Freelist 中找到空闲的数据块满足分配需要，在10224的跟踪文件中，可以看到以下信息记录了新数据块的分配： 如果索引数据块上的数据被全部删除，该数据块就会被放置在 freelist 的前面，但并不从B树结构上删除: HELLODBA.COM> c
今天学习的是微软 2019 年的工作《DeepGBM: A Deep Learning Framework Distilled by GBDT for Online Prediction Tasks》。从标题中我们可以看出，DeepGBM 是一个从 GBDT 提炼知识并用于在线预测任务的深度学习框架。
数据结构是计算机科学和编程中的基础概念，它们用于组织和存储数据以便有效地进行操作和管理。本文将带您深入探讨数据结构，从基础的数组和链表到高级的树和图，以及它们在实际编程中的应用。
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。
为了从网页提取信息，了解网页的结构是非常必要的。我们会快速学习HTML、HTML的树结构和用来筛选网页信息的XPath。 HTML、DOM树结构和XPath 从这本书的角度，键入网址到看见网页的整个过程可以分成四步： 在浏览器中输入网址URL。URL的第一部分,也即域名（例如gumtree.com），用来搜寻网络上的服务器。URL和其他像cookies等数据形成了一个发送到服务器的请求request。 服务器向浏览器发送HTML。服务器也可能发送XML或JSON等其他格式，目前我们只关注HTML。 HTML
前面一篇文章着重讲述了 B+ 树索引，实际上一些数据库中，树索引除了 B+ 树结构，还有其他的一些比较常见的索引结构。
在JDK1.8以前版本中，HashMap的实现是数组+链表，它的缺点是即使哈希函数选择的再好，也很难达到元素百分百均匀分布，而且当HashMap中有大量元素都存到同一个桶中时，这个桶会有一个很长的链表，此时遍历的时间复杂度就是O(n)，当然这是最糟糕的情况。
在计算机科学中，二叉树（Binary tree）是一个连通的无环图，每个节点最多只有两个分支（即不存在分支度大于2的节点）的树结构。通常分支被称作“左子树”或“右子树”。二叉树的分支具有左右次序，不能随意颠倒。最顶层的节点称为root节点，也就是根节点。每个具有1个或者2个的子节点的节点称为父节点，没有子节点的节点称为叶子节点。拥有同一个父节点的节点称为兄弟节点。
曾几何，了不起也遇到这样的问题：在一堆前端项目代码中，横七竖八的总能看到这样一种结构——树！
在JDK1.8以前版本中，HashMap的实现是数组+链表，它的缺点是即使哈希函数选择的再好，也很难达到元素百分百均匀分布，而且当HashMap中有大量元素都存到同一个桶中时，这个桶会有一个很长的链表，此时遍历的时间复杂度就是O(n)，当然这是最糟糕的情况。 在JDK1.8及以后的版本中引入了红黑树结构，HashMap的实现就变成了数组+链表或数组+红黑树。添加元素时，若桶中链表个数超过8，链表会转换成红黑树；删除元素、扩容时，若桶中结构为红黑树并且树中元素个数较少时会进行修剪或直接还原成链表结构，以提高后
XML是什么？XML是可扩展标记语言，它可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。
树是一种非线性的数据结构，它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把他叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就说它的根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：
主键索引：每个表只有一个主键索引，b+树结构，叶子节点同时保存了主键的值也数据记录，其他节点只存储主键的值。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
最近使用 Yjs 给自己开源的一个思维导图加上了协同编辑的功能，得益于该框架的强大，一直觉得很复杂的协同编辑能力没想到实现起来异常的简单，所以通过本文来安利给各位。
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。
B树是一种自平衡的树，它保持数据有序，并允许我们对树进行插入、删除和查找操作，同时保持对数的时间复杂度。B树的每个节点可以有多于两个的子节点，这取决于B树的阶数t。阶数t定义了树的一些性质，比如一个非根节点最多有t-1个关键字和t个子节点，根节点则最多有2t-1个关键字。
数据结构作为计算机科学和编程的基础之一，对于每位想要在编程领域中取得成功的人来说，都是必不可少的知识。在这篇文章中，我们将为你提供一个完整的学习路径，帮助你逐步学习和掌握数据结构。
机器之心专栏 机器之心编辑部 偏微分方程是领域知识的一种简洁且易于理解的表示形式，对于加深人类对物理世界的认知以及预测未来变化至关重要。然而，现实世界的系统过于紊乱和无规律，控制方程往往具有复杂的结构，难以从机理模型中直接推导获得。 研究者们希望通过机器学习方法，直接从高维非线性数据中自动挖掘最有价值和最重要的内在规律（即挖掘出问题背后以 PDE 为主的控制方程），实现自动知识发现。 近日，东方理工、华盛顿大学、瑞莱智慧和北京大学等机构的研究团队提出了一种基于符号数学的遗传算法 SGA-PDE，构建了开放的
Hashmap基于数组实现的，通过对key的hashcode & 数组的长度得到在数组中位置，如当前数组有元素，则数组当前元素next指向要插入的元素，这样来解决hash冲突的，形成了拉链式的结构。put时在多线程情况下，会形成环从而导致死循环。
5. ⽗节点的关键字在⼦节点中都存在（如上⾯的1/20/35在每层都存在），要么是最⼩值，要么是最⼤值，如果节点中关键字是升序的⽅式，⽗节点的关键字是⼦节点的最⼩值
二叉树的遍历 → 不用递归，还能遍历吗中讲到了二叉树的深度遍历的实现方式：递归、栈+迭代
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
mysql内部索引是由不同的引擎实现的，主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种引擎中的索引，这两种引擎中的索引都是使⽤b+树的结构来存储的。
本文主要针对xgboost的论文原文中的公式细节做了详细的推导，对建树过程进行详细分析。
一位6年经验的小伙伴去字节面试的时候被问到这样一个问题，为什么MySQL索引结构要采用B+树？这位小伙伴从来就没有思考过这个问题。只因为现在都这么卷，后面还特意查了很多资料，他也希望听听我的见解。
树是一种非常重要且常用的数据结构，它的层次结构使得在其中存储和检索数据变得高效。在本文中，我们将深入讲解Python中的树，包括树的基本概念、表示方法、常见类型、遍历算法以及实际应用。我们将通过代码示例演示树的操作和应用。
在前几篇中我们主要介绍了底层是通过数组、链表、哈希表等方式实现的集合，今天我们来学习一种新的集合叫做TreeMap。TreeMap底层并不是通过哈希表的方式实现的，而是采用了一种全新的数据结构，红黑树结构存储的。下面我们简单介绍一下红黑树的相关知识。
树（Tree）是一种层次化的数据结构，它在计算机科学中起到了关键的作用。树的结构类似于现实生活中的树，具有根节点、分支节点和叶子节点。树在数据存储、搜索和组织方面具有广泛的应用，如文件系统、数据库索引、编译器等。
为了实现灵活查询供水管网，根据地址，材质，管径组合汇总查询和条件查询。（图片数据经过处理，不涉及地理坐标保密信息）
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。
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。树由节点（Node）组成，这些节点之间通过边（Edge）相连接。树的一个特殊节点被称为根（Root），除了根节点外，每个节点都有一个父节点（Parent）和零个或多个子节点（Child）。
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关于hashmap的其他有关问题我在源码研究专栏中都有讲解，深入到源码层次的讲解，绝对一看就懂 链接: 深入源码，探究设计思想
二叉搜索树算法是由包括 PF Windley、Andrew Donald Booth、Andrew Colin、Thomas N. Hibbard 在内的几位研究人员独立发现的。该算法归功于 Conway Berners-Lee 和 David Wheeler ，他们在 1960 年使用它在磁带中存储标记数据。最早和流行的二叉搜索树算法之一是 Hibbard 算法。
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