前言介绍:在学习Go并发的时候,我们总是能够看到context,而这个context却只在go语言中存在。笔者在看到context的时候,便问了自己几个问题。
通过前面的内容,我们了解了通过节点和组件的组合,能够在场景中创建多种元素。当场景中的元素越来越多时,我们就需要通过节点层级来将节点按照逻辑功能归类,并按需排列它们的显示顺序。
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。
数据结构中的树是什么样子呢?他就像是一个倒着生长的树,对照着两幅图看,是不是很相似。其中圆圈的位置就是数据存放的地方。
在 Rafy 领域实体框架中,对自关联的实体结构做了特殊的处理,下面对这一功能进行讲解。 场景 在开发数据库应用程序时,往往会遇到自关联表的场景。例如,分类信息、组织架构中的部门、文件夹信息等,都是不
层次时间序列预测是工业界非常常见的一个应用场景。当要预估的时间序列之间存在层次关系,不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时,就需要利用层次时间序列预测方法解决。设想这样一种场景,我们作为政府负责旅游业的部门,需要预测出澳大利亚每个月的旅游人数,同时还需要预测澳大利亚每个州的旅游人数,以及每个州中每个区的旅游人数。如果澳大利亚包括10个州,每个州包括5个地区,那么总共需要预测1+10+50个时间序列。而这50个时间序列是存在关系的,即澳大利亚总旅游人数=10个州旅游总人数,同时每个州旅游总人数=这个州下5个地区旅游总人数。这就形成了一个类似于下面这样的层次结构:
我们上篇讲了场景切换并编写了LoadScene场景加组件,这次我们在场景里面创建独立的子界面或子窗口。在Cocos Creator中实现子界面的最好方案就是: 预制件。
在文档 场景编辑器 和 节点和组件 中,我们介绍了可以通过 变换工具 Gizmo 和编辑 属性检查器 中节点的属性来变更节点的显示行为。这篇文档我们将会深入了解节点所在场景空间的坐标系,以及节点的 位置(Position)、旋转(Rotation)、缩放(Scale) 三大变换属性的工作原理。
我一直对图形编辑器如何做多人协同编辑很感兴趣,最近读了 Figma 前 CTO Evan Wallace 的文章《How Figma’s multiplayer technology works》,很有收获,于是写了这篇笔记。
分形是一个非常有意思的东西,而且大部分时候都很漂亮。在本教程中,我们将编写一个小的C#脚本,让它完成一些类似分形的行为。
并查集被很多人认为是最简洁而优雅的数据结构之一,主要用于解决一些元素分组的问题。比如最小生成图里的克鲁斯卡尔算法就用的此知识点。它管理一系列不相交的集合,并支持两种操作:
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
定义:堆就是用数组实现的完全二叉树,并且根据堆属性来排序,决定节点在树中的顺序
前面咱们学习了数组,链表,栈,队列,现在我们开始学习一种非线性结构,它叫做树。那么既然是新东西,我们就需要知道为什么出现树这种数据结构,树这种数据结构解决什么问题,它的应用场景在哪里? 1 树 简介
当某个元素的各个属性及其组合都不足以定位时,可以利用其兄弟节点或者父节点等各种可以定位的元素进行定位。
数据结构是一种组织和存储数据的方式,它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题,包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景,选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
堆是特殊的队列,不同于普通队列,从堆中取出元素是依照元素的优先级大小,而不是元素进入队列的先后顺序,也可以称堆为“优先队列”。
R 树(R-tree)是一种 空间索引技术,能够是从大量的节点中,快速找到特定范围的元素集合,而不用一个不落地遍历所有节点。
其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用。
因为一些机缘,我最近和几个同行朋友一起提交了一个新的 EIP 协议标准,EIP-6150,这是一个支持层级结构的 NFT 协议标准,撰写此文时处在 Review 状态,改为 Last Call 状态的 PR 还在等待通过。
在上一讲我们从 beginWork 切入,摸索出了 Fiber 节点的创建链路与 Fiber 树的构建链路。本讲我们将以 completeWork 为线索,去寻觅 Fiber 树和 DOM 树之间的关联,将整个 render 阶段讲透。在此基础上,结合 commit 阶段工作流,你将会对 ReactDOM.render 所触发的渲染链路有一个完整、通透的理解。
Tech 导读本文介绍了算法和数据结构的基础概念和复杂度函数,并提供了一些评价算法和数据结构优劣的方法论,之后又重点介绍了几种工作中常见且重要的数据结构和算法。作为系列文章的开篇,希望读者能够在理解复杂度函数的基础上,重点关注每一种数据结构的优劣势分析。 01前言 ES现在已经被广泛的使用在日常的搜索中,Lucene作为它的内核值得深入研究,比如FST,下面就用两篇分享来介绍一些本文的主题: 第一篇主要介绍数据结构和算法基础和分析方法,以及一些常用的典型的数据结构; 第二篇主要介绍图论,以及自动机,K
还有非线性结构(树、图等)。
今天给朋友们分享我花了将近一个月时间,参考了很多网上的优质博文和项目整理的一份比较全面的前端面试题集,还有面试前刷过的题目(其中概括HTML,CSS,JS,React,Vue,NodeJS,互联网基础知识)共有【269页】。很多朋友靠着这些内容进行复习,拿到了BATJ等大厂的offer, 也已经帮助了很多的前端学习者,希望也能帮助到你。
树这种数据结构模拟了自然界中树的概念,自然界中的树有根、叶子、枝干,数据结构中的树也是如此,只不过是倒过来的:
树结构相对线性表就比较复杂了,要存储表示起来就比较麻烦了,既然保存值域,也要保存结点和结点之间的关系,实际中树有很多种表示方式如:双亲表示法,孩子表示法、孩子双亲表示法以及孩子兄弟表示法等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法。
今天要介绍的是基础容器类(为了与并发容器类区分开来而命名的名字)中的另一个成员——PriorityQueue,它的大名叫做优先级队列,想必即使没有用过也该有所耳闻吧,什么?没。。没听过?emmm。。。那就更该认真看看了。
树和二叉树是常用的非线性数据结构,它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍树和二叉树的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。我们将使用 Python 来演示树和二叉树的实现,并通过实例展示每一行代码的运行过程。
红黑树是工程中一种非常重要的数据结构,大家熟悉的 HashMap 在 Java 8 就引入了红黑树的数据结构,不过实话实说,红黑树确实不容易掌握,左旋,右旋等概念让人头发发麻,本文用图文并茂的形式以期让读者彻底掌握红黑树,希望大家看了有收获,这篇文章肝了十多天,非常不易,希望大家不要白嫖,三连走起,多谢支持!
wach侦听器允许开发者监视数据的变化,从而针对数据的变化做特定的操作。例如,监视用户名的变化并发起请求,判断用户名是否可用。
这里借用百度百科的一句话:并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(disjoint sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。假设现在有一个武林大会,包含了少林、峨嵋、武当等门派,通过并查集就可以将每个人归类到自己的门派中。
在数据库中,我们存储的通常是大量数据,因此没有办法一次把所有的数据都加载到内存中,从而利用内存的优势进行查询。那数据库是如何快速查询数据的呢?
在最近发布的 .NET 6 中,包含了一个新的数据结构,优先队列 PriorityQueue, 实际上这个数据结构在隔壁 Java中已经存在了很多年了, 那优先队列是怎么实现的呢? 让我们来一探究竟吧
摘要 因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每类算法的发展历程,详细介绍每类的经典算法和研究进展,对比它们在准确性、效率、数据依赖性等方面的优劣.此外,进一步总结因果特征选择在特殊数据(半监督数据、多标签数据、多源数据、流数据等)中的改进和应用.最后,分析该领域的当前研究热点和未来发展趋势,并建立因果特征选择资料库(http://home.ustc.edu.cn/~xingyuwu/MB.html),汇总该领域常用的算法包和数据集. 高维数据为真实世界的机器学习任务带来诸多挑战, 如计算资源和存储资源的消耗、数据的过拟合, 学习算法的性能退化[1], 而最具判别性的信息仅被一部分相关特征携带[2].为了降低数据维度, 避免维度灾难, 特征选择研究受到广泛关注.大量的实证研究[3, 4, 5]表明, 对于多数涉及数据拟合或统计分类的机器学习算法, 在去除不相关特征和冗余特征的特征子集上, 通常能获得比在原始特征集合上更好的拟合度或分类精度.此外, 选择更小的特征子集有助于更好地理解底层的数据生成流程[6].
【新智元导读】神经网络模型最大的弊端就在于无法理解物理世界的常识,人类一眼就能看到的物体,AI模型却视而不见;盘子都漂浮在空中了,模型还觉得自己预测对了。MIT博士在NeurIPS 2021带来的工作也许能帮你在视觉模型中注入这些物理常识,获得三维场景感知能力!
之前在公司组内分享了红黑树的工作原理,今天把它整理下发出来,希望能对大家有所帮助,对自己也算是一个知识点的总结。
我们以首次渲染为切入点,拆解 Fiber 架构下 ReactDOM.render 所触发的渲染链路,结合源码理解整个链路中所涉及的初始化、render 和 commit等过程
在之前的博客中 , 在 BuilderSupport#createNode 方法中创建了 Xml 节点 , 在 BuilderSupport#setParent 方法中设置了 Xml 节点之间的父子关系 ;
父组件通过v-bind属性绑定向子组件共享数据。同时,子组件需要使用props接收数据。示例代码如下:
今天分享到的是一种相对冷门的数据结构 —— 并查集。虽然冷门,但是它背后体现的算法思想却非常精妙,在处理特定问题上能做到出奇制胜。那么,并查集是用来解决什么问题的呢?
数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成 。 常用的数据结构有:数组,栈,链表,队列,树,图,堆,散列表等,如图所示:
树 树一种抽象类型数据,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由多个有限节点组成一个层次关系的集合。特点: 每个节点有0个或者多个子节点 没有父节点的节点称之为根节点 每个非根节点有且只有一个根节点 术语 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度 树的度:最大的节点的度称之为数的度 叶结点或终端节点:度为零的节点 父节点:含有子节点的节点上级 子节点:一个节点还有的子树的根节点称为该节点的子节点 兄弟节点:具有相同父节点的节点 节点的层次:根节点为第一层,其子节点为第二层,类推 树的高度或者
本文介绍了Newtonsoft.Json在.NET中的序列化用法,包括自定义序列化、序列化选择、序列化设计以及JSON.NET在.NET中的序列化应用实践。
树形结构是计算机科学中一种常见的数据结构,它具有层级结构和递归特性。在 Rust 中,我们可以使用结构体和枚举等语言特性来定义树形结构,并通过引用和所有权等机制有效地管理数据。本篇博客将详细介绍 Rust 中树形结构的实现和应用,并包含代码示例和对定义的详细解释。
很多人会觉得这个知识点太难,不想花太多功夫去了解,也有人会认为这个数据结构在日常开发中使用的很少,因此没必要多做掌握。
树是一种很重要的数据结构,最初对数据结构的定义就是指对树和图的研究,后来才广义化了数据结构这个概念。从而可看出树和图在数结构这一研究领域的重要性。
在自定义的 Xml 生成器 MyBuilderSupport 中的 setParent 方法是设置节点之间父子关系的方法 , 在调用了 Object createNode(Object name, Map attributes, Object value) 方法返回非空值后 , 会自动回调该方法 ; ( 注意 : 一定要返回非空值 )
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