上篇博客中已经介绍了web开发中基本拖放原理,现在给出需要完成的功能。最后运行的效果如下图所示: 主要功能需求说明: 1.左侧的元素结构最后会通过Ajax call服务器的数据来生成,能支持多级元素。
MFC上面放一个树控件.并未这个树控件绑定变量.然后添加一个按钮.按钮的作用就是添加父节点跟子节点.
每天学习编程,让你离梦想更新一步,感谢不负每一份热爱编程的程序员,不论知识点多么奇葩,和我一起,让那一颗四处流荡的心定下来,一直走下去,加油,2021加油!欢迎关注加我vx:xiaoda0423,欢迎点赞、收藏和评论
第一部分--拖拽介绍 在https://code.csdn.net/2013ossurvey中最后一个开源项目就是zTree,一方面是因为自己看到有项目中使用了zTree,而已大家表示还不错。另外一方面,自己需要实现一个zTree不支持的复杂逻辑的拖拽功能。总体来说,我要实现的是一个可以拖拽的树形列表。当然最新版zTree也支持多课树之间的数据交互。当然一般的企业开发或者web开发中,使用到2个或3个数就足够了。太多了树形结构对于用户来说,也非常复杂。个人推荐不是非常复杂的需求都可以考虑使用zTree,因为
行为树常被用来实现游戏中的AI。每次执行AI ,都会从根节点遍历整个树,父节点执行子节点,子节点执行完后将结果返回父节点。下面是基本的四个节点:
有时候我们不知道如何去写更好的脚本,如何做功能组件之间的解耦,如何去学习更好的、更优质架构的代码,如何进行组件的提取,当我们到抓耳挠腮、苦思冥想的时候,回过头来看看我们常用的经典的框架的实现过程。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍TreeWidget树形选择组件的常用方法及灵活运用。
2016年起,低代码概念开始在国内兴起,当年该行业总共有 10 起融资事件,之后低代码行业融资笔数整体呈上升趋势,并在2020年增长至14起,其中亿元以上融资有13起。
效果图例如以下所看到的:下载地址http://download.csdn.net/detail/javaquentin/8290417
https://gitee.com/ishouke/front_end_plugin/blob/master/jquery-3.2.1.min.js
树是一种非常常用的数据结构,树与前面介绍的线性表,栈,队列等线性结构不同,树是一种非线性结构
义了一个currentNodeKey来存储当前选中节点的 key。每次点击节点时,我们首先检查是否已经有一个节点被选中,如果是,则通过this.$refs.tree.setCurrentKey(null)取消选中它。然后,我们更新currentNodeKey为新选中的节点 key。
1. 树相关的概念 根节点:没有父节点的节点(图中A、1) 叶子节点:没有子节点的节点(图中B、D、3、5) 普通节点:有子节点的节点(图中C、2、4) 节点的度(degree):节点拥有的子树的个数
我们回忆一下AVL树,它在插入和删除节点时,总要保证任意节点左右子树的高度差不超过1。正是因为有这样的限制,插入一个节点和删除一个节点都有可能调整多个节点的不平衡状态。频繁的左旋转和右旋转操作一定会影响整个AVL树的性能,除非是平衡与不平衡变化很少的情况下,否则AVL树所带来的搜索性能提升不足以弥补平衡树所带来的性能损耗。
二叉搜索树存在一个问题: 当往树中插入的数据一大部分大于某个节点或小于某个节点,这样就会导致树的一条边非常深。为了解决这个问题就出现了自平衡树这种解决方案。
最近在学习数据库相关的知识,了解到数据库很多是采用B-/+树作为索引,例如Mysql的InnoDB引擎使用的B+树、MongoDB默认采用B树作为索引。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) :【漫画】以后在有面试官问你AVL树,你就把这篇文章扔给他。
以下是一个简单的LEFT-ROTATE的伪代码,它对一个二叉搜索树进行左旋转操作。这个操作的作用是更新节点的max属性,使其在O(1)时间内完成。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ,二叉搜索树在最好的情况下搜索的时间复杂度为 O(logn) ,但如果插入节点时,插入元素序列本身就是有序的,那么BST树就退化成一个线性表了,搜索的时间复杂度为 O(n)。 如果想要减少比较次数,就需要降低树的高度。在插入和删除节点时,要保证插入节点后不能使叶子节点之间的深度之差大于 1,这样就能保证整棵树的深度最小,这就是AVL 树解决 BST 搜索性能降低的策略。但由于每次插入或删除节点后,都可能会破坏 AVL 的平衡,而要动态保证 AVL 的平衡需要很多操作,这些操作会影响整个数据结构的性能,除非是在树的结构变化特别少的情形下,否则 AVL 树平衡带来的搜索性能提升有可能还不足为了平衡树所带来的性能损耗。 因此,引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树,但 2-3 树已经不是一棵二叉树了,因为 2-3 树允许存在 3 这种节点,3- 节点中可以存放两个元素,并且可以有三个子节点。
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于各种算法和程序中。树是由节点(node)组成的层次结构,其中每个节点都有一个父节点,除了根节点外,每个节点都有零个或多个子节点。树的一个关键特点是没有循环路径:从任何节点开始,通过父节点到达任何其他节点都是唯一的。
假设现在有 n 个数,编号为 0 ~ n-1。现在,每一次会给你一个区间 [a, b] (0 <= a <= b < n),要求给出这 n 个数中编号在区间 [a, b] 中的数字的和、区间 [a, b] 中的最大数字。
前面的话:zTree 是一个依靠 jQuery 实现的多功能 “树插件”。优异的性能、灵活的配置、多种功能的组合是 zTree 最大优点。专门适合项目开发,尤其是 树状菜单、树状数据。
小编在看etcd存储(store)模块的时候,发现它在进行key和keyIndex转换的时候,用到了btree包(http://godoc.org/github.com/google/btree)。btree是Google开源的一个Go语言的BTree实现,整个代码不到1000行,实现的非常简练,组织分层也做的很好,并对gc和并发读写做了很多优化,值得一读。小编打算用两篇文章讲解BTree内容,本文上篇主要介绍实现原理,下篇主要介绍btree源码实现。
二叉排序树:BST(Binary Sort(Search)Tree),又称为二叉查找树。其定义为:二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有如下性质的二叉树。 ① 若它的左子树非空,则左子树上所有节点的值均小于根节点的值, ② 若它的右子树非空,则右子树上的所有节点的值均大于(或大于等于)根节点的值。 ③ 它的左右子树也分别为二叉排序树。 简单来说,对于二叉排序树的任何一个非叶子节点,要求左子节点的值比当前节点的值小,右子节点的值比当前节点的值大。若有相同的值,可将该节点放在左子节点或右子节点。
在我们今天所知道和喜爱的区块链出现之前,默克尔树一直是密码学和计算机科学领域的一个方面。如今,我们开始慢慢看到它们在链上更频繁地被用于数据验证的目的。在这篇文章中,我将解释 Merkle Trees 如何在 NFT(ERC-721)背景下实现代币白名单的目的,它们是如何提供保证只能由预定参与者认领代币。
终于到了最后一块内容了!今天我们就来简单概括一下 Diff,内容一点都不多哦,全是图片
" 在阅读HashMap源码时,会发现在HashMap中使用了红黑树,所以需要先了解什么是红黑树,以及其原理。从而再进一步阅读HashMap中的链表到红黑树的转换,红黑树的增删节点等。 "
本文的初衷是想让更多的同学知道并了解vue模版编译,所以文中主要以阶段流程为主,不会涉及过多的底层代码逻辑,请耐心观看。
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。
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)。
红黑树(Red-black tree) 是一种自平衡二叉查找树,是在计算机科学中用到的一种数据结构,常用于关联数组、字典等。C++ 中的标准关联容器 set、multiset、map、multimap 内部采用的数据结构就是红黑树。
上一篇博客我们介绍了二叉搜索树,二叉搜索树对于某个节点而言,其左子树的节点关键值都小于该节点关键值,右子树的所有节点关键值都大于该节点关键值。二叉搜索树作为一种数据结构,其查找、插入和删除操作的时
本文摘抄博客园里面的牛人吉日嘎啦。http://www.cnblogs.com/jirigala
前序遍历:先输出父节点,再遍历左子树和右子树 中序遍历:先遍历左子树,再输出父节点,再遍历右子树 后序遍历:先遍历左子树,再遍历右子树,最后输出父节点
通过前面的介绍,我们知道在二叉树中,每个节点只有一个数据项,最多有两个子节点。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。本篇博客我们将介绍的——2-3-4树,它是一种多叉树,它的每个节点最多有四个子节点和三个数据项。 1、2-3-4 树介绍 2-3-4树每个节点最多有四个字节点和三个数据项,名字中 2,3,4 的数字含义是指一个节点可能含有的子节点的个数。对于非叶节点有三种可能的情况: ①、有一个数据项的节点总是有两个子节点; ②、有二个数据项的节点总是有三个子节点;
对于有一类问题,时常关注的是一个区间或者是一个线段,那么就可以使用线段树来解决。比较经典的问题,就是区间染色问题:有一面墙,长度为n,每次选择一段墙来染色,一开始4-6绘制成黄色,然后1-10绘制蓝色,2-7绘制红色,若干次绘色之后能看见多少种颜色,或者是在区间「i,j」区间里面可以看到多少种颜色。所以主要有两个操作,染色操作和查询操作。使用数组操作其实是可以的,染色就只需要把对应下标的内容,修改就好了;查找只需要遍历,这样复杂度就都是
二叉排序树:BST: (Binary Sort(Search) Tree), 对于二叉排序树的任何一个非叶子节点,要求左子节点的值比当前节点的值小,右子节点的值比当前节点的值大。
在了解红黑树之前,我们先来认识2-3树,在算法(第4版)里也是先从2-3树切入到红黑树的。并且了解2-3树对于理解B类树也会有帮助,因为2-3树可以说就是基础的B类树。
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。
本文介绍了B+树的基本概念、特点、结构以及其在数据库和文件系统中的应用。B+树通过平衡数据存储和查询效率,在插入、删除和查询操作中表现出较好的性能。主要应用在数据库索引和文件系统中,如NTFS、ReiserFS和InnoDB存储引擎等。
我们知道树是一种非线性数据结构。它对儿童数量没有限制。二叉树有一个限制,因为树的任何节点最多有两个子节点:左子节点和右子节点。
http://bbs.gameres.com/thread_493700.html
树(tree)是包含 n(n≥0) [2] 个节点,当 n=0 时,称为空树,非空树中
树: 定义: 树是n个节点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中: (1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点, (2)当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2、T3、……Tm,其中每一个集合本身又是一颗树,并称为根的子树,如下图 📷 概念: 树的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。结点拥有的子树数称为结点的度(Degree)。度为0的结点称为叶结点(Leaf) 或终端结点;度不为0的结点称为非终端结点或分支结点。除根结点之外,分支结点也称为内部结点。树的度
2018-07-19 11:48
如果这样,面试官一定也是一脸懵逼啊~ 不过也没错,TreeMap 内部的确就是用红-黑树实现的。学红-黑树不仅仅是用来应付面试官,武侠小说里说:招式只是形式,要练神功,必须要懂心法。这篇文章就带你慢慢拨开红-黑树的面纱,特别是文章中的动态图会让你很直观的感受红-黑树的旋转。当然咯,理解了这篇文章,面试也能轻松搞定啦~
在上一篇博客中,我们主要介绍了四种查找的方法,包括顺序查找、折半查找、插入查找以及Fibonacci查找。上面这几种查找方式都是基于线性表的查找方式,今天博客中我们来介绍一下基于二叉树结构的查找,也就是我们今天要聊的二叉排序树。今天主要聊的是二叉排序树的查找、插入与删除的内容,二叉排序的创建过程其实就是不断查找与插入的过程,也就是说当我们在创建二叉排序树时,我们会先搜索该节点在二叉排序树中的位置,若没有找到该节点则返回该节点将要插入的父节点,然后将该结点插入。而二叉排序树结点的删除则有些复杂,分为几种情况讨
大家好,最近更新的稍微慢了许多,参加了一些公司和外界的技术培训,也跟一些小伙伴聊了些技术文章,总的来说很不理想,讲的内容高大上,落地的过程踩坑很严重,和没听的效果差不多,感觉这几年,圈子太浮躁了,对新技术趋之若鹜,恨不得昨天出来,今天就用到项目上。很值得我反思了。
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