红黑树的创建 在二叉查找树的最后提到， 二叉树最终的形状如下图所示： ? 实际上，为了避免二叉树形状向最坏情况靠拢， 通常会创建能够自平衡的 2-3 树。...而 红黑树 是 2-3 树比较简单的一种实现形式： 红黑树将用二叉树表示 2-3 树， 实现起来相对容易； 内部使用向左倾斜的链接表示第三个节点； ?...bool IsRed(Node h) { if (h == null) { return false; } return h.Color == Red; } 红黑树的创建...红黑树的创建和二叉查找树类似， 为了在添加节点时维持节点的顺序和树的平衡性， 增加了如下一些操作： 左旋 将一个临时向右倾斜的红色链接向左旋转， 如下图所示： image.png 对应的 c# 实现代码如下...这种情况下比较容易处理， 需要的步骤如下： 按照二叉查找树的方式添加节点， 将新节点标记为红色； 如果新节点是其父节点的右链接， 则进行左旋操作； 向双节点添加新节点， 在底部形成三节点， 如下图所示
定义二叉树类 ? ? ? ? 按照前序遍历的方式生成树：根左右 ?...二叉树创建代码: node* Tree::creat(node* root) { char ch = _getch();//输入该节点的信息 if (ch == '#')//表示该节点为空...{ root = NULL; } else { root = new node; root->data = ch; //生成一个节点，数据为ch //这里是同级指针修饰，是值传递...，是值传递，可以用返回值解决 root->lchild=creat(root->lchild); root->rchild=creat(root->rchild); } return root...引用方法创建二叉树 传入的是指针本身，不会发生同级指针修饰失败的问题，即作为实参传入的指针如果函数中形参值发生改变，那么实参指针的值也会改变 ?
首先来看一下效果 页面加载之初 节点全部展开后 首先数据库的表结构如下 其中Id为主键,PId为关联到自身的外键 两个字段均为GUID形式 层级关系主要靠这两个字段维护 其次需要有一个类型...{ get; set; } public int SonCount { get; set; } } 此类型比数据库表增加了一个属性 SonCount 这个属性用来记录当前节点的子节点的个数...注意：也可以把此属性放在数据库中，性能上会提升一些，但需要增加额外的代码来维护此字段 接下来看一下取数据的方式 protected void Page_Load(object sender...属性大于0 则使节点为闭合状态（样式为jstree-closed） 如果节点无子节点 则该节点的样式为jstree-leaf 当用户点击闭合状态的节点时，客户端发起请求 并把点击节点的ID传给后端，后端获取到点击节点的子节点后...通过append添加到点击节点下 至此，无限分级的树创建完成 其中不包含数据库
此时我们很容易发现如果cpu和io利用率很低的时候，是不是就可以增加线程来解决呢，在单核时代我们可以用多线程平衡cpu和io设备，如果程序只有cpu计算，而没有io操作，此时的多线程只会带来切换的成本，...创建多少个线程合适呢 创建线程的多少,是要区分场景的，一般是cpu密集性和io密集性，这两种场景的是不同的计算方式 对于CPU密集型计算，多线程本质上就是提升多核cpu的利用率，所以一个4核的cpu,...每一个核创建一个线程，理论上创建4个线程就可以了，再多的线程只会增加线程切换的成本,所以对于CPU密集型计算场景，理论上线程的数据数量=CPU核数是最合适的，但是一般都会设置cpu核数+1,那是因为当线程偶发内存也失效或其他原因导致阻塞...，这个额外的线程就可以顶上，从而保证cpu的利用率 对于IO密集型计算场景，比如我们的CPU计算和I/O操作的耗时是1:2,那么创建3个线程是最好的，如下图，三个线程之间进行切换，使用cpu和io利用率达到最高...通过上面的例子我们发现，对于I/O密集型计算场景，最佳的线程是与程序中CPU计算和I/O计算操作的耗时比相关的，可以得出下面公式 最佳线程数 =1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时） 我们令R=I/
线段树是一个复杂的数据结构，比较难理解，也比较难解释清楚。在我将这个数据结构反复学习了五遍的时候，我终于有了信心写出这篇介绍线段树的文章。希望大家能够掌握这种数据结构。...现在我们已经知道了什么是线段树，那么看一个利用线段树的例子。 线段树的存储与建造 这是一个序列： ? 现在我们要用它完成一个区间求和的任务。 区间求和就是指求序列中一段区间的所有元素之和。...线段树的区间修改 首先让我们明确一下区间修改的概念： 单点修改，大致是以下两个步骤： 找到需要修改的点 修改这个点 而区间修改是这样两个步骤： 找到需要修改的区间 修改这段区间内的所有点 好的，概念我们明白了...线段树的完整代码 最后，附上线段树的完整代码实现： static int n = 10; // n是元素个数 static int[] array = {0, 1, 5, 1, 3, 4, 2, 0,...9, 0, 9}; // array是原序列(第一个0是占array[0]位的) static Node[] tree = new Node[4*n]; // tree是线段树 public static
大家好，我是程栩，一个专注于性能的大厂程序员，分享包括但不限于计算机体系结构、性能优化、云原生的知识。 引 前面我们介绍了一些关于进程的知识，今天我们来聊一聊进程是如何创建的。...进程的创建并不是复制进程描述符即可，需要做许多细节的操作。...接着，copy_process会调用dup_task_struct为新进程创建内核栈、task_info等结构体，这时候子进程和父进程的进程描述符是完全一样的： // kernel/fork.c L2333...线程创建 首先我们需要知道，在Linux中，我们并没有对线程thread做更细节的描述，而是把线程看成是一个特殊的进程来实现。「也即线程是一个与其他进程共享某些资源的进程。」...而在线程创建的过程中，也就自然而然的复用了进程创建的过程，只不过在传入的参数上有所区别： // kernel/fork.c L2964 /* * Create a kernel thread. */
使用决策树的目的通常是创建一个训练模型，可以通过学习根据先验数据（训练数据）推导的决策规则，来预测目标变量的类别或数值。 与其他分类算法相比，决策树算法是非常容易的。...我们知道如何使用模型决策树来预测目标类别或数值，现在让我们了解如何创建决策树模型。 创建决策树时的假设 下面是我们使用决策树时所做的一些假设： 一开始，整个训练集被视为根节点。 特征值更倾向于分类。...如果这些值是连续的，那么在构建模型之前，它们将被离散化。 记录根据属性值递归分布。 将属性作为树的根或内部节点的顺序是通过使用统计方法完成的。 ?...对于一个类，从树根到具有相同类的叶节点的每个分支都是值的合取(Product)，在该类中结束的不同分支构成了析取(Sum)。 决策树实现中的主要挑战是确定哪些属性作为根节点以及每个级别的节点。...值会被排序，并且按照顺序将属性放置在树中，即大数值的属性（在信息增益的情况下）被放置在根的位置。 当信息增益作为标准时，我们假设属性是分类的，对于基尼系数，则假设属性是连续的。
什么是B树 B树，即B-tree树，B是Balanced首字母，平衡的意思 因为B树的原英文名称为B-tree 很多人喜欢把B-tree译作B-树，然后读作B减树 其实，这么是不对的 容易让人会以为B...树和B-树是两种树 特此声明：B-树就是指的B树 好了，本章结束 ?...）是小于003的，005是大于003且小于006的，007是大于006的 3、这是一个3阶B-树，每个节点最多有两个元素，每个节点最多有三个子孩子 好了，这样是不是就清晰多了 3.2 B-树查询操作 查询数值...什么是B+树 B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树 4.1 B+树的特点 其定义基本和特性与B-树同，除了： 1.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同 2.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于...什么是B*树 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*树定义了非叶子结点元素个数至少为(2/3)*M，即块的最低使用率为2/3（代替B+树的1/2） B*的查询、插入和删除操作和
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...二叉树的性质 性质1 在二叉树的第i层上至多有2^(i-1)个结点(i>=1) 性质2 深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点(k>=1) 性质3 对任意一棵二叉树，若终端结点数为n0，其度数为...2的结点数为n2，那么n0=n2+1 满二叉树 深度为k且结点个数为2^k-1，即每一层都具有最大结点数 完全二叉树 深度为k，结点数为n的二叉树，如果其结点1n的位置序号分别与满二叉树的结点1n...之前就空几个 System.out.println(tree.data); PrintBiTree(tree.lchild, nLayer + 1); } } 先序创建一棵二叉树...，再递归创建它的左右结点 return node; } 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/146251.html原文链接：https://javaforall.cn
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...众所周知，java是一个比较折腾的语言== 当然这个折腾更多在软件上，在你好不容易在一大堆英文中下到jdk以及合适的idea或者eclipse合适版本，然后辛辛苦苦配置好的系统变量以后，打开界面以为新建就好了...那不可能，打开新建的时候你一定是崩溃的 下面我们一起来看看如何在eclipse建立一个合适的项目包来开开心心的写helloworld吧！...如果你的也是如下图所示，你就可以开开心心的敲helloworld了！...不懂私信问 当然可能也有不足之处，欢迎大家指出不对之处 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/156265.html原文链接：https://javaforall.cn
小灰的想法，是要建立一个很大的哈希表，哈希表中的key，是所有单词包含的前缀。...在我们给的例子中，apple，app，api这三个单词是字母a开头，banana，bus这两个单词是字母b开头，所以根节点拥有两个孩子，分别对应着以字母a开头的单词和以字母b开头的单词。...banana，bus这两个单词，第二个字母分别是a和u，所以b孩子节点拥有两个孩子节点，分别对应着第二个字母是a的单词（banana），以及第二个字母是u的单词（bus）。...： 然后，根据关键字中的第三个字母“y”，检查u孩子节点是否拥有对应字母y的孩子节点，发现并没有这个孩子节点： 最后，创建字母y对应的新孩子节点。...由于字母y是单词buy当中的最后一个字母，所以该节点的结束标志位置为“真”： 这样一来，前缀树成功插入了“buy”这个新单词。
首先介绍下 二分搜索树 ，它又名有序二叉查找树，它的特点是左子树的节点值要小于父节点值，右子树的节点值要大于父节点值。...平衡二分搜索树种类比较多，AVL树是其中的一种，但是它是最早被发明的自平衡二分搜索树。 AVL树也会被称为高度平衡树，因为它比二分搜索树多了一个特点：任一节点的左右子树高度差最大为1。...带有平衡因子-2或2的节点被认为是不平衡的，意味着需要重新调整这个树。平衡因子的绝对值最大值不会超过高度差最大值+1，说明这个数的任一节点的平衡因子不会出现-3或3。...左旋转和右旋转 AVL树调整不平衡的节点分为左旋转和右旋转，却分四种情况：LL、RR、LR和RL。其中L是左旋转，R是右旋转。如何采取使用哪一种情况则看插入的节点在哪里。 ?...插入节点是插入一个节点后从叶子节点计算高度，然后再到父节点根据左右子树的高度计算平衡因子，接着更新高度，再到上一个父节点，直到整个二叉树的顶点。
可以在子线程中创建handler么？ 主线程的Looper和子线程的Looper有什么区别？ Looper和MessageQueue有什么关系？ MessageQueue是怎么创建的？ ?...内部也是调用prepare进行Looper创建，两者的差异就在于quitAllowed，在主线程中的Looper是不允许退出的，而子线程的Looper是可以退出的。...上面的代码是Looper的构造函数，可以看到在Looper创建的时候，同时会为Looper对象创建MessageQueue，quitAllowed是传递到MessageQueue中去的，MessageQueue...主线程的Looper是不允许退出的，子线程的Looper是允许退出的，另外主线程的Looper是在Activity被创建的时候自动创建，并放置到主线程的ThreadLocal中的，子线程的Looper的创建需要我们自己在子线程中调用...MessageQueue是怎么创建的？
startInfo.CreateNoWindow = true; startInfo.UseShellExecute = false; Process p = Process.Start(startInfo); console程序改设置为...windows 改为windows程序
年度回顾 在过去12各月，WordPRess 被下载了 4600 万次，WordPress 官方新增了 336 个主题，是去年同期的 2.3 倍，用户提交了 9,334 个插件，WordPress 通过了其中的...Matt 表示，WordPress 被用作应用平台是一个全新的情况，去年甚至没在列表上。...面向 WordPress 站点的主机服务提供商 WP Engine 也进行了自己的调查，结果显示，有 29.3% 的美国人听说过WordPress。...Matt 最后表示目前已经有 18.9% 的网站是由 WordPress 创建的，这一数字较 2012 年同期增长 2.2%。...WordPress 3.8 大概 12月份发布，这个版本的更新将集中在小团队协作，更快的迭代，更少的性能瓶颈和临时接口。 ----
一、什么是B树？ B树是一棵是具备以下特点的有根树。 1、节点属性 a）x.n：为节点中存储的关键字个数。 b）x.key：为节点中存储的关键字。...四、B树的插入 B树插入新关键字后，必须仍然是一颗合法的B树。 由【一.4.b】我们直到 B 树节点存在一种状态【满】，即当前节点关键字个数为 2t -1。...此处需要注意的是，如果父节点同样为【满】节点，那么在分割点上升之前，同样需要对父节点执行【分裂】操作。 满节点的分裂行为会沿着树向上传播直到不再需要分裂为止。...上面我们描述的过程，是一个自下而上的【满】状态分裂传播行为。 我们知道，要实现节点的插入，首先需要经过一个B树的搜索查找的过程，搜索过程自上而下。...五、B树的删除 B树删除特定关键字后，必须仍然是一颗合法的B树。 B树的插入是一个对节点最大关键字数量的约束满足过程，相应的，B树的删除是一个对节点最小关键字数量的约束满足过程。
—— 学红黑树有感。 终于，在学习了几天的红黑树相关的知识后，我想把我所学所想和所感分享给大家。红黑树是一种比较难的数据结构，要完全搞懂非常耗时耗力，红黑树怎么自平衡？什么时候需要左旋或右旋？...正文 红黑树也是二叉查找树，我们知道，二叉查找树这一数据结构并不难，而红黑树之所以难是难在它是自平衡的二叉查找树，在进行插入和删除等可能会破坏树的平衡的操作时，需要重新自处理达到平衡状态。...啧啧，先别急，通过本文的学习后，你会觉得，其实也不过如此而已。好吧，我们先来看下红黑树的定义和一些基本性质。 红黑树定义和性质 红黑树是一种含有红黑结点并能自平衡的二叉查找树。...这也是唯一一种会增加红黑树黑色结点层数的插入情景。 我们还可以总结出另外一个经验：红黑树的生长是自底向上的。这点不同于普通的二叉查找树，普通的二叉查找树的生长是自顶向下的。...前文提醒过，R是即将替换的，它还参与树的自平衡，平衡后再替换到删除结点的位置，所以R最终可以看作是删除的。
Python也可以创建界面，需要导入tkinter 具体看代码： from tkinter import * def btnClick(): textLabel['text']='我点击了按钮...' root = Tk(className="我的第一个窗口程序"); textLabel = Label(root,text = '提示显示',justify=LEFT,padx=10) textLabel.pack
1.IDE说明和依赖管理工具说明 开发工具：intellij idea 依赖管理使用：maven 2.创建maven工程 创建新的maven工程，并添加相应的文件夹，创建好的项目目录如下所示: ?...applicationContext中指定了所有.htm结尾的访问都使用springMVC来进行路由分发。...*">// 配置扫描的包 2.在WEB_INF文件夹下添加applicationContext-servlet.xml配置文件，此文件名命名规则为：第三步骤中添加的...此文件中可以不添加内容，但文件是必须的，否则启动时会报file not found错误 6.添加Controller文件 在src/main/java文件下新建java类，如：HelloWorldController...7.测试 在tomcat中启动此项目后，在浏览器中输入： http://localhost:8083/first/helloworld.htm 可看到输出的hello world！
「GO」cobra 是如何实现命令树的 原文链接: https://typonotes.com/posts/2023/02/14/devopscamp-cobra-05-subcommand/ 勘误说明...DevOpsCamp 第 2 期作业: 《cobra - 05 子命令》 说下 cobra 命令树和 gin 路由树的实现差异 由于我的微信公众号没有评论功能， 没办法通知。悲剧， T.T。...cobra 是如何实现命令树的 如果你用过 gin 的路由树的话， 可能会对 cobra 的命令树实现更为深刻。 删除多余的结构， cobra 节点 就是下面这样的。...type Command struct { // 子命令 commands []*Command // 父命令 parent *Command } 当进行 命令树 组合的时候， 是通过 领养/...[]*Command 切片中， 实现了命令树的 组合 。
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