网络传输是一种常见的数据传输场景，在传输前，我们先将编程语言对象序列化为json/xml文件；在传输后，在将json/xml文件反序列化为对应语言的对象。
概述栈就不多做介绍了,之前我们讲的很多东西都涉及到了栈。我这里就说一下，如何通过数组和链表实现一个栈。数组大家肯定...
我们前文 手把手刷二叉搜索树（第一期） 主要是利用二叉搜索树「中序遍历有序」的特性来解决了几道题目，本文来实现 BST 的基础操作：判断 BST 的合法性、增、删、查。其中「删」和「判断合法性」略微复杂。
OOP-面向对象编程(Object Oriented Programming）,在Java中（几乎）一切都是对象。
今天应该是一个程序猿普天同庆的日子，所以今天的题目比较简单，只要认真把前面每天的文章都看了，今天的题目就是分分钟的事了，毕竟程序猿何苦为难程序猿呢，大家都愉快过节！
这也是笔者年前面试今日头条时的一道比较基础的二叉树面试题，之前并没有做过，事后发现是 LeetCode 的原题。
本题中，一个高度平衡二叉树是指一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/validate-binary-search-tree/
将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象。
https://leetcode-cncom/problems/convert-bst-to-greater-tree/
https://leetcode-cn.com/problems/convert-sorted-array-to-binary-search-tree/
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
LeetCode # 524 525 526 528 530 537 539 540
已知一个排序的数组，将该数组转换为一个高度平衡的二叉查找树。 平衡的定义： 二叉查找树中，任意节点的两颗子树高度差不超过1. LeetCode 108
这里采用递归的思路，先取l与r的中间值m，根据m构建一个TreeNode，然后通过递归buildTree(nums, l, m - 1)及buildTree(nums, m + 1, r)来设置该node的左右子节点。
序列化：将 Java 对象以一连串的字节保存在磁盘文件中的过程，也可以说是保存 Java 对象状态的过程，序列化可以将数据永久保存在磁盘上。
本题中，一个高度平衡二叉树是指一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。
序列化是将一个数据结构或者对象转换为连续的比特位的操作，进而可以将转换后的数据存储在一个文件或者内存中，同时也可以通过网络传输到另一个计算机环境，采取相反方式重构得到原数据。
LC297---二叉树的序列化与反序列化
这是一篇关于 二叉树 题解博客，主要包含以下题目，可根据当前文章中的目录随意跳转查看
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
一、参考代码 完成比完美更重要，自己动手写一些看 [99] 恢复二叉搜索树 二叉搜索树中的两个节点被错误地交换。 请在不改变其结构的情况下，恢复这棵树。 放轻松，虽然是c++实现，拒绝奇技淫巧，通俗易懂。 //递归遍历 class Solution { public: void recoverTree(TreeNode* root) { // 01 check if (root == NULL) { return; }
在日常的业务系统开发中，通常架构设计>数据结构设计>算法设计，架构设计，重在理解业务场景，考虑用户规模和系统适配性的基础上，想清楚每个模块的职责，剩下的就是利用公司的基础组件，比如：分布式Cache和RPC框架，组合起来即可。数据结构设计，重在理清数据流转的基础上，能实现高效存取即可，最常使用的是map，高级点就是bitset，即可满足绝大多数场景需求。而算法设计，业务开发平时真的用不上，虽然在往年的网易云课堂上，参加了王宏志老师的《算法设计与分析》入门篇和进阶篇，并顺利结课，但因常年没有使用和复习，基本也原路退还，但仍怀有“我有基础，有能力解决常见算法问题”的妄念当中。
就像人站在镜子前审视自己那样。镜中的反射与现实中的人具有相同的头部，但反射的右臂对应于人的左臂，反之亦然。
给你一个整数数组 nums ，其中元素已经按 升序 排列，请你将其转换为一棵 高度平衡 二叉搜索树。
定义全局存储最终结果集和临时结果集的变量。定义一个存储布尔值的数组并全部赋值为 false，把传进来的数组排序，排序完传入回溯，得到最终答案后返回最终结果集即可。 回溯算法传入的参数有已排序的数组和全是 false 的布尔数组。数组长度和临时结果集的长度进行比较，当临时结果集存储的个数跟传进来的数组的长度相等时说明排序完毕，若排序完毕则加入结果集，记得将临时结果集加入数组中。
给定一个二叉搜索树（Binary Search Tree），把它转换成为累加树（Greater Tree)，使得每个节点的值是原来的节点值加上所有大于它的节点值之和。
前几天群里有位水友提问：”C#中，当一个方法所传入的参数是一个静态字段的时候，程序是直接到静态字段拿数据还是从复制的函数栈中拿数据“。其实很明显，这和方法参数的传递方式有关，如果是引用传递的话，肯定是会去静态字段直接拿值的；如果方法是以传值的方式使用参数的话，一定是从复制的栈中拿值的。
解释: 输入为: [5,1,4,null,null,3,6]。 根节点的值为 5 ，但是其右子节点值为 4 。
链接：108. 将有序数组转换为二叉搜索树 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
LeetCode 上面的二叉树问题一般可以看成是简单的深度优先搜索问题，一般的实现方式是使用递归，也会有非递归的实现方法，这边文章主要介绍一下解决二叉树问题的几个常规方法和思路，然后会给一个从递归转换到非递归的小技巧。
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先，希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能，特别是为了解决大数据（例如，半结构化数据和高级分析）所遇到的各种问题。第二，我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如，通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则，或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
二叉搜索树又称二叉排序树，可以简写成 BST，它或者是一棵空树，或者是具有以下性质的二叉树:
对于树的遍历，无论是前序、中序还是后序遍历，大家可能下意识的就会想到递归，为什么呢？因为递归操作实现起来“简单”啊，而且树的结构完美契合了递归的应用场景！下面为实现二叉树中序遍历的递归实现：
主要是围绕高质量代码，完成性、规范性和鲁棒性。 测试用例的编写，通常情况，我们为了完成单元测试覆盖率都是草草了事，学习这一章我们可以发现，我们之前的测试用例实用性很差，只有正常情况的用例，并且很多时候只有一个。之后我也跟着用例从三方面来运行：1、功能测试，2、负面测试，3、边界测试。负面测试可以理解为错误测试，异常情况的测试。
Java中的HashMap是一种非常常用的数据结构，它以键-值对的形式存储数据，并能快速地进行数据的查找、插入和删除操作。在JDK1.8以后，HashMap的内部结构发生了一些重要的变化，其中最显著的变化是引入了红黑树来处理哈希冲突，以提高查询性能。本文将详细描述这些变化，并提供相关的源码片段进行解析。
我们有一个带有两个元素的arr。接下来，我们尝试使数组包含90**99 == 2.9512665430652753e+193元素。
所谓ARTS：每周至少做一个LeetCode的算法题；阅读并点评至少一篇英文技术文章；学习至少一个技术技巧；分享一篇有观点和思考的技术文章。（也就是Algorithm、Review、Tip、Share 简称ARTS）这是第十九期打卡。
思路：平衡二叉树的条件：左子树是平衡二叉树，右子树是平衡二叉树，左右子树高度不超过 1。
堆栈是“后进先出”（LIFO）集合。它有时被称为叠加栈（pushdown stack），因为最后“压入”（push）栈的元素，第一个被“弹出”（pop）栈。经常用来类比栈的事物是带有弹簧支架的自助餐厅托盘。最后装入的托盘总是最先拿出来使用的。
Tech 导读 在系统开发和运维过程中，异常堆栈信息是解决线上问题的关键之一。然而，有时候异常堆栈信息可能会消失，带来严重的麻烦。本文将介绍消失的异常堆栈的原因，即JIT编译器对异常进行的优化，以及如何快速定位问题。此外，还将讨论异常优化机制Fast Throw的使用条件和性能影响。通过一个实际案例，将详细阐述如何通过追溯日志和分析系统指标来定位问题的根因。无论是在大促期间还是平时运维中，追本溯源并解决问题的能力都是非常关键的。阅读本文，您将对异常堆栈消失问题有更深入的了解，并掌握解决问题的方法和技巧。
如果二叉树每个节点都具有相同的值，那么该二叉树就是单值二叉树。 只有给定的树是单值二叉树时，才返回 true；否则返回 false。
发现大家周末的时候貌似都不在学习状态，周末的文章浏览量和打卡情况照工作日差很多呀，可能是本周日是工作日了，周六得好好放松放松，哈哈，理解理解，但我还不能不更啊，还有同学要看呢。
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