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黑服务器

黑服务器是指一类不被主流操作系统或软件兼容的服务器。这类服务器通常运行在低标准、低成本的设备上,可能不具备现代操作系统所需的安全和功能。黑服务器可能无法与主流平台兼容,因此这类服务器无法与主流服务器进行通信。

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  1. 腾讯云服务器:具有高性能、高可用性、高安全性等特点,支持多种操作系统,提供快速稳定的网络连接,可以满足各种应用场景的需求。
  2. 腾讯云数据库:提供多种类型的数据库产品,如关系型数据库、非关系型数据库、分布式数据库等,支持数据的高可用性、备份和恢复等功能,可以满足各种应用场景的需求。
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  5. 腾讯云人工智能:https://cloud.tencent.com/product/ai
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历史上AVL树流行的另一变种是红树(red black tree)。...如果我们把该项涂成黑色,那么我们肯定违反条件4,因为将会建立一条更长的节点的路径。因此,这一项必须涂成黑色。如果它的父节点是的,我们插入完成。...这种情形只有X和P是红的,G是的,因为否则就会在插入前有两个相连的红色节点,违反了红树的法则。采用伸展树的术语,X、P和G可以形成一个一字形链或之字形链(两个方向中的任一个方向)。...注意,对于红树带有一个儿子的节点的情形,我们不想使用这种方法进行,因为这可能在树的中部连接两个红色节点,为红条件的实现增加苦难。...如果不是这样,那么我们知道T将是红的,而X和P将是的。我们可以旋转T和P,使得X的新父亲是红的;当然X和它将是的。此时我们可以回到第一种情况。

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# 什么是红树 红树的英文是 “Red-Black Tree”,简称 R-B Tree。它是一种不严格的平衡二叉查找树。 红树中的节点,一类被标记为黑色,一类被标记为红色。...# 红树平衡调整 # 插入操作的平衡调整 红树规定,插入的节点必须是红色的。而且,二叉查找树中新插入的节点都是放在叶子节点上。...这个时候节点 d 就成了 “红 - ” 或者 “ - ”; 这个时候,关注节点变成了节点 d,第二步的调整操作就会针对关注节点来做。...,我们给节点 d 的右子节点 c 多加一个黑色,这个时候节点 c 就成了 “红 - ” 或者 “ - ”; 这个时候,关注节点变成了节点 c,第二步的调整操作就会针对关注节点来做。...或者 “ - ”; 关注节点从 a 变成其父节点 b; 继续从四种情况中选择符合的规则来调整。

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什么是红树 红树依然是一棵二分搜索树,《算法导论》中的红树定义如下: 每个节点或者是红色的,或者是黑色的 根节点是黑色的 每一个叶子节点(最后的空节点)是黑色的 如果一个节点是红色的,那么他的孩子节点都是黑色的...从任意一个节点到叶子节点,经过的黑色节点是一样的   在学习红树之前,我们有必要先学习一下什么是2-3树,学习2-3树不仅对于理解红树有帮助,对于理解B类树,也是有巨大帮助的。...如下图所示: 红树与2-3树的等价性   我们在这里定义所有的红色节点都是向左倾斜的,红色节点代表与父亲节点相融合,由于我们可以通过2-3树画出一个棵红树:   由此可知,红树是保持“...红树和AVL树:由于红树的最大高度是2logn,所以在查找时,相比于AVL树会慢一些,而红树的添加和删除元素比AVL树更快一些,如果只是用于查询,AVL树的性能要更高一些。   ...向红树中添加一个新元素,类比于2-3树中添加一个新元素,就是或者添加进2-节点,形成3-节点;或者添加进3-节点,暂时形成一个4-节点,这样我们可以让我们的红树,永远添加红节点。

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帽运算

IMREAD_UNCHANGED)#原始图像 k=np.ones((5,5),np.uint8)#设置核kernel r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_BLACKHAT,k)#帽运算...cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:帽运算是用其闭运算图像减去原始图像的操作...帽运算获取图像内部的小孔,或前景图像的小黑点,或得到比原始图像的边缘更暗的边缘部分。帽运算常用来检测图像中的波谷结构,分离比邻近点暗一些的斑块,比如得到轮廓效果图。...帽图像=闭运算图像-原始图像=(原始图像先膨胀后腐蚀)-原始图像 首先读取图像 进行图像闭运算操作 闭运算图像减去原始图像,得到相减后的图像,获得帽运算图像的结果 result=cv2.morphologyEx...(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) img表示输入图像 cv2.MORPH_BLACKHAT表示帽运算 kernel表示帽运算时所采用的结构类型 注意:帽运算是用其闭运算图像减去原始图像

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在JDK8之前其实就已经有红树的应用,比如TreeMap的底层就是用了红树的数据结构。本文主要是为了讲解JDK8中HashMap底层数据结构的铺垫。...因此可以使用红树的思想来解决这个线性问题。...二、红树RBTree 红树其实是基于二叉查找树的一颗平衡二叉查找树,具有以下特点: (1)结点是红色或黑色的,在hashMap实现中用boolean的true和false表示红色或黑色。...再经过变色后,形成最终的红树: ? 三、总结 个人觉得红树是一个挺不错的思想,红树在BST的基础上还引入了颜色的特点,通过变色和旋转来保持红树的特点,保证树的平衡。...红树的前身其实是234树,有兴趣的小伙伴可以了解下234树,234树和红树的操作完全是等价的。之所以在java中使用红树的数据结构是因为如果直接使用234树实现会非常繁琐。

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树的介绍 红树(Red-Black Tree,简称R-B Tree),它一种特殊的二叉查找树。...红树是特殊的二叉查找树,意味着它满足二叉查找树的特征:任意一个节点所包含的键值,大于等于左孩子的键值,小于等于右孩子的键值。 除了具备该特性之外,红树还包括许多额外的信息。...红树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,颜色是红(Red)或(Black)。 红树的特性: (1) 每个节点或者是黑色,或者是红色。 (2) 根节点是黑色。 (3) 每个叶子节点是黑色。...(5) 从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的节点。 关于它的特性,需要注意的是: 第一,特性(3)中的叶子节点,是只为空(NIL或null)的节点。...因而,红树是相对是接近平衡的二叉树。

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前言 红树的应用还是比较广泛的。比如Java8的HashMap的底层就用到了红树,还有TreeMap和TreeSet也用到了。 下面主要以下几个方面学习一下红树。...1)二叉查找树BST 2)红树RBTree的规则、增删查 3)红树的Java实现。...其中两款具有代表性的平衡树分别为AVL树和红树。AVL树由于实现比较复杂,而且插入和删除性能差,在实际环境下的应用不如红树。...下图中这棵树,就是一颗典型的红树: ? 什么情况下会破坏红树的规则,什么情况下不会破坏规则呢?我们举两个简单的栗子: 添加节点 1.向原红树插入值为14的新节点: ?...由于父节点15是黑色节点,因此这种情况并不会破坏红树的规则,无需做任何调整。 2.向原红树插入值为21的新节点: ?

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来个苹果

老爷机,当时为了性能安装的系统还是XP(自带WINDOWS 7),现在有些常用软件已经不支持了,准备重新安装WINDOWS10,由于用了几年的水果系统发现特别好用,于是想着装WINDOWS和苹果双系统...苹果系统 网上使用较多的是果小兵的苹果系统。文末会提供下载,文件有点大,耐心等待下载完成即可。 镜像工具 这里找荐几款我觉得比较好用的镜像工具: Rufus 一款实用的自启动u盘制作工具。...cn/download.html Etcher: https://www.balena.io/etcher/ 磁盘分区工具 当然系统安装还少不了磁盘分区啦,虽然Windows10自带有,但如果要安装苹果系统的话需要转换磁盘格式...50000 —>创建主分区,这里要注意数字按M计算,该分区用来安装系统 4、list partition —>列出磁盘上的分区 后续有机会装苹果时再分享详细的苹果系统安装方法吧...Any way, 虽然最后因为电脑配置问题苹果没有安装成功,但对苹果系统及BIOS也增加了一些认识和了解。

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树概念 红树,是一种二叉搜索树,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或 Black。...极限最短:全 极限最长:一一红 红树结构 enum Color { RED, BLACK }; template struct RBTreeNode...插入 红树的叔叔是关键 u存在且为红,变色继续向上处理 u不存在或存在且为,旋转(单旋+双旋)+变色 情况一:cur为红,parent为红,grandfather为(固定),uncle存在且为红...处理:p、u变黑,g变红,继续把g当成cur g不是根,往上继续处理 g是根,再把g变成黑色 情况二:cur为红,parent为红,grandfather为(固定),u不存在/u存在且为(单旋+...u不存在 u存在且为 情况三:cur为红,parent为红,grandfather为(固定),u不存在/u存在且为(双旋+变色) u不存在 u存在且为 插入代码: bool insert

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下面我们会红树的特征、插入以及删除来分析红树是如何进行自平衡的。...特征 想要了解红树如何自平衡,就必须了解红树的特征,因为自平衡操作都是围绕这些特征来的,一旦一个红树因为插入和删除节点打破了自身的特征,那么他就需要进行自平衡(变色、旋转)来使得二叉树重新满足红树的特征...第4条规则保证了最短的路径上全是黑色节点,最长的路径上是红交替的路径(最短路径的两倍长)。...通过上述特征,决定了红树的一个重要特性:从根到叶子的最长的可能路径不多于最短路径的两倍长。 下图是一张红树示意图: ?...,需要我们细细揣摩,并且反复的研究,在了解红树的基本概念以后,我们后续会分析一下HashMap中红树的实现以及着手自己实现一个红树。

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