对jBPM来说，今年最大的事件莫过于jBPM的创建者Tom Baeyens离开JBoss了。Tom Baeyens离开的具体原因尚不清楚，但他的离开产生了两个结果：一是jBPM的下一个版本jBPM5完全放弃了jBPM4的基础代码，基于Drools Flow重头来过；二是Tom Baeyens加入Alfresco后很快推出了新的基于jBPM4的开源工作流系统Activiti。由此不难推测Tom Baeyens离开的部分原因：JBoss内部对jBPM未来版本的架构实现产生了严重的意见分歧。更加巧合的是12月1日Activiti5刚发布，紧接着12月2日jBPM5就发布了第一个候选发布版本，jBPM与Activiti之间的微妙关系可见一般。
一、介绍： http://www.alfresco.com Alfresco is the Open Source Alternative for Enterprise Content Management (ECM), providing Document Management, Collaboration, Records Management, Knowledge Management, Web Content Management and Imaging.
已知一个包含父节点引用的二叉树和其中的一个节点，如何找出这个节点中序遍历序列的下一个节点？
当构建一个Maven项目时，首先检查pom.xml文件以确定依赖包的下载位置，执行顺序如下：
本文主要介绍了 Salesforce 对于系统中数据的访问控制是如何设计的，然后也了解了下 Alfresco 和 Oracle VPD 的数据权限机制。希望对一些业务系统的数据权限的访问控制设计能有所参考和启发。
在二叉搜索树b中查找x的过程为： 若b是空树，则搜索失败，否则： 若x等于b的根节点的数据域之值，则查找成功；否则： 若x小于b的根节点的数据域之值，则搜索左子树；否则： 若x大于b的根节点的数据域之值，则搜索右子树。
在生活中我们经常会使用到搜索的功能。在我们数据量不大的情况下，可以使用每次遍历全部数据，查询我们的目标数据。当数据量增加时，我们遍历的方式就有些力不从心了；也可以将数据的数据排序，使用比较高效的二分查找方式，但是在插入或删除数据时，数组表现就会很慢。所以我们可以结合二分查找查询的高效 + 链表添加删除的高效性来实现高效搜索(符号表)的情况
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
这个函数接受一个节点作为参数，并返回该节点的前驱节点。如果该节点有父节点，则直接返回父节点；如果该节点是根节点，则返回nil。如果该节点没有左子节点，则递归查找右子树的前驱节点。如果该节点既没有左子节点也没有右子节点，则返回nil，表示没有前驱节点。
•1个节点可以存储超过2个元素、可以拥有超过2个子节点•拥有二叉搜索树的一些特质（小的子节点在左面 大的子节点在右面）•平衡，每个节点的所有子树高度一致•比较矮
TreeMap也是Map接口的实现类，它最大的特点是迭代有序，默认是按照key值升序迭代（当然也可以设置成降序）。在前面的文章中讲过LinkedHashMap也是迭代有序的，不过是按插入顺序或访问顺序，这与TreeMap需要区分开来。TreeMap内部用红黑树存储数据，而不是像HashMap、LinkedHashMap、WeakHashMap一样使用哈希表来存储。
二叉搜索树算法是由包括 PF Windley、Andrew Donald Booth、Andrew Colin、Thomas N. Hibbard 在内的几位研究人员独立发现的。该算法归功于 Conway Berners-Lee 和 David Wheeler ，他们在 1960 年使用它在磁带中存储标记数据。最早和流行的二叉搜索树算法之一是 Hibbard 算法。
注意我们这里用的是二分搜索树来演示二叉树的这个遍历，才会有中序遍历的那个排序的特征。
这个过程没有改变二叉搜索树的性质,但是在yR长于yL的情况下,能够有效降低树的高度
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。
堆就是用数组实现的二叉树，所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序，“堆属性”决定了树中节点的位置。
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。
4. 每个红色节点的两个子节点都是黑色节点。(从每个叶子节点到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
关于二叉树的基本操作请转到我的另一篇博客： http://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/77531651
在OS-SELECT和OS-RANK中，我们维护一个树形结构，其中每个节点都有一个size属性，该属性表示该节点及其所有子孙节点中的元素数量。在OS-SELECT中，我们经常需要访问一个节点的size属性，以确定该节点的秩（rank）。
二叉搜索树(BST, Binary Search Tree)又叫做二叉排序树，它可以是一颗空树，其性质如下：
上一节我们已经可以获取到网页内容，但是获取到的却是一长串的 html 代码，并不是我们想要的数据。那这一节，我们就来看看怎么去解析这些网页，轻松的拿到我们想要的数据。
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~
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。
我们在前面学习二叉搜索树时提到，二叉搜索树的查找效率为 O(N)，因为当数据有序或接近有序时，构建出来的二叉搜索树是单分支或接近单分支的结构，此时树的高度接近 n，所以最坏情况下二叉搜索树的查找效率为 O(N)；
二分搜索树是为了快速查找而生，它是一颗二叉树，每一个节点只有一个元素（值或键值对），左子树所有节点的值均小于父节点的值，右子树所有的值均大于父节点的值，左右子树也是一颗二分搜索树，而且没有键值相等的节点。它的查找、插入和删除的时间复杂度都与树高成比例，期望值是O(logn)。
我们用过链表会发现，我们要想在链表中搜索或者访问一个元素时特别麻烦的，时间时间复杂度是O(N)的，为什么搜索和访问那么慢呢？？ 我们仔细一想
当当当当当当当，好久不见，最近又是换工作，又是换房子，忙的不可开交，断更了一小段时间，最重要的一篇迟迟出不来，每次都犹抱琵琶半遮面，想要把它用通俗易懂的方式进行说明，确实有一定的难度，可愁煞我也，但自己挖的坑，哭着也要把它补上。
没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变，规则操作什么的了解一下就好，看不下去就跳过，本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录，该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解，也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因。
画了一系列树的动画，从二分搜索树，到AVL树，再到2-3树，再到基于2-3树的红黑树，都可以发现这些树都跟二叉查找树很像啊。
马三在最近的开发工作中遇到了一个比较有意思的bug：“TableViewCell上面的某些自定义UI组件不能响应点击事件，并且它的父容器TableView也不能响应点击事件，但是TableViewCell上面的Button等组件却可以接受点击事件，并且如果单独把自定义UI控件放在一个UI上面也可以接受点击事件”。最后马三通过仔细地分析，发现是某些自定义的UI组件实现方法的问题。通常情况下，如果想要一个UI响应点击事件的话，我们只需要实现IPointerClickHandler这个接口就可以了，但是在我们项目中的TableView继承自MonoBehavior，并且实现了IPointerClickHandler, IPointerDownHandler, IPointerUpHandler,IDragHandler等UI接口，此时如果我们的自定义UI组件只实现了IPointerClickHandler接口，而没有实现 IPointerDownHandler 接口，然后又作为TableViewCell里面的一个Child的话，就会出现TableViewCell接收不到点击事件，TableView也接收不到点击事件。点击事件被诡异地“吞没了”！下面我们简单地设计三个不同情况下的模拟测试来复现一下这个bug。
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。
市场上比较有名的开源流程引擎有osworkflow、jbpm、activiti、flowable、camunda。其中：Jbpm4、Activiti、Flowable、camunda四个框架同宗同源，祖先都是Jbpm4，开发者只要用过其中一个框架，基本上就会用其它三个。
二叉搜索树是日常生活中非常常用的一种数据结构，它可以用来排序 – 由于二叉搜索树的左子树都小于根，右子树都大于根，所以如果对二叉搜索树进行中序遍历得到的数据天然就是有序的。
给你二叉搜索树的根节点 root ，同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 (即，如果没有被移除，原有的父代子代关系都应当保留)。可以证明，存在 唯一的答案 。
如图，树结构的组成方式类似于链表，都是由一个个节点连接构成。不过，根据每个父节点子节点数量的不同，每一个父节点需要的引用数量也不同。比如节点 A 需要 3 个引用，分别指向子节点 B，C，D；B 节点需要 2 个引用，分别指向子节点 E 和 F；K 节点由于没有子节点，所以不需要引用。
树的特征和定义 树(Tree)是元素的集合。我们先以比较直观的方式介绍树。下面的数据结构是一个树： 树有多个节点(node)，用以储存元素。某些节点之间存在一定的关系，用连线表示，连线称为边(edge
要证明这个性质，我们可以采用二叉搜索树的性质：对于任何节点N，其左子树中的所有节点的值都小于N的值，而其右子树中的所有节点的值都大于N的值。
HashMap的实现原理可以说是面试中必问的一道面试题了，它可以考察一个程序员的数据结构功底和对技术的钻研深度。Java7中HashMap的实现就是一个数组，然后数组中的每一个元素又是一个链表，这个链表的存在是为了解决哈希冲突导致的问题，就是一个元素经过哈希计算后得到元素的存储位置，但是这个位置已经有其它元素占领，也就是占领元素和新插入元素都在这个数组中的同一个位置，此时就用链表进行维护这个存储位置。也就是说Java7中HashMap使用数组加链表的形式实现的，简单点可以用下面的图比较直观的表示：
如果您是一个开发人员，不熟悉此数据结构，那么现在是该了解该数据结构的时候了。继续阅读基本知识。 二叉搜索树 在上一篇文章中，我们介绍了一个二叉树，它是关于存储数据的形状的。二叉搜索树(BST)是对该结构的进一步增强。 第一个重要的变化是，我们存储的数据需要一个键;如果我们有一个基本类型，比如字符串或数字，那么值本身可以是键，如果我们有一个更复杂的类，那么我们需要在这个结构中定义一个键，或者我们需要为每个条目构建一个唯一的键。 第二个更改是比较这些键的方法，这些键对于数据结构的性能至关重要。数字是最简单的，因
为了证明这个性质，我们首先需要明确二叉搜索树（BST）的定义和特性。一个二叉搜索树是一个有序的树，其中每个节点的左子树上的所有值都小于节点的值，而右子树上的所有值都大于节点的值。
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
•前驱节点：中序遍历时的前一个节点•如果左子树存在，从该节点的左子节点的最右的节点。•如果左子树 == null && 父节点！= null 父节点为父节点遍历，一直到节点关系发生改变。如下图所示。•如果左子树 == null && 父节点== null ，没有前驱节点。
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
在计算机科学中，AVL 树以其两位苏联发明家Georgy Adelson-Velsky和 Evgenii Landis的名字命名，他们在 1962 年的论文“信息组织算法”中发表了它。它是一种自平衡二叉搜索树(BST)，这是发明的第一个这样的数据结构。
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 ！
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。基于这样的特点，我们在查找某个节点的时候，可以采取二分查找的思想快速找到这个节点，时间复杂度期望值是为O(log n)，但是它有最坏的的情况下。
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!
给定两个二叉树，想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时，两个二叉树的一些节点便会重叠。 你需要将他们合并为一个新的二叉树。合并的规则是如果两个节点重叠，那么将他们的值相加作为节点合并后的新值，否则不为 NULL 的节点将直接作为新二叉树的节点。 实例1：
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