在这个共享经济时代，万物皆可共享，这其中包括了共享单车、共享充电宝、共享雨伞等服务。所有这些共享经济产品的背后，都用到了扫码支付相关的技术。
机器之心报道 机器之心编辑部 来自 DeepMind 等机构的研究者提出了一个通用神经算法学习器，其能够学习解决包括排序、搜索、贪心算法、动态规划、图形算法等经典算法任务，达到专家模型平均水平。 近年来，基于深度神经网络的机器学习系统取得了巨大的进步，尤其是在以感知为主的任务方面。这些模型通常需要在分布内泛化，这意味着它们的训练集和验证集需要有输入预期分布。相比之下，想要模型在推理任务上表现出色，这就要求即使在分布外（out-of-distribution, OOD）泛化时模型也能提供合理的输出。 然而，多
Anaconda和Jupyter用得多，但是对于配置非常头痛，昨天jupyter无论如何都启动不了服务，重装了anaconda两次终于理清楚了
经过我们几天的调查，结论如下： 这些代码派生于仓库 KrisYu/LeetCode-CLRS-Python，并且到目前为止，KrisYu 仍然是主要贡献者（但奇怪的是，他的名字没出现在任何一个代码中）。 我们获取了 KrisYu 的授权，但没有明确提出用于商用。 Lisanaaa 是主要维护者之一，他复制粘贴了大量代码，所以贡献视图里他是最多的。 我们并没有任何协议，提到为项目做宣传就可以拥有该项目。 Lisanaaa 的宣传只是一部分工作量，由于该项目存在于博客和邮件中的学习资源汇总中，专栏运营、线下推广
《计算机程序的结构和解释》（在业界也称为SICP）是一本经典的书，它教编程的基础知识。
5.密度可达：在DBSCAN中，p是从q(核心对象)密度可达的，如果存在对象链，使得
森林图常见于元分析，但其使用绝不仅如此，比如我现在想要研究的对象有诸多HR结果，我想要汇总为一张图，森林图就是个非常好的选择。ggpubr包提供的森林图是针对变量分析绘图，我也尝试使用了metafor包的forest画图函数，但太灵活了，我除了感觉文档画的不错，但实际使用却很难得到想要的结果。
《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础，算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材。如果CLRS的厚度让人望而生畏，这本200多页的小读本刚好合适带你入门。
将新节点插入到红黑树的某个位置。重新平衡树，确保红黑树的性质仍然满足。RB-DELETE的基本步骤如下：
上一节，我们一起从二叉树、二叉查找树、平衡树、AVL树、2-3树、2-3-4树、B树，一路讲到红黑树，最后得出红黑树的本质：红黑树就是2-3-4树，请看下图：
很多人会觉得这个知识点太难，不想花太多功夫去了解，也有人会认为这个数据结构在日常开发中使用的很少，因此没必要多做掌握。
•节点是有颜色的Red/Black•根节点必须是Black•叶子节点必须是Black•红黑树的叶子节点会自动将度为0 或者度为1的节点的度自动补充为2，补充的节点称之为外部节点•外部节点是空想出来的，代码中不会实现•red节点的子节点都是black色•从任意一节点到叶子节点的所有路径包含的black节点数目相同•这里说的叶子节点包含假想出来的叶子节点
前言 红黑树是数据结构中比较复杂的一种，最近与它交集颇多，于是花了一周的空闲时间跟它死磕，终于弄明白并实现了红黑树。写文总结一下，希望能给试图理解红黑树的同学一些灵感，也让我能记得更深刻。 在研究红黑树时吃了不少苦头，原因有二： 红黑树的插入和删除非常复杂，很多人并没有理解或完全实现，或实现了的没有任何注释，让人很难参考； 网络上红黑树的理解方式较为单一，一般是 双黑、caseN 法，而插入和删除的情况很多，每种都有对应的处理方式，如果死记硬背的话，再过一段时间再回忆各种情况可能就一头雾水了。 网络上讲红黑
红黑树（Red Black Tree）是一种含有红黑结点并能自平衡二叉查找树，典型的用途是实现 map。
红黑树
二叉树知识点回忆以及整理这篇文章中我们说过“二叉树是一个简单的二分查找，但其性能取决于二叉树的层数”。
关于hashmap的其他有关问题我在源码研究专栏中都有讲解，深入到源码层次的讲解，绝对一看就懂 链接: 深入源码，探究设计思想
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：
Y为根结点，A为Y的右孩子，以Y-A为轴进行左旋，A为新的根结点，Y为A的左孩子，A原左孩子B为旋转后Y的右子，Y的左子和A的右子不变。
当在10亿数据中只需要进行10几次比较就能查找到目标时，不禁感叹编程之魅力！人类之伟大呀！ —— 学红黑树有感。
答案是：树的平衡。我们通过树的平衡，使得左右子树的深度保持在较小范围内，从而保证二叉树的查询效率。 这就是平衡二叉树的核心思想。 这种能平衡左右子树的二叉树，我们称之为平衡二叉树。
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，是一种高效的查找树。它是由 Rudolf Bayer 于1978年发明，在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来，在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。红黑树具有良好的效率，它可在 O(logN) 时间内完成查找、增加、删除等操作。因此，红黑树在业界应用很广泛，比如 Java 中的 TreeMap，JDK 1.8 中的 HashMap、C++ STL 中的 map 均是基于红黑树结构实现的。考虑到红黑树是一种被广泛应用的数据结构，所以我们很有必要去弄懂它。
为了解决这个问题，我们首先需要构建一棵红黑树，然后依次删除给定的关键字。以下是使用Go语言实现的代码：
在证明 RB-DELETE-FIXUP 之后，树根一定是黑色的的过程中，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它的每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树的性质包括：
在Go语言中，可以使用结构体来定义一个红黑树的节点，并在该节点中添加一个表示黑高的属性。由于红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其操作（如插入、删除和查找）的复杂度在最坏情况下为O(log n)，其中n是树中节点的数量。因此，添加一个黑高属性并不会影响红黑树操作的渐近性能。
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？插入和删除破坏了树的平衡后怎么处理？等等一连串的问题在学习前困扰着我。
之前在公司组内分享了红黑树的工作原理，今天把它整理下发出来，希望能对大家有所帮助，对自己也算是一个知识点的总结。
红黑树是算法领域中一个著名的二叉查找树实现，它能够以较小的开销保持二叉查找树的平衡。具备平衡性质的二叉查找树能够极大地提高节点的查询速度。举个形象一点的例子：从一个十亿节点的红黑树中查找一个节点，所需要的查询次数不到 30，这不禁让人感叹算法的魅力。
预防针：红黑树本来就是基本算法中的难点，所以看此文时建议先有点预备心理或知识铺垫，没接触过RBT而直接看此文的话，绝对懵逼。
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，是一种高效的查找树。它是由 Rudolf Bayer 于1972年发明，在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来，在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。红黑树具有良好的效率，它可在 O(logN) 时间内完成查找、增加、删除等操作。因此，红黑树在业界应用很广泛，比如 Java 中的 TreeMap，JDK 1.8 中的 HashMap、C++ STL 中的 map 均是基于红黑树结构实现的。考虑到红黑树是一种被广泛应用的数据结构，所以我们很有必要去弄懂它。
本文将通过图文的方式讲解红黑树的知识点，并且不会涉及到任何代码，相信我，在懂得红黑树实现原理前，看代码会一头雾水的，当原理懂了，代码也就按部就班写而已，没任何难度。
本以为春节后马上就能写完这些树了，结果没想到一拖再拖居然拖到了开学前，很真实。红黑树还是蛮难的，写着写着才意识到应该先搞完B树然后再写2-3-4树然后再来讲红黑树的，然而还是按照计划勉强这么写了吧，B树之类的之后再来补上。
AVL树是一种自平衡的二叉查找树，又称平衡二叉树。AVL用平衡因子判断是否平衡并通过旋转来实现平衡，它的平衡的要求是：所有节点的左右子树高度差不超过1。AVL树是一种高平衡度的二叉树，执行插入或者删除操作之后，只要不满足上面的平衡条件，就要通过旋转来保持平衡，而的由于旋转比较耗时，由此我们可以知道AVL树适合用于插入与删除次数比较少，但查找多的情况。 由于维护这种高度平衡所付出的代价可能比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。 红黑树(Red Black Tree)，它一种特殊的二叉查找树，是AVL树的特化变种，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。 红黑树的平衡的要求是：从根到叶子的最长的路径不会比于最短的路径的长超过两倍。 因此，红黑树是一种弱平衡二叉树，在相同的节点情况下，AVL树的高度<=红黑树。 红黑树是用弱平衡来换取增删节点时候旋转次数的降低，任何不平衡都会在三次旋转之内解决，降低了对旋转的要求，从而提高了性能，所以对于查询，插入，删除操作都较多的情况下，用红黑树。
Rudolf Bayer 于1978年发明红黑树，在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来，在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。
在计算机科学中，红黑树（Red-Black tree）是一种自平衡的二叉搜索树，它是在B树的基础上添加了颜色标记，用以保证其在插入和删除等操作后能够保持平衡。红黑树的特点是：
小吴正在写红黑树的相关系列文章，不过内容太多，动画做起来比较慢，大家可以先看一下这篇红黑树的介绍，内容很不错。
红黑树在日常的使用中比较常用，例如Java的TreeMap和TreeSet，C++的STL，以及Linux内核中都有用到。之前写过一篇文章专门介绍红黑树的理论知识，本文将给出红黑数的C语言的实现代码，后序章节再分别给出C++和Java版本的实现。还是那句话，三种实现原理相同，择其一了解即可；若文章有错误或不足的地方，望不吝指出！ 目录 1.红黑树的介绍 2.红黑树的C实现(代码说明) 3.红黑树的C实现(完整源码) 4.红黑树的C测试程序 更多内容：数据结构与算法系列 目录 (01) 红黑树(一)之 原理和算法详细介绍 (02) 红黑树(二)之 C语言的实现 (03) 红黑树(三)之 Linux内核中红黑树的经典实现 (04) 红黑树(四)之 C++的实现 (05) 红黑树(五)之 Java的实现 (06) 红黑树(六)之 参考资料
《Java集合详解系列》是我在完成夯实Java基础篇的系列博客后准备开始写的新系列。
在之前的文章中分享了一致性聚类的原理，本文介绍下如何用R语言进行分析。ConsensusClusterPlus这个R包，就是专门用于一致性聚类分析的，为了简化调用，甚至将所有的步骤都封装到了一个函数里面，所以其使用方法非常的简单，一共三步
平衡二叉树的严格定义是这样的：二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于 1。
首先，我们需要理解RB-DELETE-FIXUP的情况1开始时，节点x.p的颜色状态。
首先红黑树是不符合AVL树的平衡条件的，即每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树。但是提出了为节点增加颜色，红黑是用非严格的平衡来换取增删节点时候旋转次数的降低，任何不平衡都会在三次旋转之内解决，而AVL是严格平衡树，因此在增加或者删除节点的时候，根据不同情况，旋转的次数比红黑树要多。所以红黑树的插入效率更高。
读完本文你将了解到： 什么是红黑树 黑色高度 红黑树的 5 个特性 红黑树的左旋右旋 指定节点 x 的左旋 右图转成左图 指定节点 y 的右旋左图转成右图 红黑树的平衡插入 二叉查找树的插入 插入后
红黑树是特殊的二叉查找树，又名R-B树(RED-BLACK-TREE)，由于红黑树是特殊的二叉查找树，即红黑树具有了二叉查找树的特性，而且红黑树还具有以下特性：
这一次，小灰把两篇文章做了整合，并且修正了红黑树删除部分的图片错误，感谢大家的指正。
上周，我们初步介绍了红黑树存在的意义，以及红黑树的插入操作，没看过的小伙伴可以点击下面链接：
构造上，节点会有三种可能：其一是删除节点的孩子都为Nil，其二是删除节点的一个孩子节点为Nil，其三是删除节点的两个孩子节点都不为Nil。而如果两个节点都不为Nil，那么我们就需要找替代节点(后继结点)来替代删除，而删除替代结点就会是情况一和情况二。
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