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一种好用的树结构:Trie树

Trie树简介 在计算机科学中,trie,又称前缀树或字典树,是一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同,键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定。...一个节点的所有子孙都有相同的前缀,也就是这个节点对应的字符串,而根节点对应空字符串。一般情况下,不是所有的节点都有对应的值,只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。...每一个完整的英文单词对应一个特定的整数。Trie可以看作是一个确定有限状态自动机,尽管边上的符号一般是隐含在分支的顺序中的。...它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。...如果数据存储在外部存储器等较慢位置,Trie会较hash速度慢(hash访问O(1)次外存,Trie访问O(树高))。 长的浮点数等会让链变得很长。可用bitwise trie改进。

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    探索 MySQL 递归查询,优雅的给树结构分页!

    基础查询是指查询的起始点,它返回递归查询中的初始结果集。 递归查询部分定义了如何从基础查询的结果集中继续查询下一层的数据,直到满足终止条件为止。...它是递归查询的第一步。 递归查询(Recursive Query):这是递归查询的核心部分,它引用自身并定义了如何从上一层的结果集中继续查询下一层的数据。...终止条件通常是基于已查询的数据的某种条件或限制。 三、递归查询的执行过程 递归查询的执行过程如下: 执行初始查询,获取初始结果集。...以下是一些常见的递归查询的应用场景: “注意:以上内容只是递归查询的一些常见应用场景,实际上,递归查询可以适用于任何具有层级或递归结构的数据。...五、一个案例演示递归查询 为了更好的认识递归查询,这里使用一个简单的组织架构来演示一下递归查询是怎么实现的。

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    这应该是性能最优的数组转树结构方法

    前端使用树插件是一个非常常见的使用场景。树插件的数据格式在我使用过的插件都是一样的。而这个数据格式是由后端组装好返回给前端还是前端自己组装,这个问题在前端和后端也经常拿来撕逼。...那时候我居然无言以对,几十条数据组装成树结构的数据居然能牵扯到服务器性能问题,那这个服务器还能做什么?...也不是想讨论由前端还是后端处理的问题,这种简单的东西,只要商量一下,约定好了,哪一边处理都是可以的。...现在网上数组转树结构的方法很多,都能够得到想要的结果,今天分享这个方法,我认为应该是性能最优的: let arr = [ {id: 1, name: '部门1', pid: 0},...,每一个id都有自己的children和本身的数据, 把属于这个id的pid项都存入children数组,因为json的map都是对象,浅拷贝下, 只要是属于这个对象的children数组都会是同一个。

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    文件的指针位置

    (f.tell()) # 更改文件指针的位置 seek(偏移量,whence) # 偏移量是数字,距离whence字符数 # whence:0:文件开头 1:当前位置 2:文件结尾 seek(10,0...nccccc\nddddd\n') # f.seek(4,0) f.seek(0, 0) print(f.read()) print('='*10) # aaaaa\r\nbbbbb,这串数字从第五,第六个位置打印后两位是一样的...f.seek(6, 0) # seek 移动鼠标位置(位数)包含\r\n,读取时(位数)不包含\r print(f.read(2))...# 本来是光标移动到开始0,打印光标后七个的最后一个,和光标移动到第六个,打印后一个是一样的 print('-'*10) # 第六个位置是\r,第七个位置是\n,所以读七个不包括\r,会打出来...# windows \r\n \r表示回行首 \n换行 # unix/linux \n # mac \r # 这里的‘指针测试.txt’文件里的内容如下: # aaaaa # bbbbb #

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    树结构数据的展示和编辑-zTree树插件的简单使用

    最近在项目当中遇到一个需求,需要以树结构的方式展示一些数据,并可对每一个树节点做内容的编辑以及树节点的添加和删除,刚好听说有zTree这个插件可以实现这样的需求,所以在项目的这个需求完成之后,在博客里用一个小...demo的形式记录一下zTree的简单实用方法。...style>部分是自定义的样式,主要用来更换插件默认的添加、删除、编辑、展开和收缩的小图标的 4、效果图 1、初始化加载页面后:                                                            ...5、点击了某一个节点的编辑按钮后,呈现可编辑状态: ? 6、编辑完成后点击空白处,即可完成编辑: ?...注:以上代码部分的操作,只是针对DOM做了增删改的操作,如果在具体项目业务中使用的话,还是要另外自己编写相应代码,来保存操作的数据,这里不再一一写出。

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    前端工程师彻底征服树结构组件的秘籍

    前言 树形组件的需求,很多人遇到都觉得头疼、逻辑复杂,除了展示之外,还要有增删该查的逻辑。...${index}` })} )); } } 搜索 不一定所有的场景都是空间换时间,只要不是频繁操作树结构的,只需要少量的搜索即可。...和自下而上dfs 先提一下,二叉树前中后序遍历,在代码上的差别就在于处理语句放在哪个位置: function tree(node) { if (node) { console.log...如果这个数据结构有很多省,我们想快速找到广东省的时候,使用自上而下更容易;如果这个数据结构市下面有很多区,想快速找到属于哪个市则使用自下而上更容易 总结 遇到树结构组件,我们先使用递归渲染 递归遍历的同时...dfs、bfs之间权衡哪个方案更优 如果使用dfs,还可以考虑一下自上而下dfs还是自下而上dfs哪个更优 只要我们按照这样的套路,如果再来树结构相关需求,那么,来一个秒一个,毫无压力

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    js将列表组装成树结构的两种方式

    工作中偶尔就会遇到后端同学丢来一个列表,要我们自己组装成一个树结构渲染到页面上,本文以两种不同方式探索生成树的算法思想。...背景介绍 可组装成树结构的数组一般有以下几个要素: id 当前节点id parentId 当前节点的父节点id children 子节点列表(可能不会在接口中返回,需要组装时候自己加上) 原始结构:...目标结构: 关键就是一维数组中通过parentId找到其对应的父节点并添加到父节点的children数组中。...实现方案 最直接的方式就是遍历数组,并把找到的子节点逐一添加到父节点中 function listToTreeSimple(data) { const res = []; data.forEach...// * 当前项没有父节点 -> 顶层 parentList.push(item); } }); return parentList; } 即便数据量很小,带来的性能提升也是显著的

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    聚焦位置-选择您喜欢的位置放置虚拟物体

    我们现在能够看到它,但它的位置并不理想,就好像它是在相机的起始位置,这是世界起源。最重要的是,它是空闲的。我们希望它在场景中移动,以便我们可以选择一个位置来添加模型。...let hitTestResult = hitTest.first 世界变换 命中测试的目的是检索表面的位置。并且该位置存储在世界变换中。世界变换是命中测试结果相对于世界坐标的节点变换属性。...简而言之,这些结果包含有关变换的信息,如方向,位置和比例。 guard let worldTransform = hitTestResult?....worldTransform else {return} 世界变换是一个4x4矩阵,位置保留在第四列。因为矩阵是多维数组并且数组的值从0开始,所以第四列的数量是3。...let worldTransformColumn3 = worldTransform.columns.3 最后,将该位置指定给焦点方块。同时,它会随着相机的移动而更新。

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    二叉排序树介绍 二叉排序树:BST: (Binary Sort(Search) Tree), 对于二叉排序树的任何一个非叶子节点,要求左子节点的值比当 前节点的值小,右子节点的值比当前节点的值大。...(比如:7, 3,10 ) 思路 : 需求先去找到要删除的结点 targetNode 找到 targetNode 的 父结点 parent 从 targetNode 的右子树找到最小的结点 用一个临时变量...node为根节点的二叉树的最小节点值 * 删除node 为根节点的二叉排序树的最小节点 * @date: 2022/2/17 22:19 * @param node 传入的节点...(当前二叉排序树树的根节点) * @return: int 返回的以node为根节点的二叉排序树的最小节点值 */ public int delRightTreeMin(Node...返回的事要删除的节点 */ public Node searchParent(int value) { // 判断当前节点的两个子节点的值是不是等于我们要查找的值

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    六道入门树题目带你走入树结构的世界

    二叉树入门 题目目录 二叉树入门 还原二叉树 根据前序中序还原二叉树 根据中序后序还原二叉树 树的搜索 深度优先 广度优先 树的比较 完全相等 才算通过 左右子树互换也算相等 二叉树的存储方式...,如何根据存储方式还原二叉树,热门题目 存前序和中序 存后续和中序 还原二叉树 根据前序中序还原二叉树 找特点 区别 : 前序的根节点在 第一位,中序的根节点在中间 只要找到左子树的数量,右子树也可以随之实现...最后位,中序的根节点在中间 只要找到左子树的数量,右子树也可以随之实现 public static TreeNode buildTree(int[] zhong, int[] hou) {...; return root; } 树的搜索 深度优先 就是有限向下来搜索, 二叉树深度优先的代码也非常的好理解 public static boolean dfs(TreeNode root...,有限寻找同一层的 代码 判断是否存在的 public static boolean bfs(ArrayList roots, int target) {

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    基于位置的点击模型

    主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究,认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式,根据这个假设,用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...,即检验度(直观来说,就是这个搜索结果能否被用户观测到,更进一步说,文档是否处于显眼的位置,更往前的搜索结果被检验到的概率更大),在 PBM 的假设中检验度仅仅和搜索结果的位置有关,是独立概率; 文档是否能吸引用户...PBM 的概率图模型下图所示: PBM 的概率公式如下: 其中 P(Au​=1)=αuq​,α表示吸引度,仅与搜索词q与文档u有关;P(Eu​=1)=γur​​,γ表示检验度,仅与文档所处位置...但与 PBM 的不同点在于,是否被检验由排序在此文档前的所有文档是否被点击共同决定,我们假设检验概率不仅依赖于文档的位置 r也依赖于上一个点击文档位置 r′。

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