（1）和次优二叉树相对，二叉排序树是一种动态树表。其特点是，树点的结构通常不是一次生成的，而是在查找过程中，当树中不存在关键字等于给定值的结点时再进行插入。
Huffman压缩算法是一种基于字符出现频率的编码算法，通过构建Huffman树，将出现频率高的字符用短编码表示，出现频率低的字符用长编码表示，从而实现对数据的压缩。以下是Huffman压缩算法的详细流程： 统计字符频率：遍历待压缩的数据，统计每个字符出现的频率。 构建优先队列：将每个字符及其频率作为一个结点放入优先队列（或最小堆）中，根据字符频率构建一个按频率大小排序的优先队列。 构建Huffman树：不断地从优先队列中取出频率最小的两个结点，合并为一个新结点，并将新结点重新插入到优先队列中，直到队列只剩下一个结点，即Huffman树的根结点。 生成Huffman编码：通过遍历Huffman树，从根结点到每个叶子结点的路径上的左右分支分别对应编码0和1，根据路径生成每个字符的Huffman编码。 压缩数据：根据生成的Huffman编码，将待压缩数据中的每个字符替换为对应的Huffman编码，得到压缩后的数据。 存储压缩表：将字符与对应的Huffman编码关系存储为压缩表，以便解压缩时使用。 存储压缩数据：将压缩后的数据以二进制形式存储。 在解压缩时，需要根据存储的Huffman编码表和压缩数据，使用相同的Huffman树结构进行解码，将压缩数据解压缩成原始数据，并输出原始数据。 Huffman压缩算法的优势在于可以根据数据的特征自适应地确定编码，使得出现频率高的字符拥有更短的编码，从而实现高效的数据压缩。然而，Huffman算法对于小规模数据压缩效果不佳，适用于处理较大规模的数据压缩。
接下来是第四关，考验学员的学习能力。这一关会开放史莱克学院的主网给他们查询资料，只是他们的所有行为都会经过反作弊系统的审查。
这是知乎上一个很火热的话题，它让我的思绪回到了多年前，那个疯狂玩游戏住网吧的少年，那个洗心革面之后疯狂看技术书、疯狂编码的少年，彼时的他绝没有想到能在程序的世界走这么远。
例66：有一行电文，已按下面规律译成密码：A->Z a->z;B->Y b->y;即第1个字母变成第26个字母，第i个字母变成第（26-i+1）个字母，非字母字符不变。要求C语言编程将密码译回原文，并输出密码和原文。
某游戏规则中，甲乙双方每回合的战斗总是有一方胜利，一方失败。失败后要把自己的体力值1/4交给胜利的一方。
Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 12 MB Submit: 3340 Solved: 2371
给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点，返回 null 。
补充：汉诺塔问题挺经典的，以前我也一知半解，后来随着更深层次的学习，对递归的理解也要比之前更深，慢慢的就有了自己的理解，理解的重点就是在于递归参数的变换，其实就是原始杆和目标杆的寻找，原始杆就是带有盘子的杆子，目标杆就是我们打算往上挪动盘子的杆子
大学课程为什么要开设编译原理呢？这门课程关注的是编译器方面的产生原理和技术问题，似乎和计算机的基础领域不沾边，可是编译原理却一直作为大学本科的必修课程，同时也成为了 研究生入学考试 的必考内容。我觉得有了解的必要性，文章由自己理解汇总，以达到考试及格为目的，若有错误，请留言指正，谢谢~
由于二叉树是有序的，为了避免混淆，对于无序树，我们约定树中的每个结点的孩子结点按从左到右的顺序进行编号。
为什么A和B的sizeof值不一样，明明都是两个char和一个double，不应该是1+1+8 = 10嘛？
B-树，有时又写为B_树（其中的“-”或者“-_只是连字符，并不读作“B减树”），一颗 m 阶的 B-树，或者本身是空树，否则必须满足以下特性：
elseif(a<0&&!(b-(int)b<0.0001||(b-(int)b>0.999))){
今天一个大一读者找我咨询，这位同学显得特别焦虑，愿意是他觉得就读的学校不够好，担心未来无论是考研还是找工作都有问题。
温故而知新，在接下来的几篇博客中，将会系统的对数据结构的相关内容进行回顾并总结。数据结构乃编程的基础呢，还是要不时拿出来翻一翻回顾一下。当然数据结构相关博客中我们以Swift语言来实现。因为Swift语言是面向对象语言，所以在相关示例实现的时候与之前在大学学数据结构时C语言的实现有些出入，不过数据结构还是要注重思想，至于实现语言是面向对象的还是面向过程的影响不大。 接触过数据结构的小伙伴应该都知道程序 = 数据结构 + 算法。数据结构乃组织组织数据的结构，算法就是对这些结构中的数据进行操作，可见数据结构的重
An AVL tree is a self-balancing binary search tree. In an AVL tree, the heights of the two child subtrees of any node differ by at most one; if at any time they differ by more than one, rebalancing is done to restore this property. Figures 1-4 illustrate the rotation rules.
随着天气预报技术的发展，数值预报产品日益丰富，预报方法多种多样。我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告，包括一些图形和统计输出。在实际应用中，对每个具体的问题，各种预报方法得出的结果通常是不一致的，因而不知道如何将它们统一起来。因此需要采用一种较好的处理方法，把不同预报方法对同一要素的多种预报结果综合在一起，从而得出一个优于单一预报方法的预报结论，这就是预报方法的集成问题。
我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着天气预报技术的发展，数值预报产品日益丰富，预报方法多种多样 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
‘’MYSQL一直了解得都不多，之前写sql准备提交生产环境之前的时候，老员工帮我检查了下sql，让修改了一下存储引擎，当时我使用的是Myisam，后面改成InnoDB了。为什么要改成这样，之前都没有听过存储引擎，于是网上查了一下。
在C语言的使用过程中，会经常遇到与字符 ‘0’ 进行运算的情况，那他们的区别是什么，我在这个地方将它们记录下来：
根据"中左右"的顺序，先遍历当前树的根节点H，所以目前的遍历次序就是A->B->D->E->H
来自：blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790
大多数时间，大家都在从设计和算法上优化效率（这类优化往往效果比较明显，比如一个二分查找可以轻易将时间复杂度降低为lg(n))。但是在实现上，却很少有人注重实现效率，而理由是反正每年都会有更高频率的CPU出现，我何必花那个心思呢（Java程序员尤其擅长使用这个理由@_@)。
上篇博客我们详细的介绍了两种经典的最小生成树的算法，本篇博客我们就来详细的讲一下最短路径的经典算法----迪杰斯特拉算法。首先我们先聊一下什么是最短路径，这个还是比较好理解的。比如我要从北京到济南，而从北京到济南有好多条道路，那么最短的那一条就是北京到济南的最短路径，也是我们今天要求的最短路径。 因为最短路径是基于有向图来计算的，所以我们还是使用上几篇关于图的博客中使用的示例。不过我们今天博客中用到的图是有向图，所以我们要讲上篇博客的无向图进行改造，改成有向图，然后在有向图的基础上给出最小生成树的解决方案。
今天QQ群里有人咨询一个问题 例如单链表中头节点作用 然后联想到做项目中解决core一个问题 虽然每天都在吃饭睡觉打豆豆，啥框架业务都不懂 解决了这一个问题 正好和提问关联起来 必须记录下来 单链表中头节点作用 struct ListNode* root 先看一c语言代码 1.void initData(char* p)2. {3. p=new char[12];4. }5.6. char *p =NUll7. initData(p);8. if(p)9. {10. cout<<"
结论：给定节点数为n的avl树的最大高度为0（log2n） 平衡二叉树的调整：rr旋转，ll旋转，lr旋转和rl旋转
C语⾔其实原来并没有为布尔值单独设置⼀个类型，⽽是使⽤整数0在 表示假，非零表示真。在C99中也引⼊了布尔类型，是专⻔表⽰真假的。 布尔类型的使⽤得包含头⽂件 <stdbool.h> 布尔类型变量的取值是：true或者false.
定义：一棵m 阶的B-树，或者为空树，或为满足下列特性的m 叉树： ⑴树中每个结点至多有m 棵子树； ⑵若根结点不是叶子结点，则至少有两棵子树；
注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B+树的定义是有区别的。
1.非空左子树的所有键值小于其根节点的键值 2.非空右子树的所有键值大于其根节点的键值 3.左右子树都是二叉搜索树
数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越矮胖，磁盘IO次数就少
FuzzyKmeans 在对数据进行聚类时，最常用的方法应该是kmeans，但是kmean只能保证每一条待聚类的数据划分到一个类别，针对一条数据可以被划分到多个类别的情况无法处理。为此，人们提出了Fu
对于 MySQL 索引，相信每位后端同学日常工作中经常会用到，但是对其索引原理，却可能未曾真正深入了解。B- 树和 B+ 树是 MySQL 索引使用的数据结构，对于索引优化和原理理解都非常重要，下面就揭开 B- 树和 B+ 树的神秘面纱，让大家在面试的时候碰到这个知识点一往无前，不再成为你前进的羁绊！
采用指针+结点来存储二叉树，链表栈也是如此， BTNode本身也是一个指针节点，可以指向和其一样结构的地址，所以，struct结构体中的结点也是struct结构体类型
题目描述： 输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只能调整树中结点指针的指向。 输入： 输入可能包含多个测试样例。 对于每个测试案例，输入的第一行为一个数n(0<n<1000)，代表测试样例的个数。 接下来的n行，每行为一个二叉搜索树的先序遍历序列，其中左右子树若为空则用0代替。 输出： 对应每个测试案例， 输出将二叉搜索树转换成排序的双向链表后，从链表头至链表尾的遍历结果。 样例输入： 1 2 1 0 0 3 0 0 样例输出： 1 2 3 解题思路：
按照《Oracle Conecpt》的结构一起了解Oracle数据库，这是学习Oracle从入门到精通的基础。
树是一种非线性的数据结构，它是由n(n >= 0)个有限结点组成的一个具有层次关系的集合，把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
记住两点： 先序/后序遍历可以确定根节点。 中序遍历可以确定左子树和右子树。 做这种题就是，反复来回这两点
对于MySQL索引，相信每位后端同学日常工作中经常会用到，但是对其索引原理，却可能未曾真正深入了解，导致在面试过程中，回答不出重点那就可能要与机会说byebye了。
Treap与AVL、红黑树等平衡树本质相同，都是一个二叉查找树（BST）。但是作为一个平衡树，它必须要有一个维护树平衡的功能（避免变成一条链）。它的每个节点还有一个随机生成的优先级，这些优先级要满足堆的性质，以保证这个树相对较平衡。
金三银四真的太卷了，最近小编在整理java面试题汇总的时候，无意中寻到了这份阿里面试官手册，这份面试题还真的与以往的java核心面试知识点有大不同，这份面试官手册是完全站在面试官出题的角度分析问题，要问它有多香我们且看目录就完事了，不过小编这里只摘取了一部分面试官会经常问的分享给到大家。
6.非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] < K[i+1]；
前面一讲我们介绍了B-树的特性，以及与平衡二叉树的对比得出B-树这类数据结构的优势。
以上结构适合用于数据量相对不是很大，能够一次性存放在内存中，进行数据查找的场景（内查找）。
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
Hello哈，又好久没聊大数据相关的东西了，是不是又忘记了吖？这次聊聊B-树的升级版，B+树。前面的内容小伙伴可以回顾一下。 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51 <- BloomFilter 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(四)No.52 <- B-Tree 所谓B+树
Mysql数据库中的常见索引有多种方式，例如Hash索引，B-树索引，B+树索引，但是为啥mysql中默认是采用B+树索引索引呢？下面对这三种索引学习总结一下。B+树到底有啥优势？ B-树
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