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上面两篇我们了解了树的基本概念以及二叉树的遍历算法，还对二叉查找树进行了模拟实现。数学表达式求值是程序设计语言编译中的一个基本问题，表达式求值是栈应用的一个典型案例，表达式分为前缀、中缀和后缀三种形式。这里，我们通过一个四则运算的应用场景，借助二叉树来帮助求解表达式的值。首先，将表达式转换为二叉树，然后通过先序遍历二叉树的方式求出表达式的值。
表达式树是一种C#中的数据结构，它以树的形式表示某些代码内部的结构。每个节点是一种称为表达式的C#对象，例如二元运算，方法调用，常量等。这种数据结构主要用于LINQ查询的内部机制和动态编程。在C#中，表达式树使在编译时表达式的结构和操作被保留下来，而不是像通常的.net代码那样被直接编译成IL。这使得你可以在运行时操作这些表达式或将它们转换成其他形式。例如，你可以将一个表达式树转换为可重用的Lambda表达式，或者用于创建动态查询。或者，你可以遍历表达式树来读取和解析表达式的结构。这种技术是.NET Framework中LINQ的基础，特别是在使用LINQ to SQL和LINQ to Entities时，因为它允许在运行时将LINQ查询表达式转换为SQL查询。
【原文地址】New “Orcas” Language Feature: Lambda Expressions 【原文发表日期】 Sunday, April 08, 2007 4:21 PM 上个月我开始了一个贴子系列，讨论作为Visual Studio和.NET框架Orcas版本一部分发布的一些新的VB和C#语言特性。下面是这个系列的前2篇贴子： 自动属性，对象初始化器，和集合初始化器 扩展方法 今天的贴子讨论另一个基础性的新语言特性：Lambda表达式。 什么是Lambda表达式？ 随VS 2005
"理解IQueryable的最简单方式就是，把它看作一个查询，在执行的时候，将会生成结果序列。" - Jon Skeet
你可以对表达式树中的代码进行编辑和运算。 这样能够动态修改可执行代码、在不同数据库中执行 LINQ 查询以及创建动态查询。
表达式树 是表示一些代码的数据结构。 它不是已编译且可执行的代码。 如果想要执行由表达式树表示的 .NET 代码，则必须将其转换为可执行的 IL 指令。
表达式树是定义代码的数据结构。 它们基于编译器用于分析代码和生成已编译输出的相同结构。表达式树和 Roslyn API 中用于生成分析器和 CodeFixes 的类型之间存在很多相似之处。 （分析器和 CodeFixes 是 NuGet 包，用于对代码执行静态分析，并可为开发人员建议可能的修补程序。）两者概念相似，且最终结果是一种数据结构，该结构允许以有意义的方式对源代码进行检查。 但是，表达式树基于一组与 Roslyn API 完全不同的类和 API。
Lambda 表达式是 C# 3.0 中最重要的特性之一，另外一个同样重要的特性是 Linq
到目前为止，你所看到的所有表达式树都是由 C# 编译器创建的。 你所要做的是创建一个 lambda 表达式，将其分配给一个类型为 Expression<Func<T>> 或某种相似类型的变量。 这不是创建表达式树的唯一方法。 很多情况下，可能需要在运行时在内存中生成一个表达式。
C#8.0 于 2019年4月 随 .NET Framework 4.8 与 Visual Studio 2019 一同发布，但是当前处于预览状态。预计在2019年9月正式发布。
在面向对象的程序设计中，接口是一种重要的语言特性。在 C# 中，接口（interface）是一种特殊的类型，它定义了一个类或结构体应该支持的一组方法、属性和事件。接口提供了一种可扩展和松散耦合的方式来定义程序设计的契约，常用于实现多态和组件化开发。本文将从架构师的角度深入分析 C# 中的接口类型和使用场景，并以 C# 代码实例来说明。
"为了使LINQ能够正常工作，代码必须简化到它要求的程度。" - Jon Skeet
为什么要学习表达式树？表达式树是将我们原来可以直接由代码编写的逻辑以表达式的方式存储在树状的结构里，从而可以在运行时去解析这个树，然后执行，实现动态的编辑和执行代码。LINQ to SQL就是通过把表达式树翻译成SQL来实现的，所以了解表达树有助于我们更好的理解 LINQ to SQL，同时如果你有兴趣，可以用它创造出很多有意思的东西来。 表达式树是随着.NET 3.5推出的，所以现在也不算什么新技术了。但是不知道多少人是对它理解的很透彻， 在上一篇Lambda表达式的回复中就看的出大家对Lambd
If 语句，使用 IfThen(Expression test, Expression ifTrue); 来表达
笔者最近学了表达式树这一部分内容，为了加深理解，写文章巩固知识，如有错误，请评论指出~
很难说FP和OO孰优孰劣，应该依场景合理选择使用。倘若从这个角度出发，Scala就体现出好处了，毕竟它同时支持了OO和FP两种设计范式。 从设计角度看，我认为OO更强调对象的自治，即每个对象承担自己应该履行的职责。倘若在编码实现时能遵循“自治”原则，就不容易设计出贫血对象出来。FP则更强调函数的分治，即努力保证函数的纯粹性和原子性，对一个大问题进行充分地分解，分别治理，然后再利用函数的组合性完成职责的履行，即所谓“通过增量组合建立抽象”。 需求 我最近正在编写的一个需求场景，正好完美地展现了这两种不同范式的
在上述代码中的“(1)重点”的地方，我们很清楚的看见表达式树被动态编译后然后紧接着又被执行，这里就能看出为什么IEnumerable<T>对象需要能够被转换成IQueryable<T>对象。这样就可以消除IEnumerable<T>、IQueryable<T>这两个接口之间的动态查询瓶颈。
达式树是不可变的；如果需要不同的表达式树并因此需要不同的查询，则需要将现有表达式树转换为新的表达式树，从而转换为新的 IQueryable。
存在可与表达式树配合使用的 .NET Core framework 中的类的大型列表。 可以在 System.Linq.Expressions 查看完整列表。 让我们来了解一下 framework 类的设计方式，而不是逐一查看完整列表。
本篇将介绍如何访问表达式树中的每个节点，同时生成该表达式树的已修改副本。 以下是在两个重要方案中将使用的技巧。 第一种是了解表达式树表示的算法，以便可以将其转换到另一个环境中。 第二种是何时更改已创建的算法。 这可能是为了添加日志记录、拦截方法调用并跟踪它们，或其他目的。
设计模式（Design Pattern）是软件开发领域的宝贵经验，是多人反复借鉴和广泛应用的代码设计指导。它们是一系列经过分类和归纳的代码组织方法，旨在实现可重用性、可维护性和可理解性。使用设计模式，我们能够编写高质量的代码，使其更易于他人理解，并提供了代码可靠性的保证。
表达式树是一种树形数据结构,通过动态语言运行时 (DLR) 将一组动态语言服务添加到公共语言运行时 (CLR)，为静态类型语言添加动态特征。C#属于静态语言.简而言之,就是通过CLR引入DLR,DLR中包含了表达式树的功能,那么C#代码就具备了将静态代码转换成动态代码的功能.常用于一些运算逻辑的转换.将运算逻辑转换成数据结构缓存到内存中.比如通过表达式树缓存通过反射构建对象的过程,减少每次调用反射的性能消耗.具体参考DLR官方文档.
C#的基本值类型有：bool、byte、char、double、float、int、long等(C#中，数组属于引用类型)。
进化算法是一类受到自然界进化过程启发的优化算法，能够应用于各种优化问题。其中，基因表达式编程（Gene Expression Programming，简称GEP）是一种基于进化算法的符号回归方法，通过演化生成可以解决复杂问题的数学模型。本文将介绍基因表达式编程的基本原理、操作步骤以及应用领域。
在公众号里，写过与中缀、后缀表达式有关的文章，在文章中详细讲解了中缀表达式如何转换为后缀表达式以及如何求解后缀表达式。但是没有涉及后缀表达式与表达式二叉树的关系，终究感觉到有些不完整，本文力图填补这个遗憾，把后缀表达式相关的内容悉数补充完整。
本文要讲的是关于泛型约束无参构造函数 new 的一些底层细节和注意事项。写这篇文章的原因也是因为看到 github 上，以及其他地方看到的代码都是那么写的，而我一查相关的资料，发现鲜有人提到这方面的细节，所以才有了此文。
Lambda表达式其实并不陌生，他的前生就是匿名函数，所以要谈Lambda表达式，就不得不谈匿名函数，要谈匿名函数，那又要不得不谈委托。 何为委托 匿名方法 Lambda表达式 扩展方法 泛型委托 A Simple Lambda Demo Lambda表达式树 何为委托 委托非常好理解，类似于C++里面的函数指针（指向了一个方法），并且委托约束了待指向方法的签名(由返回类型和参数组成)。 using System; using System.Collections.Generic; using Syst
无论是 for 还是 while ，平时编写循环时，都需要有跳出循环的判断，有时需要某个参数自增自减并且作为判断依据。
该设计使得访问表达式树中的所有节点成为相对直接的递归操作。 常规策略是从根节点开始并确定它是哪种节点。
C# 1.0 版 回想起来，C# 1.0 版非常像 Java。 在 ECMA 制定的设计目标中，它旨在成为一种“简单、现代、面向对象的常规用途语言”。 当时，它和 Java 类似，说明已经实现了上述早
算法实现： pre、mid：前序遍历、中序遍历的结果结果数组 pl、pr、ml、mr：前序、中序遍历结果数组的左右边界 p：创建当前树的根结点 leftRoot、rightRoot：创建当前树的左子树、右子树的根结点 pos：记录当前树的根在中序遍历中的位置 (根在前序遍历中的位置不用记录，前序遍历结果的第一个就是) num：记录左子树结点的个数 lpl、 lpr、 lml、 lmr：记录前序遍历、中序遍历中左子树的范围 rpl,、rpr,、rml、rmr：记录前序遍历、中序遍历中右子树的范围
团队：阿凡题研究院、电子科技大学、北京大学 作者：王磊，张东祥，高联丽，宋井宽，郭龙，申恒涛 【新智元导读】增强学习和人类学习的机制非常相近，DeepMind已经将增强学习应用于AlphaGo以及Atari游戏等场景当中。阿凡题研究院、电子科技大学和北京大学的合作研究首次提出了一种基于DQN（Deep Q-Network）的算术应用题自动求解器，能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程，并利用BP神经网络良好的泛化能力, 存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异，将平
【AI科技大本营导读】增强学习和人类学习的机制非常相近，DeepMind已经将增强学习应用于AlphaGo以及Atari游戏等场景当中。作为智能教育领域的引领者，阿凡题研究院首次提出了一种基于DQN（Deep Q-Network）的算术应用题自动求解器，能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程，并利用BP 神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q 值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异，将平均准确率提升了将近15%。 作者 | 王磊，张东祥，高联丽，宋井宽，郭龙，申恒涛 ▌研究
身处信息时代之中，我们最能明显感受到的一点就是密集数据大量爆发，人们积累的数据也越来越多。这些庞杂的数据出现在一起，传统使用的很多数据记录、查询、汇总工具并不能满足人们的需求。更有效的将这些大量数据处理，让计算机听懂人类需要的数据效果，从而形成更加自动化、智能的数据处理方式。
公司的orm框架在dapper的基础上扩展了一套表达式的方法，当时就研究了一下，把学习过程和结果记录下来，和大家分享。
Lambda 表达式是作为对象处理的代码块（表达式或语句块）。 它可作为参数传递给方法，也可通过方法调用返回。 Lambda 表达式广泛用于：
AI 科技评论按：增强学习和人类学习的机制非常相近，DeepMind 已经将增强学习应用于 AlphaGo 以及 Atari 游戏等场景当中。作为智能教育领域的引领者，阿凡题研究院首次提出了一种基于 DQN（Deep Q-Network）的算术应用题自动求解器，能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程，并利用 BP 神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的 Q 值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异，将平均准确率提升了将近 15%。 研究背景 自动求解数学应用题（MWP）的研究历史可
此篇文章讲解HiveProjectMergeRule优化规则，顶层Project投影操作（相当于HSQL中的Select操作）和底部Project投影操作进行合并的优化规则，但前提是这些Project不投影相同的输入引用集。此优化规则中，Hive只实现了matches匹配方法的判断逻辑部分，不支持在RelNode关系表达式树中含有Window窗口函数或Hive各种分析函数的的Project投影操作，而相关逻辑判断和优化的等价变换的RelNode关系表达式树的OnMatch函数是直接从Calcite 优化器优化规则父类ProjectMergeRule继承而来的。
数据库的应用及其广泛，已经成为信息系统的核心技术和重要的基础设施。简单说数据库需要做两件事：存储数据，以及随后在你需要的时候能访问读取数据。
1 .加锁、解锁(同步/互斥)是多线程中非常基本的操作，但我却看到不少的代码对它们处理的很不好。简单说来有三类问题，一是加锁范围太大，虽然避免了逻辑错误，但锁了不该锁的东西，难免降低程序的效率；二是该锁的不锁，导致各种莫名其妙的错误；三是加锁方式不合适，该用临界区的用内核对象等，也会降低程序的效率。
作者：叶虎 小编：张欢 随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。但是深度学习模型是复杂多样的，你不大可能每次都要自己使用链式法则去计算梯度，然后采用硬编程的方式实现。 而目前的深度学习框架其都是实现了自动求梯度的功能，你只关注模型架构的设计，而不必关注模型背后的梯度是如何计算的。不过，我们还是想说一说自动求导是如何实现的。 这里我们会讲几种常见的方法，包括数值微分(Numerical Differentiati
昨天开源了业务业余时间自己封装的dapper lambda扩展，同时写了篇博文《编写自己的dapper lambda扩展-使用篇》简单的介绍了下其使用，今天将分享下它的设计思路
语言集成查询 (LINQ) 是一系列直接将查询功能集成到 C# 语言的技术统称。 数据查询历来都表示为简单的字符串，没有编译时类型检查或 IntelliSense 支持。 此外，需要针对每种类型的数据源了解不同的查询语言：SQL 数据库、XML 文档、各种 Web 服务等。 借助 LINQ，查询成为了最高级的语言构造，就像类、方法和事件一样。 可以使用语言关键字和熟悉的运算符针对强类型化对象集合编写查询。 LINQ 系列技术提供了针对对象 (LINQ to Objects)、关系数据库 (LINQ to SQL) 和 XML (LINQ to XML) 的一致查询体验。
我们书接上文，我们在了解LINQ下面有说到在本地查询IEnumerbale主要是用委托来作为传参，而解析型查询 IQueryable则用Expression来作为传参：
这段代码使用Linq对List列表进行筛选、分组、排序等一系列操作展示了Linq的强大和便捷，那么我们为什么需要学习Linq？可以看到这样一堆逻辑只几行Linq很快就可以实现，如果要我们自己实现方法去处理这个List肯定是比较繁琐的。 Linq是什么？如下是官方文档对于Linq的描述:
IQueryable<Product> query = db.Products; foreach (string keyword in keywords) { string temp = keyword; query = query.Where(p => p.Description.Contains(temp)); } 与 IQueryable<Product> query = db.Products; foreach (string keyword in keywords) {
表达式树是 .net 中一系列非常好用的类型。在一些场景中使用表达式树可以获得更好的性能和更佳的扩展性。本篇我们将通过构建一个 “模型验证器” 来理解和应用表达式树在构建动态调用方面的优势。
这个主题扯的可能有点远，但是它关系着整个LINQ框架的设计结构，至少在我还没有搞懂LINQ的本意之前，在我脑海里一直频频出现这样的模型，这些模型帮助我理解LINQ的设计原理。其实在最早接触环路模型和碎片化模型是在前两个月，那个时候有幸接触企业应用架构方面的知识，里面就有很多业务碎片化的设计技巧。其实理解这些所谓的设计模型后将大大开阔我们的眼界，毕竟研究框架是要研究它的设计原理，它的存在必然是为了解决某一类问题，问题驱动它的设计模型。所以我们在研究这样的模型的时候其实已经在不知不觉的理解问题的本质。
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