// 用递归 来求 5 的阶乘 // n! = n * (n-1)! // 定义一个函数，用于求 n 的阶乘 function func(n) { i...
D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作dom元素, 添加用户交互 坏处是渲染效率不高...使用 D3.js + Canvas 渲染 source code https://github.com/ssthouse/o… demo page https://ssthouse.github.io/...or… 上面的demo就是使用 D3.js + Canvas 的方式实现的, 在组织的层数超过300时才会出现明显的卡顿, 能满足大部分的组织结构图的数据....let nodes = this.treeData.descendants() let links = this.treeData.links() 上面的变量 nodes 和 links 现在就包含了结构图中每个...npm run build 想继续了解 D3.js ?
于是想到设计一个简单方法， 在每次查找之后对树进行调整，把被查找的条目搬移到离树根近一些的地方。伸展树应运而生。...伸展树是一种自调整形式的二叉查找树，它会沿着从某个节点到树根之间的路径，通过一系列的旋转把这个节点搬移到树根去。...插入，查找，删除都会经过搬运到树根的过程 哈希表插入 - hash 字典树Trie 基数树 - Radix Tree 三元搜索树 - Ternary Search Tree B树 B树的平衡性很好，一个节点的最大数量取决于阶数...B+树 B+树相比B树查询效率更高 b+树的中间节点不保存数据，所以磁盘页能容纳更多节点元素，更“矮胖”； b+树查询必须查找到叶子节点，b树只要匹配到即可不用管元素位置，因此b+树查找更稳定（...并不慢）； 对于范围查找来说，b+树只需遍历叶子节点链表即可，b树却需要重复地中序遍历
今天是读《python算法教程》的第2天，读书笔记内容为用python实现图和树的基本数据结构。 图 图的基本数据结构有两种，分别为邻接列表和邻接矩阵。...\n在wam中，节点a的邻接点数量为",sum(1 for ele in wam[a] if ele>-1)) print("s在wam中，节点c的是否为节点a的邻接点",wam[a][c]>-1) 树...树可视为图的一种特殊结构，但图也有其特殊性。...以下通过python实现树的数据结构 #树的基本数据结构及python的实现形式 #套嵌列表，每一层的节点索引按从上到下的顺序从0开始进行编号 t1=[ ["e","f"], ["h...","i",["l","m"]], ["k"] ] #自定义类:多路搜索树 class tree: def __init__(self,value,child=None,next=None
function Node(options) { options = options || {}; this.val = options.val...
字典树又叫前缀树或Trie树，是处理字符串常见的一种树形数据结构，其优点是利用字符串的公共前缀来节约存储空间，比如加入‘abc’，‘abcd’，‘abd’，‘bcd’，‘efg’，‘hik’之后，其结构应该如下图所示...当有新的单词加入时，需要判断是否在已经存储的单词中,如果不存在则直接插入 2.来了一个单词的前缀，统计一下存储的单词中有多少个单词前缀是和该单词前缀相同 下面我们开始来实现这个数据结构： //字典树...字典树的一个常用场景有代码补全，输入框单词提示等。 Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。...Trie树也有它的缺点, 假定我们只对字母与数字进行处理，那么每个节点至少有52＋10个子节点。为了节省内存，我们可以用链表或数组。在JS中我们直接用数组，因为JS的数组是动态的，自带优化。
AVL旋转 在 AVL 树中，增加和删除元素的操作则可能需要借由一次或多次 树旋转，以实现树的重新平衡。 所以，AVL树最核心操作就是“AVL 旋转”！...以下 GIF 演示了不断将节点插入AVL树时的情况，包含: 左旋（Left Rotation） 右旋（Right Rotation） 右左旋转（Right-Left Rotation） 左右旋转（Left-Right...Rotation） 以及带子树的右旋（Right Rotation with children） 安利一个在线动态演示 VAL 树的旋转的网站：www.cs.usfca.edu/~galles/vis...因此，删除操作的时间复杂度为O(logN)+O(logN)=O(2logN)； JS 实现 左单旋： function roateLeft(AvlNode) { var node =...，脑袋也有点晕眩了╮(╯▽╰)╭ 啃不下来，就先收藏慢慢啃吧~~ 不慌，后续还会带来更多关于平衡二叉树的练习，以及前端少有接触的红黑树等等。。。
“树”！...Adelson-Velsky 和 Evgenii Landis，AVL 树是最早的平衡二叉树实现之一。 本篇将继续探索 AVL 树基础原理，日拱一卒，冲！...树旋转，以实现树的重新平衡。...因此，删除操作的时间复杂度为O(logN)+O(logN)=O(2logN)； JS 实现 左单旋： function roateLeft(AvlNode) { var node =...红黑树、AVL 树最简单的理解 学习JavaScript数据结构与算法 — AVL树
最近在翻姜老师的存储引擎2，干货很多。结合Jeremy Cole的innodb分析工具，可以加深大家对InnoDB物理结构的理解。
前言 最近博主选了两门智慧树的选修课，以前都是电脑安装安卓模拟器然后模拟器安装知到app 使用模拟器播放，挺麻烦的，今天在页面上随便点了下，突然发现智慧树的pc端播放器不是使用flash而是使用的html...+js，于是想到使用js点击事件控制播放下一集（智慧树视频要求只需要看到80%即可）、关闭答题弹窗（智慧树的答题可以不管直接关闭，超星的必须答题），如果需要为播放到100%切换下一集请更改第45行的83...由于是纯JS代码，基本没有被检测作弊的风险，博主不做100%的保证，谨慎使用！！...---- 程序js代码 /** * author: 雨落凋殇 * website: https://rainss.cn * description: 自动播放、下一集、关闭答题窗口、刷智慧树网课...---- JS代码文件下载 智慧树刷课脚本.js 原创文章转载请注明出处 ！ 雨落凋殇博客https://rainss.cn
数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之：数组、单链表、双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之：栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之：队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之...数据结构图文解析之：AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 1....根据定义，一棵二叉树有5中基本形态： ? 2.2 斜树、满二叉树、完全二叉树、二叉查找树 斜树 所有节点都只有左子树的二叉树叫做左斜树，所有节点都只有右子树的二叉树叫做右斜树。...左斜树和右子树统称为斜树。 斜树已经退化成线性结构，二叉树在查找上表现出来优异性能在斜树得不到体现。 ?...从定义可以看出： 满二叉树一定是完全二叉树；完全二叉树不一定是满二叉树。 ? 二叉查找树 二叉排序树也称为二叉搜索树或二叉排序树。二叉排序树的节点包含键值key。
数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之：数组、单链表、双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之：栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之：队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之...：树的简介及二叉排序树C++模板实现....数据结构图文解析之：AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 AVL树简介 AVL树的名字来源于它的发明作者...AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树（Self-Balancing Binary Search Tree,简称平衡二叉树）。 一棵AVL树有如下必要条件： 条件一：它必须是二叉查找树。...图一中左边二叉树的节点45的左孩子46比45大，不满足二叉搜索树的条件，因此它也不是一棵平衡二叉树。 右边二叉树满足二叉搜索树的条件，同时它满足条件二，因此它是一棵平衡二叉树。 ?
OSI参考模型各层的作用 物理层：在物理媒体上传输原始的数据比特流。 数据链路层：将数据分成一个个数据帧，以数据帧为单位传输。有应有答，遇错重发。 网络层：将数...
对应的UML结构图如下： ?...对应的UML结构图如下： ? 单例的实现方式一般包括几步：1）私有的指向自身的字段；2）私有构造函数；3）公开对私有字段进行实例化的方法。...对应的UML结构图如下： ? 我们定义了IBuilder接口来实例化对应的不同部分，同时有一个方法来返回对象的实例。...对应的UML结构图如下： ? 在.NET中，已经定义了IClonable接口来实现原型模式。
譬如树搜索等使用递归会使得程序结构简单明了，且因其特殊的数据结构也使得递归层次并不会太深。 现代JVM会对大部分的尾递归方法进行优化，也就是转化成循环结构。
图(Graph)通常会放在树(Tree)后面介绍，树可以说只是图的特例，但是我觉得就基础算法而言，树比图复杂很多，而且听起来也没什么好玩的（左左旋、左右旋、右右旋、右左旋，好无聊～）。...例如，把保存顶点邻接关系的链表换成通常以红黑树为基础set。如果一定要名副其实，就要叫成邻接集。类似的，顶点的保存也有“改进”方案。...C++11中引入了以散列表为基础unordered_set和unordered_map，就查找和插入而言，统计性能可能会高于红黑树，然而，散列表会带来额外的内存开销，这是值得注意的。
1 创建型模式 1 工厂方法模式 2 抽象工厂模式 3 单例模式 4 建造者模式 5 原型模式 2 结构型模式 1 适配器模式 2 装饰器模式 3 代理模式 4...
自定义一个树型的数据 const tree = [{ value: 1, label: "1", children: [{ value: 11, label: "1-1"
> 二叉树<
一开始我以为数组转树是一个很复杂的事，因为你可能要写一个在树中寻找某个父节点的方法，还要判断哪个是最顶级节点。 但是利用下面这个方法，化繁为简。真是牛P。
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