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在Web应用程序开发领域，基于Ajax技术的JavaScript树形组件已经被广泛使用，它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项。目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件，例如jQuery、Ext JS等，还有一些独立的树形组件，例如dhtmlxTree等，这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。展示离不开数据，树形组件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源，数据源的格式主要包括JSON、XML等，而这些层次数据一般都存储在数据库中。“无限级树形结构”，顾名思义，没有级别的限制，它的数据通常来自数据库中的无限级层次数据，这种数据的存储表通常包括id和parentId这两个字段，以此来表示数据之间的层次关系。现在问题来了，既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据，而层次数据又存储在数据库的表中，那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系，换句话说，如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的JSON或XML格式的字符串，返回给客户端的JavaScript树形组件？这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例，讲述实现无限级树形结构的方法，该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
之前学了用普里姆算法来求最小生成树的权值和，但是它的时间复杂度为O(|V2|)，使用优先级队列优化后，可以优化为O(|E|log|V|)。
这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
生成树指在无向图中找一棵包含图中的所有节点的树，此树是含有图中所有顶点的无环连通子图。对所有生成树边上的权重求和，权重和最小的树为最小生成树，次小的为次最小生成树。
随着机器学习算法和模型的不断发展，传统的软硬件平台、部署环境等无法支撑机器学习的应用，这也成为了目前机器学习方法落地及大规模推广应用的主要困难之一。目前，有关于 MLSys 的研究方向包括硬件领域、软件领域和对机器学习算法的改进三个方面，以 MLSys 2020 为例，本届大会的议题包括：Distributed and parallel learning algorithms（5 篇论文）、Efficient model training（8 篇论文）、Efficient inference and model serving（8 篇论文）、Model/Data Quality and Privacy（4 篇论文）、ML programming models and abstractions & ML applied to systems（5 篇论文）以及 Quantization of deep neural networks（4 篇论文）。整个会议一共录用 34 篇论文。
作为 Webfunny 的 PMC，应伟长期致力于前端监控、埋点探针的产品研发，伴随着全链路监控的探索，在整合 Skywalking 与 Zabbix 打造一体化监控平台的实践中，是怎样的心路历程？
github地址，阅读原文可查看仓库代码： https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
像图论算法这种高级算法虽然不算难，但是阅读量普遍比较低，我本来是不想写 Prim 算法的，但考虑到算法知识结构的完整性，我还是想把 Prim 算法的坑填上，这样所有经典的图论算法就基本完善了。
图论是研究图的数学理论和方法，其中图是由顶点集合及连接这些顶点的边集合组成的数学结构。图论在计算机科学、网络规划、生物信息学等众多领域都有重要应用。最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）是图论中一个经典问题，指在一个加权连通图中寻找一棵权值最小的生成树。克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普利姆（Prim）算法是解决最小生成树问题的两种著名算法。
本文旨在对用一个连续的思路对网络知识做一个梳理。包含了：集线器、交换机、路由器等元器件出现的原因；环型、星型、多互联型、总线型、以及树型拓扑的适用场景；Dijstra算法、生成树协议、RIP、OSPF相关原理；二层选路、三层选路相关思考；二层组播和三层组播以及相关协议。
STP（生成树协议）是一个二层管理协议。在一个扩展的局域网中参与STP的所有交换机之间通过交换桥协议数据单元bpdu（bridge protocol data unit）来实现；为稳定的生成树拓扑结构选择一个根桥；为每个交换网段选择一台指定交换机；将冗余路径上的交换机置为blocking，来消除网络中的环路。
一棵 n 个节点的树可以理解为一个 n 个节点； n-1条边的连通图（一个节点可以到达任意一个其它节点）
克鲁斯卡尔算法是一种求解最小生成树问题的算法，其在电子文档管理系统中可以用于优化文档的管理和存储。
在计算机网络中，网络拓扑的稳定性和可靠性是非常重要的。为了解决网络中的环路和冗余路径带来的问题，产生了一系列的网络协议，其中包括STP、RSTP和MSTP。本文将介绍这三种协议的基本概念、工作原理和应用场景。
我们要做的就是将前台这种树形菜单格式在后台拼出来，而在树形菜单中显示的菜单名称是从数据库中查询出来的。在做权限系统的时候，需要有一个树形的菜单。下图就是一个树形菜单的样式
以太网交换网络中为了进行链路备份，提高网络可靠性，通常会使用冗余链路。但是使用冗余链路会在交换网络上产生环路，引发广播风暴以及MAC地址表不稳定等故障现象，从而导致用户通信质量较差，甚至通信中断。为解决交换网络中的环路问题，提出了生成树协议STP（Spanning Tree Protocol）。
IEEE 802.1是一组协议的集合，如生成树协议、VLAN协议等。为了将各个协议区别开来，IEEE在制定某一个协议时，就在IEEE 802.1后面加上不同的小写字母，如IEEE 802.1a定义局域网体系结构；IEEE 802.1b定义网际互连，网络管理及寻址；IEEE 802.1d定义生成树协议；IEEE 802.1p定义优先级队列；IEEE 802.1q定义VLAN标记协议；IEE 802.1s定义多生成树协议；IEEE 802.1w定义快速生成树协议；IEEE 802.1x定义局域网安全认证等。
数据结构 数组 Array 栈 Stack 队列 Queue 优先队列（Priority Queue, heap） 链表 LinkedList(single/double) Tree/ Binary Tree Binary Search Tree HashTable Disjoint Set Trie BloomFliter LRU Cache 算法分类 线性结构 莫队 (Mo’s Algorithm) 前缀和 基本数组 向量 链接表（linked list） 栈(stack) 队列 块状链表
假定每次执行第i行所花的时间是常量ci；对 j = 2, 3, … n, 假设tj表示对那个值 j 执行while循环测试的次数。
之前我们的导航树都是写死在页面里的，而实际应用中是需要从后台服务器获取菜单数据之后动态生成的。
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
交换机(Switch)是一种用于电信号转发的网络设备,它可以为接入交换机的任意两个网络节点提供独享的电信号通路,最常见的交换机是以太网交换机,其他常见的还有电话语音交换机、光纤交换机等,交换机是集线器的升级替代产品,理论上讲交换机就是按照通信两端传输信息的需求,将需要的信息发送到目标设备上的网络组件.
核心思路是把 Flutter 的渲染逻辑中的三棵树中的第一棵，放到 JavaScript 中生成。用 JavaScript 完整实现了 Flutter 控件层封装，可以使用 JavaScript，用极其类似 Dart 的开发方式，开发Flutter应用，利用JavaScript版的轻量级Flutter Runtime，生成UI描述，传递给Dart层的UI引擎，UI引擎把UI描述生产真正的 Flutter 控件。所以在iOS上是完全动态化的 ，完整代码在github，如果能帮助到大家，请给MXFlutter点个Star，给我们动力继续更新下去^_*，github TGIF-iMatrix MXFlutter
对于贪心算法，我们要先将问题简化，然后依据贪心算法的理念，例如可以一起进行的事情，让他们一起进行。可以用一个条件完成的，就用一个条件完成。贪心算法就像人的贪心理念一样，先将可以贪的贪干净，然后在考虑特殊的情况，这样可以很好地进行代码的编写。
交换机(Switch)是一种用于电信号转发的网络设备，它可以为接入交换机的任意两个网络节点提供独享的电信号通路，最常见的交换机是以太网交换机，其他常见的还有电话语音交换机、光纤交换机等，交换机是集线器的升级替代产品，理论上讲交换机就是按照通信两端传输信息的需求，将需要的信息发送到目标设备上的网络组件.
尽管树的应用范围很广，但随机生成树的模型却很少。一个好的随机树生成模型可以用来建模和模拟现实世界中的许多现象，尤其是在学习应用中。现有的树模型非常有限，而且大多数模型仅依赖于树之间的均匀分布。其他模型只关注特定类型的树，如二叉树。关于随机树最详细的研究之一见（Drmota，2009），其中介绍并分析了几种随机树模型，分析的模型包括波利亚树、加尔顿-沃森树和简单生成树模型。然而，这些模型都有各自的缺点。例如，生成树中节点的数量可以无限增长，所需的树的大小不能通过模型中的参数来设定。
STP在IEEE制定的802.1D标准中定义，用于在局域网中消除数据链路层环路。STP可以通过计算，动态的阻断冗余链路。而当活动链路发生故障时，STP又可以激活冗余链路，恢复网络的连通，避免网络中断。
在当今互联网时代，爬虫技术被广泛应用于数据采集、搜索引擎优化等领域。然而，许多网站为了保护其数据和资源，采取了各种反爬机制。JS逆工程是其中一种常见的反爬手段，通过在网页中利用JavaScript代码动态生成内容，使得爬虫难以获取有效数据。本文深入解析了JS逆工程中的反爬机制，并提供了解决方案。
一个连通的生成树是图中的极小连通子图，它包括图中的所有顶点，并且只含尽可能少的边。这意味着对于生成树来说，若砍去它的一条边，就会使生成树变成非连通图；若给它添加一条边，就会形成图中的一条回路。
POJ 1797 Heavy Transportation（最大生成树-Prim） 最大生成树，方法模仿最小生成树，每次选最大边进行操作，即可。 HDU 5723 Abandoned country（最小生成树Kruskal+树形DP） 未解决等待树形DP，再回头来看这个题目。 HDU 5624 KK's Reconstruction（最小生成树-Kruskal） 这个题是让所求最小生成树的最大值与最小值相差最小，对于一棵最小生成树，当他的最小值确定后，他的最大值也就确定
以笔试为目的的修炼都是耍流氓。但也许，我们就想当个好流氓。秋招已到，希望大家都能收货满意的offer。
在图论中，最小生成树是一个重要的概念，它是一个连通图的子图，包含图中的所有节点，并且边的权重之和最小。 Prim 算法和 Kruskal 算法是两种常用的最小生成树算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。
在连通网中查找最小生成树的常用方法有两个，分别称为普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。本节，我们给您讲解克鲁斯卡尔算法。
许多交换机或交换机设备组成的网络环境中，通常使用一些备份连接，以提高网络的健全性，稳定性。备份连接也叫备份链路，冗余链路等。
最小生成树：一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含原图中的所有 n 个结点，并且有保持图连通的最少的边。根据定义可知对于一个有V个顶点的图来说，其最小生成树定包含V个顶点与V-1条边。反过来如果一个图的最小生成树存在，那么图一定是连通图。 对于最小生成树算法最著名的有两种：Prim算法与Kruskal算法。
HDU 4081 Qin Shi Huang's National Road System（次小生成树-Kruskal） 博主的方法很好，但是有疑问，为什么不能将最多人口的两城市的距离设置为0，在进行Prim操作，求B呢？这个将在后续的刷题中体现。 POJ 2377 Bad Cowtractors（最大生成树-Kruskal） 裸题，可以用来熟悉算法。 HDU 6141 I am your Father!（最小树形图） 朱刘算法，这个还不会，稍后来填坑。 CodeForces 609 E.Minimu
首先构造一个只含n个顶点的森林，然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中，并使森林不产生回路，直至森林变成过一棵树为止
若图中顶点数为n，则它的生成树含有n-1条边。对生成树而言，若砍去它的一条边，则会变成非连通图，若加上一条边则会形成一个回路。
在上一篇文章中，我们看了一下图的遍历算法，主要是对图的深度优先遍历和图的广度优先遍历算法思想的介绍。接下来让我们来看一下图的最小声成树算法。
一个连通图的生成树指的是，极小的连通子图，它含有图中的全部n个顶点，但是只足以构成一棵树的（n-1）条边。
在计算机网络中，VLAN（Virtual Local Area Network，虚拟局域网）是一种将局域网划分为多个逻辑上独立的子网的技术，它可以帮助网络管理员更好地管理网络资源。
1. 图这种数据结构相信大家都不陌生，实际上图就是另一种多叉树，每一个结点都可以向外延伸许多个分支去连接其他的多个结点，而在计算机中表示图其实很简单，只需要存储图的各个结点和结点之间的联系即可表示一个图，顶点可以采取数组vector存储，那顶点和顶点之间的关系该如何存储呢？其实有两种方式可以存储顶点与顶点之间的关系，一种就是利用二维矩阵(二维数组)，某一个点和其他另外所有点的连接关系和权值都可以通过二维矩阵来存储，另一种就是邻接表，类似于哈希表的存储方式，数组中存储每一个顶点，每个顶点下面挂着一个个的结点，也就是一个链表，链表中存储着与该结点直接相连的所有其他顶点，这样的方式也可以存储结点间的关系。
虽然放在一起，但是他们两个除了都是树之外没有一点关系。 最短路径生成树，就是ROOT根节点到达任意点距离最短的路径所构成的树，就是最短路径生成树。我画两个图给大家理解。
最小生成树算法用于在一个连通加权无向图中找到一个生成树，使得生成树的所有边的权重之和最小。最小生成树问题在许多实际应用中都有重要的作用，例如网络设计、电力传输等。
为学弟学妹们指明一条训练之路~~~帮助他们刷题有方QAQ(之前好像也有总结过，可能你们找找我博客，说不定能找到~~~) OJ上的一些水题(可用来练手和增加自信) (poj3299,poj2159,poj2739,poj1083,poj2262,poj1503,poj3006,poj2255,poj3094) 初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治
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