文作者：Sky Wang 于 2013-08-08 概述：R-B Tree，又称为“红黑树”。本文参考了《算法导论》中红黑树相关知识，加之自己的理解，然后以图文的形式对红黑树进行说明。本文的主要内容包括：红黑树的特性，红黑树的时间复杂度和它的证明，红黑树的左旋、右旋、插入、删除等操作。 请尊重版权，转载注明出处：http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3245399.html 本文属转载文章,博主已尽可能完好地保持原文可读性与清晰性，若阅读不够顺畅或想了解更多，请跳转至原文链接查看.感谢原作者的归纳总结. 概要 目录 1 红黑树的介绍 2 红黑树的应用 3 红黑树的时间复杂度和相关证明 4 红黑树的基本操作(一) 左旋和右旋 5 红黑树的基本操作(二) 添...阅读全文
##前言： java GoBinaryHead二叉堆binaryheap实现优先队列（堆） 1. 二叉堆是完全二叉树 因为完全二叉数的规律（root始终最小） 用数组实现此数据结构优于链表 2. ，注意在插入和删除时，需要在数组实现的完全二叉树结构代码中，对原有节点数据进行上滤和下滤，插入时，和子树的根节点比较， 只有比子树根节点大才能满足定义， 否则循环交换位置。堆内元素向下移动为 下滤，删除后空余的位置，从上至下找最小儿子节点填充 3. 在printHeap()方法中对数组的遍历使用了去null操作。 4. 代码中已给出比较详尽注释。 ###正文： GoBinaryHeap.java package com.anteoy.dataStructuresAndAlgorithm.javav2...阅读全文
前言 本文只作一些概念性说明，后续会整理每种排序算法的具体实现。个人知识和能力有限，搜集整理和理解可能不到位，如有错误，欢迎指正 插入排序原理 跑n-1趟，对于p=1到N-1趟，插入排序保证从位置0到位置p（数组也是从0开始计算）的数据是有序的，从后面每次拿一个数组往前面插，找到有序的位置（如此时51为被插入数，则在34到64之间）。需要使用两次for循环，时间复杂度为O（n^2） 希尔排序原理（缩减增量排序） 简单粗暴 计算效率取决于选择的缩减增量序列，只要序列最后最小的为1，任何增量序列都是可行的。最坏时间复杂度为n^2，而使用2^k-1的Hibbard增量序列的最坏运行事件为N^1.5 堆（优先队列）排序原理 堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节...阅读全文
jdk的动态代理及为什么需要接口 05-14 阅读数 3437 参考文章：https://blog.csdn.net/zxysshgood/article/details/78684229动态代理有关，无非是使用JDK动态代理,和cglib动态代理。一直不待明白的... 博文 来自： 可爱马莲花的博客 深入分析JDK动态代理为什么只能使用接口 11-02 阅读数 403 初学JDK代理时，我们只知道调用一段构造方法Proxy.newProxyInstance(ClassLoader loader, Class[] interfaces, Invoca... 博文 来自： u014301265的博客 Java 动态代理为啥需要接口？？？ 03-08 阅读数 845 我们通过查看源码new...阅读全文
B+树 B+ Tree定义B+树是一种多路平衡查找树,是对B树(B-Tree)的扩展.首先,一个M阶的B树的定义为: 每个节点最多有M个子节点； 每一个非叶子节点（除根节点）至少有ceil(M/2)个子节点； 如果根节点不是叶子节点，那么至少有两个子节点； 有k个子节点的非叶子节点拥有k-1个键，键按照升序排列； 所有叶子节点在同一层； 从定义可以看出来,一个M阶的B树,其叶子节点必须在同一层,每一个节点的子节点数目和键数目都是有规定的.其实不看定义,简单来说,B树是平衡的,而且非叶子节点的子节点是有限制的.最重要的一点是,B树的键是有序的,节点内部的键从左到右依次增大,而且对应的子节点的最小值和最大值在左右两个键之间,这样可以尽可能减少IO次数,提高查询效率.而B+树基本定义与B树相同,不...阅读全文
chrysalis 69 http传输格式是文本还是二进制？ 网络传输协议 http 最近突然对这个问题产生了困惑，我知道http是超文本传输协议，它传输过程和传输结果都是文本文件么？但它又可以传输二进制文件（如上传下载图片），所以http传输的格式到底是什么？用搜索引擎和看书都没有发现确切的答案，望解答 阅读 10.8k 评论 2016-08-21 提问 提交评...阅读全文
前言 B+树，是数据库索引的一个数据类型。B+树，是从最早的平衡二叉树演化而来。先了解一下二叉查找树、平衡二叉树、和B树。 二叉查找树 左子树的键值小于根的键值，右子树的键值大于根的键值。 二叉查找树可以任意地构造,以下这种也是二叉查找树，但是其查询效率太低 平衡二叉树 平衡二叉树（AVL树）在符合二叉查找树的条件下，还满足任何节点的两个子树的高度最大差为1。 当失去平衡时，有四种姿态： “左左”。插入或删除一个节点后，根节点的左孩子（Left Child）的左孩子（Left Child）还有非空节点，导致根节点的左子树高度比右子树高度高2，AVL树失去平衡。 将根节点的左孩子作为新根节点。 将新根节点的右孩子作为原根节点的左孩子。 将原根节点作为新根节点的右孩子。 “右右”。插入或删除一个...阅读全文
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法，本文统一简称GBDT。GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，个人认为GBDT应该...阅读全文
mysql的B+树索引 查找使用了二分查找，redis 跳表也使用了二分查找法，kafka查询消息日志也使用了二分查找法，二分查找法时间复杂度O(logn); 参考：redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考：kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据(阿里) 参考：二分查找法：各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度(阿里) 在MySQL中，主要有四种类型的索引，分别为：B-Tree索引，Hash索引，Fulltext索引(MyISAM 表)和R-Tree索引，本文讲的是B-Tree索引。 后面的索引原理一定要看，太重要了，阿里两个人都问这个mysql的索引原理 mysql使用了 ...阅读全文
LDAP入门LDAP入门 首先要先理解什么是LDAP，当时我看了很多解释，也是云里雾里，弄不清楚。在这里给大家稍微捋一捋。 首先LDAP是一种通讯协议，LDAP支持TCP/IP。协议就是标准，并且是抽象的。在这套标准下，AD（Active Directory）是微软出的一套实现。 那AD是什么呢？暂且把它理解成是个数据库。也有很多人直接把LDAP说成数据库(可以把LDAP理解成存储数据的数据库)。像是其他数据库一样，LDAP也是有client端和server端。server端是用来存放资源，client端用来操作增删改查等操作。 而我们通常说的LDAP是指运行这个数据库的服务器。 可以简单理解AD =LDAP服务器＋LDAP应用。 那LDAP这种数据库有什么特殊的呢？ 我们知道，像MySQL...阅读全文
1、平衡二叉树概念平衡二叉树是基于二分法的策略提高数据的查找速度的二叉树的数据结构；特点：平衡二叉树是采用二分法思维把数据按规则组装成一个树形结构的数据，用这个树形结构的数据减少无关数据的检索，大大的提升了数据检索的速度；平衡二叉树的数据结构组装过程有以下规则：（1）非叶子节点只能允许最多两个子节点存在。（2）每一个非叶子节点数据分布规则为左边的子节点小当前节点的值，右边的子节点大于当前节点的值(这里值是基于自己的算法规则而定的，比如hash值)；平衡树的层级结构：因为平衡二叉树查询性能和树的层级（h高度）成反比，h值越小查询越快、为了保证树的结构左右两端数据大致平衡降低二叉树的查询难度一般会采用一种算法机制实现节点数据结构的平衡，实现了这种算法的有比如Treap、红黑树，使用平衡二叉树能保...阅读全文
我有一个看起来像（a（B（C D））（E（F））的列表，它表示这棵树： A / \ B E / \ / C D F 我怎么把它打印成（A B E C D F）？据我所知：((lambda(tree) (loop for ele in tree do (print ele))) my-list) 但它印着：A (B (C D)) (E (F)) NIL 我对Common LISP还不太熟悉，所以可能有些函数是我应该使用的如果是这样的话，那就让我清醒。谢谢。最佳答案：从表面上看，您希望按“广度优先”顺序打印节点，而不是使用标准的深度优先顺序之一：“按顺序”或“预订单”或“后订单”。顺序：C B D A E F预定：A B C D E F后订单：C D B F E A请求订单：A B E C D ...阅读全文
目录一. TreeMap概述二. 红黑树回顾三. TreeMap构造四. put方法五. get 方法六. remove方法七. 遍历八. 总结 前面我们分别讲了Map接口的两个实现类HashMap和LinkedHashMap，本章我们讲一下Map接口另一个重要的实现类TreeMap，TreeMap或许不如HashMap那么常用，但存在即合理，它也有自己的应用场景，TreeMap可以实现元素的自动排序。 一. TreeMap概述 TreeMap存储K-V键值对，通过红黑树（R-B tree）实现； TreeMap继承了NavigableMap接口，NavigableMap接口继承了SortedMap接口，可支持一系列的导航定位以及导航操作的方法，当然只是提供了接口，需要TreeMap自己去实...阅读全文
在前端面试中，只要涉及到React框架，diff算法便是我们绕不开的话题，这次让我们来系统性的梳理diff算法，不再被这个知识点所困扰。 什么是diff算法？ 在了解diff算法之前，我们要直到diff算法并非React独家首创，但是React针对diff算法做了自己的优化，使得diff算法可以帮助我们计算出Virtual Dom中真正变化的部分，并只针对该部分进行实际的DOM操作，而非渲染整个页面，从而保证了每次操作后页面的高效渲染。 传统diff算法 要想了解React的diff算法，我们首先要知道传统的diff算法是如何设计并实现的。 传统diff算法的时间复杂度 传统diff算法的时间复杂度是O(N^3),其中N是树中节点的总数，这样的时间复杂度意味着如果要展示1000个节点，就要执...阅读全文
 音视频技术涉及广泛。包括语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等方面。在现实生活中，音视频也扮演着越来越重要的角色，比如 视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天 等。接下来将从几个维度进行介绍：简单理解音视频原理、音视频理论基础、音视频学习路线、媒体协议和音视频发展方向。 一、C++音视频需要掌握哪些技术 1、搞音视频必须有扎实的C/C++开发语言基础、 JNI基础，学会如何交叉编译 FFmpeg 等 C/C++库； 2、其次，我们需要阅读大量的音视频规范/协议文档（如H2...阅读全文
图文轻松说透 K8S Pod 各种驱逐场景 Kubernetes Pod 被驱逐是什么意思？ 它们被终止，通常是没有足够资源的结果。但是为什么会这样呢？ 驱逐是指派给节点的Pod 被终止的过程。Kubernetes 中最常见的情况之一是Preemption，为了在资源有限的节点中调度新的 Pod，需要终止另一个 Pod 以释放资源。 此外，Kubernetes 会不断检查资源并在需要时驱逐 Pod，这个过程称为节点压力驱逐。 在本文中，您将发现： Pod 被驱逐的原因：抢占和节点压力抢占式驱逐Pod 调度Pod 优先级优先级示例节点压力驱逐服务质量等级其他类型的驱逐API 发起的驱逐基于污点的驱逐node 级别排空（drain）Prometheus 中的 Pod 驱逐监控结论说明 Pod 被...阅读全文
download: https://caodada.com/7084.html【资源目录】:├──单课01、01-前端为什么要学算法.mp4 22.60M├──单课02、02-一个leetcode题了解算法复杂度.mp4 51.49M├──单课03、通用01-如何把代码提交到github.mp4 34.07M├──单课04、通用02-如何获取github代码权限并且提交pr.mp4 25.13M├──单课05、03-链表和数组.mp4 13.07M├──单课06、04-链表的javascript实现01.mp4 26.12M├──单课07、05-链表的javascript实现-leetcode203题.mp4 21.49M├──单课08、06-链表的javascript实现-leetcode...阅读全文
上篇我们介绍了单列集合中常用的list接口，本篇我们来聊聊单列集合中的另外一个重要接口Set集合。 ### 1 Set 介绍 java.util.Set接口和java.util.List接口一样，同样实现了Collection接口，它与Collection接口中的方法基本一致，并没有对Collection接口进行功能上的扩充，只是比Collection接口更加严格了。 与List接口不同的是，Set接口中元素无序，并且都会以某种规则保证存入的元素不出现重复，这里的某种规则，我们在后面中给大家揭秘，大家不要着急。 - 无序 - 不可重复 它没有索引，所以不能使用普通for 循环进行遍历。 >Set 集合 遍历元素的方式 迭代器，增强for 来，我们通过案例练习来看看 ``` //创建集合对象 ...阅读全文
在高性能计算和大数据处理中，TP99（第99百分位响应时间）常被用来衡量系统的稳定性和性能表现。本文将介绍几种计算TP99的常用方法，并讨论如何对算法进行优化，以提高计算效率。1. 什么是 TP99？TP99 是第99百分位响应时间，表示排在前99%的请求时间。在实际应用中，它用于衡量系统在高负载下的稳定性。换句话说，TP99 计算的是一组数据中排在第99%的那个值。2. 使用排序算法计算 TP99最直接的方法是将数据集进行排序，然后选择位于第 99% 处的元素。示例代码import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; public class PercentileCalculator { /** * 计算百分位 * * @...阅读全文
