，此时宏任务队列还有个任务等待执行 主线程执行宏任务后，检测微任务队列是否为空，不为空依次读取微任务队列中的任务，直到微任务队列为空 检测宏任务队列是否为空，不为空，继续上面第三步。。。...callback执行完成以后，poll queue 空闲，检测timers queue是否为空，timers queue 队列不为空，因此，退出poll阶段，继续走到后面阶段，直到回到timers阶段，...event loop初始成功，进入timers阶段，检测到timers queue为空，程序直接进入到下一个阶段，直到到达poll阶段，poll queue为空，检测timers queue是否为空，不为空...队列是否为空，不为空，就将队列中的回调执行完 进入 I/O callback，进入idle, prepare 进入poll阶段，检测到timers queue不为空，循环进入timers阶段，执行队列中的回调...microtask queue是否为空，不为空，继续取出来执行，如此往复，直到microtask队列为空 主线程取出macrotask队列中的其他任务的回调函数放到执行栈中执行，后面过程和前面一样了。
所以 Node.js 的执行可以简单地分成两个阶段： 初始化代码执行 事件循环 初始化代码执行里，执行所有的同步操作代码。所谓同步操作，就是永远一步步执行、没有结果不继续执行后面代码的操作。...从用户代码入口开始，执行完所有同步代码后进入事件循环，在事件循环里的每一个阶段都查看该阶段的任务队列是否为空，如果不为空则尝试同步执行（以先进先出顺序一个一个执行）所有队列里的任务直到队列为空。...如果所有队列为空，这里阻塞主线程进入沉睡，直到发生以下事件之一： 有新的 I/O 事件发生 有子线程完成任务 有定时器达到阈值 也就是说，上面的事件的发生都会进入这阶段的事件任务队列，当事件队列不为空时就执行到空或达到最大次数限制...（因为这阶段在处理事件的时候可以产生新事件入队而导致队列一直不为空从而阻塞事件循环，所以有最大次数限制）。...，在每个阶段结束的时候都会查看这个队列是否为空，如果不为空就一个个执行里面所有的任务直到队列为空。
2）若P的左孩子不为空，则置P的左孩子为当前节点，重复1）的操作； 3）若P的左孩子为空，则将栈顶节点出栈，但不输出，并将出栈节点的右孩子置为当前节点，看其是否为空； 4）若不为空，则循环至...1）操作； 5）如果为空，则继续出栈，但不输出，同时将出栈节点的右孩子置为当前节点，看其是否为空，重复4）和5）操作； 6）直到当前节点P为NULL并且栈空，遍历结束。...4）若为空，则执行出栈操作，输出栈顶节点，并将出栈的节点的右孩子置为当前节点，看起是否为空，重复3）和4）的操作； 5）直到当前节点P为NULL并且栈为空，则遍历结束。...且栈不空，则将栈顶节点出栈，并输出该节点， //同时将它的右孩子设为当前节点，继续判断，直到当前节点不为空 while...且栈不空，则将栈顶节点出栈，并输出该节点， //同时将它的右孩子设为当前节点，继续判断，直到当前节点不为空 while
接着我们放入第二个，此时数组不为空且桶中的根节点不为空，则会判断根节点是否是一个树的节点，即 }else if (p instanceof TreeNode){ e = ((TreeNode<...如果不为空，则判断hash值和key时候一致，如果一致直接退出循环，说明key已经存在，是否替换值退出循环后有处理。如果hash值和key不一致 则将p赋值为e，即指向p的下一节点，继续循环操作。...直到完成挂载或者找到存在的key。 在退出循环后，如果是已存在的key，根据条件判断是否覆盖原值，HashMap是覆盖原值并返回旧值。...如果其他数该位置为0则&结果即为0，否则为该容量值。...非常容易操作，而节点也可以均匀的分布在各个桶中。 此时我们的数据结构下图 ? 就这样一直向编号6的桶中增加值，直到数组长度达到64。 下一篇我们继续学习，桶中节点树化和相应的扩容。
接下来，我们开始一个循环，只要栈不为空，我们就持续进行以下操作： 1.取出栈顶元素。 2.打印该节点的关键字。 3.如果存在右节点，则将右节点放入栈中。 4.如果存在左节点，则将左节点放入栈中。...重复步骤2，直到栈为空。...然后，我们循环直到栈为空。 在每次循环中，我们从栈中弹出栈顶节点，并判断该节点是否有右子树和左子树。如果该节点有右子树，则将其入栈；如果该节点有左子树，则将其入栈。最后，我们输出该节点的值。...当cur不为空或者栈不为空时，执行以下操作： • 将cur指向的节点以及其左子树中的所有节点入栈，并将cur更新为其左子节点。 • 弹出并打印栈顶元素，即当前遍历到的节点。...重复步骤2直到cur为空且栈为空。
容器string ＆ += 追加字符【（ 】【 ）】 于是我们得到下面所示基本代码 注意点，题目的要求：转换后的结果如果右子树为空，则可以省略；如果左子树为空，右子树不为空，则不省略 ，如下图所示...左子树为空，走【||】判断，右子树不为空——>打印左子树空括号 2....左子树不为空，直接进——>打印左子树括号+节点 3.右子树不为空，直接进——>打印右子树括号+节点 （PS：由于加上了条件限制：左右均为空时，递归函数直接返回，不会打印空括号） 最终代码如下图所示...，会开始出栈顶元素并压入vector中 （3) cur重新指向被出的栈顶元素的右子树根节点（重复上述过程直到cur为空且栈为空） 程序设计板块: 1....迭代法核心：用一个 while循环 嵌套 （跳出循环的条件：当前节点为空，且栈为空） （访问右路的过程，即是重复过程1的子问题如下图所示） 3）题目完整代码
即只要下一个节点不为空 就接着执行循环 直到空 } while ((e = e.next) !...= null); } } return null; } 如果数组为空则直接返回为空 数组不为空且根节点hash值一致且key值一致则说明根节点就是要查找的节点数据，直接返回根节点...如果不是根节点且后续节点不为空，这判断根节点是否是红黑树节点，如果是红黑树节点调用红黑树的查找方法 如果根节点不是红黑树节点则遍历单向链表，直到找到节点或者未找到返回空 我们再看下如果根节点是红黑树节点...final TreeNode getTreeNode(int h, Object k) { //如果现在节点的父节点不为空 则需要先找到根节点 //如果为空 说明当前的节点就是根节点...= null); return null; } 从红黑树的根节点开始查找 通过比较hash值进行节点的移动，向左查找或者向右查找 直到找到数据或者遍历到树的叶子节点为空返回 上一个红黑树查找动态图
通过对比Object的监视器方法和Condition接口，可以更详细地了解Condition的特性，对比项与结果如下表。 ?...awaitUntil(Date)：当先线程进入等待，直到当前时间超过入参的时间。 await(long, TimeUnit)：当前线程进入等待，有超时时间，入参可以自己设置时间单位。...代表条件队列为空 firstWaiter = node; // 将头节点赋值为node else t.nextWaiter = node; // 否则，队列不为空...如果t为空，代表条件队列为空，将头节点赋值为node；否则，队列不为空。将t（原尾节点）的后继节点赋值为node。 最后将node赋值给尾节点，即将node放到条件队列的尾部。...first赋值为next节点，准备下一次循环。 如果first不为null，则进入下一次循环。 总结 调用await和signal方法都需要先获得锁，否则会抛异常。
While Controller会一直运行，直到条件(Condition)为false Condition的可能值如下： l 为空(不输入任何值) -- 直到某次sample执行失败才会退出循环...l LAST -- 直到最后一个sample请求失败，才会退出循环 例： ?...如上，执行第三个，即最后一个sample失败了，才自动退出循环 l 其它 -- 条件值等同于字符串"false"(等同于输入框中输入false）时，退出循环 Contion输入框的可以输入最终计算结果等同于...propertie) 或变量(variable) 例子： l ${var_name} - var_name的值由其它元素设置为"false" l ${__} - 判断变量var_name的值是否为10，不为...两个条件才进入循环体 l {__P(property)} - 某处会被设置为"false"的某个属性(property)
当cur不为空或者栈不为空的时候(一开始栈是空的，cur不为空)，循环继续：先把左路节点存放进栈中，同时把值存入v中，一直循环，直到此时的左路节点为空，访问结束。...在弹出栈顶元素top，把top->right赋值给我们的cur，就可以转化成子问题去访问左路节点的右子树了。 栈st不为空说明此时还有左路节点的右子树还没访问，cur不为空说明此时还有树要去访问。...当两个同时为空时，循环结束，最终得到前序遍历。 一个节点出栈说明这个节点及其左子树已经访问完了，因为我们是先把左路节点存入栈中，此时还剩右子树没有访问。...），那么说明右子树不用访问或者访问过了，可以访问根top;当右子树不为空，且没有访问过，则迭代子问题访问。...或者右子树已经访问过了（上一个访问节点时右子树的根）那么说明右子树不用访问或者访问过了，可以访问根top //右子树不为空，且没有访问， 则迭代子问题访问
递归条件： 当前数的左子树不为空时对左字树进行递归操作。 当前数的右子树不为空时对右子树进行递归操作。 模拟压栈法 既然递归的原理是通过压栈实现的，那么我们也可以自己来创建一个栈来模拟实现。...先将根节点放入栈中，然后开始循环，循环条件是栈不为空，将栈顶元素出栈，当该节点的左子树或右子树不为空，就将左右子树进行交换，然后当左子树不为空时，将左子树压栈，当右子树不为空时，将右子树压栈。...如此循环，直到栈为空。
值得注意的是，反转后的结果需要先保存，左右两个都反转之后，才能赋值。...其实我们可以使用栈来完成，先把根节点压进栈，循环判断栈是否为空，不为空则取出第一个元素，交换左右节点，然后将左右节点只要不为null，压进栈即可，循环直到栈为空。
null ){ mMessage = msg; }else{ /* 如果链表不为空..., 此时会 调用 wait 方法阻塞 , 直到消息入队时 , 链表中有了元素 , 会调用 notify 解除该阻塞 ; /** * 从消息队列中获取消息 * @return...e.printStackTrace(); } }else{ // 如果不为空...null ){ mMessage = msg; }else{ /* 如果链表不为空...e.printStackTrace(); } }else{ // 如果不为空
} //将尾部赋给cur cur = newhead; //head是原链表的头结点，所以反转之后head的next应该是NULL，若head的next不为空循环继续...while (head->next) { //每次进来都定义一个结构体指针newtail，从头开始找 //直到newtail的next为...reverseList(struct ListNode* head) { struct ListNode* prev = NULL, * curr = head; //当curr不为空循环继续...curr->next; mid--; } return curr; } 快慢指针 这个思路的图如下： 初始化好的情况：（长度为奇数） 最后的结果...： 长度为偶数： 结果图： 代码和注释： struct ListNode* middleNode(struct ListNode* head) { //两个指针都从头开始
如果是操作符，则进入一个循环。循环的条件是操作符栈 op_stack 不为空，并且栈顶操作符的优先级大于或等于当前操作符 expression[i] 的优先级。...//如果是右括号，则进入一个循环。循环的条件是操作符栈 op_stack 不为空，并且栈顶的操作符不是左括号 '('。...如果所有的操作符都处理完毕后，操作符栈应该为空。如果不为空，则表示括号不匹配。最后，将左括号从操作符栈中弹出。...，直到运算符栈为空。...//使用getline()函数可以方便地读取包含空格和其他特殊字符的文本行，它会一直读取输入流直到遇到换行符或文件结束符。
ListNode* pcur = head;//pcur初始时指向原链表首节点 while ()//开始遍历链表 { } } 循环结束的条件应该是pcur不为NULL，循环体里面就是刚刚分析的过程...n3 = n3->next;; } return n1; } 这是链表不为空的情况，那链表为空时呢？...不可以。所以fast->next不可以放在前面。当fast放在前面，此时fast为NULL，直接退出循环，根本就不会对后面的表达式进行判断，也就不会出现对空指针解引用的情况。...L1或L2走到NULL为止，遍历结果只有两种情况，要么L1为空，要么L2为空 我们代码实现一下，先写L1的值小于L2的值的时候 typedef struct ListNode ListNode; struct...走到空，L2没有走到空，我们直接把L2拿下来尾插就行了，出while循环后的代码如下 //跳出循环后 if (L2) //L2没走到空 newtail->next = L2;
treeNode入栈，然后让treeNode指向treeNode的左结点， 重复步骤3，直到treenode为空； 然后出栈，让treeNode指向treeNode的右孩子 重复步骤3，直到stack为空...第1次： 因为是初次遍历，所以root肯定不为null，所以执行打印的这条语句； ? 打印了3，就是我们想要的结果 ? 继续调试，更详细的解析，就看图吧： ? 继续下一步 ? ?...再点一次，main方法也会执行结束，并将其销毁，从而得到了我们想要的结果： ? （二）中序遍历 1、中序遍历概念 中序遍历：先左子树，再根节点，最后右子树；可以说为”左-根-右“。...，则将左孩子入队；如果root的右孩子不为空，则将右孩子入队； 重复步骤3，直到queue为空。...指向treeNode的右孩子 * 6，重复步骤3，直到stack为空
我们可以采用一个栈来辅助，我们把中序遍历的结果放到一个 ArrayList 容器中作为返回值，具体步骤如下： 1、进入 while 循环，接着把根节点及其所有左子节点放入栈中。...2、从栈中取出一个节点，把该节点放入容器的尾部；如果该节点的右子节点不为空，则把右子节点及其右子节点的所有左子节点放入队列。 3、一直重复步骤 2 ，直到栈为空并且当前节点也为空则退出循环。
实现技巧：如下，可以用一个 8 行 2 列的数组记录搜索的 8 个方向的偏移位置，然后 for 循环遍历，可以防止写 8 个 if 条件。...解题思路： 1、遍历字符串，将字符依次入栈，直到碰到 #； 2、出栈，直到碰到 %，就会得到 # 前面的字符串； 3、再出栈，直到不是数字，就会得到 % 前面的数字； 4、将 2 中得到的字符串重复...5、直到遍历结束，栈中的字符串就是最后的答案。 注意：出栈的过程中要判断栈不为空。...// 栈 string getstr() { // 得到 % 后 # 前的字符串 string s,t; while(sta.empty()==false) { // 栈不为空...int getint() { // 得到 % 前的数字 int num=0,res=1; string t; while(sta.empty()==false) { // 栈不为空
k 总是有效的，在输入数组不为空的情况下，1 ≤ k ≤ 输入数组的大小。...直到最大值出界或者新加入的元素大于最大值，就更换第二大元素为最大值。 本题的难点在于：如何在每次窗口滑动后，将 “获取窗口内最大值” 的时间复杂度从O(k)降低至 O(1)。...同时要确保队列是递减的，这样可以确保队列第一个元素就是其中最大的元素。 往队列中添加元素之前，还需要处理以下几件事情。...当队列不为空，并且队列最后一个元素小于当前数组元素时，此时需要循环弹出队尾的值，直到循环条件不成立。这样做的目的是维护队列是递减的。...处理完之后，就可以将当前元素添加到队列当中，并且确定队头就是最大值。 当滑动窗口的左边界大于等于0时，就可以将队头元素放到结果数组中。此时左边界充当了结果数组的当前索引。 最终返回结果数组即可。
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