在二叉树中，左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点，原本的左子节点γ变为新的右子节点。
大家好，今天给大家介绍一个很厉害的数据结构，它的名字就很厉害，叫SB树，业内大佬往往叫做傻叉树。这个真不是我框你们，而是它的英文缩写就叫SBT。
在本文中，我尝试描述一个块的结构。我会用比特币区块链来解释块。这些概念会有一些共通之处。 块的结构 块（Block）是一个容器的数据结构。在比特币的世界里，一个区块平均包含500多个交易。块的平均大小大概为1MB左右（来源）。在Bitcoin Cash（来自比特币区块链的分支）中，块的大小可以高达8M，这可以在每秒中处理更多的事务。 不管怎样，一个块都是由一个头和交易的长列表组成的。我们先从标题谈起。 块标题 标题包含有关块的元数据。有3种不同的元数据集： 前面的块散列。请大家记住，在区块链中，每个区块
对于AVL树，相比普通的二叉搜索树，最主要的就是多了一个平衡因子保持AVL高度平衡的结构。而为了能够更加便捷的操作平衡因子，除了左右节点的指针，还要新增一个父亲节点指针，即三叉链的结构，因为左右子树的增加节点就会导致父亲节点平衡因子的变化：
它总是在沿着特征做切分。随着层层递进，这个划分会越来越细。虽然生成的树不容易给用户看，但是数据分析的时候，通过观察树的上层结构，能够对分类器的核心思路有一个直观的感受。举个简单的例子，当我们预测一个孩子的身高的时候，决策树的第一层可能是这个孩子的性别。男生走左边的树进行进一步预测，女生则走右边的树。这就说明性别对身高有很强的影响。
文档对象模型（Document Object Model，简称DOM），是 W3C 组织推荐的处理可扩展标记语言（html或者xhtml）的标准编程接口。
文档对象模型（Document Object Model，简称DOM），是 W3C 组织推荐的处理可扩展标记语言（html或者xhtml）的标准编程接口。
本文主要探讨了React的渲染机制，从构建DOM树、Diff算法、DOM更新策略等方面进行介绍。同时，还讨论了如何优化React的性能，包括虚拟DOM、减少DOM操作、使用key属性、React的shouldComponentUpdate生命周期方法等。通过合理运用这些优化策略，可以大大提高React应用程序的性能。
我们都知道使用React可以使得网页的性能有很大的提高，本文具体探究它是通过什么样的渲染机制做到的。
鉴于 mobx-state-tree 的发布，实现了 mutable 到 immutable 数据的自由转换，将 mobx 写法的数据流，无缝接入 redux 生态，或继续使用 mobx 生态。
大多数现代分类系统都是基于生物体之间的进化关系——即生物体的系统发育。基于系统发育的分类系统以反映我们对它们如何从共同祖先进化而来的理解的方式组织物种或其他群体。
密码学是区块链技术的核心。所有的交易信息都会被编码到区块里，而区块链则是由这一个个区块连接在一起而形成的结构。
推出一个新系列，《看图轻松理解数据结构和算法》，主要使用图片来描述常见的数据结构和算法，轻松阅读并理解掌握。本系列包括各种堆、各种队列、各种列表、各种树、各种图、各种排序等等几十篇的样子。
2-3-4树是一种阶为4的B树。它是一种自平衡的数据结构，可以在O(lgn)的时间内查找、插入和删除，这里的n是树中元素的数目。2-3-4树和红黑树是等价的，也就是每个红黑树都可以转化为一颗2-3-4树，每个选择操作也和2-3-4树中的分裂操作对应。 2-3-4树是这样一种数据结构，满足如下性质: 1) 每个节点每个节点有1、2或3个key，分别称为2-node，3-node，4-node。 2) 每个节点的keys把区间进行了划分，以4-nde为例，key1、key2、
本文咱们了解一下红黑树的设计，相比 jdk1.7 的 HashMap 而言，jdk1.8 最重要的就是引入了红黑树的设计，当冲突的链表长度超过 8 个的时候，链表结构就会转为红黑树结构。
决策树是一种非常有用的分类方法，它能够对新出现的对象给出正确的分类。比起文本描述的规则，我们更希望能使用图形来直观展示决策树的结果，这就是本文介绍的重点——决策树结果可视化。
本以为春节后马上就能写完这些树了，结果没想到一拖再拖居然拖到了开学前，很真实。红黑树还是蛮难的，写着写着才意识到应该先搞完B树然后再写2-3-4树然后再来讲红黑树的，然而还是按照计划勉强这么写了吧，B树之类的之后再来补上。
本文直接借鉴下面的博客进行补充： 区间信息的维护与查询（一）——二叉索引树（Fenwick树、树状数组）
派大星：有过了解，首先对于HashMap在1.7之前是采用的数组+链表，并且根节点是一个entry节点，它的一个内部类。数据插入过程采用的是一个头插法。头插法会在扩容的过程中调用resize方法，然后又调用transfer方法，把里面的一些entry进行了一些rehash，这个过程可能会造成链表的一个循环死循环，也就是死链。最后一点就是由于它没有加锁，也会导致在多线程并发的情况下是线程不安全的。
上线了不到 5 天，没有任何推文介绍的情况下，销量已经超过 400，这个是我万万没想到的，不过这也侧面反映了各位掘友对我的信任。在后台大概看了一下 ID 名单，其中不乏熟悉的面孔，但更多的是几乎没什么印象甚至完全陌生的 ID，确实，回头看看在掘金这些日子的成长，写作、思考和挣扎的过程是极其痛苦的，但正是因为你偶然看到了文章，不经意点了赞、给了一些反馈，才让我有足够的斗志和毅力坚持下去。可能我们从未谋面，甚至互相连微信都没有，但就偏偏在一个叫"掘金"的地方，我收到了来自一个陌生人的认可，这种感觉从未有过，也是一直激励我不断坚持的动力。各位无论是期待已久还是偶尔打开这篇文章，请让我非常真诚地说上一声: 非常感谢！
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 1986年Quinlan提出了著名的I
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。
树模型可以说在机器学习的面试中，是面试官最喜欢问的一类问题，今天小编就带你一起回顾一下去年校招中我所经历的树模型相关的问题，这次带答案呦～～(答案是小编的理解，如果有遗漏的地方，欢迎大家在留言区指正，同时，如果有更多关于树模型的题目，也欢迎在留言区补充)
决策树(Decision Tree)是机器学习中最常见的算法， 因为决策树的结果简单，容易理解， 因此应用超级广泛， 但是机器学习的专家们在设计决策树的时候会考虑哪些特性呢？ 本文根据已有的决策树来分析， 一个想象中万能的决策树会有哪些变化？在这以前， 先总结下使用决策树的优缺点： 优点 天然的可解释性。 这是决策树最大的优点了。 可解释性有两方面的考虑。 一方面， 树结构的理解不需要机器学习专家来解读。 另一方面， 很容易转化成规则。可以处理缺失值（missing）， 字符型（nominal）， 数值
0. 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 数据结构图文解析之：直接插入排序及其优化（二分插入排序）解析及C++实现 数据结构图文解析之：
每个节点或是红色，或是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点（NIL或空节点）是黑色。 如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的。 从任一节点到其每个叶节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。 假设我们将红黑树中的每个红结点“吸收”到它的黑色父结点中，这意味着红结点的子结点将变成黑色父结点的子结点。由于红黑树的性质，我们知道红结点的子节点都是黑色的。
【 文件夹管理 】 cd 显示当前目录名或改变当前目录。 md 创建目录。 rd 删除一个目录。 dir 显示目录中的文件和子目录列表。 tree 以图形显示驱动器或路径的文件夹结构。 path 为可执行文件显示或设置一个搜索路径。 xcopy 复制文件和目录树。 cd 我们用CD命令来改变当前目录，输入CD DOS，那么当前目录就变成了 DOS，有时我们把改变当前目录为一个子目录叫做进入该子目录，那么我们现在就是进入了DOS目录，再输入CD TEMP，那么我们又会进入TEMP目录了，如何退出TEMP目
2018-07-19 11:48
说完了感知机的事儿。我们这次来聊聊决策树，决策树是一种可解释性好、对各种非线性情况适应性强的方法。
现在，react已经慢慢退火，该用用react技术栈的已经使用上，填过多少坑，加过多少班，血泪控诉也不下千文。
该文介绍了DOM的基本概念，包括DOM的定义、组成部分、级别和节点等，并举例说明了DOM在HTML、XML和CSS等文档中的应用。
一颗小树苗，由树根长出树干，树干长出树枝，树枝又长出叶子，最后就这样长成了参天大树。计算机界也有棵树，名叫 Merkle，由一个根节点、一组中间节点和一组叶子节点组成。根节点表示是最终的那个节点，且只有一个。叶子节点可以有很多，但是无法再继续扩散出更多的子节点了。这棵树有什么神奇的作用呢？待小编为你细细道来~
近日，来自MIT朱俊彦团队的一篇论文《Rewriting a Deep Generative Model》就很巧妙地解决了这个问题，目前该论文已被接收为ECCV 2020 Oral，且代码已开源。
Python已经成为数据科学的语言之王。大多数新的数据科学家和程序员继续学习Python作为他们的第一门语言。这是有充分理由的;Python具有较浅的学习曲线、强大的社区和丰富的数据科学库生态系统。
二叉平衡树(AVL)：二叉平衡树是在二叉搜素树的基础上加上了限制：任意节点，左右子树的高度差不能超过1。这个约束常常借助左旋和右旋操作实现。
变量重命名是 JavaScript 代码混淆中最简单且最常用的方法之一。这种方法的基本思想是将所有可能包含敏感信息的变量重命名为无意义的字符串。例如，将 username 替换为 a，将 password 替换为 b。将变量名替换为无意义的字符串或者短字符，使得人类阅读难度大大增加。例如：
Virtual DOM是一棵以JavaScript对象作为基础的树，每一个节点称为VNode，用对象属性来描述节点，实际上它是一层对真实DOM的抽象，最终可以通过渲染操作使这棵树映射到真实环境上，简单来说Virtual DOM就是一个Js对象，用以描述整个文档。
React通过引入Virtual DOM的概念，极大地避免无效的Dom操作，已使我们的页面的构建效率提到了极大的提升。但是如何高效地通过对比新旧Virtual DOM来找出真正的Dom变化之处同样也决定着页面的性能，React用其特殊的diff算法解决这个问题。Virtual DOM+React diff的组合极大地保障了React的性能，使其在业界有着不错的性能口碑。diff算法并非React首创，React只是对diff算法做了一个优化，但却是因为这个优化，给React带来了极大的性能提升，不禁让人感叹React创造者们的智慧！接下来我们就探究一下React的diff算法。
refs允许你直接访问DOM元素或组件实例。为了使用它们，可以向组件添加个ref属性。
在当下数据爆炸的信息时代，凭借区块链去中心化、点对点和防篡改的特性，“区块链+大数据”已成为研究的热门，可以说，区块链与大数据的结合为今后区块链应用的大规模落地奠定了基础。
从架构设计上来说，区块链可以简单的分为三个层次，协议层、扩展层和应用层。其中，协议层又可以分为存储层和网络层，它们相互独立但又不可分割。
在上篇文章中，我们学习了二叉树的基本链式结构以及建树和遍历相关的操作。今天我们学习的则是一些二叉树相关的概念以及二叉树的一种变形形式。
决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3，C4.5，随机森林和CART。其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性；相反，C4.5则主要对可选值少的属性具有一定的偏向性。最终便设计了CART算法来中和这两个极端。CART在特征选取的时候引入了基尼指数，此指数主要是数据纯度的度量方法。所谓数据纯度，就其表面意思便是指的通过特征选择获取的分类结果的纯度情况。当然还有其它的纯度评价函数，那就是信息增益，这个参数可以度量某个特征对分类结果影像的大小，从而确定可以使得模型得到高纯度分类结果的特征属性。接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。实现的包不止一个，包括rpat，party等。我们今天主要介绍party的使用。首先看下包的安装：
将新节点插入到红黑树的某个位置。重新平衡树，确保红黑树的性质仍然满足。RB-DELETE的基本步骤如下：
对于有一类问题，时常关注的是一个区间或者是一个线段，那么就可以使用线段树来解决。比较经典的问题，就是区间染色问题：有一面墙，长度为n，每次选择一段墙来染色，一开始4-6绘制成黄色，然后1-10绘制蓝色，2-7绘制红色，若干次绘色之后能看见多少种颜色，或者是在区间「i，j」区间里面可以看到多少种颜色。所以主要有两个操作，染色操作和查询操作。使用数组操作其实是可以的，染色就只需要把对应下标的内容，修改就好了；查找只需要遍历，这样复杂度就都是
Spatial intratumoral heterogeneity and temporal clonal evolution in esophageal squamous cell carcinoma
在证明 RB-DELETE-FIXUP 之后，树根一定是黑色的的过程中，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它的每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树的性质包括：
本文参考期刊论文信息如下: "The Tree Representation for the Pickup and Delivery Traveling Salesman Problem with LIFO Loading", Yongquan Li, Andrew Lim, Wee-Chong Oon, Hu Qin*, Dejian Tu, European Journal of Operational Research, Volume 212, Issue 3, 1 August 2011, P
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