近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
上一篇文章，我们讲了图的创建和遍历，其中遍历的算法主要有BFS（广度优先算法）和DFS（深度优先算法）两种，并且DFS算法对很多问题都有很好的启示！而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立！这是图论中一个经典问题，可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现！
图论中知名度比较高的算法应该就是 Dijkstra 最短路径算法，环检测和拓扑排序，二分图判定算法 以及今天要讲的最小生成树（Minimum Spanning Tree）算法了。
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2.根据树的name属性动态设置前面的复选框为选中(根据树节点的名字判断，也可以根据其他属性判断)
Hashmap基于数组实现的，通过对key的hashcode & 数组的长度得到在数组中位置，如当前数组有元素，则数组当前元素next指向要插入的元素，这样来解决hash冲突的，形成了拉链式的结构。put时在多线程情况下，会形成环从而导致死循环。
前面已经讲了 "一对一" 的线性存储结构、"一对多"的树结构 ， 现在介绍 "多对多" 的图结构
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。
在JDK1.8以前版本中，HashMap的实现是数组+链表，它的缺点是即使哈希函数选择的再好，也很难达到元素百分百均匀分布，而且当HashMap中有大量元素都存到同一个桶中时，这个桶会有一个很长的链表，此时遍历的时间复杂度就是O(n)，当然这是最糟糕的情况。 在JDK1.8及以后的版本中引入了红黑树结构，HashMap的实现就变成了数组+链表或数组+红黑树。添加元素时，若桶中链表个数超过8，链表会转换成红黑树；删除元素、扩容时，若桶中结构为红黑树并且树中元素个数较少时会进行修剪或直接还原成链表结构，以提高后
在企业实际网络环境中，经常会出现环路，严重的甚至导致网络瘫痪。而在TCP/IP理论中，三层的环路可以通过TTL从一定程度上解决。那么二层的环路又如何解决呢？
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在Faster R-CNN算法之前，R-CNN，SPP-Net和Faster R-CNN这些方法中，都用到了SS（Selective Search）算法，它其实是一种区域建议算法为后续的检测任务提供候选框，SS的论文是《Selective Search for Object Recognition》，即便是这篇论文自己的任务最后都是目标识别：
我们先不讲算法的原理，也不讲一些七七八八的概念，因为对于初学者来说，看到这些术语和概念往往会很头疼。头疼也是正常的，因为无端突然出现这么多信息，都不知道它们是怎么来的，也不知道这些信息有什么用，自然就会觉得头疼。这也是很多人学习算法热情很高，但是最后又被劝退的原因。
树（Tree）是一种非线性的数据结构，由若干个节点（Node）组成。树的定义包括以下几个术语：
关于hashmap的其他有关问题我在源码研究专栏中都有讲解，深入到源码层次的讲解，绝对一看就懂 链接: 深入源码，探究设计思想
随着学习的深入，我们的知识也在不断的扩展丰富。树结构有没有让大家蒙圈呢？相信我，学完图以后你就会觉得二叉树简直是简单得没法说了。其实我们说所的树，也是图的一种特殊形式。
在学习了图的基本结构和遍历方式后，我们再继续地深入学习一些图的基本应用。在之前的数据结构中，我们并没接触太多的应用场景，但是图的这两类应用确是面试或考试中经常出现的问题，而且出现的频率还非常高，不得不来好好说一说。
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。
文档头之后通常是文档类型定义（Document Type Definition，DTD），文档类型定义时确保文档正确的一个重要机制，但是它不是必须的。
在本文中，我们探索了一种简单的方法，为每个方面自动生成离散意见树结构。用到了RL。
数据结构是计算机科学和编程中的基础概念，它们用于组织和存储数据以便有效地进行操作和管理。本文将带您深入探讨数据结构，从基础的数组和链表到高级的树和图，以及它们在实际编程中的应用。
在上一篇文章当中，我们主要学习了最小生成树的Kruskal算法。今天我们来学习一下Prim算法，来从另一个角度来理解一下这个问题。
堆（Heap）是一种特殊的树状数据结构，通常用于实现优先队列。堆有两种主要类型：最大堆和最小堆。最大堆是一棵树，其中每个父节点的值都大于或等于其子节点的值，而最小堆是一棵树，其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。堆的主要特点是根节点具有最大或最小值，这使得堆非常适合处理具有优先级的数据。 优先队列（Priority Queue）是一种抽象数据类型，通常基于堆实现。它允许在插入元素时指定优先级，并在删除元素时始终返回具有最高（或最低）优先级的元素。这使得优先队列适用于需要按优先级处理元素的应用，如任务调度、图算法（如Dijkstra算法）、模拟系统等。 以下是关于堆和优先队列的关键点：
今天选择的是上周codeforces的ACM专场，这一场是俄罗斯ACM-ICPC的一场区域赛。对于acm感兴趣的同学可以尝试一下这套题，我感觉难度不是很大。这次选择了其中全场通过人数414人的J题，算是中等难度吧。我个人感觉非常适合新手练习，算法比较简单，主要是对编码的考验。
作者：Chen Geng, Hong-Xing Yu, Sharon Zhang, Maneesh Agrawala, Jiajun Wu
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
1) 数据 data 结构(structure)是一门研究组织数据方式的学科，有了编程语言也就有了数据结构.学好数据结构可以编写出更加漂亮,更加有效率的代码。
数据结构作为计算机科学和编程的基础之一，对于每位想要在编程领域中取得成功的人来说，都是必不可少的知识。在这篇文章中，我们将为你提供一个完整的学习路径，帮助你逐步学习和掌握数据结构。
相信许多做后端开发的同学，一定用过若依这款框架，这款框架易上手，适合用来做后台管理系统，但是其中也存在一些坑，稍不注意就会中招（大佬可以忽略...）
日前，在第二届北京智源大会语音与自然语言处理专题论坛上，国际自然语言处理著名学者、斯坦福人工智能实验室负责人Christopher Manning做了名为《Linguistic structure discovery with deep contextual word representations》的主题演讲。
目录树主要采用parentId的方式来标识父节点，根据网上关于树结构的分析，几种方式各有优劣，无外乎都是根据不同的场景。如果对于查询比较多的业务场景则采用这种方式的效率更高一点，频繁的CURD 可以采用左右孩子节点的方式，省去了递归，下面是关于目录树的完整实现过程，如果有问题，欢迎小伙伴评论区留言!
二叉树（BinaryTree）的定义，构造树的测试用例生成，先序遍历、中序遍历和后序遍历。
在JDK1.8以前版本中，HashMap的实现是数组+链表，它的缺点是即使哈希函数选择的再好，也很难达到元素百分百均匀分布，而且当HashMap中有大量元素都存到同一个桶中时，这个桶会有一个很长的链表，此时遍历的时间复杂度就是O(n)，当然这是最糟糕的情况。
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|)。
基本概念 图(Graph)：图(Graph)是一种比线性表和树更为复杂的数据结构。 图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。 图G由两个集合V(顶点Vertex)和E(边Edge)组成，定义为G=(V，E) 线性结构：是研究数据元素之间的一对一关系。在这种结构中，除第一个和最后一个元素外，任何一个元素都有唯一的一个直接前驱和直接后继。 树结构：是研究数据元素之间的一对多的关系。在这种结构中
图是非线性数据结构，是一种较线性结构和树结构更为复杂的数据结构，在图结构中数据元素之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。
给你一棵 n 个节点的树（一个无向、连通、无环图），每个节点表示一个城市，编号从 0 到 n - 1 ，且恰好有 n - 1 条路。0 是首都。给你一个二维整数数组 roads ，其中 roads[i] = [ai, bi] ，表示城市 ai 和 bi 之间有一条 双向路 。
哈希表结构（链表散列：数组+链表）实现，结合数组和链表的优点。当链表长度超过 8 时，链表转换为红黑树。
开门见山，本篇博客就介绍图相关的东西。图其实就是树结构的升级版。上篇博客我们聊了树的一种，在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树，比如红黑树，B树等等，以及这些树结构的应用。本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索，这两者算是图结构的基础。下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法，然后在聊聊图的最短路径、拓扑排序、关键路径等等。废话少说开始今天的内容。 一、概述 在博客开头，我们先聊一下什么是图。在此我不想在这儿论述图的定义，当然那些是枯燥无味的。图在我们生活中无处不在呢，各种地
在二叉树结点结构中加一个指针域，使其指向层次遍历的下一个结点，特别地，每一层的最后一个结点为空。（Code）
PHP数据结构（十四） ——键树（双链树） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概念 键树又称为数字查找树，该树的度>=2，每个节点不是存储关键字，而是存储组成关键字的一个字符或数值的一个数字。
同学留步。你知道什么时候会做这个转换吗？ --这个，这个。。。应该是删除时吧 优秀！除了删除时，还有没有别的场景？
决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先询问男方是否有房产，如果有房产再了解是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。
由于事物之间普遍联系的哲学原理，网络结构无处不在。例如，微信用户之间的好友关系形成社群网络，科学论文间的相互引用关系形成文献网络，城市之间的道路连接形成交通网络 …… 可以说，万事万物都处在一个复杂网络当中。马克思·韦伯也说：人是悬挂在自己编织的意义之网上的动物。网太重要了，所以我们每次到一个新的地方，我们都会问：老板，有网吗？wifi密码是什么？
为药物设计新分子需要手动，且耗时，容易出错。但麻省理工学院的研究人员现在已朝着完全自动化设计过程迈出了一步，这可以大大加快速度，并产生更好的结果。
一（基本概念） 1.图的定义：图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 2.与线性表、树的比较： （1）线性表中我们把数据元素叫元素，树中将数据元素叫结点，在图中数据元素，我们则称之为顶点。 （2）线性表中可以没有数据元素，称为空表。树中可以没有结点，叫做空树。在图结构中，不允许没有顶点。 （3）线性表中，相邻的数据元素之间具有线性关系，树结构中，相邻两层的结点具有层次关系，而图中，任意两个顶点之间都可能有关系
曾几何，了不起也遇到这样的问题：在一堆前端项目代码中，横七竖八的总能看到这样一种结构——树！
什么是动画骨架绑定呢？基于 3D 蒙皮创建骨骼。动画模型中的关节就像现实中人的关节一样，两个关节组成一段骨骼，几段骨骼组成一个骨架。绑定就是把模型绑定到骨骼上边，通过骨骼来控制模型的运动。
zTree 是一个依靠 jQuery 实现的多功能 “树插件”。优异的性能、灵活的配置、多种功能的组合是 zTree 最大优点。
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