链接： 129. 求根节点到叶节点数字之和 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
给定一个无向、连通的树。树中有 N 个标记为 0...N-1 的节点以及 N-1 条边 。
国产数据库 - 内核特性 - CloudberryDB中的Runtime Filter
决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.
矩阵链乘法问题是一个经典的动态规划问题，其中给定一个矩阵链，我们需要确定一个乘法顺序，使得计算该链所需的总标量乘法次数最少。
随着深度学习技术的成熟和人工智能的发展，机器开始变得越来越“聪明”，越来越了解用户的喜好和习惯。
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
在上一篇文章中我们大致了解到了MPI的基本概念以及其运行原理，并且学习了一些简单的MPI通信函数以及例子。在本篇中我们将会以实现遗传算法为例子，讲解一些更深入的MPI概念以及函数并投入使用。
PgSQL中输出去重的元组有多种方法，比如通过HashAgg或者GroupAgg。这里我们介绍第三种方法，通过Unique算子来完成这个功能。当然语句上可以是：select distinct(id1) from t;
数据库的SQL执行引擎负责处理和执行SQL请求。通常情况下，查询优化器会输出物理执行计划，一般由一系列的算子组成。当前，有两种算子流水线构建方式：1）需求驱动的流水线，由算子不断从下级算子拉取数据；2）数据驱动的流水线，由算子将每个数据推送给父算子。
在计算机科学中，树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实现这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由 n（n>0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
执行器在数据库整个体系结构中起到承上（优化器）启下（存储）的作用，本章首先介绍执行器的基本框架，然后引申介绍执行引擎中一些关键技术。通过本章的学习，读者应该对于执行器有基本的认识。
一、算法概述 二、决策树的构建过程 三、常用指标 四、决策树停止分裂的条件 五、决策树算法 六、决策树的剪枝 七、梯度提升决策树（GBDT） 八、实现方法
一、Zookeeper简介 Zookeeper是一个服务，是一个分布式协调技术，他提供高性能，分布式的协调服务。主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成“脏数据”的后果。它也提供了其他简单的功能，这样分布式系统可以基于它来实现更好的服务，比如同步，配置管理，集群等等。他使用文件系统目录树作为数据模型。服务端可以跑在java程序上，他提供java和C的客户端api。 什么是分布式系统？ 1.由多台计算机组成一个整体 2.计算机之间可以互相通信（rest/rpc
从客户端发出一条 SQL 语句到结果返回给客户端的整体执行流程如图1所示，从中可以看到执行器所处的位置。
LogicalPlan的父类QueryPlan主要分为六个模块： – 输入输出 涉及QueryPlan内属性相关的输入输出 – 基本属性 QueryPlan内的基本属性 – 字符串 主要用于打印QueryPlan的树形结构信息 – 规范化 类似Expression中的规范化 – 表达式操作 – 约束 本质上也是数据过滤条件的一种，同样是表达式类型。通过显式的过滤条件推导约束
火山模型（迭代器模型）， 是1994年 Goetz Graefe 在他的论文 《Volcano, An Extensible and Parallel Query Evaluation System》中提出的概念。
本文为一次前端技术分享的演讲稿，所以尽力不贴 Vue.js 的源码，因为贴代码在实际分享中，比较枯燥，效果不佳，而更多的是以图片和文字的形式进行表达。
来源：Analytics Vidhya 编译：Bot 编者按：通常，我们会把基于树形结构的学习算法认为是最好的、最常用的监督学习方法之一。树能使我们的预测模型集高精度、高稳定性和易解释于一身，与线性模型不同，它能更好地映射非线性关系，适用于解决分类或回归等任何问题。 谈及基于树的学习算法，决策树、随机森林、gradient boosting等是现在被广泛应用于各种数据科学问题的一些方法。本文旨在帮助初学者从头开始学习基于树形结构进行建模，虽然没有机器学习知识要求，但仍假设读者具备一定的R语言或Python基
旷视天元（MegEngine）是一个深度学习框架，它主要包含训练和推理两方面内容。训练侧一般使用 Python 搭建网络；而推理侧考虑到产品性能的因素，一般使用 C++ 语言集成天元框架。无论在训练侧还是推理侧，天元都担负着将训练和推理的代码运行到各种计算后端上的任务。目前天元支持的计算后端有 CPU、GPU、ARM 和一些领域专用的加速器，覆盖了云、端、芯等各个场景。
作者：boxizeng，腾讯高级工程师 |导语 近期在做Hippy首屏节点提前渲染的优化，实现过程中查阅了SDK中相关的源码，对底层实现的理解更深了一步，编写此文小结一番。 01 背景 背景主要是减少页面打开耗时，提升业务秒开率。 回顾 Hippy 业务从入口点击到页面呈现整个过程，大致包含引擎初始化，jsbundle 加载和 view 创建三块，其中还包括 js 与native 之间的通讯耗时以及数据的编解码耗时。减少页面 loading 或白屏时间，同样可从这三方面入手，而 Hippy SDK 或团队
上一篇我们研究了 Immutable.js 持久化数据结构的基本实现原理，对其核心数据结构Vector Trie进行了介绍，并着重探究了其中的位分区机制。采用位分区的根本原因是为了优化速度，而对于空间的优化， Immutable.js 是怎么做的呢？接下来先探讨下这点。
近日，腾讯开源跨端框架 Hippy，一周即吸引3000+star。在腾讯内部，Hippy 已运行3年之久，跨 BG 共有 18 款线上业务正在使用 Hippy，日均 PV 过亿，且已建立一套完整生态。相较于其他跨端框架，Hippy 对前端开发者更友好：紧贴 W3C 标准，遵从网页开发各项规则，使用 JavaScript 为开发语言，同时支持 React 和 Vue 两种前端主流框架。本文为大家介绍了Hippy 常用调试方法和常见问题案例，希望能够帮助开发者快速上手。
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，其中每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树满足以下性质：
B树（B-tree）是一种自平衡的树，常用于数据库和文件系统的索引结构。在B树中，每个节点最多有 m 个子节点（对于B树，m 是阶数，即节点的最大子节点数），并且每个非根节点至少有 ⌈m/2⌉ 个子节点（其中 ⌈x⌉ 表示不小于 x 的最小整数）。
CBO的整体思路是：从逻辑查询计划树，自上而下枚举每个逻辑运算符可能的物理算子，从所有可能的执行路径中选择一条评估代价最小的作为物理查询计划。
题目:: https://leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree/
在 SQL 中，聚合操作对一组值执行计算，并返回单个值。TiDB 实现了 2 种聚合算法：Hash Aggregation 和 Stream Aggregation。
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堆排序 前言 堆排序相比冒泡排序、选择排序、插入排序而言，排序效率是最高的，本文从堆的属性和特点出发采用图文形式进行讲解并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文? 堆属性 堆分
openGauss实现了向量化执行引擎，达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上，一次处理一批数据，而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化，达到指令级别并行。本文关注索引扫描算子CStoreIndexScan，并以btree索引为例。
Limit算子的描述结构式LimitState，它的结构如上图。PlanState是计划节点的描述信息；重要结构成员limitOffset和limitCount分别是limit算子计算offset和limit返回数量的表达式计算步骤，这个结构在ExecInitLimit中进行初始化；offset和count分别保存表达式计算的结果，也就是offset值和limit值；noCount表示是否有Limit，比如仅有offset语句；lstate表示算子执行的状态机；position作为中间使用值，表示最近一次返回tuple的位置；subSlot作为指针，指向子节点中获取的tuple。
用来表示一行数据的类，根据下标来访问和操作元素，其中每一列都是Catalyst内部定义的数据类型；物理算子树产生和转换的RDD类型为RDD[InternalRow]；
「TiDB 查询优化及调优」系列文章将通过一些具体的案例，向大家介绍 TiDB 查询及优化相关的原理和应用，在 上一篇文章 中我们简要介绍了 TiDB 查询优化器的优化流程。
论文中出现了一些名词，如果不了解其内涵，可能很难对论文的一些关键设计点理解到位，因此这里对相关概念和背景做了一些铺垫。
在计算机科学中，二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”和“右子树”，左子树和右子树同时也是二叉树。二叉树的子树有左右之分，并且次序不能任意颠倒。
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，则它的子节点都是黑色的。 从任一节点到其每个叶子的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点。 现在，我们假设从节点 x 到其任一后代叶节点的最长简单路径长度为 L，最短简单路径长度为 S。由于红黑树的性质 5，最长路径和最短路径上的黑色节点数量是一样的，我们设这个数量为 B。
在顺序统计树（也称为平衡二叉搜索树）中，要找到一个元素 x 的第 i 个后继，我们可以使用以下步骤：
思维导图是一种常见的表达发散性思维的有效工具，市面上有非常多的工具可以用来画思维导图，有免费的也有收费的，此外也有一些可以用来帮助快速实现的JavaScript类库，如：jsMind、KityMinder。
摘要：本文主要介绍 Query 层的整体结构，并通过一条 nGQL 语句来介绍其通过 Query 层的四个主要模块的流程。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。Tensorflow由Google开发，是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习。 例如，如果您使用到了Google照片或Google语音搜索，那么您就间接使用了Tensorflow模型。它们在大型Google硬件集群上工作，在感知任务方面功能强大。
二叉树中的节点最多只能有2个子节点，一个是左侧子节点，一个是右侧子节点，这样定义的好处是有利于我们写出更高效的插入，查找，删除节点的算法。
代码见：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
分治会将大问题拆解成小问题，拆解到最小问题之后，开始不断合并结果，递归是分治实现的一种形式或者是分治实现的一部分，分治包括三分部分，分解、计算、合并。分治的场景很多，例如快速排序，归并排序。
要编写一个链式二叉树项目，首先要明确我们想要达到的效果是什么样，下面我将用vs2022编译器来为大家演示一下链式二叉树程序运行时的样子：
根据提供的文章内容，撰写摘要总结。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/166855.html原文链接：https://javaforall.cn
我们在执行explain analyze观察执行计划执行情况时，时常通过每个算子实际执行结果来分析SQL的执行，其中有一项“rows = XXX”表示执行的行数（这里姑且先认为是执行的真实行数）。但有些场景下，比如MergeJoin，如下：
面试官:"你了解虚拟DOM(Virtual DOM)跟Diff算法吗,请描述一下它们";
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