树root与base

2024-09-01

root/base/stem概念

The verb root (or base form): 1.is the same as the infinitive不定式 (e.g., to dive, to jump, to wonder) but without the to. It is the version of the verb without any endings (e.g., -s, -ing, and ed).2.Is the Same as Most of the Present Tense words的组成:ro

基于tiny4412的Linux内核移植 -- 设备树的展开

作者信息作者: 彭东林邮箱:pengdonglin137@163.com QQ:405728433 平台简介开发板:tiny4412ADK + S700 + 4GB Flash 要移植的内核版本:Linux-4.4.0 (支持device tree) u-boot版本:友善之臂自带的 U-Boot 2010.12 (为支持uImage启动,做了少许改动) busybox版本:busybox 1.25 交叉编译工具链: arm-none-linux-gnueabi-gcc (gcc vers

中文分词系列（一）双数组Tire树(DART)详解

1 双数组Tire树简介双数组Tire树是Tire树的升级版,Tire取自英文Retrieval中的一部分,即检索树,又称作字典树或者键树.下面简单介绍一下Tire树. 1.1 Tire树 Trie是一种高效的索引方法,它实际上是一种确定有限自动机(DFA),在树的结构中,每一个结点对应一个DFA状态,每一个从父结点指向子结点(有向)标记的边对应一个DFA转换.遍历从根结点开始,然后从head到tail,由关键词(本想译成键字符串,感太别扭)的每个字符来决定下一个状态,标记有相同字符的边被选中

双数组Trie树 (Double-array Trie) 及其应用

双数组Trie树(Double-array Trie, DAT)是由三个日本人提出的一种Trie树的高效实现 [1],兼顾了查询效率与空间存储.Ansj便是用DAT(虽然作者宣称是三数组Trie树,但本质上还是DAT)构造词典用作初次分词,极大地节省了内存占用.本文将简要地介绍DAT,并实现了基于DAT的前向最大匹配的中文分词算法. 1. Trie树两种实现 Trie树(也称为字典树.前缀树)是一种常被用于词检索的树结构,其思想非常简单:利用词的共同前缀以达到节省空间的目的:基本的实现有arr

从Trie树到双数组Trie树

Trie树原理又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种.它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,能在常数时间O(len)内实现插入和查询操作,是一种以空间换取时间的数据结构,广泛用于词频统计和输入统计领域. 来看看Trie树长什么样,我们从百度找一张图片: 字典树在查找时,先看第一个字是否在字典树里,如果在继续往下,如果不在,则字典里不存在,因此,对于一个长度为len的字符串,可以在O(len)时间内完成查询. 实现trie树怎

Luogu 3384 【模板】树链剖分

题目描述如题,已知一棵包含N个结点的树(连通且无环),每个节点上包含一个数值,需要支持以下操作: 操作1: 格式: 1 x y z 表示将树从x到y结点最短路径上所有节点的值都加上z 操作2: 格式: 2 x y 表示求树从x到y结点最短路径上所有节点的值之和操作3: 格式: 3 x z 表示将以x为根节点的子树内所有节点值都加上z 操作4: 格式: 4 x 表示求以x为根节点的子树内所有节点值之和输入输出格式输入格式: 第一行包含4个正整数N.M.R.P,分别表示树的结点个数.操作个数

基于tiny4412的Linux内核移植 -- 设备树的展开【转】

转自:https://www.cnblogs.com/pengdonglin137/p/5248114.html#_lab2_3_1 阅读目录(Content) 作者信息平台简介摘要正文一.根据设备树创建device node链表二.遍历device node链表,创建并注册platform_device 三.注册其他设备其他一./proc/device-tree 二./sys/firmware 三.测试回到顶部(go to top) 作者信息作者: 彭东林邮箱:pengdo

双数组Trie树(DoubleArrayTrie)Java实现

http://www.hankcs.com/program/java/%E5%8F%8C%E6%95%B0%E7%BB%84trie%E6%A0%91doublearraytriejava%E5%AE%9E%E7%8E%B0.html 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)是一种空间复杂度低的Trie树,应用于字符区间大的语言(如中文.日文等)分词领域. 双数组Trie (Double-Array Trie)结构由日本人JUN-ICHI AOE于1989年提出的,是Trie结构的压缩

BZOJ 3127 [Usaco2013 Open]Yin and Yang（树点分治）

[题目链接] http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3127 [题目大意] 给出一棵01边权树,求存在多少条路径,使得路径上0和1的数量相同, 并且在路劲中能找到至少一个中断点,使得分为两段01数量相同的路径 [题解] 我们对这棵树进行点分治,每次只考虑经过重心的路径, 我们将路径权值和分出现一次和出现多次进行统计,如果出现一次, 则在之前出现了多次的权值数组中查相反数,如果出现多次, 则是一次和多次的权值数组的和,权值和为0的特殊情况则

2019牛客多校第八场 F题 Flowers 计算几何+线段树

2019牛客多校第八场 F题 Flowers 先枚举出三角形内部的点D. 下面所说的旋转没有指明逆时针还是顺时针则是指逆时针旋转. 固定内部点的答案的获取 anti(A)anti(A)anti(A)或者说A‾\overline{A}A表示DA→\overrightarrow{DA}DA旋转180°之后的方向. block(A,B)block(A,B)block(A,B)表示的是DA→\overrightarrow{DA}DA旋转到DB→\overrightarrow{DB}DB的扫过的几何区间.

左偏树（p3261) 对我来说是一道进阶题

题意:有n座城池,m个人: 每座城池有一个耐久度: 每座城池有一个父亲城池(肯定会形成一棵树),还有flag base (这个看题意) 每个人有一个战力值和一个开始进攻的城池序号: 问:1.每个城池能够使将领死亡的死亡数 2.每个将领能够攻占的城池数量: 思路,这道题是一颗树,所以自然而然的想到用dfs传到根节点,再传回去这种做法: 那么在这种做法下,我们建立最小堆,对每一个节点建立一个最小堆,然后遍历的时候,将小于limit[]的将领弹出: 这个时候需要更新答案, 这个城池的将领死亡数量+1:

莫队或权值线段树或主席树 p4137

题目描述有一个长度为n的数组{a1,a2,…,an}.m次询问,每次询问一个区间内最小没有出现过的自然数. 输入格式第一行n,m. 第二行为n个数. 从第三行开始,每行一个询问l,r. 输出格式一行一个数,表示每个询问的答案. 一开始以为像答案这样的做法会超时,没想到真是这样写... #include<cstdio> #include<algorithm> #include<math.h> #include<string.h> using namesp

双数组字典树(Double Array Trie)

参考文献 1.双数组字典树(DATrie)详解及实现 2.小白详解Trie树 3.论文<基于双数组Trie树算法的字典改进和实现> DAT的基本内容介绍这里就不展开说了,从Trie过来的同学应该比较熟悉,Trie对内存的消耗比较大,DAT正是为了优化该问题而提出.此文重点说一下如何去理解DAT的base数组和check数组,希望能给诸位些帮助,DAT中定义base数组.check数组满足的条件为: base[s] + c = t check[t] = s 这里s指转移前的状态,c指字符的编码,

数据结构图文解析之：树的简介及二叉排序树C++模板实现.

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 1. 树的简介 1.1 树的特征树是一种数据结构,它是n(n>=0)个节点的有限

JS与树本（复杂）

<!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="UTF-8"> <title>树形组件</title></head><link rel="stylesheet" type="text/css" href="task.css"><body><fieldset id="t

【BZOJ3207】花神的嘲讽计划I 可持久化线段树/莫队

看到题目就可以想到hash 然后很自然的联想到可持久化权值线段树 WA:base取了偶数这道题还可以用莫队做,比线段树快一些可持久化线段树: #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define uint unsigned int #define ull unsigned long long #define inf 4294967295 #define N 100005 #define M 100005 #define base 1000

AVL树模板

///AVL树模板 typedef struct Node ///树的节点 { int val,data; int h; ///以当前结点为根结点的数的高度 int bf; ///平衡因子(左子树高度与右子树高度之差) Node *left,*right; }Node; class AvlTree ///alv树,树中太多函数,用类来实现容易一些 { private: Node *root; ///树的根节点 public: void Init() ///初始化树 { root=NULL; }

poj 3841 Double Queue (AVL树入门）

/****************************************************************** 题目: Double Queue(poj 3481) 链接: http://poj.org/problem?id=3481 算法: avl树(入门) *******************************************************************/ #include<cstdio> #include<cstring&

字典树(Trie树)实现与应用

一.概述 1.基本概念字典树,又称为单词查找树,Tire数,是一种树形结构,它是一种哈希树的变种. 2.基本性质根节点不包含字符,除根节点外的每一个子节点都包含一个字符从根节点到某一节点.路径上经过的字符连接起来,就是该节点对应的字符串每个节点的所有子节点包含的字符都不相同 3.应用场景典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(不仅限于字符串),经常被搜索引擎系统用于文本词频统计. 4.优点利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度的减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高. 二

oracle 树状查询

做树状查询的时候,oracle有自己的优势,一条sql语句就可以搞定,而mysql这种数据库就只能用递归了... 递归的项目实例: //递归取到栏目路径 public List getTreeList(List list,String columnid) { Column c = this.getColumn(columnid); list.add(c.getColumnname()); String parentid = this.isNull(c.getParentcolumnid());

lintcode:线段树的查询

线段树的查询对于一个有n个数的整数数组,在对应的线段树中, 根节点所代表的区间为0-n-1, 每个节点有一个额外的属性max,值为该节点所代表的数组区间start到end内的最大值. 为SegmentTree设计一个 query 的方法,接受3个参数root, start和end,线段树root所代表的数组中子区间[start, end]内的最大值. 解题递归 /** * Definition of SegmentTreeNode: * public class SegmentTreeNod

树root与base

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