使用组件:Popover 弹出框.Tree 树形控件 和 input 输入框 用法: 1.新建一个.vue文件,粘贴以下组件封装的代码(完全可以使用) 2.在页面需要使用下拉树的地方调用即可. (1)import selectTree from '@/components/selectTree/selectTree' (2)components: {selectTree} (3)页面调用 组件封装代码: <template> <div v-if="update">

Given two binary trees, write a function to check if they are equal or not. Two binary trees are considered equal if they are structurally identical and the nodes have the same value. 做过symmetric tree再做这题就简单了,同时深搜两颗树,同时对比他们的左孩子和右孩子就可以了. bool isSameTr

首先建立树节点所用的记录类型 type HXL_TNode = record name:string; desc:string; BRoot:Boolean; 定义该类型指针 pHXL_TNode = ^ HXL_TNode; 然后在virtualstringtree所在的frame或者form的create函数中,初始化你的virtualtree 添加列:vrtlstrngtr1.Header.Columns.Add 设置第n列的名称vrtlstrngtr1.Header.Columns[n]

在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结.作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈.为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率.下面我们就对FP Tree算法做一个总结. 1. FP Tree数据结构 为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据.这个数据结构包括三部分,如下图所示: 第一部分是一个项

一.索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary search).

Merkle Tree 概念 来源 https://www.cnblogs.com/fengzhiwu/p/5524324.html /*最近在看Ethereum,其中一个重要的概念是Merkle Tree,以前从来没有听说过,所以查了些资料,学习了Merkle Tree的知识,因为接触时间不长,对Merkle Tree的理解也不是很深入,如果有不对的地方,希望各位大神指正*/ Merkle Tree,通常也被称作Hash Tree,顾名思义,就是存储hash值的一棵树.Merkle树的叶子是数

B-Tree介绍 B-Tree是一种多路搜索树(并不是二叉的):       1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2:       2.根结点的儿子数为[2, M]:       3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]:       4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字)       5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1:       6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1]:且K[i]

在Chromium中.WebKit会创建一个Graphics Layer Tree描写叙述网页.Graphics Layer Tree是和网页渲染相关的一个Tree. 网页渲染终于由Chromium的CC模块完毕,因此CC模块又会依据Graphics Layer Tree创建一个Layer Tree.以后就会依据这个Layer Tree对网页进行渲染.本文接下来就分析网页Layer Tree的创建过程. 老罗的新浪微博:http://weibo.com/shengyangluo,欢迎关注. <A

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear searc

Prelude 很好的模板题. 传送到Codeforces:(*￣3￣)╭ Solution 首先要会DSU on Tree,不会的看这里:(❤ ω ❤). 众所周知DSU on Tree是可以用来处理子树信息的,但是有时候也可以用来处理链上信息. IOI 2011 Race是一道著名的点分治模板题,要求统计链信息,也可以用DSU on Tree来做,题目链接在这里:(✿◕‿◕✿). 基本思路和点分治是一样的,对于每个点u,我们统计出所有经过u的路径的信息. 于是我们有了一个非常好的思路:统计每

目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构,在本文的下一节会结合存储器原理及计算机存取原理讨论为什么B-Tree和B+Tree在被如此广泛用于索引,这一节先单纯从数据结构角度描述它们. B-Tree 为了描述B-Tree,首先定义一条数据记录为一个二元组[key, data],key为记录的键值,对于不同数据记录,key是互不相同的:data为数据记录除key外的数据.那么B-Tree是满足下列条件的数据结构: d为大于1的一个正整数,称为B-Tree的度.

B+/-Tree原理 B-Tree介绍 B-Tree是一种多路搜索树(并不是二叉的):       1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2:       2.根结点的儿子数为[2, M]:       3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]:       4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字)       5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1:       6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[

FP Tree算法原理总结 在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结.作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈.为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率.下面我们就对FP Tree算法做一个总结. 1. FP Tree数据结构 为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据.这个数据结构包括三部分,如

概念 特点 B-Tree有许多变种,其中最常见的是B+Tree,例如MySQL就普遍使用B+Tree实现其索引结构. 与B-Tree相比,B+Tree有以下不同点: 每个节点的指针上限为2d而不是2d+1. 内节点不存储data,只存储key:叶子节点不存储指针. 图3是一个简单的B+Tree示意. 图3 由于并不是所有节点都具有相同的域,因此B+Tree中叶节点和内节点一般大小不同.这点与B-Tree不同,虽然B-Tree中不同节点存放的key和指针可能数量不一致,但是每个节点的域和上限是一致

模板题 原理 类似树链剖分对重儿子/长儿子剖分,Link Cut Tree 也做的是类似的链剖分. 每个节点选出 \(0 / 1\) 个儿子作为实儿子,剩下是虚儿子.对应的边是实边/虚边,虚实时可以进行灵活变换的. 实链:实边连起来的极大链,也可以理解为所有实边构成的若干联通块. Splay 维护每个实链,其中中序遍历对应着从上到下维护的路径: 本质上是维护所有实边,用 Splay 中的后继前驱来维护原树的父子关系. 如何维护虚边的父子呢?即实链之间的关系,认父不认子.设 \((u, v)\)

B+树做索引而不用B-树 那么Mysql如何衡量查询效率呢?– 磁盘IO次数. 一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上. B-树/B+树的特点就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了减少磁盘IO次数,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时), 而B+树除了叶子节点其

插件名称 描述 URL jQuery 1.11.0 js库,不用介绍了 http://www.jquery.com jQuery Migrate plugin 1.2.1 jQuery 老版本过渡迁移插件 http://www.jquery.com Twitter Bootstrap v3.3.4 Bootstrap, 不用介绍了 http://getbootstrap.com Select2 v3.4.6 Select2, 基于jQuery的一个插件,支持搜索,远程搜索,以及结果翻页. htt

Given an integer array nums, find the sum of the elements between indices i and j (i ≤ j), inclusive. The update(i, val) function modifies nums by updating the element at index i to val. Example: Given nums = [1, 3, 5] sumRange(0, 2) -> 9 update(1, 2

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数