背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有叶子节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取叶子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList,通过两层while循环,实现对指定节点的所有叶子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点

//让树所有叶子节点连成一个单链表,让rchild作为 next指针 LNode *head=null,*pre=null;//全局变量 LNode *InOrder(BTNode *T){ if(T!=null){ InOrder(T->lchild); if(T->lchild==null && T->rchild==null){ if(pre==null){ pre=T; head=T; }else{ pre->rchild=T; pre=T; } } InO

MySQL索引背后的数据结构及算法原理 https://www.kancloud.cn/kancloud/theory-of-mysql-index  非常好 根据一条sql  如何查看索引结构等信息?   聚簇索引数据库表中的数据都是存储在页里的,那么这一个页可以存放多少条记录呢? 这取决于一行记录的大小是多少,假如一行数据大小是1k,那么理论上一页就可以放16条数据. 当然,查询数据的时候,MySQL也不能把所有的页都遍历一遍,所以就有了索引,InnoDB存储引擎用B+树的方式来构建索引.

完整function )) ) CHARSET utf8 BEGIN ) ; ) ; SET str = ''; SET cid =cast(rootId as CHAR); WHILE cid is not null DO SET str= concat(str,',',cid); IF table_name = 'tb_menu' THEN ; ELSEIF table_name = 'tm_service_category' THEN ; ELSEIF table_name = 'tm_p

一个查询语句经过哪些步骤 这次我们从MySQL的整体架构来讲SQL的执行过程,如下图: 在整体分为两部分Server和引擎层,这里引擎层我使用InnoDB去代替,引擎层的设计是插件形式的,可以任意替代,接下来我们开始介绍每个组件的作用: Server层 连接器:连接器负责跟客户端建立连接.获取权限.维持和管理连接:查询缓存:服务的查询缓存,如果能找到对应的查询,则不必进行查询解析,优化,执行等过程,直接返回缓存中的结果集:解析器:解析器会根据查询语句,构造出一个解析树,主要用于根据语法规则来验证

平衡二叉树 此前讲红黑树时也提到了平衡二叉树,红黑树和AVL树都是能保证树不退化的平衡二叉树,平衡二叉树采用二分思想组织数据,能大大提高单点查找数据的效率,其组装过程略. 作为对比,此处也列出平衡二叉树规则 节点最多有两个子节点. 节点大于其左子节点小于其右子节点. 树的左右两边层级最多相差不大于1. 但平衡二叉树的性能和层级成反比,如果层级过多,则影响效率.因此数据库使用平衡二叉树组织数据过于低效,产生了B树. B树 结构 B树即多路平衡查找树,也叫多叉树,其规则如下: 递增排序,左小右大.

二叉树中第k层节点个数 递归解法: (1)假设二叉树为空或者k<1返回0 (2)假设二叉树不为空而且k==1.返回1 (3)假设二叉树不为空且k>1,返回左子树中k-1层的节点个数与右子树k-1层节点个数之和 代码例如以下: int GetNodeNumKthLevel(BinaryTreeNode *pRoot, int k) { if(pRoot == NULL || k < 1) return 0; if(k == 1) return 1; int numLeft = GetNod

本文实例讲述了MySQL实现树状所有子节点查询的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要

题意: n个数字 下面n个数字表示数列 2个操作 1 [u, v]  k  add [u,v ]区间 (u点要计算)每隔k个位置,该数字+add 2 pos 询问 pos下标的值(下标从1开始) 思路: 因为k很小, 可以直接存 k[11] 注意查询时, 先找到 pos 所在的 叶子节点 再向上 添加 对应k位置的值 #include<iostream> #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<string&g

    年前项目组接微信公众号. 上线之后,跟微信相关的用cid列的查询会话的SQL变慢了几十倍!思考这个问题思考了非常久.从出现以来一直是我心头的一个结.cid这一列是建了索引的,普通的cid列更新都没问题,为何仅仅有微信的有问题?同样的前缀又是怎样影响索引的?    分析过程     1.explain下微信cid的查询.微信的cid会以mid-qqwanggou001为前缀插入数据 explain select * from analysis_sessions where cid = "m

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有子节点(包含路径上的枝干节点和叶子节点) 枝干节点:如果一个节点下还有子节点,则为枝干节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取所有子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getChildList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_

在日常的web应用开发过程中,一般会涉及到数据库方面的操作,其中查询又是占绝大部分的.我们不仅要会写查询,最好能系统的学习下与查询相关的知识点,这篇随笔我们就来一起看看MySQL查询知识相关的树是什么样的. MySQL查询知识树: 一.查询的方式 二.查询的原理 三.查询的应用场景 四.查询的效率比较 五.查询的优化 一.查询的方式 MySQL的查询可以分为交叉连接.内连接.外连接.自然连接.   下述对于连接查询的学习,会用到以下两张表: create table t_commodity_ty

网上还有用unique函数和lowerbound函数离散的方法,可以百度搜下题解就有. 这里给出介绍unique函数的链接:http://www.cnblogs.com/zhangshu/archive/2011/07/23/2115090.html #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <set> /* 题

//获取所有树叶子节点 注册添加事件 if ($(node).tree('isLeaf', node.target)) 是否叶子节点 $(function () { $('.easyui-tree').tree({ onClick: function (node) { if ($(node).tree('isLeaf', node.target)) { alert(node.text); } } }) })

表结构和表数据就不公示了,查询的表user_role,主键是id,每条记录有parentid字段; 如下mysql查询函数即可实现根据一个节点查询所有的子节点,根据一个子节点查询所有的父节点.对于数据量较大的时候(我这里测试的1万条左右).查询效率非常慢.建议在java代码中进行处理. CREATE FUNCTION `getChildList`(rootId INT) ) BEGIN ); ); SET sChildTemp =cast(rootId as CHAR); WHILE sChil

Given a tree, you are supposed to list all the leaves in the order of top down, and left to right. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integer N (≤10) which is the total number o

#include "stdio.h" #include "string.h" #include "malloc.h" #define NULL 0 #define MAXSIZE 30 typedef struct BiTNode      //定义二叉树数据结构 {     char data;     struct BiTNode *lchild,*rchild; } BiTNode; void preCreate(BiTNode *&

http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2012/08/28/2659915.html 求每个节点到叶子节点的最长距离 需要保存每个节点到叶子节点距离的最大值和次大值.第一次dfs求出到下面叶子节点的最大值,第二次dfs更新从父节点过来的最大值. #include <iostream> #include <string> #include <cstring> #include <cstdlib> #include &l

  导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘

MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更 好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所 以查询语句的优化显然是重中之重. 本人从13年7月份起,一直在