查找算法

代码： package com.example.chyer.demo; import java.util.Stack; public class Test { private String v; private Test left; private Test right; public static void main(String[] args) { // 初始化二叉树 Test parent = new Test(); parent.v = "4"; parent.left = new Test(); parent.left.v = "2"; parent.left.left = new Test(); parent.left.left.v = "1"; parent.left.right = new Test(); parent.left.right.v = "3"; parent.right = new Test(); parent.right.v = "6"; parent.right.left = new Test(); parent.right.left.v = "5"; System.out.println("先序遍历："); parent.preOrder(); System.out.println("中序遍历："); parent.infixOrder();

一、MySQL中索引的语法 1. 创建索引 1. 在创建表的时候添加索引 CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) ); 2. 在创建表以后添加索引 ALTER TABLE my_table ADD [UNIQUE] INDEX index_name(column_name); 或者 CREATE INDEX index_name ON my_table(column_name); 注意： 1、索引需要占用磁盘空间，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够 2、创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行 2. 根据索引查询 具体查询： SELECT * FROM table_name WHERE column_1=column_2;(为column_1建立了索引) 或者模糊查询 SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '%三' SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '三%' SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '%三%' SELECT *

算法一： 新建两个List，ListA添加不重复的元素，ListB保存重复的元素，遍历原来的List，ListA不包含元素，添加到ListA中，ListA包含说明重复，添加到ListB中。 算法二： 使用Linq或者扩展方法+Lambda对集合进行分组，查找组内元素个数大于1 的组。 算法三： 对集合排序，遍历集合，当前元素与下一个元素相同，即认为是重复元素。 转载于:https://www.cnblogs.com/nzbbody/p/3317210.html 来源： https://blog.csdn.net/weixin_30436891/article/details/99234422

项目中用到大量基础图像处理知识，其中灰度图的生成是很重要的一环。 先补充一些基础知识： ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一：灰度图 灰度图就是黑白图，整幅图片只有不同程度的黑白两色。灰 度也可认为是亮度，简单的说就是色彩的深浅程度 ！ 1 ：如 果我们用八位来存储灰度图。则共有256种组合。那相当于：我们把从：纯黑 到 纯白 之间区分成了256种灰度。从而对应256种灰度值！ 而如果用一个数字来表示的话：则0-255每个数字对应一种灰度！ 2 ：灰 度就是没有色彩， 它的 RGB 色彩分量全部相等。 比如 rgb(20,20,20)。 既然这样：我们完全可以用rgb中的某一个分量的值 来代替这个实际的灰度值！ 比如上边这个例子：我们完全可以用20来代替这个灰度！ 这是一个一一映射关系！ -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 二：色彩表 色彩表就是表示当前所有颜色的一张表。

第49课 - 线性索引查找 1. 索引的概念 索引是把一个关键字与它对应的记录相关联的过程。索引由若干个索引项构成，每个索引项包括关键字和其对应记录的位置，索引技术是组织大型数据库以及磁盘文件的重要技术。 线性索引：将索引项组织成线性结构。 非线性索引：将索引项组织成树形结构或图形结构。 2. 线性索引 （1）稠密索引：将数据集中的每个记录都做成一个索引项后存入线性表中。 （2）稠密索引的基本思想 ①　将数据记录的（关键码、地址）组织成索引表，并排序。 ②　当需要通过某个关键字key的值进行查找时可以利用二分查找或者插值查找等算法对（关键码，地址）表进行查找。 ③　通过查找结果中的地址可以直接得到数据记录。 （3）稠密索引的特点 不需要对数据记录本身进行组织或者排序。 每一条数据记录对应索引表中的一个索引项。 （4）稠密索引的缺陷 当索引表不能完全放置于内存中时，查找效率将大打折扣。 （5）分块索引 分块索引的思想同样来源于生活中。 将数据集中的记录分成若干块。 块内无序：每一块中的记录可以是无序的. 块间有序：第n块中所有记录的关键字必须大于第n-1块中任一记录的关键字。 （6）分块索引的基本思想 以（最大关键码，块长，块指针）的方式组织索引表，并排序。 利用二分查找或者插值查找等在索引表中查找关键字所在块。 根据块首指针找到对应的块，并在块中查找数据记录。 （7）分块索引的特点

C++标准库（三）之STL算法 算法头文件： #include<algorithm> #include<numeric> 算法简介：STL算法采用覆盖模式而非安插模式，所以调用者必须保证有足够的操作空间。 函数对象类型声明：元素计数 UnaryProc：Op(elem)，无返回值 CompFunc：Op(elem1,elem2)，返回True或者False UnaryPredicate：Op(elem)，返回True或者False BinaryPredicate：Op(elem,value)，返回True或者False 非更易型算法 UnaryProc for_each(InputIterator beg,InputIterator end,UnaryProc Op) difference_type count(InputIterator beg,InputIterator end,const T& val) difference_type count_if(InputIterator beg,InputIterator end,UnaryProc Op) 最小值与最大值 ForwardIterator min_element(ForwardIterator beg,ForwardIterator end) ForwardIterator min_element

前言 哈希表，又名散列表。是非常常用的一种数据结构，C#的Hashtable、字典，Java的HashMap，Redis的Hash，其底层实现都是散列表。而在一些互联网公司的面试中，更是技术面试官们必问的一道题目。本文将简单了解哈希表(散列表)这种数据结构。 一、散列表 1.1 散列表 散列表(哈希表)，其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性。可是说是数组的一种扩展。假设，我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息。要求可以按照学号(学号格式为:入学时间+年级+专业+专业内自增序号，如2011 1101 0001)能够快速找到某个学生的信息。这个时候我们可以取学号的自增序号部分，即后四位作为数组的索引下标，把学生相应的信息存储到对应的空间内即可。 如上图所示,我们把学号作为key,通过截取学号后四位的函数后计算后得到索引下标，将数据存储到数组中。当我们按照键值(学号)查找时，只需要再次计算出索引下标，然后取出相应数据即可。以上便是散列思想。 1.2 散列函数 上面的例子中，截取学号后四位的函数即是一个简单的散列函数。 //散列函数 伪代码 int Hash(string key) { // 获取后四位字符 string hashValue =int.parse(key.Substring(key.Length-4, 4)); //

二叉查找树 二叉查找树（BST：Binary Search Tree）是一种特殊的二叉树，它改善了二叉树节点查找的效率。二叉查找树有以下性质： （1）若左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 （2）若右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 （3）左、右子树也分别为二叉排序树 （4）没有键值相等的节点 二叉查找树节点的定义： 1 typedef struct BSTreeNode 2 { 3 int data; 4 struct BSTreeNode *left;//左子树 5 struct BSTreeNode *right;//右子树 6 }BSTree; 跟普通二叉树的节点定义相同 因为查找节点和插入节点都是在 已经构建好二叉查找树 的前提下才能进行的，在删除节点的时候才涉及到调整二叉树的操作，所以这里先以前序遍历的顺序直接输入一个二叉查找树，代码如下 View Code 1、查找节点（递归实现） 若根结点的关键字等于查找的关键字，查找成功，若小于根结点的关键字的值，递归查找左子树，若大于根结点的关键字的值，递归查找右子树，若子树为空，则查找失败，查找的操作较为简单，实现代码如下 1 /* 查找特定值 */ 2 void SearchData(int targ, BSTree *nod) 3 { 4 if (nod != NULL) 5 { 6

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 。 　　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）、 二叉树查找 （binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于 二叉查找树 上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织）。 　　所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。 　　 　　图片展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找

本文目录： 一、元组 | 二、字典 | 三、字典的使用方法 前言：列表非常适合用于存储在程序运行期间可能变化的数据集。列表是可以修改的，这对处理网站的用户列表或游戏中的角色列表至关重要。然而，有时候你需要创建一些列不可修改的元素，元组就可以满足你这样的需求。Python将不能修改的值称为不可变的，而不可变的列表就被称为元组。 正文部分： 一、元组 1、元组的概念 元组：（tuple），有序列表叫元组，tuple和list非常类似，不同之处是list列表可以修改元素，而元组是无法修改定义好的元素的。 元组使用“（）”小括号来定义。 定义元组后，就可以使用索引来访问其元组，就像访问列表元素一样。 元组的类型是“tuple”。 xidamingzhu这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用xidamingzhu[0]，xidamingzhu[-1]，但不能赋值成另外的元素。 那不可变的tuple有什么意义？因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。 Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎 如果要定义一个空的tuple，可以写成()： 但是