遍历

题目传送门 题目大意： 求出所有的 s u m i = ∑ j = 1 n s ( i , j ) sum_i=\sum_{j=1}^n s(i,j) s u m i ​ = ∑ j = 1 n ​ s ( i , j ) ，其中 s ( i , j ) s(i,j) s ( i , j ) 表示 i i i 到 j j j 的路径上有多少种不同的颜色。 题解 树上的路径的统计类型的题目肯定是用点分治来搞嘛。对于当前分治到的一颗子树，我们考虑统计所有子树内经过重心的路径所产生的贡献。 为了方便，先定义几个东西： c o l [ i ] col[i] c o l [ i ] 表示节点 i i i 的颜色 v a l [ i ] val[i] v a l [ i ] 表示 i i i 这种颜色给重心带来的贡献 s i z e [ i ] size[i] s i z e [ i ] 表示以 i i i 为根的子树的大小 r o o t root r o o t 表示重心 那么我们在从重心遍历下去的过程中，对于遍历到的一个点 x x x ，假如这个点的颜色在它到重心的路径上是第一次出现，那么我们让 v a l [ c o l [ x ] ] val[col[x]] v a l [ c o l [ x ] ] 加上 s i z e [ x ] size[x] s i z e [ x ]

结论 1. in()适合B表比A表数据小的情况 2. exists()适合B表比A表数据大的情况 当A表数据与B表数据一样大时,in与exists效率差不多,可任选一个使用. select * from A where id in(select id from B) 以上查询使用了in语句,in()只执行一次,它查出B表中的所有id字段并缓存起来.之后,检查A表的id是否与B表中的id相等,如果相等则将A表的记录加入结果集中,直到遍历完A表的所有记录. 它的查询过程类似于以下过程 List resultSet=[]; Array A=(select * from A); Array B=(select id from B); for(int i=0;i<A.length;i++) { for(int j=0;j<B.length;j++) { if(A[i].id==B[j].id) { resultSet.add(A[i]); break; } } } return resultSet; 可以看出,当B表数据较大时不适合使用in(),因为它会B表数据全部遍历一次. 如:A表有10000条记录,B表有1000000条记录,那么最多有可能遍历10000*1000000次,效率很差. 再如:A表有10000条记录,B表有100条记录,那么最多有可能遍历10000*100次

迭代器模式遍历集合的成熟模式，迭代器模式的关键是将遍历集合的任务交给一个叫做迭代器的对象，它的工作时遍历并选择序列中的对象，而客户端程序员不必知道或关心该集合序列底层的结构。 　　迭代器模式的结构中包括四种角色。 　　一、集合：一个接口，规定了具体集合需要实现的操作。 　　二、具体集合：具体集合石实现了集合接口的一个实例，具体的集合按照一定的结构存储对象。具体集合应该有一个方法，该方法返回一个针对该集合的具体迭代器。 　　三、迭代器：一个接口，规定了遍历具体集合的方法，比如next()方法。 　　四、具体迭代器：实现了迭代器接口的类的实例。具体迭代器在实现迭代器接口所规定的遍历集合的方法时，比如next()方法，要保证首次调用将按着集合的数据结构找到该集合的一个对象，并且每当找到集合中的一个对象，立即根据该集合的存储结构得到待遍历的后继对象的引用，并保证一次调用next()方法可以遍历集合。 　　下列应用程序中，使用了迭代器模式中所涉及的类。该应用程序模拟点钞，使用HashSet类的实例，即一个集合模拟保险箱HashSet类的实例调用iterator()方法返回一个迭代器，用该迭代器模拟点钞机，而且在点钞过程中销毁假钞。 1 package com.iterator; 2 3 import java.util.Collection; 4 import java.util

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1.首先举个实例来说明连通性，看下图： 图G1 上图为非连通图，对上图的连接表进行深度优先搜索遍历，3次调用DFS过程，分别从顶点A，D,G出发，得到的顶点访问序列为： A L M J B F C D E G I K H 上面的3个顶点集和所有依附于这些顶点的边，便构成了非连通图的3个连通分量。 2.设E(G)为连通图G中所有边的集合，则从图中任一顶点出发遍历图时，必定将E(G)分成两个集合T(G)和B(G),其中T(G)是遍历图过程中历经的边的集合；B(G)是剩余边的集合。显然T(G)和图中所有的顶点一起构成连通图G的极小连通子图，又成为连通图的一颗生成树，并且称由深度优先搜索得到的为深度优先生成树；由广度优先搜索得到的为广度优先生成树。 对于非连通图，每个连通分量中的顶点集，和遍历走过的边一起构成若干颗生成树，这些连通分量的生成树组成非连通图的生成树林。 上图G1的深度优先生成树林为： 3.深度优先生成森林的算法 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2263272/blog/1610088

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 深度优先搜索的图文介绍 1. 深度优先搜索介绍 图的深度优先搜索(Depth First Search)，和树的先序遍历比较类似。 它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。 若此时尚有其他顶点未被访问到，则另选一个未被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 显然，深度优先搜索是一个递归的过程。 2. 深度优先搜索图解 2.1 无向图的深度优先搜索 下面以"无向图"为例，来对深度优先搜索进行演示。 对上面的图G1进行深度优先遍历，从顶点A开始。 第1步 ：访问A。 第2步 ：访问(A的邻接点)C。 在第1步访问A之后，接下来应该访问的是A的邻接点，即"C,D,F"中的一个。但在本文的实现中，顶点ABCDEFG是按照顺序存储，C在"D和F"的前面，因此，先访问C。 第3步 ：访问(C的邻接点)B。 在第2步访问C之后，接下来应该访问C的邻接点，即"B和D"中一个(A已经被访问过，就不算在内)。而由于B在D之前，先访问B。 第4步 ：访问(C的邻接点)D。 在第3步访问了C的邻接点B之后，B没有未被访问的邻接点；因此，返回到访问C的另一个邻接点D

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 时间限制:1000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi最近在玩一个字符消除游戏。给定一个只包含大写字母"ABC"的字符串s，消除过程是如下进行的： 1)如果s包含长度超过1的由相同字母组成的子串，那么这些子串会被同时消除，余下的子串拼成新的字符串。例如"ABCCBCCCAA"中"CC","CCC"和"AA"会被同时消除，余下"AB"和"B"拼成新的字符串"ABB"。 2)上述消除会反复一轮一轮进行，直到新的字符串不包含相邻的相同字符为止。例如”ABCCBCCCAA”经过一轮消除得到"ABB"，再经过一轮消除得到"A" 游戏中的每一关小Hi都会面对一个字符串s。在消除开始前小Hi有机会在s中任意位置(第一个字符之前、最后一个字符之后以及相邻两个字符之间)插入任意一个字符('A','B'或者'C')，得到字符串t。t经过一系列消除后，小Hi的得分是消除掉的字符的总数。 请帮助小Hi计算要如何插入字符，才能获得最高得分。 输入 输入第一行是一个整数T(1<=T<=100)，代表测试数据的数量。 之后T行每行一个由'A''B''C'组成的字符串s，长度不超过100。 输出 对于每一行输入的字符串，输出小Hi最高能得到的分数。 提示 第一组数据：在"ABCBCCCAA"的第2个字符后插入'C

1、in和exists in是把外表和内表作hash(字典集合)连接，而exists是对外表作循环，每次循环再对内表进行查询。一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的，如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in。 例如：表A(小表)，表B(大表) 方式一：索引使用 1）select * from A where id in(select id from B)　　 -->效率低，用到了A表上id列的索引 2）select * from A where exists(select id from B where id=A.id) -->效率高，用到了B表上id列的索引 3）select * from B where id in(select id from A)　　 -->效率高，用到了B表上id列的索引 4）select * from B where exists(select id from A where id=B.id)　-->效率低，用到了A表上id列的索引 方式二：遍历使用 1）in()只执行一次，它查出B表中的所有id字段并缓存起来。然后检查A表的id是否与B表中的id相等，如果相等则将A表的记录加入结果集中，直到遍历完A表的所有记录。

lists: List = new List(); 给后端传的 页面上遍历数组（遍历）： kepList: KepglList[] = []; 页面上对象形式（不需要遍历） xueyxq = new Xueyxq(); 来源： CSDN 作者： Imency 链接： https://blog.csdn.net/Imency/article/details/103896249

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 树中的基本结构，有遍历和递归两种方式来实现： 1、前旬遍历：先中，后左，最后右。-巧记：根左右 2、中旬遍历：先左，后中，最后右。-巧记：左根右 3、后旬遍历：先左子节点，后右子节点，最后中间根节点。-巧记：左右根 如何遍历树？ —— DO GET。 题：输入二叉树的前序遍历和中序遍历结果,重建该二叉树。 待. 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4432600/blog/3154983

JQuery高级 　遍历： 　　　　1js的遍历方式 　　　　　　for(初始化值；循环结束条件；步长) 　　　　2jq的遍历方式 　　　　　　1jq对象.each(callback) 　　　　　　juqery对象.eahce(funcation(index,element){ 　　　　　　index,代表索引 　　　　　　element代表集合中的每个元素对象 　　　　　　this.也代表每一个元素对象 })　　 　　　　　　2回调函数的返回值 　　　　　　　　true:如果当前funcation的返回值为true,则继续循环　　 　　　　　　　　false:如果当前datction的返回值为false,则结束循环 　　　　2$.each(object,[callback]) 　　　　3. for .. of :jquery3.0版本之后提供的方式 　　　　　　for(元素对象 of 容器对象) 事件绑定 　　　　1jquery标准的绑定方式 　　　　　　jq对象.事件方法（回调函数）； 　　　　　　注***如果绑定事件，确不传递回调函数，那么会触发浏览器默认行为。例如submit会触发表单的提交事件 　　　　2on绑定事件/off解除绑定 　　　　　　jq对象.on(事件名称，回调函数) 　　　　　　jq对象。off(事件名称) 　　　　　　如果off方法不传递任何参数