1 折半查找法

了解二叉查找树之前,先来看看折半查找法,也叫二分查找法

在一个有序的整数数组中(假如是从小到大排序的),如果查找某个元素,返回元素的索引。

如下:

int[] arr = new int[]{1,3,4,6,8,9};
在 arr 数组中查找6这个元素,查到返回对应的索引,没有找到就返回-1

思想很简单:

1 先找到数组中间元素target与6比较

2 如果target比6大,就在数组的左边查找

3 如果target比6小,就在数组的右边查找

java实现代码如下:

    private static int binarySearch(int[] data, int target) {
int l = 0;
int r = data.length - 1; while (l <= r) {
//int mid = (l + r) / 2;
//这句代码理论上是没有问题的,但是是有bug的
//如果因为 l + r 会超过整数的最大值,就会溢出
//所以换成下面的写法,最小边界,加上差的一半,就是中间索引 //最小边界,加上差的一半,就是中间值
int mid = l + (r - l) / 2; if (data[mid] > target) { //如果中间的值比target大,r向右移动。
r = mid - 1;
} else if (data[mid] < target) { //如果中间的值比target小,l向左移动
l = mid + 1;
} else {
return mid; //如果中间的值与target相等,就返回下标
}
} //没有找到就返回-1
return -1;
}

测试代码如下:

 public static void main(String[] args) {
int[] data = new int[]{1,3,4,6,8,9};
System.out.println(binarySearch(data, 6));
}

输出

3

折半查找的关键是数组必须有序,一次过滤掉一半的数据,时间复杂度为O(logN)。

上面是以2为底的,N为数组的元素个数.

折半查找和下面的要讲的二分搜索树是有一样的思想

2 二分搜索树定义

二分搜索树定义双叫二分查找树,其定义如下

1 若它的左子树不为空,则左子树上所有的节点的值均小于根结点的值

2 若它的右子树不为空,则右子树上所有的节点的值均大于根结点的值

3 它的左右子树也分别为二分搜索树

由二叉搜索树的定义可知,它前提是二叉树,并且采用了递归的定义方式

。再得,它的节点满足一定的关系,左子树的节点一定比父节点的小,

右子树的节点一定比父节点的大。

构造一棵二叉搜索树的目的,其实目的不是为了排序,是为了提高查找,删除,插入关键字的速度。

下面我们用图和代码来解释二叉树的查找,插入,和删除。比如下图就是一个二叉搜索树

2.0 二叉搜索树的定义和节点的定义

二叉搜索树中存放的都是key。先看下二叉树的定义

    //key必须继承Comparable,可以比较大小的
public class QBST<K extends Comparable<K>, V> {
...
}

二叉树中节点的定义

   //QNode是作为QBST的内部类的。后面会有完整的源码
class QNode {
//key,也相当于上图中的数字,只不过不一定是数字
//只要能比较大小就行了。这里的key,是继承Comparable的
K key; //节点中的value
V value; //左子树
QNode left; //右子树
QNode right; //根据key,value构造一个节点
QNode(K key, V value) {
this.key = key;
this.value = value;
this.left = null;
this.right = null;
} //根据一个节点,构造另一个新节点
QNode(QNode node){
this.key = node.key;
this.value = node.value;
this.left = node.left;
this.right = node.right;
}
}

类的定义和类中节点的定义都有了。

二分搜索树的定义如下:

/**
* 二分搜索树,也叫二分查找树
*/
public class QBST<K extends Comparable<K>, V> {
class QNode {
K key;
V value;
QNode left;
QNode right; QNode(K key, V value) {
this.key = key;
this.value = value;
this.left = null;
this.right = null;
} QNode(QNode node){
this.key = node.key;
this.value = node.value;
this.left = node.left;
this.right = node.right;
}
} //树的根
private QNode root;
//树中节点的个数
private int count; //构造一棵空的二分搜索树
public QBST() {
root = null;
count = 0;
} //返回二分搜索树中的个数
public int size() {
return count;
} //树是否为空
public boolean isEmpty() {
return count == 0;
} }

2.1 二叉搜索树的插入

1 如果这棵树为空,新建一个节点,作为根

2 如果要插入的key比根节点大,就插入到右子树中

3 如果要插入的key比根节点小,就插入到左子树中

4 如果要插入的key和根节点相等,就更新当前节点的value

代码如下:

 public void insert(K key, V value) {
root = insert(root, key, value);
} // 向以node为根的二叉搜索树中,插入节点(key,value)
// 返回插入新节点后的二叉搜索树的根
private QNode insert(QNode node, K key, V value) {
//查检条件
checkNotNull(key,"key is null"); //如果node为空,直接new一个节点返回
if (node == null) {
count++;
return new QNode(key, value);
} //如果key比根节点大,插入到node的右子树中
if (key.compareTo(node.key) == 1) {
node.right = insert(node.right, key, value); //如果key比根节点小,插入到node的左子树中
} else if (key.compareTo(node.key) == -1) {
node.left = insert(node.left, key, value); //如果key和根节点相等,更新根节点的value
} else {
node.value = value;
} //返回根
return node;
}

2.2 二叉搜索树的查找

和上面向一棵二叉搜索树插入一个节点一样。

向一棵二叉搜索树中查找一个节点也是类似

1 如果根节点为空,不用查找了,返回null

2 如果key比根节点的key要大,在右子树中查找

3 如果key比根节点的key要小,在左子树中查找

4 如果key和根节点的key相等,返回根节点

代码实现如下:

   //搜索key结果的value
public V search(K key){
return search(root,key);
} // 向以node为根的二叉搜索树中,以key为键,返回V
private V search(QNode node,K key){
checkNotNull(key,"key is null"); //如果当前节点为null,返回null
if(node == null){
return null;
} //如果key比根节点的key大,在右子树中查找
if(key.compareTo(node.key) == 1){
return search(node.right,key); //如果key比根节点的key小,在左子树中查找
}else if(key.compareTo(node.key) == -1){
return search(node.left,key); //如果key与根节点的key值相等,就返回节点的value值
}else {
return node.value;
}
}

2.3 二叉搜索树的遍历

二叉树的遍历有前序遍历,中序遍历,后序遍历,层序遍历(也叫做广度优先遍历)

如下图的二叉搜索树。

根据根节点的访问顺序,可以把遍历分为前序遍历,中序遍历,后序遍历

前序遍历:先访问根节点,再前序遍历左右子树

中序遍历:先中序遍历左子树,再访问根节点,后中序遍历右子树

后序遍历:先后序遍历左子树,再后序遍历右子树,再访问根节点

代码实现分别如下:

    // 前序遍历 O(n)
public void preOrder(){
//后序遍历以root为根的二叉搜索树
preOrder(root);
} private void preOrder(QNode node){
if(node != null){
//先遍历根节点
System.out.println(node.key);//这里的访问只是打印
//前序遍历左子树
preOrder(node.left);
//后序遍历右子树
preOrder(node.right);
}
} // 中序遍历 O(n)
public void middleOrder(){
middleOrder(root);
} private void middleOrder(QNode node){
if(node != null){
middleOrder(node.left);
System.out.println(node.key);
middleOrder(node.right);
}
} // 后序遍历 O(n)
public void postOrder(){
postOrder(root);
} private void postOrder(QNode node){
if(node != null){
postOrder(node.left);
postOrder(node.right);
System.out.println(node.key);
}
}

其中层序遍历就是一层一层的从左到右遍历

上图中层序遍历的结果是 13 6 15 3 7 10 18

代码实现需要借助队列,代码实现如下:

   // 层序遍历,也叫做广度优先遍历
public void levelOrder(){
if(root == null){
return;
} LinkedList<QNode> queue = new LinkedList<>();
queue.addLast(root); while (!queue.isEmpty()){
QNode node = queue.removeLast(); //这里我们只打印
System.out.println(node.key); queue.addLast(node.left);
queue.addLast(node.right);
}
}

2.4 二叉搜索树的删除

二叉搜索树最麻烦的就是删除节点,删除任意二叉树中的节点之前,我们来先删除特殊的节点。

  1. 删除二叉搜索树中最小的节点
  2. 删除二叉搜索树中最大的节点
  3. 查找二叉搜索树中最小的节点
  4. 查找二叉搜索树中最大的节点

我们先来实现这些操作。

如下图

根据二叉搜索树的定义,可以得出以下结论

  1. 在一个二叉搜索树中,最小的节点一定是最左边的节点,也就是图中的节点 3
  2. 在一个二叉搜索树中,最大的节点一定是最右边的节点,也就是图中的节点 18

总之:

最小节点去左子树中找,直到节点的左孩子为空,则当前节点就是最小节点

最大节点去右子树中找,直到节点的右孩子为空,则当前节点就是最大节点

1 先来实现查找二叉搜索树中最小的节点

如下代码

    //查找一棵树中最小的节点,返回 K
public K minimum(){
checkNotNull(root,"the tree is empty"); //在以根为root的二叉搜索树中返回最小节点的键值
QNode minNode = minimum(root); //返回最小节点的键值
return minNode.key;
} // 在以node为根的二叉搜索树中,返回最小键值的节点
private QNode minimum(QNode node){
//如果node.left == null,说明当前node节点就是最小的节点
//返回当前节点node
if(node.left == null){
return node;
} //如果当前节点不是最小的节点
//继承往左子树中查找
return minimum(node.left);
}

同理,查找最大节点也是一样

2 实现查找二叉搜索树中最大的节点

代码如下:


public K maximum(){
checkNotNull(root,"the tree is empty");
QNode maxNode = maximum(root);
return maxNode.key;
} // 在以node为根的二叉搜索树中,返回最大键值的节点
private QNode maximum(QNode node){
if(node.right == null){
return node;
} return maximum(node.right);
}

上面实现了查找最小节点和最大节点,下面我们再来实现删除最小节点和删除最大节点

3 实现删除二叉搜索树中最小的节点

一直往左孩子中删除,当某一个节点node没有左孩子时,说明当前节点就是最小节点

这时候分两种情况

  1. 当前节点有右孩子

    如果是这种情况,直接把右孩子返回,作为当前节点
  2. 当前节点没有右孩子

    如果是这种情况,直接返回null。此时返回右孩子也行,因为右孩子也是null

代码实现如下

    // 删除二叉搜索树中最小的节点
public void removeMin(){
if(root != null){
root = removeMin(root);
}
} // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小的节点
// 返回删除节点后新的二分搜索树的根
private QNode removeMin(QNode node){
//如果当前当前没有左孩子,则当前节点就是最小节点
if(node.left == null){
//保存当前节点的右孩子,这句代码把上面两种情况都包含了
QNode rightNode = node.right;
node = null; //释放当前节点
count--; //记得数量要减1
return rightNode;//返回右孩子,有可能为空或者不为空
} //递归调用删除以当前节点的左孩子为根的二叉搜索中最小的节点
node.left = removeMin(node.left); //别忘了返回当前节点
return node;
}

同理,删除二叉搜索树中最大的节点的代码如下:

   // 删除二叉搜索树中最大的节点
public void removeMax(){
if(root != null){
root = removeMax(root);
}
} // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最大的节点
// 返回删除节点后新的二分搜索树的根
private QNode removeMax(QNode node){
if(node.right == null){
QNode leftNode = node.left;
count--;
node = null; return leftNode;
} node.right = removeMax(node.right);
return node;
}

下面来分析一下删除任意一个节点。

删除任意一个节点node,那么可以分为以下几种情况

  1. node 没有孩子
  2. node 只有一个孩子
  3. node 有两个孩子

如下图一棵二叉搜索树,我们来分析

第一种情况:node没有孩子

这种情况最简单,直接删除就行了,剩下的还是一棵二叉搜索树

比如图中的 节点5,节点13,节点27,节点50,删除任意一个节点之后

剩下的还是满足一棵二叉搜索树

第二种情况:node只有一个孩子

这种情况又分两种

  1. node节点有一个左孩子
  2. node节点有一个右孩子

上面两种情况其实不影响,比如图中的节点10,节点45,分别有一个左孩子和一个右孩子。

也好办,节点10删除后,它的左孩子节点5,放在节点10的位置

同理知,节点45删除后,它的右孩子节点50,放在节点45的位置

这样一来,剩下的节点还是一棵二叉搜索树

第三种情况:node有两个孩子

还是上图为准,以节点17为例,节点17有左右两个孩子,分别是10,19

要删除节点17,怎么办呢?

或者说节点17删除 后,哪个节点应该放在节点17的位置上呢?

我们节点17满足两个性质 :

  1. 17大于它的左孩子10
  2. 17小于它的右孩子19

那么我们找到一个这样的节点,只要满足上面这两条性质,不就是可以了吗。

so easey

我们就来先找一个大于10而且小于19的节点

  1. 大于 10 的节点,只要在 17 的右子树

    也就是以 19 为根节点的树中找不就行了吗

    因为17的右子树中所有的节点都比 17 大
  2. 小于 19 的节点,只要在以 19 为根的树中找左孩子不就得了吗

    经过上面的分析,这样的节点就是 13 啊,将17删除 ,把13放到17的位置 ,如图

其实,把10放到17的位置也是可以的。如下图

10和13两个节点都满足条件,所以我们可以得出结论

删除一个有两个孩子节点,可以找这个节点左子树中的最大节点,或者右子树中的最小节点来放到当前位置

伪代码:

删除左右都 有孩子的节点 d

找到 s = min(d.right)

s 可以叫作 d 的后继

s.right = deledeMin(d->right)

s.left = d.left;

删除 d, s 是新的子树的根

翻译成代码如下:

  public void remove(K key) {
root = remove(root, key);
} // 删除掉以node为根的二分搜索树中键值为key的节点
// 返回删除节点后新的二分搜索树的根
// O(logN)
private QNode remove(QNode node, K key) {
//如果树为null,返回null
if (node == null) {
return null;
} //想要删除某个节点,必须先要找到这个节点
//所以下面的代码包含了查找 if (key.compareTo(node.key) == -1) {//如果key小于根节点的key //到node的左子树查找并删除键值为key的节点
node.left = remove(node.left, key); //返回删除节点后新的二分搜索树的根
return node; } else if (key.compareTo(node.key) == 1) {//如果key大于根节点的key //到node的右子树查找并删除键值为key的节点
node.right = remove(node.right, key); //返回删除节点后新的二分搜索树的根
return node;
} else { //key == node.key,也就是找到了这个节点 //当前节点的左孩子为null
if (node.left == null) {
//保存右孩子节点
QNode rightNode = node.right;
//个数减1
count--; //删除
node = null; //右节点作为新的根
return rightNode;
} //当前节点的右孩子为null
if (node.right == null) {
//保存左孩子的节点
QNode leftNode = node.left;
//个数减1
count--; //删除
node = null; //左节点作为新的根
return leftNode;
} //上面的情况也包括了左右两个孩子都是null
//这样的情况就走第一种,node.left==null的条件中。也满足 //下面是 node.left != null && node.right != null的情况 //找到右子树中最小节点
QNode min = minimum(node.right); //用最小节点新建一个节点,因为等会要删除最小的节点,所以这里我们要新建一个最小节点
QNode s = new QNode(min); //s的右孩子,就是删除node右子树中最小节点返回的根
s.right = removeMin(node.right); //s的左孩子,就是删除节点的左孩子
s.left = node.left; //返回新的根
return s;
}
}

同过上面的分析,我们了解了二叉搜索树的性质,以及插入,查找,查找最大节点,查找最小节点,删除最大节点,删除最小节点,以及最后分析出来删除一个任意节点。

下面我们粘出完整代码 。如下


/**
* 二分搜索树,也叫二分查找树
*/
public class QBST<K extends Comparable<K>, V> {
class QNode {
K key;
V value;
QNode left;
QNode right; QNode(K key, V value) {
this.key = key;
this.value = value;
this.left = null;
this.right = null;
} QNode(QNode node) {
this.key = node.key;
this.value = node.value;
this.left = node.left;
this.right = node.right;
}
} private QNode root;
private int count; public QBST() {
root = null;
count = 0;
} public int size() {
return count;
} public boolean isEmpty() {
return count == 0;
} public void insert(K key, V value) {
root = insert(root, key, value);
} // 向以node为根的二叉搜索树中,插入节点(key,value)
// 返回插入新节点后的二叉搜索树的根
private QNode insert(QNode node, K key, V value) {
checkNotNull(key, "key is null"); if (node == null) {
count++;
return new QNode(key, value);
} if (key.compareTo(node.key) == 1) {
node.right = insert(node.right, key, value);
} else if (key.compareTo(node.key) == -1) {
node.left = insert(node.left, key, value);
} else {
node.value = value;
} return node;
} public boolean contain(K key) {
return contain(root, key);
} // 向以node为根的二叉搜索树中,查找是否包含key的节点
private boolean contain(QNode node, K key) {
checkNotNull(key, "key is null"); if (node == null) {
return false;
} if (key.compareTo(node.key) == 1) {
return contain(node.right, key);
} else if (key.compareTo(node.key) == -1) {
return contain(node.left.key);
} else {
return true;
}
} public V search(K key) {
return search(root, key);
} // 向以node为根的二叉搜索树中,
private V search(QNode node, K key) {
checkNotNull(key, "key is null"); if (node == null) {
return null;
} if (key.compareTo(node.key) == 1) {
return search(node.right, key);
} else if (key.compareTo(node.key) == -1) {
return search(node.left, key);
} else {
return node.value;
}
} // 前序遍历 O(n)
public void preOrder() {
preOrder(root);
} private void preOrder(QNode node) {
if (node != null) {
System.out.println(node.key);
preOrder(node.left);
preOrder(node.right);
}
} // 中序遍历 O(n)
public void middleOrder() {
middleOrder(root);
} private void middleOrder(QNode node) {
if (node != null) {
middleOrder(node.left);
System.out.println(node.key);
middleOrder(node.right);
}
} // 后序遍历 O(n)
public void postOrder() {
postOrder(root);
} private void postOrder(QNode node) {
if (node != null) {
postOrder(node.left);
postOrder(node.right);
System.out.println(node.key);
}
} // 层序遍历,也叫做广度优先遍历
public void levelOrder() {
if (root == null) {
return;
} LinkedList<QNode> queue = new LinkedList<>();
queue.addLast(root); while (!queue.isEmpty()) {
QNode node = queue.removeLast();
System.out.println(node.key);
queue.addLast(node.left);
queue.addLast(node.right);
}
} public void destroy() {
destroy(root);
} // 销毁操作就是后序遍历的一次应用
private void destroy(QNode node) {
if (node != null) {
destroy(node.left);
destroy(node.right); node = null;
count--;
}
} public K minimum() {
checkNotNull(root, "the tree is empty");
QNode minNode = minimum(root);
return minNode.key;
} // 在以node为根的二叉搜索树中,返回最小键值的节点
private QNode minimum(QNode node) {
if (node.left == null) {
return node;
} return minimum(node.left);
} public K maximum() {
checkNotNull(root, "the tree is empty");
QNode maxNode = maximum(root);
return maxNode.key;
} // 在以node为根的二叉搜索树中,返回最大键值的节点
private QNode maximum(QNode node) {
if (node.right == null) {
return node;
} return maximum(node.right);
} // 删除二叉搜索树中最小的节点
public void removeMin() {
if (root != null) {
root = removeMin(root);
}
} // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小的节点
// 返回删除节点后新的二分搜索树的根
private QNode removeMin(QNode node) {
if (node.left == null) {
QNode rightNode = node.right;
node = null;
count--;
return rightNode;
} node.left = removeMin(node.left);
return node;
} // 删除二叉搜索树中最大的节点
public void removeMax() {
if (root != null) {
root = removeMax(root);
}
} // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最大的节点
// 返回删除节点后新的二分搜索树的根
private QNode removeMax(QNode node) {
if (node.right == null) {
QNode leftNode = node.left;
count--;
node = null; return leftNode;
} node.right = removeMax(node.right);
return node;
} public void remove(K key) {
root = remove(root, key);
} // 删除掉以node为根的二分搜索树中键值为key的节点
// 返回删除节点后新的二分搜索树的根
// O(logN)
private QNode remove(QNode node, K key) {
//如果树为null,返回null
if (node == null) {
return null;
} //想要删除某个节点,必须先要找到这个节点
//所以下面的代码包含了查找 if (key.compareTo(node.key) == -1) {//如果key小于根节点的key //到node的左子树查找并删除键值为key的节点
node.left = remove(node.left, key); //返回删除节点后新的二分搜索树的根
return node; } else if (key.compareTo(node.key) == 1) {//如果key大于根节点的key //到node的右子树查找并删除键值为key的节点
node.right = remove(node.right, key); //返回删除节点后新的二分搜索树的根
return node;
} else { //key == node.key,也就是找到了这个节点 //当前节点的左孩子为null
if (node.left == null) {
//保存右孩子节点
QNode rightNode = node.right;
//个数减1
count--; //删除
node = null; //右节点作为新的根
return rightNode;
} //当前节点的右孩子为null
if (node.right == null) {
//保存左孩子的节点
QNode leftNode = node.left;
//个数减1
count--; //删除
node = null; //左节点作为新的根
return leftNode;
} //上面的情况也包括了左右两个孩子都是null
//这样的情况就走第一种,node.left==null的条件中。也满足 //下面是 node.left != null && node.right != null的情况 //找到右子树中最小节点
QNode min = minimum(node.right); //用最小节点新建一个节点,因为等会要删除最小的节点,所以这里我们要新建一个最小节点
QNode s = new QNode(min); //s的右孩子,就是删除node右子树中最小节点返回的根
s.right = removeMin(node.right); //s的左孩子,就是删除节点的左孩子
s.left = node.left; //返回新的根
return s;
}
} private <E> void checkNotNull(E e, String message) {
if (e == null) {
throw new IllegalArgumentException(message);
}
} }

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  2. 谈谈 T 型人才

    谈谈 T 型人才   昨天的图片发模糊了,正好我把这个话题展开聊一聊吧.这个话题是关于复合型人才的,我把它称作 T 型人才. 「全栈」工程师 前一段时间,「全栈」工程师的概念很火,不过大多数时候,「全 ...

  3. 用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人

    项目描述: 在该项目中,你将使用强化学习算法,实现一个自动走迷宫机器人. 如上图所示,智能机器人显示在右上角.在我们的迷宫中,有陷阱(红色炸弹)及终点(蓝色的目标点)两种情景.机器人要尽量避开陷阱.尽 ...

  4. bb=Discuz与 Discuz! X ,Discuz!NT区别

    没加x的,仅仅是单独的论坛. 加了x的,模块加了很多了,门户,家园,排行榜,群组,都是Discuz! X上的,而Discuz!上没有,所以说Discuz! X更加适用于建设门户网 Discuz! X ...

  5. Android中通过GPS或NetWork获取当前位置的经纬度

    今天在Android项目中要实现一个通过GPS或NetWork来获取当前移动终端设备的经纬度功能.要实现该功能要用到Android Framework 中的 LocationManager 类.下面我 ...

  6. 哈希表的java实现

    一.为什么要用哈希表 树的操作通常需要O(N)的时间级,而哈希表中无论存有多少数据,它的插入和查找(有时包括删除)只需要接近常量级的时间,即O(1)的时间级. 但是哈希表也有一定的缺点:它是基于数组的 ...

  7. RequestDispatcher用法

    1.具体用法: RequestDispatcher dispatcher = req.getRequestDispatcher("updateByUserId_001.jsp"); ...

  8. C#实现(递归和非递归)高速排序和简单排序等一系列排序算法

        本人由于近期工作用到了一些排序算法.就把几个简单的排序算法.想冒泡排序,选择排序,插入排序.奇偶排序和高速排序等整理了出来,代码用C#代码实现,而且通过了測试.希望能给大家提供參考.     ...

  9. win10搭建selendroid测试环境

    官网对于搭建selendroid列出如下要求: 就如 Junit 一样,Selendroid 可以在 Mac,Linux 和 Windows 上使用.Java 主打的就是跨平台. Java SDK ( ...

  10. 在react里面使用jquery插件

    在react里面使用jquery插件 背景: 虽然现在react,vue等框架开启了前端开发的新篇章, 但对于一些比较复杂的页面,比如想在项目里面生成 组织架构图,人员汇报关系等还是需要用到之前的 j ...