手写AVL 树（下）

上一篇手写AVL树上实现了AVL树的插入和查询上代码: 头文件:AVL.h #include <iostream> template<typename T1,typename T2> struct Tree { Tree* leftChild; Tree* rightChild; Tree* father; T1 key; T2 value; int leftHeight; int rightHeight; }; template<typename T1,typename…

手写AVL 树(上)

平衡二叉树左旋,右旋,左右旋,右左旋具体原理就不说了,网上教程很多.这里只实现了建树的过程,没有实现删除节点的操作. 下一篇会实现删除节点的操作. // // main.cpp // AVL // // Created by 小康 on 2019/3/30. // Copyright © 2019 小康. All rights reserved. // #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h>…

手写AVL平衡二叉搜索树

手写AVL平衡二叉搜索树二叉搜索树的局限性先说一下什么是二叉搜索树,二叉树每个节点只有两个节点,二叉搜索树的每个左子节点的值小于其父节点的值,每个右子节点的值大于其左子节点的值.如下图: 二叉搜索树,顾名思义,它的搜索效率很高,可以达到O(logn).但这是理想状况下的,即上图所示.实际上,由于插入顺序的原因,形成的二叉搜索树并不会像上图这样"工整",最坏的情况的下,甚至可能会退化成链表了,如下图: 这显然不是我们想要看的结果,那么我们必须要引入一套机制来避免这种事情的发生,也就是…

vue10行代码实现上拉翻页加载更多数据，纯手写js实现下拉刷新上拉翻页不引用任何第三方插件

vue10行代码实现上拉翻页加载更多数据,纯手写js实现下拉刷新上拉翻页不引用任何第三方插件/库一提到移动端的下拉刷新上拉翻页,你可能就会想到iScroll插件,没错iScroll是一个高性能,资源占用少,无依赖,多平台的javascript滚动插件.iScroll不仅仅是滚动.它可以处理任何需要与用户进行移动交互的元素.在你的项目中包含仅仅4kb大小的iScroll,你的项目便拥有了滚动,缩放,平移,无限滚动,视差滚动,旋转功能.iScroll的强大毋庸置疑,本人也非常欢迎大家使用iScr…

AVL树的理解及自写AVL树

AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树.在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为高度平衡树.查找.插入和删除在平均和最坏情况下都是O(log n).增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树.AVL树得名于它的发明者G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis,他们在1962年的论文<An algorithm for the organization of information>中发表了它. 节点的平衡因子是它的左子树的高度减去它的右子树的…

手写的select 下拉菜单

我们在进行表单设计时,可能要用到select下拉选项控件,遗憾的是,IE浏览器默认的select控件外观非常丑陋,而且不能用样式来控制,不能在选项中添加图片等信息.今天我将通过实例来讲解如何用CSS和jQuery来制作漂亮的下拉选项菜单. <!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> <style type="text/css"> *{ margin:0; paddin…

一步一步写平衡二叉树（AVL树）

平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是二叉查找树的一个进化体,也是第一个引入平衡概念的二叉树.1962年,G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis发明了这棵树,所以它又叫AVL树.平衡二叉树要求对于每一个节点来说,它的左右子树的高度之差不能超过1,如果插入或者删除一个节点使得高度之差大于1,就要进行节点之间的旋转,将二叉树重新维持在一个平衡状态.这个方案很好的解决了二叉查找树退化成链表的问题,把插入,查找,删除的时间复杂度最好情况和最坏情况都维持在O(…

一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的…

待实践二：MVC3下的3种验证 (1)前台 jquery validate验证 (2)MVC实体验证 (3)EF生成的/自己手写的自定义实体校验(伙伴类+元素据共享)

MVC3下的3种验证 (1):前台Jquery Validate脚本验证引入脚本 <script src="../js/jquery.js" type="text/javascript"></script> <script src="../js/jquery.validate.js" type="text/javascript"></script> 编写规则和错误信息 $(…

JDK动态代理深入理解分析并手写简易JDK动态代理（下）

原文同步发表至个人博客[夜月归途] 原文链接:http://www.guitu18.com/se/java/2019-01-05/27.html 作者:夜月归途出处:http://www.guitu18.com/ 本博客中未标明转载的文章归作者夜月归途和博客园所有. 欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 本博客关于Java动态代理相关内容直达链接: JDK动态代理浅析 Cglib动态代理浅析 JDK动态代理深入理解分析并手写简…

TensorFlow下利用MNIST训练模型并识别自己手写的数字

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验…

win10下通过Anaconda安装TensorFlow-GPU1.3版本，并配置pycharm运行Mnist手写识别程序

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版,在这里做个记录. 准备安装包: visual studio 2015: Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64: pycharm-community: CUDA:cuda_8.0.61_win10:下载时选择 exe(local) CUDA补丁:cuda_8.0.61.2_windows: cuDNN:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0;如果你安装的TensorFlow版本和我一样1.…

一个常见下拉菜单的样式：一体化小三角（纯css手写解决）

类似下拉菜单2个一体化小三角,习惯上用字体图标加jQuery处理,比较方便,但是下面纯css手写解决方式,效果也还不错,对CSS知识也是一个比较好的孔固. 小三角用了2种不同处理方式:1.利用border属性:2.利用正方形旋转45度. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>下拉菜单</title> <style> *{…

Windows下Tesseract4.0识别与中文手写字体训练

一 . tesseract 4.0 安装及使用 1. tesseract 4.0 安装安装包下载地址: http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 我在CSDN下载资源里也上传了一份: http://download.csdn.net/download/dcrmg/10021168 exe可执行文件直接安装,选择安装路径: 安装完成之后需要添加2个环境变量: 1. 把安装路径"C:\P…

.NET跨平台：在mac命令行下用vim手写ASP.NET 5 MVC程序

昨天在 Mac 上手写了一个最简单的 ASP.NET 5 程序,直接在 Startup.cs 中通过 Response.WriteAsync() 输出响应内容,详见 .NET跨平台:在Mac上跟着错误信息一步一步手写ASP.NET 5程序. 今天接着昨天的代码,用 vim 一步一步手写一个最简单的 ASP.NET 5 MVC 程序. 先创建 Controllers 文件夹: mkdir Controllers && cd $_ 接着创建 HomeController.cs 文件: vi H…

TensorFlow下利用MNIST训练模型识别手写数字

本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络),并利用所训练的模型识别自己手写数字. 训练MNIST数据集,并保存训练模型 # Python3 # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s…

《编程珠玑，字字珠玑》读书笔记完结篇——AVL树

写在最前面的手贱翻开了<珠玑>的最后几章,所以这一篇更多是关于13.14.15章的内容.这篇文章的主要内容是“AVL树”,即平衡树,比红黑树低一个等次.捣乱真惹不起红黑树,情况很复杂:而AVL思路比较清晰.<编程珠玑,字字珠玑>910读书笔记——代码优化更新了,做了点关于“哨兵”的笔记.在这篇文章的末尾,笔者还加了对引用调用的“大彻大悟”. 4篇读书笔记:全在这里 AVL树学习数据结构的时候,有过一次实验课, 题意大概:英文单词出现次数统计.当时选了哈希表,映射(map),AV…

PAT树_层序遍历叶节点、中序建树后序输出、AVL树的根、二叉树路径存在性判定、奇妙的完全二叉搜索树、最小堆路径、文件路由

03-树1. List Leaves (25) 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) wh…

为sproto手写了一个python parser

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp…

学习OpenCV——SVM 手写数字检测

转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库:http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list 其他方法:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/5672192 使用OPENCV训练手写数字识别分类器 1,下载训…