B-Tree 学习 - 相关文章

珂朵莉树(Chtholly Tree)学习笔记

珂朵莉树(Chtholly Tree)学习笔记珂朵莉树原理其原理在于运用一颗树(set,treap,splay......)其中要求所有元素有序,并且支持基本的操作(删除,添加,查找......)来实现区间压缩. 那么区间压缩的意义在于区间推平这是珂朵莉树的核心(如果没有这个操作实际上不一定需要这种算法) ps:若保证有连续相等甚至递增的区间,也可以的(吧?). 可想而知它的操作在于对区间的分裂和合并操作 (为什么?因为这样可以方便而快捷的区间推平) 珂朵莉树的实现在众多树中因为set这个…

dsu on tree学习笔记

前言一次模拟赛的$T3$:传送门只会$O(n^2)$的我就$gg$了,并且对于题解提供的$\text{dsu on tree}$的做法一脸懵逼. 看网上的其他大佬写的笔记,我自己画图看了一天才看懂(我太蒻了),于是就有了这篇学习笔记. 概念篇/基础运用算法简介现在考虑这样一类树上统计问题: 无修改操作,询问允许离线对子树信息进行统计(链上的信息在某些条件下也可以统计) 树上莫队?点分治? $\text{dsu on tree}$可以把它们吊起来打! \(\text{…

Gradient Boosting Decision Tree学习

Gradient Boosting Decision Tree,即梯度提升树,简称GBDT,也叫GBRT(Gradient Boosting Regression Tree),也称为Multiple Additive Regression Tree(MART),阿里貌似叫treelink. 首先学习GBDT要有决策树的先验知识. Gradient Boosting Decision Tree,和随机森林(random forest)算法一样,也是通过组合弱学习器来形成一个强学习器.GBDT的发明…

Merkle Tree学习

/*最近在看Ethereum,其中一个重要的概念是Merkle Tree,以前从来没有听说过,所以查了些资料,学习了Merkle Tree的知识,因为接触时间不长,对Merkle Tree的理解也不是很深入,如果有不对的地方,希望各位大神指正*/ Merkle Tree概念 Merkle Tree,通常也被称作Hash Tree,顾名思义,就是存储hash值的一棵树.Merkle树的叶子是数据块(例如,文件或者文件的集合)的hash值.非叶节点是其对应子节点串联字符串的hash.[1] 1. H…

Link Cut Tree学习笔记

从这里开始动态树问题和Link Cut Tree 一些定义 access操作换根操作 link和cut操作时间复杂度证明 Link Cut Tree维护链上信息 Link Cut Tree维护子树信息小结动态树问题和Link Cut Tree 动态树问题是一类要求维护一个有根树森林,支持对树的分割, 合并等操作的问题. Link Cut Tree(林可砍树?简称LCT)是解决这一类问题的一种数据结构. 一些无聊的定义 Link Cut Tree维护的是动态森林中每棵树的任意链剖分. P…

矩阵树定理(Matrix Tree)学习笔记

如果不谈证明,稍微有点线代基础的人都可以在两分钟内学完所有相关内容.. 行列式随便找本线代书看一下基本性质就好了. 学习资源: https://www.cnblogs.com/candy99/p/6420935.html http://blog.csdn.net/Marco_L_T/article/details/72888138 首先是行列式对几个性质(基本上都是用数学归纳法证): 1.交换两行(列),行列式取相反数 2.由1.得若存在两行(列)完全相同则行列式为0 3.上(下)三角行列式即主…

k-d tree 学习笔记

以下是一些奇怪的链接有兴趣的可以看看: https://blog.sengxian.com/algorithms/k-dimensional-tree http://zgjkt.blog.uoj.ac/blog/1693 https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree http://homes.ieu.edu.tr/hakcan/projects/kdtree/kdTree.html k-d tree就是一个把一个平面(或超平面)划分的东西… 例如一维情况就是在划分…

Codeforces 600E. Lomsat gelral(Dsu on tree学习)

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/600/E n个点的有根树,以1为根,每个点有一种颜色.我们称一种颜色占领了一个子树当且仅当没有其他颜色在这个子树中出现得比它多.求占领每个子树的所有颜色之和. 我们都知道可以$BST$启发式合并从而完美${O(nlogn^{2})}$,这太丑陋了. 那么$Dsu~~on~~tree$是在干啥呢? 找出树中每一个节点的重儿子,统计答案的时候优先进入每一个点的所有轻儿子,之后再进入重儿子,目的是保留重儿子所…

splay tree 学习笔记

首先感谢litble的精彩讲解,原文博客: litble的小天地在学完二叉平衡树后,发现这是只是一个不稳定的垃圾玩意,真正实用的应有Treap.AVL.Splay这样的查找树.于是最近刚学了学了点Splay. 一般地[一般地],Splay有一下操作: insert 插入 find 查找 del 删除 pre 查找前驱 post 查找后缀 Splay *伸展其中前几个都是普通二叉查找树就有的操作,Splay操作则是Splay tre…

【转载】决策树Decision Tree学习

本文转自:http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/05/17/2539023.html 最近在研究规则引擎,需要学习决策树.决策表等算法.发现篇好文对我这个初学者很有指导价值,先转再细品. 1. 什么是决策树咱们直接切入正题.所谓决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树. 机器学习中,决策树是一个预测模型:他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系.树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶…

LSM Tree 学习笔记——本质是将随机的写放在内存里形成有序的小memtable，然后定期合并成大的table flush到磁盘

The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstraction to efficiently store large numbers of key-value pairs while optimizing for high throughput, sequ…

LSM Tree 学习笔记——MemTable通常用 SkipList 来实现

最近发现很多数据库都使用了 LSM Tree 的存储模型,包括 LevelDB,HBase,Google BigTable,Cassandra,InfluxDB 等.之前还没有留意这么设计的原因,最近调研时间序列数据库的时候才发现这样设计的优势所在,所以重新又复习了一遍 LSM Tree 的原理. 特点总的来说就是通过将大量的随机写转换为顺序写,从而极大地提升了数据写入的性能,虽然与此同时牺牲了部分读的性能. 只适合存储 key 值有序且写入大于读取的数据,或者读取操作通常是 key 值连续的…

Expression Tree 学习笔记（一）

大家可能都知道Expression Tree是.NET 3.5引入的新增功能.不少朋友们已经听说过这一特性,但还没来得及了解.看看博客园里的老赵等诸多牛人,将Expression Tree玩得眼花缭乱,是否常常觉得有点落伍了呢?其实Expression Tree是一个一点就透的特性,只要对其基本概念有了一定的了解,就可以自己发挥出无数的用法.特别是之前对Reflection,泛型等知识有过一些了解的话,就会发现Expression Tree的加入绝对是你工作中的得力助手.如果你是Expressi…

K-D Tree学习笔记

用途做各种二维三维四维偏序等等. 代替空间巨大的树套树. 数据较弱的时候水分. 思想我们发现平衡树这种东西功能强大,然而只能做一维上的询问修改,显得美中不足. 于是我们尝试用平衡树的这种二叉树结构,做更高维的事情. 继续沿用平衡树的左儿子比自己小.右儿子比自己大的形态.这时发现,如果小于号定义得不好,那么做高维询问的时候就很难做. 发明者想到了这样一个方法:我们每过一层就划分一次超矩形. 具体地,给每一层一个$type$,表示这一层是按哪一维切割.切割某一维的时候,拿出中位数,然后分成两…

dsu on tree 学习笔记

这是一个黑科技,考虑树链剖分后,每个点只会在轻重链之间转化$log$次. 考虑暴力是怎么写的,每次枚举一个点,再暴力把子树全部扫一边. $dsu\ on\ tree.$的思想就是保留重儿子不清空,每次扫一边轻儿子,再把轻儿子的贡献加上. 关键代码: void Dfs2(R i,R fm,R op){ for(R k=hd[i];k;k=nt[k]) if(to[k]!=fm&&to[k]!=sn[i]) Dfs2(to[k],i,0); if(sn[i])Dfs2(sn[i],i,…

kd tree学习笔记 (最近邻域查询)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22557068 http://blog.csdn.net/zhjchengfeng5/article/details/7855241 KD树在算法竞赛中主要用来做各种各样的平面区域查询,包含则累加直接返回,相交则继续递归,相离的没有任何贡献也直接返回.可以处理圆,三角形,矩形等判断起来相对容易的平面区域内的符合加法性质的操作. 比如查询平面内欧几里得距离最近的点的距离. kdtree其实有点像搜索,暴力+剪枝. 每次从根结点向下搜索,并…

【计数】hdu5921Binary Indexed Tree

二进制拆位计算贡献题目描述树状数组是一种常用的数据结构,下面是树状数组用于给区间 [1,x] 内的数加 t 的代码: void add(int x,int t){ for (int i=x;i;i-=(i&(-i))){ cnt[i]+=t; } } 当你要给 [l,r] 区间加 x 时,肯定是先给 [1,l−1] 加 −x,然后给 [1,r] 加 x 令 f(l,r) 为:在 cnt 数组一开始为 0 的情况下给区间[l,r]区间加1后,cnt 数组有多少位置不为0. 现在给定 n,求 …

浅谈Link-Cut Tree(LCT)

0XFF 前言&概念 Link-Cut Tree 是一种用来维护动态森林连通性的数据结构,适用于动态树问题.它采用类似树链剖分的轻重边路径剖分,把树边分为实边和虚边,并用 Splay 来维护每一条实路径.Link-Cut Tree 的基本操作复杂度为均摊O(logn),但常数因子较大,一般效率会低于树链剖分.但是却可以解决树链剖分解决不了的问题(或者优化码量) -----Menci dalao 动态树LCT(link cut tree)是一个可以动态维护森林上各种信息的东西(删除查找合并啥的都有…

GBDT基本理论及利用GBDT组合特征的具体方法（收集的资料）

最近两天在学习GBDT,看了一些资料,了解到GBDT由很多回归树构成,每一棵新回归树都是建立在上一棵回归树的损失函数梯度降低的方向. 以下为自己的理解,以及收集到的觉着特别好的学习资料. 1.GBDT可用于回归任务和分类任务. GBDT做回归任务时,每一棵子树的构建过程与cart回归树的建立过程相同,使用最小化均方误差来选择最优划分的特征,不同点是GBDT子树的根节点数据为前一棵子树所有样本真实值与其所在叶子结点预测值的残差. GBDT做分类任务时,可以做二分类,也可以做多分类.一直没搞懂最优划…

[区块链] 密码学——Merkle 树

在计算机领域,Merkle树大多用来进行完整性验证处理.在处理完整性验证的应用场景中,特别是在分布式环境下进行这样的验证时,Merkle树会大大减少数据的传输量以及计算的复杂度. Merkle哈希树是一类基于哈希值的二叉树或多叉树,其叶子节点上的值通常为数据块的哈希值,而非叶子节点上的值是将该节点的所有子节点的组合结果的哈希值. 如下图所示为一个Merkle哈希树,节点A的值必须通过节点C.D上的值计算而得到.叶子节点C.D分别存储数据块001和002的哈希值,而非叶子节点A存储的是其子节点C.…

GBDT原理及利用GBDT构造新的特征-Python实现

1. 背景 1.1 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法,它主要的思想是,每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向.损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项),认为损失函数越小,性能越好.而让损失函数持续下降,就能使得模型不断改性提升性能,其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降(讲道理梯度方向上下降最快). Gradient Boost是一个框架,里面可以套入很多不同的算法. 1.2 Gradient Boost…

典型分布式系统分析：Dynamo

本文是典型分布式系统分析系列的第四篇,主要介绍 Dynamo,一个在 Amazon 公司内部使用的去中心化的.高可用的分布式 key-value 存储系统. 在典型分布式系统分析系列的第一篇 MapReduce 中提出了本系列主要关心的问题: 系统在性能.可扩展性.可用性.一致性之间的衡量,特别是CAP 系统的水平扩展是如何实现的,是如何分片的系统的元数据服务器的性能.可用性系统的副本控制协议,是中心化还是去中心化对于中心化副本控制协议,中心是如何选举的系统还用到了哪些协议.理论.算法…

洛谷日报 & 原来博客（转载）

震惊,新的功能:可以按Ctrl + F 进行关键字查询. $update$ on 10.26:把这两个月的日报也加入进去了,并且修复了几个错误. 本文会把小编用过的博客和比较好的博客放在这里. 可能分类不是很好. $update$ on 10.9: 突然发现未公开,现在公开了. 关于我原来的博客,给一个博客链接吧. 图论用最通俗的语言让你学会网络流 SPFA算法教学初探tarjan算法(求强连通分量) dijkstra 详解最大流与Dijkstra做费用流浅析最近公共祖先(LCA…

Luogu Daily & Original Blog (reproduced)

Unity3D之Mecanim动画系统学习笔记（九）：Blend Tree（混合树）

认识Blend Tree 我们在Animator Controller中除了可以创建一个State外还可以创建一个Blend Tree,如下: 那么我们看下新创建的Blend Tree和State有什么区别: 唯一的区别就是Montion指向的类型变成了Blend Tree类型,那么一个Blend Tree其实也就是一个状态,和状态不同的地方就是一个状态只能设定一个动画,而一个Blend Tree则可以设定为多个动画的混合. 混合树是Mecanim动画系统中比较复杂的一个内容,且其分为多个维度,…

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