B树定义 B 树又叫平衡多路查找树.一棵m阶的B 树 (m叉树)的特性如下: 根节点至少有两个孩子 每个非根节点至少有M/2(上取整)个孩子,至多有M个孩子. 每个非根节点至少有M/2-1(上取整)个关键字,至多有M-1个关键字.并以升序排列. key[i]和key[i+1]之间的孩子节点的值介于key[i]和key[i+1]之间. 所有的叶子节点都在同一层. 注意:B-树,即为B树. B树Java实现 /** * 一颗B树的简单实现. * * @param <K> - 键类型 * @para…

M阶B+树的定义: 任意非叶子结点最多有M个子节点:且M>2: 除根结点以外的非叶子结点至少有 M/2个子节点: 根结点至少有2个子节点: 除根节点外每个结点存放至少M/2和至多M个关键字:(至少2个关键字) 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同: 所有结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M]:且K[i] < K[i+1]: 非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树: 所有叶子结点位于同一层: 为所有叶子结点增加一个链指针: 所有关键字都在叶…

1.Java代码操作HDFS需要用到Jar包和Java类 Jar包: hadoop-common-2.6.0.jar和hadoop-hdfs-2.6.0.jar Java类: java.net.URLorg.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactoryjava.net.URIorg.apache.hadoop.conf.Configurationorg.apache.hadoop.fs.FileSystemorg.apache.hadoop.fs.Path…

本教程试图解释Jmeter的基本设计,功能和用法,Jmeter是用于在应用程序上执行负载测试的优秀工具.通过使用jmeter GUI,我们可以根据我们的要求为请求创建测试样本并执行具有多个用户负载的样本.由于jmeter工具是使用JAVA完全开发的,我们可以编写java代码来做同样的事情而不使用jmeter的GUI,不建议实现java代码进行负载测试,它只是一个概念证明来编写使用jmeter库通过java代码进行采样.Jmeter作为非常好的文档/ API,在浏览了jmeter源代码和其他参考资…

文字转载自:http://www.cnblogs.com/vamei 代码转载自:http://www.blogjava.net/javacap/archive/2007/12/19/168627.html 我们讨论过,树的搜索效率与树的深度有关.二叉搜索树的深度可能为n,这种情况下,每次搜索的复杂度为n的量级.AVL树通过动态平衡树的深度,单次搜索的复杂度为log(n) (以上参考纸上谈兵 AVL树).我们下面看伸展树(splay tree),它对于m次连续搜索操作有很好的效率. 伸展树会在一…

代码功能:通过java代码获取网页源代码: 所用工具:Myclipse8.5+tomcat6.0+浏览器 系统环境:windows xp旗舰版 火狐浏览器版本: IE浏览器版本: 测试http协议有错误java代码如下. import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; import java.io.PrintWriter; import java…

1.工程结构   2.代码内容 FastdfsClientTest.java代码   package cn.itcast.fastdfs.cliennt; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.util.UUID; import org.csource.common.Nam…

Java代码安全测试解决方案: http://gdtesting.com/product.php?id=106…

怎么用java代码实现上面这样的目录树? 首先创建数据表 每条数据记录自己的id以及父节点的id 然后进入java代码部分: public String directory(String author) { StringBuffer treeHtml = new StringBuffer(); // 得到所有的目录词(包含全部字段) List<Tutorial> words = bdExpandService.getAllWords(author); for (int i = 0; i <…

使用libSvm实现文本分类的基本过程,此文参考 使用libsvm实现文本分类 对前期数据准备及后续的分类测试进行了验证,同时对文中作者的分词组件修改成hanLP分词,对数字进行过滤,仅保留长度大于1的词进行处理. 转上文作者写的分类流程: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的特征向量(词向量):最终的目标是使得最终选出的特征向量在多个类别之间具有一定的类别区分度,可以使用相关…