要实现无限级分类,递归一般是第一个也是最容易想到的,但是递归一般被认为占用资源的方法,所以很多系统是不考虑使用递归的 本文还是通过数据库的设计,用一句sql语句实现 数据库字段大概如下: 字段 说明 id 编号 parend_id 父分类编号 class_name 分类名 path 分类路径,以 id 为节点,组成类似 ,1,2,3,4, 这样的字符串 可以假设有如下的数据: id parent_id class_name path 1 0 分类1 ,1, 2 0 分类2 ,2, 3 1 分类1

//递归无限分类树 public static function diGui($data, $pid) { $arr = collect([]); if (empty($data)) { return ''; } foreach ($data as $key => $value) { if ($value['parent_id'] == $pid) { $value['submenu'] = self::diGui($data, $value['id']); $arr[] = $value; }

//新闻类别管理 public function new_classify() { $arr = M('news_classify')->where("fid = 0")->select(); $html = '<ul class="easyui-tree"><li><span>新闻中心</span><ul>'; if (!empty($arr)) { $html .= $this->_t

项目需要.递归无限级分类效率实在太低.理了半天思路写的. 分类越多效率越高. /** * 单次循环返回无限极分类嵌套 * @param array $data 操作的数组 * @param string $columnPri 唯一键名,如果是表则是表的主键 * @param string $columnPid 父ID键名 * @return array */ function region_tree($data, $columnPri, $columnPid) { define('__paren

商品分类,使用无限分类 即: -------如何创建数据表 pid---父级分类id,如果是顶级分类则为0 path---1,用户分类的排序 . 排序示例: 实现逻辑:获取type表的所有分类,order by path ,   得到了type列表,然后path有几个逗号就加几个---, 这样,父级分类下就是子级分类,子级分类下是孙级分类,分类得到了有效的排序. 2,点击父级分类,展示所有它和它的所有子级分类所辖的商品 实现逻辑: 子级分类的path  like %父级分类的path%,再通过w

网上找到一种更好的实现方式: (1)把N个数放到容器A(int数组)中. (2)从N个数中随机取出1个数放入容器B(int数组)中. (3)把容器A中最后一个数与随机抽取的数对调 或者 把容器A中最后一个数覆盖随机抽取出来的数. (4)这时从容器A(假设N个数,索引0 到 索引N-2)之间随机取一个数.再放入容器B中,重复此步骤. 说明:也就是第二次是从容器A中 第一个元素到倒数第二个元素 中随机取一个数. 这种好处是,随机数所取范围逐步缩小,而且杜绝了大数据时集合执行删除操作时产生的瓶颈. n

一 为什么对视频编码图像质量客观评价     视频图像质量主观评价一般采用连续双激励质量度量法对任一观测者连续给出原始视频图像和处理过的失真图像,由观测者根据主观感知给出分值,其需针对多个视频对象进行多次重复实验,耗时多.费用高,难以操作:而视频编码图像的客观评价早期主要采用峰值信噪比(PSNR)或均方差(MSE)衡量视频序列的失真度,虽然其具有操作简单.成本低.易于实现的特点,但是由于其忽略了图像内容对人眼的影响,不能完整地反映出图像的质量.所以现实中还是多以主观评价方式为主的,码率影响视频请

本文实例讲述了php通过前序遍历树实现无需递归的无限极分类.分享给大家供大家参考.具体如下: 大家通常都是使用递归实现无限极分类都知道递归效率很低,下面介绍一种改进的前序遍历树算法,不适用递归实现无限极分类,在大数据量实现树状层级结构的时候效率更高. sql代码如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `category` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(50) NOT NULL, `lft` i

大体思路是修改Partition方法将原本枢数的调整放到方法结束后去做.这样因为数组右侧第一个大于当前枢数的位置就应该是未划分的子数组的边界.然后继续进行Partition调整.这种写法照比递归的写法多出一个向右寻找边界的过程,该过程的平均时间复杂度为Θ(nlogn). 这样快速排序的算法平均复杂度乘以了常数项2,而空间复杂度缩小到Ο(1). private static void QSort(int[] array) { int leftLow, leftHeight, rightLow, r

<?php $data[]=array('id'=>1,'parentid'=>0,'name'=>'中国'); $data[]=array('id'=>2,'parentid'=>0,'name'=>'美国'); $data[]=array('id'=>3,'parentid'=>0,'name'=>'韩国'); $data[]=array('id'=>4,'parentid'=>1,'name'=>'北京'); $data[

去年在一家公司做项目开发,用到商城三级分类,看了之前的程序员写的分类也是头大,三级分类,循环套循环三次( foreach(){ foreach(){ foreach(){ } } } ),然后写了一个无限级分类.提供参考,记录一下. <?PHP function eachCategory($cates,$lv=1){ foreach($cates as $v){ echo $v['name']; echo str_repeat(' >> ',$lv); if($v['child']){

二叉树先序,中序,后序遍历非递归实现 分类: 数据结构及算法2012-04-28 14:30 8572人阅读 评论(6) 收藏 举报 structc 利用栈实现二叉树的先序,中序,后序遍历的非递归操作 [cpp] view plaincopy #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <stdlib.h> #include <queue> #include <stack> #include &

本发明涉及一种基于Linux应用层的6LOWPAN物联网网关及实现方法,所述物联网网关包括开发平台以及无线射频模块,其实现方法是:所述6LOWPAN物联网网关的以太网网口收到访问6LOWPAN无线传感器网络中节点的数据包,Linux应用层将以太网数据包格式转化成6LOWPAN物联网的格式,然后通过无线射频模块发送出去:同理,Linux应用层同时监听无线射频模块,收到6LOWPAN无线传感器网络中的数据包,所述Linux应用层将数据包转化成以太网数据包格式,再通过以太网网口把该数据包发送出去.本发

二叉树的遍历方式包括前序遍历.中序遍历和后序遍历,其实现方式包括递归实现和非递归实现. 前序遍历:根节点 | 左子树 | 右子树 中序遍历:左子树 | 根节点 | 右子树 后序遍历:左子树 | 右子树 | 根节点 1. 递归实现 递归方式实现代码十分简洁,三种遍历方式的递归实现代码结构相同,只是执行顺序有所区别. 前序遍历: public class preOrderRecur { List<Integer> res = new ArrayList<>(); public List

一般的分类树状结构有两种方式: 一种是adjacency list,也就是是id,parent id这中形式. 另一种是nested set,即左右值的形式. 左右值形式查询起来比较高效,无需递归等,推荐使用,但是没有pid形式简单直观,而且有些旧的数据库类似地区等结构设计一直是pid这种形式(貌似也有算法可以将两者转换,不做深入了解),所以... 下面所说的都为adjacency list的形式,数据表格式类似id,pid,name这种格式. 通常来说是将数据全部从数据库读取后,然后再组装数组

import java.util.Stack; //二叉树3种递归和非递归遍历(Java) public class Traverse { /******************一二进制树的定义**************************/ private final int MAX_SIZE = 10; //链式存储 public static class BinaryTreeNode { int mValue; BinaryTreeNode mLeft; BinaryTreeNode

这里不详细说明快速排序的原理,具体可参考here 快速排序主要是partition的过程,partition最常用有以下两种写法 第一种: int mypartition(vector<int>&arr, int low, int high) { int pivot = arr[low];//选第一个元素作为枢纽元 while(low < high) { while(low < high && arr[high] >= pivot)high--; ar

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil

目前最好的高动态范围(HDR)成像方法通常是先利用光流将输入图像对齐,随后再合成 HDR 图像.然而由于输入图像存在遮挡和较大运动,这种方法生成的图像仍然有很多缺陷.最近,腾讯优图和香港科技大学的研究者提出了一种基于深度学习的非光流 HDR 成像方法,能够克服动态场景下的大范围前景运动. 论文:Deep High Dynamic Range Imaging with Large Foreground Motions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.08937 摘要

根据容灾备份系统对备份类别的要求程度,数据库备份系统可以分为数据级备份和应用级备份.数据备份是指建立一个异地的数据备份系统,该系统是对原本地系统关键应用数据实时复制.当出现故障时,可由异地数据系统迅速恢复本地数据从而保证业务的连续性.应用级备份比数据备份层次更高,即在异地建立一套完整的.与本地数据库系统相当的备份数据库应用系统,同时备份本地数据.可以同本地应用系统互为备份,也可与本地应用系统共同工作,在灾难故障出现后,远程应用系统迅速接管或承担本地应用系统的业务运行.本文基于Rsync算法设计实

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/u013497151/article/details/27967155 今天总结一下二叉树.要考离散了,求不挂!二叉树最重要的就是 建立.4种遍历方式.简单应用.怎样推断两颗二叉树是否类似 二叉树分为 :1.全然二叉树  2.满二叉树 结构性质: 1).满二叉树 高度为h ,节点数则为 2^h - 1.且叶子节点全在最下层,且叶子节点数为2^(n-1)个{n代表二叉树层数,也叫深度} 2).n个节点