1.python中主要存在四种命名方式: object #公用方法 _object #半保护                  #被看作是“protect”,意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量,                   在模块或类外不可以使用,不能用’from module import *’导入.                 #__object 是为了避免与子类的方法名称冲突, 对于该标识符描述的方法,父                   类的方法不能轻易地被子类

转自:http://weibo.com/1005903613/AAgqA3kb4  LAW张粑粑的微博

都是Throwable的子类: 1.Exception(异常) :是程序本身可以处理的异常. 2.Error(错误): 是程序无法处理的错误.这些错误表示故障发生于虚拟机自身.或者发生在虚拟机试图执行应用时,一般不需要程序处理. 3.检查异常(编译器要求必须处置的异常) :  除了Error,RuntimeException及其子类以外,其他的Exception类及其子类都属于可查异常.这种异常的特点是Java编译器会检查它,也就是说,当程序中可能出现这类异常,要么用try-catch语句捕获它

A．Servlet的生命周期由Servlet实例控制 B．init()方法在创建完Servlet实例后对其进行初始化,传递的参数为实现ServletContext接口的对象 C．service()方法响应客户端发出的请求 D．destroy()方法释放Servlet实例 解答:C Servlet 生命周期就是指创建 Servlet 实例后响应客户请求直至销毁的全过程. Serlvet 生命周期的三个方法:init()–>service()–>destroy(), Servlet生命周期的各个阶

A:内部事务回滚会导致外部事务回滚 B:内部事务回滚了,外部事务仍可以提交 C:外部事务回滚了,内部事务也跟着回滚 D:外部事务回滚了,内部事务仍可以提交 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 启动一个新的, 不依赖于环境的 ”内部” 事务. 这 个事务将被完全 commited或 rolled back 而不依赖于外部事务, 它拥有自己的隔离范围, 自己的锁, 等 等. 当内部事务开始执行时, 外部事务将被挂起, 内务事务结束时, 外部事务将继续执行. 当一个Service类中的某

Skyline TerraExplorer Pro目前正式发布的7.0.1&7.0.2版本,还只是64位的版本, 在Web开发的时候,如何在页面中正确嵌入三维地图控件,让一些小伙伴凌乱了. 下面这两个,注意CLASSID,分别是现在701版本的三维地图控件和工程树(或者叫信息树.图层管理树)的classid. <object id="TerraExplorerInformationWindow" classid="CLSID:-65a8-11d5-85c1-00

二叉查找树(BSTree)中进行查找.插入和删除操作的时间复杂度都是O(h),其中h为树的高度.BST的高度直接影响到操作实现的性能,最坏情况下,二叉查找树会退化成一个单链表,比如插入的节点序列本身就有序,这时候性能会下降到O(n).可见在树的规模固定的前提下,BST的高度越低越好. >>平衡二叉树 平衡二叉树是计算机科学中的一类改进的二叉查找树.平衡二叉树具有以下性质: (1)一棵空树是平衡二叉树 (2)如果树不为空,它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉

二叉查找树(BSTree)中进行查找.插入和删除操作的时间复杂度都是O(h),其中h为树的高度.BST的高度直接影响到操作实现的性能,最坏情况下,二叉查找树会退化成一个单链表,比如插入的节点序列本身就有序,这时候性能会下降到O(n).可见在树的规模固定的前提下,BST的高度越低越好. 1.平衡二叉树 平衡二叉树是计算机科学中的一类改进的二叉查找树.平衡二叉树具有以下性质: (1)一棵空树是平衡二叉树 (2)如果树不为空,它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树

TreeMap的实现是红黑树算法的实现,所以要了解TreeMap就必须对红黑树有一定的了解,其实这篇博文的名字叫做:根据红黑树的算法来分析TreeMap的实现,但是为了与Java提高篇系列博文保持一致还是叫做TreeMap比较好.通过这篇博文你可以获得如下知识点: 1.红黑树的基本概念. 2.红黑树增加节点.删除节点的实现过程. 3.红黑树左旋转.右旋转的复杂过程. 4.Java 中TreeMap是如何通过put.deleteEntry两个来实现红黑树增加.删除节点的. 我想通过这篇博文你对Tr

TreeMap的实现是红黑树算法的实现,所以要了解TreeMap就必须对红黑树有一定的了解,其实这篇博文的名字叫做:根据红黑树的算法来分析TreeMap的实现,但是为了与Java提高篇系列博文保持一致还是叫做TreeMap比较好.通过这篇博文你可以获得如下知识点: 1.红黑树的基本概念. 2.红黑树增加节点.删除节点的实现过程. 3.红黑树左旋转.右旋转的复杂过程. 4.Java 中TreeMap是如何通过put.deleteEntry两个来实现红黑树增加.删除节点的. 我想通过这篇博文你对Tr

java 集合系列目录: Java 集合系列 01 总体框架 Java 集合系列 02 Collection架构 Java 集合系列 03 ArrayList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 04 LinkedList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 05 Vector详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 06 Stack详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 07 List总结(LinkedList, ArrayList等使用场景和

转自:http://blog.csdn.net/chenssy/article/details/26668941 TreeMap的实现是红黑树算法的实现,所以要了解TreeMap就必须对红黑树有一定的了解,其实这篇博文的名字叫做:根据红黑树的算法来分析TreeMap的实现,但是为了与Java提高篇系列博文保持一致还是叫做TreeMap比较好.通过这篇博文你可以获得如下知识点: 1.红黑树的基本概念. 2.红黑树增加节点.删除节点的实现过程. 3.红黑树左旋转.右旋转的复杂过程. 4.Java 中

上一篇容器元素比较Comparable&Comparator分析的时候,我们提到了TreeMap,但没有去细致分析它,只是说明其在添加元素的时候可以进行比较,从而使得集合有序,但是怎么做的呢?我们下面来进行分析. 一.认识TreeMap 之前的文章讲解了HashMap,它保证了以O(1)的时间复杂度进行增.删.改.查,从存储角度考虑,这两种数据结构是非常优秀的. 尽管如此,HashMap还是有自己的局限性----它们不具备统计性能,或者说它们的统计性能时间复杂度并不是很好才更准确,所有的统计必须

TreeMap的实现是红黑树算法的实现,所以要了解TreeMap就必须对红黑树有一定的了解,其实这篇博文的名字叫做:根据红黑树的算法来分析TreeMap的实现,但是为了与Java提高篇系列博文保持一致还是叫做TreeMap比较好.通过这篇博文你可以获得如下知识点: 1.红黑树的基本概念. 2.红黑树增加节点.删除节点的实现过程. 3.红黑树左旋转.右旋转的复杂过程. 4.Java 中TreeMap是如何通过put.deleteEntry两个来实现红黑树增加.删除节点的. 我想通过这篇博文你对Tr

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基

红黑树又称红-黑二叉树,它首先是一颗二叉树,它具体二叉树所有的特性.同时红黑树更是一颗自平衡的排序二叉树.我们知道一颗基本的二叉树他们都需要满足一个基本性质–即树中的任何节点的值大于它的左子节点,且小于它的右子节点.按照这个基本性质使得树的检索效率大大提高.我们知道在生成二叉树的过程是非常容易失衡的,最坏的情况就是一边倒(只有右/左子树),这样势必会导致二叉树的检索效率大大降低(O(n)),所以为了维持二叉树的平衡,大牛们提出了各种实现的算法,如:AVL,SBT,伸展树,TREAP ,红黑树等等

一,前言 TreeMap:基于红黑树实现的,TreeMap是有序的. 二,TreeMap结构 2.1 红黑树结构 红黑树又称红-黑二叉树,它首先是一颗二叉树,它具体二叉树所有的特性.同时红黑树更是一颗自平衡的排序二叉树.我们知道一颗基本的二叉树他们都需要满足一个基本性质--即树中的任何节点的值大于它的左子节点,且小于它的右子节点.按照这个基本性质使得树的检索效率大大提高.我们知道在生成二叉树的过程是非常容易失衡的,最坏的情况就是一边倒(只有右/左子树),这样势必会导致二叉树的检索效率大大降低(O

Java提高篇(二七)-----TreeMap TreeMap的实现是红黑树算法的实现,所以要了解TreeMap就必须对红黑树有一定的了解,其实这篇博文的名字叫做:根据红黑树的算法来分析TreeMap的实现,但是为了与Java提高篇系列博文保持一致还是叫做TreeMap比较好.通过这篇博文你可以获得如下知识点: 1.红黑树的基本概念. 2.红黑树增加节点.删除节点的实现过程. 3.红黑树左旋转.右旋转的复杂过程. 4.Java 中TreeMap是如何通过put.deleteEntry两个来实现红

二叉树他们都需要满足一个基本性质--即树中的任何节点的值大于它的左子节点,且小于它的右子节点.按照这个基本性质使得树的检索效率大大提高.我们知道在生成二叉树的过程是非常容易失衡的,最坏的情况就是一边倒(只有右/左子树),这样势必会导致二叉树的检索效率大大降低(O(n)),所以为了维持二叉树的平衡,大牛们提出了各种实现的算法,如:AVL,SBT,伸展树,TREAP ,红黑树等等. 平衡二叉树必须具备如下特性:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树

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(

平衡二叉树(AVL树)定义如下:平衡二叉树或者是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉排序树: (1)它的左子树和右子树的高度之差绝对值不超过1: (2)它的左子树和右子树都是平衡二叉树. AVL树避免了平衡二叉树初始序列有序建立的类似单链表情况,提高了查找效率. 1.AVL树的相关参量定义 #define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<windows.h> #d