一.数据库管理系统 数据库管理系统(Database Management System, DBMS) 衡量是否是数据库的标准: ACID:是指在数据库管理系统(DBMS)中事务所具有的四个特性: 1) 原子性(Atomicity) 2) 一致性(Consistency) 3)隔离性(Isolation) 4)持久性(Durability) 1.关系型数据库:是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于关系代数等概念和方法来处理数据库中的数据,同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格,该形式

age:   /** * 加载配件F7(左树右表) * @param F7Filed           要加载的F7控件 * @param ctx               界面上下文 * @单据中用法示例 *      final KDBizPromptBox kdtEntrys_accessories_PromptBox = new KDBizPromptBox(); *      CommonUtil.loadAccessoriesF7PromptBox(kdtEntrys_acces

转:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6897097 引言 常关注本blog的读者朋友想必看过此篇文章:从B树.B+树.B*树谈到R 树,这次,咱们来讲另外两种树:Tire树与后缀树.不过,在此之前,先来看两个问题.    第一个问题: 一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析. 之前在此文:海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解中给出的参考答案:用trie树统计每个

我是好文章的搬运工,原文来自博客园,博主July_,地址:http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2011/10/22/2316412.html 从Trie树(字典树)谈到后缀树 作者:July.yansha.出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 引言 常关注本blog的读者朋友想必看过此篇文章:从B树.B+树.B*树谈到R 树,这次,咱们来讲另外两种树:Tire树与后缀树.不过,在此之前,先来看两个问题.    第一个问题

前言 B树和B-树是同一种数据结构,如果不清楚的话,会被面试官忽悠,所以本文介绍两种数据结构,B树和B+树,废话不多数咱们开干. B树 介绍 在计算机科学中,B树是一种自平衡的树,能够保持数据有序.这种数据结构能够让查找数据.顺序访问.插入数据及删除的动作,都在对数量级的时间复杂度内完成.B树,其实是一颗特殊的二叉查找树(binary search tree),可以拥有多于2个子节点.与自平衡二叉查找树不同,B树为系统大块数据的读写操作做了优化.B树减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速

题记:转一篇很直观介绍各类B树的文章. B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索

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1. B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索

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B树        即二叉搜索树:        1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right):        2.所有结点存储一个关键字:        3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树:        如:                B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相

可持久化数据结构介绍 可持久化数据结构是保存数据结构修改的每一个历史版本,新版本与旧版本相比,修改了某个区域,但是大多数的区域是没有改变的, 所以可以将新版本相对于旧版本未修改的区域指向旧版本的该区域,这样就节省了大量的空间,使得可持久化数据结构的实现成为了可能. 如下图,就是可持久化链表 插入前 插入后 尽可能利用历史版本和当前版本的相同区域来减少空间的开销. 而主席树(可持久化线段树)的原理同样是这样. 有n个数字,  我们将其离散化,那么总有[1,n]个值,如果建一棵线段树,每个结点维护子

BST树,B树.B-树.B+树.B*树 二叉搜索树(BST): 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: 二叉查找树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果二叉查找树的所有非叶子结点的左

注:本文为个人学习摘录,原文地址:http://www.blogjava.net/supercrsky/articles/185167.html B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子

转载自http://blog.csdn.net/manesking/archive/2007/02/09/1505979.aspx B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿

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题面 我们也要换个花样,这回提供洛谷的题面 题解 线段树+树链剖分大水题 维护颜色段的方法很简单呀... 维护当前区间内的颜色段个数, 以及当前区间左端和右端的颜色, 合并的时候考虑是否要减一下就行了 至于跳LCA进行Modify的时候稍微注意一下细节 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<cmath> #include&l

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索

闲话 stO猫锟学长,满脑子神仙DS 网上有不少Dalao把线段树分治也归入CDQ分治? 还是听听YCB巨佬的介绍: 狭义:只计算左边对右边的贡献. 广义:只计算外部对内部的贡献. 看来可以理解为广义下的. 不过叫它线段树分治挺形象的啊! 线段树分治思想 我们在做CDQ的时候,将询问和操作通通视为元素,在归并过程中统计左边的操作对右边的询问的贡献. 而在线段树分治中,询问被固定了.按时间轴确定好询问的序列以后,我们还需要所有的操作都会影响一个时间区间.而这个区间,毫无疑问正好对应着询问的一段区间

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