最近重学二叉查找树,顺便就好好看了看C#里Dictionary和C++的map的实现原理. 首先简单说明两个基本数据结构: 1. 散列表 散列表是一个key-value数据结构,可根据key值直接访问其存储位置.其核心是key与其存储位置的映射关系,即散列函数f(k).当k1 != k2, f(k1) == f(k2)时,称之为碰撞.当散列表中没有碰撞时,其查找复杂度为O(1),而最坏复杂度为O(n),其中n为其存储的数据量. 2. 平衡树 平衡树是一种在高度上可以保持平衡(左右子树的高度差不超

    上一篇随笔介绍了Gradle的安装与任务管理,这篇着重介绍Gradle的内建任务(in-built tasks)与自定义任务(custom tasks),借助Gradle提供的众多内建任务类型以及自己定制的任务类型,Java Web.Android等的开发.测试.部署将会变得非常容易.这篇随笔提供的都是非常简单的示例,但这对于读懂Gradle脚本(例如常见的build.gradle)或者是书写Gradle脚本相信是有帮助的.本文所有代码测试环境为Gradle 2.11     如有错误,

package shb.java.testIo; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.Writer; import java.util.HashMap; /** * File类操作(此代码效率不是很高———>输出格式有欠缺.功能还是

Human Gene Functions Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 18053 Accepted: 10046 Description It is well known that a human gene can be considered as a sequence, consisting of four nucleotides, which are simply denoted by four let

一个很简单的文件选择器对话框,支持双sd卡,当然前提是要有sd卡..并且实现了排序效果. 只有100多行的代码,基本的思路就是用listview显示目录下的所有子文件,再判断是文件还是目录. 利用Collections.sort方法进行排序. 代码如下: package net.yunstudio.demo; import java.io.File; import java.text.Collator; import java.util.ArrayList; import java.util.C

前言:近期在给学院的站点做一个加入附件的功能,首先到了某某邮箱看了一下.简单有用.可是是flash做的,无法拷贝.就仅仅好上网找插件了.经过筛选.最终找到plupload这款插件(其实有的编辑器自带加入附件功能).官网仅仅有PHP版本号.后来各种百度谷歌.找到的资料都用点小问题,拼搏一天最终实现了功能,以下就把遇到的问题和重点部分写出来.希望遇到相同问题的同学能够參考. 首先你须要下载plupload插件,下载地址:http://www.plupload.com/download/ JSP页面配

Curling 2.0 DescriptionOn Planet MM-21, after their Olympic games this year, curling is getting popular. But the rules are somewhat different from ours. The game is played on an ice game board on which a square mesh is marked. They use only a single

http://www.bnuoj.com/bnuoj/problem_show.php?pid=4358 [题意]:给定起始位置和方向和目的地,按照左转.前进.右转.后退的优先级递减,也就是说能左转就左转,不能则继续前进,...,能走到T的位置输出YES,不能则输出NO... [题解]: 首先我们知道YES肯定就是走到了,若出现NO的情况,肯定是出现了死循环,这题主要考标记,什么时候表示已经进入了死循环呢?每个位置有一个方向,我们将这个位置第一次出现方向的时候标记下来,注意是第一次的方向噢,第二

装饰器: 定义: 本质是函数,(装饰其他函数)就是为其他函数添加附加功能原则: 1.不能修改被装饰的函数的源代码 2.不能修改被装饰的函数的调用方式 优点: 装饰器带来的最直观的好处:减少对函数的细化修改,批量增加新功能. 实现装饰器必备知识:1.函数即“变量” 函数的原理与变量引用相似,都是将一个命名于内存对象进行映射2.高阶函数 满足下列两个条件之一的则为高阶函数: a.把一个函数名当作实参传递给另一个函数(在不修改被装饰函数代码的情况下为它增加功能) b.一个函数返回值中包含另一个函数名(

题意:起点开始有超过100个人,总共不会超过100个外星人,问把所有的外星人都搜出来花的最小时间.一条路径上的时间跟人数是无关的,只跟路径长度有关. 思路:刚开始人都在起点,当派一定人数去最近的外星人后,起点就变成两个了,然后从两个起点去最近的外星人,起点就变成三个了,,,,这就是最小生成树了. include<stdio.h> #include<math.h> #include<queue> #include<stdlib.h> #include<s

有关其它已翻译的章节请关注Github上的项目:https://github.com/msdx/gradledoc/tree/1.12,或訪问:http://gradledoc.qiniudn.com/1.12/userguide/userguide.html 本文原创.转载请注明出处:http://blog.csdn.net/maosidiaoxian/article/details/41113353 关于我对Gradle的翻译,以Github上的项目及http://gradledoc.qin

Problem Description The Nazca Lines are a series of ancient geoglyphs located in the Nazca Desert in southern Peru. They were designated as a UNESCO World Heritage Site in 1994. The high, arid plateau stretches more than 80 kilometres (50 mi) between

这里分析kafka 0.8.2的LogManager logmanager是kafka用来管理log文件的子系统.源代码文件在log目录下. 这里会逐步分析logmanager的源代码.首先看class 初始化部分. private def createLogManager(zkClient: ZkClient, brokerState: BrokerState): LogManager = { //这个函数就是在kafkaServer.start函数里调用的封装函数 val defaultLo

思路:d[x][y][z]表示以z方向走到(x, y)的转弯次数. 如果用优先队列会超时,因为加入队列的节点太多,无用的节点不能及时出队,会造成MLE,用单调队列即可. AC代码 #include <cstdio> #include <cmath> #include <algorithm> #include <cstring> #include <utility> #include <string> #include <iost

RRT是一种多维空间中有效率的规划方法.它以一个初始点作为根节点,通过随机采样增加叶子节点的方式,生成一个随机扩展树,当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域,便可以在随机树中找到一条由从初始点到目标点的路径.RRT方法是概率完备且不最优的. function BuildRRT(qinit, K, Δq) T.init(qinit) for k = 1 to K qrand = Sample() -- chooses a random configuration qnearest = N

python中argparse 在很多编程语言中,运行程序可以直接使用function(a,b,……)运行程序,但是在python中就无法实现,那么我们如何在命令行中传递参数呢?在python的中,有一个argparse包,能够实现. 当遇到需要参数的情况时,有以下三种处理方法: 1. 直接给定 这种方法虽然实现起来方便,但是灵活性非常差,每次都需要打开python文件修改参数. 2. 手动解析 这种方法就是写一个小代码段用来对输入的命令进行解析,例如: import sys def TestS

题目链接 题目描述 给你一串路径,譬如: a\b\c a\d\e b\cst d\ 你把这些路径中蕴含的目录结构给画出来,子目录直接列在父目录下面,并比父目录向右缩一格,就像这样: a   b     c   d      e b   cst d 同一级的需要按字母顺序排列,不能乱. 输入描述:     每个测试案例第一行为一个正整数n(n<=10)表示有n个路径,当n为0时,测试结束,接下来有n行,每行有一个字串表示一个路径,长度小于50. 输出描述: 输出目录结构,每一个测试样例的输出紧跟一

传统的路径规划算法有人工势场法.模糊规则法.遗传算法.神经网络.模拟退火算法.蚁群优化算法等.但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模,计算复杂度与机器人自由度呈指数关系,不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划.基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机

路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法:如人工势场法.单元分解法.随机路标图(PRM)法.快速搜索树(RRT)法等.传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题. PRM是一种基于图搜索的方法,它将连续空间转换成离散空间,再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径,以提高搜索效率.这种方法能用相对少的随机采样点来找到

TDictionary 是delphi用的,c++builder用起来太吃力.c++还是用std::map代替.c++d map很好用啊.https://blog.csdn.net/ddkxddkx/article/details/6555754 #include <map> void __fastcall TForm2::FormCreate(TObject *Sender) { std::map<String, String> *Dir = new std::map<St

最早的一个学习笔记,时间过去了久了,供java web初学者参考. JTSL/EL Expression学习安排 学习目标:掌握几个常见标签的使用,通晓工作原理,详细到代码层面,遇到问题时能查得出异常,能排除异常. 学习时间:2天 a) 掌握逻辑判断标签<c:if>,<c:choose>,<c:when>,<c:otherwise> b) 掌握EL表达式页面隐式对象:requestScope,sessionScope,pageScope,pageContex