在DOM树构建的同时,浏览器会构建渲染树(render tree).渲染树的节点(渲染器),在Gecko中称为frame,而在webkit中称为renderer.渲染器是在文档解析和创建DOM节点后创建的,会计算DOM节点的样式信息. 在webkit中,renderer是由DOM节点调用attach()方法创建的.attach()方法计算了DOM节点的样式信息.attach()是自上而下的递归操作.也就是说,父节点总是比子节点先创建自己的renderer.销毁的时候,则是自下而上的递归操作,也就

Chapter: 呈现树的构建 1. 呈现树与CSS盒子模型千丝万缕的关系 2. 呈现树与DOM树的关系 3. 浏览器构建呈现树的流程 4. Firefox的规则树和样式上下文树 5. 规则树是如何解决样式计算的难点? 6. 浏览器对CSS样式规则的匹配 7. CSS样式表层叠顺序的应用规则 8. 选择器的特异性与规则排序 9. WebKit渲染基础之Render树的建立 10. WebKit渲染基础之RenderLayer树 11. Render树.RenderObject与RenderLay

节点树 首先我们来看一个场景构建的实例,并通过它来了解一下“状态节点”StateGraph 和“渲染叶”RenderLeaf 所构成的状态树,“渲染台”RenderStage 和“渲染元”RenderBin 所构成的渲染树,进一步了解这两棵树之间错综复杂的关系,以及理解它们与场景节点树之间更加复杂的关系. 上面是一个虚构的场景结构图,其中叶节点_geode3,以及所有六个几何对象均设置了关联的渲染状 态集(StateSet),且几何体 1 和几何体 2 共享了同一个 StateSet(ss11(

B 树 B树与B+树 一:定义 B树(B-树)是一种平衡的多路查找树.-3树和2--4树都是B树的特例.节点最大的孩子数组称为B树的阶(order),因此,-3树是3阶B树,--4树是4阶B树. 二:属性 一棵最小度为t的B树是满足如下四个条件的平衡多叉树: 1.每个节点最多包含2t−1个关键字:除根节点外的每个节点至少有t−1个关键字(t≤),根节点至少有一个关键字: 2.一个节点u中的关键字按非降序排列:u.key1≤u.key2≤…u.keynu.key1≤u.key2≤…u.keyn:

when ? why ? how ? what ? 平衡二叉树其查找的时间复杂度是 O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然会提高查找效率. 如果我们要操作的数据集非常大,大到内存已经没法处理了怎么办呢?如数据库中的上千万条记录的数据表.硬盘中的上万个文件等.在这种情况下,对数据的处理需要不断从硬盘等存储设备中调入或调出内存页面. 一旦涉及到这样的外部存储设备,关于时间复杂度的计算就会发生变化,访问该集合元素的时间已经不仅仅是寻找改元素所比较次数的函数,我们必须考虑硬盘等外部存储设备

一.多路查找树的背景 前面所讨论的查找算法都是在内存中进行的,它们适用于较小的文件,而对于较大的.存放在外存储器上的文件就不合适了,对于此类大规模的文件,即使是采用了平衡二叉树,在查找效率上仍然较低. 如果要操作的数据集非常大,大到内存已经没办法处理了,这种情况下,对数据的处理需要不断从硬盘等存储设备中调入或调出内存页面.一旦涉及到这样的外部设备,关于时间复杂度的计算就会发生变化,访问该集合元素的时间已经不仅仅是寻找该元素所需比较次数的函数,必须考虑对硬盘等外部存储设备的访问时间以及将会对该设备

python基础--面向对象 (1)面向过程VS面向对象 面向过程的程序设计的核心是过程(流水线式思维),过程即解决问题的步骤,面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线,考虑周全什么时候处理什么东西. 优点是:极大的降低了写程序的复杂度,只需要顺着要执行的步骤,堆叠代码即可. 缺点是:一套流水线或者流程就是用来解决一个问题,代码牵一发而动全身. 应用场景:一旦完成基本很少改变的场景,著名的例子有Linux內核,git,以及Apache HTTP Server等. 面向对象的程序设计的核心是对象(

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而

B树的定义 假设B树的度为t(t>=2),则B树满足如下要求:(参考算法导论) (1)  每个非根节点至少包含t-1个关键字,t个指向子节点的指针:至多包含2t-1个关键字,2t个指向子女的指针(叶子节点的子女为空). (2)  节点的所有key按非降序存放,假设节点的关键字分别为K[1], K[2] … K[n], 指向子女的指针分别为P[1], P[2]…P[n+1],其中n为节点关键字的个数.则有: P[1] <= K[1] <= P[2] <= K[2] …..<=

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.非叶子节点的左指针指向小于其关键字的字数,右指针指向大于其关键字的字数: 如: B树的搜索,从根节点开始,如果查询的关键字与结点的竿见自相等,那么就命中:否则,如果查询的关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比节点关键字大,就进入有儿子:如果做儿子或有儿子的指针为空,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字数的节点数目俊保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼近

B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 O(log n) 时间复杂度执行查找.顺序读取.插入和删除操作.由于 B 树和 B 树的变种在降低磁盘 I/O 操作次数方面表现优异,所以经常用于设计文件系统和数据库. B 树内的节点关系 B 树的定义 B 树的操作 B 树的变种 B+ 树的优势 B+ 树 C# 代码实现 在 1972 年,在 Boeing Research Labs 工作的 Rudolf Bayer 和 Ed McCreight 发明了 B 树.当时

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 关于这B树以及B树的两种变体,其实很好区分, 相比B树,B+树不维护关键字具体信息,不考虑value的存储,所有的我们需

一. BST BST即二叉搜索树Binary Search Tree(又叫二叉排序树Binary Sort Tree).它有以下特点: 所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 所有结点存储一个关键字: 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. BST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

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B

转自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 定义 B 树可以看作是对2-3查找树的一种扩展,即他允许每个节点有M-1个子节点. 根节点至少有两个子节点 每个节点有M-1个key,并且以升序排列 位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间 其它节点至少有M/2个子节点 下图是一个M=4 阶的B树: 可以看到B树是2-3树的一种扩展,他允许一个节点有多于2个的

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

B树(或称B-树)是一种适用于外查找的树,它是一种平衡的多叉树. 阶为M的B树具有下列结构特征: 1.树的根或者是一片树叶,或者其儿子数在2和M之间. 2.除根节点外的所有非树叶节点儿子数在┌M/2┐和 M之间. 3.所有的树叶都在相同的高度. 4.节点中包括n个关键字,n+1个指针,一般形式为: (n,P0,K1,P1,K2,P2,…,Kn,Pn).每个结点中关键字从小到大排列,并且当该结点的孩子是非叶子结点时,该k-1个关键字正好是k个儿子包含的关键字的值域的分划. 对于任意一颗包含n个关键

K-th Number Input The first line of the input file contains n --- the size of the array, and m --- the number of questions to answer (1 <= n <= 100 000, 1 <= m <= 5 000). The second line contains n different integer numbers not exceeding 109 b

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