我就直接上代码了都是实际项目里面用到的 1.假设这个json就已经是树型结构数据了(如果不知道怎么实现树型结构数据请看我另一篇博客) var compressedArr=afcommon.treeDataToCompressed(json); /*******************************JS封装好的方法*********************************************/ var afcommon=(function ($) { var prefix="

题目描述: 题目思路: 1.用结构链表来建树 2.用队列来实现层次遍历,当遍历到根节点时,将其子节点压入队列 #include <iostream> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <vector> #include <queue> using namespace std; //树结点 struct Node{ int v ; Node* left,*right ; int have_

题意: 给定一颗树, 按层次遍历输出. 分析: 用数组模拟二叉树, bfs即可实现层次遍历 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct Node{ bool have_value; int v, left, right; void reset(){//用于再次初始化节点 init(); } void init(){ have_value = ; v = left = right = ; } Node():have_value(),l

所谓好记性不如烂笔头,为了以防忘记,才写下这篇博客,废话不多.. 异步树: tips:   可以采用easyui里的原始数据格式,也可以采用扁平化的数据格式. 使用场景: 当菜单模块数量庞大或者无限极,最好使用异步树,单节点展开访问后台,返回对应的子菜单. 必须要件: 只需要一个URL即可 前台核心JS: <script type="text/javascript"> $(function(){ $('#tt').tree({ url: 'MenuSynServlet',

是否可以把树上结点的编号,然后把二叉树存储在数组中呢?很遗憾如果结点在一条链上,那将是2^256个结点 所以需要采用动态结构 首先要读取结点,建立二叉树addnode()+read_input()承担这样的工作 然后遍历二叉树,读取结点编号输出bfs() 这道题有内存池应用的背景 附链接  http://blog.csdn.net/shawngucas/article/details/6574863 #include <cstdio> #include <cstring> #inc

树状结构在计算机科学的许多领域中都相当重要.本问题牵涉到建立树及走访树.给你一二叉树,你的任务是写一个程序来打印依「阶层(level-order)」走访的结果.在本问题中,二叉树的每个节点含有一个正整数,并且节点的数目最少1个,最多256个.在「阶层」走访中,依阶层从低到高,同阶层从左到右的次序来打印.例如以下的二叉树阶层走访的结果为:5,4,8,11,13,4,7,2,1 在本问题中,二叉树以节点来表示.每个节点以一对(n,s)来表示.n代表此节点的值,s为一字串,代表从根节点到达此节点的路径

直接层次遍历是比较简单的,但是题目要求的分层打印,这就变得稍微有些麻烦 我是采用两个队列的方法实现. 1.将树结构入队列1. 2.当队列1和队列2都不为空的时候,则一直循环. 3.当队列1不为空的时候,就一直取出队列1中的元素,打印其根节点数据,然后将其子树存入队列2,直到队列1为空结束. 4.与3相反. #!/usr/bin/env python3 import queue class Node(object): def __init__(self, data, left=None, righ

方法封装: /** * 数据转换为树形(递归),示例:toTreeByRecursion(source, 'id', 'parentId', null, 'children') * @param {Array} source 数据 * @param {String} idField 标识字段名称 * @param {String} parentIdField 父标识字段名称 * @param {Any} parentIdNoneValue 父级标识空值 * @param {String} chi

非常不熟练  照着书大的 晚上尝试一下自己打  了解二叉树  用数组打 第一次: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; bool failed; void addnode(int v,char *s); ]; struct node { bool flag; int v; node *left,*right; node():flag(false),left(NULL),right(NULL){} }; node *root; node *ne

data =[{ "name": "省", "children":[ { "name": "市区", "children": [ { "name":"县", "children":[] } ] } ] }] //递归删除县层为空的children数组 function exec(array) { array.forEach(it

一.为什么使用nose? 编写测试更容易.nose可以自动识别继承于unittest.TestCase的测试单元,并执行测试,而且,nose也可以测试非继承于unittest.TestCase的测试单元.nose提供了丰富的API便于编写测试代码. 执行测试更容易. 只要遵循一些简单的规则去组织你的类库和测试代码,nose是可以自动识别单元测试的.执行测试是非常耗资源的,但是,一段第一个测试模块被加载后,nose就开始执行测试. 建立测试环境更容易.  做你想做的事情更容易. nose拥有很多内

一个多月没有写博客了,最近也弄一个基于JQ的树状菜单控件,在此分享给大家.另外呢,通过这个例子分享一下怎么写JQ控件的. 事实上工作中,也是经常遇到的,有些时候自己想实现一些前端效果,用网上一些插件吧,很强大,但是一些样式可能不是你想要的,改起来牵一发而动全身.这种情况自己写控件会好一些. [小宝鸽也是前端菜鸟,毕竟咱们算是专攻后台的,不规范的地方还望猿友指正] 费话不多说,直接看看效果吧 这效果图吧,说不上好看,但是呢,我们主要了解怎么写JQ控件的. 需要下载源码看效果的请访问链接:http:

1. 概述 Trie树,又称字典树,单词查找树或者前缀树,是一种用于快速检索的多叉树结构,如英文字母的字典树是一个26叉树,数字的字典树是一个10叉树. Trie一词来自retrieve,发音为/tri:/ “tree”,也有人读为/traɪ/ “try”. Trie树可以利用字符串的公共前缀来节约存储空间.如下图所示,该trie树用10个节点保存了6个字符串pool.prize.preview.prepare.produce.progress 在该trie树中,字符串preview,prepa

浅谈oracle树状结构层级查询 oracle树状结构查询即层次递归查询,是sql语句经常用到的,在实际开发中组织结构实现及其层次化实现功能也是经常遇到的,虽然我是一个java程序开发者,我一直觉得只要精通数据库那么对于java开发你就成功了三分之一,本篇中主要介绍start with...connect by prior .order by .sys_connect_by_path. 概要:树状结构通常由根节点.父节点.子节点和叶节点组成,简单来说,一张表中存在两个字段,dept_id,par

原文:<大型网站技术架构:核心原理与案例分析>,作者:李智慧 本书前面提到,由于传统的机械磁盘具有快速顺序读写.慢速随机读写的访问特性,这个特性对磁盘存储结构和算法的选择影响甚大. 为了改善数据访问特性,文件系统或数据库系统通常会对数据排序后存储,加快数据检索速度,这就需要保证数据在不断更新.插入.删除后依然有序,传统关系数据库的做法是使用B+树,如图4.20所示. 4.20  B+树原理示意图 B+树是一种专门针对磁盘存储而优化的N叉排序树,以树节点为单位存储在磁盘中,从根开始查找所需数据所

又继续读angular文档,发现自己之前理解还是有误.按官方文档的思路service不是属于component的,是属于module的.module才是负责完整领域逻辑的单位.demo的英雄编辑器给我误导了,好像service是从component里拆出去,属于component一样. 问题提出:svg拆分粒度选择 主要问题就是拆分的粒度问题: 1 1个svg图对应1个ng的component 2 1个svg图对应多个compoent, 如<g>里定义若干元素如node,link各自作为组件n

dom0级事件 <a href="#" id="hash" onclick="fn();fn1();"> <button type="button">返回上面进行开通</button> </a> var btn=$('#hash').get(0); btn.onclick=function(){ alert('111'); }; btn.onclick=function(){ a

前面讲解了门级功耗的优化方法,包括静动态和总体的功耗.现在来记录一下门级层次(有点书也说是在系统级)常用的一种低功耗方法--电源门控. ①电源门控概述与原理 电源门控是指芯片中某个区域的供电电源被关掉,即该区域内的逻辑电路的供电电源断开.电源门控(Power Gating)的设计如下图所示: 如果某一模块在一段时间内不工作,可以关掉它的供电电源(关掉供电电源可以使用MTCMOS开关,通常在使用后端工具进行布局布线时加入MTCMOS,这属于后端知识,这里不进行介绍).断电后,设计进入睡眠模式,其漏

相关介绍:  树形结构除了应用于查找和排序等操作时能调高效率,它在信息通讯领域也有着广泛的应用.哈弗曼(Huffman)树就是一种在编码技术方面得到广泛应用的二叉树,它同时也是一种最优二叉树. 哈弗曼树相关的的基本概念:  为了给出哈弗曼树的定义,从以下几个基本概念出发并进行描述. 节点间的路径和节点的路径长度:所谓节点间的路径是指一个节点到另一个节点所经历的节点和分支序列.节点的路径长度是指从根节点到该节点间的路径上的分支数目. 节点的权和节点的带权路径:在实际应用中,人们往往会给树中的每一个

      一棵B树T是具有如下性质的有根树(设根为root): 1.每个节点x有一下域: (a)num,当前存储在节点x的关键字个数,关键字以非降序存放,因此key[i]<=key[i+1]<=--key[n]: (b)isleaf,是一个bool值,如果x为叶子节点,则isleaf=true. (c)每个节点包括num+1个指向其子女的指针p[0],p[1],--p[num].如果x为叶子,则p=NULL (d)每个节点包括num个关键字key[0],key[1],--key[num-1]

1.AVL树介绍 前面我们已经介绍了二叉搜索树.普通的二叉搜索树在插入.删除数据时可能使得全树的数据分布不平衡,退化,导致二叉搜索树最关键的查询效率急剧降低.这也引出了平衡二叉搜索树的概念,平衡二叉搜索树在此前的基础上,通过一系列的等价变换使二叉搜索树得以始终处于"平衡"的状态,拥有稳定且高效的查询效率. AVL树是最早被计算机科学家发明的自平衡二叉搜索树,AVL树得名于它的发明者G. M. Adelson-Velsky和E. M. Landis,他们在1962年的论文<An a