将jdbc改写为mybatis时,传入的条件为list使用到的标签是<where> .<choose>.<when>.<if>.<foreach>因为判断list集合时判断条件不全,导致sql执行错误,下面是正确的判断条件 <where> <choose> <when test="unitList != null and ! unitList.isEmpty() and unitList.size() &g

一.for in 1.使用 for in 循环遍历对象的属性时,原型链上的所有属性都将被访问: Object.prototype.say="cgl"; // 修改Object.prototype   var person ={ age: 18 }; for (var key in person) { console.log(key, person[key]);//这里用person.key得不到对象key的值,用person[key] 或者 eval("person.&quo

class LNode { public LNode next; public int data; } /*找出倒数第k个元素,只遍历一遍*/ class Kk { private static LNode head = new LNode();; private static LNode node; private static LNode tail; private static LNode fast; private static LNode slow; private static in

数据结构中一直对二叉树不是很了解,今天趁着这个时间整理一下 许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树的形式,即使是一般的树也能简单地转换为二叉树,而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单,因此二叉树显得特别重要.     二叉树(BinaryTree)是n(n≥0)个结点的有限集,它或者是空集(n=0),或者由一个根结点及两棵互不相交的.分别称作这个根的左子树和右子树的二叉树组成.     这个定义是递归的.由于左.右子树也是二叉树, 因此子树也可为空树.下图中展现了五种不同基本形态的二叉树.

深度优先遍历 and 广度优先遍历 遍历在前端的应用场景不多,多数是处理DOM节点数或者 深拷贝.下面笔者以深拷贝为例,简单说明一些这两种遍历.

java.util.Collection接口 Java的集合主要由两个接口派生出来,一个是Collection一个是Map,本章只记录Collection常用集合 集合只能存储引用类型数据,不能存储基本类型数据 集合类是一种特别有用的工具类,它可以存放数量不等的对象,实现常用的数据结构,如栈,队列等.除此之外,Java集合还可用于保存具有映射关系的关联数组.简单的来说,Java集合就是一个容器,可以把多个对象丢进该容器中. Collection从父类接口Iterable中继承了抽象方法itera

二叉树的创建代码==>C++ 创建和遍历二叉树 深度优先遍历:是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支. //深度优先遍历二叉树void depthFirstSearch(Tree root){ stack<Node *> nodeStack; //使用C++的STL标准模板库 nodeStack.push(root); Node *node; while(!nodeStack.empty()){ node = nodeStack.top(); printf(format, n

// 先分别初始化数组.字典和集合,然后分别用for循环.NSEnumerator枚举器和forin循环这三个方法来实现遍历 NSArray *array = @[@"yinhao", @"yinxiao", @"yinshuanghao", @"yindongdong"]; NSDictionary *dict = @{ @"name" : @"LeBron", @"age&

正则表达式:    1.定界符号        任何字符,一般用  //    2. 模式修正符i        写在定界符外面后面,可不区分大小写    3.preg_replace($reg,"#",$str)        将字符串中满足正则表达式的字符替换为#    4. preg_split($reg,$str)        将字符串分割    5.preg_match($reg,$str,$arr)        匹配第一个,成功返回true,匹配出来的的字符串放到数组$

针对js各种遍历作一个总结分析,从类型用处:分数组遍历和对象遍历:还有性能,优缺点等. JS数组遍历: 1,普通for循环,经常用的数组遍历 var arr = [1,2,0,3,9]; for ( var i = 0; i <arr.length; i++){ console.log(arr[i]); } 2,优化版for循环:使用变量,将长度缓存起来,避免重复获取长度,数组很大时优化效果明显 for(var j = 0,len = arr.length; j < len; j++){ co

数据结构可以说是编程的内功心法,掌握好数据结构真的非常重要.目前基本上流行的数据结构都是c和c++版本的,我最近在学习python,尝试着用python实现了二叉树的基本操作.写下一篇博文,总结一下,希望能够对其他好伙伴带来一点借鉴价值~~ 温馨提示:学习算法要先懂思想,后学代码.思想学会才是自己的.背下来代码,容易忘. 代码捉襟见肘,欢迎批评指正 ^.^先谈一下二叉树:二叉树是常用的存储数据的方式.除了根节点之外,每个节点都有一个父节点,最多有两个子节点,左孩子和右孩子对于二叉树有如下操作:

package com.Summer_0421.cn; import java.util.Arrays; /** * @author Summer * 动态二维数组赋值及for循环遍历和toString遍历 */ public class Tesrt04 { public static void main(String[] args) { int[][] arr = new int[2][2]; arr[0][0] = 100; arr[0][1] = 1; arr[1][0] = 10; ar

深度优先搜索算法(Depth First Search),是搜索算法的一种.是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支. 当节点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点.这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止. 如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止. 如右图所示的二叉树: A 是第一个访问的,然后顺序是 B.D,然后是 E.接着再是 C.F.G. 那么,怎么样才能来保证这个访问的顺序

二叉树类: package com.antis.tree; public class BinaryTree { int data; //根节点数据 BinaryTree left; //左子树 BinaryTree right; //右子树 public BinaryTree(int data) //实例化二叉树类 { this.data = data; left = null; right = null; } /** * 向二叉树中插入子节点 * @param root * @param da

L2-006 树的遍历(25 分)   给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列.这里假设键值都是互不相等的正整数. 输入格式: 输入第一行给出一个正整数N(≤),是二叉树中结点的个数.第二行给出其后序遍历序列.第三行给出其中序遍历序列.数字间以空格分隔. 输出格式: 在一行中输出该树的层序遍历的序列.数字间以1个空格分隔,行首尾不得有多余空格. 输入样例: 7 2 3 1 5 7 6 4 1 2 3 4 5 6 7 输出样例: 4 1 6 3 5 7 2 二叉树: 前(先)

//深度优先遍历的递归写法 function DFTraversal(node) { var nodes = []; if (node != null) { nodes.push(node); var children = node.children; for (var i = 0; i < children.length; i++){ deepTraversal(children[i]); } } return nodes; } //深度优先遍历的非递归写法 function DFT(node

import java.util.ArrayDeque; public class BinaryTree { static class TreeNode{ int value; TreeNode left; TreeNode right; public TreeNode(int value){ this.value=value; } } TreeNode root; public BinaryTree(int[] array){ root=makeBinaryTreeByArray(array,

目录 多级树的深度遍历与广度遍历 节点模型 深度优先遍历 广度优先遍历 多级树的深度遍历与广度遍历 深度优先遍历与广度优先遍历其实是属于图算法的一种,多级树可以看做是一种特殊的图,所以多级数的深/广遍历直接套用图结构的遍历方法即可. 工程中通常会用多级树来存储页面表单的各级联动类目,本文提供了深度遍历与广度遍历的示例,在使用时只要根据你的业务需求稍加改动即可. 我们知道,遍历有递归,非递归两种方式.在工程项目上,一般是禁用递归方式的,因为递归非常容易使得系统爆栈.同时,JVM也限制了最大递归数量

总结深度优先与广度优先的区别   1.区别 1) 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈,广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列. 2) 深度优先遍历:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次.要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历.中序遍历.后序遍历.具体说明如下: 先序遍历:对任一子树,先访问根,然后遍历其左子树,最后遍历其右子树. 中序遍历:对任一子树,先遍历其左子树,然后访问根,最后遍历其右子树. 后序遍历:对任一子树,先遍

1.二叉树的建立 首先,定义数组存储树的data,然后使用list集合将所有的二叉树结点都包含进去,最后给每个父亲结点赋予左右孩子. 需要注意的是:最后一个父亲结点需要单独处理 public static TreeNode root; //建立二叉树内部类 class TreeNode{ public Object data; //携带变量 public TreeNode lchild,rchild; //左右孩子 public TreeNode() { data = null; lchild

深度优先遍历和广度优先遍历 什么是深度优先和广度优先 其实简单来说 深度优先就是自上而下的遍历搜索 广度优先则是逐层遍历, 如下图所示 1.深度优先 2.广度优先 两者的区别 对于算法来说 无非就是时间换空间 空间换时间 深度优先不需要记住所有的节点, 所以占用空间小, 而广度优先需要先记录所有的节点占用空间大 深度优先有回溯的操作(没有路走了需要回头)所以相对而言时间会长一点 深度优先采用的是堆栈的形式, 即先进后出广度优先则采用的是队列的形式, 即先进先出 具体代码 const data =