Python入门篇-数据结构树(tree)篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.树概述 1>.树的概念 非线性结构,每个元素可以有多个前躯和后继 树是n(n>=0)个元素的集合: n = 0时,称为空树 树只有一个特殊的没有前驱的元素,称为树的根root 树中除了根结点外,其余元素只能有一个前驱,可以有零个或者多个后继 递归定义: 数T是n(n>=0)个元素的集合.n=0时,称为空树 有且只有一个特殊元素根,剩余元素都可以被划分为m个互不相交的集合T1

很多时候我们的datagrid需要动态的列显示,那么这个时候我们后台一般提供最直观的数据格式tree结构.那么需要我们前端自己根据这个tree结构转换成easyui的datagrid的columns.那么经过跟后台大神(陈汉军)同事一起的研究最后我整理了一个下面的函数来提供转换. /* *@author:yeminglong *@date:2018/06/22 *@email:ye583025823@126.com *@description:把treeNOde转换成easyui的datagri

转自http://www.cnblogs.com/coder2012/p/3330311.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6776884e0100ohvr.html 这篇在大体上比较清晰简单的描述了概念,比较通俗易懂 B-tree B-tree,B是balance,一般用于数据库的索引.使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.而B+tree是B-tree的一个变种,大名鼎鼎的MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结

1.什么是B-Tree 和 B+Tree,他们是做什么用的? B-Tree是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉平衡查找树,B-Tree 和 B+Tree 广泛应用于文件存储系统以及数据库系统中.     在大规模数据存储中,实现索引查询这样一个实际背景下,树节点存储的元素数量是有限的(如果元素数量非常多的话,树的高度就会增大,查找就退化成节点内部的线性查找了),这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁,进而导致查询效率低下(为什么会出现这种情况?这跟外部存储器-磁盘

function list_to_tree($list,$root=0,$pk='cid',$pid = 'pid',$child = '_child'){ if(is_array($list)) { // 创建基于主键的数组引用 foreach ($list as $key => $data) { $refer[$data[$pk]] =& $list[$key]; } foreach ($list as $key => $data) { // 判断是否存在parent $paren

1 //data为需要修改的tree,这里主要是为antd design 里面select规范数据 const ass = (data) => { let item = []; data.map((list, i) => { let newData = {}; newData.key= list.id; newData.value = list.id; newData.title = list.name; newData.children = list.children ? ass(child

//通过子级的pid找到父级对应的id,制作树状图 var data = [ { id: 1, name: "办公管理", pid: 0 }, { id: 2, name: "请假申请", pid: 1 }, { id: 3, name: "出差申请", pid: 1 }, { id: 4, name: "请假记录", pid: 2 }, { id: 5, name: "系统设置", pid: 0 }, {

为什么mysql不使用平衡二叉树? 数据处的深度决定着他的IO操作次数,IO操作耗时大 每一个磁盘块保存的数据量太小 B+Tree和B-Tree的区别? B+树几点关键字搜索采用闭合区间 B+树非叶节点不保存数据相关信息,只保存关键字和子节点的引用 B+树关键字对应数据保存在叶子节点中 B+树节点是顺序排列并且相邻节点具有顺序引用的关系 B+树是B-树的变种,他拥有B-树的优势 B+树扫库扫表能力强,磁盘读写能力更强 排序能力更强,查询效率更加稳定 为什么选用B+Tree? 稳定(B-Tree寻

let jsonData= [ { id:1,  parentId:0, name:"一级菜单A" }, { id:2, parentId:0, name:"一级菜单B"}, { id:3, parentId:0, name:"一级菜单C"}, { id:4, parentId:1, name:"二级菜单A-A"}, { id:5, parentId:1, name:"二级菜单A-B"}, { id:6,

树 二叉树 遍历原则:前序遍历是根左右, 中序遍历是左根右,后序遍历是左右根. 二叉搜索树 特点:对于树中的每个节点X,它的左子树中所有节点的值都小于X,右子树中所有节点的值都大于X. 遍历:采取二叉链表作 为二叉搜索树的存储结构.中序遍历可以得到一个有序序列.插入时,不必移动其他节点,只需改动某个节点的指针,由空变为非空即可.搜索.插入.删除的复杂度等于树高,即O(log(N)) 查找优势:查询最小节点,只需一直向左找到终止节点即可:查找最大,向右找到终止节点. 平衡二叉树 特点:它是一颗空树

package com.mine.io; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import java.io.File; import java.util.UUID; /** * ****************************** * author: 柯贤铭 * createTime: 2019/8/

1 @Override public List<Module> getTree() { List<Module> list = moduleMapper.queryList(); // List<Module> modules = makeTree(list); return list; } private List<Module> makeTree(List<Module> list) { List<Module> parent =

上次用到Tree结构,自己不知道写,就在网上找了几个相对较好的tree小案例,留着自己用,希望也能帮到你 下面是案例的一些图片,压缩文件已近上传至博客当和百度云中. 下载链接:http://pan.baidu.com/s/1eQIIFqa

//Tree.vue <template> <li> <span @click="toggle"> <i v-if="isFolder" class="el-icon-error" :class="[open ? 'folder-open': 'folder']"></i> <i v-if="!isFolder" class="ic

简单的制作后台制作写一个json(string类型)格式 public partial class goodstype_type : System.Web.UI.Page { public string datalist = "",tree=""; goodstypeManage bll = new goodstypeManage(); goodstype model = new goodstype(); protected void Page_Load(objec

定义: 是一种聚合的数据类型,是由零个或多个任意类型的值聚合成的实体. 成员: 每个值称为结构体的成员. 示例: 用结构体的经典案例处理公司的员工信息,每个员工信息包含一个唯一的员工编号.员工的名字.家庭住址.出生日期.工作岗位.薪资.上级领导等等.所有的这些信息都需要绑定到一个实体中,可以作为一个整体单元被复制,作为函数的参数或返回值,或者是被存储到数组中,等等. 定义结构体: type Employee struct { ID int Name string Address string D

哈夫曼(Huffman)树又称最优二叉树.它是一种带权路径长度最短的树,应用非常广泛. 关于Huffman Tree会涉及到下面的一些概念: 1. 路径和路径长度路径是指在树中从一个结点到另一个结点所走过的路程.路径长度是一个结点到另一个结点之间的分支数目.树的路径长度是指从树的树根到每一个结点的路径长度的和. 2. 树的带权路径长度结点的带权路径长度为从该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积.树的带权路径长度为树中所有叶子结点的带权路径长度之和. 3. 哈夫曼树哈夫曼树就是带权路径长度最小

前言: 本次实验包含了2部分:贝叶斯模型参数的学习以及贝叶斯模型结构的学习,在前面的博文PGM练习七:CRF中参数的学习 中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数,那个实验采用的是优化方法,而这里贝叶斯模型参数的学习是先假定样本符合某种分布,然后使用统计的方法去学习这些分布的参数,来达到学习模型参数的目的.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignmnet 8,实验code可参考网友的:code 实验中所用到的bod

前言  最经想改写C用的配置读取接口, 准备采用hash或二叉树提到原先用的链表,提高查找效率.就回顾一下二叉树,这里分享一下二叉查找树,代码很精简的, 适合学习运用二叉树查找. 需要基础 1.具备C基础知识 2.知道数据结构,最好知道一点二叉树结构 能够学到 1.稳固二叉查找树 2.C良好编码格式习惯 3.tree 数据结构几种流行套路(设计) 参照 1.二叉查找树简单分析 http://www.cppblog.com/cxiaojia/archive/2012/08/09/186752.ht

(原文出处:http://blog.csdn.net/hbhhww/article/details/8206846) 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 Binary Search Tree),红黑树 (Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与 树的深度相关,那么降低树的深度自然对查找

// 确定取消 ' return div; }, setCss: function () { var s = this.el.style; s.position = 'absolute'; s.top = '200px'; s.left = '400px'; s.width = '300px'; s.height = '300px'; s.display = 'none'; s.background = '#e5b6f0'; s.color = 'white'; }, addEvent: fun