最近项目中有需要获取全国行政区划省-市-区县-乡镇.街道办的树状结构数据,现将自己获取树的方法总结如下,有不到之处,敬请批评指正! 一.全国行政区划数据的整理以及获取 获取地址:https://pan.baidu.com/s/19JxdWH1R4z_HrrodFJUfjw?pwd=7bey    提取码:7bey 创建表 二.java代码示例 AreaTreeMapper.xml的编写 <select id="selectSymptomTreeNodeJson" resultTy

B树的定义 一棵m阶的B树满足下列条件: 树中每个结点至多有m个孩子. 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子. 根结点至少有2个孩子(如果B树只有一个结点除外). 所有叶结点在同一层,B树的叶结点可以看成一种外部节点,不包含任何信息. 有k个关键字(关键字按递增次序排列)的非叶结点恰好有k+1个孩子. 看到上面的定义是不是感到十分熟悉,哈哈,是不是和B- 树的定义是一样的?这个是必须的,因为所谓的B树就是我们熟知的B- 树.对于这个有些资料已经作了详细说明,B树的英文名称叫做B-

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

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就要进行100次位置计算操作了,如果应用到谷歌地图这种超大数据库中,我想这种方法肯定不可行吧. R树就很好的解决了这种高

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

https://blog.csdn.net/peterchan88/article/details/52248714 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

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

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就要进行100次位置计算操作了,如果应用到谷歌地图这种超大数据库中,我想这种方法肯定不可行吧. R树就很好的解决了这种高

题目链接 Description You are working for Macrohard company in data structures department. After failing your previous task about key insertion you were asked to write a new data structure that would be able to return quickly k-th order statistics in the

  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 Binary Search Tree

转自:http://blog.csdn.net/houzuoxin/article/details/16113895 R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就

一道比较经典的数据结构题.可以用多种方式来做. 一,分桶法(平方分解). 根据数字x的大小和区间内不大于x的数字数量cnt的单调性,可知第k大数kth对应的cnt应该满足cnt≥k, 且kth是满足条件的最小的一个,可以二分下界. 关键在于高效找出cnt,对于每个完整的桶,排序以后二分,不完整的桶就直接暴力找. 桶的大小设置为B,那么查询复杂度为O(n/B*log(B) + B). 由于每个桶的不是O(1),需适当减小桶数, 最平衡取法是令:n/B*logB = B.可以得到,B≤sqrt(n

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 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会提高查找效率. 但是咱们有面对这样一

目  录 第1章  初识UML. 1 1.1 初识UML用例图... 1 1.2 初识UML类图... 3 第2章  Rational Rose工具... 6 2.1 安装与配置Rational Rose. 6 2.2 使用Rational Rose建模... 15 第3章  用例模型... 20 3.1 参与者... 20 3.2 用例... 28 3.3用例模型中的关系... 37 第4章  静态模型... 49 4.1 类图中的事物... 49 4.2 类图中的关系... 66 第5章 

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142 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

第三十六~三十七章.搜索智能提示suggestion,附近地点搜索 作者:July.致谢:caopengcs.胡果果.时间:二零一三年九月七日. 题记 写博的近三年,整理了太多太多的笔试面试题,如微软面试100题系列,和眼下这个程序员编程艺术系列,真心觉得题目年年变,但解决问题的方法永远都是那几种,用心准备后,自会发现一切有迹可循. 故为更好的帮助人们找到工作,特准备在北京举办一系列面试&算法讲座.时间定为周末,每次一个上午或下午,受众对象为要找工作或换工作或对算法感兴趣的朋友,费用前期暂愿交就

本节是javascript语言的一个快速预览,也是本书的第一部分快速预览. 读此书之前,感谢淘宝技术团队对此javascript核心的翻译,感谢弗拉纳根写出此书.感谢你们无私的分享,仅以此笔记献给你们的辛勤付出. 一:javascript语言核心 本章之后,我们将主要关注javascript的基础知识.第二章我们讲解javascript的注释,分号和unicode字符集:第三章会更有意思,主要讲解javascript的变量和赋值 这里有一些实例代码说明前两章的重点内容. <script type

http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142 984年,加州大学伯克利分校的Guttman发表了一篇题为“R-trees: a dynamic index structure for spatial searching”的论文,向世人介绍了R树这种处理高维空间存储问题的数据结构.本文便是基于这篇论文写作完成的,因此如果大家对R树非常有兴趣,我想最好还是参考一下原著:).为表示对这位牛人的尊重,给个引用先: Guttman, A.; “

原文地址:http://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/8122743 1984年,加州大学伯克利分校的Guttman发表了一篇题为“R-trees: a dynamic index structure for spatial searching”的论文,向世人介绍了R树这种处理高维空间存储问题的数据结构.本文便是基于这篇论文写作完成的,因此如果大家对R树非常有兴趣,我想最好还是参考一下原著:).为表示对这位牛人的尊重,给个引用先: Gutt

有些同仁对于 JeeSite 4 中的树表设计不太了解,本应简单的方法就可实现,却写了很多复杂的语句和代码,所以有了这篇文章. 在 JeeSite 4 中的树表设计我还是相对满意的,这种设计比较容易理解,不会太依赖数据库的语法,对兼容多数据库比较好.相比网上大牛的左右值树设计简单了很多,并且可随时调换父节点,并级联更新所有子节点数据. 看下表字段说明我们发现除了父级节点外又多了很多辅助字段,这写字段的维护可能会稍微影响我们的插入和更新性能, 但是这将极大的简化了我们的查询,并不限深度.废话不多说

大型数据库数据都是存在硬盘中的,为了操作的速度,需要设计针对外存的数据结构.而数据库索引技术就是在面试中反复被问到的一个问题:数据库索引是怎么实现的?数据库索引越大越好吗? 需要详细了解下这方面的知识:原文链接.以下为转载 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------