轉載地址:http://blog.csdn.net/changtianshuiyue/article/details/26981797 理解WPF中的视觉树和逻辑树  Understanding the Visual Tree and Logical Tree in WPF这篇文章讨论WPF中视觉树和逻辑树的细微差别.同时提供了一个小程序供读者稍后分析.如果你已经对着两个概念完全不熟悉,我建议你先读SDK文档中的这篇文章“URL”. 背景 目前SDK文档中关于视觉树和逻辑树的介绍还不是很完全.从

在前面章节中,花费大量时间分析了窗口的内容模型——换句话说,研究了如何在其他元素中嵌套元素,进而构建完整的窗口. 例如,考虑下图中显示的一个非常简单的窗口,该窗口包含两个按钮.为创建该按钮,在窗口中嵌套了一个StackPanel控件.在StackPanel控件中,放置了两个Button控件,并且在每个按钮中可以添加所选择的内容. 下面是该窗口的标记: <Window x:Class="SimpleWindow.MainWindow" xmlns="http://sche

XAML天生就是用来呈现用户界面的,这是由于它具有层次化的特性.在WPF中,用户界面由一个对象树构建而成,这棵树叫作逻辑树.逻辑树的概念很直观,但是为什么要关注它呢?因为几乎WPF的每一方面(属性.事件.资源等)都有与逻辑树相关联的行为.例如,属性值有时会沿着树自动传递给子元素,而触发的事件可以自底向上或自顶向下遍历树. 与逻辑树类似的一个概念是可视树.可视树基本上是逻辑树的扩展,在可视树中,节点都被打散,分放到核心可视组件中.可视树提供了一些详细的可视化实现,而不是把每个元素当作一个“黑盒”.

前面几节说了一些WPF的基础,包括XAML和布局等.在接下来的几节,我们来说说WPF的核心概念,包括逻辑树和可视树.依赖对象和依赖属性.路由事件.命令这几个部分.本节介绍下逻辑树(Logical Tree)和可视树(Visual Tree). 逻辑树和可视树 在WPF中,用户界面是由XAML来呈现的.粗略地讲,从宏观上看,叶子为布局组件和控件所组成的树既是逻辑树,从微观上看,将逻辑树的叶子再放大可看到其内部是由可视化组件(继承自Visual类)组成的,叶子为这些可视化组件组成的树既是可视树. 逻

一.什么是逻辑树 逻辑树就是描述WPF界面元素的实际构成,它是由程序在XAML中所有的UI元素组成.最显著的特点就是由布局控件.或者其他常用的控件组成. <Window x:Class="WpfRouteEvent.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/win

  原文地址:  http://blog.csdn.net/dazhong159/article/details/7963846/ B-树.B+树.B*树的区别 2012-09-11 22:41 9712人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据结构与算法(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1.二叉搜索树 性质:所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right):每个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.

AI逻辑实现-选择行为树还是状态机? 关注AI的朋友可能会看过赖勇浩翻译的<有限状态机时代终结的10大理由> ,里面谈到了状态机的诸多弊端.同时在ppt(附上下载地址)中述说了行为树的诸多优点,这里就不在赘述了.更多得是想总结一下自己玩了一阵子行为树后的一些实践体会. 个人体会: 状态机来实现AI更符合我们思维的朴素表达,我想任何一个有经验的coder都能直观得去写一个自己的AI状态机.它用于一些简单的ai其实是没有大问题的,(搜索敌人,靠近,攻击,死亡)用状态机其实更加便捷.但是面对一些复杂

1.平衡二叉树   由来:平衡二叉树是基于二分法的策略提高数据的查找速度的二叉树的数据结构 特点: 1.二叉树:意思是每个节点最多只能有两个子节点 2.平衡:因为平衡二叉树的查询性能与树的高度成正比,所以为了降低树的高度,会去尽量的设计从而保证两端数据的大致平衡,这种设计一般是会采用一种算法机制,常见的有AVL,treap,红黑树等等.这样设计下的数的查询速度接近于二分查找法. 最常见的算法规则是左边的子节点小于父节点,父节点小于右子节点   总结平衡二叉树特点: (1)非叶子节点最多拥有两个子

如图所示,区别有以下两点: 1. B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针(ROWID),而B树则所有节点都带有,在内部节点出现的索引项不会再出现在叶子节点中. 2. B+树中所有叶子节点都是通过指针连接在一起,而B树不会. B树的原理: 就是为了存储设备或者磁盘设计的一种平衡查找树:通过对树高度的降低可以提升查找效率,尤其是在大量数据进行存储的时候会存储到外部磁盘,通过对外部磁盘的读取时需要快速的查找到对应的位置,所以需要一种高效的外村数据结构. B树的优点: 对于在内部节点的数据,可直接得到

我们都知道,innodb中的索引结构使用的是B+树.B+树是一种B树的变形树,而B树又是来源于平衡二叉树.相较于平衡二叉树,B树更适合磁盘场景下文件索引系统.那为什么B树更适合磁盘场景,B+树又在B树基础上做了什么优化?抱着这些问题,本博客将深入分析B树和B+树来龙去脉,其中会涉及到二叉排序树和平衡二叉树等数据结构. 二叉排序树.平衡二叉树.B树和B+树都是基于二分法的思路来优化查找的. 二叉排序树 要谈B树,首先要理解平衡二叉树.而平衡二叉树又是从二叉排序树优化而来.让我们追根溯源先看看二叉排

B树: 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: 但是,B树会存在一个问题,就是不平衡的问题,B树可能会线性搜索,所以,实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树” B-树: 是一种多路搜索树(并不是二叉的):   1.关键字集合分布在整颗树中: 2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中: 3.搜索

概述 关于树的概念很多,B树,B+树,红黑树等等. 但是你去翻翻百度百科,或者用百度或者谷歌搜索一下中文的树结构的介绍,全都是狗屁.没有哪个中文网站是真正精确解释树的定义的,尤其是百度百科. 下面我要根据我自己的学习和理解.给出一些中文的定义. 什么是二叉树(Binary Tree) 二叉树是每个节点最多有两个子节点的树. 二叉树的叶子节点有0个字节点,二叉树的根节点或者内部节点有一个或者两个字节点. 什么是二叉搜索树(Binary Search Tree) 二叉查找树又叫二叉搜索树, 它或者是

B树(又叫平衡多路查找树) 注意B-树就是B树,-只是一个符号. B树的性质(一颗M阶B树的特性如下) 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2: 2.根结点的儿子数为[2, M]: 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]: 4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字) 5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1: 6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1]:且K[i] < K[i+1]: 7.非叶子结

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

B-树 什么是B-树? B树是一种查找树,我们知道,这一类树(比如二叉搜索树,红黑树等等)最初生成的目的都是为了解决某种系统中,查找效率低的问题.B树也是如此,它最初启发于二叉搜索树,二叉搜索树的特点是每个非叶节点都只有两个孩子节点.然而这种做法会导致当数据量非常大时,二叉查找树的深度过深,搜索算法自根节点向下搜索时,需要访问的节点也就变的相当多.如果这些节点存储在外存储器中,每访问一个节点,相当于就是进行了一次I/O操作,随着树高度的增加,频繁的I/O操作一定会降低查询的效率. 这里有一个基本

简介: B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针,而B树则所有节点都带有 B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引 mysql使用B+树,其中Myisam是非聚集索引,innoDB是聚集索引 聚簇索引索引的叶节点就是数据节点:而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块. B树: B+树: B+ 树的特点: (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的; (2)不可能在非叶子结点命中; (3)非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)

查找(二) 散列表 散列表是普通数组概念的推广.由于对普通数组可以直接寻址,使得能在O(1)时间内访问数组中的任意位置.在散列表中,不是直接把关键字作为数组的下标,而是根据关键字计算出相应的下标. 使用散列的查找算法分为两步.第一步是用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引. 我们需要面对两个或多个键都会散列到相同的索引值的情况.因此,第二步就是一个处理碰撞冲突的过程,由两种经典解决碰撞的方法:拉链法和线性探测法. 散列表是算法在时间和空间上作出权衡的经典例子. 如果没有内存限制,我们可以直接

数据结构与算法问题,困扰了无数的小伙伴. 很多小伙伴对数据结构与算法的认知有一个误区,认为工作中没有用到,为什么面试要问,问了能解决实际问题? 图灵奖获得者: Niklaus Wirth 说过: 程序=数据结构+算法, 也就说我们无时无刻都在和数据结构打交道. 只是作为Java开发,由于技术体系的成熟度较高,使得大部分人认为:程序应该等于 框架 + SQL 呀? 今天我们就来分析一道数据结构的题目:"B树和B+树". 关于这个问题,我们来看看普通人和高手的回答! 普通人: 嗯. 我想想

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

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