文作者：Sky Wang 于 2013-08-08 概述：R-B Tree，又称为“红黑树”。本文参考了《算法导论》中红黑树相关知识，加之自己的理解，然后以图文的形式对红黑树进行说明。本文的主要内容包括：红黑树的特性，红黑树的时间复杂度和它的证明，红黑树的左旋、右旋、插入、删除等操作。 请尊重版权，转载注明出处：http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3245399.html 本文属转载文章,博主已尽可能完好地保持原文可读性与清晰性，若阅读不够顺畅或想了解更多，请跳转至原文链接查看.感谢原作者的归纳总结. 概要 目录 1 红黑树的介绍 2 红黑树的应用 3 红黑树的时间复杂度和相关证明 4 红黑树的基本操作(一) 左旋和右旋 5 红黑树的基本操作(二) 添...阅读全文
前言 本文只作一些概念性说明，后续会整理每种排序算法的具体实现。个人知识和能力有限，搜集整理和理解可能不到位，如有错误，欢迎指正 插入排序原理 跑n-1趟，对于p=1到N-1趟，插入排序保证从位置0到位置p（数组也是从0开始计算）的数据是有序的，从后面每次拿一个数组往前面插，找到有序的位置（如此时51为被插入数，则在34到64之间）。需要使用两次for循环，时间复杂度为O（n^2） 希尔排序原理（缩减增量排序） 简单粗暴 计算效率取决于选择的缩减增量序列，只要序列最后最小的为1，任何增量序列都是可行的。最坏时间复杂度为n^2，而使用2^k-1的Hibbard增量序列的最坏运行事件为N^1.5 堆（优先队列）排序原理 堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节...阅读全文
##前言： java GoBinaryHead二叉堆binaryheap实现优先队列（堆） 1. 二叉堆是完全二叉树 因为完全二叉数的规律（root始终最小） 用数组实现此数据结构优于链表 2. ，注意在插入和删除时，需要在数组实现的完全二叉树结构代码中，对原有节点数据进行上滤和下滤，插入时，和子树的根节点比较， 只有比子树根节点大才能满足定义， 否则循环交换位置。堆内元素向下移动为 下滤，删除后空余的位置，从上至下找最小儿子节点填充 3. 在printHeap()方法中对数组的遍历使用了去null操作。 4. 代码中已给出比较详尽注释。 ###正文： GoBinaryHeap.java package com.anteoy.dataStructuresAndAlgorithm.javav2...阅读全文
jdk的动态代理及为什么需要接口 05-14 阅读数 3437 参考文章：https://blog.csdn.net/zxysshgood/article/details/78684229动态代理有关，无非是使用JDK动态代理,和cglib动态代理。一直不待明白的... 博文 来自： 可爱马莲花的博客 深入分析JDK动态代理为什么只能使用接口 11-02 阅读数 403 初学JDK代理时，我们只知道调用一段构造方法Proxy.newProxyInstance(ClassLoader loader, Class[] interfaces, Invoca... 博文 来自： u014301265的博客 Java 动态代理为啥需要接口？？？ 03-08 阅读数 845 我们通过查看源码new...阅读全文
B+树 B+ Tree定义B+树是一种多路平衡查找树,是对B树(B-Tree)的扩展.首先,一个M阶的B树的定义为: 每个节点最多有M个子节点； 每一个非叶子节点（除根节点）至少有ceil(M/2)个子节点； 如果根节点不是叶子节点，那么至少有两个子节点； 有k个子节点的非叶子节点拥有k-1个键，键按照升序排列； 所有叶子节点在同一层； 从定义可以看出来,一个M阶的B树,其叶子节点必须在同一层,每一个节点的子节点数目和键数目都是有规定的.其实不看定义,简单来说,B树是平衡的,而且非叶子节点的子节点是有限制的.最重要的一点是,B树的键是有序的,节点内部的键从左到右依次增大,而且对应的子节点的最小值和最大值在左右两个键之间,这样可以尽可能减少IO次数,提高查询效率.而B+树基本定义与B树相同,不...阅读全文
LDAP入门LDAP入门 首先要先理解什么是LDAP，当时我看了很多解释，也是云里雾里，弄不清楚。在这里给大家稍微捋一捋。 首先LDAP是一种通讯协议，LDAP支持TCP/IP。协议就是标准，并且是抽象的。在这套标准下，AD（Active Directory）是微软出的一套实现。 那AD是什么呢？暂且把它理解成是个数据库。也有很多人直接把LDAP说成数据库(可以把LDAP理解成存储数据的数据库)。像是其他数据库一样，LDAP也是有client端和server端。server端是用来存放资源，client端用来操作增删改查等操作。 而我们通常说的LDAP是指运行这个数据库的服务器。 可以简单理解AD =LDAP服务器＋LDAP应用。 那LDAP这种数据库有什么特殊的呢？ 我们知道，像MySQL...阅读全文
前言 B+树，是数据库索引的一个数据类型。B+树，是从最早的平衡二叉树演化而来。先了解一下二叉查找树、平衡二叉树、和B树。 二叉查找树 左子树的键值小于根的键值，右子树的键值大于根的键值。 二叉查找树可以任意地构造,以下这种也是二叉查找树，但是其查询效率太低 平衡二叉树 平衡二叉树（AVL树）在符合二叉查找树的条件下，还满足任何节点的两个子树的高度最大差为1。 当失去平衡时，有四种姿态： “左左”。插入或删除一个节点后，根节点的左孩子（Left Child）的左孩子（Left Child）还有非空节点，导致根节点的左子树高度比右子树高度高2，AVL树失去平衡。 将根节点的左孩子作为新根节点。 将新根节点的右孩子作为原根节点的左孩子。 将原根节点作为新根节点的右孩子。 “右右”。插入或删除一个...阅读全文
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法，本文统一简称GBDT。GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，个人认为GBDT应该...阅读全文
mysql的B+树索引 查找使用了二分查找，redis 跳表也使用了二分查找法，kafka查询消息日志也使用了二分查找法，二分查找法时间复杂度O(logn); 参考：redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考：kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据(阿里) 参考：二分查找法：各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度(阿里) 在MySQL中，主要有四种类型的索引，分别为：B-Tree索引，Hash索引，Fulltext索引(MyISAM 表)和R-Tree索引，本文讲的是B-Tree索引。 后面的索引原理一定要看，太重要了，阿里两个人都问这个mysql的索引原理 mysql使用了 ...阅读全文
1、平衡二叉树概念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：平衡二叉树是采用二分法思维把数据按规则组装成一个树形结构的数据，用这个树形结构的数据减少无关数据的检索，大大的提升了数据检索的速度；平衡二叉树的数据结构组装过程有以下规则：（1）非叶子节点只能允许最多两个子节点存在。（2）每一个非叶子节点数据分布规则为左边的子节点小当前节点的值，右边的子节点大于当前节点的值(这里值是基于自己的算法规则而定的，比如hash值)；平衡树的层级结构：因为平衡二叉树查询性能和树的层级（h高度）成反比，h值越小查询越快、为了保证树的结构左右两端数据大致平衡降低二叉树的查询难度一般会采用一种算法机制实现节点数据结构的平衡，实现了这种算法的有比如Treap、红黑树，使用平衡二叉树能保...阅读全文
以前的项目中很少去思考SQL解析这个事情，即使在saas系统或者分库分表的时候有涉及到也会有专门的处理方案，这些方案也对使用者隐藏了实现细节。 而最近的这个数据项目里面却频繁涉及到了对SQL的处理，原来只是简单地了解Druid的SqlParser模块就可以解决，慢慢地问题变得越来越复杂，直到某天改动自己写的SQL处理的代码很痛苦的时候，意识到似乎有必要更加地了解一下相关的内容才行。 在了解学习的过程中，发现学习使用SqlParser还是得先了解ast（抽象语法树）这个概念，一搜索相关内容要么是编译原理相关的知识，要么是JavaScript的示例，光看Druid提供的SqlParser相关的Wiki文档又似懂非懂，不知道从哪里下手。 不管怎么样，看了不少碎片化的相关内容以后也收获了一些东西，这...阅读全文
我有一个看起来像（a（B（C D））（E（F））的列表，它表示这棵树： A / \ B E / \ / C D F 我怎么把它打印成（A B E C D F）？据我所知：((lambda(tree) (loop for ele in tree do (print ele))) my-list) 但它印着：A (B (C D)) (E (F)) NIL 我对Common LISP还不太熟悉，所以可能有些函数是我应该使用的如果是这样的话，那就让我清醒。谢谢。最佳答案：从表面上看，您希望按“广度优先”顺序打印节点，而不是使用标准的深度优先顺序之一：“按顺序”或“预订单”或“后订单”。顺序：C B D A E F预定：A B C D E F后订单：C D B F E A请求订单：A B E C D ...阅读全文
目录一. TreeMap概述二. 红黑树回顾三. TreeMap构造四. put方法五. get 方法六. remove方法七. 遍历八. 总结 前面我们分别讲了Map接口的两个实现类HashMap和LinkedHashMap，本章我们讲一下Map接口另一个重要的实现类TreeMap，TreeMap或许不如HashMap那么常用，但存在即合理，它也有自己的应用场景，TreeMap可以实现元素的自动排序。 一. TreeMap概述 TreeMap存储K-V键值对，通过红黑树（R-B tree）实现； TreeMap继承了NavigableMap接口，NavigableMap接口继承了SortedMap接口，可支持一系列的导航定位以及导航操作的方法，当然只是提供了接口，需要TreeMap自己去实...阅读全文
在高性能计算和大数据处理中，TP99（第99百分位响应时间）常被用来衡量系统的稳定性和性能表现。本文将介绍几种计算TP99的常用方法，并讨论如何对算法进行优化，以提高计算效率。1. 什么是 TP99？TP99 是第99百分位响应时间，表示排在前99%的请求时间。在实际应用中，它用于衡量系统在高负载下的稳定性。换句话说，TP99 计算的是一组数据中排在第99%的那个值。2. 使用排序算法计算 TP99最直接的方法是将数据集进行排序，然后选择位于第 99% 处的元素。示例代码import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; public class PercentileCalculator { /** * 计算百分位 * * @...阅读全文
 今天给大家讲讲关于OpenGL的知识，以及结合OpenGL自主高性能三维GIS平台架构与实现的全流程。我将从2D->2.5D->3D立体球,全程零代码到完全实现，带着大家一步步学习。 首先，我们先来看看什么是OpenGL？ OpenGL（英语：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者“开放式图形库”）是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。 OpenGL ES（OpenGL for Embedded Systems）是 OpenGL 三维图形 API 的子集，针对手...阅读全文
图文轻松说透 K8S Pod 各种驱逐场景 Kubernetes Pod 被驱逐是什么意思？ 它们被终止，通常是没有足够资源的结果。但是为什么会这样呢？ 驱逐是指派给节点的Pod 被终止的过程。Kubernetes 中最常见的情况之一是Preemption，为了在资源有限的节点中调度新的 Pod，需要终止另一个 Pod 以释放资源。 此外，Kubernetes 会不断检查资源并在需要时驱逐 Pod，这个过程称为节点压力驱逐。 在本文中，您将发现： Pod 被驱逐的原因：抢占和节点压力抢占式驱逐Pod 调度Pod 优先级优先级示例节点压力驱逐服务质量等级其他类型的驱逐API 发起的驱逐基于污点的驱逐node 级别排空（drain）Prometheus 中的 Pod 驱逐监控结论说明 Pod 被...阅读全文
在前端面试中，只要涉及到React框架，diff算法便是我们绕不开的话题，这次让我们来系统性的梳理diff算法，不再被这个知识点所困扰。 什么是diff算法？ 在了解diff算法之前，我们要直到diff算法并非React独家首创，但是React针对diff算法做了自己的优化，使得diff算法可以帮助我们计算出Virtual Dom中真正变化的部分，并只针对该部分进行实际的DOM操作，而非渲染整个页面，从而保证了每次操作后页面的高效渲染。 传统diff算法 要想了解React的diff算法，我们首先要知道传统的diff算法是如何设计并实现的。 传统diff算法的时间复杂度 传统diff算法的时间复杂度是O(N^3),其中N是树中节点的总数，这样的时间复杂度意味着如果要展示1000个节点，就要执...阅读全文
上篇我们介绍了单列集合中常用的list接口，本篇我们来聊聊单列集合中的另外一个重要接口Set集合。 ### 1 Set 介绍 java.util.Set接口和java.util.List接口一样，同样实现了Collection接口，它与Collection接口中的方法基本一致，并没有对Collection接口进行功能上的扩充，只是比Collection接口更加严格了。 与List接口不同的是，Set接口中元素无序，并且都会以某种规则保证存入的元素不出现重复，这里的某种规则，我们在后面中给大家揭秘，大家不要着急。 - 无序 - 不可重复 它没有索引，所以不能使用普通for 循环进行遍历。 >Set 集合 遍历元素的方式 迭代器，增强for 来，我们通过案例练习来看看 ``` //创建集合对象 ...阅读全文
download: https://caodada.com/7084.html【资源目录】:├──单课01、01-前端为什么要学算法.mp4 22.60M├──单课02、02-一个leetcode题了解算法复杂度.mp4 51.49M├──单课03、通用01-如何把代码提交到github.mp4 34.07M├──单课04、通用02-如何获取github代码权限并且提交pr.mp4 25.13M├──单课05、03-链表和数组.mp4 13.07M├──单课06、04-链表的javascript实现01.mp4 26.12M├──单课07、05-链表的javascript实现-leetcode203题.mp4 21.49M├──单课08、06-链表的javascript实现-leetcode...阅读全文
上篇文章中我们对单列集合中常用的方法和遍历查询。通过本文章为我们解惑，好好的字符串用起来不就行了，为什么要用集合这些工具类？本篇文章将简要介绍数据结构，让读者了解它们在计算机中以何种结构方式存在。那么，什么是数据结构呢？下面我们来详细解释。 ## 数据结构 ### 1.1 数据结构有什么用？ 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。 数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。  数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 这句话是啥意思...阅读全文
先上一张图看一下ThreadLocal的内部结构，每个Thread对象内部都维护了一个ThreadLocal.ThreadLocalMap 我们在上图看到的就是三个Thread对象内部格子的ThreadLocalMap 这里要说的不是ThreadLocal，是ThreadLocal为什么要用WeakReference static class ThreadLocalMap { static class Entry extends WeakReference
获课：youkeit.xyz/13689/获取ZY↑↑方打开链接↑↑贺老师的《C++普及组全套》课程通常是为初学者和准备参加信息学奥林匹克竞赛（CSP-J/S，即原来的NOIP普及组）的学生设计的。这套课程涵盖了C++编程的基础知识和竞赛中常用的算法与数据结构。以下是这套课程可能包含的主要内容和学习路径：1. C++基础语法基本语法：变量、数据类型、运算符、输入输出等。控制结构：条件语句（if-else）、循环语句（for、while、do-while）。函数：函数的定义与调用、参数传递、递归。数组与字符串：一维数组、二维数组、字符串操作。2. C++进阶语法指针与引用：指针的基本概念、指针运算、引用。结构体与联合体：自定义数据类型、结构体的使用。动态内存分配：new和delete操作符、动...阅读全文
在 HashMap 的树化与反树化过程中，“两个链表”具体指以下两种结构： ### **1. 原红黑树拆分后的两个链表** 当 HashMap 发生扩容（resize）时，原有的红黑树会根据新的哈希值分布被拆分为 **两个独立的链表**： • **高位链表**（hi-head）：哈希值与新数组容量按位与后非零的节点； • **低位链表**（lo-head）：哈希值与新数组容量按位与后为零的节点。 ### **2. 拆分后的处理逻辑** HashMap 会分别检查这两个链表的长度： 1. **长度 ≤6**：将链表退化为普通链表（`Node` 结构），取消树化； 2. **长度 >6**：重新将链表转换为红黑树（`TreeNode` 结构），保持高效查询性能。 --- ### **技术细节与设...阅读全文
--- # Java高频数据结构与工具类深度解析 Java作为企业级开发的核心语言，其丰富的数据结构和工具类为开发者提供了强大的底层支持。本文将系统性地解析Java开发中最常用的数据结构及其核心操作，并深入探讨工具类的典型应用场景，帮助开发者构建扎实的算法基础。 --- ## 一、基础数据结构体系 ### 1. 数组与多维数组 **核心特性**：内存连续存储、随机访问O(1) **典型操作**： ```java // 一维数组操作 int[] arr = new int[5]; // 初始化 arr[0] = 10; // 赋值 int len = arr.length; // 获取长度 Arrays.sort(arr); // 快速排序 // 二维数组遍历 int[][] matrix =...阅读全文
获课♥》789it.top/177/数据结构、算法原理与复杂度分析详解一、数据结构数组特点：数组长度是固定的，存储的元素数据类型是一致的，拥有下标索引，方便通过索引获取对应位置上的元素值。操作：访问、插入、删除、遍历等。应用场景：适用于需要频繁访问元素的场景，如实现查找表。链表特点：由多个节点组成，每个节点包含数据域和指针域（指向下一个节点的指针）。链表分为单向链表、双向链表和循环链表等。操作：节点的插入、删除、遍历等。应用场景：适用于需要频繁插入和删除元素的场景，如实现队列、栈等。栈特点：后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在一端（栈顶）进行插入和删除操作。操作：入栈（push）、出栈（pop）、查看栈顶元素（peek）等。应用场景：适用于需要逆序处理元素的场景，如表达式求值、括号匹配等...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/14247/ 一、课程定位与设计理念 1. C++特性与算法融合创新 本课程突破传统数据结构教学的通用语言模式，聚焦C++语言在算法实现中的性能优势与工程实践价值，通过以下维度构建独特课程体系： 内存管理深度控制：结合RAII机制、智能指针（unique_ptr/shared_ptr）实现动态结构的自动资源回收，避免内存泄漏风险； 模板元编程进阶：利用C++模板特化、可变参数模板（Variadic Templates）构建泛型容器（如自定义Vector/Map），超越STL基础功能； 现代标准特性应用：引入C++11/14/17的移动语义（Move Semantics）、constexpr编译期计算优化算法时间复杂度； 多范式编程实践：融合面向对象（封装...阅读全文
https://97it.top/13515/ 摘要 数据库对象是数据库管理系统（DBMS）中用于存储、管理和操作数据的基本单元。它们在数据库设计、数据存储和数据检索中扮演着关键角色。本文从数据库对象的理论基础出发，详细探讨了数据库对象的类型、设计原则、优化策略及其在不同数据库系统中的应用。通过深入分析这些内容，本文旨在为数据库设计者和开发者提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用数据库对象。 1. 引言 在现代信息技术中，数据库对象是数据库管理系统（DBMS）的核心组成部分。数据库对象不仅用于存储数据，还用于定义数据的结构、约束和操作。通过合理设计和优化数据库对象，可以显著提高数据库系统的性能和可维护性。本文将从理论层面探讨数据库对象的类型、设计原则、优化策略及其在不同数据库系统中的...阅读全文
获课♥》789it.top/14147/C++与数据结构：构建高性能应用程序的基础C++作为高性能编程语言的优势C++因其独特的特性成为构建高性能应用程序的首选语言：零成本抽象：高级特性如类、模板几乎不带来运行时开销内存控制：直接内存访问和精细的内存管理能力多范式支持：支持面向对象、泛型和过程式编程硬件访问：内联汇编和与C的兼容性允许底层硬件操作标准库丰富：提供STL等高效的数据结构和算法实现基础数据结构及其C++实现数组与向量cpp复制下载// 原始数组 int arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; // std::array (C++11) std::array
获课：weiranit.fun/14072/获取ZY↑↑方打开链接↑↑“英雄C++入门到精通” 是一门系统化的C++编程课程，旨在帮助学习者从零基础到熟练掌握C++编程语言，并能够应用于实际开发中。以下是对这门课程的详细解析和学习建议：1. 课程内容（可能涵盖的主题）入门部分C++基础语法：变量、数据类型、运算符。控制结构（if、switch、循环）。函数与参数传递。面向对象编程（OOP）：类与对象。构造函数与析构函数。继承与多态。标准库：输入输出（iostream）。字符串处理（string）。容器（vector、list、map）。进阶部分高级特性：模板与泛型编程。智能指针（unique_ptr、shared_ptr）。异常处理。STL（标准模板库）：算法（sort、find）。迭代器与...阅读全文
获课：weiranit.fun/13677/获取ZY↑↑方打开链接↑↑贺老师的《C++普及组全套》课程是一套针对初学者及准备参加信息学奥林匹克竞赛（CSP-J/S，即原来的NOIP普及组）的学生设计的综合性课程。以下是对该课程的详细介绍：一、课程内容C++基础语法基本语法：变量、数据类型、运算符、输入输出等。控制结构：条件语句（if-else）、循环语句（for、while、do-while）。函数：函数的定义与调用、参数传递、递归。数组与字符串：一维数组、二维数组、字符串操作。进阶内容指针与引用：指针的基本概念、指针运算、引用。结构体与联合体：自定义数据类型、结构体的使用。动态内存分配：new和delete操作符、动态数组。文件操作：文件的读写、文件指针操作。算法与数据结构...阅读全文
当前 Linux 内核（5.x 及以上版本）默认的进程调度器是 **CFS（Completely Fair Scheduler，完全公平调度器）**，而非传统的 **Round Robin（RR，轮询调度）**。 --- ### **1. CFS：完全公平调度器** #### **(1) 基本设计** - **目标**：通过动态计算进程的**虚拟运行时间（vruntime）**，实现所有任务对 CPU 时间的公平分配。 - **核心机制**： - **红黑树排序**：所有可运行进程按`vruntime`排序，选择`vruntime`最小的进程执行。 - **时间片动态调整**：优先级高的任务实际获得更多 CPU 时间，但通过`vruntime`的权重计算，保证全局公平性。 - **无固定时间...阅读全文
https://97it.top/13623/ 摘要 HTML 图片标签（）是 Web 开发中用于插入图片的基本元素。通过合理使用图片标签，可以增强网页的视觉效果和用户体验。本文从 HTML 图片标签的理论基础出发，详细探讨了其语法结构、属性、最佳实践及其在实际开发中的重要性。通过深入分析这些内容，本文旨在为 Web 开发者提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用 HTML 图片标签。 1. 引言 在现代 Web 开发中，图片是网页内容的重要组成部分，能够显著提升网页的视觉效果和用户体验。HTML 图片标签（
）提供了插入图片的简单方法，使得开发者能够轻松地将图片嵌入到网页中。本文将从理论层面探讨 HTML 图片标签的语法结构、属性、最佳实践及其在实际开发中的应用。 ...阅读全文
2025最新版黑马程序员人工智能开发学习路线图拼课》》》❤ jzit.top/14562/人工智能如何推动行业创新发展？人工智能（AI）作为新一轮科技革命的核心驱动力，正在深刻改变各行各业的运作模式，推动创新发展的路径主要体现在以下几个方面：1. 效率革命：自动化与优化流程自动化：AI通过RPA（机器人流程自动化）、智能调度等技术替代重复性工作，如制造业的智能质检、金融业的单据处理，显著降低人力成本，提升效率。资源优化：AI算法可动态优化资源配置，例如物流行业的路径规划（如京东智能仓储）、能源电网的负荷预测，减少浪费并提升响应速度。2. 数据驱动决策：从经验到智能精准分析：AI通过机器学习挖掘海量数据中的规律，辅助企业制定策略。例如零售业通过用户行为分析实现个性化推荐（如亚马逊的推荐系统）...阅读全文
易语言学习从入门到精通实战教程拼课》》》❤ 789it.top/14014/以下是一份详细的易语言学习从入门到精通实战教程概览：一、易语言简介易语言是一种中文编程语言，旨在为非专业程序员提供快速开发的平台。其设计理念是通过简化的语法和结构，降低编程的门槛。易语言使用中文关键词、清晰的语法规则和丰富的内置功能，使得编程更加直观。二、入门知识基础知识：学习易语言首先要掌握编程的基本概念，包括数据类型（如整型、浮点型、字符串、布尔型等）、变量、表达式、控制结构（如循环、条件判断）等。界面设计：易语言支持可视化的界面设计，需要熟悉如何使用界面设计工具来创建窗口、控件、菜单等界面元素。事件驱动编程：了解事件的含义以及如何在程序中响应事件。语法结构：掌握易语言的中文关键词和语法结构，以及如何组织代码。三...阅读全文
获课♥》789it.top/14374/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在数据源头直接处理信息，边缘计算让延迟归零，响应速度飙升。从树莓派到Jetson硬件选型、Linux内核裁剪到C++高性能驱动开发，实战指南教你打造实时可靠的边缘设备，解锁物联网未来。内容由DeepSeek-R1模型生成嵌入式系统实战：利用 Linux 与 C++ 开发高性能边缘计算设备一、引言在当今数字化时代，边缘计算作为云计算的延伸，正发挥着越来越重要的作用。边缘计算设备能够在数据源附近进行数据处理和分析，减少数据传输延迟，提高系统的响应速度和可靠性。嵌入式系统则是边缘计算设备的核心，它具有体积小、功耗低、实时性强等特点。Linux 操作系统以其开源、稳定、可定制的特性，成为嵌入式系统开发的热门选择。而 C++ 语言凭借...阅读全文
牛客网剑指offer：数据结构与算法 获课：yinheit.xyz/5143/ 程序员必修课：数据结构 + 算法核心知识图谱 在程序员的成长道路上，数据结构与算法是绕不开的两座大山，它们构成了计算机科学的基石，深刻影响着程序的性能、效率与可维护性。构建数据结构与算法的核心知识图谱，能帮助程序员系统地掌握关键知识，提升编程能力与问题解决能力。 数据结构：构建程序的基石 基础数据结构 线性结构 数组：数组是一种连续存储的线性结构，它通过下标快速访问元素，时间复杂度为O(1)。数组的优点是访问速度快，但插入和删除元素时需要移动大量元素，时间复杂度较高，为O(n)。例如，在图书馆的书籍管理系统中，如果用数组存储书籍信息，当需要插入一本新书时，可能需要将插入位置之后的所有书籍信息向后移动。 链表：链表...阅读全文
获课：666it.top/14825/ Java数据结构精讲：从数组到红黑树的实战演练 一、数据结构基础：从数组开始 数组是Java中最基础的数据结构之一，它存储相同类型的数据元素，通过下标可以快速访问任意元素，时间复杂度为O(1)。数组的特点包括： 内存连续分配 固定长度（初始化后大小不可变） 查询速度快但增删效率低 Java int[] arr = new int[5]; // 声明并初始化一个长度为5的整型数组 数组的局限性在于插入和删除元素时需要移动大量元素，平均时间复杂度为O(n)。为解决这个问题，链表结构应运而生。 二、链表结构：动态内存分配 链表通过节点(Node)的指针连接实现动态内存分配，不需要连续的内存空间。Java中的LinkedList就是基于双向链表实现的。 链...阅读全文
