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树4. Root of AVL Tree-平衡查找树AVL树的实现

树4. Root of AVL Tree-平衡查找树AVL树的实现

对于一棵普通的二叉查找树而言,在进行多次的插入或删除后,容易让树失去平衡,导致树的深度不是O(logN),而接近O(N),这样将大大减少对树的查找效率。一种解决办法就是要有一个称为平衡的附加的结构条件:任何节点的深度均不得过深。有一种最古老的平衡查找树,即AVL树。 AVL树是带有平衡条件的二叉查找树。平衡条件是每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树(空树的高度定义为-1)。相比于普通的二叉树,AVL树的节点需要增加一个变量保存节点高度。AV...
二叉树的三种遍历方式(递归、非递归和Morris遍历)

二叉树的三种遍历方式(递归、非递归和Morris遍历)

二叉树遍历是二叉树的最基本的操作,其实现方式主要有三种:递归遍历非递归遍历Morris遍历递归遍历的实现非常容易,非递归实现需要用到栈。而Morris算法可能很多人都不太熟悉,其强大之处在于只需要使用O(1)的空间就能实现对二叉树O(n)时间的遍历。二叉树结点的定义每个二叉树结点包括一个值以及左孩子和右孩子结点,其定义如下:class TreeNode {public:int val;TreeNode *left, *right;TreeNode(int ...
Python Socket网络编程

Python Socket网络编程

在网络通信中socket几乎无处不在,它可以看成是应用层与TCP/IP协议簇通信的中间软件抽象层,是两个应用程序彼此进行通信的接口,并且把复杂的TCP/IP协议细节隐藏在接口之后。Python提供了socket模块,可以非常方便的进行socket编程。创建一个server socket使用socket方法创建一个新的socket,通常提供两个参数,第一个参数是address family, 第二个是socket type。#create an INET, ...
八成Java开发者解答不了的问题

八成Java开发者解答不了的问题

统计数据来自Java“死亡”竞赛——一个针对开发者的迷你测验几个月前,我们在一个小型网站上发布了一个称为Java“死亡竞赛”的新项目。测验发布后,超过20000位开发者参加了测验。网站以20道关于Java的多选题为主。我们得到了众多开发者的测验统计数据,今天,我们非常乐意将其中的一些数据和答案与你们分享。我们从20个题目中得到了61872个答案,大约每个题目有3094个答案。每个Jav...
10个实用的但偏执的Java编程技术

10个实用的但偏执的Java编程技术

在沉浸于编码一段时间以后(比如说我已经投入近20年左右的时间在程序上了),你会渐渐对这些东西习以为常。因为,你知道的……任何事情有可能出错,没错,的确如此。这就是为什么我们要采用“防御性编程”,即一些偏执习惯的原因。下面是我个人认为的10个最有用但偏执的Java编程技术。一起来看一看吧:1.将String字符串放在最前面为了防止偶发性的NullPointerException异常,我们通常将String放...
Java程序性能优化之代理模式

Java程序性能优化之代理模式

代理模式的用处很多,有的是为了系统安全,有的是为了远程调用,这里我们,主要探讨下由于程序性能优化的延迟加载。首先我们来看下代理模式设计先首先简单阐述下什么叫代理模式吧代理设计模式有一个接口,另外还有真实主题类和代理类,真实类和代理类都实现了接口,代理类和真实主题类是关联和聚合关系。客户端与接口关联。代理分为静态代理和动代态代理所谓静态代理是为真实主题手动创建一个代理,而动态代理则是jvm在运行时运用字节码加载技术自动创建一个代理,并不用关心接口和真是主题类...
Linux 下C语言编程库文件处理与Makefile编写

Linux 下C语言编程库文件处理与Makefile编写

做开发快3年了,在Linux下编译安装软件算是家常便饭了。就拿gcc来说,都有不下10次了,可基本每次都会碰到些奇奇怪怪的问题。看来还是像vs、codeblocks这样的ide把人弄蠢了。便下定决心一定要好好学习下如何在Linux下纯手工gcc编译c项目。今天学了2点,一个是库文件处理,另一个是makefile编写。学习的系统是CentOS 6.6,编译升级的gcc4.8.2,总结下这回gcc安装的过程,见http://www.linuxidc.com/L...
快速了解Android Studio的Gradle

快速了解Android Studio的Gradle

前言在阅读本文章之前,期望你已经了解了这些内容:gradle是什么,它有哪些基本特性gradle task的基本概念和写法本人使用的环境:LUbuntu 14.04,AndroidStudio 1.3.2,其自带Gradle 2.4Gradle Scripts使用AndroidStudio新建一个Android项目,一直默认直到创建完成,然后点开AndroidStudio左边的Project面板,可以看到如下工程组织:先简单粗暴的来看看这些文件是什么鬼。b...
认识C++中的bitset类型

认识C++中的bitset类型

认识标准库bitset类型位是用来保存一组项或者条件的yes/no(1或者0)信息的一种简洁方法,那么位集就是二进制位的有序集。C++中标准库提供的bitset类在我们程序中就很有效的简化了对于位集的处理。bitset对象的定义我们要使用bitset,首先需要包含头文件bitset。和vector对象不一样的是bitset类型对象的区别仅在其长度而不在其类型。在定义bitset的时候,要明确bitset包含了多少位,须在尖括号内给出它的长度值。长度值必须定...
你的Java代码对JIT编译友好么?

你的Java代码对JIT编译友好么?

JIT编译器是Java虚拟机(以下简称JVM)中效率最高并且最重要的组成部分之一。但是很多的程序并没有充分利用JIT的高性能优化能力,很多开发者甚至也并不清楚他们的程序有效利用JIT的程度。在本文中,我们将介绍一些简单的方法来验证你的程序是否对JIT友好。这里我们并不打算覆盖诸如JIT编译器工作原理这些细节。只是提供一些简单基础的检测和方法来帮助你的代码对JIT友好,进而得到优化。JIT编译的关键一点就是JVM会自动地监控正在被解释器执行的方法。一旦某个方...
C语言实现二叉树

C语言实现二叉树

二叉树的重要性就不用多说啦;我以前也学习过,但是一直没有总结;网上找到的例子,要么是理论一大堆,然后是伪代码实现;要么是复杂的代码,没有什么解释;最终,还是靠FQ找到一些好的文章,参考地址我会在See Also部分给大家贴出来Problem假设我们要生成的二叉树如下图;Solution显然,我们需要在节点保存的数据只有一个整数;struct binary_tree { int data ;// Data area //TODO};所以在结构体里面,我...
C语言实现二叉树-利用二叉树统计单词数目

C语言实现二叉树-利用二叉树统计单词数目

刚参加了腾讯2015年在线模拟考;四道大题的第一题就是单词统计程序的设计思想;为了记住这一天,我打算今天通过代码实现一下;我将用到的核心数据结构是二叉树;(要是想了解简单二叉树的实现,可以参考我的另一篇文章:http://www.linuxidc.com/Linux/2015-09/122718.htm)Problem我需要统计的单词是在程序直接硬编码的;这样做得原因是省略了文件输入输出所带来的困惑;我的每篇文章,一般只说一个主题;这样也方便我日后复习;S...
C语言实现冒泡排序-整数排序

C语言实现冒泡排序-整数排序

我一直觉得排序算法挺重要的,但是却没有深入的去理解它;没有深入理解就无法用代码将它实现;在腾讯的在线模拟考试中就有一题问到冒泡排序;我几乎是傻眼了!我知道这样的问题是最基础的;无论过去怎样现在要全面深入的理解所有排序算法;让我们从最简单的冒泡开始吧!Problem你想要将(4,3,5,1,2)排序成(1,2,3,4,5)你决定使用最简单的冒泡排序;Solution首先,假定你知道C语言的基本语法。vim bubble_sort.c打开编辑器后,你不要着急写...
C语言实现快速排序

C语言实现快速排序

我觉得冒泡排序是比较简单的;所以今天我们实现一个叫做快速排序的;Problem你想要将(4,3,5,1,2)排序成(1,2,3,4,5)你决定使用最简单的快速排序;Solution首先,打开你的terminal,我写得C代码通常都是用vi编辑,gcc编译;vim quickSortSample.c因为,快速排序需要对数据进行分割然后处理,再分割再处理;显然需要一个递归的过程;所以,我们先把递归结束条件写好;#include <stdio.h>v...
JavaScript设计模式之观察者模式(学习笔记)

JavaScript设计模式之观察者模式(学习笔记)

设计模式(Design Pattern)对于软件开发来说其重要性不言而喻,代码可复用、可维护、可扩展一直都是软件工程中的追求!对于我一个学javascript的人来说,理解设计模式似乎有些困难,对仅切图、做少量交互效果的FE甚至可能不会用到,但是当你开始使用Angular/Backbone等框架的时候,就无法避免设计模式、MVC/MVVM这些东西了(反正我是伤脑筋)。我学设计模式是刚开始接触编程大概三个月的时候,看一本书《大话设计模式》,里面用C#语言来写...
快速排序和三向快速排序

快速排序和三向快速排序

快速排序快速排序是一种分治的排序算法。它将一个数组分成两个子数组,将两部分独立的排序。快速排序和归并排序是互补的:归并排序将数组分成两个子数组分别排序,并将有序的子数组归并以将整个数组排序;而快速排序将数组排序的方式则是当两个子数组都有序时整个数组也就自然有序了。在归并排序中,递归调用发生在处理整个数组之前,而快速排序中,递归调用发生在处理整个数组之后。快速排序算法是最快的通用排序算法,大部分情况下,可以直接选择快速排序如上图所示,将第一个元素K作为切分元...
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