以数据类型编码二进制搜索树_二进制搜索树_平衡二进制搜索树 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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MessagePack：最可能取代JSON的存在。

如果我们真的不需要那么多种数据类型，甚至100种都用之不尽，那么可以对剩下的156种数据类型做“长度压缩”。 ? 如图，怎么办？...Huffman编码告诉我们可以将这棵完全二叉树的右半部分收敛成度为2的叶子，变成更优的二叉树： ? 如图，第五种类型是最短的，应当留给使用频率最高的数据类型。...但这还不是最优二叉树，最优树还要更具每种类型出现的频率来考虑树的长势。msgpack就是按这个思想来绘制自己的最优二叉树的。...但是当我用百度脑图将msgpack的最优树画出来以后发现它好像并没有严格按照Huffman树的画法，而是有些任性： ?...图中，37种数据类型中居然有32个类型都是8个bit前缀，全部挂载在“110”之后。当然，也许是为了硬件考虑，也许数据类型真的的不好按照使用频率来排序。

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超全汇总！200 多个 Python 标准库介绍

这个库包含了多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。...在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的应用开发框架)，均可以在网络上搜索到并下载使用。...目录列表 02 本文将按以下顺序列举各分类下的标准库：文本 二进制数据 数据类型 数学函数式编程文件与目录持久化压缩文件格式化加密操作系统工具并发进程间通信互联网 HTML与XML...struct：将字节解析为打包的二进制数据 codecs：注册表与基类的编解码器 数据类型 datetime：基于日期与时间工具 calendar：通用月份函数 collections：容器数据类型...：binhex4文件编码与解码 binascii：二进制码与ASCII码间的转化 quopri：MIME quoted - printable数据的编码与解码 uu：uuencode文件的编码与解码 HTML

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数据结构和算法

数组包含相同的数据类型元素。 ? image 链表：链表是一系列节点，其中每个节点都连接到其后的节点。这形成了数据存储的链接。它由数据元素和对下一条记录的引用组成。 ?...image 二进制搜索树：二叉搜索树（BST）是二叉树。左子树包含其键小于节点键值的节点，而右子树包含其键大于或等于节点键值的节点。此外，两个子树也是二叉搜索树。二叉搜索树可以有效地检索数据。 ?...image 搜索：搜索是基于密钥查找内容。有线性搜索和二进制搜索。线性搜索：线性搜索是一种在列表中查找目标值的方法。它按顺序检查列表中每个元素的目标值，直到找到匹配项或者直到搜索完所有元素为止。...image 二进制搜索：二进制搜索是一种有效的算法，用于从有序的项目列表中查找项目。它的工作原理是反复将列表中可能包含该项目的部分分成两半; 直到你将可能的位置缩小到一个。...贪婪算法解决的着名问题是霍夫曼编码。霍夫曼编码：霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法。其思想是为输入字符分配可变长度代码，分配代码的长度基于相应字符的频率。 ?

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谈谈Zipack格式的设计初衷

Huffman前缀编码（最优二叉树） Zipack将汲取世界上各种优秀的编码思想，这其中包括JSON，message pack，protoBuf等，将他们组合成一套原创的压缩格式。...大体上Zipack使用Huffman来编码所有的数据类型，每个类型分配一前缀，前缀长度从1到8不等，具体见最下面的Zipack树图。...VLQ长度前缀 VLQ长度前缀指在VLQ自然数的基础上，VLQ自然数前缀暗示某个数据类型的长度，所谓的长度分4种情况：字节流：纯粹二进制类型（字节流）中，VLQ自然数暗示字节的数量。...关于非整数（小数）关于非整数的编码，Zipack采用原创的“精度反转算法”以取代IEEE浮点数。...Zipack的最优二叉树 ?

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数据压缩的元老——哈夫曼树精解

一个简单的例子计算机内部数据类型最小单元为bit，也叫位、比特。但是一般编程语言处理的最小单位为byte，也叫字节、8位元组。通过定义也能知道，1个byte等于8个bit。...例如可以转为二进制，以0和1表示，也可以转为8位的字节，甚至可以转为图片文件，0为白色像素，1为黑色像素。...ASCII编码单字节编码系统，世界上语言众多，直接拿比特数据给别人看，谁也看不懂，因此诞生了单字节编码对照系统，它规定了哪些二进制数代表哪些字符。...然而我们利用哈夫曼编码以后，发现每个字符换成的二进制数的长度不同了，二进制数中非0即1，如果长度不同，很容易混淆。...我们仔细观察编码后的二进制串，发现按照约定表格，从第一个字符1000换成A以后，第二个是1001，换成E，后面的并没有出错。注意构建哈夫曼树时，左子一定是较小的弟弟结点。

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普林斯顿算法讲义（三）

为字符串（以及其他以数字表示的键）定制搜索算法。目标：像哈希一样快速，比二叉搜索树更灵活。...所有二进制字符串所有二进制字符串，除了空字符串以 1 开头，以 1 结尾以 00 结尾包含至少三个 1 答案：(0|1), (0|1)(0|1), 1 | 1(0|1...以二进制数解释的比特串可被 3 整除以二进制数解释的比特串可被 123 整除波士顿口音。...设计一个高效的算法来确定一组二进制码字是否是前缀自由的。提示：使用二进制 trie 或排序。唯一可解码编码。设计一个唯一可解码的编码，它不是前缀自由编码。...提示：后缀自由编码 = 前缀自由编码的反向。后缀自由编码的反向是前缀自由编码 -> 可以通过以相反顺序读取压缩消息来解码。不太方便。哈夫曼树。

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Redis源码阅读（一）总体概览

”昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路”，我们先从Redis的特性、用途及数据类型这几个方面介绍下Redis，对其有个总体上的认知。 1....由于string是二进制安全的，并且它们的最大长度是512m，所以bitmap能最大设置2^32个不同的bit。...key，建立一个bitmap，每一位二进制的位做为一个用户ID的标识） B....使用场景：统计基数数量（大量）统计注册 IP 数统计每日访问 IP 数统计页面实时 UV 数统计在线用户数统计用户每天搜索不同词条的个数一般可以bitmap和hyperloglog...GeoHash编码的基本原理是“二分区间，区间编码”，先对经度和纬度分别编码，再将经纬度各自的编码组合成一个最终编码。

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AI综述专栏| 大数据近似最近邻搜索哈希方法综述（下）

由于哈希方法可以在保证正确率的前提下减少检索时间，如今哈希编码被广泛应用在各个领域。本文是关于大数据近似最近邻搜索问题中应用哈希方法的综述。文章分为两部分，本篇为第二部分。...然而在很多实际应用中，如多媒体、生物、网络等，数据点往往具有复杂的表现形式，如图、树、序列，集合等。对于这些常见的数据类型，大量复杂的核被用来定义数据点之间的相似度。...然而，由于查询点的真实 -最近邻中包含了部分编码为“01”的点而并不包含任何编码为“10”的点，因此编码“01”应该排在编码“10”的前面。在这个例子中，汉明距离无法给出一个合理的哈希排序。 ?...我们以Lost in Binarization为例阐述类别权重的计算方法。 Offline权重学习阶段。输入数据库点的二进制码以及类别间的相似度就可以迭代输出 k个类别的权重 ? 。...图3.2显示了以图像搜索为例，应用上述权重对汉明距离进行重排序的完整过程。 ? 图3.2 图像搜索整体框架 3.2 非对称距离哈希编码分为投影和量化为二进制两个过程。

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霍夫曼编码

事实上你在计算机上看到的文本和图像本质上都是一组字母、数字或符号，如果将其归结为最简单的表示形式，那么它们其实都是一组 0 和 1 的组合，每个标准的数据类型都有一个标准的位表示。...发送方想要通过网络向接受方发送一些原始信息，但在网络中唯一有意义的信息是二进制比特。因此，发送方必须根据符号和二进制代码间的某种映射对原始信息进行编码。...而接收方需要对二进制代码进行解码以恢复原始信息。图 3 通信系统示意图编码方法一般针对从原始信息到二进制码的映射进行优化，从原始信息到二进制码的映射有一些内在要求。...图 10 香农-冯诺编码树形图霍夫曼的改进但是香农-冯诺编码并不总是最优的，在思考最小化平均符号长度时，可以想到，两个最不可能出现的符号应该出现在二叉树的最底部，也就是编码长度最长的地方。...然后对剩余的符号节点做相同的操作，直到构建出一个完整的二叉树，这就是霍夫曼编码。

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图像检索：基于内容的图像检索技术（四）

基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来，使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。...在众多的树结构搜索方法中，以KD-树应用得最为广泛，KD-树在构建树的阶段，不断以方差最大的维对空间进行划分，其储存对应的树结构则不断的向下生长，并将树结构保存在内存中，如图2.1右图示例了一个简单的KD...数据集上对512维的GIST特征进行索引的时候，单次查询Spill树(KD-树的变形)耗时比暴力搜索用时还要多。...如表2.1所示，在LabelMe图像数据集上，相比于暴力搜索方法以及基于树结构的搜索方法，通过将图像的特征编码后进行搜索，在编码位数为30比特时基于哈希的搜索方法单次查询时间比暴力搜索以及基于树结构的方法降低了将近...在构建阶段，局部敏感哈希仅需要生成随机超平面，因而没有训练的过程；在索引阶段，样本被映射成二进制哈希码，如图2.1右图示意的二进制哈希码，具有相同的二进制哈希码的样本被保存在同一个“桶”中；在查询阶段，

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数据结构与算法(一):数据结构

一、线性结构列表学习PDF (一)、数组(Array) 数组是一种线性结构然后按顺序存储的数据结构，下标不同的n(n≥1)个相同数据类型的数据元素a0,a1,a2,…,an-1构成的占用一块地址连续的内存单元的有限集合...时间复杂度: 索引: O(n) 搜索: O(n) 插入: O(1) 移除: O(1) (三)、栈栈 (Stack)是限定仅在表尾进行插入和删除操作的特殊线性表，一种后进先出(last in...，又名字符串，字符串通常采用顺序存储，但是字符串较长而没有那么大的连续空间时，可以把一个字符串分成多个小串，串与串之间采用链式存储 ASCII编码是由8位二进制数表示一个字符，总共可以表示256个字符...Unicode编码由16位的二进制表示一个字符，总共可以表示65万个多个字符,为了和ASCII码兼容，Unicode的前256个字符和ASCII码完全相同二、树形结构（一）、树(Tree) 树是n(...，加上一组基本操作构成的抽象数据类型。

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ElasticSearch数据类型Binary介绍

本文主要介绍一下ES中的数据类型binary数据类型的相关知识，希望对大家学习和理解ElasticSearch有所帮助： binary 类型接受一个以二进制值的base64编码的字符串。...默认这个field是不会被存储，且不可以被搜索的。 curl -X PUT "localhost:9200/my-index-000001?...application/json' -d' { "name": "Some binary blob", "blob": "U29tZSBiaW5hcnkgYmxvYg==" } ' Base64编码的二进制值不得包含嵌入式换行符

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2022最新ES面试题整理（Elasticsearch面试指南系列）「建议收藏」

：百度、知乎、微博、CSDN 导航、外卖、团购等软件以京东、淘宝为代表的垂直搜索 B站、抖音、爱奇艺、QQ音乐等音视频软件 GIthub 数据分析和聚合查询日志系统：ELK Question...以原数组中的196658这个id为例，将其转化为二进制结果为 110000000000110010，我们看到其实结果是不足32bits的，但因为每个int型都是有32个bit组成的，不足32bit会在其前面补...以往最常见的数据存储方式都是二进制进位存储，比如我们使用8个bit存储数字，如果存十进制0，那二进制就是 0 0 0 0 0 0 0 0，如果存十进制1，那就是 0 0 0 0 0 0 0 1，如果存十进制...Question 10：什么是字典树 https://live.csdn.net/v/embed/198055 字典树的存储和遍历过程 Term Dictionary是字典序非重复的K-V结构的，而通常搜索引擎级别的倒排索引...这里就用到了一种我们经常用到的一种数据结构：Trie即字典树，也叫前缀树（Prefix Tree）。

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信息论III：寻找序列化的极限

Message Pack，以下简称msp或msgPack，就是这样一个流行于民间，基于Huffman编码，兼容json的二进制序列化格式。...msp兼容json是因为msp支持json的所有数据类型（4个基本类型及2个复合类型），除此之外msp还有自己的类型，包括纯粹二进制格式（也叫字节串）、datetime格式、自定义保留类型、变长基本类型...msp之所以基于Huffman指的是，msp中每一种数据类型就是一个编码对象。变长基本类型包括变长实数、变长字符串、变长字节串。...把msp支持的所有数据类型按照前缀的编码放到一棵树上就得到上图的Huffman树，由于树太大，我将“110前缀节点”为分界点，将msp的Huffman树分为“110之前”和“110之后”两部分：110之前都是长度为...比如msp的Huffman树有待优化，还记得之前“110之后”的那棵树嘛，那棵树上32种数据类型的前缀长度完全对称，常识告诉我们，越整齐的东西性能越低，Huffman树越“整齐”越说明了变长编码没有得到好的设计

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编码与模式------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记5

1.非二进制的编码格式程序通常以至少两种不同的表示方式处理数据： 1、在内存中，数据是保存在对象、结构、列表、数组、哈希表、树、等等。...Protobuf以33字节匹配相同的记录。 ?...Avro的编码格式在Avro模式之中没有标记号。将同样的数据进行编码，Avro二进制编码是32个字节长，是上述编码之中最紧凑的。检查上述的字节序列，并没有标识字段或数据类型。...编码简单地由连接在一起的值组成。在解析二进制数据时，通过使用模式来确定每个字段的数据类型。这意味着如果读取数据的代码与写入数据的代码使用完全相同的模式，二进制数据才能被正确地解码。...而在这个过程之中，二进制编码同时保持向后和向前兼容性呢？字段标记从示例中可以看到，编码的记录只是编码字段的串联。每个字段由标签号码和注释的数据类型识别（如字符串或整数）。

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学会这14种模式，你可以轻松回答任何编码面试问题

这只是表面上的问题-我强烈建议你查看Grokking the Coding Interview：编码问题的模式以获取全面的解释，示例和编码实践。以下就是我们今天要看的14种模式。...滑动窗口两个指针或迭代器快指针或慢指针或迭代器合并间隔循环排序就地反转链表 Tree BFS Tree DFS 两堆子集修改后的二进制搜索前K个元素 K路合并拓扑排序让我们开始吧！...如何识别Tree BFS模式：如果要求你逐级遍历一棵树（或逐级遍历）具有Tree BFS模式的问题：二叉树级顺序遍历（简单）锯齿形遍历（中） 8、Tree DFS 树DFS基于深度优先搜索（DFS...，并且要求你查找某个元素时，可以使用的最佳算法是二进制搜索。...如果减少，则搜索结束=中间+1 这是"修改后的二进制搜索"模式的直观表示：具有修改后的二进制搜索模式的问题：与订单无关的二进制搜索（简单）在排序的无限数组中搜索 12、前K个元素任何要求我们在给定集合中找到顶部

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哈夫曼树

3）从F中删除这两棵树，并把这棵新的二叉树同样以升序排列加入到集合F中。 4）重复2）和3），直到集合F中只有一棵二叉树为止。 ...对于哈夫曼树中的节点其数据类型如下： typedef struct QHTNode{ char c;...在数据通信中，经常需要将传送的文字转换成二进制字符串，这个过程就是编码。...哈夫曼编码是一种变长的编码方案，其核心就是使频率越高的码元（这个词不知用的是否准确，就是要编码的对象，可以是字符串等等了）采用越短的编码。...对于上面的例子，权值为1的节点编码为000，权值为3的节点编码为001，权值为5的节点编码为01，权值为7的节点编码为1。

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程序优化总结分享

类和子程序设计针对问题选择合适的数据结构和算法 数据类型决定了程序内存消耗,算法决定了程序的执行速度示例1: 基因注释功能中查找overlap,即对bam文件中每条reads,在基因注释文件gtf...中查找与之相交的基因,再进行其他处理;一般对gtf文件构建线段树,线段树的具体实现二叉搜索树 VS 红黑树,由于二叉搜索树是非平衡的,极端情况下甚至会退化成链表,查找最坏需要O(N)的时间复杂度,而红黑树是自平衡的...,平均时间复杂度为O(log(N)),因此数据结构选择红黑树能达到更好的效率示例2: barcode序列编码成整型,如长度为10的ACGT序列可以编码成int32,只要4个字节,而使用string来存储至少需要...能不读写磁盘就不读写,数据量不大的情况全部放入内存,毕竟读内存比读磁盘要快1000倍纯文本转二进制,减小写盘数据量....如果确实需要输出一些中间文件,可考虑将纯文本转成二进制,或采用序列化/反序列化方案来降低数据量考虑异步/多线程读写.

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ES 常用数据类型

关键字分为以下几种: (1)、keyword 用于索引结构化内容，如ID、电子邮件地址、主机名、状态码、邮政编码或标签。...二进制类型接受二进制值作为Base64编码字符串。...默认情况下，该字段不存储且不可搜索： 2、ES结构化数据类型 2.1、Range 范围类型范围字段类型表示上限和下限之间的连续值范围。...，允许以相互独立的方式对对象数组进行索引。...具体查看官方文档 5、ES特殊数据类型 5.1 geo_point、geo_shape、point、shape 4大类型常用于地理位置搜索具体查看官方文档. 5.2 completion 配合Completion

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图像序列中快速地点识别的二进制词袋方法

摘要本文提出了一种使用FAST+BRIEF特征的二进制词袋进行视觉地点识别的新方法，首次构建了一个离散化二进制描述子空间的词袋树，并使用该树加速对几何验证的对应关系。...聚类，将其离散化为kw个二进制簇,结果为非二进制值的中位数被截断为0，这些簇形成了词袋树的第一层节点。...通过对与每个节点关联的描述子进行此操作，重复进行多次以创建后续层，最终得到一棵具有W个叶子节点的树，它们是词袋表的单词。回环检测算法 A....总结该论文提出了一种用于图像序列中快速地地点识别的算法，该算法基于字典学习方法，将图像序列转换为二进制的视觉单词表示，并使用快速搜索技术进行匹配。...对于每个图像，将其中的局部特征向量投影到聚类中心上，并将其编码成二进制编码。这样，每个图像就可以表示为一系列的二进制编码。为了进行地点识别，将每个图像的二进制编码序列称为一个词袋。

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