首先要在代码中开启webview debug 然后输入Chrome://inspect 然后切换driver 获取元素控件 如果想要在继续测试原生，则需要将driver切换回来
数据结构是组织数据的方式，例如树，但是要注意数据结构有两种形式：逻辑结构和存储结构，这两种结构在表示一种数据结构的时候不一定完全相同的，逻辑结构是我们分析数据结构和算法的主要形式，而存储结构则是数据结构在内存中的存储形式。
查找表: 由同一类型的数据元素（记录）组成的集合。 记作：ST={a1,a2,…,an} ● 关键字: 可以标识一个记录的数据项 ● 主关键字: 可以唯一地标识一个记录的数据项 ● 次关键字: 可以识别若干记录的数据项
继上个版本号“RDIFramework.NET V2.8版本号公布”5个多月的时间。V2.9版本号面世了，感谢各位的支持。欲了解2.8版本号新增与更新的内容能够查看以下的链接地址，此文就不再展示2.8版本号中的特色了。
目录 一、查找的定义 二、线性表的查找 2.1 、顺序查找 2.2、二分查找 2.3、分块查找 三、树表查找 3.1 、二叉排序树 3.2 、平衡二叉树 一、查找的定义 查找 又称检索，是数据处理中经常使用的一种重要运算。采用何种查找方法，首先取决于使用哪种数据结构来表示“表”，及表中的数据元素按何种方式组织。 查找有内查找和外查找之分。若整个查找过程都在内存进行，则称为内查找；反之，若查找过程需要访问外存，则称为外查找。
今天，我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于树Tree 的相关知识点和具体的算法。
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
①先递归遍历左子树到尽头，将每一项push到一个数组中，先是得到这样的一个结果[56,22,10]。
二叉排序树中查找某关键字时，查找过程类似于次优二叉树，在二叉排序树不为空树的前提下，首先将被查找值同树的根结点进行比较，会有 3 种不同的结果：
队满的条件：(tail+1)%size =head。（因为为了区分队空 和 队满，留一个位置不让存储）
如图，树结构的组成方式类似于链表，都是由一个个节点连接构成。不过，根据每个父节点子节点数量的不同，每一个父节点需要的引用数量也不同。比如节点 A 需要 3 个引用，分别指向子节点 B，C，D；B 节点需要 2 个引用，分别指向子节点 E 和 F；K 节点由于没有子节点，所以不需要引用。
上篇博文我重点介绍了八大内部排序，这篇博文（数据结构与算法的最后一课）重点介绍查找，我们依旧沿用上篇博文的风格，先简单介绍，再以例子重点讲解。
树这种数据结构包括根节点root，左右节点，子树中又有父节点，子节点，兄弟节点，没有子节点的成为叶子节点，树分为二叉树和多叉树
1、排序树——特点：所有结点“左小右大 2、平衡树——特点：所有结点左右子树深度差≤1 3、红黑树——特点：除了具备二叉查找树的特性外还有5个特性以致保持自平衡。 4、字典树——由字符串构成的二叉排序树 5、判定树——特点：分支查找树（例如12个球如何只称3次便分出轻重） 6、带权树——特点：路径带权值（例如长度） 7、最优树——是带权路径长度最短的树，又称 Huffman树，用途之一是通信中的压缩编码。
PHP数据结构（十三） ——动态查找表（二叉排序树） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概念 1、动态查找表特点 当对动态查找表进行查找时，如果查找成功，会返回查找结果；如果查找失败，会对动态查找表插入查找结果，并且根据各类动态查找表的性质，对表进行动态调整。 2、二叉排序树（又称二叉查找树） 二叉排序树或者是一棵空树，或者满足以下特性： 1）若左子树非空，则左子树的所有节点小于根节点； 2）若右子树非空，则右子树的所有节点大
在 AVL 树中，增加和删除元素的操作则可能需要借由一次或多次 树旋转，以实现树的重新平衡。
上一篇《大小堆解决【数据流中位数】问题，nice 图解~》讲到了 AVL 树，即：自平衡二叉查找树；
树表 表结构在查找过程中动态生成 对于给定值key 若表中存在，则成功返回； 否则插入关键字等于key 的记录 二叉排序树 二叉排序树或是空树，或是满足如下性质的二叉树： - 若其左子树非空，则左子树上所有结点的值均小于根结点的值； - 若其右子树非空，则右子树上所有结点的值均大于等于根结点的值； - 其左右子树本身又各是一棵二叉排序树 [在这里插入图片描述][在这里插入图片描述]>中序遍历二叉排序树后**得到一个关键字的递增有序序列** --- 二叉排序树的操作－查找 若查找的关键字等于根结点
深度优先，前、中、后遍历顺序，就是组合[根左右]，移动根的位置，根左右、左根右、左右根，但是我即使代码会写了，还是搞不明白这个根左右与遍历的关系毛线头在哪里，特别是中序遍历的左根右，
阅读官方在线文档无疑是学习Oracle最好的方法，本文参考在线文档介绍表连接以及连接树（Join Trees）。
栈是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。 队列是只允许在一段进行插入操作、而在另一端进行删除操作的线性表。
算法实现： pre、mid：前序遍历、中序遍历的结果结果数组 pl、pr、ml、mr：前序、中序遍历结果数组的左右边界 p：创建当前树的根结点 leftRoot、rightRoot：创建当前树的左子树、右子树的根结点 pos：记录当前树的根在中序遍历中的位置 (根在前序遍历中的位置不用记录，前序遍历结果的第一个就是) num：记录左子树结点的个数 lpl、 lpr、 lml、 lmr：记录前序遍历、中序遍历中左子树的范围 rpl,、rpr,、rml、rmr：记录前序遍历、中序遍历中右子树的范围
查找表是由同一类型的数据元素构成的集合。例如电话号码簿和字典都可以看作是一张查找表。 在查找表中只做查找操作，而不改动表中数据元素，称此类查找表为静态查找表；反之，在查找表中做查找操作的同时进行插入数据或者删除数据的操作，称此类表为动态查找表。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
静态查找指的是只对表执行查找操作，并不会动态添加元素。静态查找主要有顺序查找和二分查找两大类，接下来我们依次讲解一下。
做数据库开发的程序员，可能每天都会处理各种各样的查询sql，这个就是查找(Search)。通过查询记录主键字段(即主关键码)或其它非唯一字段(即次关键码)找到所需要的记录。 如果在查找的过程中，不改变原始数据(的数据结构)，则这种查找称为静态查找(Static Search)；如果找不到，需要向数据库里插入记录(或者找到了，需要从数据库里删除)，这种在查找过程中需要动态调整原始数据(的数据结构)，这种查找称为动态查找(Dynamic Search). 被查找的数据结构（比如数据库中的某张表）称为查找表，用于
不知道这个能不能放在首页，不行的话我会测下来的。 另外这个算不算是一种架构呢？ 欢迎大家多多批评指教！ 说在前面： 1、 配置文件并不是 web.config文件，显然要往配置文件里放很多的东西，we
数组内存地址是连续的，但是js中的内存地址是不连续，原因是数据类型可以是任意类型导致的
二叉排序树的查找时从根结点开始，沿着某一分支逐层向下进行比较比较的过程。若二叉排序树非空，将给定值与根结点的关键字比较，若相等，则查找成功；若不等，则当根结点的关键字大于给定关键字时，在根结点的左子树中查找，否则在根结点的右子树中查找。
之前我们讲到二叉搜索树，从二叉搜索树到2-3树到红黑树到B-树。 二叉搜索树的主要问题就是其结构与数据相关，树的深度可能会很大，Treap树就是一种解决二叉搜索树可能深度过大的另一种数据结构。
四、Map接口 Map与List、Set接口不同，它是由一系列键值对组成的集合，提供了key到Value的映射。同时它也没有继承Collection。在Map中它保证了key与value之间的一一对应关系。也就是说一个key对应一个value，所以它不能存在相同的key值，当然value值可以相同。实现map的有：HashMap、TreeMap、HashTable、Properties、EnumMap。 4.1、HashMap 以哈希表数据结构实现，查找对象时通过哈希函数计算
实现线性表的方式一般有两种，一种是使用数组存储线性表的元素，即用一组连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。另一种是使用链表存储线性表的元素，即用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素（存储单元可以是连续的，也可以是不连续的）。
特点是物理位置上的邻接关系来表示结点的逻辑关系，具有可以随机存取表中的任一结点的，但插入删除不方便
1.树（Tree）是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中：(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点；(2)当n>1时，其余节点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2……Tm，其中每一个集合本身又是一颗树，并且称为根的子树(SubTree)
列表：由同一类型的数据元素组成的集合。 关键码：数据元素中的某个数据项，可以标识列表中的一个或一组数据元素。 键值：关键码的值。 主关键码：可以唯一地标识一个记录的关键码。 次关键码：不能唯一地标识一个记录的关键码。
实现线性表的方式一般有两种，一种是使用数组存储线性表的元素，即用一组连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。另一种是使用链表存储线性表的元素，即用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素。
在计算机科学中，树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实现这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由 n（n>0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
在JDK8之前其实就已经有红黑树的应用，比如TreeMap的底层就是用了红黑树的数据结构。本文主要是为了讲解JDK8中HashMap底层数据结构的铺垫。
PHP数据结构（六）——树与二叉树之概念及存储结构 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、树的含义 1、树为非线性结构，是n(n>=0)个节点的有限集，非空树有一个根节点，n>1时有m(m>0)个互不相交的子树。 2、树的节点包含一个数据元素及若干指向其他节点的分支，节点拥有子树的数目称为树的度，度为0的节点称为叶子或终端节点，度不为0的节点称为非终端节点或分支节点。树的度为各节点度的最大值。 3、节点的子树称为节点的孩子，节点称为孩子的双亲，同一个双亲的节点称为兄弟，节点的祖先为从根到该节点所经分支上的
栈（stack）是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫做栈顶（top）。它是后进先出（LIFO）的。对栈的基本操作只有 push（进栈）和 pop（出栈）两种，前者相当于插入，后者相当于删除最后的元素。
1.所有能被输入到计算机中，且能被计算机处理的符号的总称。如：实数、整数、字符（串）、图形和声音等。
二叉排序树可以通过递归的方法来定义，它或者是空二叉树，或者是具有如下定义的二叉树：
接上一篇《AVL 树旋转及 JS 实现，平衡树支棱起来~》，来了个难的，再来个相对简单的，别一直搁那“旋转树”而打击了“种二叉树”的自信心~~
斐波那契查找与折半查找很相似，他是根据斐波那契序列的特点对有序表进行分割的。他要求开始表中记录的个数为某个斐波那契数小1，即n=F(k)-1;
顺序查找 成功的平均查找长度为 (n+1)/2，也就是说查找的平均次数约为表长的一半，优点就是算法简单适应面广，对查找的表结构没什么要求，缺点就是查找长度太长效率低下。
40节介绍了HashMap，41节介绍了HashSet，它们的共同实现机制是哈希表，一个共同的限制是没有顺序，我们提到，它们都有一个能保持顺序的对应类TreeMap和TreeSet，这两个类的共同实现基础是排序二叉树，为了更好的理解TreeMap/TreeSet，本节我们先来介绍排序二叉树的一些基本概念和算法。 基本概念 先来说树的概念，现实中，树是从下往上长的，树会分叉，在计算机程序中，一般而言，与现实相反，树是从上往下长的，也会分叉，有个根节点，每个节点可以有一个或多个孩子节点，没有孩子节点的节点一般称
前面已经介绍了二叉树的存储和遍历，今天这篇教程我们以二叉排序树为例，来演示如何对二叉树的节点进行「增删改查」。开始之前，我们先来介绍什么是二叉排序树，以及为什么要引入这种二叉树。
这段时间在圈子里也认识了很多大佬们，从他们身上看到的是事业有成，感情幸福，还都很年轻。不禁感叹，年轻人都这么有规划，成为了别人眼中的人生赢家模样。我觉得不要太在意与别人的横向比较，更多的应该是与自己的纵向比较。因为普通人更多，我们都是在为工作、生活努力的那群人。这句话更多的是想送给一部分关注我号，目前比较焦虑的小伙伴，你要坚信只要努力，没有办不成的事。
在dictionary.com 中 composition 的定义为：将部分或者元素组合成一个整体的行为。简单说，组合就像堆乐高积木，我们可以将积木组合成一个结构。
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