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流氓图的支配子树

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Python算法——树子树

Python中子树判定算法详解 树子树判定是指判断一个树是否是另一棵树子树。在本文中,我们将深入讨论树子树判定问题以及如何通过递归算法来解决。...我们将提供Python代码实现,并详细说明算法原理和步骤。 树子树判定问题 给定两棵二叉树,判断其中一棵树是否是另一棵树子树子树定义是在原树中任意节点与其所有后代形成树。...递归算法求解子树判定问题 递归算法是求解子树判定问题一种常见方法。我们可以递归地判断两个树是否相等,然后在递归地对树子树和右子树进行判定。...:", result) 输出结果: 树2是否是树1子树: True 这表示树2是树1子树。...递归算法在解决子树判定问题时具有直观且高效特性。通过理解算法原理和实现,您将能够更好地处理树结构问题。

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LeetCode:寻找重复子树_652

不过有重复多次情况,但只需返回一个重复节点,所以还需要记录count,使用map即可。 问题二:如何判断两个节点结构相同 通过递归,同时遍历两个节点。...不过需要注意 中序无法反序列化 中序序列化是不能确定二叉树,前序和后序就行。具体原因还没想清楚,正在LeetCode请教大佬。 image.png 题目 给定一棵二叉树,返回所有重复子树。...对于同一类重复子树,你只需要返回其中任意一棵根结点即可。 两棵树重复是指它们具有相同结构以及相同结点值。...示例 1: 1 / \ 2 3 / / \ 4 2 4 / 4 下面是两个重复子树:...2 / 4 和 4 因此,你需要以列表形式返回上述重复子树根结点。

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  • 支配树(Dominator Tree)

    如果我们把Java对象之间引用关系看做一张有向(可以存在环)的话,对象支配树体现了对象之间支配关系。如果所有指向对象B路径都要经过对象A,则认为对象A支配对象B。...对象支配树有以下性质: 对象A子树(所有被对象A支配对象集合)表示对象A保留集(retained set),即深堆 如果对象A支配对象B,那么对象A直接支配者也支配对象B 支配边与对象引用边不直接对应...这里解释一下浅堆和深堆: 浅堆表示一个对象结构所占用内存大小 深堆表示一个对象被GC回收后,可真实释放内存大小 从支配性质可以看出,如果释放对象A,则对象A对应支配树上子树都将被释放,因为子树对象都不可达了...所以支配树上某个对象节点子树上所有对象大小就是该对象深堆大小。 支配求解方法 简单求解方法 使用 “迭代+DFS”方法实现。时间复杂度是O(mn)。...每次删掉一个点,判断哪些点无法从起始节点r到达 删掉点u后发现点v无法到达,那么点u就是r->v必经点(点u就是v支配点) Lengauer-Tarjan算法 Lengauer-Tarjan算法可以在更优时间复杂度下求解有向支配

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    写了挺久代码,却还被异常支配?

    还是习惯了百度呢~ emmm,估计都有,小菜心虚了,赶紧奋笔,摆脱被异常支配烦恼。电子设备面前你,为了更有底气回答上面那几个问题,不妨跟小菜再来复习下 异常 吧!...Exception 类以及它子类,代表程序运行时发送各种不期望发生时间。可以被 Java 异常 处理机制使用,是异常处理核心。...当有异常抛出时候我们也想要有更加详细信息来追溯异常源头。 e.printStackTrace() 这个异常方式是我们捕获异常时候,系统会自动为我们生成,它输出格式如下: ?...这个方法将返回一个由栈轨迹中元素所构成数组,其中每个元素都表示栈中一帧。数组第一个元素表示是栈顶元素,并且是调用序列中最后一个方法调用;数组最后一个元素是调用序列中第一个方法调用。 ?...当时在我们打算抛出异常时候,却发现编译器提示报错。纳闷同时,怀疑了一下这编译器是不是坏了? 事实不是这样,在继承和覆盖过程中,某个特定方法"异常说明接口"不是变大了而是变小了。

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    删除流氓软件方法「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 电脑在网上下载一些东西时经常被捆绑下载很多流氓软件,导致电脑是不是跳出一些弹窗广告,烦不胜烦。...经过努力奋斗终于把流氓软件都删除了,下面介绍几个删除流氓软件经验。 1、如果软件不是安装在C盘,可以使用bitloacker给D盘加密,这样开机就不能自启,就可以删除了。...选择其它规则, 右键新增哈希规则(散列规则), 点击“浏览”选择你要禁止自启动项,比如exe、dll等应用程序,点击确定,然后重启电脑,你流氓软件就不会开机自启动...这时有个很简单办法,直接修改dll后缀,比如在dll末尾加apk,然后重启电脑,这时因为dll被修改后缀,进程无法链接到它,这个dll就可以被删除了。...5、有些文件夹是空,删除时弹出文件正在其它程序中打开,这是流氓软件把可执行程序隐藏了,可以下载Unlock打开该文件夹并删除它,也可以使用360进行删除。

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    ChatGPT是人类被AI支配开始吗?

    这不是刁难,现在人工智能发展已经达到了这个水平,输入一张图片,要模型输出描述性文本,术语叫“-文生成”。由于同时涉及图像和文本两种不同类型,也叫多模态任务。...目前-文生成以及更广域多模态任务是现在人工智能领域研究热点,已经产出可用成果,还记得2022年上半年非常热门文-生成模型DALL-E 2吗,这就是个多模态模型,而且使用了-文生成相关成果。...那么,介绍ChatGPT时经常提到大统一模型是什么?其实说是背后Transformer模型,也叫自注意力模型。...人工智能会不会支配人类先放一放,公开聊天机器人有很多,试一试就知道,能把话说利索了目前就这一款。 引起轰动可能因为你是真厉害,也可能因为别人都太拉胯。...我就说一点,你看到我这条内容很可能就是算法推给你。往后算法对生活影响只会更多。 最后说说我态度。很简单三个字: 搞快点。

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    C语言(跳转语句中流氓

    拓展: goto语句一般语法规则如下: ? 从上面的代码看到goto语法很简单,就是直接跳转到指定标签处,所谓标签(如例子中label)指的是后面带一个冒号标识符。...要注意一下,goto这种跳转是“无条件”跳转,也就是说goto跟标签之间可以跨越代码块,从而破坏其中栈逻辑,对goto就像一个没节操又有能力流氓,因此我们不到万不得已,别用它。 辣么!...那就是我们程序出错了快死了!那就用goto直接跳转到出错处理代码,这样既省心省力,又不用担心破坏了原有程序逻辑结构(因为程序都快死了)。比如: ? ?...点击“阅读原文”进林老师唯一官微,挑选属于你利器,跟技术死磕到底!

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    子结构--判断B是不是A子树

    题目描述 输入两棵二叉树A,B,判断B是不是A子结构。(ps:我们约定空树不是任意一个树子结构) 思路 首先找到root1结点值和root2结点值相等点,遍历比对这两个结点子树是否完全一致....需要注意几个点 1.这里可能存在重复值情况存在,因此如果遍历一个结点其子树和比对子树不一致,我们仍然需要向下遍历.如图所示我们比对第一个8,如果比对不成功,我们仍然需要继续比对子树 2.我们在比对子树时候...,如果我们比对当前结点值和目标结点值一致,我们仍然需要比对它左右子树,这里我们必须保证,左右子树必须都要和目标结点左右子树相同才行,因此第二个子树判断函数最后一行代码里用是&&而不是|| 代码:

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    基于非支配排序多目标PSO算法MATLAB实现

    这一篇是Xue Bing在一区cybernetics发论文,里面提出了两个多目标PSO特征选择算法,一个是NSPSO另一个是CMDPSO。其中NSPSO是参考了NSGA2框架和思想。...该算法简介请转到: 基于非支配排序多目标PSO算法 伪代码 ?...具体流程 ①划分数据集为测试集和训练集 ②初始化PSO算法 ③迭代开始 ④计算两个目标值(论文中是特征数和错误率) ⑤非支配排序 ⑥拥挤距离度量并排序 ⑥对每个粒子从第一前沿面选择一个粒子作为gbest...,更新当前粒子 ⑦调整粒子群 ⑧迭代结束返回 MATLAB实现: NSPSO: 注意其中FSKNN是我问题评价函数,包含两个目标值,都存入到pfitness中 MATLAB function [solution...,请转到 非支配排序算法通用MATLAB代码 拥挤距离代码: MATLAB function CrowdDis = CrowdingDistance(PopObj,FrontNO) % Calculate

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    未来十年,这些技术将支配我们生活

    当我们年龄增长,我们能不能基于互联网技术,使用移动设备或者可穿戴小工具来帮助我们度过晚年,同时监测我们健康和安全。 1.说话路牌 老人在夜间驾驶在是最恐怖。...拥有这样护理机器人就如同自己左右手,有困难自己解决。 7.带LED灯菜单 在一场富有浪漫情调烛光晚餐中,由于光线昏暗,老人家不能读取你菜单,是不是觉得很失败。...9.房屋将随我们年龄变化而变化 步入式浴缸,轮椅升降台,更低橱柜,和齐腰高电源插座等等,所以老年人并不需要向下弯曲便能使用,这样设备都在家居设计中简单改变着。...不仅如此,一些应用程序帮助您跟踪体重,运动,热量等,还有些可以帮助您了解您身体,您疾病,您手术,您药物和他们可能副作用。...我恢复应用程序,是由外科医生设计,将有助于提醒患者做好手术后准备,了解在他们住院治疗后,会发生什么,并通过量身定制自己需求进行必要康复理疗。

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    基于拥挤距离与变异支配多目标PSO算法

    NSPSO算法概述与实现 基于非支配排序多目标PSO算法 基于非支配排序多目标PSO算法MATLAB实现 PSO算法 MATLAB粒子群优化算法实现(PSO) 个体拥挤距离 在同一层Fk中需要进行选择性排序...个体拥挤距离是Fk上与i相邻个体i+1和i-1之间距离,其计算步骤为: ①对同层个体距离初始化,令L[i]d=0(表示任意个体i拥挤距离)。...②对同层个体按照第m个目标函数值升序排列。 ③对于处在排序边缘上个体要给予其选择优势。 ④对于排序中间个体,求拥挤距离: ?...(其中:L[i+1]m为第i+1个体第m目标函数值fmax,fmin分别为集合中第m目标函数最大和最小值。)...⑤对于不同目标函数,重复②到④步骤,得到个体i拥挤距离L[i]d,有限选择拥挤距离较大个体,可以是计算结果在目标空间均匀地分布,维持群体多样性。 伪代码 ?

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    另一个树子树

    题目描述 给定两个非空二叉树 s 和 t,检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值子树。s 一个子树包括 s 一个节点和这个节点所有子孙。s 也可以看做它自身一棵子树。...示例 1: 给定树 s: 3 / \ 4 5 / \ 1 2 给定树 t: 4 / \ 1 2 返回 true,因为 t 与 s 一个子树拥有相同结构和节点值...= t2.val && isEqual(t1.left, t2.left) && isEqual(t1.right, t2.right); } } 接下来,回到原题,判断树 t 是否是树 s 子树...,同样使用递归,不断判断树 s 子树和右子树,是否包含子树 t,递归结束条件就是树 s 为空,或者树 s 与树 t 相等。...{ return true; } return isSubtree(s.left, t) || isSubtree(s.right, t); } 文章标题:另一个树子树

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    统计子树中城市之间最大距离(枚举所有可能+最大直径)

    一棵 子树 是城市一个子集,且子集中任意城市之间可以通过子集中其他城市和边到达。 两个子树被认为不一样条件是至少有一个城市在其中一棵子树中存在,但在另一棵子树中不存在。...对于 d 从 1 到 n-1 ,请你找到城市间 最大距离 恰好为 d 所有子树数目。...请你返回一个大小为 n-1 数组,其中第 d 个元素(下标从 1 开始)是城市间 最大距离 恰好等于 d 子树数目。 请注意,两个城市间距离定义为它们之间需要经过数目。 示例 1: ?...子树 {1,2,3}, {1,2,4}, {2,3,4} 和 {1,2,3,4} 最大距离都为 2 。 不存在城市间最大距离为 3 子树。...树直径(最大直径结论) 先回溯生成所有的子集可能 对每个子集,判断所有点是否联通 再计算联通最大直径 选择任意一点A开始bfs,记录最后遍历到点B 从B开始bfs遍历,最后到达点C,BC

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    原题 给你一棵树(即,一个连通无环无向),这棵树由编号从 0 到 n - 1 n 个节点组成,且恰好有 n - 1 条 edges 。...返回一个大小为 n 数组,其中 ans[i] 表示第 i 个节点子树中与节点 i 标签相同节点数。 树 T 中子树是由 T 中某个节点及其所有后代节点组成树。 示例 1: ?...'a' ,以 'a' 为根节点子树中,节点 2 标签也是 'a' ,因此答案为 2 。...注意树中每个节点都是这棵子树一部分。 节点 1 标签为 'b' ,节点 1 子树包含节点 1、4 和 5,但是节点 4、5 标签与节点 1 不同,故而答案为 1(即,该节点本身)。...节点 3 子树中只有节点 3 ,所以答案为 1 。 节点 1 子树中包含节点 1 和 2 ,标签都是 'b' ,因此答案为 2 。

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    那一天,我被Redis主从架构支配恐惧

    可以拉出来一起讨论下(今天我也不知道要问什么) 候选者:最近在看「Redis」相关内容 面试官:嗯,我记得已经问过Redis基础和持久化了 面试官:要不你来讲讲你公司Redis是什么架构咯?...候选者:我前公司Redis架构是「分片集群」,使用是「Proxy」层来对Key进行分流到不同Redis服务器上 候选者:支持动态扩容、故障恢复等等......offset使用是一个环形buffer,如果该buffer满了,会覆盖以前记录) 候选者:如果找到了,那就把从缺失一部分offer开始,把对应修改命令发给从服务器 候选者:如果从环形buffer...候选者:必须啊,接下来就到了「哨兵」登场了 面试官:开始你表演吧。...候选者:然后,以前从服务器都需要跟新主服务器进行「主从复制」 候选者:已经下线主服务器,再次重连时候,需要让他成为新主服务器从服务器 面试官:嗯...我想问问,Redis在主从复制和故障转移过程中会导致数据丢失吗

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