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    js应用字典

    字典又叫前缀或Trie,是处理字符串常见的一种树形数据结构,其优点是利用字符串的公共前缀来节约存储空间,比如加入‘abc’,‘abcd’,‘abd’,‘bcd’,‘efg’,‘hik’之后,其结构应该如下图所示...当有新的单词加入时,需要判断是否在已经存储的单词中,如果不存在则直接插入 2.来了一个单词的前缀,统计一下存储的单词中有多少个单词前缀是和该单词前缀相同 下面我们开始来实现这个数据结构: //字典...字典的一个常用场景有代码补全,输入框单词提示等。 Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。...Trie也有它的缺点, 假定我们只对字母与数字进行处理,那么每个节点至少有52+10个子节点。为了节省内存,我们可以用链表或数组。在JS中我们直接用数组,因为JS的数组是动态的,自带优化。

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    Map集合、散列表、红黑介绍

    所以,就先介绍Map集合、散列表和红黑吧! 看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础: Java实现单向链表 栈和队列就是这么简单 二叉就这么简单 ? ?...在Java中,散列表用的是链表数组实现的,每个列表称之为桶。【之前也写过桶排序就这么简单,可以回顾回顾】 ?...如果散列表太满,是需要对散列表再散列,创建一个桶数更多的散列表,并将原有的元素插入到新表中,丢弃原来的表~ 装填因子(load factor)决定了何时对散列表再散列~ 装填因子默认为0.75,如果表中超过了...上面散列表中已经提过了:如果桶数满的时候,JDK8是将链表转成红黑的~。...,要分好几种情况,代码量很大~这里我就不介绍了,因为要学起来是一大堆的,很麻烦~ 3.3从2-3到红黑 由于2-3为了保持平衡,在维护的时候是需要大量的节点交换的!

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    智慧刷课js脚本

    前言   最近博主选了两门智慧的选修课,以前都是电脑安装安卓模拟器然后模拟器安装知到app 使用模拟器播放,挺麻烦的,今天在页面上随便点了下,突然发现智慧的pc端播放器不是使用flash而是使用的html...+js,于是想到使用js点击事件控制播放下一集(智慧视频要求只需要看到80%即可)、关闭答题弹窗(智慧的答题可以不管直接关闭,超星的必须答题),如果需要为播放到100%切换下一集请更改第45行的83...由于是纯JS代码,基本没有被检测作弊的风险,博主不做100%的保证,谨慎使用!!...---- 程序js代码 /** * author: 雨落凋殇 * website: https://rainss.cn * description: 自动播放、下一集、关闭答题窗口、刷智慧网课...---- JS代码文件下载 智慧刷课脚本.js 原创文章转载请注明出处 ! 雨落凋殇博客https://rainss.cn

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    AVL 旋转及 JS 实现,平衡支棱起来~

    AVL旋转 在 AVL 中,增加和删除元素的操作则可能需要借由一次或多次 旋转,以实现的重新平衡。 所以,AVL最核心操作就是“AVL 旋转”!...以下 GIF 演示了不断将节点插入AVL时的情况,包含: 左旋(Left Rotation) 右旋(Right Rotation) 右左旋转(Right-Left Rotation) 左右旋转(Left-Right...Rotation) 以及带子树的右旋(Right Rotation with children) 安利一个在线动态演示 VAL 的旋转的网站:www.cs.usfca.edu/~galles/vis...因此,删除操作的时间复杂度为O(logN)+O(logN)=O(2logN); JS 实现 左单旋: function roateLeft(AvlNode) { var node =...,脑袋也有点晕眩了╮(╯▽╰)╭ 啃不下来,就先收藏慢慢啃吧~~ 不慌,后续还会带来更多关于平衡二叉的练习,以及前端少有接触的红黑等等。。。

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    决策和相关

    基本步骤 观察数据,选取特征 创建决策 测试决策 相关 定义 相关可以理解是选取的特征对分类结果的区分程度 相关越高,说明选取的特征对结果分类的效果越好。...在创建决策时,我们要优先选取相关更高的特征。 计算相关 corr( )函数 作用: 计算两列数据的相关。corr是单词correlation的缩写,是相关、关联的意思。...找到相关最高的特征 相关的正负 当特征不止一个时,可以分别计算每个特征与结果的相关,通过比较相关的大小,找到合适的特征。...当两组数据的相关是正数时,我们也说这两组数据是正相关的;当两组数据的相关是负数时,我们也说这两组数据是负相关的。 相关的正负,反映的是两组数据变化的方向是不是一样,并不表示相关的大小。...即使相关是一个负数,两组数据的相关也可能非常高。 比较相关时,不需要考虑正负,只比较后面数字的大小就可以了。 正解率 决策在做分类的时候,结果不一定都是正确的。

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