选择存在 attr 属性，且该属性是一个以空格作为分隔的值列表，其中至少有一个值为 value 的元素
1．设 Listhead 为一单链表的头指针，单链表的每个结点由一个整数域 DATA 和指针域 NEXT 组成，整数在单链表中是无序的。编一 PASCAL 过程，将 Listhead 链中结点分成一个奇数链和一个偶数链，分别由 P,Q指向，每个链中的数据按由小到大排列。程序中不得使用 NEW 过程申请空间。
当我们定义一个Series类型的数据的时候，发现Pandas会帮我们自定义生成一个0到3的索引，我个人是比较喜欢使用Pandas给我们生成的自定义索引，但是部分工作场景需要人工定义，如何实现人工定义呢？
Suppose that all the keys in a binary tree are distinct positive integers. Given the postorder and inorder traversal sequences, you are supposed to output the level order traversal sequence of the corresponding binary tree.
节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度； 如上图：A的为6 叶节点或终端节点：度为0的节点称为叶节点； 如上图：B、C、H、I...等节点为叶节点 非终端节点或分支节点：度不为0的节点； 如上图：D、E、F、G...等节点为分支节点 双亲节点或父节点：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点； 如上图：A是B的父节点 孩子节点或子节点：一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点； 如上图：B是A的孩子节点 兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点； 如上图：B、C是兄弟节点 树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度； 如上图：树的度为6 节点的层次：从根开始定义起，根为第1层，根的子节点为第2层，以此类推； 树的高度或深度：树中节点的最大层次； 如上图：树的高度为4 堂兄弟节点：双亲在同一层的节点互为堂兄弟；如上图：H、I互为兄弟节点 节点的祖先：从根到该节点所经分支上的所有节点；如上图：A是所有节点的祖先 子孙：以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图：所有节点都是A的子孙 森林：由m（m>0）棵互不相交的树的集合称为森林；
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结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。 有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点 除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(1<= i<= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继 因此，树是递归定义的。
众所周知，在ggplot2中，对于分类型变量，我们可以通过将其转换为factor类型，并通过设置其levels控制其在坐标轴的顺序。
例1：已知前序ABCDE，中序BCADE，求后序；同类型，已知任意两个求第三个
性质3：在任意一棵二叉树中,如果其终端结点数为n0，度为2的结点数为n2，则n0=n2+1。
本文和大家聊聊搜索算法，计算机解决问题的抽象流程是，先搜索，或完全搜索后得到答案，或边搜索边找答案。所以，对给定的数据集进行搜索是解决问题的前置条件。不搜索，无问题。
二叉树中的节点最多只能有2个子节点，一个是左侧子节点，一个是右侧子节点，这样定义的好处是有利于我们写出更高效的插入，查找，删除节点的算法。
Heapsort类似于 选择排序我们反复选择最大的项目并将其移动到列表的末尾。主要的区别在于，我们不是扫描整个列表来查找最大的项目，而是将列表转换为最大堆（父节点的值总是大于子节点，反之最小堆）以加快速度。
语法格式：row_number() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc)
1.术语 1.树（tree): 树是n(n≥0)个结点的有限集T, 当n=0时，T为空树； 当n>0时, (1)有且仅有一个称为T的根的结点, (2)当n>1时,余下的结点分为m(m>0)个互不相交的有限集
每个函数都有一个唯一的 Id，从 0 到 n-1，函数可能会递归调用或者被其他函数调用。
查找定义：根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。
树是一种非线性的数据结构，它是由n(n >= 0)个有限结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，叶朝下。
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，
顺序表是一种线性的数据结构，其中数据元素按照特定的顺序依次存储在连续的内存空间中。它由一系列元素组成，每个元素都与唯一的索引（或者叫下标）相关联，索引从 0 开始递增。 顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。 下面这张图中，最下面那行数字0~9代表的是元素的索引，天蓝色的柱子中的数字代表的是顺序表中的元素，顺序表中的元素必须是同一数据类型的，数据类型可以是整数、浮点数、字符串等等。
通过【学点数据结构和算法】系列的1-4，我们已经学习了数据结构中常用的线性结构。从物理存储方面来说，它们又分为顺序存储和链式存储结构。他们各自有自己的优缺点，顺序存储结构读快写慢，链式存储结构写快读慢。但是这些数据元素之间的关系都为一对一的关系，而我们生活中关系不止是一对一，有可能是一对多，多对多的情况… 本篇博客，我们就要学习一种新的数据结构——树，它将为我们展示一个全新的“世界”。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/163126.html原文链接：https://javaforall.cn
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
导读：Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
本次的系列博文主要是针对 腾讯课堂七天前端求职提升营 课程中，所推送的面试题目及编程练习的一次汇总，期间还包括三次直播课的分享，均由腾讯导师给大家讲解，该系列博文的发布已得到 IMWeb 前端学院助教的许可
先说第一块，线性结构。这里涉及的主要知识点就是顺序表和链表，以及衍生出来的栈和队列。顺序表不必多说，就是内存中一块连续的区域，紧密排列了若干个相同类型的数据。显然，这种设计需要事先知道同样的元素一共有多少，不然就无法开辟出合适的内存区域（即会存在浪费或者不足）。为了解决数组这种元素数量不灵活的缺点而提出的方法就是链表。链表的基本单位是节点，每个节点拥有一个数据区和一个next指针，其中数据区用于存放数据，next指针指向下一个节点。与顺序表相比，链表可以根据需要自由选择节点的数量，从而解决了内存分配不合适的问题。
2022年2月21日，广西壮族自治区公安厅发布《广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购》的公开招标公告，预算 74503000 元。 质疑答复书 2022年3月14日发布质疑答复书桂政采函〔2022〕35号，详细内容如下。 质 疑 人：广州市普博信息科技有限公司 质疑人于2022年3月3日向本中心递交《质疑函》，对广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购（GXZC2022-G1-000095-CGZX）的采购文件提出质疑。 质疑事项1：招标文件第二章招标项目采购需求的“用户域云计算平台PaaS
5.3 二叉树的前序遍历 144. 二叉树的前序遍历 - 力扣（LeetCode）
下面是程序锅自己对网上发布的 200 道高频面试题进行分类之后的结果。这 200 道，程序锅大概花了 7 个月刷完了，并且差不多每道题都过了好几遍。
一对多：我们要存放的是所有节点存放的孩子，存放所有节点的东西是数组，由于存放的孩子的数量不固定，所以选用链表。
在Dom 编程中我们只能使用有限的函数根据id 或者TagName 获取Dom 对象. 然而在jQuery 中则完全不同,jQuery 提供了异常强大的选择器用来帮助我们获取页面上的对象, 并且将对象以jQuery 包装集的形式返回。本文主要对常用的jQuery 选择器进行一个介绍及归类。 jQuery 选择器大体上可分为 4 类：基本选择器、层次选择器、过滤选择器、表单选择器。 其中过滤选择器可以分为：简单过滤选择器、内容过滤选择器、可见性过滤选择器、属性过滤选择器、子元素过滤选择器、表单对象属性过滤选择
数组是由相同类型的元素（element）的集合所组成的数据结构，分配一块连续内存来存储。
一.数据结构和算法简介 数据结构是指数据在计算机存储空间中的安排方式,而算法时值软件程序用来操作这些结构中的数据的过程. 二. 数据结构和算法的重要性 几乎所有的程序都会使用到数据结构和算法,即便是最简单的程序也不例外.比如,你希望打印出学生的名单,这个程序使用一个数组来存储学生名单,然后使用一个简单的 for循环来遍历数组,最后打印出每个学生的信息. 在这个例子中数组就是一个数据结构,而使用for循环来遍历数组,则是一个简单的算法.可见数据结构和算法是构成程序的灵魂所在,而且也有人提出数据结构+算法=程序. 简单算法
树结构中，位于同一层的节点之间互为兄弟节点。例如，图 1 的普通树中，节点 A、B 和 C 互为兄弟节点，而节点 D、E 和 F 也互为兄弟节点。孩子兄弟表示法，采用的是链式存储结构，其存储树的实现思想是：从树的根节点开始，依次用链表存储各个节点的孩子节点和兄弟节点。 因此，该链表中的节点应包含以下 3 部分内容
最近使用到java中的Properties来获取一些变量信息，但如果变量值中有中文，那么最终录入到内存中的字符将会变乱码，那么是什么原因使得中文变成乱码呢？
以一组连续空间存储树的结点，即一个一维数组构成，数组每个分量包含两个域：数据域和双亲域。数据域用于存储树上一个结点的数据元素值，双亲域用于存储本结点的双亲结点在数组中的序号（下标值），根结点没有双亲，双亲域的值为-1。
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。
二叉树的顺序存储结构就是用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左而右存储完全二叉树上的节点元素，即将完全二叉树上编号为i的节点元素存储在某个数组下边为i-1的分量中。
序列是具有先后关系的一组元素，因其具有先后关系，所以元素可以相同， 元素类型可以不同，切记集合类型是不能有相同元素的哦。
将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破， 分而治之
二叉树的性质和常用操作代码集合 性质： 二叉树的性质和常用代码操作集合 性质1:在二叉树的第i层上至多有2^i-1个结点 性质2：深度为k的二叉树至多有2^k - 1个结点 性质3：对任意一棵二叉树T，若终端结点数为n0，而其度数为2的结点数为n2，则n0 = n2 + 1 满二叉树：深度为k且有2^-1个结点的树 完全二叉树：深度为k，结点数为n的二叉树，如果其结点1~n的位置序号分别与等高的满二叉树的结 点1~n的位置序号一一对应，则为完全二叉树
答案: 不是.是由很多PE文件组成.DLL也是PE文件.如果我们PE文件运行.那么就需要依赖DLL.系统DLL就是Kerner32.dll user32.dll等等.这些都是PE文件.
两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。每趟列车从入口可以选择任意一条轨道进入，最后从出口离开。在图中有9趟列车，在入口处按照{8，4，2，5，3，9，1，6，7}的顺序排队等待进入。如果要求它们必须按序号递减的顺序从出口离开，则至少需要多少条平行铁轨用于调度？
给定一个二叉搜索树的根节点 root ，和一个整数 k ，请你设计一个算法查找其中第 k 个最小元素（从 1 开始计数）。
但是在两个月的算法练习中，第一次体会到编程不仅仅是技术，还是艺术，感受到了编程是一件很酷的事情
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。
要了解堆首先得了解一下二叉树，在计算机科学中，二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。 二叉树的每个结点至多只有二棵子树（不存在度大于 2 的结点），二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第 i 层至多有 2i - 1 个结点；深度为 k 的二叉树至多有 2k - 1 个结点；对任何一棵二叉树 T，如果其终端结点数为 n0，度为 2 的结点数为 n2，则n0 = n2 + 1。
在Go语言中，使用二叉搜索树（BST）进行排序，然后通过中序遍历输出这些数的排序算法的性能分析主要取决于BST的性质。
这里优先选择了 LeetCode 热题 HOT 100 中的树题，毕竟刷题的边际收益就是冲击需要算法的面试，所以 Hot 优先级更高。
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