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红黑树——动态+静态图

作者 | 陌无崖 转载请联系授权 目录 概念引入折半法二叉查找树AVL红黑树特点维持平衡变化规则变色左旋右旋示例动态旋转 概念引入 假如我们遇到一个猜数字的题,即给定一个序列,猜出该序列中的某个数字。...缺点是必须保证序列有序 二叉查找树 使用这种方法我们可以将原始的数据存储到二叉查找树中,在二叉查找树中,任意结点的左子树的值都比该结点小,右子树的值都比该结点大。同样也可以快速定位到某个数字。...因此我们需要一种平衡的二叉树,即左右子树的高度相差不大。 AVL 由于二叉查找树的缺点,AVL树解决了上述问题,AVL是一种有着特殊条件的二叉树,即平衡二叉树。...红黑树 红黑树是在AVL的基础上进行改进,通过使每个结点有颜色来保证二叉树的平衡。如下图所示: ?...高清大图可以公众号后台回复红黑树 动态旋转 ? 旋转 关于旋转源码可以进入我的github仓库查看,点击阅读原文进入我的github

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    《Python环境配置|Python技能树》

    可以简单理解为就是python客户端,你要把你的代码跑起来就要用到客户端,就像使用QQ要下载安装QQ,使用微信要下载安装微信一样 下载地址:Python官网 下载对应版本,正常安装软件无脑下一步即可,...所以cmd 命令行直接调用python解释器也可以运行得到结果,但是要进行项目型的代码逻辑梳理和编写没有人在cmd里直接写的吧!...如果我们之前没有下载有Python解释器的话,在等待安装的时间我们得去下载python解释器,不然pycharm只是一副没有灵魂的驱壳!...因为我们之前已经安装了Anaconda,已经集成了Python解释器,我们创建项目工程时直接选择即可 Anaconda的python环境即可!...自己从官网安装了解释器的也可以选择官网的python解释器,基本没有影响,后期项目又可能会造成依赖包的冲突,纯小白建议不用装官网python

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    Python技能树丨Python简介

    2.3 易学 Python 极其容易上手,因为 Python 有极其简单的说明文档。...,「Python技能树」将采用以下3种办法: 3.1 学理论——懂原理 在每节实验课程的前半部分,我们会先为您说明本节实验的知识点,重点部分也会通过字体颜色加以强调。...为了帮助您深刻理解知识,CSDN python技能树,不仅准备了大量体系化的知识,还有真题练习,你需要运用学到的知识,独立思考,完成一个功能或实现目标,体会编程的乐趣。...四、Python技能树能给我带来什么 技能树是CSDN提供的系统化,面向实战的学习环境。除了传统的阅读学习, 技能树为每一个知识点都提供了匹配的练习题,帮助用户随练随学直到精通。...学习完技能树之后,你将: 进入编程的大门,明白编程的作用,建立编程的兴趣、方法和习惯。帮助用户从初学者成长为合格的Python 工程师。

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    Python实现霍夫曼树

    霍夫曼树是一种特殊的二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树,又称为最优二叉树。...给定 N 个权值作为二叉树的 N 个叶节点的权值,构造一棵二叉树,若该二叉树的带权路径长度达到最小,则称该二叉树为霍夫曼树。 霍夫曼树中权值越大的节点离根越近。...只有当二叉树的带权路径长度最小时,二叉树才是霍夫曼树。...从森林中选出根节点权值最小的两棵树,分别作为新树的左右子树(这样构造新树满足霍夫曼树),且新树的根节点权值为其左右子树根结点的权值之和。然后将被合并的两棵树从森林中删除,将新树添加到森林中。...现在验证一下,树的带权路径长度为 WPL = 13*1 + 7*2 + 3*3 + 5*3 = 51,权值越大的节点路径越短,所以这是一棵霍夫曼树。 三、Python实现霍夫曼树 1.

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    python技能树测评

    Python技能树测评 内容 产品功能 UI界面 使用体验 结束语 内容 内容相对来说比较全面(覆盖基础,爬虫,web开发) 但界面比较杂乱,排版待优化 产品功能 在参考资料中加入了视频讲解我认为相当之哇塞...通过清晰简明、结构良好的笔记,帮助理清、理解、掌握知识,可以说笔记是我们学习编程很高效的辅助和工具 我认为python技能树还有一点待优化就是技能树可以一直答题,直到正确为止,建议可以加一下每日同一道题错误限制...,这样才能使用户更重视学习 UI界面 我认为python技能树最大的缺点就是答案过长,想要确定最终答案需要多次上下滑动才能确定,建议加一些可以一次性看到所有答案的辅助工具 使用体验 使用体验较为良好...可以加一些用户激励活动,打卡可以获得一些奖励比如现金打赏或者是抽奖之类的 结束语 以上就是我对于python技能树的测评,如果有改进的建议欢迎各位留言,还是非常建议大家来Python技能树进行学习(人生苦短...,我用python)

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    Python生成目录树

    1、CMD生成目录树 在 windows 系统中,有一个 CMD 指令可以生成目录树,该条指令是 "tree" 。...2、Python生成目录树 上述 CMD 方式虽然可以生成目录树,但是并不美观,让我们用 Python 实现。...同样可以使用以下三条命令进行测试: python dirtree.py :打印当前目录的目录树; python dirtree.py E:\Programming\Python\applications...:打印指定目录的目录树; python dirtree.py E:\Programming\Python\applications dirtree.txt:打印指定目录的目录树并保存成文件。...3、其他想法 本来在改进部分还想要生成图片,但是经过一番测试遇到以下问题: 使用 PIL 库把目录树转换为图片:该库在生成图片的时候要指定图片的大小,我们知道目录树结构根据文件夹内容不定长度和高度,所以需要动态计算长度和高度

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    基于决策树的动态时序动量策略

    为了验证,我们使用决策树模型去学习在什么样的市场波动下使用什么样的动量策略。我们的训练目标定义为在当前市场波动情况下,在长周期和短周期动量信号的不一致的情况下,在下一个阶段采用的策略。...训练时,只使用长短周期动量不一致的数据,所使用的模型只是简单的决策树模型。经过训练后,决策树模型给出了一个阈值17%。当月度波动大于17%时,短周期的动量策略效果优于长周期的动量策略;反之亦然。...图9和图10展示了长周期、短周期、50/50组合和图5中展示的决策树策略的alpha和beta分解,以及标准普尔500指数买入并持有策略。...基于SPX波动率的决策树策略通过两种方式实现其优异表现:一是其总体beta敞口相对中性,这解释了其较低的下跌;其次,它的alpha来自于市场择时和波动择时。...总结 在本研究中,我们基于决策树模型来建立一个基于市场波动状态来动态选择不同周期的时许动量策略。其中,利用决策树分类器的简单性和可解释性来提取和理解时序动量策略投资者所面临的信号速度的问题。

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