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資料結構第四節（ 樹(中)）

2020-11-05 14:25:10 後端開發

樹

這次我們接著來說樹，上次說了樹的基本性質和遍歷一顆樹的4種方式，這次將會說到幾種很“有用”的二叉樹

二叉搜索樹

對一顆二叉樹，該如何實作它的動態查找(會有新元素的添加，和對當前樹包含元素的洗掉)，前面我們已經學過了我們二分查找，很自然的如果我們再構建一棵樹時，如果當前節點的左子樹都比他小，右子樹都比他大，對這樣的樹，我們叫做二叉搜索樹，根據這樣的性質，我們可以很自然的得出，二叉搜索樹最小的節點它的最左端的節點，二叉搜索樹最大的節點它的最右端的節點，

二叉搜索樹的查找

我們知道對于一棵二叉搜索樹，他任何節點的左子樹都比他小，右子樹都比他大，自然的一種二分查找，從根結點開始遍歷，如果當前節點比需要查找的值大從他的右子樹，比需要查找的值小從他的左子樹，相等則回傳，如果直到指向為空都無法找到，說明該節點并不在樹上，下面是代碼實作，

//find max value
Position FindMax(BinTree BST) {
	if (!BST) {
		return NULL;
	}
	while (BST->Right) {
		BST = BST->Right;
	}
	return BST;
}
//find min value
Position FindMin(BinTree BST) {
	if (!BST) {
		return NULL;
	}
	while (BST->Left) {
		BST = BST->Left;
	}
	return BST;
}
//find in value
Position Find(BinTree BST, ElementType X) {
	//the tree is empty ,return NULL;
	while (BST) {
		//the X is big than now position's value, may be in the right or doesn't has.
		if (X > BST->Data) {
			BST = BST->Right;
		}
		else if (X < BST->Data) {
			BST = BST->Left;
		}
		else {
			return BST;
		}
	}
	return NULL;
}

二叉搜索樹的插入

同查找一個值一樣，對于二叉搜索樹的插入，先從根結點開始遍歷，如果小于它就插入它的左子樹，大于它就插入它的右子樹，直到我們找到了位置，再申請一個節點將它接上去，

//insert
BinTree Insert(BinTree BST, ElementType X) {
	//if the tree is empty,creat a node and return
	if (!BST) {
		BST = malloc(sizeof(struct TNode));
		BST->Data = https://www.cnblogs.com/cs-Miscellaneous/p/X;
		BST->Left = NULL;
		BST->Right = NULL;
	}
	else {
		//the X is big than now position, insert X in its right tree
		if (X > BST->Data) {
			BST->Right = Insert(BST->Right, X);
		}
		//the X is small than now position, insert X in its left tree
		else if (X < BST->Data) {
			BST->Left = Insert(BST->Left, X);
		}
		//when the X already in the tree, do nothing
		else {

		}
	}
	return BST;
}

二叉搜索樹的洗掉

二叉樹最多有兩個節點，在洗掉時我們可能遇到幾種情況，分別是該節點沒有子節點（葉子節點），有一個子節點，有兩個子節點，
如果沒有子節點，我們直接釋放掉該節點，回傳一個NULL接上去，如果只有一個子節點，我們只需要釋放該節點，并把他的那個子節點接上去即可，有兩個子節點時，問題變得麻煩起來，有一個策略將是，將問題轉化為洗掉一個葉節點，或洗掉一個只有一個兒子的節點，
通過二叉搜索數的性質我們知道，一顆樹的最小值，位于他的最左端，最大值位于它的最右端，我們可以找到該節點右子樹的最小值，賦值給該節點，同時洗掉掉它(因為二叉搜索樹的性質，它只可能是葉節點，或者只有一個兒子，而且那樣做不會破壞二叉搜索樹的一個節點左子樹都比他小，右子樹都比他大的性質)，找該節點左子樹的最大值同理，

//delete
BinTree Delete(BinTree BST, ElementType X) {
	if (!BST) {
		printf("NOT Found\n");
	}
	else {
		//the X is big than now position, delete X in its right tree
		if (X > BST->Data) {
			BST->Right = Delete(BST->Right, X);
		}
		//the X is small than now position, delete X in its left tree
		else if (X < BST->Data) {
			BST->Left = Delete(BST->Left, X);
		}
		//find the X positon
		else {
			//has two sub tree
			if (BST->Left && BST->Right) {
				BinTree temp = FindMax(BST->Left);
				BST->Data = https://www.cnblogs.com/cs-Miscellaneous/p/temp->Data;
				temp->Data = X;
				Delete(BST->Left, X);
			}
			//has one or no sub tree
			else {
				BinTree temp = BST;
				//don't has left sub tree
				if (!BST->Left) {
					BST = BST->Right;
				}
				//don't has right sub tree
				else if (!BST->Right) {
					BST = BST->Left;
				}
				free(temp);
			}
		}
	}
	return BST;
}

平衡二叉樹

平衡二叉樹的性質

前面我面討論了二叉搜索樹，現在，想象一下，如果我們按照升序序列將節點(1-10)插入樹中，不難發現，這個樹成了顆單邊樹這樣的樹有著和鏈表一樣的查找效率，肯定是不希望發生這樣的事情的，這里引入一個叫平衡二叉樹的樹(AVL)，那么這種樹有什么特點呢？
平衡二叉樹由二叉搜索樹而來，同樣的，也是必須滿足BST的性質，而且，這顆樹必須滿足，所有節點的左右子樹高度差BF(T)=\(h_l\)-\(h_r\)不大于1.
考慮一下，一個n層高的平衡二叉樹最小需要幾個節點？
答案是\(a_n\)=\(1+a_(n-1）+a_(n-2)\)
對于一層高的平衡二叉樹，需要一個節點，兩層高的需要兩個節點，三層高的則需要一個節點加上它的左子樹(兩層的平衡二叉樹)和他的右子樹一層的平衡二叉樹，整個是一個遞回的程序

平衡二叉樹的調整

為了保證平衡二叉樹的性質，我們再插入節點或者洗掉節點時，使該樹不平衡時，又應該如何調整它使它平衡呢？根據上面平衡二叉樹是一個遞回的生成程序，我們可以知道，對于插入或者洗掉，只需要修正被破壞平衡的節點為根節點構成的樹，即修正整棵樹的平衡，

第一種情況，破壞了平衡的節點，位于被破壞平衡節點的右子樹的右子樹，此時將被破壞平衡節點的右兒子提起來，自己做右兒子的左兒子，將右兒子的左兒子做自己的右兒子，(RR旋轉)

第二種情況，破壞了平衡的節點，位于被破壞平衡節點的左子樹的左子樹，根據對稱性我們很容易想到，此時將被破壞平衡節點的左兒子提起來，自己做左兒子的右兒子，將左兒子的右兒子做自己的左兒子，(LL旋轉)

第三種情況，破壞了平衡的節點，位于被破壞平衡節點的左子樹的右子樹，此時將破壞平衡節點的所在樹的根節點提出來做新的根，并令該根的左兒子為原樹根的左兒子，右兒子為原樹根節點，并且把破壞平衡節點的所在樹的根節點的左右子樹，分別接在當前根節點左兒子的右邊和右兒子的左邊，(LR旋轉)

第四種情況，類似于第3種情況的對稱，破壞了平衡的節點，位于被破壞平衡節點的右子樹的左子樹，只需對稱著像第三種情況那樣做，(RL旋轉)
RR
LL
RL
LR
（圖片來源https://www.icourse163.org/learn/ZJU-93001?tid=1461682474#/learn/content?type=detail&id=1238255569&cid=1258682934)

課后練習題(4個小題)

04-樹4 是否同一棵二叉搜索樹 (25point(s))

給定一個插入序列就可以唯一確定一棵二叉搜索樹，然而，一棵給定的二叉搜索樹卻可以由多種不同的插入序列得到，例如分別按照序列{2, 1, 3}和{2, 3, 1}插入初始為空的二叉搜索樹，都得到一樣的結果，于是對于輸入的各種插入序列，你需要判斷它們是否能生成一樣的二叉搜索樹，

輸入格式:
輸入包含若干組測驗資料，每組資料的第1行給出兩個正整數N (≤10)和L，分別是每個序列插入元素的個數和需要檢查的序列個數，第2行給出N個以空格分隔的正整數，作為初始插入序列，最后L行，每行給出N個插入的元素，屬于L個需要檢查的序列，

簡單起見，我們保證每個插入序列都是1到N的一個排列，當讀到N為0時，標志輸入結束，這組資料不要處理，

輸出格式:
對每一組需要檢查的序列，如果其生成的二叉搜索樹跟對應的初始序列生成的一樣，輸出“Yes”，否則輸出“No”，

輸入樣例:

4 2
3 1 4 2
3 4 1 2
3 2 4 1
2 1
2 1
1 2
0

輸出樣例:

Yes
No
No

解法：模擬法，將默認樹讀入保存，每次讀入生成一個新樹，再遞回去判斷每個節點位置是否相同，不同回傳false，相同回傳判斷左右兩個子樹是否相同的合取運算，如果傳入的兩個樹都空，回傳true，其中一個不慷訓傳false，都不空再去判斷

代碼實作：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<stdbool.h>
typedef struct TreeNode* BinTree;
#define ElementType int
struct TreeNode
{
	ElementType Data;
	BinTree Left;
	BinTree Right;
};
//insert
BinTree insert(ElementType X, BinTree BST) {
	//if the tree is empty,creat a node and return
	if (!BST) {
		BST = (BinTree)malloc(sizeof(struct TreeNode));
		BST->Data = https://www.cnblogs.com/cs-Miscellaneous/p/X;
		BST->Left = NULL;
		BST->Right = NULL;
	}
	else {
		//the X is big than now position, insert X in its right tree
		if (X > BST->Data) {
			BST->Right = insert(X, BST->Right);
		}
		//the X is small than now position, insert X in its left tree
		else if (X < BST->Data) {
			BST->Left = insert(X, BST->Left);
		}
		//when the X already in the tree, do nothing
		else {

		}
	}
	return BST;
}
bool check(BinTree T1, BinTree T2) {
	if (T1==NULL && T2==NULL) {
		return true;
	}
	if(T1->Data==T2->Data){
		return check(T1->Left, T2->Left)&&check(T1->Right, T2->Right);
	}
	return false;
}
int main()
{
	int n, l;
	while (scanf("%d", &n)) {
		if (n == 0) {
			break;
		}
		scanf("%d", &l);
		BinTree OT = NULL;
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			int temp;
			scanf("%d", &temp);
			OT = insert(temp, OT);
		}
		for (int j = 0; j < l; j++) {
			BinTree TestTree = NULL;
			for (int i = 0; i < n; i++) {
				int temp;
				scanf("%d", &temp);
				TestTree = insert(temp, TestTree);
			}
			if (!check(OT, TestTree)) {
				printf("No\n");
			}
			else {
				printf("Yes\n");
			}
		}
	}
}

04-樹5 Root of AVL Tree (25point(s))

An AVL tree is a self-balancing binary search tree. In an AVL tree, the heights of the two child subtrees of any node differ by at most one; if at any time they differ by more than one, rebalancing is done to restore this property. Figures 1-4 illustrate the rotation rules.

Now given a sequence of insertions, you are supposed to tell the root of the resulting AVL tree.

Input Specification:
Each input file contains one test case. For each case, the first line contains a positive integer N (≤20) which is the total number of keys to be inserted. Then N distinct integer keys are given in the next line. All the numbers in a line are separated by a space.

Output Specification:
For each test case, print the root of the resulting AVL tree in one line.

Sample Input 1:

5
88 70 61 96 120

Sample Input 1:

70

決議：題目的意思是，讓你構建一顆2叉平衡樹，給定你插入序列，讓你輸出他的根節點，emm....那就模擬做一顆AVL(思路課程已經說了，就是把代碼轉化成程式的程序)

代碼:

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef struct TreeNode* BinTree;
#define ElementType int
struct TreeNode
{
	ElementType Data;
	BinTree Left;
	BinTree Right;
	int Height;
};
int getHeight(BinTree T) {
	if (T->Left == NULL && T->Right == NULL) {
		return 1;
	}
	else if (T->Left != NULL && T->Right == NULL) {
		return T->Left->Height+1;
	}
	else if (T->Left == NULL && T->Right != NULL) {
		return T->Right->Height + 1;
	}
	else {
		return max(T->Left->Height, T->Right->Height)+1;
	}
	
}
BinTree RR(BinTree T) {
	BinTree right = T->Right;
	T->Right = right->Left;
	right->Left = T;
	right->Height = getHeight(right);
	T->Height = getHeight(T);
	return right;
}
BinTree LL(BinTree T) {
	BinTree left = T->Left;
	T->Left = left->Right;
	left->Right = T;
	left->Height = getHeight(left);
	T->Height = getHeight(T);
	return left;
}
BinTree LR(BinTree T) {
	T->Left = RR(T->Left);
	return LL(T);
}
BinTree RL(BinTree T) {
	T->Right = LL(T->Right);
	return RR(T);
}
//insert
BinTree Insert(BinTree BST, ElementType X) {
	//if the tree is empty,creat a node and return
	if (!BST) {
		BST = (BinTree)malloc(sizeof(struct TreeNode));
		BST->Data = https://www.cnblogs.com/cs-Miscellaneous/p/X;
		BST->Left = NULL;
		BST->Right = NULL;
		BST->Height = 0;
	}
	else {
		//the X is big than now position, insert X in its right tree
		if (X > BST->Data) {
			BST->Right = Insert(BST->Right, X);
			int h1, h2;
			if (BST->Left == NULL) {
				h1 = 0;
			}
			else {
				h1 = BST->Left->Height;
			}
			if (BST->Right == NULL) {
				h2 = 0;
			}
			else {
				h2 = BST->Right->Height;
			}
			//the tree is not avl
			if (abs(h1-h2)==2) {
				//LL
				if (X < BST->Right->Data) {
					BST = RL(BST);
				}
				//LR
				else {
					BST = RR(BST);
				}
			}
		}
		//the X is small than now position, insert X in its left tree
		else if (X < BST->Data) {
			BST->Left = Insert(BST->Left, X);
			int h1, h2;
			if (BST->Left == NULL) {
				h1 = 0;
			}
			else {
				h1 = BST->Left->Height;
			}
			if (BST->Right == NULL) {
				h2 = 0;
			}
			else {
				h2 = BST->Right->Height;
			}
			if (abs(h1-h2) == 2) {
				//RR
				if (X > BST->Left->Data) {
					BST = LR(BST);
				}
				//RL
				else {
					BST = LL(BST);
				}
			}
		}
		//when the X already in the tree, do nothing
		else {

		}
	}
	BST->Height = getHeight(BST);
	return BST;
}
int main(void) {
	int n;
	scanf("%d", &n);
	BinTree BST = NULL;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		int temp;
		scanf("%d", &temp);
		BST = Insert(BST, temp);
	}
	printf("%d\n", BST->Data);
	return 0;
}

04-樹7 二叉搜索樹的操作集 (30point(s))

本題要求實作給定二叉搜索樹的5種常用操作，

函式介面定義：

BinTree Insert( BinTree BST, ElementType X );
BinTree Delete( BinTree BST, ElementType X );
Position Find( BinTree BST, ElementType X );
Position FindMin( BinTree BST );
Position FindMax( BinTree BST );

其中BinTree結構定義如下：

typedef struct TNode *Position;
typedef Position BinTree;
struct TNode{
    ElementType Data;
    BinTree Left;
    BinTree Right;
};
  1. 函式Insert將X插入二叉搜索樹BST并回傳結果樹的根結點指標；
  2. 函式Delete將X從二叉搜索樹BST中洗掉，并回傳結果樹的根結點指標；如果X不在樹中，則列印一行Not Found并回傳原樹的根結點指標；
  3. 函式Find在二叉搜索樹BST中找到X，回傳該結點的指標；如果找不到則回傳空指標；
  4. 函式FindMin回傳二叉搜索樹BST中最小元結點的指標；
  5. 函式FindMax回傳二叉搜索樹BST中最大元結點的指標，

裁判測驗程式樣例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef int ElementType;
typedef struct TNode *Position;
typedef Position BinTree;
struct TNode{
    ElementType Data;
    BinTree Left;
    BinTree Right;
};

void PreorderTraversal( BinTree BT ); /* 先序遍歷，由裁判實作，細節不表 */
void InorderTraversal( BinTree BT );  /* 中序遍歷，由裁判實作，細節不表 */

BinTree Insert( BinTree BST, ElementType X );
BinTree Delete( BinTree BST, ElementType X );
Position Find( BinTree BST, ElementType X );
Position FindMin( BinTree BST );
Position FindMax( BinTree BST );

int main()
{
    BinTree BST, MinP, MaxP, Tmp;
    ElementType X;
    int N, i;

    BST = NULL;
    scanf("%d", &N);
    for ( i=0; i<N; i++ ) {
        scanf("%d", &X);
        BST = Insert(BST, X);
    }
    printf("Preorder:"); PreorderTraversal(BST); printf("\n");
    MinP = FindMin(BST);
    MaxP = FindMax(BST);
    scanf("%d", &N);
    for( i=0; i<N; i++ ) {
        scanf("%d", &X);
        Tmp = Find(BST, X);
        if (Tmp == NULL) printf("%d is not found\n", X);
        else {
            printf("%d is found\n", Tmp->Data);
            if (Tmp==MinP) printf("%d is the smallest key\n", Tmp->Data);
            if (Tmp==MaxP) printf("%d is the largest key\n", Tmp->Data);
        }
    }
    scanf("%d", &N);
    for( i=0; i<N; i++ ) {
        scanf("%d", &X);
        BST = Delete(BST, X);
    }
    printf("Inorder:"); InorderTraversal(BST); printf("\n");

    return 0;
}
/* 你的代碼將被嵌在這里 */

輸入樣例：

10
5 8 6 2 4 1 0 10 9 7
5
6 3 10 0 5
5
5 7 0 10 3

輸出樣例

Preorder: 5 2 1 0 4 8 6 7 10 9
6 is found
3 is not found
10 is found
10 is the largest key
0 is found
0 is the smallest key
5 is found
Not Found
Inorder: 1 2 4 6 8 9

決議：實作的函式即為本章第1節部分的內容，跟著思路寫就好

代碼：

//find max value
Position FindMax(BinTree BST) {
	if (!BST) {
		return NULL;
	}
	while (BST->Right) {
		BST = BST->Right;
	}
	return BST;
}
//find min value
Position FindMin(BinTree BST) {
	if (!BST) {
		return NULL;
	}
	while (BST->Left) {
		BST = BST->Left;
	}
	return BST;
}
//find in value
Position Find(BinTree BST, ElementType X) {
	//the tree is empty ,return NULL;
	while (BST) {
		//the X is big than now position's value, may be in the right or doesn't has.
		if (X > BST->Data) {
			BST = BST->Right;
		}
		else if (X < BST->Data) {
			BST = BST->Left;
		}
		else {
			return BST;
		}
	}
	return NULL;
}
//insert
BinTree Insert(BinTree BST, ElementType X) {
	//if the tree is empty,creat a node and return
	if (!BST) {
		BST = malloc(sizeof(struct TNode));
		BST->Data = https://www.cnblogs.com/cs-Miscellaneous/p/X;
		BST->Left = NULL;
		BST->Right = NULL;
	}
	else {
		//the X is big than now position, insert X in its right tree
		if (X > BST->Data) {
			BST->Right = Insert(BST->Right, X);
		}
		//the X is small than now position, insert X in its left tree
		else if (X < BST->Data) {
			BST->Left = Insert(BST->Left, X);
		}
		//when the X already in the tree, do nothing
		else {

		}
	}
	return BST;
}
//delete
BinTree Delete(BinTree BST, ElementType X) {
	if (!BST) {
		printf("Not Found\n");
	}
	else {
		//the X is big than now position, delete X in its right tree
		if (X > BST->Data) {
			BST->Right = Delete(BST->Right, X);
		}
		//the X is small than now position, delete X in its left tree
		else if (X < BST->Data) {
			BST->Left = Delete(BST->Left, X);
		}
		//find the X positon
		else {
			//has two sub tree
			if (BST->Left && BST->Right) {
				BinTree temp = FindMax(BST->Left);
				BST->Data = https://www.cnblogs.com/cs-Miscellaneous/p/temp->Data;
				temp->Data = X;
				Delete(BST->Left, X);
			}
			//has one or no sub tree
			else {
				BinTree temp = BST;
				//don't has left sub tree
				if (!BST->Left) {
					BST = BST->Right;
				}
				//don't has right sub tree
				else if (!BST->Right) {
					BST = BST->Left;
				}
				free(temp);
			}
		}
	}
	return BST;
}

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/203289.html

標籤：C++

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    uj5u.com 2020-09-10 00:57:30 more
  • UVA11610 【Reverse Prime】

    本人看到此題沒有翻譯，就附帶了一個自己的翻譯版本 思考 這一題，它的第一個要求是找出所有 $7$ 位反向質數及其質因數的個數。 我們應該需要質數篩篩選1~$10^{7}$的所有數，這里就不慢慢介紹了。但是，重讀題，我們突然發現反向質數都是 $7$ 位，而將它反過來后的數字卻是 $6$ 位數，這就說明 ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:57:36 more
  • 統計區間素數數量

    1 #pragma GCC optimize(2) 2 #include <bits/stdc++.h> 3 using namespace std; 4 bool isprime[1000000010]; 5 vector<int> prime; 6 inline int getlist(int ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:57:47 more
  • C/C++編程筆記：C++中的 const 變數詳解，教你正確認識const用法

    1、C中的const 1、區域const變數存放在堆疊區中，會分配記憶體（也就是說可以通過地址間接修改變數的值）。測驗代碼如下： 運行結果： 2、全域const變數存放在只讀資料段（不能通過地址修改，會發生寫入錯誤）， 默認為外部聯編，可以給其他源檔案使用（需要用extern關鍵字修飾） 運行結果： ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:58:04 more
  • 【C++犯錯記錄】VS2019 MFC添加資源不懂如何修改資源宏ID

    1. 首先在資源視圖中，添加資源 2. 點擊新添加的資源，復制自動生成的ID 3. 在解決方案資源管理器中找到Resource.h檔案，編輯，使用整個專案搜索和替換的方式快速替換 宏宣告 4. Ctrl+Shift+F 全域搜索，點擊查找全部，然后逐個替換 5. 為什么使用搜索替換而不使用屬性視窗直 ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:59:11 more
  • 【C++犯錯記錄】VS2019 MFC不懂的批量添加資源

    1. 打開資源頭檔案Resource.h，在其中預先定義好宏 ID（不清楚其實ID值應該設定多少，可以先新建一個相同的資源項，再在這個資源的ID值的基礎上遞增即可） 2. 在資源視圖中選中專案資源，按F7編輯資源檔案，按 ID 型別 相對路徑的形式添加 資源。（別忘了先把檔案拷貝到專案中的res檔案 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:19 more
  • C/C++編程筆記：關于C++的參考型別，專供新手入門使用

    今天要講的是C++中我最喜歡的一個用法——參考，也叫別名。 參考就是給一個變數名取一個變數名，方便我們間接地使用這個變數。我們可以給一個變數創建N個參考，這N + 1個變數共享了同一塊記憶體區域。(參考型別的變數會占用記憶體空間，占用的記憶體空間的大小和指標型別的大小是相同的。雖然參考是一個物件的別名，但 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:22 more
  • 【C/C++編程筆記】從頭開始學習C ++：初學者完整指南

    眾所周知，C ++的學習曲線陡峭，但是花時間學習這種語言將為您的職業帶來奇跡，并使您與其他開發人員區分開。您會更輕松地學習新語言，形成真正的解決問題的技能，并在編程的基礎上打下堅實的基礎。 C ++將幫助您養成良好的編程習慣（即清晰一致的編碼風格，在撰寫代碼時注釋代碼，并限制類內部的可見性），并且由 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:41 more
最新发布
  • Rust中的智能指標:Box<T> Rc<T> Arc<T> Cell<T> RefCell<T> Weak

    Rust中的智能指標是什么 智能指標（smart pointers）是一類資料結構，是擁有資料所有權和額外功能的指標。是指標的進一步發展 指標（pointer）是一個包含記憶體地址的變數的通用概念。這個地址參考，或 ” 指向”（points at）一些其 他資料 。參考以 & 符號為標志并借用了他們所 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:10 more
  • Java的值傳遞和參考傳遞

    值傳遞不會改變本身，參考傳遞（如果傳遞的值需要實體化到堆里）如果發生修改了會改變本身。 1.基本資料型別都是值傳遞 package com.example.basic; public class Test { public static void main(String[] args) { int ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:04 more
  • [2]SpinalHDL教程——Scala簡單入門

    第一個 Scala 程式 shell里面輸入 $ scala scala> 1 + 1 res0: Int = 2 scala> println("Hello World!") Hello World! 檔案形式 object HelloWorld { /* 這是我的第一個 Scala 程式 * 以 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:58 more
  • 理解函式指標和回呼函式

    理解 函式指標 指向函式的指標。比如： 理解函式指標的偽代碼 void (*p)(int type, char *data); // 定義一個函式指標p void func(int type, char *data); // 宣告一個函式func p = func; // 將指標p指向函式func ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:52 more
  • Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式

    本文首發于公眾號：Hunter后端 原文鏈接：Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式 日期函式主要介紹兩個大類，Extract() 和 Trunc() Extract() 函式作用是提取日期，比如我們可以提取一個日期欄位的年份，月份，日等資料 Trunc() 的作用則是截取，比如 2022-0 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:45 more
  • 一天吃透JVM面試八股文

    什么是JVM？ JVM，全稱Java Virtual Machine（Java虛擬機），是通過在實際的計算機上仿真模擬各種計算機功能來實作的。由一套位元組碼指令集、一組暫存器、一個堆疊、一個垃圾回收堆和一個存盤方法域等組成。JVM屏蔽了與作業系統平臺相關的資訊，使得Java程式只需要生成在Java虛擬機 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:31 more
  • 使用Java接入小程式訂閱訊息！

    更新完微信服務號的模板訊息之后，我又趕緊把微信小程式的訂閱訊息給實作了！之前我一直以為微信小程式也是要企業才能申請，沒想到小程式個人就能申請。 訊息推送平臺🔥推送下發【郵件】【短信】【微信服務號】【微信小程式】【企業微信】【釘釘】等訊息型別。 https://gitee.com/zhongfuch ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:59 more
  • java -- 緩沖流、轉換流、序列化流

    緩沖流 緩沖流, 也叫高效流, 按照資料型別分類： 位元組緩沖流：BufferedInputStream，BufferedOutputStream 字符緩沖流：BufferedReader，BufferedWriter 緩沖流的基本原理，是在創建流物件時，會創建一個內置的默認大小的緩沖區陣列，通過緩沖 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:49 more
  • Java-SpringBoot-Range請求頭設定實作視頻分段傳輸

    老實說，人太懶了，現在基本都不喜歡寫筆記了，但是網上有關Range請求頭的文章都太水了 下面是抄的一段StackOverflow的代碼...自己大修改過的，寫的注釋挺全的，應該直接看得懂，就不解釋了 寫的不好...只是希望能給視頻網站開發的新手一點點幫助吧. 業務場景：視頻分段傳輸、視頻多段傳輸（理 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:42 more
  • Windows 10開發教程_編程入門自學教程_菜鳥教程-免費教程分享

    教程簡介 Windows 10開發入門教程 - 從簡單的步驟了解Windows 10開發，從基本到高級概念，包括簡介，UWP，第一個應用程式，商店，XAML控制元件，資料系結，XAML性能，自適應設計，自適應UI，自適應代碼，檔案管理，SQLite資料庫，應用程式到應用程式通信，應用程式本地化，應用程式 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:35 more

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