• 字典树的作用： 查询速度快； 原理： Trie树的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来减少无谓的字符串比较以达到提高查询效率的目的。 ...
字典树的作用：

查询速度快；

原理： Trie树的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来减少无谓的字符串比较以达到提高查询效率的目的。


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• 机器学习中决策树的作用 决策树算法 (Decision Trees Algorithm) A decision tree is a tree-like structure or graph based on decisions and their possible consequences to a situation. In a decision tree, ...
机器学习中决策树的作用 决策树算法 (Decision Trees Algorithm)
A decision tree is a tree-like structure or graph based on decisions and their possible consequences to a situation. In a decision tree, every node represents criteria or a parameter, and every branch directs to the outcome, and the leaf nodes depicting the final outcome (class labels).
决策树是基于决策及其对情况的可能后果的树状结构或图形。 在决策树中 ，每个节点代表标准或参数，每个分支都指向结果，叶节点描述最终结果(类标签)。
What Decision trees do is, it solves the problems by framing a tree on the basis of decisions in a top-down manner from root to the leaf nodes, with each leaf node providing a classification to the problem. Each node corresponds to one of the possible answers to the test case or to another node forwarding to the solutions. For applying decision tree an algorithm should contain conditional statements only.
决策树所做的是，它通过基于决策的树以自上而下的方式从根到叶节点为一棵树构架来解决问题，每个叶节点都为问题提供了分类。 每个节点对应于测试用例的可能答案之一，或者对应于转发给解决方案的另一个节点。 对于应用决策树，算法应仅包含条件语句。
Decision trees are generally recursive in nature and are performed on every node of the sub-tree.
决策树通常本质上是递归的，并且在子树的每个节点上执行。
Let's take an example for better understanding,
让我们以一个例子来更好地理解，
Suppose we want to play golf on Sunday, but we want to find if it is suitable to play golf on Sunday or not. Before stepping out we chose to check out the weather forecast first like if it's hot or cold, the speed of the wind, humidity, how the weather is, i.e. is it sunny, cloudy, or rainy.
假设我们想在周日打高尔夫球，但是我们想确定是否适合在周日打高尔夫球。 出门之前，我们选择先检查天气预报，例如天气是冷还是热，风速，湿度，天气如何，即晴天，阴天还是下雨天。
Suppose the weather forecast says that it will be Sunny with no wind and normal humidity.
假设天气预报说它将是晴天，没有风和正常湿度。
Undertaking the following factors into account we can predict if its suitable to play or not.
考虑以下因素，我们可以预测其是否适合玩。
Let us assume we have data of the last 10 days for the above-discussed factors, shown below.
让我们假设我们具有上述因素的最近10天的数据，如下所示。

Then on applying the Decision Trees algorithm, we can predict that we can play golf on Sunday with the help of the above-discussed factors.
然后，在应用决策树算法时 ，我们可以预测，借助上述因素，我们可以在周日打高尔夫球。

Similarly, Decision tree could be used to predict the outcomes of many situations which have data split under various parameters & conditions (both nested and unnested).
同样， 决策树可用于预测许多情况的结果，这些情况在各种参数和条件下(嵌套和未嵌套)都有数据拆分。
决策树相对于其他算法的优势 (Advantages of Decision Trees over Other Algorithms)
It can be applied to both categorical & numerical data. 它可以应用于分类数据和数字数据。 Doesn't need much of Data Pre-processing. 不需要太多的数据预处理。 It can recover from outliers. 它可以从异常值中恢复。 Gives the privilege to add more parameters for better precision and accuracy. 授予添加更多参数的权限，以实现更高的精度和准确性。 Can be used significantly large and complex datasets. 可以用于大型和复杂的数据集。 翻译自: https://www.includehelp.com/ml-ai/decision-trees-in-machine-learning.aspx机器学习中决策树的作用
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• 前戏红黑，对很多童鞋来说，是既熟悉又陌生。...那么我将带领大家重新认识下红黑，用简单语言，搞懂红黑。在学习红黑之前，咱们需要先来理解下二叉查找（BST）。二叉查找要想了解...
前戏红黑树，对很多童鞋来说，是既熟悉又陌生。熟悉是因为在校学习期间，准备面试时，这是重点。然后经过多年的荒废，如今已经忘记的差不多了。如果正在看文章的你，马上快要毕业，面临着找工作的压力；又或者你觉得需要将这块知识重新复习一遍；又或者只是看看，那么恭喜你，赚到了。那么我将带领大家重新认识下红黑树，用简单的语言，搞懂红黑树。在学习红黑树之前，咱们需要先来理解下二叉查找树（BST）。二叉查找树要想了解二叉查找树，我们首先看下二叉查找树有哪些特性呢？1， 左子树上所有的节点的值均小于或等于他的根节点的值2， 右子数上所有的节点的值均大于或等于他的根节点的值3， 左右子树也一定分别为二叉排序树我们来看下图的这棵树，他就是典型的二叉查找树那问题来了，为什么一定要这种结构呢？换句话说这样的结构有什么好处呢？我们就来查找下值为10的节点。它怎么一步步的找到这个节点的？步骤是怎样的？接着往下看。1， 查找到根节点9，看下图：2， 由于10大于9的，所以查找到右孩子13，看下图：3， 又因为10是小与13的，所以查找到左孩子11，看下图：4， 这一步相比不用说了大家也都知道了，找到了左孩子，然后发现正好是10 。恰好是正要寻找的值。可能又有童鞋会问，这不是二分查找的思想吗？确实，查找所需的最大次数等同于二叉查找树的高度。当然在插入节点的时候，也是这种思想，一层一层的找到合适的位置插入。但是二叉查找树有个比较大的缺陷，而且这个缺陷会影响到他的性能。我们先来看下有一种情况的插入操作：如果初始的二叉查找树只有三个节点，如下图：我们依次插入5个节点：7，6,5,4,3,。看下图插入之后的图：看出来了吗？有没有觉得很别扭，如果根节点足够大，那是不是“左腿”会变的特别长，也就是说查找的性能大打折扣，几乎就是线性查找了。那有没有好的办法解决这个问题呢？解决这种多次插入新节点而导致的不平衡？这个时候红黑树就登场了。红黑树红黑树就是一种平衡的二叉查找树，说他平衡的意思是他不会变成“瘸子”，左腿特别长或者右腿特别长。除了符合二叉查找树的特性之外，还具体下列的特性：1. 节点是红色或者黑色2. 根节点是黑色3. 每个叶子的节点都是黑色的空节点（NULL）4. 每个红色节点的两个子节点都是黑色的。5. 从任意节点到其每个叶子的所有路径都包含相同的黑色节点。看下图就是一个典型的红黑树：很多童鞋又会惊讶了，天啊这个条条框框也太多了吧。没错，正式因为这些规则，才能保证红黑树的自平衡。最长路径不超过最短路径的2倍。当插入和删除节点，就会对平衡造成破坏，这时候需要对树进行调整，从而重新达到平衡。那什么情况下会破坏红黑树的规则呢？1，我们看下图：向原来的红黑树插入值为14的新节点，由于父节点15是黑色节点，所以这种情况没有破坏结构，不需要做任何的改变。2，向原树插入21呢？，看下图：由于父节点22是红色节点，因此这种情况打破了红黑树的规则4，必须作出调整。那么究竟该怎么调整呢？有两种方式【变色】和【旋转】分为【左旋转】和【右旋转】。【变色】：为了符合红黑树的规则，会把节点红变黑或者黑变红。下图展示的是红黑树的部分，需要注意节点25并非根节点。因为21和22链接出现红色，不符合规则4，所以把22红变黑：但这样还是不符合规则5，所以需要把25黑变红，看下图：你以为现在结束了？天真，因为25和27又是两个连续的红色节点(规则4)，所以需要将27红变黑。终于结束了，都满足规则了，舒服多了。【左旋转】也就是逆时针旋转两个节点，使父节点被自己的右孩子取代，而自己成为自己的左孩子，听起来吓死人，直接看图吧：【右旋转】顺时针旋转两个节点，使得自己的父节点被左孩子取代，而自己成为自己的右孩子，看不懂直接看图吧：看起来这么复杂，到底怎么用呢？确实很复杂，我们讲下典型的例子，大家参考下：以刚才插入21节点的例子：首先我们需要做的是变色，把节点25以及下方的节点变色：由于17和25是连续的两个红色节点，那么吧节点17变黑吗？这样是不行的，你想这样一来不就打破了规则4了吗，而且根据规则2，也不可能吧13变成红色。变色已经无法解决问题了，所以只能进行旋转了。13当成X，17当成Y，左旋转试试看：由于根节点必须是黑色，所以需要变色，结果如下图：继续，其中有两条路径（17-）8->6->NULL）的黑色节点个数不是3，是4不符合规则。这个时候需要把13当做X，8当做Y，进行右旋转：最后根据规则变色：这样一来，我们终于结束了，经过调整之后符合规则。那我们费这么大力气，这么复杂，这东西用在哪里，有哪些应用呢？其实STL中的map就是用的红黑树。


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• ## 红黑树的作用

千次阅读 2012-08-31 15:32:49
红黑和AVL一样都对插入时间、删除时间和查找时间提供了最好可能最坏情况担保。这不只是使它们在时间敏感应用如即时应用(real time application)中有价值，而且使它们有在提供最坏情况担保其他数据结构中...
红黑树和AVL树一样都对插入时间、删除时间和查找时间提供了最好可能的最坏情况担保。这不只是使它们在时间敏感的应用如即时应用(real time application)中有价值，而且使它们有在提供最坏情况担保的其他数据结构中作为建造板块的价值；例如，在计算几何中使用的很多数据结构都可以基于红黑树。

红黑树在函数式编程中也特别有用，在这里它们是最常用的持久数据结构之一，它们用来构造关联数组和集合，在突变之后它们能保持为以前的版本。除了O(log
n)的时间之外，红黑树的持久版本对每次插入或删除需要O(log n)的空间。

红黑树是 2-3-4树的一种等同。换句话说，对于每个
2-3-4 树，都存在至少一个数据元素是同样次序的红黑树。在
2-3-4 树上的插入和删除操作也等同于在红黑树中颜色翻转和旋转。这使得 2-3-4 树成为理解红黑树背后的逻辑的重要工具，这也是很多介绍算法的教科书在红黑树之前介绍 2-3-4 树的原因，尽管 2-3-4 树在实践中不经常使用。

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• 众所周知，sgt十分难写 并且如果模板记错 调试难度也十分大，然而今天我在写时候突发奇想，我们是否可以用一些数据结构代替线段？以下是我一些总结： 1.区间修改单点查询 这个十分简单 基本查分用...
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• 1.源码中有相应头文件和函数实现，没有源码，无法调用 PC上编译时候内核有导出符号，系统有头文件，这样就可以引用内核给你接口了。但只能编译你PC上内核可加载模块 2.内核模块中会记录版本号部分
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• 从2路到多路（k路），增大k可以减少归并趟数，外存信息读写时间，但内部归并时间随k增长而增长，抵消了外存读写减少时间，这样做不行，由此引出了“败者使用。 败者只需进行logk次比较，在内部归并过程中...
• 目录 1. 二叉搜索树 1）概念 2）特点 3）二叉搜索树存在的局限 2. B树 1）概念 2）特点 3）B树查询流程 3.B+树 1）概念 2）特点 3）B+树与B树对比 ...2）B树的作用 3）B树和 B+树的区别 4）...
• 前文讲了二叉树和多路，二叉树性能很好，像AVL、红黑都是很优秀结构，那么在数据库索引中，并没有采用二叉树这种结构，这是为什么呢？因为，有性能更好的树来做搜索！目前大部分数据库系统及文件系统都...
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• 参考博文 http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html https://www.cnblogs.com/vincently/p/4526560.html B 减少高，可以减少访问磁盘 IO操作 B+ 待续···· ··· ...
• ## 哈夫曼树

千次阅读 2020-01-29 12:00:46
既然要学哈夫曼树，我们就得知道什么是哈夫曼树，哈夫曼树的作用是什么。我以一个例子来告诉大家哈夫曼树的概念和作用。 期末考试结束了，各个学校都在准备评定大家的考试成绩，现在有一个需求，将学生的百分制成绩...
• ## 生成树协议（stp）边缘端口的作用

万次阅读 多人点赞 2020-02-02 22:36:19
追问1：生成协议有哪些端口状态？ 答： 生成有禁用、阻塞、侦听、学习、转发状态。 并且，侦听状态到学习状态需要15S转发延迟、学习状态到转发状态有15S转发延迟。 追问2：为什么要有15S转发延迟？ 答：因为...
• linux 下各个头文件的作用 转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7bd0d882010124ui.html  2.6.30.4的头文件的位置和2.6.25.8的不一样，除去内核源码下的include目录外， 在arch/arm/mach-s3c2410/和...
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• 1.http://blog.csdn.net/ch18255112191/article/details/48246939 B树的增加删除节点的原理 2.http://blog.csdn.net/xrymibz/article/details/72420607  机械硬盘的工作原理 我们知道，机械硬盘耗费时间最多的...
• 一、Linux下目录结构 二、各个目录详解 1、/目录 根目录是整个系统最重要一个目录，因为不但所有目录都是由跟目录衍生出来，同时跟目录也与开机、还原、系统修复等操作有关。 2、/bin bin是binary...
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