精华内容
下载资源
问答
  • 基数树

    2020-03-17 21:50:54
    喜欢这篇文章吗?喜欢的话去看博主的置顶博客,即可依据分类找到此文章的原版...title: 基数树 mathjax: true date: 2020-03-16 16:19:30 categories: [myself_library,datastructure,tree,trie] tags: [myself_lib...

    喜欢这篇文章吗?喜欢的话去看博主的置顶博客,即可依据分类找到此文章的原版得到更好的体验,

    图片及代码显示的问题,笔者深感抱歉,想要更好的体验去原博文即可。


    title: 基数树
    mathjax: true
    date: 2020-03-16 16:19:30
    categories: [myself_library,datastructure,tree,trie]
    tags: [myself_library,datastructure,tree,trie]
    keywords: [myself_library,datastructure,tree,trie]


    基数树

       基数树是一种更加节省空间的数据结构,他是字典树的升华,

    字典树的缺陷

       常常字典树会很深,而不胖,这会导致空间的浪费,因为里面的指针很多,往往我们发现,如下列字典树
       稍等片刻!正在将字符数据转化为图形

    a
    b
    c
    d
    1
    2
    end
    start

    用基数树改进字典树

       我们可以通过压缩字符路径为字符串路径,即将长链压缩为一条边。

    ab
    c
    d
    2
    end
    start

       当然你甚至还能这样

    abc
    abd
    end
    start

       这些都是合法的基数树。注意,基数树仍然是字典树,只不过他压缩了路径

    用基数树加速IP路由检索

       路由检索常常是检索一个01字符串,这时候我们可以通过压缩的方式,每两位压缩、或者三位、四位压缩,能够让查找次数更少,当然这样做可能会牺牲空间,但是他依然是基数树优化的字典树。

    展开全文
  • 实施为Java NavigableMap的自适应基数树 该库基于ICDE 2013“自适应基数树:主存数据库的ARTful索引”,以的形式提供了自适应基数树(ART)的实现。 在有序数据结构的空间中,特别有趣,因为它们的高度和时间...
  • 了解基数树

    2021-07-10 08:40:20
    基数树 形态 性质 基数树其实就是多层哈希映射,解决整形与指针之间的映射关系 当某一层的位置有映射时,才选择多扩建一层哈希映射 可以根据需要开辟空间,而不是直接将空间开辟好 优点 提高访问的效率,不需要...

    基数树

    形态

    image-20210709193106238

    性质

    • 基数树其实就是多层哈希映射,解决整形与指针之间的映射关系
    • 当某一层的位置有映射时,才选择多扩建一层哈希映射
    • 可以根据需要开辟空间,而不是直接将空间开辟好

    优点

    • 提高访问的效率,不需要像哈希表一样进行内存

    • 如果想要产生可以在一定 消耗

      • 比如,有范围 1~200万范围的数据需要进行映射,如果用普通的一维数组进行哈希映射,那么在一开始,就需要开辟巨大的空间,如果采用基数树,则可以先开辟一段小的空间,当发生了冲突的时候,再选择开辟空间,进行二次映射

      image-20210709194708075

    展开全文
  • radixtree基数树

    2016-06-12 14:03:26
    基数树源码
  • 基数树的简单实现

    2019-12-07 02:38:19
    基数树是一种比较节省空间的树结构,下图展示了基数树的结构,其中key是树的构建方式,在这里,key是一个32位的整数,为了避免层数过深,所以使用两位代表子节点的索引,基数树就是依据二进制串来生成树结构。...

    基数树是一种比较节省空间的树结构,下图展示了基数树的结构,其中key是树的构建方式,在这里,key是一个32位的整数,为了避免层数过深,所以使用两位代表子节点的索引,基数树就是依据二进制串来生成树结构。值value被储存在叶节点。

    假设key=0X12345678,下图依据key来建立一棵树:

    由与key是32位的,这里使用2个位用于建树,因此如果要查找一个值,最多只需要跳转16次就一定可以得出结果,是一种可以进行快速插入和查找的树。

    下面是基数树的简单实现,参考了nginx里面基数树的实现。

    #pragma once
    #include<stdlib.h>
    #include<stdio.h>
    #define MEMPAGE 4096//内存页的大小,一般为4kb
    #define INIT_POOL_SIZE (MEMPAGE*32)	//初始内存池大小
    #define INIT_FREE_SIZE (INIT_POOL_SIZE/2) //初始备用节点长度
    #define INIT_NODE_NUM (16*32)
    
    #define RADIX_INSERT_VALUE_OCCUPY -1	//该节点已被占用
    #define RADIX_INSERT_VALUE_SAME -2		//插入了相同的值
    #define RADIX_DELETE_ERROR -3			//删除错误
    typedef unsigned int ptr_t;
    typedef unsigned int uint32;
    
    #define BITS 2
    const int radix_tree_height = sizeof(ptr_t) * 8 / BITS;//树的高度
    //返回key中由pos指定的位的值,位数由BITS指定
    #define CHECK_BITS(key,pos) ((((unsigned int)(key))<<sizeof(int)*8-((pos)+1)*BITS)>>(sizeof(int)*8-BITS))
    //基数树节点
    typedef struct radix_node_t radix_node_t;
    struct radix_node_t {
    	radix_node_t* child[4];
    	radix_node_t* parent;
    	ptr_t value;//节点储存的值
    };
    //使用内存池是为减少建立节点时重新申请内存的时间
    //内存池描述结构,放在内存池的前段
    typedef struct radix_pool {
    	struct radix_pool* next;//内存池是双向循环链表的一个节点
    	struct radix_pool* prev;
    //已分配内存中还未使用的内存首地址
    	char* start;
    //已分配内存中还未使用的内存长度
    	size_t size;
    }radix_pool, * pool_t;
    //基数树管理结构
    typedef struct radix_tree_t {
    	//根节点
    	radix_node_t* root;
    	//内存池指针
    	pool_t pool;
    	//储存已分配但不在树中的节点(双向链表,这里储存其中的一个节点)
    	radix_node_t* free;
    }radix_tree_t;
    //内存池扩大函数,num:新内存池的大小,=-1使用默认值,单位:页
    pool_t get_new_pool(radix_tree_t* t, size_t num)
    {
    	if (num == -1)num = INIT_POOL_SIZE;
    	pool_t pool = (pool_t)malloc(num * MEMPAGE);
    	if (pool == NULL)return NULL;
    	pool->start = (char*)pool + sizeof(radix_pool);
    	pool->size = num * MEMPAGE - sizeof(radix_pool);
    	pool->next = t->pool->next;
    	pool->prev = t->pool;
    	t->pool->next->prev = pool;
    	t->pool->next = pool;
    	t->pool = pool;
    	return pool;
    }
    
    //创建一个节点,从内存池中取出可以使用的节点
    radix_node_t* radix_node_alloc(radix_tree_t* t)
    {
    	radix_node_t* node;
    	if (t->free != NULL) {//从free中提取节点
    		node = t->free;
    		t->free = node->parent;
    	}
    	else {//在内存池中寻找可以使用的内存
    		if (t->pool->size < sizeof(radix_node_t)) {//如果剩余空间不够分配,则重新分配
    			get_new_pool(t, -1);
    		}
    		node = (radix_node_t*)t->pool->start;
    		t->pool->start += sizeof(radix_node_t);
    		t->pool->size -= sizeof(radix_node_t);
    	}
    	node->child[0] = NULL;
    	node->child[1] = NULL;
    	node->child[2] = NULL;
    	node->child[3] = NULL;
    	node->parent = NULL;
    	node->value = NULL;
    	return node;
    }
    //创建管理结构
    radix_tree_t* radix_tree_create()
    {
    	int i;
    	radix_tree_t* tree = (radix_tree_t*)malloc(sizeof(radix_tree_t));
    	if (tree == NULL)return NULL;
    	char* p = (char*)malloc(INIT_POOL_SIZE);
    	radix_node_t* ns;
    	if (!p) {
    		free(tree); return NULL;
    	}
    	//为内存池结构分配空间
    	((pool_t)p)->next = (pool_t)p;
    	((pool_t)p)->prev = (pool_t)p;
    	ns = (radix_node_t*)((char*)p + sizeof(radix_pool));
    
    	//在内存中创建链表
    	for (i = 1; i < INIT_NODE_NUM - 2; ++i) {
    		ns[i].parent = &ns[i + 1];
    	}
    	ns[i].parent = NULL;
    	ns[0].child[0] = NULL;
    	ns[0].child[1] = NULL;
    	ns[0].child[2] = NULL;
    	ns[0].child[3] = NULL;
    	ns[0].parent = NULL;
    	ns[0].value = NULL;
    	tree->pool = (pool_t)p;
    	tree->root = ns;
    	tree->free = &ns[1];
    	((pool_t)p)->start = (char*)ns + sizeof(radix_node_t) * INIT_NODE_NUM;
    	((pool_t)p)->size = INIT_POOL_SIZE - sizeof(radix_pool) - sizeof(radix_node_t) * INIT_NODE_NUM;
    	return tree;
    }
    
    //插入
    int radix_tree_insert(radix_tree_t* t, uint32 key, ptr_t value)
    {
    	int i, temp;
    	radix_node_t* node, * child;
    	node = t->root;
    	for (i = 0; i < radix_tree_height; i++) {
    		temp = CHECK_BITS(key, i);
    		if (!node->child[temp]) {
    			child = radix_node_alloc(t);
    			if (!child)return NULL;
    			child->parent = node;
    			node->child[temp] = child;
    			node = node->child[temp];
    		}
    		else {
    			node = node->child[temp];
    		}
    	}
    	if (node->value == value)return RADIX_INSERT_VALUE_SAME;
    	if (node->value != NULL)return RADIX_INSERT_VALUE_OCCUPY;
    	node->value = value;
    	return 0;
    }
    
    //由于插入时会创建很多节点,为了提高删除速度这里只会删除最底层的指定节点
    int radix_tree_delete(radix_tree_t* t, uint32 key)
    {
    	radix_node_t* node = t->root, * par;
    	int i = 0, temp = 0;
    	if (node == NULL)return RADIX_DELETE_ERROR;
    	do {
    		temp = CHECK_BITS(key, i++);
    		node = node->child[temp];
    	} while (node && i < radix_tree_height);
    	//node为储存value的节点,在父节点中将此节点的链接置空,
    	//然后清空value后将此节点加入free中
    	if (node == NULL)return RADIX_DELETE_ERROR;
    	par = node->parent;
    	par->child[temp] = NULL;
    	node->value = NULL;
    	node->child[0] = NULL;
    	node->child[1] = NULL;
    	node->child[2] = NULL;
    	node->child[3] = NULL;
    	node->parent = t->free->parent;
    	t->free->parent = node;
    	return 0;
    }
    //打印函数,会打印出所有叶节点储存的值
    void radix_print(radix_node_t* node)
    {
    	if (node == NULL)return;
    	if (node->value != NULL)
    		printf("%x\n", node->value);
    	radix_print(node->child[0]);
    	radix_print(node->child[1]);
    	radix_print(node->child[2]);
    	radix_print(node->child[3]);
    }
    //节点查找函数
    //key为索引,返回叶节点被查找到的值
    ptr_t radix_tree_find(radix_tree_t* t, uint32 key)
    {
    	int i = 0, temp;
    	radix_node_t* node;
    	node = t->root;
    	while (node && i < radix_tree_height) {
    		temp = CHECK_BITS(key, i++);
    		node = node->child[temp];
    	}
    	if (node == NULL)return NULL;
    	return node->value;
    }

    上面仍有值得改进的地方,比如节点结构,每一个节点不论是内部节点还是叶节点都有储存数据的value有点浪费空间。删除操作还可以优化,多删一些没用的节点,可以节省空间,虽然这样会增加删除操作占用的时间,等等。

     

    展开全文
  • 基数树(也称为 patricia trie、radix trie或紧凑前缀树)是一种空间优化的树数据结构,它允许仅使用键的前缀插入键(以及与这些键相关联的可选值)以供后续查找而不是整个密钥。 基数树在字符串或文档索引和扫描...
  • 基数树介绍  基数树也叫做压缩前缀树,是一种多叉搜索树,对比其他结构跟节省空间。基数树常见于IP路由检索,文本文档的的倒排索引等场景中。同时基数树也是按照字典顺序来组织叶节点的,这种特点使之适合持久化...
  • radix-tree:PHP基数树实现
  • Go中的自适应基数树实现该库提供了Adaptive Radix Tree(ART)的Go实现。 功能:查找性能超越高度优化的替代方案支持高效ins Go中的自适应基数树实现该库提供了自适应基数树(ART)的Go实现。 功能:查找性能优于...
  • 艺术 高度基于自适应基数树的高压缩基数树() 特征 非常便携-干净的C89实施 设计为主索引数据结构-上面的论文描述了不完全拥有其键的二级索引 非递归更新算法
  • 基数树(radix tree)

    2021-03-27 10:23:08
    基数树和字典树差不多,只不过字典树的基本单位是字符,一般一个节点有大约26个或52个子节点,而基数树的基本单位是若干比特位。 思路: 无论S是结构体还是整数,都直接当做若干比特位,每x个比特位划分为一份,...

    目录

    一,基数树(radix tree)

    二,OJ实战

    CSU 1216: 异或最大值

    CSU 1323: ZZY and his little friends(异或最大值)

    力扣 421. 数组中两个数的最大异或值


    一,基数树(radix tree)

    基数树和字典树差不多,只不过字典树的基本单位是字符,一般一个节点有大约26个或52个子节点,而基数树的基本单位是若干比特位。

    思路:

    无论S是结构体还是整数,都直接当做若干比特位,每x个比特位划分为一份,一共len/x份,len是S的比特数

    每个节点需要2^x个指针或者整数,每一个对应x个比特位的一个取值。

    整个树的深度是deep=len/x,节点总数的上限为len/x*N, N是存储目标的总数

    总空间大小为len/x*N*2^x*4 字节,即4N * len * 2^x/x,所以一般取x=1或2或4

    x=1或2或4,分别对应二叉树,四叉树,16叉树

    应用场景: 结构体的存储和查找、求异或最大值

     

    二,OJ实战

    CSU 1216: 异或最大值

    题目:

    Description

    给定一些数,求这些数中两个数的异或值最大的那个值

    Input

    多组数据。第一行为数字个数n,1 <= n <= 10 ^ 5。接下来n行每行一个32位有符号非负整数。

    Output

    任意两数最大异或值

    Sample Input

    3
    3
    7
    9

    Sample Output

    14

     

    代码:

    #include<iostream>
    #include<string.h>
    using namespace std;
     
    const int m = 3000000;
    int ans[m][2], key;
     
    int f(int x)
    {
    	for (int i = 29, k = 0; i >= 0; i--)
    	if (ans[k][1 - (x >> i) % 2] == 0)
    	{
    		k = ans[k][(x >> i) % 2];
    		if ((x >> i) % 2)x ^= (1 << i);
    	}
    	else
    	{
    		k = ans[k][1 - (x >> i) % 2];
    		if ((x >> i) % 2 == 0)x ^= (1 << i);
    	}
    	return x;
    }
     
    int main()
    {
    	int n, m, r;
    	while (scanf("%d",&n)!=EOF)
    	{
    		r = 1 << 31;
    		memset(ans[0], 0, sizeof(ans[0]));
    		key = 0;
    		for (int i = 1; i <= n; i++)
    		{
    			scanf("%d", &m);
    			if (f(m) > r)r = f(m);
    			for (int k = 29, j = 0; k >= 0; k--)
    			{
    				if (ans[j][(m >> k) % 2] == 0)
    				{
    					ans[j][(m >> k) % 2] = ++key;
    					memset(ans[key], 0, sizeof(ans[key]));
    				}
    				j = ans[j][(m >> k) % 2];
    			}
    		}
    		printf("%d\n", r);
    	}
    	return 0;
    }

    CSU 1323: ZZY and his little friends(异或最大值)

    题目:

    Description

      zzy养了一只小怪兽和N只凹凸曼,单挑的话每只凹凸曼都不是小怪兽的对手,所以必须由两只凹凸曼合作来和小怪兽战斗。凹凸曼A和凹凸曼B合作的战斗力为他们战斗力的异或值。现在由zzy从N只凹凸曼中选出两只来和小怪兽战斗。请问zzy能否选出两只凹凸曼使他们能够战胜小怪兽(他们的战斗力比小怪兽大)。

    Input

      输入有多个例子,直到文件结束。 每个例子的第一行含两个数N和M,表示有N(2<=N<=100000)只凹凸曼,小怪兽的战斗力为M(0<M<=1000000000)。接着有一行N个数,每个数Ai(0<Ai<M)表示每只凹凸曼的战斗力。

    Output

      对于每个例子输出一行,如果能选出两只凹凸曼使他们战胜小怪兽输出"YES", 否则输出"NO"(不含引号)

    Sample Input

    2 5
    1 1
    2 6
    5 2

    Sample Output

    NO
    YES

     

    思路:

    用字典树存下所有的数,然后枚举对于每个数,利用字典树在O(1)时间内得到贪心最大值

    当然,可以稍微优化一下,边建立字典树边枚举每个数

    代码:

    #include<iostream>
    #include<string.h>
    using namespace std;
     
    const int m = 3000000;
    int ans[m][2], key;
     
    int f(int x)
    {
    	for (int i = 29, k = 0; i >= 0; i--)
    		if (ans[k][1 - (x >> i) % 2] == 0)
    		{
    			k = ans[k][(x >> i) % 2];
    			if ((x >> i) % 2)x ^= (1 << i);
    		}
    		else
    		{
    			k = ans[k][1 - (x >> i) % 2];
    			if((x >> i) % 2==0)x ^= (1 << i);
    		}
    	return x;
    }
     
    int main()
    {
    	int n, m, num;
    	while (cin>>n>>m)
    	{
    		bool flag = false;
    		memset(ans[0], 0, sizeof(ans[0]));
    		key = 0;
    		for (int i = 1; i <= n; i++)
    		{
    			cin >> num;
    			if (flag)continue;
    			if (f(num) > m)flag = true;			
    			for (int k = 29, j = 0; k>=0; k--)
    			{
    				if (ans[j][(num >> k) % 2] == 0)
    				{
    					ans[j][(num >> k) % 2] = ++key;
    					memset(ans[key], 0, sizeof(ans[key]));
    				}
    				j = ans[j][(num >> k) % 2];
    			}
    		}
    		if (flag)cout << "YES\n";
    		else cout << "NO\n";
    	}
    	return 0;
    }

    力扣 421. 数组中两个数的最大异或值

    题目:

    给定一个非空数组,数组中元素为 a0, a1, a2, … , an-1,其中 0 ≤ ai < 231 。

    找到 ai 和aj 最大的异或 (XOR) 运算结果,其中0 ≤ i,  j < n 。

    你能在O(n)的时间解决这个问题吗?

    示例:

    输入: [3, 10, 5, 25, 2, 8]

    输出: 28

    解释: 最大的结果是 5 ^ 25 = 28.

     

    思路:

    字典树

    代码:

    const int m = 3000000;
    int ans[m][2], key;
     
    int f(int x)
    {
    	for (int i = 30, k = 0; i >= 0; i--)
    	{
    		if (ans[k][1 - (x >> i) % 2] == 0)
    		{
    			k = ans[k][(x >> i) % 2];
    			if ((x >> i) % 2)x ^= (1 << i);
    		}
    		else
    		{
    			k = ans[k][1 - (x >> i) % 2];
    			if ((x >> i) % 2 == 0)x ^= (1 << i);
    		}
    	}
    	return x;
    }
     
    class Solution {
    public:
    	int findMaximumXOR(vector<int>& nums) {
    		int n=nums.size(), m, r = INT_MIN;
    		memset(ans[0], 0, sizeof(ans[0]));
    		key = 0;
    		for (int i = 0; i < n; i++)
    		{
    			m = nums[i];
    			if (f(m) > r)r = f(m);
    			for (int k = 30, j = 0; k >= 0; k--)
    			{
    				if (ans[j][(m >> k) % 2] == 0)
    				{
    					ans[j][(m >> k) % 2] = ++key;
    					memset(ans[key], 0, sizeof(ans[key]));
    				}
    				j = ans[j][(m >> k) % 2];
    			}
    		}
    		return r;
    	}
    };

     

     

    展开全文
  • 基数树 此存储库包含纯 C 中基数树的实现 取自设计和启动代码
  • 数据结构之基数树(radix_tree)基数树(radix_tree)一,基数树数据的结构的介绍二, 基数树应用场景介绍三,基数树实现总结: 基数树(radix_tree) 基数树数据结构是在字典树(trie_tree)的原理上优化过来的, ...
  • 该库提供了自适应基数树或ART的C99实现。 ART的操作类似于传统的基数树,但是通过更改节点大小避免了内部节点的浪费。 它利用4个节点大小(4、16、48、256),可以保证每个密钥的开销不超过52个字节,尽管实际上它...
  • 基数树原理及在Linux内核中的应用分析.pdf
  • 基数树介绍 基数树也叫做压缩前缀树,是一种多叉搜索树,对比其他结构跟节省空间。基数树常见于IP路由检索,文本文档的的倒排索引等场景中。同时基数树也是按照字典顺序来组织叶节点的,这种特点使之适合持久化...
  • 在读gin路由原理时了解到gin 路由应用数据结构基数树实现,有低内存、高效率的特点。 在此记录一下基数树的原理,同时也对比一下很相近的前缀树。 基数树: 前缀树: 引用 ......
  • 该库提供了自适应基数树或ART的zig实现。 ART的操作类似于传统的基数树,但是通过更改节点大小避免了内部节点的浪费。 它利用4个节点大小(4、16、48、256),可以保证每个密钥的开销不超过52个字节,尽管实际上它的...
  • 底层:基数树radix tree

    2019-10-08 17:07:55
    底层:基数树radix tree 它是一个有序字典树,支持快速定位、插入和删除。它和trie树很类似,如果某个节点只有一个子节点那么可以采用压缩形式,路径代表一个字符串。 在redis中,它被用来存储stream消息队列,消息...
  • 基数树的应用

    2017-10-13 23:42:00
    那么我们接下来看看如何使用基数树来实现电子词典 我们假设词典中保存了key-Value对,key是英文单词或词组,对应的value是解释。 当用户输入“a”的时候,词典不只给出a的意思,而且还提供一列候选单词的列表。 ...
  • Linux基数树(radix tree)是将指针与long整数键值相关联的机制,它存储有效率,并且可快速查询,用于指针与整数值的映射(如:IDR机制)、内存管理等。 IDR(ID Radix)机制是将对象的身份鉴别号整数值ID与对象...
  • redis 前缀树 基数树 底层实现(rax)

    千次阅读 2019-12-07 10:33:50
    rax 以后都在 github 更新,请戳 rax(redis 实现的前缀树) ...rax 是 redis 自己实现的基数树, 它是一种基于存储空间优化的前缀树数据结构, 在 redis 的许多地方都有使用到, 比如 streams 这个类型里面的 cons...
  • Go 中基数树的实现。 看 唐纳德·R·莫里森。 “PATRICIA——实用的检索算法以字母数字编码的信息”。ACM 杂志,15(4):514-534, 1968 年 10 月 或。 用法 获取包: $ go get github.com/sauerbraten/radix ...
  • Nginx学习(10)—基数树

    千次阅读 2014-04-28 12:00:07
    基数树ngx_radix_tree_t 基数树也是一种二叉查找树,它要求存储的每个节点必须以32位整型作为任意两节点的唯一标识。另外,基数树与红黑树不同的一点:ngx_radix_tree_t会负责分配每个节点占用的内存。也因为这一点...
  • 但问题是:使用基数树的场景多数是稀疏的key(即:key可能比较离散,散列在树的很多地方),而基数树中间节点会按照当前段值存很多指针,导致内存开销较大。即:在性能(树高)和空间占用(内存开销)之间存在不可...
  • RadixTree(基数树

    千次阅读 2015-11-06 07:40:30
    1. 基数树概述 对于长整型数据的映射,如何解决Hash冲突和Hash表大小的设计是一个很头疼的问题。 radix树就是针对这种稀疏的长整型数据查找,能快速且节省空间地完成映射。借助于Radix树,我们可以实现对于长整型...
  • :evergreen_tree: 这实现了二元merkle基数树。 使用二进制基数树的要点是,它生成的证明大小要小于具有较大基数的树。 该树非常适合存储相当随机的键的大型词典。 并且针对存储相同长度的密钥进行了优化。 如果密钥...
  • linux 基数树

    千次阅读 2012-09-07 10:09:28
    Linux基数树(radix tree)是将指针与long整数键值相关联的机制,它存储有效率,并且可快速查询,用于指针与整数值的映射(如:IDR机制)、内存管理等。 IDR(ID Radix)机制是将对象的身份鉴别号整数值ID与...
  • ngx_radix_tree基数树

    2015-07-24 22:40:15
    ngx_radix_tree_t基数树基数树特点 基数树要求存储的每个节点都必须以32位整型作为区别任意两个节点的唯一标识。 i.e. 有深度为3的基数树,包含四个节点:0x20000000、0x40000000、0x80000000、0xA0000000,其实...
  • Unodb是一种自适应的基数树实现,在我的操场上完成了各种C ++工具和构想。 我试图描述从中学到的一些知识。 要求 该代码使用SSE4.1内部函数(Nehalem和更高版本)。 这与仅需要SSE2的原始ART纸相反。 注意:由于这...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 32,121
精华内容 12,848
关键字:

基数树