主要内容：1、什么是堆？2、如何建堆3、堆排序4、参考代码一、什么是堆？“堆”是个很有趣的数据结构，是个完全二叉树。“堆”的特性：每个节点的键值一定总是大于（或小于）它的父节点（大于：称为“最大堆”，小于：称为“最小堆”），或者说每个节点总是大于或小于它的子节点。对于最大堆而言，根节点为最大值；对于...
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2015-07-01 13:40:31
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遍历所有直接子节点(immediate children)：foreach (Transform child in transform){ // do whatever you want with child transform object here}注：transform.childCou...
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2015-07-01 06:14:25
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二叉树特殊的二叉树：二叉查找树：对任意节点，左子节点小于或等于当前节点，右子节点大于或等于当前节点平衡二叉树：它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。最小二叉平衡树的节点的公式如下 F(n)=F(n-1)+F(n-2)+1 这个类似于一个递归的数...
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2015-06-30 23:29:32
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添加子节点的时候。我们需要展开父节点。并选中刚添加好的节点、
这时候会有一个问题。 我用的ext-js-4.2起码有一种问题。
节点内部会混乱。要么多加一个。要么层级会发生问题。
随后我发现一个窍门。就是把展开这句话。执行在最前面。
如下：
_node.expand(false, function () {
//关键点：展开函数。在里面的...
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2015-06-30 18:26:00
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Trie树，又称字典树，单词查找树或者前缀树，是一种用于快速检索的多叉树结构。
Trie树与二叉搜索树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀（prefix），也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。
A trie, pronounced...
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2015-06-30 16:28:06
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书是龙书
编译器中常用的方法可以分为自顶向下和自底向上的。一个是从语法分析树的顶部开始向底部构造语法分析树，一个则是从叶子节点开始，逐渐向根结点构造，这两种分析方法中，语法分析器的输入总是照着从左向右。
二义性：如果一个文法可以为某个句子生成多棵语法分析树，那么他就是二义性的。
例如例子id + id * id
消除左递归
如果一个文法中有一个非终结符号A使得对某个串a...
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2015-06-29 22:21:11
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应用场景 假设有这样一个字典结构test_dict = {'a':{'b':{'c':1}},'d':2}，test_dict其实可以看作是一种树状结构，其中每个叶子节点深度不一定相同，如果我们希望输出根节点到所有叶子节点的路径，也就是a->b->c->1;d->2，该如何解决？ 代码 #encod...
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2015-06-29 16:44:07
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基本思想堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序可以看作是对选择排序的改进。
通常堆是通过一维数组来实现的。在起始数组为0的情形中：
父节点i的左子节点在位置(2*i+1);
父节点i的右子节点在位置(2*i+2);
子节点i的父节点在位置floor((i-...
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2015-06-29 13:27:03
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CART树的构建:$function\ cart(D)$--$D$为数据1.如果到了终止条件(如:所有x都相同，或所有y都相同，或到了指定深度)，返回叶子节点2.选择 分割方式，将数据分为左树$D_l$、右树$D_r$ 2部分3.$cart(D_l),cart(D_r)$分割方式(cart的分割方式...
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2015-06-28 16:49:50
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决策树模型呈现树状结构，可以认为是一组if-then规则的集合。在决策树当中，内部接节点是属性或者特征，叶子节点是一个类。一、三个阶段决策树的学习分为了三个方面：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝pruning二、详细解释决策树的学习本质上是从训练集当中总结归纳出一组分类规则。这一组分类规则应该应...
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2015-06-28 14:09:15
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