P6136【模板】普通平衡树（数据加强版）题意：1，插入一个数；2，删除一个数3，查询一个数的排名4，查询第x个数5，查询x的前驱和后继重点在于分裂split和合并merge操作：1：分裂为X[0,x],Y[x+1,n],后rt=merge(X,x,Y)2：分裂为X[0,x-1],Y[x,x],Z[x+1,n]后Y=merge(Y.l,Y.r),后rt=merge(X,Y,Z);3

文章目录决策树基础分类决策树构建步骤分类决策树实例：是否适合户外运动回归决策树构建步骤回归决策树实例：预测房价决策树的优缺总结决策树是一种模仿人类决策过程的机器学习算法，它通过一系列的问题将数据分割成更小的集合，直至能够做出最终决策。本文将详细探讨决策

决策树节点分裂：探索不同的标准与方法决策树是一种广泛用于分类和回归任务的机器学习算法。其核心思想是通过一系列简单的规则（即节点分裂）将数据集划分为不同的子集，直到满足某种停止条件为止。在节点分裂过程中，选择最优的分裂标准和方法是构建高效决策树的关键。本文将详细介

不同于普通Treap，FHQ-Treap不需要左旋和右旋操作来处理数据。因此FHQ-Treap也称作无旋Treap。FHQ-Treap是基于Split（分裂）和Merge（合并）两种操作的平衡树。其与普通Treap的原理完全不同。一些基础的操作：例如Insert（插入元素）和Delete（删除元素）。对于Insert（插入元素），新建一

智能堆叠iStack(IntelligentStack)，是指将多台支持堆叠特性的交换机设备组合在一起，从逻辑上组合成一台交换设备。堆叠基本概念作用通过交换机堆叠，可以实现网络高可靠性和网络大数据量转发，同时简化网络管理。角色主交换机：负责管理整个堆叠系统，一个堆叠系统只能存在一个主

题意维护一个长度为\(n\)的序列\(a\)，进行\(m\)次操作，操作包括：将\(x\)放置于序列开头；将\(x\)放置于序列末尾；将\(x\)与其前驱/后继交换；查询\(x\)的下标\(-1\)；查询下标为\(x\)的数sol维护序列，可以使用线段树或平衡树，本题使用平衡树更为简便。介于已经学习

在计算机科学中，B树是一种专为系统I/O操作优化的多路搜索树。它通过其独特的结构和性质，确保了数据的快速存取和高效的空间利用率。B树的阶数是定义B树结构和行为的一个基本参数，对于理解B树的工作原理至关重要。B树的定义与特性B树是一种n阶树，其中每个节点可以拥有的最大子

过程线段树分裂是线段树合并的逆操作，即将一个区间信息分裂到新的树中，新的树一般需要新建。注意当分裂和合并都存在时，我们在合并的时候必须回收节点，以避免分裂时会可能出现节点重复占用的问题。时间复杂度显然\(\mathcal{O}(\logn)\)。实现//将x分裂出[p,q]到now上v

一，阿米巴分裂的题目：阿米巴虫用简单分裂的方式繁殖，它每分裂一次要用3分钟，3分钟后会分裂成为2只。将若干个阿米巴放在一个盛满营养液的容器内，45分钟后容器内充满了阿米巴。已知容器最多能够装220只阿米巴。试问，开始的时候往容器内放了多少个阿米巴?二，解析一:分析:已知45

一些细节本质是利用合并、分裂实现增、删、查。根据用途分为两类分裂：第一类：当作set一样使用，就是中序遍历就把数字排序了。分裂操作按照权值分裂。如果根\(\lek\)，那么左边都要归入\(x\)，递归右边，\(x\)换成右边（看还能接上去多少）\(>k\)同理，最后pushup一下。第二

java数据结构与算法刷题目录（剑指Offer、LeetCode、ACM）-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/123063846文章目录广度优先+双分裂蛇广度优先+双分裂蛇双分裂蛇：是求二维表中从起点到终点的经典思路（也是

cmu154452022falllab1BufferPool此project实现一个bufferpool，缓存住磁盘查询的数据。Task1这部分需要我们实现一个可扩展的哈希表，这部分的难点在于插入操作时的分裂，由于Remove不需要我们将目录和桶收缩回去，所以它也很简单。先分析清楚目录和桶的结构。我们可以先实现简

hi大家好，我是DHL。就职于美团、快手、小米。公众号：ByteCode，专注有用、有趣的硬核原创内容，Kotlin、性能优化、系统源码、图解算法、大厂面经2023年可谓是国产自研手机操作系统百花齐放的一年，在华为官宣HarmonyOSNEXT开发者预览版本，不在兼容Android之后，小米、vivo分别官宣了

CART（ClassificationandRegressionTrees）是一种常用的决策树算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART算法由Breiman等人于1984年提出，是一种基于递归二分划分的贪婪算法。以下是对CART算法的详细解释：1.决策树的构建过程：CART算法通过递归地将数据集划分为越来越纯的子集

信息增益（InformationGain）是在决策树构建过程中用于选择最佳分裂特征的一种度量。它用于衡量在某个特征条件下，将数据集分成不同类别所能带来的纯度提升。信息熵的概念：为了理解信息增益，首先要理解信息熵。信息熵是用于度量一个系统的不确定性或无序程度的概念。对于一个二分类问

决策树是一种基于树结构的分类和回归模型，它通过对数据进行逐步的分解，从根节点开始，根据不同的特征进行分割，最终到达叶节点，叶节点对应一个预测结果。以下是决策树的基本概念和构建过程的详细解释：决策树的基本概念：节点（Node）：根节点（RootNode）：树的起始节点，包含整个数据集。内部节

索引的分裂行为当某个索引块中要插入新的索引条目，但其中又没有可用空间时，就会发生索引的分裂。根据分裂发生所在的索引块类型的不同，可以分为在根块上发生的分裂，在分支块上发生的分裂和在叶子块上发生的分裂。下面，就这三种情况做分别介绍。从前面的实验中，我们已经看到，大约每个索引块

一、QSplitter概述QSplitter是Qt中的一个布局管理器，允许用户在应用程序窗口中创建可拖动的分隔器，以便调整多个子窗口或控件的大小。它是一种非常有用的布局管理器，用于创建可分隔的多个部分，通常用于分割、重新排列和管理用户界面中的多个区域。以下是有关QSplitter的详细介

线段树合并引入线段树合并就是把两颗线段树合并起来。比如：线段树\(a\)维护\([1,1,2,0,0,2]\)。线段树\(b\)维护\([0,0,2,5,1,2]\)。合并后的线段树\(c\)所维护的序列就是\([1,1,4,5,1,4]\)。解决问题目前我所见到的线段树合并的题目，一般都是维护区间内众数之类的

\[\large(\sum\limits_{i=1}^n|s_i|)-(\sum\limits_{i=1}^{n-1}|s_{p_i}\bigcaps_{p_{i+1}}|)=|\bigcup\limits_{i=1}^ns_i|\]观察题目中式子，不难想到如果对二进制拆位，那么相当于要求对于每个二进制位，包含这一位的集合必须排列在一段区间内，因为左式中每一位至少出现一次，而右

Description传送门SolutionPart1考虑一棵合并树，令\(ls_u,rs_u\)表示\(u\)的左右儿子，\(d_u\)表示\(u\)子树的最大深度，\(c_u\)表示\(u\)被合并的次数，令所有非叶非根节点对应\(2^d-1\)的和为\(S\)，则答案为\(\sum_{i=1}^nc_iw_i+S\)。可以发现，我们只关心\(c

前置知识动态开点权值线段树相信各位都会线段树合并我们考虑对于两棵权值线段树，由于动态开点的缘故，这两棵树都是不满的我们考虑能不能把这两棵树所保存的信息合并在一起我们考虑这么一件事就是说，由于树不满，我们可以暴力扫分为三种情况(设把\(b\)所在树并到\(a\)内，\(a\)

索引结构InnoDBB树上面是二叉树和红黑树的结构，其实红黑树是一个自平衡二叉查找树，可以用于解决二叉树顺序插入时形成一个有序链表问题。但是两者都有一个明显缺点，就是当数据量过大时，层级较深，检索速度慢。下面分析一下B树（多路平衡查找树）名词解析：度数：指的是一个节点的子

你好呀，我是歪歪。在Seata的官网上看到一篇叫做“关于新版雪花算法的答疑”的文章。http://seata.io/zh-cn/blog/seata-snowflake-explain.html看明白之后，我觉得还是有点意思的，结合自己的理解和代码，加上画几张图，给你拆解一下Seata里面的“改良版雪花算法”。虽然是在Se

E.FilltheMatrixProblem-E-Codeforces题意：给定一个n*n的阵列，每一列从上到下连续ai个为黑，其余为白，白格子中才能放数，现在有k个数，beauty值定义为满足i后接i+1的数的数量。n<=2e5题解：转换下题意就是说找到最少的段数使得总和>=k。由于n很大，无法遍历阵列，我们考虑从最下面的