MongoDB集群中数据分布Chunk是什么在一个shardserver内部，MongoDB还是会把数据分为chunks，每个chunk代表这个shardserver内部一部分数据。chunk的产生，会有以下两个用途：Splitting：当一个chunk的大小超过配置中的chunksize时，MongoDB的后台进程会把这个chunk切分成更小的chunk，从

DS题，主题平衡树和可并堆。T2未知来源模拟赛题题意简述：给一棵有根树，树上权值形成排列，对\(i\in[1,n]\)依次执行：选择子树内（包括i自己）的一个j，并交换\(a_i,a_j\)。问是否能在n次操作之后使\(\foralli:a_i=i\)，如有须构造方案。容易注意到，有解的必要条件是每个置换环所有

链表的一步步实现（需有一部分c语言基础）（由于本人上课实在没学懂链表的具体实现步骤，于是写下这篇博客记录学习过程，有兴趣的新手也可以跟着学习1.认识链表的结构&创建简单静态链表并输出数据Q：什么是链表？A：链表是由一系列节点组成，每个节点包含两个域，一个是数据域，用来保存数据，另外一

目录函数依赖1、函数依赖2、平凡函数依赖与非平凡函数依赖3、完全函数依赖与部分函数依赖4、传递函数依赖码候选码主属性与非主属性第二章提过：在本章中把关系模式看作一个三元组:R<U,F>在本章中把关系模式看作一个三元组:R<U,F>R：表示关系模式的名称，通常是关系的

CART（ClassificationandRegressionTree，分类与回归树）是一种决策树算法，既可以用于分类问题（Classification）也可以用于回归问题（Regression）。当应用于分类时，称为CART分类树；当应用于回归时，称为CART回归树。什么是CART回归树？CART回归树是一种决策树算法，用于解决回归问题。与

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