看到一个很有意思的话题：测试团队需要保障质量，同时也要考虑测试效率，质量和效率之间的平衡，其实很大程度上取决于测试和开发的人数占比。只有先保证资源上的平衡，才能在保障质量的同时保证一定的测试效率。这个话题背后的逻辑成立吗？我仔细思考了这个问题，表面看似合乎逻辑，但经不起分

智能优化算法应用：基于平衡优化器算法PID参数优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于平衡优化器算法PID参数优化-附代码1.PID简介2.平衡优化器算法简介3.适应度函数设计4.算法实验与结果5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文主要介绍如何用平衡优化器算法进行PID参

题意维护一个数据结构，要求支持插入，删除，根据排名查数，根据数查排名，查询前驱，查询后继\(6\)个操作sol考虑到后四个查询的操作，会发现使用二叉搜索树(BST)完全可以实现为了完成这四个操作，需要在每个节点记录\(3\)个值：\(key\)表示当前节点的数\(cnt\)表示当前节点的数的个数（为了

1.splay普通权值平衡树【模板】普通平衡树二叉查找树：又：二叉搜索树、二叉排序树。它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：若它的左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值；若它的右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值；它的左、右子树也分别

题目1221.分割平衡字符串难度：简单在一个平衡字符串中，'L'和'R'字符的数量是相同的。给你一个平衡字符串s，请你将它分割成尽可能多的平衡字符串。注意：分割得到的每个字符串都必须是平衡字符串，且分割得到的平衡字符串是原平衡字符串的连续子串。返回可以通过分割得到的平衡

父节点地址值左子节点地址右子节点地址每一个节点往下面，都是会分成左右两个树的结点度，就是子节点的数量二叉树就是生活中的树的概念树的高度是以最大的数量去数小的往左边放，大的往右边放以根节点为坐标，小于根节点的储存在左边，大的根节点放在右边和根节点相等的数，我们

平衡二叉B树每个节点可以是红或者是黑红黑树不是高度平衡的，他的平衡是“通过自己的红黑规则实现的”红黑规则每个节点是红或者为黑根节点必须是黑色如果一个节点没有子节点或者是父节点，这个节点的相应的指针属性为nil，这些nil视为叶节点，每个叶节点nil是黑色的如果某个节

1AVL树的概念二叉搜索树虽可以缩短查找的效率，但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树，查找元素相当于在顺序表中搜索元素，效率低下。因此，两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.Landis在1962年发明了一种解决上述问题的方法：当向二叉搜索树中插入新结点后，

一、题目信息二、解题思路1、这里采用C++解答，题目限制如下2、输出要求？根据输出可以看出第一行输出的是所有1*1子矩阵中符合完美矩阵（矩阵中0的个数等于1的个数）条件的矩阵个数，其余输出同理。3、如何遍历所有矩阵采用按行遍历的方式。比如>采用按行遍历的

BST又称二分查找树，\(BST\)性质指其左子树所有节点全职均小于该点，其右子树所有节点全职均大于该点；同时若对该棵树进行中序遍历，所产生的序列为从小到大排序的序列。利用该性质，从而在\(O(\log(n))\)的复杂度内实现查询排名、第\(k\)小（大）值、前驱、后继等。当每次插入的数据呈

前言平衡二叉树是为了提高二叉树的查询速度，通过满足特定的条件来保持其平衡性。平衡二叉树具有以下特点：左子树和右子树的高度差不会大于1，这是为了确保树的高度不会过大，从而减少查询时的磁盘I/O开销，提高查询速度。平衡二叉树上的所有结点的平衡因子（左子树深度减去右子树深度的

嗨，各位小伙伴们，今天咱们来聊聊一个与我们每日餐桌紧密相关的主题——耕地占补平衡。在现代化的车轮滚滚向前时，如何在发展与保护之间找到那个微妙的平衡点，确保我们的“米袋子”满满当当呢？这就不得不提到耕地占补平衡这一智慧策略了。一起来探秘吧！什么是耕地占补平衡？

1、STL/gnu_pbds1、vector<int>常用，动态空间注意比较慢，远古题数据小才建议使用。支持操作复杂度序列类别随机访问\(O(1)\)尾部插入删除\(O(1)\)随机插入删除\(O(玄学),O(\sqrt{n})\)集合类别none2、set<int>维护数集的，它的常数真的很奇妙

最近画的板子遇到了PCB残铜率不足的问题，一般想法也是用整板覆铜的方法来填满空旷的区域，但是这个会带来很多碎铜，特别是表层有元器件，覆铜会产生更多碎铜，但是不覆铜又会导致残铜率低，板厂的说法是残铜率过低会导致PCB外层电镀时电流不均衡，后果就是铜箔厚度不均匀，内层残铜率过低会影响

学习笔记-平衡树treap#include<bits/stdc++.h>#defineintlonglongusingnamespacestd;#definelst[x].ch[0]#definerst[x].ch[1]constintN=114514;constintinf=2147483647;intcnt=0,root;mt19937rnd(0x7f);structtreap{ intch[2],cnt,size,val,

标题是吸引你点进来的Case1LCT的access操作应该可以实现某种区间覆盖的操作（听同学讲的，具体的还待讨论）Case2众所周知，可并堆中左偏树合并是这样写的（记\(dist\)为\(rd\)）：merge(A,B)if!A:returnBif!B:returnAifB.val>A.valswap(A,B)A.rs<-m

classSolution{public://求深度intdeep(TreeNode*root){if(root==NULL)return0;//求左右子树的深度intleft=deep(root->left);intright=deep(root->right);return

由于我们学过数据结构,在二叉搜索树中,如果给出的数据是一条链的话,那么每次查询等操作都是O(n)的级别,所以为了优化搜索查找修改的效率,需要创建平衡树,来达到logn级别的查询和修改对于一颗二叉搜索树,我们可以将它进行分裂操作,假如我们要进行查询一个数$u$那么我们就可以分

平衡树vs跳表平衡树必须满足所有节点的左右子树高度差不超过1，也就是平衡因子范围为[-1,1]。但是对于范围查询来说，利用平衡树通过中序遍历达到和跳表一样的效果，但是平衡树的每一次插入或者删除操作都需要保证整棵树的绝对平衡，只要不平衡就会通过旋转的方式来重新保持平衡，这个过

以nssctf里的where_is_my_shell为例题目提供了一个system函数，和一个buf数组。数组的栈空间如图所示，这里不讨论怎么解题，只说明payload里的ret的作用。假设没有ret，栈溢出到ret的时候内容如下：第一个八字节：（图示位置）存储poprdi;ret;的地址它下面的八个字节存储要pop的参数。

个人理解浅谈数据结构，应对八股文面试目录前言一、二叉搜索树（二叉排序树、二叉查找树、AVL树）（1）二叉树的特点：（2）二叉树的优缺点二、平衡二叉树（高度平衡树，最早的自平衡二叉树）（1）平衡二叉树的特点：（2）平衡二叉树的优缺点三、红黑树（1）红黑树的特点（2）红黑树的优缺点四、红黑树

1、二叉树：packagecom.datastructure.tree;//一个常用的第三方库是ApacheCommonsCollections，它提供了一个名为BinaryTree的类，用于表示二叉树。//可以使用org.apache.commons.collections4.BinaryTree类创建二叉树和进行操作。//可以在Maven中添加以下依赖项：//<dependenc

文章目录文章概述模型描述参考资料文章概述本文提出了一种解决数据不平衡问题并提高诊断准确性的诊断方法。首先，通过小波变换处理来自多个传感器的信号，以增强数据特征，然后通过池化和拼接操作对其进行压缩和融合。随后，构建改进的对抗网络来生成新的样本进

好像这次dxlx重庆只有我一个人来了？尬，根本没有认识的人，因为这个吃饭都不积极了，一个人吃饭有什么意思啊。。。还不如不吃。好好好，这就是cdqz的优良传统吗？讲两天的ds，第一天还是线段树平衡树，第二天直接把LCT整上来了。而且第一天的平衡树不是splay，是FHQTreap，也不知道讲LC

不持续更新。前置知识二叉搜索树又称BST堆其实我也不会FHQ-Treap一般使用小根堆。FHQ-Treap简述FHQ-Treap是一种基于分裂和合并操作的平衡树。它没有旋转，极易上手，非常适合cainiaoshanglu。核心思想我们对于一个点存储两个权值\(a_i,h_i\),其中\(a_i\)满足小根