目录1.什么是红黑树2.红黑树的实现2.1红黑树的插入新插入的结点应该是什么颜色的呢？插入情况的分析​编辑插入代码如下所示2.2红黑树的查找2.2检测红黑树1.什么是红黑树？红黑树是一棵接近平衡的二叉搜索树。由于AVL树在频繁大量改变数据的情况下，需要进行很多的旋转

目录前言：一、红黑树的概念二、红黑树的性质三、红黑树结点的定义四、红黑树的插入情况一：u存在且为红情况二：u不存在/u存在且为黑小总结：原码：五、红黑树的检验六、性能比较前言：我们之前已经学过了二叉搜索树的优化版——AVL树，这次我们来学习二叉搜索树的另外一种优

 

在Vue中，provide和inject是用于实现跨层级组件通信的API，特别适用于隔代组件通信的场景。下面我将详细解释其原理和提供一个具体的例子。原理定义：provide：允许一个祖先组件向其所有子孙后代组件提供一个依赖，不论组件层次有多深，只要在其下游，就可以通过inject来接收。injec

    本篇将会较为全面的讲解有关红黑树的特点，插入操作，然后使用代码模拟实现红黑树，同时还会封装出红黑树的迭代器。    在STL库中的set和map都是使用红黑树封装的，在前文中我们讲解了AVL树，对于红黑树和AVL树来说，这两种树都是效率很高的搜索二叉树，但是

文章目录前言一、红黑树介绍二、插入操作三、验证红黑树四、红黑树与AVL性能比较与应用五、总体代码总结前言我们之前介绍了一种AVL的高阶数据结构，在本篇文章中，我们将会介绍一种与AVL旗鼓相当的数据结构–红黑树。我们并且会对它的部分接口进行模拟实现一、红黑树

代码1：（求雅可比矩阵，jacobian矩阵求解）importtheanofromtheanoimporttensor#Creatingavectorx=tensor.dvector('x')#Creating'y'expressiony=(2*x**3)#ComputingderivativeOutput,updates=theano.scan(lambdai,y,x:tensor.g

实战（DenseLayer）：下面用本篇的内容，写一个全连接层，实现前向传播、反向传播和参数更新。并用它实现一个3输入1输出的单层感知机，拟合函数y=x0+x1+x2。代码：importtheanoimporttheano.tensorasTTimportnumpyasnpimportpylabclassDataset():def__init__(

实战：写一个卷积层ConvolutionLayer二维卷积的前向操作：代码：importtheano.tensorasTTimporttheanoimportnumpyasnp#fromtheano.tensor.shared_randomstreamsimportRandomStreamsIdentity=lambdax:xReLU=lambdax:TT.maximum(x,0.0)Sigmoid=lambda

代码1：（ifelse判断结构）importtheanofromtheanoimporttensorfromtheano.ifelseimportifelsex=tensor.fscalar('x')y=tensor.fscalar('y')z=ifelse(x>0,2*y,3*y)#x>0的返回值是int8类型f=theano.function([x,y],z,allow_input_down

示例代码1：importtheanofromtheanoimporttensorx=tensor.vector("x")y=tensor.vector("y")w=tensor.vector("w")z=tensor.vector("z")z=x+y+wf=theano.function([x,theano.In(y,value=[1,1,1]),theano.In(