数据结构：红黑树讲解（C++）

news2024/11/14 23:10:24

红黑树

    • 1.前言
    • 2.红黑树简述
      • 2.1概念
      • 2.2性质
    • 3.红黑树的插入
      • 3.1关于新插入节点的颜色
      • 3.2节点的定义
      • 3.3插入新节点
      • 3.4判断插入后是否需要调整
      • 3.5插入后维持红黑树结构（重点）
        • 3.5.1cur、p、u为红，g为黑
        • 3.5.2cur、p为红，g为黑，u为空/u存在为黑
    • 4.一些简单的测试接口
    • 5.完整代码

1.前言

  • 本文旨在理解红黑树基本概念以及变色旋转规则，以理解C++map和set的底层原理，不会讲红黑树的删除操作。
  • 对于基本的旋转操作(单旋和双旋)，本文不会展开讲，详细讲解在这里：
    AVL树旋转讲解。



2.红黑树简述

2.1概念

红黑树，是一种二叉搜索树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保最长路径不超过最短路径两倍，因而是接近平衡的。


2.2性质

  1. 每个节点不是红色就是黑色。
  2. 根部节点是黑色的。(为了减少旋转次数，后面讲旋转大家就明白了）
  3. 对于一个红节点，它的孩子只能是黑色。(即一条路径上不能出现连续的红色节点)
  4. 每条路径都必须包含相同数量的黑色节点。

通过上面规则的限制，红黑树最长路径一定不会超过最短路径两倍，也就维持了高度的相对平衡。
结合3、4来看下面的两条路径：
最长：黑、红、黑、红、黑、红…………
最短：黑、黑、黑…………



3.红黑树的插入

3.1关于新插入节点的颜色

对于新插入节点，我们设置为红色，原因是红黑树每条路径都必须包含相同数量的黑色节点（性质4），新插入红节点不一定破坏红黑树的结构，新插入黑色节点一定不符合性质4而且很难调整。
在这里插入图片描述


3.2节点的定义

//用枚举来定义颜色
enum Color
{
	RED,
	BLACK
};

//这里直接实现key_value模型
template<class K, class V>
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode<K, V>* _left;
	RBTreeNode<K, V>* _right;
	RBTreeNode<K, V>* _parent;  //涉及到旋转，多加父亲指针来简化操作
	pair<K, V> _kv;  //存储键值对
	Color _col; //颜色
	RBTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _kv(kv)
		,_col(RED)  //新节点颜色为红色
	{}
};

3.3插入新节点

这里比较简单，按二叉搜索树的规则插入即可：

bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(kv);
		_root->_col = BLACK;
		return true;
	}
	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;
	while (cur)
	{
		if (kv.first > cur->_kv.first) //待插入节点在右子树
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (kv.first < cur->_kv.first)  //待插入节点在左子树
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else  //相同
		{
			return false;
		}
	}
	cur = new Node(kv);
	if (kv.first > parent->_kv.first) //新节点在父亲右子树
	{
		parent->_right = cur;
	}
	else  //新节点在父亲左子树
	{
		parent->_left = cur;
	}
	cur->_parent = parent;  //记得更新父亲指针
	
	/// 变色旋转维持红黑树结构（暂时省略）  //
	
	_root->_col = BLACK; //可能改变根部颜色，保持根部为黑色
	return true;
}

3.4判断插入后是否需要调整

其实红黑树插入后只需要看当前节点和父亲的颜色即可，其中新节点一定为红。

  1. 父亲为黑，符合规则，不需要调整。
  2. 父亲为红，此时出现红红的连续节点，需要进行调整。

3.5插入后维持红黑树结构（重点）

为了方便叙述，我们做如下定义：

  1. cur表示当前节点
  2. p表示cur父亲节点
  3. u表示叔叔节点
  4. g表示祖父(p和u的父亲)节点
3.5.1cur、p、u为红，g为黑

在这里插入图片描述
代码：

while (parent && parent->_col == RED)  //父亲为红就调整，调整到根部要结束
{
	Node* granderfather = parent->_parent;  //祖父
	//需要对叔叔进行操作，需要判断叔叔是祖父的左还是右
	if (parent == granderfather->_left)  //父亲是祖父的左子树
	{
		Node* uncle = granderfather->_right;
		if (uncle && uncle->_col == RED) //叔叔不为空并且叔叔为红，变色即可
		{
			uncle->_col = parent->_col = BLACK;
			granderfather->_col = RED; 
			//当前子树可能为部分，继续向上调整
			cur = granderfather;
			parent = cur->_parent;
		}
		else  //叔叔为空或为黑色
		{ 
			//先省略
		}
	}
	else  //父亲是祖父的右子树
	{
		Node* uncle = granderfather->_left;
		if (uncle && uncle->_col == RED)  //叔叔不空并且为红
		{
			parent->_col = uncle->_col = BLACK;
			granderfather->_col = RED;  
			//当前可能为部分子树，需要继续上调
			cur = granderfather;
			parent = cur->_parent;
		}
		else  //叔叔为空或为黑色
		{
			// 先省略
		}
	}
}

3.5.2cur、p为红，g为黑，u为空/u存在为黑

下面是一会要用到的旋转接口：

void RotateL(Node* parent)  //左单旋,rotate->旋转
{
	Node* SubR = parent->_right;
	Node* SubRL = SubR->_left;  //这个有可能为空
	Node* ppnode = parent->_parent;  //原来父亲的父亲

	parent->_right = SubRL;
	if (SubRL)  SubRL->_parent = parent;

	SubR->_left = parent;
	parent->_parent = SubR;

	if (ppnode == nullptr)  //旋转的是整颗树
	{
		_root = SubR;
		SubR->_parent = nullptr;
	}
	else  //旋转的是部分
	{
		if (ppnode->_left == parent) //是左子树
		{
			ppnode->_left = SubR;
		}
		else  //是右子树
		{
			ppnode->_right = SubR;
		}
		SubR->_parent = ppnode;
	}
}

void RotateR(Node* parent)  //右单旋细节处理和左单旋差不多
{
	Node* SubL = parent->_left;
	Node* SubLR = SubL->_right;  //这个有可能为空
	Node* ppnode = parent->_parent;

	parent->_left = SubLR;
	if (SubLR)  SubLR->_parent = parent;

	SubL->_right = parent;
	parent->_parent = SubL;

	if (ppnode == nullptr)  //旋转的是整颗树
	{
		_root = SubL;
		SubL->_parent = nullptr;
	}
	else  //旋转部分
	{
		if (ppnode->_left == parent)  //是左子树
		{
			ppnode->_left = SubL;
		}
		else  //右子树
		{
			ppnode->_right = SubL;
		}
		SubL->_parent = ppnode;
	}
}

涉及旋转情况比较复杂，分开讨论：

（1）p为g的左孩子，cur为p的左孩子
在这里插入图片描述


（2）p为g的左孩子，cur为p的右孩子

在这里插入图片描述


（3）p为g的右孩子，cur为p的右孩子

在这里插入图片描述


（4）p为g的右孩子，cur为p的左孩子

在这里插入图片描述

整合一下（1、2、3、4）得到下面的调整代码：

//到这里插入新节点的工作完成，下面进行结构调整：
while (parent && parent->_col == RED)  //父亲为红就调整，调整到根部要结束
{
	Node* granderfather = parent->_parent;  //祖父
	if (parent == granderfather->_left)  //父亲是祖父的左子树，p为g的左孩子
	{
		Node* uncle = granderfather->_right;
		if (uncle && uncle->_col == RED) //叔叔不为空并且叔叔为红，变色即可
		{
			uncle->_col = parent->_col = BLACK;
			granderfather->_col = RED; 
			//当前子树可能为部分，继续向上调整
			cur = granderfather;
			parent = cur->_parent;
		}
		else  //叔叔为空或为黑色
		{ 
			//     g
			//   p   u
			// c
			if (cur == parent->_left)  //当前为父亲的左子树，cur为p的左孩子
			{
				RotateR(granderfather);
				granderfather->_col = RED;
				parent->_col = BLACK;
			}
			else   //当前为父亲的右子树，cur为p的右孩子
			{
				//    g
				//  p   u
				//    c
				//左右双旋
				RotateL(parent);
				RotateR(granderfather);
				granderfather->_col = RED;
				cur->_col = BLACK;
			}
			break;  //这两种情况调整完可以结束
		}
	}
	else  //父亲是祖父的右子树，p为g的右孩子
	{
		Node* uncle = granderfather->_left;
		if (uncle && uncle->_col == RED)  //叔叔不空并且为红
		{
			parent->_col = uncle->_col = BLACK;
			granderfather->_col = RED;  
			//当前可能为部分子树，需要继续上调
			cur = granderfather;
			parent = cur->_parent;
		}
		else  //叔叔为空或为黑色
		{
			if (cur == parent->_right)  //当前为父亲的右，cur为p的右孩子
			{
				//    g
				//  u   p
				//        c
				//左旋
				RotateL(granderfather);
				parent->_col = BLACK;
				granderfather->_col = RED;
			}
			else  //当前为父亲的左，cur为p的左孩子
			{
				//   g
				// u   p
				//   c
				//右左双旋
				RotateR(parent);
				RotateL(granderfather);
				cur->_col = BLACK;
				granderfather->_col = RED;	
			}
			break;  //这两种情况调整完可以结束
		}
	}
}
_root->_col = BLACK; //保持根部为黑色



4.一些简单的测试接口

void InOrder()   //中序遍历，验证是否为二叉搜索树
{
	_InOrder(_root);
	cout << endl;
}

void _InOrder(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
		return;

	_InOrder(root->_left);
	cout << root->_kv.first << " ";
	_InOrder(root->_right);
}

// 根节点->当前节点这条路径的黑色节点的数量
bool Check(Node* root, int blacknum, const int refVal)  
{
	if (root == nullptr)  //到根部看看当前路径黑色节点和标准值是否一致
	{
		//cout << balcknum << endl;
		if (blacknum != refVal)
		{
			cout << "存在黑色节点数量不相等的路径" << endl;
			return false;
		}

		return true;
	}

	/检查子比较复杂，可以反过来去检查红节点父是否为黑色
	if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED)  
	{
		cout << "有连续的红色节点" << endl;

		return false;
	}

	if (root->_col == BLACK)
	{
		++blacknum;  //为黑节点加一
	}

	return Check(root->_left, blacknum, refVal)
		&& Check(root->_right, blacknum, refVal);
}

bool IsBalance()
{
	if (_root == nullptr)
		return true;

	if (_root->_col == RED)
		return false;

	//参考值，即先算出一条路径的黑色节点数
	int refVal = 0;
	Node* cur = _root;
	while (cur)
	{
		if (cur->_col == BLACK)
		{
			++refVal;
		}

		cur = cur->_left;
	}

	int blacknum = 0;
	return Check(_root, blacknum, refVal);
}



5.完整代码

#pragma once
#include <iostream>
#include <utility>
using namespace std;

//用枚举来定义颜色
enum Color
{
	RED,
	BLACK
};

//这里直接实现key_value模型
template<class K, class V>
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode<K, V>* _left;
	RBTreeNode<K, V>* _right;
	RBTreeNode<K, V>* _parent;  //涉及到旋转，多加父亲指针来简化操作
	pair<K, V> _kv;  //存储键值对
	Color _col; //颜色
	RBTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _kv(kv)
		,_col(RED)  //新节点颜色为红色
	{}
};

template<class K, class V>
class RBTree
{
public:
	typedef RBTreeNode<K, V> Node;

	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (_root == nullptr)
		{
			_root = new Node(kv);
			_root->_col = BLACK;
			return true;
		}
		Node* cur = _root;
		Node* parent = nullptr;
		while (cur)
		{
			if (kv.first > cur->_kv.first) //待插入节点在右子树
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (kv.first < cur->_kv.first)  //待插入节点在左子树
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else  //相同
			{
				return false;
			}
		}
		cur = new Node(kv);
		if (kv.first > parent->_kv.first) //在右子树
		{
			parent->_right = cur;
		}
		else
		{
			parent->_left = cur;
		}
		cur->_parent = parent;

		while (parent && parent->_col == RED)  //父亲为红就调整，调整到根部要结束
		{
			Node* granderfather = parent->_parent;  //祖父
			if (parent == granderfather->_left)  //父亲是祖父的左子树
			{
				Node* uncle = granderfather->_right;
				if (uncle && uncle->_col == RED) //叔叔不为空并且叔叔为红，变色即可
				{
					uncle->_col = parent->_col = BLACK;
					granderfather->_col = RED; 
					//当前子树可能为部分，继续向上调整
					cur = granderfather;
					parent = cur->_parent;
				}
				else  //叔叔为空或为黑色
				{ 
					//     g
					//   p   u
					// c
					if (cur == parent->_left)  //当前为父亲的左子树
					{
						RotateR(granderfather);
						granderfather->_col = RED;
						parent->_col = BLACK;
					}
					else   //当前为父亲的右子树
					{
						//    g
						//  p   u
						//    c
						//左右双旋
						RotateL(parent);
						RotateR(granderfather);
						granderfather->_col = RED;
						cur->_col = BLACK;
					}
					break;
				}
			}
			else  //父亲是祖父的右子树
			{
				Node* uncle = granderfather->_left;
				if (uncle && uncle->_col == RED)  //叔叔不空并且为红
				{
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;
					granderfather->_col = RED;  
					//当前可能为部分子树，需要继续上调
					cur = granderfather;
					parent = cur->_parent;
				}
				else  //叔叔为空或为黑色
				{
					if (cur == parent->_right)  //当前为父亲的右
					{
						//    g
						//  u   p
						//        c
						//左旋
						RotateL(granderfather);
						parent->_col = BLACK;
						granderfather->_col = RED;
					}
					else  //当前为父亲的左
					{

						//   g
						// u   p
						//   c
						//右左双旋
						RotateR(parent);
						RotateL(granderfather);
						cur->_col = BLACK;
						granderfather->_col = RED;	
					}
					break;
				}
			}
		}
		_root->_col = BLACK; //保持根部为黑色
		return true;
	}


/// //
/// /
/// 	测试代码
	 
	void InOrder()   //中序遍历，验证是否为二叉搜索树
	{
		_InOrder(_root);
		cout << endl;
	}

	void _InOrder(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
			return;

		_InOrder(root->_left);
		cout << root->_kv.first << " ";
		_InOrder(root->_right);
	}

	// 根节点->当前节点这条路径的黑色节点的数量
	bool Check(Node* root, int blacknum, const int refVal)  
	{
		if (root == nullptr)  //到根部看看当前路径黑色节点和标准值是否一致
		{
			//cout << balcknum << endl;
			if (blacknum != refVal)
			{
				cout << "存在黑色节点数量不相等的路径" << endl;
				return false;
			}

			return true;
		}

		/检查子比较复杂，可以反过来去检查红节点父是否为黑色
		if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED)  
		{
			cout << "有连续的红色节点" << endl;

			return false;
		}

		if (root->_col == BLACK)
		{
			++blacknum;  //为黑节点加一
		}

		return Check(root->_left, blacknum, refVal)
			&& Check(root->_right, blacknum, refVal);
	}

	bool IsBalance()
	{
		if (_root == nullptr)
			return true;

		if (_root->_col == RED)
			return false;

		//参考值，即先算出一条路径的黑色节点数
		int refVal = 0;
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (cur->_col == BLACK)
			{
				++refVal;
			}

			cur = cur->_left;
		}

		int blacknum = 0;
		return Check(_root, blacknum, refVal);
	}


	int Height()
	{
		return _Height(_root);
	}

	int _Height(Node* root)  //求高度的
	{
		if (root == nullptr)
			return 0;

		int leftHeight = _Height(root->_left);
		int rightHeight = _Height(root->_right);

		return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
	}


	Node* Find(K key)
	{
		return _Find(key, _root);
	}

	Node* _Find(K key, Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
			return nullptr;
		if (key > root->_kv.first) //在右子树
		{
			return _Find(key, root->_right);
		}
		else if (key < root->_kv.first) //在左子树
		{
			return _Find(key, root->_left);
		}
		else  //找到了
		{
			return root;
		}
	}

private:
	Node* _root = nullptr;

	void RotateL(Node* parent)  //左单旋,rotate->旋转
	{
		Node* SubR = parent->_right;
		Node* SubRL = SubR->_left;  //这个有可能为空
		Node* ppnode = parent->_parent;  //原来父亲的父亲

		parent->_right = SubRL;
		if (SubRL)  SubRL->_parent = parent;

		SubR->_left = parent;
		parent->_parent = SubR;

		if (ppnode == nullptr)  //旋转的是整颗树
		{
			_root = SubR;
			SubR->_parent = nullptr;
		}
		else  //旋转的是部分
		{
			if (ppnode->_left == parent) //是左子树
			{
				ppnode->_left = SubR;
			}
			else  //是右子树
			{
				ppnode->_right = SubR;
			}
			SubR->_parent = ppnode;
		}
	}

	void RotateR(Node* parent)  //右单旋细节处理和左单旋差不多
	{
		Node* SubL = parent->_left;
		Node* SubLR = SubL->_right;  //这个有可能为空
		Node* ppnode = parent->_parent;

		parent->_left = SubLR;
		if (SubLR)  SubLR->_parent = parent;

		SubL->_right = parent;
		parent->_parent = SubL;

		if (ppnode == nullptr)  //旋转的是整颗树
		{
			_root = SubL;
			SubL->_parent = nullptr;
		}
		else  //旋转部分
		{
			if (ppnode->_left == parent)  //是左子树
			{
				ppnode->_left = SubL;
			}
			else  //右子树
			{
				ppnode->_right = SubL;
			}
			SubL->_parent = ppnode;
		}
	}
};

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1227635.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

openGauss学习笔记-127 openGauss 数据库管理-设置账本数据库-修复账本数据库

openGauss学习笔记-127 openGauss 数据库管理-设置账本数据库-修复账本数据库

文章目录 openGauss学习笔记-127 openGauss 数据库管理-设置账本数据库-修复账本数据库127.1 前提条件127.2 背景信息127.3 操作步骤 openGauss学习笔记-127 openGauss 数据库管理-设置账本数据库-修复账本数据库 127.1 前提条件 系统中需要有审计管理员或者具有审计管理员权…
阅读更多...
golang中的并发模型

golang中的并发模型

并发模型 传统的编程语言&#xff08;如C、Java、Python等&#xff09;并非为并发而生的&#xff0c;因此它们面对并发的逻辑多是基于操作系统的线程。其并发的执行单元&#xff08;线程&#xff09;之间的通信利用的也是操作系统提供的线程或进程间通信的原语&#xff0c;比如…
阅读更多...
Vite - 静态资源处理 - json文件导入

Vite - 静态资源处理 - json文件导入

直接就说明白了 vite 中对json 文件直接当作一个模块来解析。 可以直接导入使用&#xff01; 可以直接导入使用&#xff01; 可以直接导入使用&#xff01;json文件中的key&#xff0c;直接被作为一个属性&#xff0c;可以单独被导入。 因此&#xff0c;导入json文件有两种方式…
阅读更多...
72. 编辑距离（动态规划）

72. 编辑距离（动态规划）

题目 题解 class Solution:def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:# 定义状态&#xff1a;dp[i][j]表示将word1[0:i]转换成word2[0:j]所使用的最少操作数dp [[0 for j in range(len(word2)1)] for i in range(len(word1)1)]# badcase: dp[0][j] j, dp[i]…
阅读更多...
kaggle新赛：SenNet 3D肾脏分割大赛（3D语义分割）

kaggle新赛：SenNet 3D肾脏分割大赛（3D语义分割）

赛题名称&#xff1a;SenNet HOA - Hacking the Human Vasculature in 3D 赛题链接&#xff1a;https://www.kaggle.com/competitions/blood-vessel-segmentation 赛题背景 目前&#xff0c;人类专家标注员需要手动追踪血管结构&#xff0c;这是一个缓慢的过程。即使有专家…
阅读更多...
defer和async

defer和async

如果两个属性浏览器都不兼容&#xff0c;推荐把<script>标签放到底部 一般情况下&#xff0c;浏览器在解析html源文件时&#xff0c;如果遇到外部的<script>标签&#xff0c;解析过程就会先暂停&#xff0c;这时会对script进行加载&#xff0c;执行两个过程&…
阅读更多...
【Linux进程】进程等待 与 进程替换 原理与函数使用

【Linux进程】进程等待 与 进程替换 原理与函数使用

文章目录 一、进程等待1.1 意义 / 必要性1.2 进程等待的函数&#xff08;wait / waitpid&#xff09;1.3 status参数1.4 获取子进程status1.5 进程的阻塞等待与非阻塞等待 二、进程替换2.1 引言2.2 进程替换原理2.3 替换函数 一、进程等待 1.1 意义 / 必要性 为什么要有进程等…
阅读更多...
【【VDMA彩条显示实验之二】】

【【VDMA彩条显示实验之二】】

VDMA彩条显示实验之二 这一篇紧接上一篇文章 我们添加一个 VID_out 的 IP核 其实 相对来说 就是我们把 传进来的串行信号 转化成并行输出各个信号 &#xff08;把 Stream 的 输出信号流转化成在 RGB上 输出的 格式 &#xff09; 下面是对IP核的简介 AXI4-Stream to Video Out…
阅读更多...
八、Linux关机重启和用户登录注销

八、Linux关机重启和用户登录注销

1.Linux关机、重启 基本介绍 shutdown -h now 立即进行关机 shutdown -h 1 “hello&#xff0c;1分钟后会关机了”(h&#xff1a;halt) shutdown 默认就是&#xff08;shutdown -h 1&#xff09; shutdown -r now 现在重新启动计算机(r : reboot) halt 关机&#xff0c;作用和…
阅读更多...
Tomcat无法映射到activiti-app导致activiti无法启动页面

Tomcat无法映射到activiti-app导致activiti无法启动页面

原因之一&#xff1a;JDK版本与Tomcat版本不匹配&#xff0c;jdk8 yyds 我使用的是JDK11&#xff0c;Tomcat是9.0的&#xff0c;都是最新的&#xff0c;但还是不行&#xff0c;最后JDK改为8&#xff0c;tomcat的cmd后台没有报错&#xff0c;activiti-pp也可以正常访问了,很神奇…
阅读更多...
基于RK3588全高端智能终端机器人主板

基于RK3588全高端智能终端机器人主板

一、小尺寸板型设计 该款主板为小型板&#xff0c;尺寸仅为125*85mm&#xff0c;更小更紧凑&#xff0c;可完美适应各类高端智能自助终端&#xff1b; 二、八核高端处理器 采用RK3588S八核64位处理器&#xff0c;8nm LP制程&#xff0c;主频最高达2.4GHz&#xff0c;搭载Andr…
阅读更多...
Python大数据之linux学习总结——day11_ZooKeeper

Python大数据之linux学习总结——day11_ZooKeeper

ZooKeeper ZK概述 ZooKeeper概念: Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架。本质上是一个分布式的小文件存储系统 ZooKeeper作用: 主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。 ZooKeeper结构: 采用树形层次结构&#xff0c;ZooKeeper树中的每个节点被称为—Znode。且树…
阅读更多...
Web实战：基于Django与Bootstrap的在线计算器

Web实战：基于Django与Bootstrap的在线计算器

文章目录 写在前面实验目标实验内容1. 创建项目2. 导入框架3. 配置项目前端代码后端代码 4. 运行项目 注意事项写在后面 写在前面 本期内容&#xff1a;基于Django与Bootstrap的在线计算器 实验环境&#xff1a; vscodepython(3.11.4)django(4.2.7)bootstrap(3.4.1)jquery(3…
阅读更多...
​软考-高级-系统架构设计师教程（清华第2版）【第12章 信息系统架构设计理论与实践（P420~465）-思维导图】​

​软考-高级-系统架构设计师教程（清华第2版）【第12章 信息系统架构设计理论与实践（P420~465）-思维导图】​

软考-高级-系统架构设计师教程&#xff08;清华第2版&#xff09;【第12章 信息系统架构设计理论与实践&#xff08;P420~465&#xff09;-思维导图】 课本里章节里所有蓝色字体的思维导图
阅读更多...
什么是tomcat, tomcat该如何使用?(java)

什么是tomcat, tomcat该如何使用?(java)

tomcat是什么? tomcat翻译过来为汤姆猫, 但是他可不是猫和老鼠中的汤姆, 而是java中的tom, 虽然java中的tomcat没有猫和老鼠那么出名, 但是他仍然是java中的中流砥柱 下图为java中的tomcat, 也就是最右边这个黄色的猫: Tomcat是Apache 软件基金会&#xff08;Apache Software …
阅读更多...
AI绘画使用Stable Diffusion（SDXL）绘制三星堆风格的图片

AI绘画使用Stable Diffusion（SDXL）绘制三星堆风格的图片

一、前言 三星堆文化是一种古老的中国文化&#xff0c;它以其精湛的青铜铸造技术闻名&#xff0c;出土文物中最著名的包括青铜面具、青铜人像、金杖、玉器等。这些文物具有独特的艺术风格&#xff0c;显示了高度的工艺水平和复杂的社会结构。 青铜面具的巨大眼睛和突出的颧骨&a…
阅读更多...
【洛谷 B2002】Hello,World!（顺序结构）

【洛谷 B2002】Hello,World!（顺序结构）

Hello,World! 题目描述 编写一个能够输出 Hello,World! 的程序。 提示&#xff1a; 使用英文标点符号&#xff1b;Hello,World! 逗号后面没有空格。H 和 W 为大写字母。 输入格式 输出格式 样例 #1 样例输入 #1 无样例输出 #1 Hello,World!思路 #include 是一个预处…
阅读更多...
MyBatis 快速入门

MyBatis 快速入门

MyBatis 快速入门 前言什么是 MyBatis简介核心特性使用示例配置文件Mapper 接口SQL 映射文件使用 MyBatis 如果大家对以上的导读很懵怎么办&#xff01;没关系 往下阅读&#xff01; 1. MyBatis 介绍1.1. 什么是MyBatis1.2. 持久层1.3. 框架1.4. JDBC 弊端1.5.…
阅读更多...
有成效的工作

有成效的工作

从开始上班起&#xff0c;听到过工作是做不完得。 大概的意思&#xff0c;现在的工作做完了&#xff0c;就会分配新的工作。所以总也做不完。 如果是做不完的&#xff0c;那么是不是在一个岗位上就一直干着呢。既然这个很难成立。那其实工作是可以干得完的。 一个岗位的终结&am…
阅读更多...
redis+python 建立免费http-ip代理池；验证+留接口

redis+python 建立免费http-ip代理池；验证+留接口

前言: 效果图: 对于网络上的一些免费代理ip,http的有效性还是不错的;但是,https的可谓是凤毛菱角; 正巧,有一个web可以用http访问,于是我就想到不如直接拿着免费的HTTP代理去做这个! 思路: 1.单页获取ipporttime (获取time主要是为了后面使用的时候,依照时效可以做文章) 2.整…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023