C++:map和set的封装

news2024/11/26 0:43:08

      关于红黑树的模拟实现,大家不清楚的先去看看博主的博客再来看这篇文章,因为set和map的封装底层都是利用用的红黑树。所以这里不会过多介绍红黑树的相关内容,而更多的是去为了契合STL中的红黑树去进行改造,让封装的set和map能够去复用我们的这份代码

DS进阶:AVL树和红黑树-CSDN博客

      在模拟实现之前,我们肯定要尝试去看看源码是如何实现的!我们会发现其实map和set的底层都是用的红黑树去封装的

      但是你可能会有这样的疑惑,map是kv模型,set是k模型,那难道stl底层封装了两颗红黑树么??其实并不是的,创建stl的大佬们为了增加代码的复用性,想方设法地想让map和set同时复用一颗红黑树。而解决方法就是通过控制模版参数来区分map和set。

     既然底层是套的红黑树的壳子,我们就要来研究库里面的红黑树究竟通过了什么方法来让map和set都能够复用这份代码。

一、STL中的红黑树

1.1 利用模版参数控制和区分map和set

我们先来看看stl中的红黑树的模版参数,然后进行分析

   接下来我们来看看第三个模版参数的作用究竟是什么

总结:

第1个模版参数是为了帮助我们拿到Key的类型,因为find、erase的接口都是Key类型比较方便

第2个模版参数决定了红黑树节点中存的是key还是pair,以此来区分map和set

第3个模版参数是通过仿函数决定了是拿什么去进行比较,对set来说就是拿key,对pair来说就是拿他的first。

第4个模版参数是具体的比较逻辑,比如说我们传的是指针,但是我们并不想通过指针比而是通过指针解引用的类型比,就可以通过传这个仿函数去控制其比较的行为。

第5个是stl实现的一个堆内存管理器,是为了提高从堆区申请内存的效率,基本上所有的stl容器都会涉及到这个,所以目前暂时不需要太在意!

1.2 stl中的红黑树结构

在该图中,设置了一个哨兵节点,哨兵节点的左指向最小节点5,最大节点的右指向哨兵节点header, 为什么要这样设计呢??

      STL明确规定,begin()与end()代表的是一段前闭后开的区间,而对红黑树进行中序遍历后,
可以得到一个有序的序列,
因此:begin()可以放在红黑树中最小节点(即最左侧节点)的位
置,end()放在最大节点(最右侧节点)的下一个位置,关键是最大节点的下一个位置在哪块?
能否给成nullptr呢?答案是行不通的,因为对end()位置的迭代器进行--操作,必须要能找最
后一个元素,此处就不行,因此最好的方式是将end()放在头结点的位置:

 

       但是这样虽然方便我们找到第一个节点和最后一个节点,但是每一次都要最最左端和最右端的节点进行和头节点之间的联系,其实比较麻烦,所以下面我们直接改造成不带哨兵节点的红黑树。去模拟实现迭代器。

1.3 改造并模拟实现红黑树的迭代器

但是最最关键的逻辑就是,实现++和--这样迭代器才能跑的起来,下面我们来进行分析

迭代器的封装

template<class T,class Ref,class Ptr>
struct _RBTreeIterator
{
	typedef RBTreeNode<T> Node;
	typedef _RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self; //返回一个自身的迭代器
	Node* _node;

	_RBTreeIterator(Node* node)  //利用节点去构造迭代器
		:_node(node)
	{}


	// 1、typedef __RBTreeIterator<T, T&, T*> itertaor;  拷贝构造
	// 2、 typedef __RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_itertaor;
	//  支持普通迭代器构造const迭代器的构造函数

	_RBTreeIterator(const _RBTreeIterator<T, T&, T*>& it) //隐私类型转化
		:_node(it._node)
	{}




	Ref operator*()
	{
		return _node->_data; //解引用拿到对应的东西  map拿到pair set拿到key
	}

	Ptr operator->() //返回对应的指针类型
	{
		return &operator*();
	}

	bool operator!=(const Self& s)
	{
		return _node != s._node;//判断两个迭代器是否相同
	}

	bool operator==(const Self& s)
	{
		return _node == s._node;//判断两个迭代器是否相同
	}

	Self& operator++()  //实现迭代器的++
	{
		if (_node->_right)
		{
		   //如有右不为空,那么就去找到  右子树的最左路节点
			Node* subright = _node->_right;
			while (subright->_left)  subright = subright->_left; //找到最左路节点
			_node = subright;
		}
		else
		{
		   //右为空,沿着到根的路径,找孩子是父亲左的那个祖先
			Node* cur = _node;
			Node* parent = cur->_parent;
			while (parent && parent->_right == cur)
			{
				cur = parent;
				parent = parent->_parent;
			}
			_node = parent;
		}
		return *this;
	}

	Self& operator--()  //实现迭代器的--     右  根  左
	{
		if (_node->_left)
		{
			//如有左不为空,那么就去找到  左子树的最右路节点
			Node* subright = _node->_left;
			while (subright->_right)  subright = subright->_right; //找到最左路节点
			_node = subright;
		}
		else
		{
			//左为空,沿着到根的路径,找孩子是父亲右的那个祖先
			Node* cur = _node;
			Node* parent = cur->_parent;
			while (parent && parent->_left == cur)
			{
				cur = parent;
				parent = parent->_parent;
			}
			_node = parent;
		}
		return *this;
	}
};

1.4 红黑树实现的全部代码 

enum Colour
{
	RED,
	BLACK,
};

template<class T> //T表示传的是K还是pair
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode<T>* _left;
	RBTreeNode<T>* _right;
	RBTreeNode<T>* _parent;
	T _data;
	Colour _col;

	RBTreeNode(const T& data)
		: _left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _data(data)
		, _col(RED)
	{}
};

template<class T,class Ref,class Ptr>
struct _RBTreeIterator
{
	typedef RBTreeNode<T> Node;
	typedef _RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self; //返回一个自身的迭代器
	Node* _node;

	_RBTreeIterator(Node* node)  //利用节点去构造迭代器
		:_node(node)
	{}


	// 1、typedef __RBTreeIterator<T, T&, T*> itertaor;  拷贝构造
	// 2、 typedef __RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_itertaor;
	//  支持普通迭代器构造const迭代器的构造函数

	_RBTreeIterator(const _RBTreeIterator<T, T&, T*>& it) //隐私类型转化
		:_node(it._node)
	{}




	Ref operator*()
	{
		return _node->_data; //解引用拿到对应的东西  map拿到pair set拿到key
	}

	Ptr operator->() //返回对应的指针类型
	{
		return &operator*();
	}

	bool operator!=(const Self& s)
	{
		return _node != s._node;//判断两个迭代器是否相同
	}

	bool operator==(const Self& s)
	{
		return _node == s._node;//判断两个迭代器是否相同
	}

	Self& operator++()  //实现迭代器的++
	{
		if (_node->_right)
		{
		   //如有右不为空,那么就去找到  右子树的最左路节点
			Node* subright = _node->_right;
			while (subright->_left)  subright = subright->_left; //找到最左路节点
			_node = subright;
		}
		else
		{
		   //右为空,沿着到根的路径,找孩子是父亲左的那个祖先
			Node* cur = _node;
			Node* parent = cur->_parent;
			while (parent && parent->_right == cur)
			{
				cur = parent;
				parent = parent->_parent;
			}
			_node = parent;
		}
		return *this;
	}

	Self& operator--()  //实现迭代器的--     右  根  左
	{
		if (_node->_left)
		{
			//如有左不为空,那么就去找到  左子树的最右路节点
			Node* subright = _node->_left;
			while (subright->_right)  subright = subright->_right; //找到最左路节点
			_node = subright;
		}
		else
		{
			//左为空,沿着到根的路径,找孩子是父亲右的那个祖先
			Node* cur = _node;
			Node* parent = cur->_parent;
			while (parent && parent->_left == cur)
			{
				cur = parent;
				parent = parent->_parent;
			}
			_node = parent;
		}
		return *this;
	}
};



//K是为了单独拿到key的类型 因为find erase 的接口都是key   而第二个模版参数T决定是这边传的是pair还是key
template<class K, class T,class KeyOfT>  //KeyofT 取出来比较的是k 还是pair中的k
class RBTree
{
	typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
	typedef _RBTreeIterator<T, T&, T*>  iterator;
	typedef _RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_iterator;

	iterator begin()
	{
		Node* cur = _root;
		while (cur && cur->_left)  cur = cur->_left;
		//找到最左路的节点
		return iterator(cur);
	} 

	iterator end()
	{
		return iterator(nullptr);
	}

	const_iterator begin() const
	{
		Node* cur = _root;
		while (cur && cur->_left)  cur = cur->_left;
		//找到最左路的节点
		return const_iterator(cur);
	}

	const_iterator end() const
	{
		return const_iterator(nullptr);
	}


	~RBTree()
	{
		_Destroy(_root);
		_root = nullptr;
	}

	Node* Find(const K& key)
	{
		Node* cur = _root;
		KeyOfT kot;//控制  是在pair中拿key还是直接拿key
		while (cur)
		{
			if (kot(cur->_data) < key) cur = cur->_right;  //我比你小,你往右找
			else if (kot(cur->_data) > key)  cur = cur->_left;  //我比你大,你往左找
			else return cur;
		}
		return nullptr;//说明找不到
	}

	//先用搜索树的逻辑插入节点,然后再去更新平衡因子。
	pair<iterator,bool> Insert(const T& data)
	{
		//如果为空树,新节点就是根
		if (_root == nullptr)
		{
			_root = new Node(data);
			_root->_col = BLACK;
			return make_pair(iterator(_root),true);
		}

		KeyOfT kot;//控制  是在pair中拿key还是直接拿key
		//如果不为空树
		Node* parent = nullptr;
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (kot(cur->_data) > kot(data)) //如果我比你大,到左子树去
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (kot(cur->_data) < kot(data)) //比你小,你去右子树
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else return make_pair(iterator(cur), false);//相等 
		}
		//此时肯定是对应地接在parent的后面
		cur = new Node(data);
		Node* newnode = cur;//记住新加入的节点
		if (kot(parent->_data)> kot(data))   parent->_left = cur;                //比父亲小连左边
		else  parent->_right = cur; //比父亲大连右边
		//别忘了父亲指针
		cur->_parent = parent;


		while (parent && parent->_col == RED)
		{
			Node* grandfather = parent->_parent;
			//情况1,如果u为存在且为红
			if (grandfather->_left == parent)//如果p是g的左边,u就在右边
			{
				Node* uncle = grandfather->_right;
				//情况1,如果u为存在且为红 p u变黑,g变红 向上调整
				if (uncle && uncle->_col == RED)
				{
					parent->_col = BLACK;
					uncle->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
					//继续向上调整
					cur = grandfather;
					parent = cur->_parent;
				}
				else //情况2或者情况3, u为黑或者不存在   旋转+变色
				{
					if (cur == parent->_left) //情况2 右单旋+p变黑 g变红
					{
						//      g
						//   p    u
						// c
						RotateR(grandfather);
						parent->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}
					else  //情况3 右左双旋  c变黑 g变红
					{
						//          g
							//   p     u
							//     c
						RotateL(parent);
						RotateR(grandfather);
						cur->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}
					break;//情况2和情况3都要跳出循环
				}

			}
			else//if (grandfather->_right == parent)//如果p是g的右边,u就在左边    几乎一样,就是旋转的逻辑不同
			{
				Node* uncle = grandfather->_left;
				//情况1,如果u为存在且为红 p u变黑,g变红 向上调整
				if (uncle && uncle->_col == RED)
				{
					parent->_col = BLACK;
					uncle->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
					//继续向上调整
					cur = grandfather;
					parent = cur->_parent;
				}
				else//情况2或者情况3, u为黑或者不存在   旋转+变色
				{
					if (cur == parent->_right) //情况2 左单旋+p变黑 g变红
					{
						//      g
						//   p    u
						//          c
						RotateL(grandfather);
						parent->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}
					else  //情况3 左右双旋  c变黑 g变红
					{
						//          g
							//   p     u
							//       c
						RotateR(parent);
						RotateL(grandfather);
						cur->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}
					break;//情况2和情况3都要跳出循环
				}
			}
		}
		_root->_col = BLACK; //预防情况1出现 parent就是根的情况 此时无论如何_root变成黑,总没错
		 return make_pair(iterator(newnode), true);
	}

	void InOrder()
	{
		_InOrder(_root);
		cout << endl;
	}

	bool IsBalance()
	{
		if (_root && _root->_col == RED)
		{
			cout << "根节点颜色是红色" << endl;
			return false;
		}
		int benchmark = 0;//找到一条路径作为基准值 然后看看其他路径是否相等
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (cur->_col == BLACK)
				++benchmark;
			cur = cur->_left;
		}

		// 连续红色节点
		return _Check(_root, 0, benchmark);
	}

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


private:


	void _Destroy(Node* root)
	{
		if (root == nullptr) return;
		//后序遍历销毁
		_Destroy(root->_left);
		_Destroy(root->_right);
		delete root;
	}

	int _Height(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
			return 0;

		int leftH = _Height(root->_left);
		int rightH = _Height(root->_right);

		return leftH > rightH ? leftH + 1 : rightH + 1;
	}

	bool _Check(Node* root, int blackNum, int benchmark)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			if (benchmark != blackNum)
			{
				cout << "某条路径黑色节点的数量不相等" << endl;
				return false;
			}

			return true;
		}

		if (root->_col == BLACK)
		{
			++blackNum;
		}

		if (root->_col == RED
			&& root->_parent
			&& root->_parent->_col == RED)
		{
			cout << "存在连续的红色节点" << endl;
			return false;
		}

		return _Check(root->_left, blackNum, benchmark)
			&& _Check(root->_right, blackNum, benchmark);
	}

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

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



	//旋转代码和AVL树是一样的,只不过不需要搞平衡因子
	void RotateL(Node* parent)
	{
		//旋转前,先记录对应的节点
		Node* subR = parent->_right;
		Node* subRL = subR->_left;
		Node* ppnode = parent->_parent;//子树的前驱节点
		//先让b变成30的边
		parent->_right = subRL;
		if (subRL) subRL->_parent = parent;
		//让30变成60的左边
		subR->_left = parent;
		parent->_parent = subR;
		//此时与前驱节点连接起来 如果前驱节点为空,直接改变根
		if (ppnode == nullptr)
		{
			_root = subR;
			_root->_parent = nullptr;
		}
		//如果前驱节点不为空,此时要根据之前paernt的情况决定插在哪边
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent) ppnode->_left = subR;
			else ppnode->_right = subR;
			//向上连接
			subR->_parent = ppnode;
		}
	}


	void RotateR(Node* parent)
	{
		//旋转前,先记录对应的节点
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;
		Node* ppnode = parent->_parent;//子树的前驱节点
		//先让b变成60的左边
		parent->_left = subLR;
		if (subLR) subLR->_parent = parent;
		//让60变成30的右边
		subL->_right = parent;
		parent->_parent = subL;
		//此时与前驱节点连接起来 如果前驱节点为空,直接改变根
		if (ppnode == nullptr)
		{
			_root = subL;
			_root->_parent = nullptr;
		}
		//如果前驱节点不为空,此时要根据之前paernt的情况决定插在哪边
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent) ppnode->_left = subL;
			else ppnode->_right = subL;
			//向上连接
			subL->_parent = ppnode;
		}
	}

	Node* _root = nullptr;
};

二、set的模拟实现

前面我们已经将架子搭好了,这个时候就可以直接开始用了!!

namespace cyx
{
	template<class K>
	class set
	{
		struct SetKeyofT
		{ 
			const K& operator()(const K& key) //为了跟map保持一致
			{
				return key;
			}
		};
	public:
		typedef typename RBTree< K,K,SetKeyofT>::iterator  iterator;//在没有实例化的时候  编译器并不知道这是一个成员还是一个类型 typename可以帮助我们解决这个问题
		iterator begin()
		{
			return _t.begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _t.end();
		}

		pair<iterator, bool> insert(const K&key)
		{
			return _t.Insert(key);
		}


	private:
		RBTree<K, K, SetKeyofT> _t;
	};


	

注意:

1、在没有实例化的时候 ,编译器并不知道这是一个成员还是一个类型 typename可以帮助我们解决这个问题

 2、对于insert返回值的改造,本质上是为了map去服务的,set只是配合而已。

三、map的模拟实现

3.1 insert的改装

在stl中 insert的返回值是pair<iterator,bool> 一开始我不太能理解为什么要这么设计。后来我明白了其实本质上为了后面重载[ ]的实现做铺垫。我们可以通过返回值去拿到iterator,并对对应节点的value进行直接修改!!

//先用搜索树的逻辑插入节点,然后再去更新平衡因子。
pair<iterator,bool> Insert(const T& data)
{
	//如果为空树,新节点就是根
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(data);
		_root->_col = BLACK;
		return make_pair(iterator(_root),true);
	}

	KeyOfT kot;//控制  是在pair中拿key还是直接拿key
	//如果不为空树
	Node* parent = nullptr;
	Node* cur = _root;
	while (cur)
	{
		if (kot(cur->_data) > kot(data)) //如果我比你大,到左子树去
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else if (kot(cur->_data) < kot(data)) //比你小,你去右子树
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else return make_pair(iterator(cur), false);//相等 
	}
	//此时肯定是对应地接在parent的后面
	cur = new Node(data);
	Node* newnode = cur;//记住新加入的节点
	if (kot(parent->_data)> kot(data))   parent->_left = cur;                //比父亲小连左边
	else  parent->_right = cur; //比父亲大连右边
	//别忘了父亲指针
	cur->_parent = parent;


	while (parent && parent->_col == RED)
	{
		Node* grandfather = parent->_parent;
		//情况1,如果u为存在且为红
		if (grandfather->_left == parent)//如果p是g的左边,u就在右边
		{
			Node* uncle = grandfather->_right;
			//情况1,如果u为存在且为红 p u变黑,g变红 向上调整
			if (uncle && uncle->_col == RED)
			{
				parent->_col = BLACK;
				uncle->_col = BLACK;
				grandfather->_col = RED;
				//继续向上调整
				cur = grandfather;
				parent = cur->_parent;
			}
			else //情况2或者情况3, u为黑或者不存在   旋转+变色
			{
				if (cur == parent->_left) //情况2 右单旋+p变黑 g变红
				{
					//      g
					//   p    u
					// c
					RotateR(grandfather);
					parent->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				else  //情况3 右左双旋  c变黑 g变红
				{
					//          g
						//   p     u
						//     c
					RotateL(parent);
					RotateR(grandfather);
					cur->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				break;//情况2和情况3都要跳出循环
			}

		}
		else//if (grandfather->_right == parent)//如果p是g的右边,u就在左边    几乎一样,就是旋转的逻辑不同
		{
			Node* uncle = grandfather->_left;
			//情况1,如果u为存在且为红 p u变黑,g变红 向上调整
			if (uncle && uncle->_col == RED)
			{
				parent->_col = BLACK;
				uncle->_col = BLACK;
				grandfather->_col = RED;
				//继续向上调整
				cur = grandfather;
				parent = cur->_parent;
			}
			else//情况2或者情况3, u为黑或者不存在   旋转+变色
			{
				if (cur == parent->_right) //情况2 左单旋+p变黑 g变红
				{
					//      g
					//   p    u
					//          c
					RotateL(grandfather);
					parent->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				else  //情况3 左右双旋  c变黑 g变红
				{
					//          g
						//   p     u
						//       c
					RotateR(parent);
					RotateL(grandfather);
					cur->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				break;//情况2和情况3都要跳出循环
			}
		}
	}
	_root->_col = BLACK; //预防情况1出现 parent就是根的情况 此时无论如何_root变成黑,总没错
	 return make_pair(iterator(newnode), true);
}

3.2 重载[ ]的实现

V& operator[](const K& key)
{
	pair<iterator, bool> ret = _t.Insert(make_pair(key, V())); //默认构造
	return ret.first->second;
}

通过insert拿到对应位置的迭代器,然后指向其second 这样就可以直接进行修改了。 

3.3 模拟实现的代码

namespace cyx
{
	template<class K, class V>
	class map
	{
		struct MapKeyofT
		{
			const K& operator()(const pair<const K, V>& kv) //为了跟map保持一致
			{
				return kv.first;
			}
		};
	public:
		//模版类型的内嵌类型  加typename
		typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyofT>::iterator  iterator;//在没有实例化的时候  编译器并不知道这是一个成员还是一个类型 typename可以帮助我们解决这个问题
		iterator begin()
		{
			return _t.begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _t.end();
		}

		V& operator[](const K& key)
		{
			pair<iterator, bool> ret = _t.Insert(make_pair(key, V())); //默认构造
			return ret.first->second;
		}

		pair<iterator, bool> insert(const pair<const K, V>& kv)
		{
			return _t.Insert(kv);
		}


	private:
		RBTree<K, pair<const K,V>, MapKeyofT> _t;
	};

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ubuntu安装在新组装的i9 14900机器上&#xff0c;用来学习笨叔的ARM64体系结构编程&#xff0c;也熟悉Linux的用法。但有时候写文档总是不方便&#xff0c;还是需要window来用。因此想在ubuntu 24.04上安装Linux版本的vmware worksation 17.5.1以虚拟机的方式安装windows 11。其…

Kubernetes学习笔记03

第八章、Kubernetes控制器Controller详解 Statefulset Statefulset主要是用来部署有状态应用 对于StatefulSet中的Pod&#xff0c;每个Pod挂载自己独立的存储&#xff0c;如果一个Pod出现故障&#xff0c;从其他节点启动一个同样名字的Pod&#xff0c;要挂载上原来Pod的存储…

Vitis HLS 学习笔记--AXI4 主接口

目录 1. 简介 2. 认识MAXI 3. MAXI突发操作 3.1 全局/本地存储器 3.2 MAXI优势与特点 3.3 查看MAXI报告 3.3.1 HW Interfaces 3.3.2 M_AXI Burst Information 3.4 MAXI 资源消耗 4. 理解 Volatile 4.1 标准C/C中的 volatile 4.2 HLS 中的 volatile 5. 总结 1. 简介…

CACTER AI实验室:AI大模型在邮件安全领域的应用

随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI已经深入到生活的各个领域。AI大模型在邮件安全领域展现出巨大潜力&#xff0c;尤其是反钓鱼检测上的应用&#xff0c;正逐渐展现出其独特的价值。 4月24日&#xff0c;CACTER AI实验室高级产品经理刘佳雄在直播交流会上分享了CACTER …

飞腾FT2000/4+银河麒麟全国产VPX架构 6U尺寸标准板卡,适用于船舶、交通等领域

XM-FT2000-VPX主板 XM-FT2000-VPX主板为VPX架构 6U尺寸标准板卡&#xff0c;提供的接口有DVI、USB、网络、UART、PCIE等接口。 处理器&#xff1a; FT2000/4四核国产处理器 芯片&#xff1a; 兆芯ZX-200芯片组 内存&#xff1a; 国产内存颗粒&#xff0c;双通道DDR4&#xff0…

应用场景:四大场景,用虚拟直播技术助力破圈

应用场景&#xff1a;四大场景用虚拟直播技术助力破圈 直播场景有四大类&#xff0c;看看你适合&#xff0c;哪一类场景的搭建&#xff1a; 1.教育型直播&#xff1a;寓教于货&#xff0c;文化浓厚&#xff1b; 人设&#xff1a;老师人设&#xff0c;以内容输出&#xff0c;“…

Python从0到100(十七):面向对象编程进阶

前言&#xff1a; 零基础学Python&#xff1a;Python从0到100最新最全教程。 想做这件事情很久了&#xff0c;这次我更新了自己所写过的所有博客&#xff0c;汇集成了Python从0到100&#xff0c;共一百节课&#xff0c;帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Pyth…

AI Agent新对决:LangGraph与AutoGen的技术角力

AI Agent变革未来&#xff0c;LangGraph对抗AutoGen ©作者|Blaze 来源|神州问学 引言 比尔.盖茨曾在他的博客上发表一篇文章&#xff1a;《AI is about to completely change how you use computers》。在文章中&#xff0c;比尔盖茨探讨AI Agent对我们未来生活的巨大影…

hadoop命令

hadoop命令 目录 hadoop命令 1.查看文件下面有哪些文件和目录 2.获取文件信息 查看文件内容 3.创建一个文件夹 4.剪切 1&#xff09;从本地hadoop剪切到hdfs并上传到hdfs 2&#xff09;剪切 从hdfs剪切到本地hadoop目录上 5.删除 1&#xff09;递归删除 2&#xff0…

HotSpot JVM 为啥要叫做 HotSpot JVM?

1. Java与编译相关的三个概念&#xff1a; 首先了解三个概念 前端编译解释执行编译执行 ▌1.1、前端编译 编译器&#xff08;javac&#xff09;将源文件&#xff08;.java&#xff09;编译成java字节码文件&#xff08;.class&#xff09;的步骤是前端编译。 ▌1.2、解释执…

开放创新:蓝牙墨水屏标签,API接口助力,共创智慧新生态!

在当今科技日新月异的时代&#xff0c;蓝牙技术的发展为物联网应用带来了新的可能性。本文将探讨蓝牙墨水屏标签与API接口的应用&#xff0c;重点关注于串口协议、信号强度与广播频率自定义、蓝牙信标动态更改、蓝牙广播协议和开放定位数据等方面。具体场景包括设备资产显示标签…

python:reportlab 生成pdf:基本用法。

1.首先&#xff0c;打开cmd&#xff0c;安装reportlab pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple reportlab #从清华镜像安装更快 然后就可以使用其基本用法。 from reportlab.lib.pagesizes import letter from reportlab.pdfgen import canvasdef genera…

【鸿蒙应用】理财App

目录 第一节项目讲解项目介绍 第二节&#xff1a;项目创建登录静态框架编写登录页面设稿新建项目控制台添加项目Login页面封装标题组件 第三节&#xff1a;登录页静态表单编写第四节—内容页架构分析底部栏组件第五节—底部栏组件切换第六节&#xff1a;首页静态页编写第七节&a…

【MySQL 数据宝典】【索引原理】- 004 优化示例-join in exist

一、join 优化原理 1.1 基本连接方式介绍 JOIN 是 MySQL 用来进行联表操作的&#xff0c;用来匹配两个表的数据&#xff0c;筛选并合并出符合我们要求的结果集。 1.2 驱动表的定义 1.2.1 什么是驱动表 多表关联查询时,第一个被处理的表就是驱动表,使用驱动表去关联其他表.驱…

笔记:能量谱密度与功率谱密度(二)

目录 一、ESD与PSD的定义、单位、性质 二、对ESD与PSD的直观理解 三、总结&#xff1a; 某物理量的“分布”在离散系统中&#xff0c;各点(纵坐标含义&#xff09;的物理意义仍然是该物理量&#xff0c;而在连续系统中&#xff0c;各点&#xff08;纵坐标含义&#xff09;的物…

注意力机制略解

引子 例如&#xff0c;现在需要拟合函数f(x)&#xff0c;我们已知函数上的若干点&#xff08;xi&#xff0c;yi&#xff09; 现在我们想知道在自变量取x’的时候&#xff0c;函数值y’为多少 正常的思路比如拉格朗日插值&#xff0c;牛顿插值&#xff0c;直接去估计函数的表…

Linux网络服务-DHCP

一、DHCP工作原理 DHCP&#xff08;Dynamic Host Configuration Protocol&#xff0c;动态主机配置协议&#xff09;&#xff1a;用于自动获取IP地址 1.客户端会发送一个广播DHCP Discover报文去寻找DHCP服务器 2.客户端只会接收第一个回复的DHCP服务器的报文 3.服务器会发…