【第四节】C/C++数据结构之树与二叉树

news2024/11/19 5:42:25

目录

一、基本概念与术语

二、树的ADT

三、二叉树的定义和术语

四、平衡二叉树

4.1 解释

4.2 相关经典操作

4.3 代码展示

一、基本概念与术语

树(Tree)是由一个或多个结点组成的有限集合T。其中:
1 有一个特定的结点，称为该树的根(root)结点；
2 每个树都有且仅有一个特定的，称为根(Root)的节点。

树的常用术语：
1 当n>1时，其中每一个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树(SubTree)；
2 节点的子树称为该节点的子节点(Child)，相应的，该节点称为子节点的父节点(Parent )；
3 同一个父节点的子节点之间称为兄弟节点(Sibling)；
4 节点的层次(Level)从根节点开始定义，根为第一层，根的子节点为第二层，双亲在同一层的节点互为堂兄弟，树中节点最大的层次称为树的深度或高度；
5 如果将树中节点的各子树看成从左到右是有次序的，不能互换的，则称该树为有序R树，否则称为无序树；
6 如果有n颗互不相交的树组成一个集合，则这个集合被称之为森林。

二、树的ADT

数据及关系:
    具有相同数据类型的数据元素或结点的有限集合。树T的二元组形式为：                           
            T＝（D，R）
    其中D为树T中结点的集合，R为树中结点之间关系的集合。
                           D＝{Root}∪DF
    其中，Root为树T的根结点，DF为树T的根Root的子树集合。
                      R＝{<Root，ri>，i＝1，2，…，m}
    其中，ri是树T的根结点Root的子树Ti的根结点。
操作:
    Constructor：
        前提：已知根结点的数据元素之值。
        结果：创建一棵树。
    Getroot:
        前提：已知一棵树。.
        结果：得到树的根结点。
    FirstChild：
        前提：已知树中的某一指定结点 p。
        结果：得到结点 p 的第一个儿子结点。
    NextChild：
        前提：已知树中的某一指定结点 p 和它的一个儿子结点 u。
        结果：得到结点 p 的儿子结点 u 的下一个兄弟结点 v。

基本操作：

        初始化一棵空树;
        创建一棵树;
        判断空树，为空返回True，否则返回False;
        按照某特定顺序遍历一棵树;
        求树的深度;
        在树中某特定位置插入结点;
        在树中某特定位置删除结点;
        求某结点的双亲结点；
        销毁树;
        等等;

三、二叉树的定义和术语

        二叉树(Tree)是n个节点的有限集合，该集合为空集(或称为空二叉树)，或者由一个根节点和两颗互不相交的、分别称为根节点的左子树与右子树的二叉树组成。
A. 所有节点都只有左子树的二叉树叫左斜树，所有节点都只有右子树的二叉树叫右斜树，这两者统称为斜树；
B. 在一棵二叉树中，如果所有分支节点都存在左子树与右子树，并且所有叶子都在同一层次上，这样的二叉树称为满二叉树；
C. 对一颗具有n个结点的二叉树按层序编号，如果编号i(1<i<n)的节点与同样深度的满二叉树中编号为i的结点在二叉树中位置完全相同，则这颗二叉树称为完全叉树。

四、平衡二叉树

4.1 解释

        平衡二叉树（Balanced Binary Tree），又称为AVL树（有别于AVL算法），是一种特殊的二叉搜索树（Binary Search Tree）结构12。它具有以下性质：

  1. 它可以是空树2。
  2. 它的左子树和右子树的高度差的绝对值不超过12。
  3. 它的左子树和右子树都是平衡二叉树12。

        平衡二叉树的设计目的是为了解决普通二叉搜索树在插入、删除等操作时可能产生的不平衡问题，从而避免树的高度过高，确保搜索效率始终保持在相对优化的水平。在平衡二叉树中，查找、插入和删除操作的时间复杂度都可以维持在O(logN)2。

平衡二叉树在计算机科学中有广泛的应用，例如：

  • 数据库索引：用于加速数据库的查询操作3。
  • 查找和排序：可以快速查找和排序数据3。
  • 模拟实际问题：如航班预定系统中的座位分配3。
  • 实现字典或符号表：键是树中的节点，值是与该键相关联的数据，支持高效的查找、插入和删除操作3。
  • 实现线性数据结构：如栈、队列和优先队列3。
  • 网络路由：用于实现网络路由表，进行快速的路由查找3。
  • 文件系统：用于实现文件系统的索引结构，支持快速的文件查找和访问3。

        总之，平衡二叉树是一种高效的数据结构，它通过保持树的平衡来优化搜索性能，并在各种应用中发挥着重要作用。

4.2 相关经典操作

        平衡二叉树（AVL树）在插入或删除节点后，可能会破坏其平衡性（即左右子树的高度差超过1）。为了重新恢复平衡，需要进行旋转操作。旋转操作包括四种：左单旋、右单旋、左右旋和右左旋。下面我会逐一解释这四种操作：

1. 左单旋：
        当某个节点的左子树的左子树插入了一个新节点，导致该节点失去平衡时，需要进行左单旋。

步骤：

  • 以失去平衡的节点为根的子树中，找到该节点左子树的根节点（记作A）。
  • 将A节点提升为新的根节点。
  • 将原根节点变为A的右子树。
  • A的左子树保持不变。

左单旋的结果是将不平衡向右侧转移。

左单旋举例：

        针对节点8，它的左子树的高度是1，右子树的高度是3，高度差超过1.并且出错的节点13和15均位于节点8的右子节点12的右边，则通过左旋便可修复。

其一左单旋的结果：

动图展示：

2. 右单旋：
        与左单旋对称，当某个节点的右子树的右子树插入了一个新节点，导致该节点失去平衡时，需要进行右单旋。

步骤：

  • 以失去平衡的节点为根的子树中，找到该节点右子树的根节点（记作A）。
  • 将A节点提升为新的根节点。
  • 将原根节点变为A的左子树。
  • A的右子树保持不变。

右单旋的结果是将不平衡向左侧转移。

右单旋举例：

        针对节点8，它的左子树的高度为3，右子树高度为1，高度差超过1。并且出错的节点1和3位于8节点的左子节点4的左边。针对这种类型的非平衡树，通过右旋便可以使其重新平衡。
具体做法： 将节点8作为节点4的右子节点，节点6作为节点8的左子节点

其一右单旋的结果：

用一个动图来表示 右旋

3. 左右旋：
        当某个节点的左子树的右子树插入了一个新节点，导致该节点失去平衡时，需要进行左右旋。

步骤：

  • 先对失去平衡的节点的左子树进行右单旋。
  • 再对整棵树进行左单旋。

        左右旋实际上是右单旋和左单旋的组合，它首先尝试将不平衡向右侧转移，然后再将不平衡向左侧转移。

左右旋举例：

        针对节点8，左子树的高度是3，右子树高度是1，高度差超过1。并且出错的节点5和7均位于节点8的左节点4的右边。这种情况需要先左旋再右旋便可恢复。

        针对节点4进行左旋，左旋后变成了需要右旋的情况，可参考上面的右旋进行旋转即可。

4. 右左旋：
        与左右旋对称，当某个节点的右子树的左子树插入了一个新节点，导致该节点失去平衡时，需要进行右左旋。

步骤：

  • 先对失去平衡的节点的右子树进行左单旋。
  • 再对整棵树进行右单旋。

        右左旋实际上是左单旋和右单旋的组合，它首先尝试将不平衡向左侧转移，然后再将不平衡向右侧转移。

        这些旋转操作确保了AVL树在插入或删除节点后仍然保持平衡，从而保证了树的搜索效率。在进行旋转操作时，还需要更新相关节点的高度信息，以便在后续操作中继续检查平衡性。

右左旋举例：

类似的针对12节点先进行右旋，再整体左旋，原理类似 不再赘述

4.3 代码展示

        平衡二叉树的左单旋，右单旋，左右旋，右左旋操作代码演示

#include "Tree.h"


CTree::CTree() :m_pRoot(0), m_nCount(0)
{
}


CTree::~CTree()
{
}

//************************************
// Method:    AddData 添加数据
// FullName:  CTree::AddData
// Access:    private 
// Returns:   bool
// Parameter: int nData
//************************************
bool CTree::AddData(int nData)
{
	return AddData(m_pRoot, nData);
}

//************************************
// Method:    AddData
// FullName:  CTree::AddData
// Access:    private 
// Returns:   bool
// Parameter: PTREE_NODE & pTree 根节点
// Parameter: int nData
//************************************
bool CTree::AddData(TREE_NODE*& pTree, int nData)
{
	//pTree是否为空,如果为空说明有空位可以添加
	if (!pTree)
	{
		pTree = new TREE_NODE{};
		pTree->nElement = nData;
		m_nCount++;
		return true;
	}
	//与根做对比，小的放在其左子树，否则放在右子树
	if (nData > pTree->nElement)
	{
		AddData(pTree->pRChild, nData);
		//判断是否平衡
		if (GetDeep(pTree->pRChild) - 
			GetDeep(pTree->pLChild) == 2)
		{
			//判断如何旋转
			if (pTree->pRChild->pRChild)
			{
				//左旋
				LeftWhirl(pTree);
			}
			else if (pTree->pRChild->pLChild)
			{
				//右左旋
				RightLeftWhirl(pTree);
			}
		}
	}
	if (nData < pTree->nElement)
	{
		AddData(pTree->pLChild, nData);
		//判断是否平衡
		if (GetDeep(pTree->pLChild) -
			GetDeep(pTree->pRChild) == 2)
		{
			//判断如何旋转
			if (pTree->pLChild->pLChild)
			{
				//右旋
				RightWhirl(pTree);
			}
			else if (pTree->pLChild->pLChild)
			{
				//左右旋
				LeftRightWhirl(pTree);
			}
		}
	}
}

//************************************
// Method:    DelData   删除元素
// FullName:  CTree::DelData
// Access:    private 
// Returns:   bool
// Parameter: int nData
//************************************
bool CTree::DelData(int nData)
{
	return DelData(m_pRoot, nData);
}

//************************************
// Method:    DelData
// FullName:  CTree::DelData
// Access:    private 
// Returns:   bool
// Parameter: PTREE_NODE & pTree 根节点
// Parameter: int nData
//************************************
bool CTree::DelData(PTREE_NODE& pTree, int nData)
{
	bool bRet = false;
	//判断是否为空树
	if (empty())
	{
		return false;
	}
	//开始遍历要删除的数据
	if (pTree->nElement == nData)
	{
		//判断是否为叶子节点，是就可以直接删除，
		//不是则需要找代替
		if (!pTree->pLChild && !pTree->pRChild)
		{
			delete pTree;
			pTree = nullptr;
			m_nCount--;
			return true;
		}
		//根据左右子树的深度查找要替换的节点
		if (GetDeep(pTree->pLChild) >= 
			GetDeep(pTree->pRChild))
		{
			PTREE_NODE pMax = GetMaxOfLeft(pTree->pLChild);
			pTree->nElement = pMax->nElement;
			DelData(pTree->pLChild, pMax->nElement);
		}
		else
		{
			PTREE_NODE pMin = GetMinOfRight(pTree->pRChild);
			pTree->nElement = pMin->nElement;
			DelData(pTree->pRChild, pMin->nElement);
		}
	}
	else if (nData > pTree->nElement)
	{
		bRet = DelData(pTree->pRChild, nData);
		//判断是否平衡
		if (GetDeep(pTree->pLChild) -
			GetDeep(pTree->pRChild) == 2)
		{
			//判断如何旋转
			if (pTree->pLChild->pLChild)
			{
				//右旋
				RightWhirl(pTree);
			}
			else if (pTree->pLChild->pLChild)
			{
				//左右旋
				LeftRightWhirl(pTree);
			}
		}
	}
	else /*if (nData < pTree->nElement)*/
	{
		bRet = DelData(pTree->pLChild, nData);
		//判断是否平衡
		if (GetDeep(pTree->pRChild) -
			GetDeep(pTree->pLChild) == 2)
		{
			//判断如何旋转
			if (pTree->pRChild->pRChild)
			{
				//左旋
				LeftWhirl(pTree);
			}
			else if (pTree->pRChild->pLChild)
			{
				//右左旋
				RightLeftWhirl(pTree);
			}
		}
	}
	return bRet;
}

//************************************
// Method:    ClearTree 清空元素
// FullName:  CTree::ClearTree
// Access:    private 
// Returns:   void
//************************************
void CTree::ClearTree()
{
	ClearTree(m_pRoot);
	m_nCount = 0;
}

//************************************
// Method:    ClearTree
// FullName:  CTree::ClearTree
// Access:    private 
// Returns:   void
// Parameter: PTREE_NODE & pTree 根节点
//************************************
void CTree::ClearTree(PTREE_NODE& pTree)
{
	//从叶子节点开始删除
	//删除其左右子树后再删除根节点本身

	//判断是否为空树
	if (empty())
	{
		return;
	}
	//判断是否为叶子节点
	if (!pTree->pLChild && !pTree->pRChild)
	{
		delete pTree;
		pTree = nullptr;
		return;
	}
	ClearTree(pTree->pLChild);
	ClearTree(pTree->pRChild);
	ClearTree(pTree);
}

//************************************
// Method:    TravsoualPre 前序遍历
// FullName:  CTree::TravsoualPre
// Access:    private 
// Returns:   void
//************************************
void CTree::TravsoualPre()
{
	TravsoualPre(m_pRoot);
}

//************************************
// Method:    TravsoualPre
// FullName:  CTree::TravsoualPre
// Access:    private 
// Returns:   void
// Parameter: PTREE_NODE pTree 根节点
//************************************
void CTree::TravsoualPre(PTREE_NODE pTree)
{
	//递归的返回条件
	if (!pTree)
	{
		return;
	}
	//根左右
	printf("%d ", pTree->nElement);
	TravsoualPre(pTree->pLChild);
	TravsoualPre(pTree->pRChild);
}

//************************************
// Method:    TravsoualMid  中序遍历
// FullName:  CTree::TravsoualMid
// Access:    private 
// Returns:   void
//************************************
void CTree::TravsoualMid()
{
	TravsoualMid(m_pRoot);
}

//************************************
// Method:    TravsoualMid
// FullName:  CTree::TravsoualMid
// Access:    private 
// Returns:   void
// Parameter: PTREE_NODE pTree 根节点
//************************************
void CTree::TravsoualMid(PTREE_NODE pTree)
{
	//递归的返回条件
	if (!pTree)
	{
		return;
	}
	//左根右
	TravsoualMid(pTree->pLChild);
	printf("%d ", pTree->nElement);
	TravsoualMid(pTree->pRChild);
}

//************************************
// Method:    TravsoualBack  后序遍历
// FullName:  CTree::TravsoualBack
// Access:    private 
// Returns:   void
//************************************
void CTree::TravsoualBack()
{
	TravsoualBack(m_pRoot);
}

//************************************
// Method:    TravsoualBack
// FullName:  CTree::TravsoualBack
// Access:    private 
// Returns:   void
// Parameter: PTREE_NODE pTree 根节点
//************************************
void CTree::TravsoualBack(PTREE_NODE pTree)
{
	//递归的返回条件
	if (!pTree)
	{
		return;
	}
	//左右根
	TravsoualBack(pTree->pLChild);
	TravsoualBack(pTree->pRChild);
	printf("%d ", pTree->nElement);
}

//************************************
// Method:    层序遍历
// FullName:  CTree::LevelTravsoual
// Access:    public 
// Returns:   void
//************************************
void CTree::LevelTravsoual()
{
	vector<PTREE_NODE> vecRoot;  //保存根节点
	vector<PTREE_NODE> vecChild; //保存根节点的子节点

	vecRoot.push_back(m_pRoot);

	while (vecRoot.size())
	{
		for (int i = 0; i < vecRoot.size();i++)
		{
			printf("%d ", vecRoot[i]->nElement);
			//判断其是否左右子节点
			if (vecRoot[i]->pLChild)
			{
				vecChild.push_back(vecRoot[i]->pLChild);
			}
			if (vecRoot[i]->pRChild)
			{
				vecChild.push_back(vecRoot[i]->pRChild);
			}
		}
		vecRoot.clear();
		vecRoot = vecChild;
		vecChild.clear();
		printf("\n");
	}
}

//************************************
// Method:    GetCount  获取元素个数
// FullName:  CTree::GetCount
// Access:    public 
// Returns:   int
//************************************
int CTree::GetCount()
{
	return m_nCount;
}

//************************************
// Method:    GetDeep 获取节点深度
// FullName:  CTree::GetDeep
// Access:    private 
// Returns:   int
// Parameter: PTREE_NODE & pTree 
//************************************
int CTree::GetDeep(PTREE_NODE pTree)
{
	//判断pTree是否为空
	if (!pTree)
	{
		return 0;
	}
	int nL = GetDeep(pTree->pLChild);
	int nR = GetDeep(pTree->pRChild);
	//比较左右子树的深度，取最大值加 1 返回
	return (nL >= nR ? nL : nR) + 1;
}

//************************************
// Method:    GetMaxOfLeft 获取左子树中的最大值
// FullName:  CTree::GetMaxOfLeft
// Access:    private 
// Returns:   PTREE_NODE
// Parameter: PTREE_NODE pTree
//************************************
PTREE_NODE CTree::GetMaxOfLeft(PTREE_NODE pTree)
{
	//只要存在右子树就有更大的值
	//是否空
	if (!pTree)
	{
		return 0;
	}
	//判断是否有右子树
	while (pTree->pRChild)
	{
		pTree = pTree->pRChild;
	}
	//返回最大值节点
	return pTree;
}

//************************************
// Method:    GetMinOfRight 获取右子树中的最小值
// FullName:  CTree::GetMinOfRight
// Access:    private 
// Returns:   PTREE_NODE
// Parameter: PTREE_NODE pTree
//************************************
PTREE_NODE CTree::GetMinOfRight(PTREE_NODE pTree)
{
	//只要存在左子树就有更小的值
	//是否空
	if (!pTree)
	{
		return 0;
	}
	//判断是否有右子树
	while (pTree->pLChild)
	{
		pTree = pTree->pLChild;
	}
	return pTree;
}

//************************************
// Method:    LeftWhirl 左旋
// FullName:  CTree::LeftWhirl
// Access:    private 
// Returns:   void
// Parameter: PTREE_NODE & pTree
//************************************
void CTree::LeftWhirl(PTREE_NODE& pK2)
{
/*
   k2                  k1
     k1   ==>       k2    N
	X  N              X
*/
	//保存k1
	PTREE_NODE pK1 = pK2->pRChild;
	//保存X
	pK2->pRChild = pK1->pLChild;
	//k2变成k1的左子树
	pK1->pLChild = pK2;
	//k1变成k2
	pK2 = pK1;
}

//************************************
// Method:    RightWhirl  右旋
// FullName:  CTree::RightWhirl
// Access:    private 
// Returns:   void
// Parameter: PTREE_NODE & pTree
//************************************
void CTree::RightWhirl(PTREE_NODE& pK2)
{
/*
	 k2            k1
   k1     ==>    N    k2
  N  X               X
*/
	//保存k1
	PTREE_NODE pK1 = pK2->pLChild;
	//保存X
	pK2->pLChild = pK1->pRChild;
	//k1的右子树为k2
	pK1->pRChild = pK2;
	//k2为k1
	pK2 = pK1;
}

//************************************
// Method:    LeftRightWhirl 左右旋
// FullName:  CTree::LeftRightWhirl
// Access:    private 
// Returns:   void
// Parameter: PTREE_NODE & pTree
//************************************
void CTree::LeftRightWhirl(PTREE_NODE& pK2)
{
/*
      k2               k2              N
	k1     左旋       N       右旋  K1   K2
	  N             k1 [x]             [x]
	   [x]     
*/
	LeftWhirl(pK2->pLChild);
	RightWhirl(pK2);
}

//************************************
// Method:    RightLeftWhirl 右左旋
// FullName:  CTree::RightLeftWhirl
// Access:    private 
// Returns:   void
// Parameter: PTREE_NODE & pTree
//************************************
void CTree::RightLeftWhirl(PTREE_NODE& pK2)
{
/*
	k2               k2                   N
	   k1    右旋       N     左旋    k2     K1
	 N               [x]  k1           [x]
  [x]
*/
	RightWhirl(pK2->pRChild);
	LeftWhirl(pK2);
}

bool CTree::empty()
{
	return m_pRoot == 0;
}

调用代码：

#include "Tree.h"

int main()
{
	CTree tree;

	tree.AddData(1);
	tree.AddData(2);
	tree.AddData(3);
	tree.AddData(4);
	tree.AddData(5);
	tree.AddData(6);
	tree.AddData(7);
	tree.AddData(8);
	tree.AddData(9);
	tree.AddData(10);
	tree.LevelTravsoual();
	tree.DelData(4);
	tree.LevelTravsoual();

	return 0;
}

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计网期末复习指南（六）：应用层（DNS、FTP、URL、HTTP、SMTP、POP3）

计网期末复习指南（六）：应用层（DNS、FTP、URL、HTTP、SMTP、POP3）

前言&#xff1a;本系列文章旨在通过TCP/IP协议簇自下而上的梳理大致的知识点&#xff0c;从计算机网络体系结构出发到应用层&#xff0c;每一个协议层通过一篇文章进行总结&#xff0c;本系列正在持续更新中... 计网期末复习指南&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;计算…
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【玩转C语言】第二讲---＞数据类型和变量

【玩转C语言】第二讲---＞数据类型和变量

&#x1f525;博客主页&#x1f525;&#xff1a;【 坊钰_CSDN博客 】 欢迎各位点赞&#x1f44d;评论✍收藏⭐ 引言&#xff1a; 大家好&#xff0c;我是坊钰&#xff0c;为了让大家深入了解C语言&#xff0c;我开创了【玩转C语言系列】&#xff0c;将为大家介绍C语言相关知识…
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centos7环境下安装wine,运行.exe可执行程序

centos7环境下安装wine,运行.exe可执行程序

centos7环境下安装wine,运行.exe可执行程序 步骤一&#xff1a;先安装两个扩展 &#xff08;1&#xff09; yum groupinstall ‘Development Tools‘ &#xff08;2&#xff09; yum install libX11-devel freetype-devel zlib-devel libxcb-devel 步骤二&#xff1a; 命令行…
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ADASIS V2 协议-1

ADASIS V2 协议-1

ADAS V2协议-1 1 简介2 版本控制3 ADASIS v23.1 ADASIS v2 Horizon &#xff08;地平线&#xff09;3.2 ADASIS v2的构建3.3 ADASIS v2 Horizon Provider &#xff08;ADAS V2地平线提供者&#xff09;3.4 paths and offsets &#xff08;路径和偏移量&#xff09;3.5 Path Pro…
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【设计模式深度剖析】【1】【行为型】【模板方法模式】| 以烹饪过程为例加深理解

【设计模式深度剖析】【1】【行为型】【模板方法模式】| 以烹饪过程为例加深理解

&#x1f448;️上一篇:结构型设计模式对比 | 下一篇:命令模式&#x1f449;️ 设计模式-专栏&#x1f448;️ 文章目录 模板方法模式定义英文原话直译如何理解呢&#xff1f; 2个角色类图代码示例 应用优点缺点使用场景 示例解析&#xff1a;以烹饪过程为例类图代码示例…
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国自然基金的检索

国自然基金的检索

&#xff08;1&#xff09;网址 跳转国自然基金网址&#xff1a;https://www.nsfc.gov.cn/ &#xff08;2&#xff09;查询入口 &#xff08;3&#xff09;进行查询
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贪心算法-数组跳跃游戏(mid)

贪心算法-数组跳跃游戏(mid)

目录 一、问题描述 二、解题思路 1.回溯法 2.贪心算法 三、代码实现 1.回溯法实现 2.贪心算法实现 四、刷题链接 一、问题描述 二、解题思路 1.回溯法 使用递归的方式&#xff0c;找到所有可能的走步方式&#xff0c;并记录递归深度&#xff08;也就是走步次数&#x…
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fastadmin/thinkPHPQueue消息队列详细教程

fastadmin/thinkPHPQueue消息队列详细教程

thinkphp-queue 是thinkphp 官方提供的一个消息队列服务，它支持消息队列的一些基本特性： 消息的发布，获取，执行，删除，重发，失败处理，延迟执行，超时控制等队列的多队列， 内存限制 ，启动，停止，守护等消息队列可降级为同步执行1、通过composer安装thinkPHP消息队列 …
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实验笔记之——DPVO（Deep Patch Visual Odometry）

实验笔记之——DPVO（Deep Patch Visual Odometry）

本博文记录本文测试DPVO的过程&#xff0c;本博文仅供本人学习记录用~ 《Deep Patch Visual Odometry》 代码链接&#xff1a;GitHub - princeton-vl/DPVO: Deep Patch Visual Odometry 目录 配置过程 测试记录 参考资料 配置过程 首先下载代码以及创建conda环境 git clo…
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大漠插件7.2422

大漠插件7.2422

工具名称:大漠插件7.2422 /更新时间2024年6月2日 / v7.2422 1. 综合工具的图像编辑工具可以缩放窗口了 2. 增加AiFindPic AiFindPicEx AiFindPicMem AiFindPicMemEx AiEnableFindPicWindow 共5个接口 / 工具简介: 大漠 综合 插件 (dm.dll)采用vc6.0编写&#xff0c;识别速度超级…
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网络编程: reactor模式的步步探索与实现

网络编程: reactor模式的步步探索与实现

网络编程: reactor模式的步步探索与实现 一.步步探索1.先看一下之前的BUG的影响2.解决拼接式读取问题3.进一步的探索4.Connection的提出5.EpollServer的修改并将监听套接字添加进去6.小演示 二.协议与业务登场1.协议,业务,解决粘包,序列反序列化等等的函数模块实现2.读写异常事…
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推荐使用优豆云免费云服务器、免费虚拟主机

推荐使用优豆云免费云服务器、免费虚拟主机

官网地址&#xff1a;https://www.udouyun.com 经济实惠&#xff1a;相较于其他云服务器提供商&#xff0c;优豆云服务器提供免费的云服务&#xff0c;对于一些预算有限的个人和初创企业来说&#xff0c;是一个不错的选择。操作便捷&#xff1a;优豆云服务器提供了Linux和Wind…
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智能视频监控平台LntonCVS视频融合共享平台保障露营安全解决方案

智能视频监控平台LntonCVS视频融合共享平台保障露营安全解决方案

在当今社会&#xff0c;都市生活的快节奏和压力使得越来越多的人渴望逃离城市的喧嚣&#xff0c;寻求一种短暂的慢生活体验。他们向往在壮丽的山河之间或宁静的乡村中露营&#xff0c;享受大自然的宁静与美好。随着露营活动的普及&#xff0c;露营地的场景也变得更加丰富多样&a…
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YOLOv8---seg实例分割（制作数据集，训练模型，预测结果）

YOLOv8---seg实例分割（制作数据集，训练模型，预测结果）

YOLOv8----seg实例分割&#xff08;制作数据集&#xff0c;训练模型&#xff0c;预测结果&#xff09; 内容如下&#xff1a;【需要软件及工具&#xff1a;pycharm、labelme、anaconda、云主机&#xff08;跑训练&#xff09;】 1.制作自己的数据集 2.在yolo的预训练模型的基础…
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【scau大数据技术与原理2】综合性实验Spark集群的安装和使用——安装启动spark shell篇

【scau大数据技术与原理2】综合性实验Spark集群的安装和使用——安装启动spark shell篇

实验内容简介&#xff1a; Spark是一个分布式计算框架&#xff0c;常用于大数据处理。本次实验中&#xff0c;首先设计一个包含主节点和从节点的Spark集群架构&#xff0c;并在CentOS的Linux环境下进行搭建。通过下载并解压Spark安装包&#xff0c;配置环境变量和集群参数&…
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问题：学生品德不良的矫正与教育可以采取以下措施()。 #其他#学习方法#微信

问题：学生品德不良的矫正与教育可以采取以下措施()。 #其他#学习方法#微信

问题&#xff1a;学生品德不良的矫正与教育可以采取以下措施()。 A、创设良好的交流环境,消除情绪障碍 B、提高道德认识,消除意义障碍 C、锻炼学生与诱因作斗争的意志力 D、消除习惯惰性障碍 E、发现积极因素,多方法协同进行,促进转化 参考答案如图所示
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