# 定义一个列表 list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 将列表通过SparkContext将数据转换为一个分布式集合RDD inputRdd = sc.parallelize(list1)#如果有n个结点 那么数据就会分成n分 存在各个结点 # 将RDD中每个分区的数据进行处理rsRdd = inputRdd.map(lambda x : x**2) #会在n个
题目 最近公共祖先 描述 给定一棵树,请查询结点u和v的最近公共祖先。最近公共祖先,就是两个节点在这棵树上深度最大(离根结点最远)的公共的祖先节点,结点的祖先也可以是自身。 输入 输入数据第一行为结点个数n(n<=900),接下来有n行,每行格式如下: x m y1, y2, ... ym 表示结点x有m个孩子y1,
克隆 克隆当前的虚拟机 修改3台虚拟机的ip地址和主机名 vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 将IPADDR修改为192.168.200.225 重新启动网络服务使其生效 systemctl restart network 配置主机名的映射 vi /etc/hostname 将克隆的node1修改为new vi /etc/hosts 增
本文禁止转载 B站:Heskey0 Part 1 : 底层原理 【整体架构】 1.实时渲染的运作方式: 使用HLSL写代码,其中部分关键变量处于未定义状态(使用何种纹理)。 着色器的作用是定义功能(包括定义精确数值:反射度高低,亮度,纹理),然后在编辑器中对这些变量进行定义。 2.虚幻的运作方式: 写HLSL(模板着
简介 单链表的反转,面试中的一个高频题目。当然也有很多变体,比如以k个结点为一组进行翻转链表的 需求 原链表中数据为:1->2->3->4 反转后链表中数据为:4->3->2->1 实现 反转链表是有2种方法(递归法,遍历法)实现的 节点类设计 public class Node{ /**存储元素*/ public
题目链接:https://pintia.cn/problem-sets/15/problems/925 代码: void PreorderPrintLeaves( BinTree BT ){ if(BT==NULL){ return; } if(BT->Left!=NULL){ PreorderPrintLeaves(BT->Left); } if(BT->Left==NULL&&BT
经典排序算法之——堆排序 时间复杂度: O(nlogn) 空间复杂度: O(1) 什么时候用堆排序: 1、如果你要在很多元素中找很少几个top K的元素,或者在一个巨大的数据流里找到top K,堆排序更省地方。 2、另外一个适合用heap的场合是优先队列,需要在一组不停更新的数据中不停地找
洛谷传送门 CF 传送门 题意 给一棵树和每个结点消失的概率 \(p_i\),有 \(q\) 组询问,每组询问要求: 将 \(p_u\) 修改为 \(x\) 查询森林的期望连通块数量 思路 题中给出的是每个结点消失的概率,那不妨先 \(p_i \gets 1 - p_i\) 将 \(p_i\) 转化为每个结点出现的概率。 众所周知森林连
问题 E: 二叉树输出 时间限制: 1.000 Sec 内存限制: 128 MB 题目描述 树的凹入表示法主要用于树的屏幕或打印输出,其表示的基本思想是兄弟间等长,一个结点要不小于其子结点的长度。二叉树也可以这样表示,假设叶结点的长度为1,一个非叶结点的长并等于它的左右子树的长度之和。
原博客出处 24张图,九大数据结构安排得明明白白! (qq.com) 参照上面博客,以及自己的理解,记的笔记。如果有错误,感谢各位大佬对我的指正,保持虚心学习的态度,非常感谢博客主人的分享,收获特别大。 1. 顺序表 逻辑上+连续的+相同类型+线性数据结构 优势:依据下标,直接拿取。查找效率高 劣势:数
一、KNN基本介绍 KNN,又叫K近邻法(k-nearest neighbor),是一种基本分类与回归方法,本篇主要介绍的分类方面应用。 它的基本原理是“物以类聚”,如果空间中某些样本具有近似的特征属性,则将它们归为一类,于是,训练数据集便把特征空间进行了划分,当有新的输入进来时,便去寻找和它最相似
JavaScript(2) 函数 定义与调用函数 类型1: function abs(x){ if(x>0){ return x; } else{ return -x; }}>abs(10)10>abs(-10)10>abs()NaN //一旦执行return,函数结束,如果没有执行return,函数也有返回值,结果是undefined 类
给出二叉树的根节点 root,树上每个节点都有一个不同的值。 如果节点值在 to_delete 中出现,我们就把该节点从树上删去,最后得到一个森林(一些不相交的树构成的集合)。 返回森林中的每棵树。你可以按任意顺序组织答案。 示例: 输入:root = [1,2,3,4,5,6,7], to_delete = [3,5] 输出:[[
1. 叶结点数最大 每个右子节点都为叶节点 例如 【2015-NOIP-J-初赛-第22题】: 一棵结点数为 2015 的二叉树最多有___个叶子结点。 极端情况下,在二叉树中所有的右节点都是叶子节点,除最下层外的左节点都是父节点且有两个孩子,如图所示,1008 = 1007(3~2015的奇数个数)+1(2014)。 1. 叶
数据结构学习笔记 数据结构=个体的存储+个体的关系存储 算法=对存储数据的操作 数据结构是专门研究数据存储的问题 狭义的算法是与数据的存储方式密切相关;广义的算法是与数据的存储方式无关 一.指针 CPU无法直接访问硬盘,只能直接访问内存,故若想要访问硬盘中的数据,先要将硬盘中的内
给定一个二叉树的根节点 root ,和一个整数 sum ,求该二叉树里节点值之和等于 sum 的 路径 的数目。 路径 不需要从根节点开始,也不需要在叶子节点结束,但是路径方向必须是向下的(只能从父节点到子节点)。 示例: 输入:root = [10,5,-3,3,2,null,11,3,-2,null,1], targetSum = 8 输出:3
大学打了四年游戏,没想到还要继续把数据结构捡起来。 数据结构分为8类有:数组、栈、队列、链表、树、散列表、堆、图1、数组 数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构,在内存中的分配也是连续的,数组中的元素通过数组下标进行访问,数组下标从0开始。2、栈 栈是一种特殊的线性
最后我们来介绍B树和其衍生出的(左偏)红黑树。 大部分的图源自这个网站,你也可以在上面找到一些其他的数据结构。 1. B树 我们发现二叉树做不到绝对平衡。于是我们考虑多叉树。 B 树(也叫B-树)就是一种完全平衡的多叉树,也就是说,每个叶子结点的高度都是一样的。 首先我们先给出一张 B 树
哈夫曼树学习笔记: 一、何为哈夫曼树 给定N个权值作为N个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度(WPL)达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树。特点:权值较大的结点离根较近。 二、哈夫曼树有什么用 计算机中
笛卡尔树就是每个结点有两个值 val 和 key,其中 val 满足 BST 的性质而 key 满足堆的性质。treap 就是一棵笛卡尔树。 可以证明给定 val 和 key 的前提下笛卡尔树的形态是唯一的。 很明显借助于平衡树的知识我们能 \(O(n\log n)\) 进行构建。 但是,当给定的元素已经按照键值 val 排
目录: (一)简介 (二)例题 (一)简介: (1)树是什么? 树是⼀种⼗分优美的数据结构,因为它本身就具有的递归性,所 以树和⼦树之间能相互传递很多信息。 树上的许多特征都可以通过它的⼦树的对应特征计算获得。 所以树做动态规划求最优解和做统计非常⽅便。 (2)树的定义: n 个点,n-1
fhq_treap 和 Splay 之外的平衡树的代码是不可能写的。仅供学术研究,所以只有口胡,没有代码。 旋转treap 学过 fhq_treap 的都知道 treap 是啥吧( 但是 treap 也可以用旋转来维护。 插入操作: 这是显然的,找到位置插入以后,把结点一路转上去,直到父亲结点的 key 值小于当前结点的 key
4. 区块链网络通信 当我们开始接触区块链时,总能听到这样一种说法:区块链技术集成了P2P协议。所以要想真正搞懂区块链的内部原理和技术细节,需要我们先深入理解区块链网络层中的一个最主要的概念,P2P。 4.1 P2P概述 P2P即Peer-to-Peer,peer在英文中有“对等者,同龄人,同辈”的意思,因此从
做 CF 的时候碰到了这个,于是就滚过来学了。本文全部参考 OI-wiki。所以你的学习笔记就是把原文抄一遍吗 其实是一个比较简单的东西,感觉 OI-wiki 上有些部分写得太繁杂了,所以就稍微做了一些简化。 引入 这个问题是这样的:给定一个长度为 \(n\) 的排列,我们称一个值域连续的区间为段,问
求树的直径 1072. 树的最长路径 dfs #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 10010,M = 2*N; int h[N],e[M],w[M],ne[M],idx; int n,a,b,c; int ans; void add(int a,int b,int c) { e[idx] = b