现代编程思想 树 Hongbo Zhang 1 数据结构：树 树 ⼆叉树 ⼆叉搜索树 ⼆叉平衡树 2 ⽣活中的树状图 ⽣活中有很多的数据的结构与⼀颗树相似 谱系图（⼜称，家族树） ⽂件结构 数学表达式 …… 3 树的逻辑结构 数据结构中，树是由有限个节点构成的具有层次关系的集合 节点是存储数据的结构，节点之间存在亲⼦关系：⽗节点和⼦节点 如果树不为空，则它拥有⼀个根节点：根节点没有⽗节点 任何节点不能是⾃⼰的后代节点：树中不能有环路 树的⼀条边指的是⼀对节点(u, v)，其中u是v的⽗节点或者v是u的⽗节点 4 树的逻辑结构 这不是⼀颗树 5 树的逻辑结构 计算机中的树根节点在上，⼦节点在⽗节点下⽅ 相关术语 节点的深度：根节点下到这个节点的路径的⻓度（边的数量） 根节点深度为0 节点的⾼度：节点下到叶节点的最⻓路径的⻓度 叶节点⾼度为0 树的⾼度：根节点的⾼度 只有⼀个节点的树⾼度为0 空树（没有节点的树）⾼度为-1 也有的定义将树的⾼度等同于最⼤层次，以根为第⼀层 6 树的存储结构 树的存储⽅式有多种（以⼆叉树为例，省略节点存储的数据） 节点与⼦节点关系的列表： [ (0, 1), (0, 2), (1, 3) ] 代数数据结构定义 1. Node(0, 2. Node(1, 3. Leaf(3), 4. Empty)

目 录 致谢 Linux Command 介绍 A ab Apache服务器的性能测试工具 accept 指示打印系统接受发往指定目标打印机的打印任务 ack 比grep好用的文本搜索工具 alias 定义或显示别名 apachectl Apache服务器前端控制工具 apk Alpine Linux 下的包管理工具 apropos 在 whatis 数据库中查找字符串 命令用于中断FTP连线并结束程序 bzcat 解压缩指定的.bz2文件 bzcmp 比较两个压缩包中的文件 bzdiff 直接比较两个.bz2压缩包中文件的不同 bzgrep 使用正则表达式搜索.bz2压缩包中文件 bzip2 将文件压缩成bz2格式 bzip2recover 恢复被破坏的.bz2压缩包中的文件 bzless 增强.bz2压缩包查看器 bzmore 查看bzip2压缩过的文本文件的内容 书栈网 · BookStack.CN 构建 fc 显示历史列表中的命令或修改指定的历史命令并执行 fdisk 查看磁盘使用情况和磁盘分区 fg 将后台作业移动到前台终端运行 fgrep 为文件搜索文字字符串 file 用来探测给定文件的类型 find 在指定目录下查找文件 findfs 标签或UUID查找文件系统 finger 用于查找并显示用户信息 firewall-cmd Li

⾼性能⾼可⽤机票实时搜索系统 去哪⼉⺴ 梁启康 议题 系统诉求 海海量量数据 设计思路路 搜索框架 报价引擎 待解问题 系统诉求 • 全⽹网价最低 • 航线报价最全 • 实时性最好 • 产品最丰富 • 预定最流畅 ⾯面临问题 航班舱位时刻变动 供应商规则调整密集 航司政策各有不不同 供应商的office权限不不⼀一致 运价规则变化繁多 GDS数据成本不不菲 供应商规则量量2亿+ • 运价规则1亿+ • 报价量量 • 国内国际航线28万 * 航班数 * 产品个数 * 供应商个数 * 180天 = 1500亿 + • 搜索量量 • 航线搜索+航班搜索：3k+qps • 每秒计算产品数：搜索qps * 航班数 * 供应商个数 * 产品个数 = 1500万 + 设计思路路 • 最理理想的⽅方式 • 所有的报价都实时计算，填充好 • ⼀一个巨⼤大的哈希表 分级缓存 ⽆无状态 搜索框架 PriceMerger 报价引擎 供应商直连 旗舰店 CacheManager 抓取 App WWW Touch 分销 Cache Redis MQ MQ 航班数据 运价数据 应⽤用层 聚合层 报价源 基础数据 搜索框架 遇到问题 解决⽅方案 • 报价数量量多，内存问题 • 报价源多，不不稳定 • 响应时间要求苛刻 • 搜索条件有热点 •

1 2023年06月 机器学习-决策树 黄海广 副教授 2 本章目录 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 3 1.决策树原理 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 4 长相 能 帅 不帅 家庭背景 好 能 不好 人品 好 上进心 能 不能 有 有 无 不能 不好 1.决策树原理 ⚫ 决策树：从训练数据中学习得出一个树状 结构的模型。 ⚫ 决策树属于判别模型。 ⚫ 决策树是一种树状结构，通过做出一系列 决策（选择）来对数据进行划分，这类似 于针对一系列问题进行选择。 ⚫ 决策树的决策过程就是从根节点开始，测 试待分类项中对应的特征属性，并按照其 值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子 节点的存放的类别作为决策结果。 node) 5 1.决策树原理 根节点 (root node) 非叶子节点 (non-leaf node) (代表测试条件，对数据属性的测试) 分支 (branches) (代表测试结果) 叶节点 (leaf node) (代表分类后所获得的分类标记) ⚫ 决策树算法是一种归纳分类算法 ，它通过对训练集的学习，挖掘 出有用的规则，用于对新数据进 行预测。 ⚫ 决策树算法属于监督学习方法。

1 梁成 腾讯云, barryliang@tencent.com 基于Consul的多Beats接入 管控与多ES搜索编排 2 拥抱开源、释放云原生的力量 • 背景与挑战 • 多Beats/Logstash接入管控 • 多ES搜索编排系统 • 日志AIOps探索 3 背景与挑战 产品数量 人员规模 主机规模 100+ 1000 + 10000 + 如何降低日志接入门槛 性 15 多ES搜索编排系统 提供多ES多索引搜索编排功能，帮助 业务快速定位异常 16 故障定位遇到的困扰 客服 产品 运维 研发 多es切换 系统切换 采集 高负载 合作伙伴 OthersDB 17 案例:非APM场景下多组件日志搜索探索 ES/ OtherDB 多集群 多索引 上下文 搜索 Kibana 导航 搜索编 排 异常知 识库

��������������� ������� 目录 1、视频搜索的挑战 %、深度学m在视频内容理解h的应用——召回 3、深度学m在语k搜索h的应用——语k表征 4、深度学m在排序h的应用——g性化表征 视频搜索的挑战 1�����/���——���� 2����/�����——���� 3������——������ ��������������� 1������������

件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 第 7 章 树 136 7.1 二叉树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 7.2 二叉树遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 7.3 二叉树数组表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 7.4 二叉搜索树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 7.5 AVL 树 * . .

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件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 第 7 章 树 135 7.1 二叉树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 7.2 二叉树遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 7.3 二叉树数组表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 7.4 二叉搜索树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 7.5 AVL 树 * . .