文章目录二叉搜索树1.二叉搜索树的概念和介绍2.二叉搜索树的简单实现2.1二叉搜索树的插入2.2二叉搜索树的查找2.3二叉搜索树的遍历2.4二叉搜索树的删除2.5完整代码和测试二叉搜索树1.二叉搜索树的概念和介绍  二叉搜索树又称二叉排序树，它或者是一棵空树，或者是具有以下性质的二叉树:  （1）若它的左子树不为空，则左子树上所有节点的值都小于根节点的值  （2）若它的右子树不为空，则右子树上所有节点的值都大于根节点的值  （3）它的左右子树也分别为二叉搜索树  二叉搜索树（BinarySearchTree）的每个节点包含三个属性：键（key）、左孩子（lchild）和右孩子（rchild）。

我创建了一个带有xib文件的自定义UITableViewCell。在那里我放置了几个标签和相对于contentView宽度的View。不幸的是，无论选择哪种设备，contentView.bounds.width属性始终保持不变。我的ViewController也是从nib加载的:classViewController:UIViewController{@IBOutletvartableView:UITableView!init(title:String){super.init(nibName:"ViewController",bundle:nil)}overridefuncviewDi

ApacheSpark是一个开源的大数据分析框架，可以快速高效地处理大规模的数据集。Spark具有以下特点：快速性：Spark使用内存计算，能够在迭代算法、交互式数据挖掘和实时流处理等场景中表现出色。灵活性：Spark支持多种编程语言和数据源，包括Java、Scala、Python、R等，可以对数据进行多种操作和处理。可扩展性：Spark可以在集群中分布式地运行，可以处理PB级别以上的数据集。在大数据分析中，Spark广泛应用于以下场景：批处理：Spark可以用于数据清洗、ETL、数据转换等批处理任务。交互式查询：Spark支持用SQL进行查询，可以进行实时响应式的查询。实时流处理：Spark

1.消息队列1.0课程介绍1.1.MQ的相关概念1.1.1.什么是MQMQ(messagequeue：消息队列)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO先入先出，只不过队列中存放的内容是message而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，不用依赖其他服务。上下游传递消息：例如qq号，同学A发消息给同学B，那么A同学就是上游，B同学就是下游，这个传递消息的过程就是上下游传递消息。1.1.2.为什么要用MQ1.流量消峰举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheBeam（波)是一个开源的分布式计算框架，主要用于数据处理管道的编写。它具有统一的编程模型，能够运行在多种执行环境中，包括本地机器、云计算平台和大数据集群。Beam提供了许多内置的功能和扩展点，包括基于MapReduce的批处理、基于流的实时计算、机器学习和图形分析等。Beam可以有效地解决复杂的数据处理任务，并可保证高效的数据处理速度和低延迟的数据交互。目前，ApacheBeam已经成为一个活跃的开源项目，它的最新版本为2.34.0。该版本的发布标志着Beam在数据处理领域的蓬勃发展，提供了丰富的新特性和功能。本文将根据ApacheBeam发行

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2020年是企业数字化转型的一个重要转折点。作为一个时代潮流，数字化让我们能够更好地连接、协同、分析和管理各种信息。把握企业数字化转型的关键阶段、弄清楚当前各项技术应用的优缺点，并采用适合自身条件的策略、布局，推动企业数字化变革，将成为每个企业必经之路。为了帮助读者准确把握数字化转型的关键节点，本文首先对数字化转型的一些基本概念和术语进行了详细的阐述，包括“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“机器学习”等，以及它们在企业数字化转型中的作用和意义。接下来，分别从企业数字化转型的不同阶段——业务准备阶段、信息采集阶段、存储阶段、处理阶段、智能决策阶段

数据战略上升为国家战略，数据资产成为国家各行各业的核心资产。在数字化时代，数据分类分级成为数据资产管理的重要组成部分。通过数据分类分级管理，可有效使用和保护数据，使数据更易于定位和检索，满足数据风险管理、合规性和安全性等要求，实现对政务数据、企业商业秘密和个人数据的差异化管理和安全保护。标准成为数据分类分级管理的重要抓手，为特定范围内的数据分类分级提供标准支撑，在国际、国家和各行业均取得了一定成效。本文从数据分类分级概述、数据分类分级在国家层面、国际层面、行业层面和地方层面的实践、以及数据分类分级的方法等方面阐述数据分类分级的必要性和在国家、行业和地方的数据改革和数据治理中发挥的重要作用。数据

2.4_数理统计的基本概念数理统计思维导图更多详细内容见notebook1.基本概念总体：研究对象的全体，它是一个随机变量，用XXX表示。个体：组成总体的每个基本元素。简单随机样本：来自总体XXX的nnn个相互独立且与总体同分布的随机变量X1,X2⋯ ,XnX_{1},X_{2}\cdots,X_{n}X1​,X2​⋯,Xn​，称为容量为nnn的简单随机样本，简称样本。统计量：设X1,X2⋯ ,Xn,X_{1},X_{2}\cdots,X_{n},X1​,X2​⋯,Xn​,是来自总体XXX的一个样本，g(X1,X2⋯ ,Xn)g(X_{1},X_{2}\cdots,X_{n})g(X1​,X2

Transformation（2D-Model）Scale(缩放)[x′y′]=[s00s][xy](等比例缩放)\left[\begin{matrix}x'\\y'\end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix}s&0\\0&s\end{matrix}\right]\left[\begin{matrix}x\\y\end{matrix}\right]\tag{等比例缩放}[x′y′​]=[s0​0s​][xy​](等比例缩放)[x′y′]=[sx00sy][xy](x,y不同比例缩放)\left[\begin{matrix}x'\\y'\end{matrix}

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