🏆作者简介，黑夜开发者，CSDN领军人物，全栈领域优质创作者✌，CSDN博客专家，阿里云社区专家博主，2023年6月CSDN上海赛道top4。🏆数年电商行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。🏆本文已收录于PHP专栏：MySQL的100个知识点。🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录介绍B树的特点B+树的特点数据库为什么使用B+树而不是B树做索引介绍B树和B+树是数据库索引结构中常用的两种树型数据结构。它们相似但又有一些不同之处，本文将分别介绍B树和B+树的特点，并解释为什么数据库更倾向于使用B+树而不是B树来做索引。B树的特点B树是一种平衡多路搜索树，适用于磁盘等外存储设备。它具有以下特

目录前言一. 数据链路层的作用1.1数据链路层作用1.2数据链路层封装1.3数据链路层功能1.4数据帧格式二. MAC地址及分类2.1 MAC地址2.2 MAC地址分类三. 交换机的作用3.1 交换机的作用3.2 交换机作用四.交换机的工作原理4.1交换机的工作原理4.2 交换机帧处理五.ARP协议的工作原理5.1ARP协议的工作原理5.2 ARP协议的工作原理六.VLAN6.1 VLAN的优势七.WLAN7.1 无线局域网优势7.2 无线局域网优势八.PPP协议8.1 PPP协议总结前言本篇文章给出了网络技能树中的部分练习题解析，内容是关于认识中小型局域网的部分。文中不仅给出了认识中小型局域

二叉树前言一、树概念及结构树的概念树的特点树的相关概念树的表示二、二叉树概念及结构二叉树的概念现实中的二叉树特殊的二叉树二叉树的性质性质习题检验二叉树的顺序存储结构堆的概念及结构堆的实现性质习题检验总结前言本文我们来一起学习在数据结构中的又一个重要内容，二叉树！二叉树无论是结构还是应用都属于比较复杂的结构！但没关系，一起加油，这些都是小困难！一、树概念及结构树的概念树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。树的特点.有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点.除根节点外，其余

linux设备树节点添加新的复位属性之后设备驱动加载异常问题分析1linux原始设备驱动信息1.1设备树节点信息1.2linux设备驱动1.3makefile1.4Kconfig1.5对应的defconfig文件2修改之后的linux设备驱动2.1修改之后的设备树节点信息2.2原始test_fw.c出现的问题以及原因分析2.2.1原始test_fw.c出现的问题2.2.2原始test_fw.c出现的问题的原因分析2.3解决test_fw.c对应驱动加载异常的方法2.3.1添加对应的test_reset.c驱动文件2.3.2makefile添加对test_reset.c的支持2.3.3Kconf

Trie，又称字典树、单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。什么是前缀树在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶子节点和

「程序员必须掌握的算法」字典树「上篇」前言:在计算机科学中，字典树（Trie）是一种有序树，用于保存关联数组（有时我们称之为“映射”或“字典”）。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。字典树的优势在于能够非常快速地查找、插入和删除字符串。本篇文章将介绍字典树的基本概念、构建方法以及应用场景，并通过三道例题由浅入深地说明字典树的应用。文章目录「程序员必须掌握的算法」字典树「上篇」基本概念构建方法应用场景例题一：查找单词例题二：查找单词前缀例题三：计算单词前缀数量总结基本概念字典树是一种树形结构，典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不限于字符串）。它经常被搜索引

🚩纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。🌟主页：June-Frost🚀专栏：数据结构🔥该文章针对树形结构作出前言，以保证可以对树初步认知。目录：🌍前言:🌎树✉️相关概念✉️树的存储✉️树的应用🌏二叉树✉️特殊二叉树✉️二叉树的存储❤️结语🌍前言: 线性结构是一种相对简单的数据结构，元素之间按照一定的顺序排列，每个元素最多有两个接口：前驱和后继。这种结构相对直观，易于理解和管理，类似一种一对一的关系。相比之下，树形结构则更为复杂，变为了一对多的关系。元素之间的关系不再是简单的线性排列，而是以一个或多个根节点为起点，通过多个分支来连接不同的元素。每个节点可以拥有多个子节点，而且每个子节点可以有任意多的兄

书名：代码本色：用编程模拟自然系统作者：DanielShiffman译者：周晗彬ISBN：978-7-115-36947-5第8章目录8.5　树到目前为止，我们接触的分形都是确定性的，也就是说，这类分形没有任何随机因素，每次运行都会构建出相同的结果。对于传统分形和可视化编程技术的演示，它们是非常不错的素材；但在模拟方面，它们过于准确，不够贴近自然。接下来讨论随机（非确定性）分形的构建技术。1、确定性分形技术构建本节要模拟的是带有分支的树。首先，让我们用确定性分形技术构建一棵分形树。构建规则如下：再一次，我们用递归方式构建了一个分形：树枝是一个线段，线段末尾有两根小树枝。2、实现的思路这个分形的

目录一、Trie简介二、用数组实现Trie三、存储与查询四、应用：最大异或对References一、Trie简介Trie，又称字典树或前缀树，常用来存储和查询字符串。假定接下来提到的字符串均由小写字母构成，那么Trie将是一棵262626叉树。给定五个字符串，分别为acd、abd、be、cbe、cbf，Trie将以以下形式存储这些字符串：可以发现，这棵字典树用边来代表字母，而从根节点到树上某一节点的路径就代表了一个字符串。举个例子，1→2→5→61\to2\to5\to61→2→5→6表示的就是字符串abd。二、用数组实现Trie前面提到过，Trie是一棵262626叉树，假设我们要存储的所有

image.pngB树的阶数等于叶节点最大关键字数量+1（因为关键字两边都有指向子节点的指针-分叉）在m阶(m叉)B树中除根结点外，任何节点至少[m/2]个分叉，即至少[m/2]-1个关键字，[]代表向上取整。节点内的关键字采用顺序查找或二分查找。因为关键字太少会导致树变高，降低查找效率。另外就是保证同级子树的高度相同-平衡。image.pngB+树的阶数与叶节点最大关键字数量相同，有与分块查找相似的地方；分支节点中只包含它的叶子结点所有关键字中的最大值。查找失败：关键字的记录(信息)为空，指向null文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识