本篇我们讲红黑树的经典实现，Java中对红黑树的实现便采用的是经典红黑树。前一篇文章我们介绍过左倾红黑树，它相对来说比较简单，需要大家看完上篇再来看这一篇，因为旋转等基础知识不会再本篇文章中赘述。本篇的大部分内容参考《算法导论》和Java实现红黑树的源码，希望大家能够有耐心的看完。在正文开始之前我们先看如下问题：为什么红黑树比AVL树要应用得更广泛呢？关于红黑树和AVL树，大家可能看过“在最坏情况下，AVL树和红黑树的查找次数都是对数级别的，虽然红黑树的系数更高一些，但是没有本质的区别，是可以容忍的。AVL树最致命的地方在于删除节点时旋转次数是对数级别的，而红黑树最多只需要3次旋转，这导致了红
git对于大家应该都不太陌生，熟练使用git已经成为程序员的一项基本技能，尽管在工作中有诸如 Sourcetree这样牛X的客户端工具，使得合并代码变的很方便。但找工作面试和一些需彰显个人实力的场景，仍然需要我们掌握足够多的git命令。下边我们整理了45个日常用git合代码的经典操作场景，基本覆盖了工作中的需求。我刚才提交了什么?如果你用 gitcommit-a 提交了一次变化(changes)，而你又不确定到底这次提交了哪些内容。你就可以用下面的命令显示当前HEAD上的最近一次的提交(commit):(main)$ git show或者$ git log -n1 -p我的提交信息(commi
官方对该参数的描述如下:TheruntimeframeworkforexecutingMapReducejobs.Canbeoneoflocal,classicoryarn.我知道值“yarn”用于MRv2，它会将mapreduce作业提交给resourcemanager。但是本地和经典之间有什么区别？哪个对应MRv1？非常感谢! 最佳答案 你是对的，“yarn”代表MRv2。“经典”用于MRv1，“本地”用于MR作业的本地运行。但是为什么需要MRv1？Yarn现在已经结束测试，它比旧的MRv1框架更稳定，而您的MapReduce作
2023年4月，初探TensorFlow2.0，对比了1.0版本的差异。接着，学习了TensorFlow2.0的常量矩阵、四则运算以及常用函数。学习了数据切割、张量梯度计算、遍历元素、类别索引转换等技巧，并掌握了CNN输出特征图形状的计算方法。 在数据处理方面，学习了数据切割、张量梯度计算和遍历元素的技巧，这些技能在处理大规模数据集时极为重要。此外，还掌握了如何计算CNN输出特征图形的形状，这为优化模型性能提供了有力支持。 为了提升编程技能，不仅整理了公开数据集的信息，还利用Keras2.0快速搭建了网络，成功实现了MNIST手写数字识别、FashionMNIST数据集分类
目录最长连续序列被围绕的区域岛屿数量岛屿的最大面积朋友圈问题除法求值（hard）情侣牵手（hard）打砖块（hard）最大人工岛（hard）相似字符串组（hard）最长连续序列题目给定一个未排序的整数数组nums，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。请你设计并实现时间复杂度为 O(n)的算法解决此问题。示例1：输入：nums=[100,4,200,1,3,2]输出：4解释：最长数字连续序列是[1,2,3,4]。它的长度为4。示例2：输入：nums=[0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]输出：9提示：0-109解析并查集绝大多数的题目属于只要你知道有并查集这个东西就
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能AI、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~👍感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【StableDiffusion绘画系列】专栏【链接】《------正文------》这篇文章是博主在学习动态规划系列算法过程中精心总结的42页学习笔记，其中包含了动态规划的原理详解以及LeetCode中的动
作者：JonGalloway-PrincipalProgramManager,.NETCommunityTeamMehulHarry-ProductMarketingManager,.NET,AzureMarketing排版：AlanWang.NETConf2023是有史以来规模最大的.NET会议，来自全球各地的演讲者进行了100多场展示！我们要向所有参加我们现场活动、在社交媒体上提问以及参与我们的娱乐和游戏的人表示衷心的感谢。这篇文章回顾了这次活动中激动人心的时刻和主要收获。视频点播此次会议有来自不同团队和社区专家的80多场展示，每场展示都充满了有关使用.NET构建跨平台应用程序的见解。您可
👏作者简介：大家好，我是爱吃芝士的土豆倪，24届校招生Java选手，很高兴认识大家📕系列专栏：Spring源码、JUC源码、Kafka原理、分布式技术原理、数据库技术🔥如果感觉博主的文章还不错的话，请👍三连支持👍一下博主哦🍂博主正在努力完成2023计划中：源码溯源，一探究竟📝联系方式：nhs19990716，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬👀文章目录Redis经典五大类型源码及底层实现经典面试题redis源码核心部分数据结构Redis数据库的实现Redis服务端和客户端实现Redis字典数据库KV键值对是什么？10大类型上帝视角RedisObject结构体struct结构体
目录 一、关于博主二、2023的历程 1、博客分类2、年度创作数据3、解锁勋章 4、主要的方向二、技术感悟1、技术深入2、还是实践三、展望2024 今天是2024年的第一天，告别2023年，让我们以全新的姿态，去迎接新的一年的挑战。2023年已经过去，在这一年中，我通过不断地学习和实践，收获了许多宝贵的经验。作为一名技术博客的作者，自己在这一年中也取得了很多进步。在这篇年终总结中，我将分享我的成长历程、技术感悟以及未来的展望。 一、关于博主 作为一名技术人，其实很早就在CSDN有了自己的账号，只是刚开始的时候，很少在这里记录知识，只是用于学习和
瑞利分布（RayleighDistribution）回顾背景瑞利分布信道增益的计算信道产生待完善和整理参考链接背景瑞利衰落被认为是对流层和电离层信号传播以及城市密集环境对无线电信号影响的合理模型。瑞利衰落是一种统计模型，该模型假设已经通过该传输环境（信道）的信号幅度将根据瑞利分布（两个不相关的高斯随机变量之和的径向分量）随机变化或衰减。瑞利分布是一个均值为0，方差为σ2\sigma^2σ2的平稳窄带高斯过程，其包络的一维分布是瑞利分布。瑞利衰落【2】能有效描述存在能够大量散射无线电信号的障碍物的无线传播环境。若传播环境中存在足够多的散射，则冲激信号到达接收机后表现为大量统计独立的随机变量的叠加
