数据结构之AVL树

AVL树是高度平衡的而二叉树。它的特点是：AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1。

旋转

如果在AVL树中进行插入或删除节点后，可能导致AVL树失去平衡。这种失去平衡的可以概括为4种姿态：LL(左左)，LR(左右)，RR(右右)和RL(右左)。下面给出它们的示意图：

1) LL：LeftLeft，也称为”左左”。插入或删除一个节点后，根节点的左子树的左子树还有非空子节点，导致”根的左子树的高度”比”根的右子树的高度”大2，导致AVL树失去了平衡。
例如，在上面LL情况中，由于”根节点(8)的左子树(4)的左子树(2)还有非空子节点”，而”根节点(8)的右子树(12)没有子节点”；导致”根节点(8)的左子树(4)高度”比”根节点(8)的右子树(12)”高2。

(2) LR：LeftRight，也称为”左右”。插入或删除一个节点后，根节点的左子树的右子树还有非空子节点，导致”根的左子树的高度”比”根的右子树的高度”大2，导致AVL树失去了平衡。
例如，在上面LR情况中，由于”根节点(8)的左子树(4)的左子树(6)还有非空子节点”，而”根节点(8)的右子树(12)没有子节点”；导致”根节点(8)的左子树(4)高度”比”根节点(8)的右子树(12)”高2。

(3) RL：RightLeft，称为”右左”。插入或删除一个节点后，根节点的右子树的左子树还有非空子节点，导致”根的右子树的高度”比”根的左子树的高度”大2，导致AVL树失去了平衡。
例如，在上面RL情况中，由于”根节点(8)的右子树(12)的左子树(10)还有非空子节点”，而”根节点(8)的左子树(4)没有子节点”；导致”根节点(8)的右子树(12)高度”比”根节点(8)的左子树(4)”高2。

(4) RR：RightRight，称为”右右”。插入或删除一个节点后，根节点的右子树的右子树还有非空子节点，导致”根的右子树的高度”比”根的左子树的高度”大2，导致AVL树失去了平衡。
例如，在上面RR情况中，由于”根节点(8)的右子树(12)的右子树(14)还有非空子节点”，而”根节点(8)的左子树(4)没有子节点”；导致”根节点(8)的右子树(12)高度”比”根节点(8)的左子树(4)”高2。

前面说过，如果在AVL树中进行插入或删除节点后，可能导致AVL树失去平衡。AVL失去平衡之后，可以通过旋转使其恢复平衡，下面分别介绍”LL(左左)，LR(左右)，RR(右右)和RL(右左)”这4种情况对应的旋转方法。

2.1 LL的旋转

LL失去平衡的情况，可以通过一次旋转让AVL树恢复平衡。如下图：

/** LL：左左对应的情况(左单旋转)。** 返回值：旋转后的根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::leftLeftRotation(AVLTreeNode<T>* k2)
{AVLTreeNode<T>* k1;k1 = k2->left;k2->left = k1->right;k1->right = k2;k2->height = max( height(k2->left), height(k2->right)) + 1;k1->height = max( height(k1->left), k2->height) + 1;return k1;
}

2.2 RR的旋转

理解了LL之后，RR就相当容易理解了。RR是与LL对称的情况！RR恢复平衡的旋转方法如下：

/** RR：右右对应的情况(右单旋转)。** 返回值：旋转后的根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::rightRightRotation(AVLTreeNode<T>* k1)
{AVLTreeNode<T>* k2;k2 = k1->right;k1->right = k2->left;k2->left = k1;k1->height = max( height(k1->left), height(k1->right)) + 1;k2->height = max( height(k2->right), k1->height) + 1;return k2;
}

2.3 LR的旋转

LR失去平衡的情况，需要经过两次旋转才能让AVL树恢复平衡。如下图：

/** LR：左右对应的情况(左双旋转)。** 返回值：旋转后的根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::leftRightRotation(AVLTreeNode<T>* k3)
{k3->left = rightRightRotation(k3->left);return leftLeftRotation(k3);
}

2.4 RL的旋转

RL是与LR的对称情况！RL恢复平衡的旋转方法如下：

/** RL：右左对应的情况(右双旋转)。** 返回值：旋转后的根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::rightLeftRotation(AVLTreeNode<T>* k1)
{k1->right = leftLeftRotation(k1->right);return rightRightRotation(k1);
}

完整代码 

#ifndef _AVL_TREE_HPP_
#define _AVL_TREE_HPP_#include <iomanip>
#include <iostream>
using namespace std;template <class T>
class AVLTreeNode{public:T key;                // 关键字(键值)int height;         // 高度AVLTreeNode *left;    // 左孩子AVLTreeNode *right;    // 右孩子AVLTreeNode(T value, AVLTreeNode *l, AVLTreeNode *r):key(value), height(0),left(l),right(r) {}
};template <class T>
class AVLTree {private:AVLTreeNode<T> *mRoot;    // 根结点public:AVLTree();~AVLTree();// 获取树的高度int height();// 获取树的高度int max(int a, int b);// 前序遍历"AVL树"void preOrder();// 中序遍历"AVL树"void inOrder();// 后序遍历"AVL树"void postOrder();// (递归实现)查找"AVL树"中键值为key的节点AVLTreeNode<T>* search(T key);// (非递归实现)查找"AVL树"中键值为key的节点AVLTreeNode<T>* iterativeSearch(T key);// 查找最小结点：返回最小结点的键值。T minimum();// 查找最大结点：返回最大结点的键值。T maximum();// 将结点(key为节点键值)插入到AVL树中void insert(T key);// 删除结点(key为节点键值)void remove(T key);// 销毁AVL树void destroy();// 打印AVL树void print();private:// 获取树的高度int height(AVLTreeNode<T>* tree) ;// 前序遍历"AVL树"void preOrder(AVLTreeNode<T>* tree) const;// 中序遍历"AVL树"void inOrder(AVLTreeNode<T>* tree) const;// 后序遍历"AVL树"void postOrder(AVLTreeNode<T>* tree) const;// (递归实现)查找"AVL树x"中键值为key的节点AVLTreeNode<T>* search(AVLTreeNode<T>* x, T key) const;// (非递归实现)查找"AVL树x"中键值为key的节点AVLTreeNode<T>* iterativeSearch(AVLTreeNode<T>* x, T key) const;// 查找最小结点：返回tree为根结点的AVL树的最小结点。AVLTreeNode<T>* minimum(AVLTreeNode<T>* tree);// 查找最大结点：返回tree为根结点的AVL树的最大结点。AVLTreeNode<T>* maximum(AVLTreeNode<T>* tree);// LL：左左对应的情况(左单旋转)。AVLTreeNode<T>* leftLeftRotation(AVLTreeNode<T>* k2);// RR：右右对应的情况(右单旋转)。AVLTreeNode<T>* rightRightRotation(AVLTreeNode<T>* k1);// LR：左右对应的情况(左双旋转)。AVLTreeNode<T>* leftRightRotation(AVLTreeNode<T>* k3);// RL：右左对应的情况(右双旋转)。AVLTreeNode<T>* rightLeftRotation(AVLTreeNode<T>* k1);// 将结点(z)插入到AVL树(tree)中AVLTreeNode<T>* insert(AVLTreeNode<T>* &tree, T key);// 删除AVL树(tree)中的结点(z)，并返回被删除的结点AVLTreeNode<T>* remove(AVLTreeNode<T>* &tree, AVLTreeNode<T>* z);// 销毁AVL树void destroy(AVLTreeNode<T>* &tree);// 打印AVL树void print(AVLTreeNode<T>* tree, T key, int direction);
};/* * 构造函数*/
template <class T>
AVLTree<T>::AVLTree():mRoot(NULL)
{
}/* * 析构函数*/
template <class T>
AVLTree<T>::~AVLTree() 
{destroy(mRoot);
}/** 获取树的高度*/
template <class T>
int AVLTree<T>::height(AVLTreeNode<T>* tree) 
{if (tree != NULL)return tree->height;return 0;
}template <class T>
int AVLTree<T>::height() 
{return height(mRoot);
}
/** 比较两个值的大小*/
template <class T>
int AVLTree<T>::max(int a, int b) 
{return a>b ? a : b;
}/** 前序遍历"AVL树"*/
template <class T>
void AVLTree<T>::preOrder(AVLTreeNode<T>* tree) const
{if(tree != NULL){cout<< tree->key << " " ;preOrder(tree->left);preOrder(tree->right);}
}template <class T>
void AVLTree<T>::preOrder() 
{preOrder(mRoot);
}/** 中序遍历"AVL树"*/
template <class T>
void AVLTree<T>::inOrder(AVLTreeNode<T>* tree) const
{if(tree != NULL){inOrder(tree->left);cout<< tree->key << " " ;inOrder(tree->right);}
}template <class T>
void AVLTree<T>::inOrder() 
{inOrder(mRoot);
}/** 后序遍历"AVL树"*/
template <class T>
void AVLTree<T>::postOrder(AVLTreeNode<T>* tree) const
{if(tree != NULL){postOrder(tree->left);postOrder(tree->right);cout<< tree->key << " " ;}
}template <class T>
void AVLTree<T>::postOrder() 
{postOrder(mRoot);
}/** (递归实现)查找"AVL树x"中键值为key的节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::search(AVLTreeNode<T>* x, T key) const
{if (x==NULL || x->key==key)return x;if (key < x->key)return search(x->left, key);elsereturn search(x->right, key);
}template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::search(T key) 
{return search(mRoot, key);
}/** (非递归实现)查找"AVL树x"中键值为key的节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::iterativeSearch(AVLTreeNode<T>* x, T key) const
{while ((x!=NULL) && (x->key!=key)){if (key < x->key)x = x->left;elsex = x->right;}return x;
}template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::iterativeSearch(T key)
{return iterativeSearch(mRoot, key);
}/* * 查找最小结点：返回tree为根结点的AVL树的最小结点。*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::minimum(AVLTreeNode<T>* tree)
{if (tree == NULL)return NULL;while(tree->left != NULL)tree = tree->left;return tree;
}template <class T>
T AVLTree<T>::minimum()
{AVLTreeNode<T> *p = minimum(mRoot);if (p != NULL)return p->key;return (T)NULL;
}/* * 查找最大结点：返回tree为根结点的AVL树的最大结点。*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::maximum(AVLTreeNode<T>* tree)
{if (tree == NULL)return NULL;while(tree->right != NULL)tree = tree->right;return tree;
}template <class T>
T AVLTree<T>::maximum()
{AVLTreeNode<T> *p = maximum(mRoot);if (p != NULL)return p->key;return (T)NULL;
}/** LL：左左对应的情况(左单旋转)。** 返回值：旋转后的根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::leftLeftRotation(AVLTreeNode<T>* k2)
{AVLTreeNode<T>* k1;k1 = k2->left;k2->left = k1->right;k1->right = k2;k2->height = max( height(k2->left), height(k2->right)) + 1;k1->height = max( height(k1->left), k2->height) + 1;return k1;
}/** RR：右右对应的情况(右单旋转)。** 返回值：旋转后的根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::rightRightRotation(AVLTreeNode<T>* k1)
{AVLTreeNode<T>* k2;k2 = k1->right;k1->right = k2->left;k2->left = k1;k1->height = max( height(k1->left), height(k1->right)) + 1;k2->height = max( height(k2->right), k1->height) + 1;return k2;
}/** LR：左右对应的情况(左双旋转)。** 返回值：旋转后的根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::leftRightRotation(AVLTreeNode<T>* k3)
{k3->left = rightRightRotation(k3->left);return leftLeftRotation(k3);
}/** RL：右左对应的情况(右双旋转)。** 返回值：旋转后的根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::rightLeftRotation(AVLTreeNode<T>* k1)
{k1->right = leftLeftRotation(k1->right);return rightRightRotation(k1);
}/* * 将结点插入到AVL树中，并返回根节点** 参数说明：*     tree AVL树的根结点*     key 插入的结点的键值* 返回值：*     根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::insert(AVLTreeNode<T>* &tree, T key)
{if (tree == NULL) {// 新建节点tree = new AVLTreeNode<T>(key, NULL, NULL);if (tree==NULL){cout << "ERROR: create avltree node failed!" << endl;return NULL;}}else if (key < tree->key) // 应该将key插入到"tree的左子树"的情况{tree->left = insert(tree->left, key);// 插入节点后，若AVL树失去平衡，则进行相应的调节。if (height(tree->left) - height(tree->right) == 2){if (key < tree->left->key)tree = leftLeftRotation(tree);elsetree = leftRightRotation(tree);}}else if (key > tree->key) // 应该将key插入到"tree的右子树"的情况{tree->right = insert(tree->right, key);// 插入节点后，若AVL树失去平衡，则进行相应的调节。if (height(tree->right) - height(tree->left) == 2){if (key > tree->right->key)tree = rightRightRotation(tree);elsetree = rightLeftRotation(tree);}}else //key == tree->key){cout << "添加失败：不允许添加相同的节点！" << endl;}tree->height = max( height(tree->left), height(tree->right)) + 1;return tree;
}template <class T>
void AVLTree<T>::insert(T key)
{insert(mRoot, key);
}/* * 删除结点(z)，返回根节点** 参数说明：*     tree AVL树的根结点*     z 待删除的结点* 返回值：*     根节点*/
template <class T>
AVLTreeNode<T>* AVLTree<T>::remove(AVLTreeNode<T>* &tree, AVLTreeNode<T>* z)
{// 根为空 或者 没有要删除的节点，直接返回NULL。if (tree==NULL || z==NULL)return NULL;if (z->key < tree->key)        // 待删除的节点在"tree的左子树"中{tree->left = remove(tree->left, z);// 删除节点后，若AVL树失去平衡，则进行相应的调节。if (height(tree->right) - height(tree->left) == 2){AVLTreeNode<T> *r =  tree->right;if (height(r->left) > height(r->right))tree = rightLeftRotation(tree);elsetree = rightRightRotation(tree);}}else if (z->key > tree->key)// 待删除的节点在"tree的右子树"中{tree->right = remove(tree->right, z);// 删除节点后，若AVL树失去平衡，则进行相应的调节。if (height(tree->left) - height(tree->right) == 2){AVLTreeNode<T> *l =  tree->left;if (height(l->right) > height(l->left))tree = leftRightRotation(tree);elsetree = leftLeftRotation(tree);}}else    // tree是对应要删除的节点。{// tree的左右孩子都非空if ((tree->left!=NULL) && (tree->right!=NULL)){if (height(tree->left) > height(tree->right)){// 如果tree的左子树比右子树高；// 则(01)找出tree的左子树中的最大节点//   (02)将该最大节点的值赋值给tree。//   (03)删除该最大节点。// 这类似于用"tree的左子树中最大节点"做"tree"的替身；// 采用这种方式的好处是：删除"tree的左子树中最大节点"之后，AVL树仍然是平衡的。AVLTreeNode<T>* max = maximum(tree->left);tree->key = max->key;tree->left = remove(tree->left, max);}else{// 如果tree的左子树不比右子树高(即它们相等，或右子树比左子树高1)// 则(01)找出tree的右子树中的最小节点//   (02)将该最小节点的值赋值给tree。//   (03)删除该最小节点。// 这类似于用"tree的右子树中最小节点"做"tree"的替身；// 采用这种方式的好处是：删除"tree的右子树中最小节点"之后，AVL树仍然是平衡的。AVLTreeNode<T>* min = maximum(tree->right);tree->key = min->key;tree->right = remove(tree->right, min);}}else{AVLTreeNode<T>* tmp = tree;tree = (tree->left!=NULL) ? tree->left : tree->right;delete tmp;}}return tree;
}template <class T>
void AVLTree<T>::remove(T key)
{AVLTreeNode<T>* z; if ((z = search(mRoot, key)) != NULL)mRoot = remove(mRoot, z);
}/* * 销毁AVL树*/
template <class T>
void AVLTree<T>::destroy(AVLTreeNode<T>* &tree)
{if (tree==NULL)return ;if (tree->left != NULL)destroy(tree->left);if (tree->right != NULL)destroy(tree->right);delete tree;
}template <class T>
void AVLTree<T>::destroy()
{destroy(mRoot);
}/** 打印"二叉查找树"** key        -- 节点的键值 * direction  --  0，表示该节点是根节点;*               -1，表示该节点是它的父结点的左孩子;*                1，表示该节点是它的父结点的右孩子。*/
template <class T>
void AVLTree<T>::print(AVLTreeNode<T>* tree, T key, int direction)
{if(tree != NULL){if(direction==0)    // tree是根节点cout << setw(2) << tree->key << " is root" << endl;else                // tree是分支节点cout << setw(2) << tree->key << " is " << setw(2) << key << "'s "  << setw(12) << (direction==1?"right child" : "left child") << endl;print(tree->left, tree->key, -1);print(tree->right,tree->key,  1);}
}template <class T>
void AVLTree<T>::print()
{if (mRoot != NULL)print(mRoot, mRoot->key, 0);
}
#endif

测试代码

/*** C 语言: AVL树** @author skywang* @date 2013/11/07*/#include <iostream>
#include "start.h"
using namespace std;static int arr[]= {3,2,1,4,5,6,7,16,15,14,13,12,11,10,8,9};
#define TBL_SIZE(a) ( (sizeof(a)) / (sizeof(a[0])) )int main()
{int i,ilen;AVLTree<int>* tree=new AVLTree<int>();cout << "== 依次添加: ";ilen = TBL_SIZE(arr);for(i=0; i<ilen; i++){cout << arr[i] <<" ";tree->insert(arr[i]);}cout << "\n== 前序遍历: ";tree->preOrder();cout << "\n== 中序遍历: ";tree->inOrder();cout << "\n== 后序遍历: ";tree->postOrder();cout << endl;cout << "== 高度: " << tree->height() << endl;cout << "== 最小值: " << tree->minimum() << endl;cout << "== 最大值: " << tree->maximum() << endl;cout << "== 树的详细信息: " << endl;tree->print();i = 8;cout << "\n== 删除根节点: " << i;tree->remove(i);cout << "\n== 高度: " << tree->height() ;cout << "\n== 中序遍历: " ;tree->inOrder();cout << "\n== 树的详细信息: " << endl;tree->print();// 销毁二叉树tree->destroy();system("pause");return 0;
}

References

AVL树(二)之 C++的实现 - 如果天空不死 - 博客园

效果如下

这里写图片描述

这里写图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/494014.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

语义分割领域开山之作：Google提出用神经网络搜索实现语义分割

语义分割领域开山之作：Google提出用神经网络搜索实现语义分割

来源&#xff1a; AI科技评论1. Introduction在 arxiv 浏览论文的时候&#xff0c;单独看文章名不知道属于 CV 哪个领域&#xff0c;怀着对一作 Liang-Chieh 敬畏的心&#xff0c;在摘要中扫描到 PASCAL VOC 2012 (semantic image segmentation)&#xff0c;浏览全文才明白&…
阅读更多...
美国发布《评估和强化制造与国防工业基础及供应链弹性》报告

美国发布《评估和强化制造与国防工业基础及供应链弹性》报告

来源&#xff1a;蓝海星智库10月5日&#xff0c;美国发布《评估和强化制造与国防工业基础及供应链弹性》非密版报告&#xff0c;这是特朗普第13806号行政令要求的&#xff0c;由国防部工业政策办公室领导&#xff0c;商务部、劳工部、能源部和国土安全部等多个政府部门参与&…
阅读更多...
本届诺奖得主“牛”在哪儿？专业数据分析给出论文干货

本届诺奖得主“牛”在哪儿？专业数据分析给出论文干货

来源&#xff1a;科技日报摘要&#xff1a;北京时间10月2日下午5时52分&#xff0c;2018年诺贝尔物理学奖揭晓。获奖者为美国科学家阿瑟阿什金&#xff08;Arthur Ashkin&#xff09;、法国科学家热拉尔穆鲁&#xff08;Gerard Mourou&#xff09;和加拿大科学家唐娜斯特里克兰…
阅读更多...
码农老婆的网店

码农老婆的网店

码农老婆的网店&#xff1a;清泓美肤苑 转载于:https://www.cnblogs.com/8090sns/p/3162690.html
阅读更多...
联合国发布AI报告：自动化和AI对亚洲有巨大影响【附报告下载】

联合国发布AI报告：自动化和AI对亚洲有巨大影响【附报告下载】

来源&#xff1a;网易智能选自 | 联合国开发计划署编译 | nariiy、小小科技的飞速发展将深刻地影响社会变革&#xff0c;第四次工业革命以人工智能、自动化和生物科技等创新技术为代表&#xff0c;并将可能改变现有的生产、管理和治理体系&#xff0c;各国将如何接受并适应即将…
阅读更多...
关于自动驾驶汽车法律政策的十点思考

关于自动驾驶汽车法律政策的十点思考

来源&#xff1a;智车科技摘要&#xff1a;自动驾驶技术的发展将带来全面的社会和经济影响。历史地看&#xff0c;传统汽车成为了人们最主要的代步工具&#xff0c;塑造了如今的城市。那么&#xff0c;自动驾驶技术在重塑汽车的同时&#xff0c;也将塑造未来的城市和人类生活。…
阅读更多...
数据结构之二叉堆

数据结构之二叉堆

二叉堆的介绍 二叉堆是完全二元树或者是近似完全二元树&#xff0c;按照数据的排列方式可以分为两种&#xff1a;最大堆和最小堆。 最大堆&#xff1a;父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值&#xff1b; 最小堆&#xff1a;父结点的键值总是小于或等于任何一个子…
阅读更多...
手术革命：这三家公司如何用AR技术辅助医疗手术

手术革命：这三家公司如何用AR技术辅助医疗手术

来源&#xff1a;资本实验室作为一种重要的职业&#xff0c;外科医生特别是手术医生需要具备丰富的专业知识&#xff0c;还需要掌握精准的手术操作技术&#xff0c;这都需要不断的学习与练习。受学习资料、手术练习材料等软硬件条件的制约&#xff0c;医生进行手术学习和手术操…
阅读更多...
C# Socket初探

C# Socket初探

闲着无聊&#xff0c;写了个简单的C/S Socket程序&#xff0c;功能很简单&#xff0c;服务器在9000端口监听socket接入&#xff0c;只要有接入&#xff0c;就发送"Welcome."消息给客户端。 代码分2块&#xff0c;server端&#xff1a; class Program{static void Mai…
阅读更多...
最新发布 | 2018年度第八届吴文俊人工智能科学技术奖获奖名单公示

最新发布 | 2018年度第八届吴文俊人工智能科学技术奖获奖名单公示

来源&#xff1a;人工智能人物摘要&#xff1a;2018年度第八届吴文俊人工智能科学技术奖评审工作已经完成。根据《吴文俊人工智能科学技术奖励条例》和《吴文俊人工智能科学技术奖励实施细则》相关规定&#xff0c;经全国各地方人工智能学会、各高校及科研院所、团体会员单位和…
阅读更多...
DNA存储：这些公司正在开启数据存储的未来

DNA存储：这些公司正在开启数据存储的未来

来源&#xff1a;资本实验室随着数字化时代的到来&#xff0c;可以毫不夸张地说&#xff0c;数据存储与安全正在成为整个社会正常运行的基础。同时&#xff0c;物联网、人工智能、虚拟现实、自动驾驶等新技术的应用则进一步大幅提升了数据存储要求。据IDC预测&#xff0c;到202…
阅读更多...
React基础语法学习

React基础语法学习

React主要有如下3个特点&#xff1a; 作为UI&#xff08;Just the UI&#xff09;虚拟DOM&#xff08;Virtual DOM&#xff09;:这是亮点 是React最重要的一个特性 放进内存 最小更新的视图,差异部分更新 diff算法数据流&#xff08;Date Flow&#xff09;单向数据流 学习Re…
阅读更多...
算力超英伟达？华为推出两款“昇腾”芯片；五大AI战略正式公布

算力超英伟达？华为推出两款“昇腾”芯片；五大AI战略正式公布

来源&#xff1a;AI科技大本营华为也像是要 All in AI 了。10 月 10 日&#xff0c;华为全联接大会 2018 上&#xff0c;华为轮值董事长徐直军带来了一系列的硬核 AI。在大会上&#xff0c;他系统公布了华为的 AI 发展战略&#xff0c;以及全栈全场景 AI 解决方案&#xff0c;其…
阅读更多...
英特尔人工智能副总裁：AI不是一种技能，而是一种对于工作的描述

英特尔人工智能副总裁：AI不是一种技能，而是一种对于工作的描述

来源&#xff1a;网络大数据人工智能领域的迅速发展&#xff0c;相关人才不能满足需求已经成为业界共识。有报道称&#xff0c;因为人工智能工程师庞大的缺口&#xff0c;一些公司为了获得人才不得不支付数百万美元的薪水。如何满足对人工智能工程师不断增长的招聘和培训的需求…
阅读更多...
React Native实例

React Native实例

本文主要包括以下内容 View组件的实例 Text组件实例 Navigator组件实例 TextInput组件实例 View组件的实例 效果如下 代码如下 /*** Sample React Native App* https://github.com/facebook/react-native* flow*/import React, { Component } from react; import {AppRe…
阅读更多...
谷歌的硬件梦：Pixel手机、ChromeOS平板和Home音箱

谷歌的硬件梦：Pixel手机、ChromeOS平板和Home音箱

来源&#xff1a; 网易智能&#xff08;北京时间10月9日23点&#xff09;&#xff0c;谷歌在纽约如期举行了主题为“谷歌制造”&#xff08;Made By Google&#xff09;的硬件发布会&#xff0c;推出了Pixel手机、平板 笔记本&#xff0c;以及音箱等一系列新品硬件。一个月以来…
阅读更多...
“万维网之父”发文阐述其下一个网络时代：将数据与应用分离，互联网去中心化正在路上...

“万维网之父”发文阐述其下一个网络时代：将数据与应用分离，互联网去中心化正在路上...

来源&#xff1a;Deep Tech深科技关注“万维网之父”Tim Berners-Lee 动态的人&#xff0c;一定知道这位业内大神正在投身于下一代互联网的建设——一个去中心化的互联网。他正在领导其 MIT 团队搭建一个名为“ Solid ”&#xff08;Social Linked Data 社交关联数据&#xff0…
阅读更多...
React Native官方DEMO

React Native官方DEMO

官方给我们提供了UIExplorer项目&#xff0c;这里边包含React Native的基本所有组件的使用介绍和方法。 运行官方DEMO步骤如下 安装react native环境 React Native项目源码下载下载安装cygwin软件 下载安装NDK然后安装以及配置 添加Node依赖模块:该命令行需要切到react-nati…
阅读更多...
牛津教授揭秘AI革命及其前沿进展

牛津教授揭秘AI革命及其前沿进展

来源&#xff1a;专知导读&#xff1a;2018年9月9日-14日&#xff0c;DeepMind主办的Deep Learning Indaba 2018大会在南非斯泰伦博斯举行。会上&#xff0c;牛津大学教授Nando de Freitas和其他15位专家做了《深度学习&#xff1a;AI革命及其前沿进展》的报告。报告导读&#…
阅读更多...
数据结构之DFS与BFS实现

数据结构之DFS与BFS实现

本文主要包括以下内容 邻接矩阵实现无向图的BFS与DFS 邻接表实现无向图的BFS与DFS 理论介绍 深度优先搜索介绍 图的深度优先搜索(Depth First Search)&#xff0c;和树的先序遍历比较类似。 它的思想&#xff1a;假设初始状态是图中所有顶点均未被访问&#xff0c;则从某…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023