1.关于指针和引用的说明 数据结构中 建立 二叉树子函数,根结点为什么用双重指针,即 指针的指针。 因为树的结点要用指针描述。 如果只用指针,作形参传给建立结点的函数,这个指针传给了函数栈中的内存,函数返回后,函数栈销毁,不能获得结点。 而用指针的
1.关于指针和引用的说明
数据结构中建立二叉树子函数,根结点为什么用双重指针,即指针的指针。因为树的结点要用指针描述。如果只用指针,作形参传给建立结点的函数,这个指针值传给了函数栈中的内存,函数返回后,函数栈销毁,不能获得结点。而用指针的指针,函数内修改了这个双重指针指向的值(即结点指针),在函数外也能获得结点。这swap()函数要用指针而不能用值做参数一样。只是这里的值本身就是个指针,所以要用指针的指针。如下:
typedef struct BinaryTreeNode { char data; BinaryTreeNode * leftChild; BinaryTreeNode * rightChild; }Node; void Create(Node**T){......} int main(){ Node* T; Create(&T); }
<span><span> <span>如果Create的参数不是指针的引用(等同双指针),</span></span></span><span><span><span><span>main中 Create(T)是把指针T指向的地址传进去了。注意,只是地址.</span></span></span><span><span><span>然后你在Create函数内部申请内存时, 把这个地址给改变了, 但是因为你传的是一个地址, 这个地址本身跟T无关,T仅仅是指向了这个地址而以. 所以Create(T)之后, T还是指向原来的地址,并未改变, 后面的操作当然就是崩溃了(因为T未初始化,是一个野指针)。</span></span></span><span><span><br></span></span><span><span><span> 传值: 函数内部修改不会对原值内容进行改变. </span></span></span><span><span><span> 传址: 函数内部修改会影响原值.</span></span></span><span><span><span> 可能我们认为值的指针就是传址了.</span></span></span><span><span><span>如果是传值, 函数入栈的时候就是把这个变量的值压栈,如果是传址, 就是把指针压栈,但压栈的时候,本身实际也是写一个数值而以.</span></span></span><span><span><span>你传的是指针的情况下, 如果修改指针指向的内容, 那么函数外部会同步修改.</span></span></span><span><span><span>但是你传入的是指针, 但是又修改的是指针本身, 而不是其内容, 那么你这就相当于传值.</span></span></span><span><span><span>当你要修改指针本身的时候, 你可以这样理解.</span></span></span></span>
//比如有: void Creat(BTNode *pRoot); //可以修改成以下形式 typedef BTNode* PNODE; void Creat(PNODE pRoot); //这时你可能就看出来了, 原来这是一个传值调用.想要修改pRoot的值, 那么就要 void Creat(PNODE &pRoot); ====还原就是 void Creat(BTNode* &pRoot); //或者 void Creat(PNODE *pRoot); ====还原就是 void Creat(BTNode* *pRoot);反正注意区分传址还是传值的区分不是看参数是否是指针, 而是要看你在函数内部是如何操作参数的. 如果你操作的是参数本身, 那么就是传值.如果你是把参数当成一个地址, 操作的是那个地址上的内容,那就是传址。
一个简单的例子:
int a = 1; int b = 2; int *tmp = &a; int *p = tmp;// 第二种情况:int *&p = tmp;(此即是指向指针的引用) p = &b; *p = 5;
<span> 第一种情况:a=1,b=5,*p=5,tmp=1 </span><pre class="brush:php;toolbar:false"><span> 第二种情况:a=1,b=,*p=5,<span>tmp=5.</span> </span><span><span>这是因为指向指针的引用,不仅改变了指针所指的对象,也改变了指针本身。</span></span>
2.前序,中序,后序遍历的简单说明
<span><span><strong> </strong></span></span><span><span><span><strong>先序遍历</strong></span><span>也叫做先根遍历,前序遍历</span></span><span>,<span>可记做</span><strong><span><span>根</span></span><span>左右</span></strong><span>(二叉树父结点向下先左后右)。</span></span><span>首先访问根结点然后遍历左子树,最后遍历右子树。在遍历左、右子树时,仍然先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树,如果二叉树为空则返回。</span><span>上图所示二叉树的先序遍历结果是:ABDECF。 </span></span><span><span> <span>已知中序遍历和后序遍历,可以确定唯一的前序遍历。</span></span></span>
<span><span> </span><span><span><span>中序遍历</span><span><span>也叫</span><span>做</span><span>中根遍历</span><span>、</span><span>中序周游,可记做</span><span><strong><span>左</span><span>根</span><span>右</span></strong></span><span>。</span></span><span>首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。在遍历左、右子树时,仍然先遍历左子树,再访问根结点,最后遍历右子树。</span></span></span></span><span><span>注意的是:遍历左右子树时</span><span>仍然采用中序遍历方法。</span><span>中<span>序遍历的</span></span><span>时间复杂度</span><span><span>为</span>:O(n)。</span><span>如果一棵</span><span>二叉排序树</span><span>的节点值是数值,中序遍历的结果为升序排列的</span><span>数组</span><span>。可以利用该性质检测一棵树是否为二叉排序数。<span>上图所示</span><span>二叉树</span><span>中</span><span>序遍历结果:DBEAFC</span></span></span> <span><span> </span><span><span>已知前序遍历和后序遍历,</span><span><span><strong>不能</strong></span></span><span>确定唯一的中序遍历。</span></span></span>
<p><span></span></p><span><span><span> </span><span><span><strong>后序遍历</strong></span><span>(LRD)</span></span><span>也叫做</span><span>后根遍历</span><span>、后序周游,可记做</span><span><span>左右</span></span><span><span><strong>根</strong></span></span><span>。后序遍历有</span><span><span>递归算法</span></span><span>和非递归算法两种。</span></span></span><span><span>后序遍历首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后遍历访问根结点,在遍历左、右子树时,仍然先遍历左子树,然后遍历右子树,最后遍历根结点。即:</span><span>若</span><span>二叉树</span><span>为空则结束返回,</span><span>否则:</span><span>(1)后序遍历左子树</span><span>(2)后序遍历右子树(3)访问根结点。</span><span>如右图所示</span><span>二叉树</span><span>后序遍历结果:DEBFCA。 </span></span><span><span> </span><span><span>已知前序遍历和中序遍历,可以确定唯一的后序遍历。</span></span></span>
解释:前序或后序能够确定根节点,结合中序能够唯一确定左子树和右子树元素。而仅仅知道前序和后序时,当左右子树存在空时,无法唯一确定究竟是哪一棵树为空。即仅仅知道前序和后序,无法唯一的还原2叉树,即中序无法唯一确定。
3.程序代码以及说明
1.已知前序和中序排列,创建二叉树,并输出后序排列
2.已知中序和后序排列,创建二叉树,并输出前序排列
3.使用递归法遍历二叉树
#include "iostream" using namespace std; typedef struct BinaryTreeNode//二叉树节点 { char data; BinaryTreeNode* leftchild; BinaryTreeNode* rightchild; }Node,*NodePoint; bool MakeBinaryTree_PM(NodePoint* root,char* preOrder, char* midOrder,int length)//基于前序和中序遍历计算后序遍历 { if(length==0) {*root=NULL;return true;} else { *root=new Node; (*root)->data=*preOrder;//前序第一个元素为根节点 char * rootposition = strchr(midOrder,(*root)->data);//查找根节点在排序中的位置 if (rootposition == NULL) {cout leftchild,preOrder+1,midOrder,LeftTreeSize); MakeBinaryTree_PM(&(*root)->rightchild,preOrder+LeftTreeSize+1,rootposition+1,length-LeftTreeSize-1); return true; } } } bool MakeBinaryTree_ML(NodePoint* root,char* midOrder,char* lastOrder,int length)//基于中序和后序遍历计算前序遍历 { if(length==0) {*root=NULL;return true;} else { *root=new Node; (*root)->data=lastOrder[length-1];//后序最后一个元素为根节点 char * rootposition = strchr(midOrder,(*root)->data);//查找根节点在排序中的位置 if (rootposition == NULL) {cout leftchild,leftSubTree_mid,leftSubTree_last,LeftSubTreeSize); delete[]leftSubTree_mid;delete[]leftSubTree_last; MakeBinaryTree_ML(&(*root)->rightchild,rootposition+1,rightSubTree_last,RightSubTreeSize); delete []rightSubTree_last; return true; } } } void PreTraverse(NodePoint Root)//嵌套前序遍历 { if(Root==NULL); else {coutdata; PreTraverse(Root->leftchild); PreTraverse(Root->rightchild);} } void MidTraverse(NodePoint Root)//嵌套中序遍历 { if(Root==NULL); else {MidTraverse(Root->leftchild); coutdata; MidTraverse(Root->rightchild);} } void PostTraverse(Node* Root)//嵌套后序遍历 { if (Root == NULL) return; PostTraverse(Root->leftchild); PostTraverse(Root->rightchild); cout data; } int main(int argc, const char** argv) { char pre[] = "abdeijcfg";//前序 char mid[] = "dbiejafcg";//中序 char last[]="dijebfgca";//后序 Node* Root; MakeBinaryTree_PM(&Root, pre, mid, strlen(pre));//使用指针的引用 cout//使用指针的引用 cout<br> <pre class="brush:php;toolbar:false"> <span><span><strong>注意 </strong></span>1.必须知道中序,知道任何其他两种中的一种倘若知道,可建唯一的二叉树进而得到另外一种排序。 </span><span> 2.创建二叉树的时候,使用指针的引用作为形参,即双重指针。</span>

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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