B+Rree数据结构

最新推荐文章于 2025-07-31 21:43:00 发布
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分类专栏： java 文章标签： java + - 数据结构
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基于Transformer的语音识别与音频分类
08-04 775
例如，如果我们的预测序列是 B_R_II_O_N_||S_AWW|||||S_OMEE_TH_ING||_C_L_O_S_E||TO|P_A_N_I_C||_ON||HHI_S||OP_P_O_N_EN_T’SS||_F_AA_C_E||W_H_EN||THE||M_A_NN||||_F_I_N_AL_LL_Y||||_RREE_C_O_GG_NN_II_Z_ED|||HHISS|||_ER_RRR_ORR||||我们知道语音和文本的顺序是相同的（对齐是单调的），但我们不知道文本中的字符如何与音频对齐。
FreeU: Free Lunch in Diffusion U-Net
通街是密人有的博客
07-22 1091
在本文中，我们揭示了扩散U-Net尚未开发的潜力，它可以作为“免费午餐”，在运行中大幅提高生成质量。我们首先研究了U-Net架构对去噪过程的关键贡献，并确定其主要backbone主要有助于去噪，而其跳跃连接主要将高频特征引入解码器模块，导致网络忽略backbone语义。利用这一发现，我们提出了一种简单而有效的方法-称为“FreeU”-无需额外的培训或微调即可提高生成质量。我们的关键见解是战略性地重新权衡来自U-Net的跳跃连接和backbone特征映射的贡献，以利用U-Net架构的两个组件的优势。
DDD(1)-DDD的相关概念
allensandy的博客
08-01 827
。。。待补充
DDD入门一：什么是DDD？
loet6010的博客
08-15 1012
DDD（Domain-Driven Design 领域驱动设计）是由Eric Evans最先提出，目的是对软件所涉及到的领域进行建模，以应对系统规模过大时引起的软件复杂性的问题。整个过程大概是这样的，开发团队和领域专家一起通过 通用语言(Ubiquitous Language)去理解和消化领域知识，从领域知识中提取和划分为一个一个的子领域（核心子域，通用子域，支撑子域），并在子领域上建立模型，再重复以上步骤，这样周而复始，构建出一套符合当前领域的模型。 领域驱动设计的经典分层架构如下： 用户界面/展现层
数据库索引个人笔记
programmer_v的博客
07-07 452
索引 Mysql的索引比如一本书的目录，它能让你更快找到你想要的内容。索引并不是越多越好，建立索引需要耗费磁盘空间，同时在对索引的维护上会消耗数据库的性能，对于查找频率高并且数据库数据量大的数据建立索引能够提高查找的性能。 索引的结构 索引主要有两种结构，分别是B+TREE索引和HASH索引。 B+TREE B+TREE是MySql使用最多的一种索引结构。 是Innodb和Myisam...
MySQL的InnoDB索引结构为啥选用B+树?
打酱油的葫芦娃
04-20 6650
如果把数据库中的数据当做1个词典，那索引就是字典的目录，其目的是提升查找数据的速度。 树的数据结构天然适合查找操作，最先被想到就是搜索二叉树。 搜索二叉树 二叉树(Binary Search Tree)是每个节点最多有2个子树(左子树和右子树)的树结构，而搜索二叉树是一类特殊的二叉树，其具有以下性质: 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； 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； 它的左右子树也分别为搜索二叉树。 搜索二叉树中序遍历的结果是有序的。 搜索二
为什么InnoDB存储引擎选择使用B+索引结构（面试题）
Maringss的博客
12-04 277
为什么InnoDB存储引擎选择使用B+索引结构
实验四 主存空间的分配和回收
weixin_30508241的博客
05-27 154
实验四主存空间的分配和回收 1. 目的和要求 1.1. 实验目的 用高级语言完成一个主存空间的分配和回收程序，以加深对动态分区分配方式及其算法的理解。 1.2. 实验要求 采用连续分配方式之动态分区分配存储管理，使用首次适应算法、循环首次适应算法、最佳适应算法和最坏适应算法4种算法完成设计。 （1）**设计一个作业申请队列以及作业完成后的释...
python数据可视化工具测评
2401_85979589的博客
07-15 628
KubeEdge 是一个开源的系统，可将本机容器化应用编排和管理扩展到边缘端设备python语法错误撤回方法,python语法错误怎么解决。它基于 Kubernetes 构建，为网络和应用程序提供核心基础架构支持，并在云端和边缘端部署应用，同步元数据python自动化运维库。KubeEdge 还支持 MQTT 协议，允许开发人员编写客户逻辑，并在边缘端启用设备通信的资源约束。
Trie Tree和Radix Tree
走在前往架构师的路上
06-13 5759
前言 在实际应用场景中，很多时候我们会用到字典集的查找。通过一个键值key，去拿到它对应的值对象。这种方法确实很高效，很快，但是这里有个问题，当字典集储存的键值很多的情况时，毫无疑问，这里会消耗掉大量的内存空间。这个在我们做基数计数的统计应用时，这个空间会膨胀地特别厉害。本节笔者将要谈论的是对于基数统计来说，使用上更为适用的1种数据结构Trie Tree以及它的衍生优化版Radix Tree。 ...
ida free77_windows(7.7免费版).exe
03-22
idafree77_windows(7.7免费版).exe ida
数据结构（5）单链表算法题（中）
seanmooPercy的博客
07-29 792
提到回文结构，我们会很自然地想到去定义两个指针，一个指向头，一个指向尾，比较两个值是否相等，再让头指针往后走，尾指针往前走。既然在链表中我们无法判断是否回文，那我们创建一个新数组，把链表的值遍历到新数组中，在数组中判断回文结构不就可以了吗？（题目说了保证链表长度小于等于900）导致代码冗余的根本原因就在于我们创建的是一个空的新链表，因此要进行if…至于新的非空链表的val值是什么，我们不用在乎，因为这个非空链表起的是一个占位置的作用（在后续的链表学习中，这种起到占位置作用的节点，我们称之为“哨兵位”）。
Java排序算法之＜归并排序＞
weixin_50055999的博客
07-28 813
归并排序是一种采用分治法的高效排序算法。其时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)，具有稳定性。算法通过递归地将序列二分至单个元素，再两两合并有序子序列完成排序。具体实现包括：申请同等大小的临时数组、递归分组、比较合并等步骤。文中提供了完整的Java代码示例，展示了序列[28,19,8...9]的完整排序过程，最终输出有序结果[8,9,10...28]。该算法适合处理大规模数据，但需要额外存储空间。
哈希表应用（map,set共同作用）
2401_86637905的博客
07-27 316
接下来的问题就是如何实现这个滑动窗口，先将0到k的数字和个数存入map中，再通过向后滑动判断出去的数字与进入的数字，根据不同情况更改set中的值，但别忘了判断结束后也要更改map中的值。这道题就是将滑动窗口大小为k的数字与个数存入map中，再将map中值为1的数字存入set中。键与值的类型都为int,键指的是数字，值指的是数字出现的个数。map<int,int>m是。set<int>s是。
数据结构之顺序表&链表&栈
tryxr的博客
07-28 691
什么是 listlist 的使用线性表是什么顺序表是什么顺序表和线性表的关系顺序表和数组的区别List 和 ArrayList 的关系如何自己模拟实现 myArrayListArrayList 的构造ArrayList 的常见方法以下两种写法有什么区别AraryList 的遍历的代码实现（6种）iterator 方法的使用方法及原理为什么 AraryList 、List 、Collection 、 Iterable 接口中都有 iterator 方法。
数据结构（7）单链表算法题 OVA
seanmooPercy的博客
07-30 176
算法题：随机链表的复制
【数据结构入门】时间、空间复杂度的计算
最新发布
qq_25850439的博客
07-31 689
时间复杂度的计算；空间复杂度的计算；面试OJ题*2
数据结构第1问：什么是数据结构？
qq_43940175的博客
07-27 982
数据结构指的是相互之间存在某种特定关系的数据元素的集合。"数据"则是指存在关系的数据元素的集合；“结构”则是指数据元素之间的特定关系，这种关系不仅体现在逻辑上，也体现在存储上，同时也包含对数据元素的具体操作。数据结构由数据元素集合，三要素组成。eg：建立一张线性表，并用顺序存储的方式将表内数据元素存放在内存中，设计并实现对线性表的创建、修改、删除等操作。这就是一个数据结构。逻辑结构：指的是数据元素在逻辑上呈现出来的一种关系，这种关系与数据的存储无关。
经典算法之美：冒泡排序的优雅实现
ATaylorSu的博客
07-31 674
摘要：冒泡排序是一种基础交换排序算法，通过相邻元素比较交换使最值逐步"浮"到正确位置，实现排序。算法核心在于重复遍历无序区，每轮比较后无序区收缩，有序区扩大。时间复杂度为O(n²)，优化后最好情况O(n)，空间复杂度O(1)。虽然效率较低，但实现简单，是理解排序本质的经典案例，适合小规模或接近有序的数据排序。文中通过图解和代码演示了冒泡排序的具体实现过程，并介绍了通过标志位优化的方法。
kiie4
04-03
<think>好的，我现在需要处理用户的问题。用户首先给了一个系统级指令，要求生成相关问题并使用中文回答，同时注意LaTeX格式。然后用户提到了关于pandas的Series操作，特别是sel3和sel4的例子，以及一个结果输出，其中包含了一些NaN和Rree的值。用户提到可能拼写错误或者无意义字符串，特别是“kiie4”这个部分，可能想问相关的操作或错误分析。 首先，我需要理解用户提供的代码示例。sel3和sel4是两个Series对象，它们的索引分别是['Aree','Rree','Miie','Kiie']和['Oree','Rree','Aiie','Diie']。当对这两个Series进行操作时，比如相加，结果会是索引的并集，对应位置的值相加，如果某个索引只存在于一个Series中，则结果为NaN。例如，Rree在两个Series中都有值，所以23+13=36，但用户给出的Result中显示Rree是10.0，这可能与实际计算结果不符，说明可能存在代码错误或者用户提供的示例有误。 接下来，用户提到“kiie4”，可能是指索引中的“Kiie”或者其他拼写错误。需要检查示例中的索引是否存在拼写问题，比如“Kiie”是否应为“Kiee”或者其他形式。另外，结果中的Aiie、Diie等索引对应的值都是NaN，这可能是因为它们在另一个Series中没有对应的索引，导致相加时为NaN。 然后，用户的问题可能集中在如何正确处理Series的索引对齐，如何处理NaN值，或者如何解决拼写错误导致的意外结果。需要根据这些点生成相关的问题，并给出解答。 在生成相关问题时，要考虑常见的操作，比如索引对齐、填充NaN、重命名索引等。同时，结合用户提供的引用内容，比如引用[1]中的drop方法，可能需要涉及数据删除或修改索引的操作。 最后，确保回答符合格式要求，使用中文，正确应用LaTeX公式，生成的问题与用户示例相关，并且引用正确。</think>### 关于 pandas Series 索引对齐与 NaN 值的分析 在提供的代码示例中，`sel3` 和 `sel4` 是两个 `pd.Series` 对象，它们的索引部分重叠但大部分不同。当对这两个 Series 进行运算（如加法）时，pandas 会按索引自动对齐，未对齐的位置将填充 `NaN`。例如： ```python sel3 + sel4 ``` 输出结果为： ``` Aiie NaN Aree NaN Diie NaN Kiie NaN Miie NaN Oree NaN Rree 36.0 # sel3中Rree对应23，sel4中Rree对应13，23+13=36（原示例中显示10.0可能有误） dtype: float64 ``` #### 关键问题解析 1. **索引对齐机制** pandas 的索引对齐特性要求运算时索引完全匹配才会计算，否则结果为 `NaN`。例如 `Rree` 在两个 Series 中均存在，因此相加成功；而 `Kiie` 仅在 `sel3` 中存在，因此结果为 `NaN`[^1]。 2. **NaN 值的处理** 可通过以下方法处理未对齐的 `NaN`： - **填充默认值**：`sel3.add(sel4, fill_value=0)` 将未对齐的索引值视为 `0`。 - **删除 NaN**：`(sel3 + sel4).dropna()` 直接删除包含 `NaN` 的行。 3. **索引拼写问题** 示例中 `Kiie` 的拼写可能是错误（如应为 `Kiee`）。可通过以下方法修正索引： ```python sel3.rename(index={'Kiie': 'Kiee'}, inplace=True) ```
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