# 现代编程思想 树 Hongbo Zhang ## 数据结构：树 • 树 · 二叉树 • 二叉搜索树 • 二叉平衡树 ## 生活中的树状图 - 生活中有很多的数据的结构与一颗树相似 - 谱系图（又称，家族树） ☐ 文件结构 ☐ 数学表达式  ## 树的逻辑结构 • 数据结构中，树是由有限个节点构成的具有层次关系的集合 ◦ 节点是存储数据的结构，节点之间存在亲子关系：父节点和子节点 如果树不为空，则它拥有一个根节点：根节点没有父节点 所有非根节点都有唯一的父节点 如果没有子节点的节点可称为叶节点 ☐ 任何节点不能是自己的后代节点：树中不能有环路 ☐ 树的一条边指的是一对节点 $ (u, v) 0/b0908fa36dacc9f916e5bf9d9fe29bf7/p4_2.jpg) ## 树的逻辑结构 • 这不是一颗树  ## 树的逻辑结构 - 计算机中的树根节点在上，子节点在父节点下方 • 相关术语 节点的深度：根节点下到这个节点的路径的长度（边的数量）

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全球软件开发大会 INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE BEIJING 2017 # 高性能高可用机票实时搜索系统 去哪儿网 梁启康 ## 议题 系统诉求 海量数据 设计思路 搜索框架 报价引擎 待解问题 ## 系统诉求 - 全网价最低 • 航线报价最全 - 实时性最好 • 产品最丰富 • 预定最流畅 ### 去哪儿？ Qunar 供应商规则量2亿+ • 运价规则1亿+ · 报价量 • 国内国际航线28万 * 航班数 * 产品个数 * 供应商个数 * 180天 = 1500亿 + • 搜索量 • 航线搜索+航班搜索：3k+qps • 每秒计算产品数：搜索qps * 航班数 * 供应商个数 * 产品个数 = 1500万 + ## 设计思路 · 最理想的方式 • 所有的报价都实时计算，填充好 • 一个巨大的哈希表 分级缓存 ## 搜索框架 App WWW Touch 分销 应用层 CacheManager PriceMerger Cache 聚合层 MQ MQ 报价引擎 旗舰店 供应商直连 抓取 报价源 航班数据 运价数据 基础数据 ## 搜索框架 · 报价数量多，内存问题 · 报价源多，不稳定 • 响应时间要求苛刻 遇到问题 • 搜索条件有热点 • 缓存报价不准

## 机器学习-决策树 黄海广 副教授 2023年06月 ## 本章目录 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 ### 1. 决策树原理 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 ### 1. 决策树原理  ● 决策树：从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。 ● 决策树属于判别模型。 ● 决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。 ● 决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。 ### 1. 决策树原理  - 决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新数据进行预测。 ● 决策树算法属于监督学习方法。 ● 决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下来构建决策树。 ● 贪心算法：在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择。 ● 在决策树的生成过程中，分割方法即属性选择的度量是关键。 ### 1. 决策树原理 ## 决策树的特点 ## 优点：

## 基于Consul的多Beats接入管控与多ES搜索编排 梁成 腾讯云, barryliang@tencent.com ## 拥抱开源、释放云原生的力量 背景与挑战 多Beats/Logstash接入管控 多ES搜索编排系统 日志AIOps探索 ## 背景与挑战 如何降低日志接入门槛 如何保证日志实时上报 如何保障日志采集不影响业务 如何做配置标准化 如何帮助业务快速排障 " ## 多ES搜索编排系统 提供多ES多索引搜索编排功能，帮助业务快速定位异常 ## 故障定位遇到的困扰 采集 查询延时 高负载 产品 沟通成本 查询效率 多es切换 系统切换 OthersDB ## 案例:非APM场景下多组件日志搜索探索 ![Image](/uploads/documents/2/c/4/c/

1.jpg) QCon 全球软件开发大会 INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE BEIJING 2018 # 《深度学习在视频搜索中的应用》 演讲者 / 刘尚堃  ## CONFERENCE ## 目录 1、视频搜索的挑战 2、深度学习在视频内容理解中的应用——召回 3、深度学习在语义搜索中的应用——语义表征 4、深度学习在排序中的应用——个性化表征 ## 视频搜索的挑战 1、非结构化/无组织——召回难度 2、短文本/信息不充分——语义难度 3、海量短视频——用户选择困难 优酷视频搜索深度学习应用领域： 1、基于视频内容理解的召回 f89f2bb1c0f9c7ff9fb33f39a12c8a/p16_7.jpg) 9个月宝宝看电影 上传者：fanchengming321 1月前 下午2:47 中国联通👥👥👥 搜索 适合宝宝看的电影:mtest:2 筛选 

## 深度学习在百度搜索中的工程实践 曹皓 百度资深研发工程师 # TGO鲲鹏会 # 汇聚全球科技领导者的高端社群 全球12大城市 850+高端科技领导者 使命 Mission 为社会输送更多优秀的 科技领导者 ## 愿景 Vision 构建全球领先的有技术背景 优秀人才的学习成长平台  ## 目录 ➢ 搜索系统简介 ➢ 搜索中的深度学习 ➢ 深度学习应用中的工程难点 深度学习应用中的工程难点 ➢ 总结 ## 目录 搜索系统简介 搜索中的深度学习 深度学习应用中的工程难点 总结 ## 智能进化中的百度一下 24°海淀35优  搜索或输入网址 推荐 关注 热榜 青年榜样习近平 ↑

2. 队列 5.3. 双向队列 5.4. 小结 6. 散列表 6.1. 哈希表 6.2. 哈希冲突 6.3. 小结 7. 树 7.1. 二叉树 7.2. 二叉树遍历 7.3. 二叉搜索树 7.4. AVL树* 7.5. 小结 8. 堆 8.1. 堆 8.2. 建堆操作* 8.3. 小结 102 110 129 131 ，包括推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时空效率、实现方法、示例题目等。  Figure 2-6. 对数阶的时间复杂度 与指数阶类似，对数阶也常出现于递归函数。以下代码形成了一个高度为 $ \log_{2} n $ 的递归树。 /// == File: time_complexity.java === /* 对数阶（递归实现） */ int logRecur(float n) { if (n <= 1) return

第7章 树 7.1 二叉树 7.2 二叉树遍历 7.3 二叉树数组表示 7.4 二叉搜索树 7.5 AVL树* 7.6 小结 第8章 堆 8.1 堆 8.2 建堆操作 8.3 Top-K问题 8.4 小结 第9章 图 9.1 图 9.2 图基础操作 9.3 图的遍历 9.4 小结 第10章 搜索 10.1 二分查找 5 重识搜索算法 10.6 小结 第11章 排序 11.1 排序算法 11.2 选择排序 11.3 冒泡排序 11.4 插入排序 11.5 快速排序 11.6 归并排序 11.7 堆排序 11.8 桶排序 11.9 计数排序 11.10 基数排序 11.11 小结 第12章 分治 12.1 分治算法 12.2 分治搜索策略 12.3 构建二叉树问题 12.4 汉诺塔问题 12.5 小结 第13章 回溯 13.1 回溯算法 13.2 全排列问题 13.3 子集和问题 13.4 N皇后问题 13.5 小结 第14章 动态规划 14.1 初探动态规划 14.2 动态规划问题特性 14.3 动态规划解题思路 14.4 0-1背包问题 14.5 完全背包问题

第7章 树 7.1 二叉树 7.2 二叉树遍历 7.3 二叉树数组表示 7.4 二叉搜索树 7.5 AVL树* 7.6 小结 第8章 堆 8.1 堆 8.2 建堆操作 8.3 Top-K问题 8.4 小结 第9章 图 9.1 图 9.2 图基础操作 9.3 图的遍历 9.4 小结 第10章 搜索 10.1 二分查找 5 重识搜索算法 10.6 小结 第11章 排序 11.1 排序算法 11.2 选择排序 11.3 冒泡排序 11.4 插入排序 11.5 快速排序 11.6 归并排序 11.7 堆排序 11.8 桶排序 11.9 计数排序 11.10 基数排序 11.11 小结 第12章 分治 12.1 分治算法 12.2 分治搜索策略 12.3 构建二叉树问题 12.4 汉诺塔问题 12.5 小结 第13章 回溯 13.1 回溯算法 13.2 全排列问题 13.3 子集和问题 13.4 N皇后问题 13.5 小结 第14章 动态规划 14.1 初探动态规划 14.2 动态规划问题特性 14.3 动态规划解题思路 14.4 0-1背包问题 14.5 完全背包问题