数据结构:树和二叉树之-堆排列 (万字详解)
目录
树概念及结构
1.1树的概念
1.2树的表示
编辑2.二叉树概念及结构
2.1概念
2.2数据结构中的二叉树:编辑
2.3特殊的二叉树:
编辑
2.4 二叉树的存储结构
2.4.1 顺序存储:
2.4.2 链式存储:
二叉树的实现及大小堆排列
1功能展示
2 定义基本结构
3 初始化
4打印
5销毁
6插入
7向上调整
8交换两数组元素之间的值
9删除
10向下调整
11取堆顶的元素
12 判断二叉树是否为空
13计算该二叉树元素个数
3,堆排列
1建堆
建堆方式1 时间复杂度:O(N*log(N))
建堆方式2 时间复杂度:O(N)
2排列数组 O(N * log(N))
成品展示
Head.h
Head.c
Test.c
树概念及结构
1.1树的概念
树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它
叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。
有一个特殊的结点,称为根结点,根节点没有前驱结点
除根节点外,其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm,其中每一个集
合Ti(1<= i <= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱,可以
有0个或多个后继
因此,树是递归定义的。
节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度; 如上图:A的为6
叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点; 如上图:B、C、H、I…等节点为叶节点
非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:D、E、F、G…等节点为分支节点
双亲节点或父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点; 如上图:A是B的父节点
孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点; 如上图:B是A的孩子节点
兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点; 如上图:B、C是兄弟节点
树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度; 如上图:树的度为6
节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推;
树的高度或深度:树中节点的最大层次; 如上图:树的高度为4
节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;如上图:A是所有节点的祖先
子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图:所有节点都是A的子孙
森林:由m(m>0)棵互不相交的多颗树的集合称为森林;(数据结构中的学习并查集本质就是一个森林)
1.2树的表示
树结构相对线性表就比较复杂了,要存储表示起来就比较麻烦了,实际中树有很多种表示方式,
如:双亲表示法,孩子表示法、孩子兄弟表示法等等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子
兄弟表示法。
typedef int DataType;
struct Node
{
struct Node* _firstChild1; // 第一个孩子结点
struct Node* _pNextBrother; // 指向其下一个兄弟结点
DataType _data; // 结点中的数据域
};
2.二叉树概念及结构
2.1概念
一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合或者为空,或者是由一个根节点加上两棵别称为左子
树和右子树的二叉树组成。
二叉树的特点:
- 每个结点最多有两棵子树,即二叉树不存在度大于2的结点。
- 二叉树的子树有左右之分,其子树的次序不能颠倒。
2.2数据结构中的二叉树:
2.3特殊的二叉树:
- 满二叉树:一个二叉树,如果每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉
树。也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是(2^k) -1 ,则它就是满二叉树。 - 完全二叉树:完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对
于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号
从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉
树
2.4 二叉树的存储结构
二叉树一般可以使用两种结构存储,一种顺序结构,一种链式结构。
二叉树的性质
- 若规定根节点的层数为1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有2^(i-1) 个结点.
- 若规定根节点的层数为1,则深度为h的二叉树的最大结点数是2^h- 1.
- 对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为 n0, 度为2的分支结点个数为 n2,则有n0=n2
+1 - 若规定根节点的层数为1,具有n个结点的满二叉树的深度,h=LogN
2.4.1 顺序存储:
顺序结构存储就是使用数组来存储,一般使用数组只适合表示完全二叉树,因为不是完全二叉树
会有空间的浪费。而现实中使用中只有堆才会使用数组来存储,关于堆我们后面的章节会专门讲
解。二叉树顺序存储在物理上是一个数组,在逻辑上是一颗二叉树。
2.4.2 链式存储:
二叉树的链式存储结构是指,用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示元素的逻辑关系。 通常的方法是链表中每个结点由三个域组成,数据域和左右指针域,左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址 。链式结构又分为二叉链和三叉链,当前我们学习中一般都是二叉链,后面课程学到高阶数据结构如红黑树等会用到三叉链。
二叉树的实现及大小堆排列
本文将以写代码思路进行讲述,故中间会出现代码的优化以便梳理思路,渐入佳境
本文分成三个文件:
Head.h//函数的声明
Head.c//函数的创建
Test.c //用于测试文件
1功能展示
//用数组的方式来表示二叉树基本结构typedef int HPDataType;typedef struct Heap{HPDataType* a;int size;int capacity;}HP;//初始化void HeapInit(HP* php);//交换两数组元素之间的值void Swap(HPDataType* p1,HPDataType* p2);//打印void HeapPrint(HP* php);//销毁void HeapDestroy(HP* php);//插入void HeapPush(HP* php,HPDataType x);//向下调整void AdjustDown(HPDataType* a, int size, int paarent);//向下调整void AdjustUp(HPDataType x, int child);//删除void HeapPop(HP* php);//取堆顶的元素HPDataType HeapTop(HP* php);//判断是否为空bool HeapEmpty(HP* php);//计算该二叉树元素个数int HeapSize(HP* php);
2 定义基本结构
使用数组实现二叉树相较于链表有以下优势:
1. 内存连续性:数组在内存中是连续存储的,而链表中的节点可以分布在内存的任意位置。在某些场景下,数组的内存连续性可以提高访问效率,尤其对于计算机的缓存机制来说,连续的数组元素可以更好地利用缓存行,减少缓存缺失。
2. 索引访问:数组可以通过索引直接访问元素,而链表需要从头节点开始顺序遍历才能找到指定位置的节点。通过索引可以快速访问数组中的元素,这在一些特定的操作中是非常有优势的,例如查找某个特定位置的节点、根据节点索引快速更新或删除元素等。
3. 空间效率:相比链表,数组实现二叉树可以更加节省空间。链表除了存储节点本身的数据之外,还需要额外的指针来连接节点,而数组只需要存储节点数据,不需要额外的指针。
需要注意的是,链表在插入和删除节点的操作上通常比数组更加高效,因为插入和删除只需要改变相邻节点之间的指针指向,而数组需要移动元素。因此,在对二叉树进行频繁的插入和删除操作时,链表可能更适合。而数组适合于对二叉树进行频繁的随机访问和操作的场景。
//用数组的方式来表示二叉树基本结构
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{HPDataType* a;int size;int capacity;
}HP;
3 初始化
void HeapInit(HP* php)
{assert(php);php->a = NULL;php->size = php->capacity = 0;
}
4打印
void HeapPrint(HP* php)
{assert(php);for (int i = 0;i < php->size;i++){printf("%d ", php->a[i]);}printf("\n");
}
5销毁
void HeapDestroy(HP* php)
{assert(php);free(php->a);php->a=NULL;php->size = php->capacity = 0;
}
6插入
void HeapPush(HP* php, HPDataType x)
{assert(php);//扩容if (php->size == php->capacity){//判断capacity是否为0,并进行赋值int newcapacity = php->capacity == 0 ? 4 : php->capacity * 2;HPDataType* tmp = realloc(php->a, sizeof(HPDataType) * newcapacity);if (tmp == NULL){printf("realloc fail\n");exit(-1);}php->a = tmp;php->capacity = newcapacity;}php->a[php->size] = x;php->size++;// 当前数组 插入数值的位置AdjustUp(php->a, php->size-1);
}
7向上调整
在插入元素之时,直接进行向上排序
将插入的元素与父辈元素进行比较,并进行互换
void AdjustUp(HPDataType* a, int child)
{int parent = (child - 1) / 2;//孩子被调到顶是结束(即数组首元素)while (child>0){//if (a[child]<a[parent]) 小堆if (a[child] > a[parent])//大堆{//孩子 小于/小于 父亲Swap(&a[child], &a[parent]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else{//孩子 大于/小于 父亲break;}}
}
8交换两数组元素之间的值
void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2)
{HPDataType tmp = *p1;*p1 = *p2;*p2 = tmp;
}
9删除
将头部元素与尾部元素呼唤,以防直接删除头元素,倒是数据混乱
将其换到尾部进行删除,在将换到同部的尾元素进行向下比较,
进行替换,寻找新的(最大/最小)头部元素
void HeapPop(HP* php)
{assert(php);assert(php->size>0);Swap(&(php->a[0]), &(php->a[php->size - 1]));php->size--;//向下调整AdjustDown(php->a, php->size, 0);
}
10向下调整
void AdjustDown(HPDataType* a, int size, int parent)
{int child = parent * 2 + 1;while (child<size){//选出左右孩子中 小/大 的那个//if (child+1<size && a[child + 1] < a[child])if (child + 1 < size && a[child + 1] > a[child]){++child;}//跟孩子父亲比较//if (a[child]<a[parent])if (a[child] > a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{//左右孩子都大于/小于父亲,结束交换break;}}
}
11取堆顶的元素
//取堆顶的元素
HPDataType HeapTop(HP* php)
{assert(php);assert(php->size > 0);return php->a[0];
}
12 判断二叉树是否为空
bool HeapEmpty(HP* php)
{assert(php);return php->size == 0;
}
13计算该二叉树元素个数
int HeapSize(HP* php)
{assert(php);return php->size ;
}
3,堆排列
此时二叉树已近成型,但进行排列时会设计到复杂度的问题,之前的代码中存在问题,效率低下
此时的问题:
1,你得先写一个Hp数据结构,反而复杂
2,有o(N)空间复杂度
每次使用建堆选数据
整体时间复杂度O(N^2)
效率太低,没有使用到堆的优势
每次使用堆排列时都要重新创建一个数据结构,并依次插入进行排序无疑是增加了时间复杂度
应该直接利用本身的数组进行堆排列
1建堆
建堆方式1 时间复杂度:O(N*log(N))
一共N个数,每个数向上调整log(N)次(层数,依次对父辈进行交换)
故为 O(Nlog(N))
for (int i = 1; i < n; i++){//每插入一个,进行一次向上调整AdjustUp(a, i);}
这段代码使用了一个循环,其中执行了n-1次迭代(从i=1到i<n)。每次循环内部都会调用
AdjustUp(a, i)
进行向上调整的操作。
在循环内部,执行向上调整的操作的时间复杂度是O(log(i)),其中i是当前循环的迭代次数。因为每次执行向上调整时,需要比较和交换的次数与当前节点所在二叉树的高度有关,而二叉树的高度是随着节点的插入逐渐增加的,即高度与插入的节点数量有关。
根据每次迭代的时间复杂度为O(log(i)),加上n-1次的循环,总的时间复杂度为: O(log(1) + log(2) + … + log(n-1))
对于这个求和过程,并没有一个简单的封闭解析解。但根据级数求和的性质,可以得到这个求和结果的上界为O(n * log(n))。因此,可以将上述代码的时间复杂度近似地表示为O(n * log(n))。
需要注意,这个时间复杂度是在假设AdjustUp
的时间复杂度为O(log(i))的情况下得到的。如果AdjustUp
的时间复杂度比O(log(i))更高,那么整个代码块的时间复杂度将会增加。
建堆方式2 时间复杂度:O(N)
从最后一个非叶节点进行插入
for (int i = (n - 1) / 2; i >= 0; i--){//最后一个非叶节点:(n - 1) / 2//向下调整前提是字树必须是大/小堆AdjustDown(a, n, i);}
这段代码使用了一个循环,其中执行了(n-1)/2+1次迭代,从i=(n-1)/2到i=0。
每次循环内部都会调用AdjustDown(a, n, i)
进行向下调整的操作。
在循环内部,执行向下调整的操作的时间复杂度是O(log(n)),其中n是当前二叉树的节点数量。因为每次执行向下调整时,需要比较和交换的次数与当前节点所在的子树的节点数量有关,而每个节点至多有两个子节点,所以向下调整的时间复杂度是与当前节点所在的子树高度相关,即O(log(n))。
根据每次迭代的时间复杂度为O(log(n)),加上(n-1)/2+1次的循环,总的时间复杂度为: O(log(n) + log(n) + … + log(n))
展开求和后,得到 (n-1)/2+1 次 log(n) 相加。根据级数求和的性质,这个求和结果为 O(n)。因此,可以将上述代码的时间复杂度近似地表示为 O(n)。
2排列数组 O(N * log(N))
此时二叉树已经排列完成,在二叉树图像中元素已经按照 大堆/小堆 排好
但在数组中依旧是混乱排列,要做到像堆排列,就需要将数组进行排列
升序打印数组:大堆
降序打印数组:小堆
这里似乎与之前相反
之前:
升序/降序 打印是要将首元素置换到末元素,并进行打印删除,被置换的元素向下调整
故为升序打印为小堆,降序为大堆
而此处我们要将数组按照大小堆的形式排列:
while (end>0){Swap(&a[0], &a[end]);AdjustDown(a, end, 0);--end;//--end缩小范围保证是按照数组 大/小 堆排序}
若原本二叉树排列为大堆,该代码就将数组排列成大堆
故 升序建大堆,降序建小堆
成品展示
Head.h
#pragma once
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#include <stdbool.h>//用数组的方式来表示二叉树基本结构
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{HPDataType* a;int size;int capacity;
}HP;//初始化
void HeapInit(HP* php);//交换两数组元素之间的值
void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2);//打印
void HeapPrint(HP* php);//销毁
void HeapDestroy(HP* php);//插入
void HeapPush(HP* php, HPDataType x);//向上调整
void AdjustUp(HPDataType x, int child);//向下调整
void AdjustDown(HPDataType* a, int size, int paarent);//删除
void HeapPop(HP* php);//取堆顶的元素
HPDataType HeapTop(HP* php);//判断是否为空
bool HeapEmpty(HP* php);//计算该二叉树元素个数
int HeapSize(HP* php);
Head.c
#include "Head.h"//初始化
void HeapInit(HP* php)
{assert(php);php->a = NULL;php->size = php->capacity = 0;
}//打印
void HeapPrint(HP* php)
{assert(php);for (int i = 0;i < php->size;i++){printf("%d ", php->a[i]);}printf("\n");
}//销毁
void HeapDestroy(HP* php)
{assert(php);free(php->a);php->a = NULL;php->size = php->capacity = 0;
}//交换两数组元素之间的值
void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2)
{HPDataType tmp = *p1;*p1 = *p2;*p2 = tmp;
}//向上调整
void AdjustUp(HPDataType* a, int child)
{int parent = (child - 1) / 2;//孩子被调到顶是结束(即数组首元素)while (child > 0){if (a[child]<a[parent]) //小堆{//孩子 小于/小于 父亲Swap(&a[child], &a[parent]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else{//孩子 大于/小于 父亲break;}}
}//插入
void HeapPush(HP* php, HPDataType x)
{assert(php);//扩容if (php->size == php->capacity){//判断capacity是否为0,并进行赋值int newcapacity = php->capacity == 0 ? 4 : php->capacity * 2;HPDataType* tmp = realloc(php->a, sizeof(HPDataType) * newcapacity);if (tmp == NULL){printf("realloc fail\n");exit(-1);}php->a = tmp;php->capacity = newcapacity;}php->a[php->size] = x;php->size++;// 当前数组 插入数值的位置AdjustUp(php->a, php->size - 1);}//向下调整
void AdjustDown(HPDataType* a, int size, int parent)
{int child = parent * 2 + 1;while (child < size){//选出左右孩子中 小/大 的那个if (child+1<size && a[child + 1] < a[child]){++child;}//跟孩子父亲比较if (a[child]<a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{//左右孩子都大于/小于父亲,结束交换break;}}
}//删除
void HeapPop(HP* php)
{assert(php);assert(php->size > 0);Swap(&(php->a[0]), &(php->a[php->size - 1]));php->size--;//向下调整AdjustDown(php->a, php->size, 0);
}//取堆顶的元素
HPDataType HeapTop(HP* php)
{assert(php);assert(php->size > 0);return php->a[0];
}//判断是否为空
bool HeapEmpty(HP* php)
{assert(php);return php->size == 0;
}//计算该二叉树元素个数
int HeapSize(HP* php)
{assert(php);return php->size;
}
Test.c
Test.c只是用于测试代码,菜单的写法本文将不进行讲解。
但Test.c中含有对查找and销毁and存储链元素个数的使用方法进行了示例可以当参考。
#include "Head.h"void test1()
{//升序打印--小堆//降序打印--大堆HP hp;HeapInit(&hp);int a[] = { 27,15,19,18,28,34,65,49,25,37 };int sz = sizeof(a) / sizeof(a[0]);//将数组插入新的堆for (int i = 0;i < sz;i++){HeapPush(&hp, a[i]);}while (!HeapEmpty(&hp)){printf("%d ", HeapTop(&hp));HeapPop(&hp);}
}void test2()
{HP hp;HeapInit(&hp);int a[] = { 27,15,19,18,28,34,65,49,25,37 };int sz = sizeof(a) / sizeof(a[0]);//将数组插入新的堆for (int i = 0;i < sz;i++){HeapPush(&hp, a[i]);}int i = 0;while (!HeapEmpty(&hp)){a[i++] = HeapTop(&hp);HeapPop(&hp);}HeapDestroy(&hp);
}void test3()
{HP hp;HeapInit(&hp);int a[] = { 27,15,19,18,28,34,65,49,25,37 };int sz = sizeof(a) / sizeof(a[0]);//将数组插入新的堆for (int i = 0;i < sz;i++){HeapPush(&hp, a[i]);}HeapPrint(&hp);
}
//此时的问题:
//1,你得先写一个Hp数据结构,反而复杂
//2,有o(N)空间复杂度
/*每次使用建堆选数据整体时间复杂度O(N^2)效率太低,没有使用到堆的优势
*/
void test4(int*a ,int n)
{//本生就是一个数组,直接利用自身建堆//建堆// 建堆方式1 时间复杂度:O(N*log(N))//for (int i = 1; i < n; i++)//{// //每插入一个,进行一次向上调整// AdjustUp(a, i);//}// 建堆方式2 时间复杂度:O(N)for (int i = (n - 1) / 2; i >= 0; i--){//最后一个非叶节点:(n - 1) / 2//向下调整前提是字树必须是大/小堆AdjustDown(a, n, i);}}/*1.将 最大的数/最小的数 换到 最小的数/最大的数,并删除被换的数(最后的数)2.然后对 头部进行降序(将 最小的数/最大的数 下移,重新找到 最大/最小 的数换到头部) 将效率提升至O(N*log(N))
*/
//升序 --建大堆
//降序 --建小堆
void test5(int* a, int n)
{//时间复杂度:O(N)for (int i = (n - 1) / 2; i >= 0; i--){//最后一个非叶节点:(n - 1) / 2//向下调整前提是字树必须是大/小堆AdjustDown(a, n, i);}int end = n - 1;//O(N * log(N))->O(N)+O(N * log(N))=O(N * log(N))while (end>0){Swap(&a[0], &a[end]);AdjustDown(a, end, 0);--end;}
}int main()
{int a[] = { 5, 3, 2, 9, 7, 4, 1, 10, 8, 6};int sz = sizeof(a) / sizeof(a[0]);test5(a,sz);return 0;
}
本文到这就结束啦,本文为万字解读,创作不易,若喜欢请留下免费的赞吧!
感谢阅读😊😊😊
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单片机论文参考:1、基于单片机的电子琴
摘要 随着社会的发展进步,音乐逐渐成为我们生活中很重要的一部分,有人曾说喜欢音乐的人不会向恶。我们都会抽空欣赏世界名曲,作为对精神的洗礼。本论文设计一个基于单片机的简易电子琴。电子琴是现代电子科技与音乐结合的产物,是一…...
Opencv源码解析(2)算法
目录 一,直方图均衡 1,直方图统计 2,灰度变换 3,直方图均衡 二,可分离滤波器 1,可分离滤波器的工厂 2,ocvSepFilter、sepFilter2D 3,Sobel 三,相位相关法 phase…...
让Mac菜单栏变得更加美观整洁——Bartender 5
Bartender 5是一款Mac电脑上的菜单栏图标管理软件,能够帮助您把菜单栏上的图标整理得更加美观、整洁和易于使用。如果您的菜单栏上充斥着许多图标,导致视觉上很不舒适和疲劳,那么Bartender 5就是解决这一问题的最佳选择! Bartend…...
服务器迁移:无缝过渡指南
🌷🍁 博主猫头虎(🐅🐾)带您 Go to New World✨🍁 🦄 博客首页——🐅🐾猫头虎的博客🎐 🐳 《面试题大全专栏》 🦕 文章图文…...
安卓开发中ViewBinding的使用
在安卓开发中,ViewBing 的作用就是简化 findViewById() 代码的写法。 看看下面的替换: etbinding.text //etfindViewById(R.id.text) 下面就看看怎么用的, 首先,打开app模块的build.gradle,然后添加如下代码&…...
【初阶数据结构】树(tree)的基本概念——C语言
目录 一、树(tree) 1.1树的概念及结构 1.2树的相关概念 1.3树的表示 1.4树在实际中的运用(表示文件系统的目录树结构) 二、二叉树的概念及结构 2.1二叉树的概念 2.2现实中真正的二叉树 2.3特殊的二叉树 2.4二叉树的性质…...
二叉树知识点
1.霍夫曼编码 这位作者写的很清楚 哈夫曼编码详解——图解真能看了秒懂_已知字符集abcdef,若各字符出现的次数_Young_IT的博客-CSDN博客 2.满二叉树与完全二叉树 满二叉树是指每层数量是pow(2,n-1)个节点,总节点数是pow(2,n)-1; 而完全二叉树是指最后一层不一定…...
Day69:283. 移动零、11. 盛最多水的容器、42. 接雨水
283. 移动零 leetcode链接:https://leetcode.cn/problems/move-zeroes/ 给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。请注意 ,必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。示例 1:…...
tensorrt的安装和使用
安装 提前安装好 CUDA 和 CUDNN,登录 NVIDIA 官方网站下载和主机 CUDA 版本适配的 TensorRT 压缩包即可。 以 CUDA 版本是 10.2 为例,选择适配 CUDA 10.2 的 tar 包,然后执行类似如下的命令安装并测试: #安装c版本 cd /the/pat…...
电压放大器在电子测试中的应用有哪些方面
电压放大器是一种常见的电子设备,广泛应用于各种测试和测量应用中。以下是电压放大器在电子测试中的几个主要方面应用的简要介绍。 信号采集与处理:电压放大器通常用于信号采集和处理,在测试过程中将低电平信号放大到适合进一步处理或分析的水…...
39.地址算术运算
如果p是一个指向数组中某个元素的指针,那么p将会对p进行自增运算并指向下一个元素,而pi将对p进行加i的增量运算,使其指向指针p当前所指向的元素之后的第i个元素。这类运算时指针或地址算术运算中最简单的形式。 allocbuf中的空间使用状况也是…...
苏州长尾词seo排名优化/信息如何优化上百度首页
来到2012年已经好多天了,老早就想着写一篇文字,来记录一下2011年,去年想写但没写出来,现在回头去想已经忘记很多事了,今年还是写一下吧,万一真的2012了呢。 我是很物质的人,先记录一下今年购入的…...
建行网站注册用户名怎么填/google关键词优化排名
郑重申明:本文纯属Fans同学的个人见解,不喜勿喷。 第1种境界:能够使用框架开发一个具体的项目。比如使用Struts2框架开发了一个博客系统。 第2种境界:不仅会使用框架,还知道框架内部的原理。比如在开发个人博客系统时&…...
wordpress4.9下载/推广一般收多少钱
1. public interface xxx 定义注解 public interface xxx 定义接口 interface和interface是完全不一样的,两码事 http://bbs.csdn.net/topics/380077509...
站群宝塔批量建站/seo推广一年要多少钱
jQuery项目案例二:Tab选项卡切换项目介绍项目效果图项目核心知识点jQuery选择器jQuery事件类型jQuery标签操作项目源代码HTML代码CSS样式JS代码项目介绍 网页页面中最流行常用的tab切换效果,包括滑动、点击切换等多种效果。 项目效果图 项目核心知识点 jQuery选择…...
网站怎么做下载内容/seo搜索引擎优化平台
周四见 公开课系列We,知数堂习惯用实力介绍自己—我们只分享干货重磅福利来袭2018年5月24日,20:30-21:30 周四见不见不散!主讲嘉宾:叶金荣 知数堂联合创始人 & 3306π社区负责人 资深MySQL专家,Oracle M…...
只做硬件网站/seo攻略
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