二叉树进阶--二叉搜索树
目录
1.二叉搜索树
1.1 二叉搜索树概念
1.2 二叉搜索树操作
1.3 二叉搜索树的实现
1.4 二叉搜索树的应用
1.5 二叉搜索树的性能分析
2.二叉树进阶经典题:
1.二叉搜索树
1.1 二叉搜索树概念
二叉搜索树又称二叉排序树,它或者是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉树:
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二叉搜索树
1.2 二叉搜索树操作
1. 二叉搜索树的查找a、从根开始比较,查找,比根大则往右边走查找,比根小则往左边走查找。b、最多查找高度次,走到到空,还没找到,这个值不存在。2. 二叉搜索树的插入插入的具体过程如下:a. 树为空,则直接新增节点,赋值给root指针b. 树不空,按二叉搜索树性质查找插入位置,插入新节点3.二叉搜索树的删除首先查找元素是否在二叉搜索树中,如果不存在,则返回, 否则要删除的结点可能分下面四种情况:a. 要删除的结点无孩子结点b. 要删除的结点只有左孩子结点c. 要删除的结点只有右孩子结点d. 要删除的结点有左、右孩子结点删除方法:看起来有待删除节点有4中情况,实际情况a可以与情况b或者c合并起来,因此真正的删除过程如下:情况b:删除该结点且使被删除节点的双亲结点指向被删除节点的左孩子结点--直接删除情况c:删除该结点且使被删除节点的双亲结点指向被删除结点的右孩子结点--直接删除情况d:在它的右子树中寻找中序下的第一个结点(关键码最小),用它的值填补到被删除节点中,再来处理该结点的删除问题--替换法删除
1.3 二叉搜索树的实现
这里使用递归版本和非递归版本进行实现,需要注意的是为了保证封装性,这里大多采用子函数的形式来防止封装性被破坏。其中删除的过程最复杂
//节点类
template <class K>
struct BSTreeNode
{BSTreeNode<K>* _left;BSTreeNode<K>* _right;K _key;BSTreeNode(const K& key):_key(key),_left(nullptr),_right(nullptr){}
};
//二叉搜索树
template <class K>
class BSTree
{typedef BSTreeNode<K> Node;
public:BSTree():_root(nullptr){}//为了不破坏封装性,采用子函数的形式不暴露根BSTree(const BSTree<K>& t){_root = CopyTree(t._root);}BSTree<K>& operator=(BSTree<K> t){swap(_root,t._root);return *this;}~BSTree(){Destroy(_root);_root = nullptr;}//插入bool Insert(const K& key){//开始插入第一个的情况if (_root == nullptr){_root = new Node(key);return true;}Node* cur = _root;Node* parent = nullptr;while (cur){if (cur->_key < key){parent = cur;cur = cur->_right;}else if (cur->_key > key){parent = cur;cur = cur->_left;}else{//不允许插入相同的值return false;}}cur = new Node(key);//判断链接的左右if (parent->_key < key){parent->_right = cur;}else{parent->_left = cur;}return true;}//查找bool Find(const K& key){if (_root == nullptr)return false;Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_key < key){cur = cur->_right;}else if (cur->_key > key){cur = cur->_left;}else{return true;}}return false;}//删除bool Erase(const K& key){Node* cur = _root;Node* parent = nullptr;while (cur){if (cur->_key < key){parent = cur;cur = cur->_right;}else if (cur->_key > key){parent = cur;cur = cur->_left;}else{//找到了//1.可能是左为空//2.右为空//两边都不为空if(cur->_left == nullptr){//有可能删除根节点if (cur == _root){_root = _root->_right;}else{if (parent->_left == cur){parent->_left = cur->_right;}else{parent->_right = cur->_right;}}delete cur;}else if (cur->_right == nullptr){if (cur == _root){_root = _root->_right;}else{if (parent->_left == cur){parent->_left = cur->_left;}else{parent->_right = cur->_left;}}delete cur;}else{//都不为空//从当前节点的右子树开始找最小的值Node* minright = cur->_right;Node* parent = cur;while (minright->_left){parent = minright;minright = minright->_left;}cur->_key = minright->_key;//将最小的值的节点剩下的节点链接给parentif (parent->_left == minright){parent->_left = minright->_right;}else{parent->_right = minright->_right;}delete minright;}return true;}}return false;}//打印,为了保证其封装性,可以使用子函数,采用中序遍历void Print(){PrintHelper(_root);}//递归版本的插入bool InsertR(const K& key){return _InsertR(_root, key);}//递归版本的查找bool FindR(const K& key){return _FindR(_root, key);}//递归版本的删除bool EraseR(const K& key){return _EraseR(_root, key);}
private:void Destroy(Node* root){if (root == nullptr){return;}Destroy(root->_left);Destroy(root->_right);delete root;}Node* CopyTree(Node* root){//前序建树即可if (root == nullptr){return true;}Node* newRoot = new Node(root->_key);newRoot->_left = CopyTree(root->_left);newRoot->_right = CopyTree(root->_right);return newRoot;}bool _EraseR(Node*& root, const K& key){if (root == nullptr){return false;}if (root->_key < key){return _EraseR(root->_right, key);}else if (root->_key > key){return _EraseR(root->_left, key);}else{//找到,删除Node* del = root;//还是分3种情况if (root->_left == nullptr){root = root->_right;}else if (root->_right == nullptr){root = root->_left;}else{//在当前节点的右子树找到最小值,然后交换Node* minright = root->_right;while (minright->_left){minright = minright->_left;}//交换swap(minright->_key, root->_key);//在右子树中找到要删除的值return _EraseR(root->_right, key);}delete del;return true;}}bool _FindR(Node* root, const K& key){if (root == nullptr){return false;}if (root->_key > key){return _FindR(root->_left, key);}else if (root->_key < key){return _FindR(root->_right, key);}else{return true;}}bool _InsertR(Node*& root,const K& key){if (root == nullptr){//插入,因为这里是引用,所以直接赋值即可root = new Node(key);return true;}if (root->_key < key){return _InsertR(root->_right, key);}else if (root->_key > key){return _InsertR(root->_left, key);}else{//相同return false;}}void PrintHelper(const Node* _root){//中序遍历if (_root == nullptr)return;PrintHelper(_root->_left);cout << _root->_key << " ";PrintHelper(_root->_right);}Node* _root = nullptr;
};
1.4 二叉搜索树的应用
1. K模型:K模型即只有key作为关键码,结构中只需要存储Key即可,关键码即为需要搜索到的值。比如:给一个单词word,判断该单词是否拼写正确,具体方式如下:以词库中所有单词集合中的每个单词作为key,构建一棵二叉搜索树在二叉搜索树中检索该单词是否存在,存在则拼写正确,不存在则拼写错误。2. KV模型:每一个关键码key,都有与之对应的值Value,即<Key, Value>的键值对。该种方式在现实生活中非常常见:比如英汉词典就是英文与中文的对应关系,通过英文可以快速找到与其对应的中文,英文单词与其对应的中文<word, chinese>就构成一种键值对;再比如统计单词次数,统计成功后,给定单词就可快速找到其出现的次数,单词与其出现次数就是<word, count>就构成一种键值对
//改造二叉搜索树变为KV模型
namespace KV
{template <class K, class V>struct BSTreeNode{BSTreeNode<K,V>* _left;BSTreeNode<K,V>* _right;K _key;V _val;BSTreeNode(const K& key, const V& val):_key(key), _val(val), _left(nullptr), _right(nullptr){}};template <class K, class V>class BSTree{typedef BSTreeNode<K, V> Node;public://插入bool Insert(const K& key, const V& val){//开始插入第一个的情况if (_root == nullptr){_root = new Node(key,val);return true;}Node* cur = _root;Node* parent = nullptr;while (cur){if (cur->_key < key){parent = cur;cur = cur->_right;}else if (cur->_key > key){parent = cur;cur = cur->_left;}else{//不允许插入相同的值return false;}}cur = new Node(key,val);//判断链接的左右if (parent->_key < key){parent->_right = cur;}else{parent->_left = cur;}return true;}//查找Node* Find(const K& key){if (_root == nullptr)return nullptr;Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_key < key){cur = cur->_right;}else if (cur->_key > key){cur = cur->_left;}elsereturn cur;{}}return nullptr;}private:Node* _root = nullptr;};
}
下面就是KV模型的两个例子:
1.在字典中查找你写的单词是否存在:
void TestBSTree1(){BSTree<string, string> dict;dict.Insert("string", "字符串");dict.Insert("tree", "树");dict.Insert("left", "左边、剩余");dict.Insert("right", "右边");dict.Insert("sort", "排序");string str;while (cin >> str){//在字典中查找BSTreeNode<string,string>* ret = dict.Find(str);if (ret){cout << ret->_val << endl;}else{cout << "不存在" << endl;}}}
看看结果:
2.统计次数:(常用):
void TestBSTree2(){// 统计水果出现的次数string arr[] = { "苹果", "西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜","苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };BSTree<string, int> countTree;for (const auto& e : arr){//将数据插入到二叉搜索树中auto ret = countTree.Find(e);if (ret == nullptr){//树中没有该水果countTree.Insert(e, 1);}else{ret->_val++;}}countTree.Print();}
结果:
1.5 二叉搜索树的性能分析
2.二叉树进阶经典题:
1.根据二叉树创建字符串
思路:根据前序遍历,我们可以通过根左子树右子树的顺序进行递归,但是递归子树的时候需要注意条件,如果左子树是空,但是有右子树就需要保留空括号,如果左子树不为空,但右子树为空,就不需要保留空括号。
class Solution {
public:void _tree2str(TreeNode* root,string& result){if(root == nullptr){result += "";return;}result += to_string(root->val);if(root->left || root->right){result += "(";_tree2str(root->left,result);result += ")";}if(root->right){result += "(";_tree2str(root->right,result);result += ")";}}string tree2str(TreeNode* root) {string result;_tree2str(root,result);return result;}
};
2.二叉树的层序遍历
思路:我们可以通过队列来模拟层序遍历:一次输入一层的节点,然后把队列中当层的元素全部弹出,同时进入下一层元素,我们可以通过size来控制当层元素的个数。然后把当层元素放入结果集中
class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {vector<vector<int>> result;if(root == nullptr)return result;queue<TreeNode*> q;q.push(root);while(!q.empty()){vector<int> tmp;int size = q.size();while(size--){TreeNode* frontnode = q.front();q.pop();tmp.push_back(frontnode->val);//放入左右节点if(frontnode->left){q.push(frontnode->left);}if(frontnode->right){q.push(frontnode->right);}}result.push_back(tmp);}return result;}
};
3.二叉树的最近公共祖先
思路:这题可以使用回溯法来解决,我们可以分别将p和q的路径存放在栈中,然后通过对栈的弹出操作,找到他们相同的节点。其中找路径问题就是回溯问题,我们可以把每次递归的结果先保存起来,如果找到就返回真,就可以结束递归,如果没有找到我们就继续递归,当子树递归到了nullptr时,我们就需要回退,回退的本质就是将栈顶元素pop。
class Solution {
public:bool _lowestCommonAncestor(TreeNode* root,TreeNode* p,stack<TreeNode*>& st){if(root == nullptr){return false;}st.push(root);if(root == p){return true;}if(_lowestCommonAncestor(root->left,p,st)){return true;}if(_lowestCommonAncestor(root->right,p,st)){return true;}//回退st.pop();return false;}TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {//回溯法stack<TreeNode*> pv;stack<TreeNode*> qv;_lowestCommonAncestor(root,p,pv);_lowestCommonAncestor(root,q,qv);while(pv.size() != qv.size()){if(pv.size() > qv.size()){pv.pop();}elseqv.pop();}while(pv.top() != qv.top()){pv.pop();qv.pop();}return pv.top();}
};
4.二叉搜索树与双向链表
思路:因为二叉搜索树的中序是有序的,我们可以先递归到最小的节点,然后通过中序改变它们之间的链接关系。
class Solution {
public:void _Convert(TreeNode* cur,TreeNode*& prev){if(cur == nullptr){return;}//中序走到最小_Convert(cur->left,prev);//建立链接关系//这里是防止第一次prev为空的情况if(prev){prev->right = cur;}cur->left = prev;prev = cur;_Convert(cur->right,prev);}TreeNode* Convert(TreeNode* root) {if(root == nullptr)return nullptr;TreeNode* prev = nullptr;_Convert(root,prev);//返回根while(root->left){root = root->left;}return root;}
};
5.从前序与中序遍历序列构造二叉树
思路:因为前序是可以确定根的,所以我们可以在中序中找到根,然后划分左右子树的区间,根据前序的顺序,先递归左子树,再递归右子树,当区间不存在时即可回退。
class Solution {
public:TreeNode* _buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder,int begin,int end,int& i){if(begin > end)return nullptr;//从中序中找子树区间int j = begin;for(;j<=end;++j){if(inorder[j] == preorder[i])break;}TreeNode* root = new TreeNode(preorder[i++]);//[begin,j-1] j [j+1,end]root->left = _buildTree(preorder,inorder,begin,j-1,i);root->right = _buildTree(preorder,inorder,j+1,end,i);return root;}TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {//先序找根,中序找子树//采用闭区间int i = 0;return _buildTree(preorder,inorder,0,inorder.size()-1,i);}
};
6.使用非递归实现二叉树的前序遍历
思路:一般递归可以实现的代码,使用非递归都需要使用到数据结构的栈,我们可以将树分成左路节点和右树,我们先迭代左路节点到空,其中把每个值存放在栈中,并保存到结果集中,然后取栈顶元素再走右树即可。而中序遍历所需要保存的结果刚好是前序遍历栈弹出的结果,代码与这个类似。
class Solution {
public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {//分成两部分,左路节点和右子树TreeNode* cur = root;stack<TreeNode*> st;vector<int> v;while(!st.empty() || cur){while(cur){v.push_back(cur->val);st.push(cur);cur = cur->left;}//走右子树TreeNode* tmp = st.top();st.pop();cur = tmp->right;}return v;}
};
7.使用非递归实现二叉树的后序遍历
思路:这个和前序以及中序有所不同,就是在确定根的时候,我们需要确定两次,第一次是拿到根并走其右子树,第二次拿到根的时候就可以将根从栈中弹出了。我们也可以使用结构体存放每个节点和节点被取出的次数。当然还有更巧妙的方法:当我们走到右子树的最右端时,我们就可以使用一个指针记录下来,在当前节点回退的时候必然存在cur->right == prev(这个就是用来记录的节点),然后我们再把这个标记节点更新到当前节点,这样就可以不断回退了。具体看代码理解:
class Solution {
public:vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> v;stack<TreeNode*> st;TreeNode* cur = root;TreeNode* prev = nullptr;//用来记录根的右子树是否被访问while(!st.empty() || cur){while(cur){st.push(cur);cur = cur->left;}TreeNode* top = st.top();//如果右子树为空或者到最右端返回的时候就回收结果if(top->right == nullptr || top->right == prev){st.pop();v.push_back(top->val);prev = top;//从最右端回来的时候起重要作用}else{//这时候要往右迭代cur = top->right;}}return v;}
};
相关文章:
二叉树进阶--二叉搜索树
目录 1.二叉搜索树 1.1 二叉搜索树概念 1.2 二叉搜索树操作 1.3 二叉搜索树的实现 1.4 二叉搜索树的应用 1.5 二叉搜索树的性能分析 2.二叉树进阶经典题: 1.二叉搜索树 1.1 二叉搜索树概念 二叉搜索树又称二叉排序树,它或者是一棵空树,…...
牛客网Python篇数据分析习题(三)
1.现有一个Nowcoder.csv文件,它记录了牛客网的部分用户数据,包含如下字段(字段与字段之间以逗号间隔): Nowcoder_ID:用户ID Level:等级 Achievement_value:成就值 Num_of_exercise&a…...
Java开发常见关键词集绵
一、关键词1: (1)RPC:远程过程调用(Remote Procedure Call)的缩写形式。远程调用的时候让人们觉得是本地调用。 (2)HTTP:超文本传输协议(Hyper Text Transfer…...
解决idea出现的java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space的问题
文章目录1. 复现问题2. 分析问题3. 解决问题4. 补充解决java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space问题1. 复现问题 今天使用idea开发时,突然报出如下错误: Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap spaceat org.…...
为什么子进程要继承处理器亲缘性?
请先考虑一个典型的程序为什么需要启动一个子进程。(当然资源管理器不算一个典型的程序) 这是因为手头的任务被分解为子任务,无论出于何种原因,这些子任务都被放入子流程中。例如,在实现多次遍历型编译器/链接器时,其中每次遍历都…...
【算法】高精度
作者:指针不指南吗 专栏:算法篇 🐾不能只会思路,必须落实到代码上🐾 文章目录前言一、高精度加法二、高精度减法三、高精度乘法四、高精度除法前言 高精度即很大很大的数,超过了 long long 的范围&…...
计算机网络-基本概念
目录 计算机网络-基本概念 互联网 Java的跨平台原理 编辑 C\C的跨平台原理 解释性语言的跨平台原理(python,js等) 客户端 vs 服务器 什么是协议? 网络互连模型 请求过程 计算机之间的通信基础 计算机之间的连接方式-网线直连(需要用交叉线,而…...
你评论,我赠书~【哈士奇赠书 - 13期】-〖Python程序设计-编程基础、Web开发及数据分析〗参与评论,即可有机获得
大家好,我是 哈士奇 ,一位工作了十年的"技术混子", 致力于为开发者赋能的UP主, 目前正在运营着 TFS_CLUB社区。 💬 人生格言:优于别人,并不高贵,真正的高贵应该是优于过去的自己。💬 ὎…...
【设计模式】我终于读懂了代理模式。。。
👦代理模式的基本介绍 1)代理模式:为一个对象提供一个替身,以控制对这个对象的访问。即通过代理对象访问目标对象,这样做的好处是:可以在目标对象实现的基础上,增强额外的功能操作,即扩展目标对象的功能。 2)被代理的对象可以是远程对象、创建…...
每天10个前端小知识 【Day 2】
👩 个人主页:不爱吃糖的程序媛 🙋♂️ 作者简介:前端领域新星创作者、CSDN内容合伙人,专注于前端各领域技术,成长的路上共同学习共同进步,一起加油呀! ✨系列专栏:前端…...
帮助中心在线制作工具推荐这4款,很不错哟!
根据用户咨询问题是否解决的情景,分为三个部分,首先帮助中心恰好有用户需要咨询的问题,用户可以通过点击相关问题即可解决自己的问题,其次,用户第一眼没有在帮助中心解决问题,有个搜索框,用户的…...
rabbitMQ相关文章汇总
RabbitMQ五种工作模式: https://blog.csdn.net/weixin_41882200/article/details/117128590?ops_request_misc%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167625223516800182771874%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id1…...
【C++】异常
🌈欢迎来到C专栏~~异常 (꒪ꇴ꒪(꒪ꇴ꒪ )🐣,我是Scort目前状态:大三非科班啃C中🌍博客主页:张小姐的猫~江湖背景快上车🚘,握好方向盘跟我有一起打天下嘞!送给自己的一句鸡汤…...
@Validated注解不生效问题汇总
Validated注解不生效问题汇总 文章目录Validated注解不生效问题汇总背景:一:可能原因原因1:原因2:原因3:原因4:二:补充全局异常对validation的处理背景: 项目框架应用的是validatio…...
华科万维C++章节练习2_4
题目:编写程序,从键盘输入一个字符,然后在屏幕上输出该字符开头的连续3个字符以及对应ASCII码。 输出格式请参看: 请输入一个字符>>A 字符 ASCII码 A 65 B 66 C 67 请按任意键继续. . . 请直接…...
17万字数字化医院信息化建设大数据平台建设方案WORD
【版权声明】本资料来源网络,知识分享,仅供个人学习,请勿商用。【侵删致歉】如有侵权请联系小编,将在收到信息后第一时间删除!完整资料领取见文末,部分资料内容: 目录 第1章 医院信息化概述 1.…...
Android 11系统签名修改
Android OS 映像在两个地方使用加密签名:映像中的所有 .apk 文件都必须经过签名。Android 软件包管理器通过下列两种方式使用 .apk 签名:更换应用时,必须使用与旧应用相同的密钥对其签名,才能存取旧应用的数据。无论是通过覆盖 .a…...
亚马逊、沃尔玛卖家自养号退款经验和测评技术
今天给大家介绍下在做亚马逊、沃尔玛退款自养号中的经验,众所周知,自养号最重要的是养号的环境,包括系统的纯净度,下单的信用卡以及其他的一些细节。 环境系统市面上有很多,鱼龙混杂,比如什么lumi…...
Spring Security in Action 第十一章 SpringSecurity前后端分离实战
本专栏将从基础开始,循序渐进,以实战为线索,逐步深入SpringSecurity相关知识相关知识,打造完整的SpringSecurity学习步骤,提升工程化编码能力和思维能力,写出高质量代码。希望大家都能够从中有所收获&#…...
高级前端二面vue面试题(持续更新中)
action 与 mutation 的区别 mutation 是同步更新, $watch 严格模式下会报错 action 是异步操作,可以获取数据后调用 mutation 提交最终数据 MVVM的优缺点? 优点: 分离视图(View)和模型(Model)ÿ…...
七大设计原则之依赖倒置原则应用
目录1 依赖倒置原则2 依赖倒置应用1 依赖倒置原则 依赖倒置原则(Dependence Inversion Principle,DIP)是指设计代码结构时,高层模块不应该依赖底层模块,二者都应该依赖其抽象。抽象不应该依赖细节;细节应该依赖抽象。…...
Dubbo面试题2023
1、为什么要用Dubbo 随着服务化的进一步发展,服务越来越多,服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂,诞生了面向服务 的架构体系(SOA),也因此衍生出了一系列相应的技术,如对服务提供、服务调用、连接处理、通信协议、 …...
Swift(5)
目录 集合类型 数组 编辑 合集 合集操作 字典 Where 集合类型 Swift提供了三种主要的集合类型:组合,合集,字典。 数组是有序的值的集合。 合集是唯一值的无序集合。 字典是无序的键值对集合。 数组 Swift数组的类型的完整写法是…...
[Java 进阶面试题] CAS 和 Synchronized 优化过程
最有用的东西,是你手里的钱,有钱就有底气,还不快去挣钱~ 文章目录CAS 和 Synchronized 优化过程1. CAS1.1 CAS的原理1.2 CAS实现自增自减的原子性1.3 CAS实现自旋锁1.4 CAS针对ABA问题的优化2. synchronized2.1 synchronized加锁阶段分析2.2 synchronized优化CAS 和 Synchroniz…...
算法思想 - 贪心算法
本文主要介绍算法中贪心算法的思想: 保证每次操作都是局部最优的,并且最后得到的结果是全局最优的。贪心思想相关题目分配饼干455. Assign Cookies (Easy)Input: [1,2], [1,2,3] Output: 2Explanation: You have 2 children and 3 cookies. The greed factors of 2 …...
解决需求变更难题的8大方案
需求变更8大原因为什么会出现需求变更,这是由于需求约束、规则有了新的变化、由于政策发生变化,客户、沟通方式、流程化、标准化的问题等导致。这里在在过去的项目经验中,提出了常见的8大需求变更的原因。政策发生变化:指由于国家…...
NSSROUND#8[Basic]
文章目录一、[NSSRound#8 Basic]MyDoor二、[NSSRound#8 Basic]Upload_gogoggo三、[NSSRound#8 Basic]MyPage四、[NSSRound#8 Basic]ez_node一、[NSSRound#8 Basic]MyDoor <?php error_reporting(0);if (isset($_GET[N_S.S])) {eval($_GET[N_S.S]); }if(!isset($_GET[file])…...
Vue3代码初体验找不同
文章目录🌟 写在前面🌟 代码分析🌟 写在最后🌟 写在前面 专栏介绍: 凉哥作为 Vue 的忠实 粉丝输出过大量的 Vue 文章,应粉丝要求开始更新 Vue3 的相关技术文章,Vue 框架目前的地位大家应该都晓…...
opencv调取摄像头录制
大家好,我是csdn的博主:lqj_本人 这是我的个人博客主页: lqj_本人的博客_CSDN博客-微信小程序,前端,python领域博主lqj_本人擅长微信小程序,前端,python,等方面的知识https://blog.csdn.net/lbcyllqj?spm1011.2415.3001.5343哔哩哔哩欢迎关注…...
html标签手册
完整的HTML页面📑 ①基础标签📑📑📑 HTML <!DOCTYPE> 声明 !DOCTYPE声明必须是 HTML 文档的第一行,位于 html标签之前。 !DOCTYPE 声明不是 HTML 标签;它是指示 web 浏览器关于页面使用哪个 HTML 版…...
2017年做网站维护总结/软文营销定义
分享第一份Java基础-中级-高级面试集合 Java基础(对象线程字符接口变量异常方法) Java中级开发(底层Spring相关Redis分布式设计模式MySQL高并发锁线程) Java高级“程序猿”(高并发Redis缓存分布式消息队列高可用微服务…...
教育网站开发公司/长尾词seo排名
IF函数是Excel中的一个逻辑函数,它在我们的实际工作中应用非常广泛,使用IF函数可以很方便的帮助我们完成一些条件判断。今天就来给大家介绍一下IF函数的用法。01IF函数概念判断是否满足某个条件,如果满足则返回一个值,如果不满足则…...
电子商务都是做网站的吗/销售管理软件
这个效果,单位代码是User model 的一个外键Company 通过修改form,然后在前端显示 修改form class AuthenticationForm(forms.Form):"""Base class for authenticating users. Extend this to get a form that acceptsusername/password l…...
哪个网站可以做设计比赛/自己如何制作一个网页
题目描述 众所周知,chenzeyu97有无数的妹子(阿掉!>_<),而且他还有很多恶趣味的问题,继上次纠结于一排妹子的排法以后,今天他有非(chi)常(bao)认(cheng)真(zhe)去研究一个奇怪的问题。有一堆他的妹子站成一排&…...
精品手机网站案例/营销网店推广的软文
iOS storyboard 和 xib布局细节,intrinsicContentSize和contentHuggingPriority等的作用 文章出自我的博客:huhansome的博客 不得不说在平常的iOS开发中,我们依赖了太多的三方库,导致Apple自身的东西或多或少的有些生疏…...
模板建房多少钱一平方/seo自然排名优化
我们在iOS调试中经常会看到Clang这个,那么Clang到底是什么呢?我们来简单了解一下。 Clang是一个C、C、OC语言的轻量级编译器。源代码发布于BSD协议下。Clang是由C编写,基于LLVM,发布于LLVM BSD许可证下的编译器。它与GNU C语言规范…...