找到关于数据结构的1861 篇文章

触发器和存储过程的区别

AmitDiwan
更新于 2021年4月15日 07:48:12

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在这篇文章中,我们将了解触发器和存储过程的区别。触发器它在数据库表中发生 INSERT、DELETE 和 UPDATE 等事件时隐式调用。可以使用表实现触发器的嵌套。触发器不能在另一个触发器中调用或定义。事务性语句(如“COMMIT”、“ROLLBACK”、“SAVEPOINT”)不能在触发器中使用。它们用于维护参照完整性。这是通过记录对表执行的操作来完成的。触发器不返回任何值。不能将值作为参数传递给触发器。定义触发器的语法:CREATE TRIGGER ... 阅读更多

星型模式和雪花模式的区别

AmitDiwan
更新于 2021年4月15日 07:35:33

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在这篇文章中,我们将了解星型模式和雪花模式的区别。星型模式维度的层次结构存储在维表中。它包含一个被维表包围的事实表。在这个模式中,单个连接创建事实表和任何维表之间的关系。它是一个简单的数据库设计。它具有高水平的数据冗余。多维数据集的处理速度很快。单个维表包含聚合数据。它是一种非规范化的数据结构。与其他模式相比,查询运行速度很快。它使用星型连接查询优化技术。因此,查询性能良好。表可以连接... 阅读更多

分类和回归的区别

Kiran Kumar Panigrahi
更新于 2022年12月20日 12:28:23

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在数据挖掘中,有两个主要的预测问题,即分类和回归。分类和回归之间最基本的区别在于,分类算法用于分析离散值,而回归算法用于分析连续实值。输出变量必须是连续的或实值的。分类中的输出变量必须是离散值。相反,回归中的输出变量必须是连续的或实值的。在本文中,我们将讨论分类和回归之间所有重要的区别。让我们从分类和回归的一些基础知识开始... 阅读更多

解释线性数据结构和非线性数据结构的区别

AmitDiwan
更新于 2021年3月23日 07:11:07

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在这篇文章中,我们将了解线性数据结构和非线性数据结构的区别。线性数据结构这种结构的元素按顺序排列。每个元素都可以通过遍历线性结构来访问。线性结构的所有元素都位于同一级别,即不存在层次结构。它们易于实现和使用。它们使用更多内存,因此它们不是非常内存友好。当结构的大小增加时,线性数据结构的时间复杂度通常会增加。示例包括 - 列表、数组、栈下面显示了 Python 中列表的示例。my_list = [45, 42, 12, 34,... 阅读更多

数据结构中的 Yen k 最短路径算法

Dev Prakash Sharma
更新于 2021年2月23日 06:35:29

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Yen 的 k 最短路径算法不只给出单个最短路径,而是给出 k 个最短路径,这样我们就可以得到第二短路径、第三短路径等等。让我们考虑一个场景,我们必须从 A 地点旅行到 B 地点,并且在 A 地点和 B 地点之间有多条路线可用,但是我们必须找到最短路径,并且忽略所有在到达目的地方面时间复杂度较低的路径。让我们用一个例子来理解 - 将给定的例子作为桥梁,这... 阅读更多

数据结构中构建表达式树的算法

Dev Prakash Sharma
更新于 2021年2月23日 18:11:51

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表达式树表达式树是指叶节点具有要操作的值,而内部节点包含对叶节点进行操作的运算符的树。示例4 + ((7 + 9) * 2) 将具有如下表达式树算法构建表达式树令 T 为表达式树。如果 T 不为 NULL: 如果 T->data 是一个操作数: 返回 T.data A = solve(T.left) B = solve(T.right) -> 对 A 和 B 计算 'T.data' 的运算符,并递归调用, 返回 calculate(A, B, T.data)如何构建表达式树?为了构建... 阅读更多

数据结构中红黑树的插入操作

Dev Prakash Sharma
更新于 2021年2月5日 12:42:32

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红黑树是一种自平衡二叉搜索树,其中树的每个节点都用红色或黑色着色。我们可以在红黑树上执行三种类型的操作——搜索、插入和删除。假设我们必须在下面的红黑树中插入一个元素。在红黑树中插入一个元素的想法很简单——我们就像在普通的二叉树中插入一样进行插入。我们从根节点开始检查节点的颜色,并将其插入到... 阅读更多

Floyd 循环检测算法检测线性数据结构中的循环

Dev Prakash Sharma
更新于 2021年2月5日 12:22:42

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Floyd 循环是检测给定单链表中循环的循环检测算法之一。在 Floyd 循环算法中,我们有两个指针最初指向头部。在龟兔赛跑的故事中,兔子移动的速度是乌龟的两倍,每当兔子到达路径的尽头时,乌龟到达路径的中间。算法将 Hare 和 Tortoise 初始化为列表的头部节点。最初,兔子移动的速度是乌龟的两倍。移动兔子和乌龟,并查找兔子是否到达链表的末尾,返回... 阅读更多

如何在 Python 中实现不可变数据结构?

Kiran P
更新于 2020年11月9日 10:16:00

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问题您需要在 Python 中实现不可变数据结构。介绍..当您希望防止多人在并行编程中同时修改一段数据时,不可变数据结构非常方便。可变数据结构(例如数组)可以随时更改,而不可变数据结构则不能。操作方法..让我逐步向您展示如何处理不可变和可变数据结构。示例# 步骤 01 - 创建一个可变数组。 # 定义一个数组 atp_players = ['Murray', 'Nadal', 'Djokovic'] print(f" *** 数组中的原始数据为 - {atp_players}")*** 数组中的原始数据为... 阅读更多

数据结构中的线段树

Arnab Chakraborty
更新于 2020年8月11日 07:52:15

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本节我们将了解什么是线段树。在讨论之前,让我们先看一个问题。假设我们有一个数组 arr[0, …, n-1],我们可以执行以下操作:查找从索引 l 到 r 的元素之和,其中 0 ≤ l ≤ r ≤ n-1;将数组中指定元素的值更改为新的值 x。我们需要执行 arr[i] = x。i 的范围是 0 到 n – 1。我们可以使用线段树来解决这个问题。线段树可以帮助我们获取总和和查询……阅读更多

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