根结点最新娱乐体验_根结点是什么意思(2024年11月深度解析)
INFP如何用框架性学习法提升效率? INFP(内向、直觉、情感、判断)这种人格类型通常以其深刻的洞察力、丰富的想象力和对内在价值的追求而闻名。虽然他们自嘲为“高CPU低电池”,拥有强大的思维处理能力,但在能量管理上却常常感到力不从心。然而,正是这份独特的天赋,使得INFP能够通过框架性学习法,实现学习效率的飞跃。 框架性学习与INFP的优势 𘊊INFP倾向于深入分析,擅长捕捉事物背后的本质与规律。这种特质使得他们在进行框架性学习时如鱼得水。框架性学习不仅能帮助系统地组织知识,还能在掌握过程中获得成就感。INFP通过跑步等方式将知识内化于心,实现从“读厚”到“读薄”的飞跃,最终将复杂的内容简化为一张清晰的思维导图。 如何开发并使用框架性学习? 𘊨륹𖦞建知识框架 任何一门学科都有其内在的逻辑架构和知识体系。INFP应当利用自己敏锐的直觉和逻辑思维能力,识别出这些结构,并主动构建自己的学习框架。例如,在考研高数中,从根结点的“数二学习”出发,逐级细化到基础概念计算、高级应用等一级、二级乃至更细致的层级,确保每一个知识点都有对应的结构。 深化理解与应用 在构建好框架后,INFP需要深入理解每个节点的概念和计算方法,同时注重知识的应用。通过解题模型的建立,将理论知识转化为实践能力,特别是在面对复杂问题时,能够迅速定位到相应的知识模块,实现高效解题。 持续优化与迭代 框架性学习并非一成不变,而是一个持续优化和迭代的过程。INFP应当在学习过程中不断反思和总结,根据自己的理解深度和掌握情况,适时调整和优化知识框架。这不仅能提高学习效率,还能增强对知识的整体把握能力。 框架性学习的应用 𗊊框架性学习不仅适用于应试教育,还能在自学、问题解决和职业发展中发挥巨大作用。对于INFP而言,这种学习方式能够帮助快速掌握新知识,提高问题解决能力,从而脱颖而出。而且,框架性学习将更加依赖于数字化工具和平台。INFP可以利用这些新技术,利用思维导图软件等资源,进一步提升自己的学习效率和效果。 总之,INFP应当充分利用自己的高CPU优势,通过框架性学习,解锁学习潜能,实现个人成长的飞跃。在这个过程中,不仅能够收获知识的果实,更能在不断挑战自我的过程中,发现更加真实和强大的自己。
双非普本120天跨考985记 今天的高数课真是让我大开眼界,积分的第一节课就让我感受到了数学的魅力(虽然有点难)。后面的课程进度不得不放慢脚步,毕竟积分这东西真是有点挑战。 在数据结构方面,我终于啃完了树章节的学习。昨天我花了不少时间研究前中后序线索二叉树,找前继后继搞得我头都大了,不过好在还是搞清楚了。 不过,关于并查集我有个小小的疑惑。王道的讲解中提到在优化union时,小树应该挂在大树的根节点上。但我觉得这里是不是有点问题?按照这个说法,应该是深度小的树挂在深度高的树上才对。为啥王道给的是结点少的树挂在结点多的树上呢?结点多并不一定意味着深度高啊!这种情况在经过find优化后,将结点平铺之后不是更明显了吗? 有没有哪位大神能解答一下我的疑惑?求指教!
ms计算机二级备考 2024年9月21日至23日,MS Office考试即将来临,你准备好了吗?别担心,这里有一些选择题技巧,助你轻松过关! 1️⃣ 循环队列是哪种结构?A.线性结构 B.线性逻辑结构 C.链式存储结构 D.非线性存储结构。答案是A哦! 2️⃣ 下列叙述中正确的是?A.有一个以上根结点的数据结构不一定是非线性结构 B.只有一个根结点的数据结构不一定是线性结构 C.循环链表是非线性结构 D.双向链表是非线性结构。选B就对了! 3️⃣ 对二叉树进行前序遍历,结果如何?A.DYBEAFCZX B.YDEBFZXCA C.ABDYECFXZ D.ABCDEFXYZ。答案是C! 4️⃣ 快速排序在最坏情况下比较次数是多少?A.n(n-1)/2 B.n(n+1)/2 C.n^2 D.n/2。选A没错! 5️⃣ 软件按功能分类,应用软件包括哪些?A.编译程序 B.操作系统 C.教务管理系统 D.汇编程序。选C! 6️⃣ 对象间的通信靠什么?A.消息传递 B.对象的方法 C.继承性 D.多态性。答案是A! 7️⃣ 需求分析产生的主要文档是什么?A.设计说明书 B.项目开发计划 C.可行性分析报告 D.需求规格说明书。选D! 8️⃣ 一个工作人员可以使用多台计算机,而一台计算机可被多人使用,这是什么关系?A.一对一 B.一对多 C.多对多 D.多对一。答案是C! 9️⃣ 设数据集合D=1,3,5,7,9,D上的关系R为非线性结构,那么R可能是哪种情况?A.R=(5,1),(7,9),(1,7)(9,3) B.R=2(9,7),(1,3),(7,1),(3,5) C.R=2(1,9),(9,7)(7,5),(5,3) D.R=(1,3),(3,5),(5,9)。选D! 有三个关系R、S和T,关系T是由关系R和S通过某种操作得到,这个操作是什么?A.选择 B.投影 C.交 D.并。答案是D! 备考路上,这些技巧助你一臂之力!祝你考试顺利,轻松过关!
一文搞懂进化树:从基础到高级 系统发育进化树(Phylogenetic tree),也叫进化树,是一种用树状分支图形来表示物种或基因间亲缘关系的工具。简单来说,它就像一棵家族树,告诉我们不同生物之间的关系。下面我们来详细解析一下进化树的各种组成部分。 根:共同的祖先 𑊨🛥树的根代表所有分支的共同祖先。根据有没有根,进化树可以分为有根树和无根树。有根树可以找到一个共同的祖先,而无根树则没有。 结点:分类单元 ️♂️ 每个结点代表一个分类单元,可以是物种(如属、种群)或基因(如基因家族、同源物)。 进化支:分支关系 🛥支(Branch)表示两种及以上的生物或序列之间的进化关系。通过进化支,我们可以看到同源关系。例如,人基因1与人基因2可能是旁系同源基因,而人基因1与鼠基因1可能是直系同源基因。 外群:远亲 外群是与分析序列相关的生物序列,但具有较远的亲缘关系。 进化分支长度:遗传变异度 进化分支长度也叫遗传变异度,代表进化支变化的程度。越短代表差异越小,进化距离越近。例如,人基因1与人基因2的遗传变异度为0.21+0.22=0.43。遗传变异度实际代表基因组序列中每个位点碱基的替换频率,计算方法很简单:变异度=变异碱基数/总碱基数(%)。 距离标尺:比例尺 距离标尺是生物或序列间差异数值的单位长度,相当于进化树的比例尺。 Bootstrap value:可信度 犂ootstrap value一般会标注在结点,用来评估该分支的可信度。 通过这些组成部分,我们可以更深入地理解进化树的意义和作用。无论是科研绘图还是日常交流,进化树都是一个非常有用的工具。
读博心得:开题答辩与科研的那些事儿 科研这事儿,说白了就是个知识网络。这个网络从一些基础的、开创性的知识节点开始,比如牛顿力学、量子力学啥的,然后向外扩散。我的研究方向是计算机科学,它其实是从电磁学衍生出来的一个节点。 博士阶段的工作,就是在这些已有的节点上,再开出一个新的节点。不过,说实话,现在人类的开创性知识已经很久没有突破了,所以根节点处基本没啥新东西长出来。大部分科研工作都是在末流节点上再开出一些脆弱的、新的节点。 开题答辩要做的事儿,就是展示你打算开出哪些新的节点。为了实现这个目标,你得先把这些新节点相关的老节点都研究透彻。这就是所谓的文献综述。每一个新节点都是对知识边界的拓展,都是对前人工作的补充和改进,也就是填补了研究的空白。 如果你每读一篇论文,都能按照这个结构来:先介绍一个主干知识,然后找到一个研究空白或问题,再开出一个新的节点来填补这个空白或解决问题。那你就能逐渐构建起一个庞大的知识网络。 论文数据库本身就是一个巨大的知识网络,但这个网络里的结点质量参差不齐。有些结点是高质量的,有些则是脆弱的,甚至是虚假的。所以,你得研究那些高质量的论文,通过读论文,把自己研究的主干上的知识结点整理清楚。 你对主干知识结点的理解越深刻,你就越可能开出高质量的新节点。而这,又取决于你的逻辑能力,其实就是数学能力。数学能力是科研的天花板。发现问题的能力和想象力,是开出节点的前置条件,而数学能力则是能否开出节点的必要条件。 想写出高质量的论文,得满足两个条件:第一,把主干论文(高水平论文)读透彻,这需要逻辑能力;第二,找到前人的研究空白和待解决问题,然后解决问题,这需要想象力。 总之,读博的过程就是不断探索、不断学习的过程。希望这些心得能对你有所帮助!က
要证明“结点权值越大、离根越近的二叉树是带权路径最短的二叉树”,我们可以从哈夫曼树(Huffman Tree,也称赫夫曼树)的构造过程和性质出发进行论证。 证明过程 1. 哈夫曼树的构造: * 哈夫曼树是一种特殊的二叉树,其构造过程是从给定的叶子节点集合(每个节点有一个权值)开始,逐步合并权值最小的两个节点,形成一个新的父节点,其权值为两个子节点权值之和。 * 这个过程不断重复,直到所有节点都被合并成一个根节点,从而形成一个完整的哈夫曼树。 2. 哈夫曼树的性质: * 在哈夫曼树中,权值越大的节点越靠近根节点,权值越小的节点越远离根节点。 * 哈夫曼树的带权路径长度(WPL)是所有叶子节点的带权路径长度之和,且这个值是所有可能构造的二叉树中最小的。 3. 反证法证明: * 假设存在一个二叉树T,它不是哈夫曼树,但满足“结点权值越大、离根越近”的条件。 * 由于T不是哈夫曼树,根据哈夫曼树的定义,T的带权路径长度(WPL)必然大于某个哈夫曼树的WPL。 * 然而,由于T满足“结点权值越大、离根越近”的条件,我们可以尝试通过调整T的结构(例如,交换某些节点的位置或合并顺序),使其逐渐逼近哈夫曼树的结构。 * 在这个调整过程中,每次调整都会使得T的WPL减小(因为我们是按照哈夫曼树的构造原则进行调整的)。 * 最终,经过足够多的调整步骤后,T将变成一个哈夫曼树,此时其WPL达到最小。 * 这与我们的假设(T的WPL大于某个哈夫曼树的WPL)相矛盾。 4. 结论: * 由于反证法失败,我们得出结论:不存在一个二叉树T,它满足“结点权值越大、离根越近”的条件但WPL不是最小的。 * 因此,我们可以确信,结点权值越大、离根越近的二叉树必然是带权路径最短的二叉树,即哈夫曼树。 注意事项 * 在上述证明过程中,我们使用了反证法。反证法是一种常用的数学证明方法,它通过假设某个命题不成立,然后推导出矛盾或不合理的结果,从而证明该命题成立。 * 哈夫曼树的构造过程和性质是证明的关键。通过理解哈夫曼树的构造原则和最优性(即WPL最小),我们可以更容易地理解为什么“结点权值越大、离根越近”的二叉树是带权路径最短的二叉树。 综上所述,我们证明了“结点权值越大、离根越近的二叉树是带权路径最短的二叉树”这一命题。
彩妆新宠JJ.CUTE眼线笔使用心得分享 大家好!好久没和大家分享彩妆笔记了,最近是不是发现我有点懒了?虽然我每天都在画裸妆,但眼线和睫毛膏很少用。很多朋友和我一样,觉得画眼线太麻烦了,即使画了也容易晕妆,最重要的是画不好还特别尴尬。冬天快到了,阳光明媚的日子里,美美的眼妆是必不可少的!所以,选择一款适合自己的眼线笔至关重要! 首先,选择眼线笔最重要的是它的防水性和持久性。如果眼线晕染了,眼影什么的都毁了,掉个眼泪还特别尴尬。所以,眼线是眼妆的基础。最近我发现了一款特别靠谱的JJ.CUTE眼线笔,不仅防水性和持久性特别好,还特别顺滑,怎么画怎么顺手。下面我来分享一下我的眼线小妙招吧! 在画眼线之前,我会先画好眉毛,这样取点的时候方便。然后开始画内眼线,用笔尖一点一点慢慢把睫毛根部填满。画内眼线一定要稳,手抖容易画出多余的线条。力度要轻,颜色淡了可以补,但力度太重容易反复戳中睫毛根。睫毛根特别硬的话会把眼线笔戳出小渣渣来哦! 接下来就是画外眼线啦!在眉尾结点和鼻翼之间连一条线(这个要靠自己想象,多画几次就能找到感觉),一般眼线的结点就在这条线上。快到结点的时候微微向上弯曲,恰到好处的弧度会让眼睛看起来更有神。最好一气呵成! 我自己一直是手残党,但用这款眼线笔超顺手,大小拿在手上也刚刚好。即使下雨或者看电影留个眼泪啥的也不用担心脱妆,真的很惊喜!对了,这支眼线笔的尾部还附有一个削笔器,笔的粗细都可以靠自己控制哦! 好了!今天就分享到这里了。最后祝看到这篇笔记的小姐姐们健健康康,每天都能画个美美的眼妆!
2024年408考研真题题型分布详解 2024年408计算机学科专业基础考研题型分布如下: 数据结构:占比45分 计算机组成原理:占比45分 操作系统:占比35分 计算机网络:占比25分 单项选择题:共40道,每道2分,总分80分。每题给出的四个选项中,只有一个选项是最符合题目要求的。 大题:共7道,总分70分。 如: 01. 程序段的时间复杂度是( )。 int sum = 0; for (int i = 1; i < n; i *= 2) for (int j = 0; j < i; j++) sum += j; A. O(logn) B. O(n) C. O(nlogn) D. O(n^2) 如: 02. 给定有限符号集S,in和out均为S中所有元素的任意排列。对于初始为空的栈ST,下列叙述中,正确的是( )。 A. 若in是ST的入栈序列,则不能判断out是否为其可能的出栈序列 B. 若out是ST的出栈序列,则不能判断in是否为其可能的入栈序列 C. 若in是ST的入栈序列,out是对应in的出栈序列,则i与out一定不同 D. 若in是ST的入栈序列,out是对应in的出栈序列,则in与out可能互为倒序 如: 03. 若结点p与q在二叉树T的中序遍历序列中相邻,且p在q之前,则下列p与q的关系中,不可能的是()。 I. q是p的双亲 II. q是p的右孩子 III. q是p的右兄弟 IV. q是p的双亲的双亲 A. 仅I B. 仅III C. 仅I、III D. 仅IV 如: 04. 若三叉树T中有244个结点(叶结点的高度为1),则T的高度至少是()。 A. 7 B. 6 C. 8 D. 5 如: 05. 对任意给定的含n(n>2)个字符的有限集S,用二叉树表示S的哈夫曼编码集和定长编码集,分别得到二叉树T1和T2。下列叙述中,正确的是()。 A. T1与T2的结点数相同 B. T1的高度大于T2的高度 C. 出现频次不同的字符在T1中处于不同的层 D. 出现频次不同的字符在T2中处于相同的层 如: 06. 对于无向图G=(V,E),下列选项中,正确的是()。 A. 当VE+1时,G一定是不连通的 如: 07. 下图是一个有10个活动的AOE网,时间余量最大的活动是()。 A. C B. G C. H D. J 如: 08. 在下图所示的5阶B树T中,删除关键字260之后需要进行必要的调整,得到新的B树T1。下列选项中,不可能是T1根结点中关键字序列的是()。 A. 60,90,280 B. 60,90,350 C. 60,85,110,350 D. 60,90,110,350
想做个类似杀戮尖塔那样的肉鸽树状地图设计,有没有现成的树类数据结构可以实现绘制地图的底层逻辑啊,我只学过二叉树 比如我现在有一个场景list,要把list里面的东西随机串联成一个树状的地图,同一层的根结点可以有重复的儿子
探索自我:我是谁? 𗢀♂️ 我是谁?这个问题听起来简单,但深究起来却复杂无比。首先,我是一个人,对吧?但什么是人?人和动物的区别是什么?动物不会思考吗?不,但人的思考更复杂。我们在肉体上和地球上的其他生物没有本质区别,真正的区别在于精神层面。人会寻找“意义”,而动物则没有。 ꠧ理上,人能完成更复杂的行为,思考更复杂的问题。精神上,人能赋予事物“意义”。尽管人和其他生物在物质层面上无差异,但这一点差异却造成了巨大的云泥之别。人并不比其他生物高贵,但我们能完成更多活动,因为我们拥有“意义”。 我是自然的一部分,是社会关系网中的一个结点。社会和自然并不是二元对立,社会的范围其实更大,但人几乎完全活动在社会中。我是社会的结点,那么,重新回到起点,“我”是什么? 我相信唯物主义,认为人死后物质会重归于自然,化作养料供养新的生命。但有时我也会害怕鬼神,尽管大部分时间我持否定或怀疑态度。既然产生了“怕”和“敬”这些情绪及行为,说明我还是有点唯心的味道。 𗢀♀️ 人存在的目的是什么?人既然脱离了动物,就不能只靠本能活动。人会在本能之上寻找存在的理由,称之为“意义”。意义本身并无价值,它由人赋予价值,而它的价值也只对赋予它的人生效。一旦没有找到自身存在的价值,人就会陷入虚无主义,除非他已放弃思考而把身体交给本能。 因此,“我”需要寻找存在的意义,这一意义赋予我存在的价值,才能给自己一个中心解释“何以为我”。所以,“我”应当是由“自然的我”、“社会的我”和“意义的我”三环构成的整体。前两者是客观存在不能改变的(比如人的降生和社会身份),而第三者“意义的我”则由人而变甚至时有时无。这三者是有机一体的,根本区别于“灵魂——肉体”的二元对立。 但我们常说“精神的我”、“肉体的我”,好似二者需要区分开来。这样和“灵魂——肉体”说似乎并无二质。这里的“精神”是否可以理解为“随肉体消散的灵魂”?如何看待“肉体与精神”关系,如何定义“精神的我”,我并无头绪,或许以后会有答案。
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数据结构
的递归算法进行解释:二叉树先序遍历的整体过程为:根节点入栈并访问
的概念性知识:1,题目最终要求的是以m号节点为根的子树的节点个数2
2. 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 .3
数据结构
节点是红色或黑色2.根节点是黑色3.每个叶子节点都是黑色的空节点4
采用递归,递归的返回结果是传入的这棵树的根节点,首先根据前序遍历的
柑橘近期常见问题解答太阳果落果根结线虫促花
二叉树由三个基本部分组成:根结点
叶子节点,是指没有左孩子或右孩子的节点; 根节点,此节点是唯一没有父
这里根据不同的分类方式进行介绍2
如果单纯的对根节点进行右单旋,并不能解决左边高的问题,会变成右边
对二叉树的一次完整遍历,可给出树中结点的一种线性排序
黄瓜根结线虫
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平衡二叉树的手术刀剖析
把一个有序数组变成二叉树的结构,其中数组的中间元素作为树的根节点
递增bst查找:1,根节点不存在,查找失败2,根结点的关键字值等于查找的
全球handle根节点及dona重要峰会召开 共议ai变革,中国表现引注目
如下性质的二叉树:左子树上所有结点的关键字均小于根结点的关键字;右
1概念一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合:1.或者为空2
堆排序----c语言数据结构
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根结点r与字符串s类型相同,以输入样例
二叉树存在的问题:每次遍历的时候都必须从根节点出发线索二叉树后
;//访问根结点preorder
啄木鸟农化大讲堂第一讲:黄瓜根结线虫!
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n - 1(倒着看分支,只有根节点没有分支)度之和 = 分支数1,树中的结点
权路径长度:该结点到根结点的路径长度乘以该结点的权值树的路径长度
两步:按照搜索二叉树的规则插入新节点
是构建节点的逻辑怎么写在二叉搜索树中,左子树的节点值小于根节点
每条路径上的黑色节点数相同:从根节点到
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可知,在堆a中,判空后记录下了max为15,将堆中最后一个元素 1 交换到根
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如果二叉树为空,则直接返回,否则从根节点开始.每个节点都是先
如下性质的二叉树:左子树上所有结点的关键字均小于根结点的关键字;右
高度推导 完全二叉树高度 完全二叉树某节点祖先 分支结点逐层展开法
如下性质的二叉树:左子树上所有结点的关键字均小于根结点的关键字;右
节点元素值都小于等于(或大于等于)左右子树中所有节点元素值;小根堆
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树如下:图 5:模拟搜索树(最终,仅更新胜率)最后回到了搜索的根节点,这
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