В этом руководстве мы познакомимся с деревом AVL и рассмотрим алгоритмы вставки, удаления и поиска значений.
Дерево AVL, названное в честь его изобретателей Адельсона-Вельского и Лэндиса, представляет собой самобалансирующееся двоичное дерево поиска (BST).
Самобалансирующееся дерево — это бинарное дерево поиска, которое уравновешивает высоту после вставки и удаления в соответствии с некоторыми правилами балансировки.
В этом руководстве мы реализуем базовый калькулятор на Java, поддерживающий операции сложения, вычитания, умножения и деления.
Мы также возьмем оператор и операнды в качестве входных данных и обработаем вычисления на их основе.
Во-первых, давайте покажем некоторую информацию о калькуляторе:
Предсказание ветвления — интересная концепция в компьютерных науках, которая может сильно повлиять на производительность наших приложений. Тем не менее, как правило, это не совсем понятно, и большинство разработчиков уделяют этому очень мало внимания.
В этой статье мы собираемся подробно изучить, что это такое, как оно влияет на наше программное обеспечение и что мы можем с этим поделать.
Когда мы пишем любую компьютерную программу, мы пишем набор команд, которые, как мы ожидаем, компьютер будет последовательно выполнять.
В этом уроке мы научимся проверять, является ли данная строка допустимой панграммой или нет, используя простую программу Java. Панграмма — это любая строка, содержащая все буквы заданного набора алфавитов хотя бы один раз.
Панграммы применимы не только к английскому языку, но и к любому другому языку, имеющему фиксированный набор символов.
Например, общеизвестная английская панграмма звучит так: «Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку». Точно так же они доступны и на других языках.
В этом уроке мы познакомимся с одним из поведенческих шаблонов проектирования GoF — интерпретатором.
Сначала мы дадим обзор его назначения и объясним проблему, которую он пытается решить.
Затем мы рассмотрим UML-диаграмму интерпретатора и реализацию практического примера.
Алгоритм хеширования с учетом местоположения (LSH) хэширует входные элементы, чтобы аналогичные элементы с высокой вероятностью были сопоставлены с одними и теми же сегментами.
В этой быстрой статье мы будем использовать библиотеку java-lsh , чтобы продемонстрировать простой вариант использования этого алгоритма.
Для начала нам нужно добавить зависимость Maven в библиотеку java-lsh :