我决定尝试一些实验,以了解关于堆栈帧的大小以及当前执行的代码在堆栈中的距离的发现。我们可以在这里调查两个有趣的问题:当前代码有多少层深入堆栈?当前方法在达到a之前可以达到多少级别的递归StackOverflowError?当前执行代码的堆栈深度这是我为此能想到的最好的方法:public static int levelsDeep() {
try {
throw new SomeKindOfExce            
                
         
            
            
            
            在Android里要实现树形菜单,都是用ExpandableList(也有高手自己继承ListView或者LinearLayout来做),但是ExpandableList一般只能实现2级树形菜单......本文也依然使用ExpandableList,但是要实现的是3级树形菜单。本文程序运行效果图: 当用BaseExpandableListAdapter来实现二级树形菜单时,父项(getGroupV            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-29 12:38:50
                            
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            # Java递归无限层级树
## 引言
在软件开发过程中,树结构是一种常见的数据结构。树结构可以用来表示层级关系,例如组织结构、文件目录等。在Java中,我们可以利用递归算法来创建和遍历无限层级树。本文将介绍什么是递归、递归的基本原理以及如何在Java中使用递归来构建和遍历无限层级树。
## 什么是递归
递归是一种解决问题的方法,它通过将问题划分为更小的子问题并通过解决这些子问题来解决原始问题            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            java遍历树如现有以下一颗树:ABB1B11B2B22CC1C11C12C2DD1D11第一种方式深度优先遍历 (最终返回的一棵压扁的树,依次从上往下)使用Stack,由于stack是先进后出,故实现方式为:首先push一个初始节点到stack中,假定为A,循环这个stack,只要不为空则循环不结束,从stack中pop出第一个元素,把次元素放到一个list中,作为树的返回结果显示,获取次元素的            
                
         
            
            
            
            一个PHP项目要用到分类,但不确认是4级还是需要用到5级,想着干脆做成无限级分类好了。一开始想是按以前一样,数据库建4个值,如下:id: 自增   |   pid: 父类ID   |  xid: 排序ID   |  classname: 分类名称后来想到这种在读取数据时和修改时比较不方便,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文展示了两个实现方法的代码。两个代码的实现方法不同,代码2更为简单。 先看一下最后实现的结果:  最后结果-json  代码1:实现过程:1.传入一段json字符串2.将字符串转换成对象存入节点列表3.根据节点列表构造无序的多叉树,并将个孩子节点加入对应的父节点中,将无对应父节点的节点加入一级节点列表4.排序 代码:1 package            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Stream流的生成通过集合生成List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream<Integer> stream = list .stream();通过值生成Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);通过文件生成Stream&l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我今天逛了一下CSDN,又发现了一条显眼的数据,大概是说3层B+树足以容纳2000w条数据。我当时就蒙了,3层对2000w,心想这B+树也太厉害了吧,由此勾起了我求知的欲望,我一定要搞明白他这2000w是怎么来的。重中之重MySQL的执行流程如下图在两阶段提交的情况下,是怎么实现崩溃恢复的?前提:binlog本身不具备crash-safe能力,所以InnoDB考虑到这一点,自己实现了redo lo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            private Integer lastLayerNum = 1;//上一级的菜单的层级private String lastSortNum = "";//上一级的菜单的序号private Map<Integer, String> layerSortNumMap = new HashMap<Inte            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            【转载】初识MySQL基本架构 Leefs 2020-11-28 AM 116℃ 0条# 【转载】初识MySQL基本架构### MySQL 的基本架构示意图### MySQL层次结构##### MySQL可以分为**Server层            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在现代企业的数据库架构设计中,如何高效地存储和操作层级树结构数据是一个突出的挑战。MySQL作为广泛使用的关系数据库,提供了多种方式来实现树形结构,但每种方法都有其优缺点。本文将详细探讨如何在MySQL中解决层级树问题的过程,包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚与故障复盘。在这个过程中,我将分享我们在设计与实现中遇到的关键问题与解决方案。
## 背景定位
在初期的项目开发阶段,我们对层级            
                
         
            
            
            
            1.先放一张最终结果图片,如果你认为这主是你要的结果,那请把接着往下看代码2.代码为封装成了一个工具类,有需要的小伙伴直接control+c吧package com.sunkee.business.admin.common.utils;import com.sunkee.business.admin.common.domain.XTreeGrid;import c...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            根据以往中翰软件做过的项目了解,结合十多年的数据治理经验,企业物资数据分类是一件复杂又细致的事情。数据有大中小类,分类又有不同的划分原则,接下来,我们就来说一下不同的分类原则以及标准,在本文的最后,我们也给了一个中翰软件曾经做的最有代表性的示例参考。一、物资数据分类总体原则1.不重不漏:物资分类应不重不漏,以保证“一物一码”,对界定模糊的,在分类说明中加以界定。2.符合习惯:物资分类应符合集团总部            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现MySQL树路径层级结构的指南
在现代数据库设计中,处理层级结构数据是一项常见而复杂的任务。本文旨在帮助刚入行的小白,指导你如何在MySQL中实现树路径的层级结构。我们将设置表结构,插入数据,并编写必要的SQL查询来读取树形数据。这里会涵盖步骤表、示例代码及其注释,并包含状态图和饼状图以丰富信息展示。
## 在MySQL中实现树结构的流程
| 步骤          | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MySQL树层级排序:实现和应用
在数据库管理中,树结构是一种常见的数据组织形式,特别是在处理分层关系数据时,如组织架构、分类信息等。在MySQL中,我们可以使用不同的方法来实现树层级排序。本文将为您详细介绍如何在MySQL中实现树层级排序,并结合代码示例进行说明。
## 什么是树结构?
树结构是一种非线性的数据结构,每个节点都有零个或多个子节点。树的顶部节点称为根节点(Root),没有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一:在了解mvcc之前先熟悉下Mysql架构和数据库事务隔离级别MYSQL 架构:MySQL从概念上可以分为四层第一层:接入层,即不同语言的客户端通过mysql的协议与mysql服务器进行连接通信,接入层进行权限验证、连接池管理、线程管理等第二层:服务层,即包括sql解析器、sql优化器、数据缓冲、缓存等第三层:存储引擎层,mysql中存储引擎是基于表的。第四层:系统文件层,保存数据、索引、日志等            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MySQL 层级树 SQL 是一种很有趣的技术,尤其是在处理层级数据时。层级树形结构通常用来表示父子关系,比如组织架构、产品分类等。这篇博文将帮助你更好地理解如何在 MySQL 中处理层级树结构的 SQL 查询,我们会详细讲述一些重要的思路和工具,助你顺利解决这一难题。
我们先来了解一下这个问题的背景。
### 协议背景
在数据库设计中,树形结构的表示和查询一直都是重要的研究对象。最近几年,            
                
         
            
            
            
            AVL树:最早的平衡二叉树之一。应用相对其他数据结构比较少。windows对进程地址空间的管理用到了AVL树红黑树:平衡二叉树,广泛用在C++的STL中。map和set都是用红黑树实现的。我们熟悉的STL的map容器底层是RBtree,当然指的不是unordered_map,后者是hash。B/B+树用在磁盘文件组织 数据索引和数据库索引Trie树 字典树,用在统计和排序大量字符串------AV            
                
         
            
            
            
            B-树B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。下图是 B-树的简化图.B-树有如下特点:所有键值分布在整颗树中;任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;搜索有可能在非叶子结点结束;在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找;B+ 树B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树, 它与            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近项目中使用一个三级展示列表,要求第一级和第二季都可以折叠,并有不同的图标变换,第三层展示数据,可点击。经过一盘折腾,算是实现了,效果就在下面: 思路:  最外层是ExpandableListView,它的子视图又是一个ExpandableListView,这个子ExpandableListView的子视图是我们的第三级展示界面,也就是GridView。分析清楚了之后,写起来就简单了,下面说说遇            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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