1.动态叶子flash代码
2.Redis 叶源码radix tree 源码解析
3.UE 八叉树Octree2源码分析
4.用C语言定义二叉树的二叉链表存储结构,完成二叉树的叶源码建立,先序中序后序遍历的叶源码操作,求所有叶子结点总数
动态叶子flash代码
两种动态叶子的叶源码透明 FLASH 代码示例如下:
1. 透明 FLASH 绿色枫叶飘落的源代码:
2. 透明 FLASH 红枫飘落的源代码:
代码详解:
可以调整 width=宽度 height=高度 参数,来改变枫叶的叶源码尺寸。
操作指南如下:
步骤 1:进入控制面板,叶源码eos项目源码选择个人首页维护。叶源码
步骤 2:点击“自定义空白面板”并添加。叶源码
步骤 3:在“显示源代码”前的叶源码方框中打钩,文档会显示 DIV 标签。叶源码
步骤 4:复制并粘贴上述任一组代码。叶源码
步骤 5:再次打钩“显示源代码”前的叶源码方框,钩号消失。叶源码国产rtt源码
步骤 6:保存更改,叶源码返回自定义设置。叶源码
步骤 7:进入“定制我的首页”页面,添加新模块。
步骤 8:勾选新增面板,保存设置。
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Redis radix tree 源码解析
Redis 实现了不定长压缩前缀的 radix tree,用于集群模式下存储 slot 对应的所有 key 信息。本文解析在 Redis 中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的定义如下:
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的砖块图源码 key 的长度、以及是否为叶子节点的标记。
以下是插入流程示例:
场景一:仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点,使用压缩前缀。
场景二:在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。从 "abcd" 的父节点遍历至压缩前缀,找到 "abcd" 空子节点,插入 "ef" 并标记为叶子节点。
场景三:在 "abcd" 之后插入 "ab"。ab 为 "abcd" 的前缀,插入 "ab" 为子节点,并标记为叶子节点。notepad源码使用同时保留 "abcd" 的前缀结构。
场景四:在 "abcd" 之后插入 "abABC"。ab 为前缀,创建 "ab" 和 "ABC" 分别为子节点,保持压缩前缀结构。
删除流程则相对简单,找到指定 key 的叶子节点后,向上遍历并删除非叶子节点。若删除后父节点非压缩且大小大于1,则需处理合并问题,以优化树的高度。
合并的配置中心源码条件涉及:删除节点后,检查父节点是否仍为非压缩节点且包含多个子节点,以此决定是否进行合并操作。
结束语:云数据库 Redis 版提供了稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务,基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储,支持主备版和集群版高可用架构。提供全面的容灾切换、故障迁移、在线扩容、性能优化的数据库解决方案,欢迎使用。
UE 八叉树Octree2源码分析
UE中八叉树Octree2源码分析,本文旨在深入理解UE八叉树的具体实现。八叉树概念广泛熟悉,但初次接触UE实现时仍需思考。UE八叉树简化应用,多数直接使用方便。本文针对UE4.至UE5.1版本八叉树源码进行详细解析。
UE八叉树主要结构包括:TreeNodes、ParentLinks、TreeElements、FreeList、RootNodeContext和MinLeafExtent。TreeNodes存储节点信息,每个FNode记录当前节点元素数量及子节点Index;ParentLinks记录节点父节点ID;TreeElements存储元素数据;FreeList记录空闲FNode下标;RootNodeContext和MinLeafExtent与八叉树构造相关,用于确定节点半径。
UE八叉树构造过程依赖AddElement方法,实现在AddElementInternal中。首先判断节点是否为叶子节点。若无子节点且元素数量超过预设阈值,或节点半径小于MinLeafExtent,则创建子节点。否则,直接将元素加入当前节点。若需创建子节点,清空当前节点元素,分配八个子节点,递归处理非叶节点情况。
RemoveElement方法根据ElementId移除元素。首先在TreeElements中移除元素,然后从节点向上遍历,检查元素数量过少的节点,进行塌缩重构,将子节点元素移入当前节点。
UE八叉树查询接口包括FindElement、FindElementsWithBoundsTest等,核心目的是遍历节点和子节点以满足查询条件。UE八叉树用于高效空间数据处理,通过Octree2类声明实现。例如,PrecomputedLightVolume类定义ElementType和OctreeSemantics,便于特定应用使用。
UE八叉树内存管理关键在于TreeElement数组,使用TInlineAllocator或FDefaultAllocator需考虑应用场景。空间数据结构如四叉树、八叉树等在空间划分算法中具有重要应用,优化碰撞检测及实现复杂场景。
用C语言定义二叉树的二叉链表存储结构,完成二叉树的建立,先序中序后序遍历的操作,求所有叶子结点总数
#include<stdio.h>#include<malloc.h>
typedef int ElemType;
typedef struct LNode{
ElemType data;
struct LNode *lchild,*rchild;
}LNode,*TLNode;
void create(TLNode * Tree){ //创建
ElemType e;
scanf("%d",&e);
if(e==0)
*Tree=NULL;
else{
(*Tree)=(TLNode)malloc(sizeof(LNode));
(*Tree)->data=e;
printf("input %d lchild: ",e);
create(&(*Tree)->lchild);
printf("input %d rchild: ",e);
create(&(*Tree)->rchild);
}
}
void print1(TLNode Tree){ //先序遍历
if(Tree!=NULL){
printf("%d-",Tree->data);
print1(Tree->lchild);
print1(Tree->rchild);
}
}
void print2(TLNode Tree){ //中序遍历
if(Tree!=NULL){
print2(Tree->lchild);
printf("%d-",Tree->data);
print2(Tree->rchild);
}
}
void print3(TLNode Tree){ //后序遍历
if(Tree!=NULL){
print3(Tree->lchild);
print3(Tree->rchild);
printf("%d-",Tree->data);
}
}
int leaf=0; //求叶子节点数
int depth(TLNode Tree){ //深度
int s1,s2;
if(Tree==NULL)
return 0;
else{
s1=depth(Tree->lchild);
s2=depth(Tree->rchild);
if(s1==0 && s2==0) leaf++;
return (s1>s2?s1:s2)+1;
}
}
int Cnode(TLNode Tree){ //总结点
int s1,s2;
if(Tree==NULL)
return 0;
else{
s1=Cnode(Tree->lchild);
s2=Cnode(Tree->rchild);
return s1+s2+1;
}
}
void main(){
TLNode Tree;
printf("input 根节点: ");
create(&Tree);
printf("先序遍历:");
print1(Tree);
printf("中序遍历");
print2(Tree);
printf("后序遍历");
print3(Tree);
printf("\n深 度:%d \n",depth(Tree));
printf("总结点数:%d \n",Cnode(Tree));
printf("叶子结点数:%d\n",leaf);
}