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平衡二叉树简介

平衡二叉搜索树(Self-balancing binary search tree)又被称为AVL树(有别于AVL算法),且具有以下性质:它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。 平衡二叉树的常用实现方法有红黑树、AVL、替罪羊树、Treap、伸展树等。 最小二叉平衡树的节点总数的公式如下 F(n)=F(n-1)+F(n-2)+1 这个类似于一个递归的数列,可以参考Fibonacci(斐波那契)数列,1是根节点,F(n-1)是左子树的节点数量,F(n-2)是右子树的节点数量。 image 平衡二叉树主要使用在数据的搜索查询中,二叉树支持动态的插入和查找,保证操作在O(height)时间,平衡二叉树的相关实现算法的应用: 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。win

一次让人脸红心跳的python数据分析

前些天,看到某公司对数据分析师的招聘要求有一条: 分析客户人群的购买习惯,并通过客户购买行为做出相关数据分析。 好项目,正好让大家练手Python,于是决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女式内衣!!!的销售情况。 这个话题,遐想空间很大,各位老司机坐稳咯! 分析分为三步:数据采集、数据清理、可视化分析 第一步,采集数据。没有数据怎么办,用万能的Python爬嘛。 爬取商品排名和详情页链接,需要的字段为:排名、商品名、详情页链接。 爬取商品详情,需要的信息为: 店家:也就是竞争对手。分析其爆品情况,保留店家链接,后续可针对性挖掘分析; 价格:分析爆品价格区间,对商品定价有帮助; 上架时间:什么时候上的?爆了多久; 星级、评论数、评论标签、所有评论链接:爬取评论内容,来分析爆品的优劣势; 尺寸、颜色:嗯哼?也是非常有价值的参考数据; 图片链接:难道你不想看看商品长啥样吗? 第三步,数据转化为可视化图表,并做分析。 是不是迫不及待想要看过程了,来吧~ 如何爬取内衣数据 Python爬数据很简单,我个人总结大致就 3点: 请求数据 进行数据处理 写数据 第一点 请求的数据 会有几种可能...

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