许多人认为,最好的学习方法从谷歌搜索开始,然后快速浏览维基百科文章。然后,他们试图向别人解释他们的表面知识,但并不理想 这个世界充斥着那些在阅读了一段时间后认为自己理解了一个主题的人,但他们真的没有。阅读一篇文章后,即使他们对主题没有基本的了解,个人也会神奇地成为专家。
表数据如下 +--------+----------+------------+| cat_id | name | parent_cid |+--------+----------+------------+| 12 | 美妆 | 0 || 4 | 服装 | 0 || 5 | 女装 |
CTE 首先了解一下什么是 CTE,全名 Common Table Expressions (公用表表达式) WITH cte1 AS (SELECT a, b FROM table1), cte2 AS (SELECT c, d FROM table2) SELECT b, d FROM cte1 JOIN cte2 WHERE cte1.a = cte2.c; cte1, cte2 为我们定义的CTE,可以在当前查询中引用,可以看出 CTE
mysql在8+版本支持递归语句,用之前一定要确定好数据库版本 语句解释:test是你要查询的表名,cte可以理解为是一张虚拟的父表,本质上还是test, 你可以不用管他,只需要把对应你要查询的字段替换掉,把关联字段改了就哦了,so easy! 语法: WITH RECURSIVE cte (id,pi
原始数据:id,parent_id:父id。 SET NAMES utf8mb4; DROP TABLE IF EXISTS `t_city`; CREATE TABLE `t_city` ( `id` int(0) NOT NULL, `parent_id` int(0) NULL DEFAULT NULL, `name` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (
public async Task<List<TreeShow>> GetDepartmentTreeAll() { var list = _context.Department.ToList(); List<TreeShow> menus = new List<TreeShow>(); var menu = list.Where(m => m.DeptPId == 1
题目介绍 斐波那契数列又被称为黄金分割数列,指的是这样的一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34....,它有如下递推的方法定义:F(1)=1,F(2)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n>=2,n是正整数),请使用js实现斐波那契函数。 方法1:递归实现 由题目中的递推受到启发,可以通过递归的方式去实现,代码如下: fun
伪代码逻辑: /** * @param menuListResult 返回的子节点集合 需要在查询一次加上menuList,是所有子节点集合 * @param pid 父节点id * @return */ public static List treeMenuList( List menuListResult, int pid){ List menuList =dao.getMenusByParId(pid); //数据库查询 根据
java递归获取某个父节点下面的所有子节点 点击查看代码 static List<Menu> childMenu=new ArrayList<Menu>(); /** * 获取某个父节点下面的所有子节点 * @param menuList * @param pid * @return */ public static List<Menu> treeMenuList( L
Java递归树(构建和收集子孙节点二种方式) TreeUtil 1.递归工具类:(构建递归树 且支持 通过 buildByRecursive方法 depth参数控制递归的层级深度 ) /** * @Description: 树节点 * @Author: 徐刘 * @Date: 2020/12/5 12:18 */ @Data public class TreeNode { <span class="
题目1 不用判断不用循环实现1+2+...+n 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int sumNums(int n){ int sum = 0; n && (sum = n + sumNums(n-1)); //为0时短路不执行递归,终止条件 return sum; } int main(){ int n; cin >> n; cout << sumNums(n); }
递归和分治是两个不同维度的概念。递归是程序调用自身;分治是一种算法,将问题拆解成若干规模较小 ,相互独立,与原问题形式相同的子问题,当解决子问题后合并子问题的解得到原始问题的解。 分治可以但不只可以用递归实现,且递归也可以用来实现其他算法。 分治算法案例:二
LeetCode — 144. 二叉树前序遍历 二叉树前序遍历 — LeetCode 这是 LeetCode 的解决方案—— 144. 二叉树前序遍历 . 这个问题是一个经典的二叉树的前序遍历。我们可以同时使用递归和迭代。 递归方式需要注意左右节点的递归顺序。迭代的重点是了解栈的特性,注意左右节点的堆叠顺
斐波那契数列 波那契数列指的是这样一个数列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144,是指这样一个数列 递推公式如图: 1.最常见递归算法 //最常见的递归 static int Fibo(int n) { if (n == 1 || n == 2) return 1; else
《一》使用递归函数时,用push给数组增加新值: 注: FIFO先进先出:push+pop或者unshift+shift。 LIFO后进先出:push+shift或者unshift+pop。 一般使用递归是用来代替for循环。 function countup(n) { if (n < 1) { return []; } else { console.log('递归前n的值:'+n);
从今天开始,我们就要初涉算法,请大家做好心理准备嗷! 递归 递归这个名词大家估计都耳熟能详吧,那咱们跳过吧 但是我们还是要好好学习递归的,因为递归对于我们后面学习深搜、二叉树是非常重要的。 如果你还没听说过递归,那么我告诉你,你可以把递归理解成一种特殊的循环。还记得小时候听过
1 //递归 --> 迷宫问题 2 public class MazeQuestion { 3 4 public static void main(String[] args) { 5 //二维数组 6 int[][] migong = new int[8][7]; 7 //用 1 来表示墙壁 8 //先将上下左右作用初始化为1 9 for (int
int GetMax(int arr[], int left, int right) { if (left == right) return arr[right]; int mid = left + ((left-right)>>1); int leftMax = GetMax(arr, left, mid); int rightMax = GetMax(arr, mid+1, right); return leftMax > right
1.先序遍历:根节点->左子树->右子树 # 先序打印二叉树(递归) def preOrderTraverse(node): if node is None: return None print(node.val) preOrderTraverse(node.left) preOrderTraverse(node.right) # 先序打印二叉树(非递归) def preOrderTravese(node):
本篇讲解的是Lomuto快排的一个衍生算法,就是基准数取的是数组的第一个元素 首先是快排中的一次执行过程的理解,本次取的是最初的一次,将数组的第一个元素【4】放置到它该去的位置 1 import java.util.Arrays; 2 3 public class DemoTest { 4 public static void main(Strin
了解神经 ODE (AI) Photo by Arteum.ro on 不飞溅 使用多项式系统嵌入的递归神经 ODE 的实现理论( arXiv ) 作者 : 马丁冈萨雷斯 , 蒂博·德福尔诺 , 哈特姆哈吉里 , 米哈利·彼得雷茨基 抽象的 : 在本文中,我们展示了递归 (ODE-RNN) 和长短期记忆 (ODE-LSTM) 网络的神经 ODE 类
#递归函数: 有最大递归深度,默认接近1000,各版本略有差异 count = 0 def F1(n): n += 1 print(n)#1 2 3……996 F1(n) F1(count) #修改递归深度 import sys sys.setrecursionlimit(100) count = 0 def F2(n): n += 1 print(n) # 1 2 3……96 F2
递归查询用户所在团队的老大的用户id(一个团队中,只有一个老大,也就是父级id="-1") 如下:是表结构 first_agent_id----用户的上级id user_id----用户的id 我要查询用户user666所在团队的老大的用户id 代码如下: 业务代码: 点击查看代码 @Override public TgOrderVO tgOrderList
需求 之前做过堆栈,优化递归实现树形结构,最近遇到一个新的需求,将树形结构转化为列表,很多情况下都是使用递归来处理,因为该方式逻辑简单,其实一般情况下如果不牵扯单io操作,多层递归也不会有什么问题,想了一下这块也可以用堆栈做一个优化,闲来无事于是实现了一下。 代码实现 Dict类 stati
方法自己调用自己 递归实现数据区间的累加和 public class Test{ public static void main(String[] args){ int n = sim(1,3); System.out.println(n); } } public static int sum(int start,int end