再帰アルゴリズムとコード分析を使用してデータベースを Java ツリー構造に解析する方法
この記事では、Java ツリー構造へのデータベース解析と組み合わせた再帰アルゴリズムを使用したコード解析の関連情報を主に紹介します
1 テーブル構造と対応するテーブル データを準備します。テーブル構造:
create table TB_TREE ( CID NUMBER not null, CNAME VARCHAR2(50), PID NUMBER //父节点 )
b、テーブルデータ:
insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (1, '中国', 0); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (2, '北京市', 1); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (3, '广东省', 1); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (4, '上海市', 1); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (5, '广州市', 3); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (6, '深圳市', 3); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (7, '海珠区', 5); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (8, '天河区', 5); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (9, '福田区', 6); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (10, '南山区', 6); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (11, '密云县', 2); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (12, '浦东', 4);
2. TreeNode オブジェクト、tb_tree
public class TreeNode implements Serializable {
private Integer cid;
private String cname;
private Integer pid;
private List nodes = new ArrayList();
public TreeNode() {
}
//getter、setter省略
}
に対応
3. テストデータ
public class TreeNodeTest {
@Test
public void loadTree() throws Exception{
System.out.println(JsonUtils.javaToJson(recursiveTree(1)));
}
/**
* 递归算法解析成树形结构
*
* @param cid
* @return
* @author jiqinlin
*/
public TreeNode recursiveTree(int cid) {
//根据cid获取节点对象(SELECT * FROM tb_tree t WHERE t.cid=?)
TreeNode node = personService.getreeNode(cid);
//查询cid下的所有子节点(SELECT * FROM tb_tree t WHERE t.pid=?)
List childTreeNodes = personService.queryTreeNode(cid);
//遍历子节点
for(TreeNode child : childTreeNodes){
TreeNode n = recursiveTree(child.getCid()); //递归
node.getNodes().add(n);
}
return node;
}
}
出力されるjson形式は次のとおりです:
{ "cid": 1, "nodes": [ { "cid": 2, "nodes": [ { "cid": 11, "nodes": [ ], "cname": "密云县", "pid": 2 } ], "cname": "北京市", "pid": 1 }, { "cid": 3, "nodes": [ { "cid": 5, "nodes": [ { "cid": 7, "nodes": [ ], "cname": "海珠区", "pid": 5 }, { "cid": 8, "nodes": [ ], "cname": "天河区", "pid": 5 } ], "cname": "广州市", "pid": 3 }, { "cid": 6, "nodes": [ { "cid": 9, "nodes": [ ], "cname": "福田区", "pid": 6 }, { "cid": 10, "nodes": [ ], "cname": "南山区", "pid": 6 } ], "cname": "深圳市", "pid": 3 } ], "cname": "广东省", "pid": 1 }, { "cid": 4, "nodes": [ { "cid": 12, "nodes": [ ], "cname": "浦东", "pid": 4 } ], "cname": "上海市", "pid": 1 } ], "cname": "中国", "pid": 0 }
概要
以上が再帰アルゴリズムとコード分析を使用してデータベースを Java ツリー構造に解析する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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はい、C++ ラムダ式は std::function を使用して再帰をサポートできます。std::function を使用して Lambda 式への参照をキャプチャします。キャプチャされた参照を使用すると、ラムダ式はそれ自体を再帰的に呼び出すことができます。

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再帰アルゴリズムは、関数の自己呼び出しを通じて構造化された問題を解決します。利点は、シンプルで理解しやすいことですが、欠点は、効率が低く、スタック オーバーフローを引き起こす可能性があることです。非再帰アルゴリズムは、明示的に管理することで再帰を回避します。スタック データ構造の利点は、より効率的でスタックのオーバーフローを回避できることですが、欠点はコードがより複雑になる可能性があることです。再帰的か非再帰的かの選択は、問題と実装の特定の制約によって異なります。

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

再帰関数は、文字列処理の問題を解決するためにそれ自体を繰り返し呼び出す手法です。無限再帰を防ぐために終了条件が必要です。再帰は、文字列の反転や回文チェックなどの操作で広く使用されています。

1. 58 Portraits プラットフォーム構築の背景 まず、58 Portraits プラットフォーム構築の背景についてお話ししたいと思います。 1. 従来のプロファイリング プラットフォームの従来の考え方ではもはや十分ではありません。ユーザー プロファイリング プラットフォームを構築するには、複数のビジネス分野からのデータを統合して、ユーザーの行動や関心を理解するためのデータ マイニングも必要です。最後に、ユーザー プロファイル データを効率的に保存、クエリ、共有し、プロファイル サービスを提供するためのデータ プラットフォーム機能も必要です。自社構築のビジネス プロファイリング プラットフォームとミドルオフィス プロファイリング プラットフォームの主な違いは、自社構築のプロファイリング プラットフォームは単一のビジネス ラインにサービスを提供し、オンデマンドでカスタマイズできることです。ミッドオフィス プラットフォームは複数のビジネス ラインにサービスを提供し、複雑な機能を備えていることです。モデリングを提供し、より一般的な機能を提供します。 2.58 中間プラットフォームのポートレート構築の背景のユーザーのポートレート 58

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