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1.Ҷ?叶影?Ӱ??Դ??
2.Redis radix tree 源码解析
3.叶子树简介
4.动态叶子flash代码
5.Cobar源码分析之AST
6.UE 八叉树Octree2源码分析
Ҷ??Ӱ??Դ??
哈弗曼压缩
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include<iostream.h>
#include<fstream.h>
#define MaxNodes
#define MaxBufSize
#define MaxBits
struct Node
{
unsigned char b;
int count;
int parent,lch,rch;
char bits[MaxBits];
}Nodes[MaxNodes];
ifstream ifile;
ofstream ofile;
char *fname=new char();
unsigned char c;
char buf[MaxBufSize];
int flen;
int NodesNum;
void decompress();
void compress();
void charCount();
void initNodes();
void creatHuffTree();
void huffCoding();
void sortByCount();
int FindMin(int curlen);
void comToFile();
void decomToFile();
void clearSDS();
void locChar(int loc,int i);
void main()
{
char choice;
while(1)
{
cout<<" ------------------------------------------------------"<<endl;
cout<<" # 0.退出 #"<<endl;
cout<<" # 1.压缩 #"<<endl;
cout<<" # 2.解压 #"<<endl;
cout<<" ------------------------------------------------------"<<endl;
do
{
cout<<"请选择："<<endl;
cin>>choice;
if(choice!='0' && choice!='1' && choice!='2')
{
cout<<"输入出错！请重新输入！视源"<<endl;
}
}
while(choice!='0' && choice!='1' && choice!='2');
switch(choice)
{
case '0':cout<<"成功退出！叶影"<<endl;exit(0); break;
case '1':compress();break;
case '2':decompress();break;
}
}
}
void compress()
{
cout<<"请输入待压缩的视源文件名：";
cin>>fname;
ifile.open(fname,ios::nocreate|ios::binary);
if(!ifile)
{
cout<<"文件不存在!"<<endl;
return;
}
charCount();
initNodes();
sortByCount();
creatHuffTree();
huffCoding();
cout<<"请输入压缩后的文件名：";
cin>>fname;
ofile.open(fname,ios::binary);
ofile.write((char*)&NodesNum,sizeof(NodesNum));
ofile.write((char*)&flen,sizeof(flen));
for(int i=0;i<NodesNum;i++)
{
ofile.write((char*)&Nodes[i].b,sizeof(Nodes[i].b));
ofile.write((char*)&Nodes[i].count,sizeof(Nodes[i].count));
}
comToFile();
ifile.close();
ofile.close();
clearSDS();
}
void decompress()
{
clearSDS();//不加此句，关闭程序再解压，叶影会提示BUF出错
cout<<"请输入待解压的视源ciaq溯源码官方文件名：";
cin>>fname;
ifile.open(fname,ios::nocreate|ios::binary);
if(!ifile)
{
cout<<"文件不存在!"<<endl;
return;
}
ifile.read((char*)&NodesNum,sizeof(NodesNum));
ifile.read((char*)&flen,sizeof(flen));
cout<<NodesNum<<" "<<flen<<endl;
for(int i=0;i<NodesNum;i++)
{
ifile.read((char*)&Nodes[i].b,sizeof(Nodes[i].b));
ifile.read((char*)&Nodes[i].count,sizeof(Nodes[i].count));
}
creatHuffTree();
cout<<"请输入解压后的文件名：";
cin>>fname;
ofile.open(fname);
decomToFile();
ifile.close();
ofile.close();
clearSDS();
}
void clearSDS()//SDS is short for Shared Data Structure
{
NodesNum=flen=c=0;
for(int i=0;i<MaxNodes;i++)
{
Nodes[i].b=0;
Nodes[i].count=0;
Nodes[i].parent=Nodes[i].lch=Nodes[i].rch=-1;
buf[i]=0;
for(int j=0;j<MaxBits;j++) Nodes[i].bits[j]=0;
}
}
void comToFile()
{
ifile.clear();
ifile.seekg(0);
char tbuf[]="";
while(ifile.get(c))
{
for(int i=0;i<NodesNum;i++)
{
if(c==Nodes[i].b)
{
strcat(buf,Nodes[i].bits);
break;
}
}
while(strlen(buf)>=8)
{
memcpy(tbuf,buf,8);
c=(char)strtol (tbuf,NULL,2);
memmove(buf,buf+8,strlen(buf)+1-8);
ofile.write((char*)&c,sizeof(c));
}
}
if(strlen(buf)>0)//剩余
{
strcat(buf,"");//最多接7个0即可
memcpy(tbuf,buf,8);
c=(char)strtol (tbuf,NULL,2);
ofile.write((char*)&c,sizeof(c));
}
}
void decomToFile()
{
while (ifile.get(c)) //while(!ifile.eof()),老样子
{ //ifile.read((char*)&c,sizeof(c));
char tbuf[]="";
char rbuf[]="";
itoa((int)c,rbuf,2);
strcpy(tbuf+8-strlen(rbuf),rbuf);
memmove(buf+strlen(buf),tbuf,8);//末尾会多一个tbuf，无碍
while(strlen(buf)>&&flen>0) locChar(2*NodesNum-2,叶影0);
}
while(strlen(buf)>0&&flen>0) locChar(2*NodesNum-2,0);
}
void locChar(int loc,int i)//递归得出字符
{
if((Nodes[loc].lch==-1)&&(Nodes[loc].rch==-1))
{
ofile.write((char*)&Nodes[loc].b,sizeof(Nodes[loc].b));
flen--;
//memmove(buf,buf+i,strlen(buf)-i+1);
//memmove(buf,buf+i,-i);//Very improtant code modified at here!
memcpy(buf,buf+i,-i);//Same result Like the line Above!Maybe not effective
return;
}
else
{
switch( buf[i])
{
case '0': loc=Nodes[loc].lch;break;
case '1': loc=Nodes[loc].rch;break;
default: cout<<"buf中出错！"<<endl;break;
}
i++;
locChar(loc,视源i);
}
}
void charCount()//统计字符出现次数
{
while(ifile.get(c))
{
Nodes[c].count++;
flen++;//得出文件长度
}
}
void initNodes()//初始化
{
for(int i=0;i<MaxNodes;i++)
{
if(Nodes[i].count!=0)
Nodes[i].b=(unsigned char)i;
else Nodes[i].b=0;
Nodes[i].parent=Nodes[i].lch=Nodes[i].rch=-1;
}
}
void creatHuffTree()//建树
{
int t=2*NodesNum-1;
for(int i=NodesNum;i<t;i++)
{
int loc=FindMin(i);
Nodes[i].count=Nodes[loc].count;
Nodes[loc].parent=i;
Nodes[i].lch=loc;
loc=FindMin(i);
Nodes[i].count+=Nodes[loc].count;
Nodes[loc].parent=i;
Nodes[i].rch=loc;
}
Nodes[t-1].parent=-1;
}
int FindMin(int curlen)//找没有父结点，且Count最小的叶影节点
{
int loc=curlen-1;//找不到，返回最后一个，视源最后一个不在查找范围
for(int i=0;i<curlen;i++)
{
if(Nodes[i].count<=Nodes[loc].count)
{
if(Nodes[i].parent==-1)
loc=i;
}
}
return loc;
}
void huffCoding()//根据树来编码
{
int Pid,叶影t;//Parent id
for(int i=0;i<NodesNum;i++)
{
t=i;
while(Nodes[t].parent!=-1)
{
Pid=Nodes[t].parent;
if(Nodes[Pid].lch==t) //置左分支编码0
{ //函数原型：void *memmove( void *dest, const void *src, size_t count );
memmove(Nodes[i].bits+1,Nodes[i].bits,strlen(Nodes[i].bits)+1);
Nodes[i].bits[0]='0';
}
else //置右分支编码1
{
memmove(Nodes[i].bits+1,Nodes[i].bits,strlen(Nodes[i].bits)+1);
Nodes[i].bits[0]='1';
}
t=Pid;
}
}
}
//降序
void sortByCount()
{
Node tempNode;
for(int i=0;i<MaxNodes;i++)
for(int j=MaxNodes-1;j>i;j--)
{
if(Nodes[i].count<Nodes[j].count)
{
tempNode=Nodes[i];
Nodes[i]=Nodes[j];
Nodes[j]=tempNode;
}
}
for(i=0;i<MaxNodes;i++) if(Nodes[i].count==0) break;
NodesNum=i;//关键得出有效叶子结点个数NodesNum
}
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 对应的视源所有 key 信息。本文解析在 Redis 叶影中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的视源定义如下：
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的叶影 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，nat穿透 源码插入 "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。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、jsp 后台 源码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。
叶子树简介
叶子树是一个专注于PHP框架和基础编程的在线平台，致力于为PHP开发者提供详尽的资源和学习支持。在这里，您能找到丰富的PHP技术内容，如源码分享和问题解答，使您能够深入理解并提升PHP开发技能。
叶子树不仅是一个学习的网站，它还构建了一个专业的社区，为开发者们提供一个交流和分享知识的环境。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能在这里找到适合自己的学习资料和解决方案。
对于热衷于广告程序的朋友们，叶子树同样开放和欢迎，android源码书籍我们理解广告对于推广和互动的重要性，同时也致力于提供一个专业、纯粹的学习空间。无论您是寻找广告相关资源，还是寻求技术上的帮助，叶子树都将是您的理想之选。
总之，叶子树是一个全方位服务于PHP开发者的网站，无论是新手求知，还是资深开发者提升，都能在这里找到价值。欢迎您的光临，让我们一起在PHP的世界里探索和成长。
动态叶子flash代码
两种动态叶子的透明 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，来改变枫叶的尺寸。
操作指南如下：
步骤 1：进入控制面板，选择个人首页维护。
步骤 2：点击“自定义空白面板”并添加。
步骤 3：在“显示源代码”前的方框中打钩，文档会显示 DIV 标签。
步骤 4：复制并粘贴上述任一组代码。adb android源码
步骤 5：再次打钩“显示源代码”前的方框，钩号消失。
步骤 6：保存更改，返回自定义设置。
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。
欢迎访问我的博客。
Cobar源码分析之AST
Cobar是一款阿里开源的数据库中间件，专注于分库分表的路由功能。SQL，作为一种领域语言，广泛用于关系型数据库的管理和操作，其执行流程一般包括词法分析、语法分析、语义分析生成AST（抽象语法树），然后由优化器生成执行计划，最后由执行引擎执行。
在Cobar中，SQL Parser负责将SQL语句解析为AST。开发SQL Parser通常有两种方式。Cobar的SQL Parser经历了三个版本迭代，主要目的是提升性能。本文将深入解析Cobar中的SQL Parser和AST，包括其结构、操作和应用。
AST（抽象语法树）直观表示SQL语句的结构。以SQL语句“select id,type from goods as g where type in (select type from type_config where status = 0)”为例，Cobar SQL Parser将其解析为AST对象，其根节点为select语句，其他属性为叶子节点。
AST的Node定义包括accept方法，用于遍历树结构。实现AST主要涉及几个类，如ComparisionEqualsExpression，其中1为比较的左右表达式，2为判断符，3为计算表达式。evaluationInternal方法实现比较逻辑，将表达式结构化并穷举后，实现简单的数值比较。
AST操作中，遍历是最基本的，利用ASTNode的accept方法和SQLASTVisitor接口实现。SQLParserDelegate.parse(sql)解析结果为DMLSelectStatement对象，其visit方法负责构建SQL输出格式。MySQLOutputASTVisitor实现遍历并输出SQL语句，如“SELECT id, type FROM goods AS G WHERE type IN (SELECT type FROM type_config WHERE status = 0)”。Cobar利用AST进行分库分表，获取表名、列名、比较的值。
AST还可以生成SQL特征，如将原始SQL归一化为“select id, name, age from user as u where age >= ?”，在进行SQL慢查询统计、限流等操作时非常有用。Cobar利用AST对线上SQL进行安全检查，拦截无条件的update或delete语句。
本文从SQL AST的来源、结构、遍历原理、应用等方面进行介绍，通过Cobar项目中的单元测试，读者可以实际感受AST的功能和应用。了解SQL AST有助于后端技术、架构设计、性能优化、源码阅读、问题排查等领域。
欢迎搜索关注微信公众号"捉虫大师"，获取更多后端技术分享，包括架构设计、性能优化、源码阅读、问题排查和踩坑实践等内容。
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。
