2020年5月12日
二叉搜索树的划分
摘要： 划分操作为找出二叉树中第k个最小关键字的数据项，并通过一些操作使其位于树根。 为了找出一棵二叉搜索树中含有第k个最小关键字的数据项，我们检查左子树的节点数量。若那里存在k个节点，那么我们返回树根处的数据项。否则，若左子树拥有k个以上节点，我们就递归地在那里寻找第k个最小的节点。如果这两个条件都不成立 阅读全文
posted @ 2020-05-12 23:07 ~宁静致远~ 阅读(185) 评论(0) 推荐(0)
在二叉搜索树的根进行插入
摘要： 对二叉树可以进行底部插入，也可以进行根部插入，使得每个新节点插入到树根。 假设被插入数据项的关键字大于树根的关键字。我们可以这样着手建造一棵新树：把新数据项放入一个新的根节点，把原有根作为左子树，原有根的右子树作为新树的右子树。然而右子树也许包含一些较小的关键字，所以我们必须做更多的工作才能完成这次 阅读全文
posted @ 2020-05-12 21:11 ~宁静致远~ 阅读(329) 评论(0) 推荐(0)
自上而下2-3-4树
摘要： 自上而下2-3-4树可以保证每个插入和搜索操作的开销为该树大小的对数。 2-3-4搜索树是一棵或者为空、或者由以下三类节点组成的树：二节点，具有一个关键字、一个左链接指向带有较小关键字的一棵树、一个右链接指向带有较大关键字的一棵树；三节点，具有两个关键字、一个左链接指向带有较小关键字的一棵树、一个中 阅读全文
posted @ 2020-05-12 18:35 ~宁静致远~ 阅读(176) 评论(0) 推荐(0)
2020年4月26日
二叉搜索树
摘要： 二叉搜索树是一棵二叉树，其中它的每个内部节点都有一个相关的关键字，并有以下附加性质：任意节点中的关键字大于或等于该节点左子树中所有节点含有的关键字，并小于或等于该节点右子树中所有节点含有的关键字。 二叉搜索树作为符号表的实现基础，可以使得搜索、插入、选择和排序等符号表操作在平均情况下具有最快性能。 阅读全文
posted @ 2020-04-26 12:14 ~宁静致远~ 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)
2020年4月22日
堆排序
摘要： 在经典堆排序算法中直接用fixDown操作。for循环构造堆，然后while循环把最大元素和最末尾的元素互换并且修复堆，直到堆为空为止。 堆排序比快速排序慢，但比归并排序快，而且不需要额外的储存空间，且运行时间对输入并不是特别敏感。 1 template <class Item> 2 void he 阅读全文
posted @ 2020-04-22 22:16 ~宁静致远~ 阅读(115) 评论(0) 推荐(0)
2020年4月19日
优先队列及堆
摘要： 1.优先队列是一个数据结构，队列中的记录是有关键字的，它支持两个基本操作：插入新记录和删除关键字最大的记录。 2.堆排序，如果一棵树中每个节点中的关键字都大于或等于所有子节点中的关键字，就称它为按堆排序。 若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 阅读全文
posted @ 2020-04-19 18:00 ~宁静致远~ 阅读(189) 评论(0) 推荐(0)
2020年4月16日
企业价值评估三大方法
摘要： 1.现金流折现法 企业价值等于剩余存在期内自由现金流的折现值。自由现金流是企业经营活动流入现金净额，减去维持现有生意运转必需的现金投入。实践中一般用经营现金流入净额减去投资活动现金流出。 2.清算价值法 价值低于企业有形资产账面值的企业 3.股市价值法 选择与目标公司具有较强可比性的公司，参照其当前 阅读全文
posted @ 2020-04-16 23:53 ~宁静致远~ 阅读(3306) 评论(0) 推荐(0)
杜邦分析
摘要： 杜邦分析是对企业财务的总体分析方法，其通过对净资产收益率的分解，寻找和挖掘驱动利润的关键因素，是一套实用和高效的财务工具。 净资产收益率=净利润/净资产=净利润/销售收入*销售收入/平均总资产*平均总资产/净资产 这个分解，将企业投入资本获取净利润的途径，拆成了三部分：产品净利润率、总资产周转率和杠 阅读全文
posted @ 2020-04-16 23:04 ~宁静致远~ 阅读(482) 评论(0) 推荐(0)
企业财务分析四步走
摘要： 第一步：浏览资产负债表和利润表各科目，关注有无异常，即某科目出现明显过大比例的变动。例如，资产负债表中重点关注应收账款、应收票据、其他应收款、长期待摊费用、应付票据、应付账款、其他应付款及短期借款。利润表中重点关注营业利润、营业利润中公允价值变动收益、投资收益及资产减值损失三者之和在营业利润中的占比 阅读全文
posted @ 2020-04-16 00:11 ~宁静致远~ 阅读(407) 评论(0) 推荐(0)
2020年1月14日
切比雪夫不等式
摘要： 切比雪夫不等式：对于任何分布的观测样本，观测样本落在偏离其均值k个标准差范围内的概率最小为$1-1/k^2$，对于所有k>1成立。 $P(-k\sigma<x-\mu<k\sigma)\geqslant 1-1/k^2 $其中，$k>1$ 根据切比雪夫不等式，样本落在偏离均值3个标准差的概率可能达到 阅读全文
posted @ 2020-01-14 13:02 ~宁静致远~ 阅读(2189) 评论(0) 推荐(0)