1.面试官：从源码分析一下TreeSet（基于jdk1.8）
2.详解如何实现Element树形控件Tree在懒加载模式下的源码动态更新
3.有人可以帮我注释一段关于用c语言实现哈夫曼树的代码吗？
4.Redis radix tree 源码解析
5.html treehtml-tree是什么?
6.UE 八叉树Octree2源码分析

面试官：从源码分析一下TreeSet（基于jdk1.8）

       面试官可能会询问关于TreeSet（基于JDK1.8）的源码分析，实际上，源码TreeSet与HashSet类似，源码都利用了TreeMap底层的源码红黑树结构。主要特性包括：

       1. TreeSet是源码基于TreeMap的NavigableSet实现，元素存储在TreeMap的源码单词速记源码key中，value为一个常量对象。源码

       2. 不是源码直接基于TreeMap，而是源码NavigableMap，因为TreeMap本身就实现了这个接口。源码

       3. 对于内存节省的源码疑问，TreeSet在add方法中使用PRESENT对象避免了将null作为value可能导致的源码逻辑冲突。添加重复元素时，源码PRESENT确保了插入状态的源码区分。

       4. 构造函数提供了多样化的源码选项，允许自定义比较器和排序器，基本继承自HashSet的特性。

       5. 除了基本的增删操作，TreeSet还提供了如返回子集、头部尾部元素、区间查找等方法。

       总结来说，TreeSet在排序上优于HashSet，但插入和查找操作由于树的结构会更复杂，不适用于对速度有极高要求的场景。如果不需要排序，HashSet是更好的选择。

       感谢您的关注，关于TreeSet的github 下载 源码源码解析就介绍到这里。

详解如何实现Element树形控件Tree在懒加载模式下的动态更新

        Element提供的Tree树形控件，可以用清晰的层级结构展示信息，还可以展开或折叠。Tree支持两种加载模式：一次性加载全部树节点和懒加载模式。所谓懒加载模式，是指当需要展开父节点时才渲染子节点。懒加载模式的应用场景适合树节点数据量大的情形，在一定程度上可以优化图形用户界面的响应效率以及提升用户体验。但是，懒加载模式对数据动态刷新应用需求的支持不尽如意。树形控件节点一旦展开就缓存在本地，后续不会再继续更新和刷新节点数据。本文将介绍如何实现Element树形控件Tree在懒加载模式下的动态更新。具体需求如下图所示：

       动态更新需求

       当Select选择器选择箱变、逆变器、汇流箱或组串等类型时，Tree树形控件会动态刷新显示相应类型的设备名称。我们知道在懒加载模式下，Tree树形控件节点一旦展开，就不再重新加载节点数据。那么如何实现在选择不同类型时动态刷新树形控件节点数据显示呢？一种实现思路是在Select选择器发生变化时，在change事件中清空Tree树形控件的全部子节点，然后再重新加载树形控件节点数据。关键代码如下图所示：

       清空树形控件节点

       首先，通过树形控件的父节点清空所有子节点数据，然后调用loadNode1方法重新构建树形控件懒加载数据。loadNode1是树形控件load属性指定的加载树的方法，该方法在加载树或者展开某个节点时会被自动调用。彩票采集源码

       我们可以看到，传递给loadNode1方法有两个参数，this.node和this.resolve，这两个参数都是树形控件顶层节点属性数值。那么，是如何获取到这两个参数数值的呢？具体方法是：首先，申明node和reslove两个变量用于保存顶层节点的node和reslove数值。然后，在树形控件加载时将node.level===0情况下的node和reslove数值保存。如下图所示：

       获取顶层节点

       loadNode1内部是通过reslove方法，将数据逐级推至树形控件数据结构中的。先执行reslove方法的数据是父节点，后执行reslove方法的数据是子节点，在无子节点的情况下通过调用reslove([])实现。

       结束语：至此，实现了Element的Tree树形控件懒加载模式下的节点数据动态更新。在子节点数据量大的情况下，懒加载和动态更新机制，在一定程度上解决了响应效率问题，也提升了用户体验。

       补充:element ui 懒加载树节点内子项的动态更新

       <el-tree

        :props="props1"

        :load="loadNode1"

        lazy

        show-checkbox>

       </el-tree>

       <script>

        export default {

        data() {

        return {

        props1: {

        label: 'name',

        children: 'zones',

        isLeaf: 'leaf'

        },

        };

        },

        methods: {

        loadNode1(node, resolve) {

        if (node.level === 0) {

        return resolve([{ name: 'region' }]);

        }

        if (node.level > 1) return resolve([]);

        setTimeout(() => {

        const data = [{

        name: 'leaf',

        leaf: true

        }, {

        name: 'zone'

        }];

        resolve(data);

        }, );

        }

        }

        };

       </script>

       上面代码是element ui官方树懒加载的实例。实现就是添加lazy，绑定一个load属性，点击节点的时候，就会触发loadNode1的方法，将数据刷到点击的节点里面。

       这里的问题是：如果该节点load过数据，再次点击是windows播放源码不会触发loadNode1这个方法的，但是这个节点下的子节点也许会动态增加或者删除

       解决的思路是：

       1、得到选中的节点

       2、将选中节点的子节点全部删除

       3、将选中节点的子节点数据手动刷到该节点内

       我查过element ui源码，这里用到源码内的方法，所以我们实现下来很方便，只要三行代码

       function refreshLazyTree(node, children) {

        var theChildren = node.childNodes

        theChildren.splice(0, theChildren.length)

        node.doCreateChildren(children)

       }

       1、node就是选中的的节点（也就是点击展开的节点），你可以通过element ui里的getNode方法获得，也可以直接监听@node-click事件直接获取选中的节点。

       2、children就是node这个节点的子项

       3、通过splice方法删除node节点下的所有子项

       4、调用doCreateChildren创建子项就ok了

有人可以帮我注释一段关于用c语言实现哈夫曼树的代码吗？

       JPEG中就应用了哈夫曼编码。 首先介绍什么是哈夫曼树。哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点

       的权值乘上其到根结点的 路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。

       树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)  ，N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的导航平台源码叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。 可以证明哈夫曼树的WPL是最小的。

       哈夫曼编码步骤：

       一、对给定的n个权值{ W1,W2,W3,...,Wi,...,Wn}构成n棵二叉树的初始集合F= { T1,T2,T3,...,Ti,...,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个权值为Wi的根结点，它的左右子树均为空。（为方便在计算机上实现算 法，一般还要求以Ti的权值Wi的升序排列。）

       二、在F中选取两棵根结点权值最小的树作为新构造的二叉树的左右子树，新二叉树的根结点的权值为其左右子树的根结点的权值之和。

       三、从F中删除这两棵树，并把这棵新的二叉树同样以升序排列加入到集合F中。

       四、重复二和三两步，直到集合F中只有一棵二叉树为止。

       简易的理解就是，假如我有A,B,C,D,E五个字符，出现的频率（即权值）分别为5,4,3,2,1,那么我们第一步先取两个最小权值作为左右子树构造一个新树，即取1，2构成新树，其结点为1+2=3，如图：

       请点击输入描述

       虚线为新生成的结点，第二步再把新生成的权值为3的结点放到剩下的集合中，所以集合变成{ 5,4,3,3}，再根据第二步，取最小的两个权值构成新树，如图：

       请点击输入描述

       再依次建立哈夫曼树，如下图：

       请点击输入描述

       其中各个权值替换对应的字符即为下图：

       请点击输入描述

       所以各字符对应的编码为：A->,B->,C->,D->,E->

       霍夫曼编码是一种无前缀编码。解码时不会混淆。其主要应用在数据压缩，加密解密等场合。

       C语言代码实现：

       /*-------------------------------------------------------------------------

       * Name:   哈夫曼编码源代码。

       * Date:   ..

       * Author: Jeffrey Hill+Jezze(解码部分)

       * 在 Win-TC 下测试通过

       * 实现过程：着先通过 HuffmanTree() 函数构造哈夫曼树，然后在主函数 main()中

       *           自底向上开始(也就是从数组序号为零的结点开始)向上层层判断，若在

       *           父结点左侧，则置码为 0,若在右侧,则置码为 1。最后输出生成的编码。

       *------------------------------------------------------------------------*/

       #include <stdio.h>

       #include<stdlib.h>

       #define MAXBIT      

       #define MAXVALUE  

       #define MAXLEAF    

       #define MAXNODE    MAXLEAF*2 -1

       typedef struct

       {

       int bit[MAXBIT];

       int start;

       } HCodeType;        /* 编码结构体 */

       typedef struct

       {

       int weight;

       int parent;

       int lchild;

       int rchild;

       int value;

       } HNodeType;        /* 结点结构体 */

       /* 构造一颗哈夫曼树 */

       void HuffmanTree (HNodeType HuffNode[MAXNODE],  int n)

       {

       /* i、j： 循环变量，m1、m2：构造哈夫曼树不同过程中两个最小权值结点的权值，

       x1、x2：构造哈夫曼树不同过程中两个最小权值结点在数组中的序号。*/

       int i, j, m1, m2, x1, x2;

       /* 初始化存放哈夫曼树数组 HuffNode[] 中的结点 */

       for (i=0; i<2*n-1; i++)

       {

       HuffNode[i].weight = 0;//权值

       HuffNode[i].parent =-1;

       HuffNode[i].lchild =-1;

       HuffNode[i].rchild =-1;

       HuffNode[i].value=i; //实际值，可根据情况替换为字母

       } /* end for */

       /* 输入 n 个叶子结点的权值 */

       for (i=0; i<n; i++)

       {

       printf ("Please input weight of leaf node %d: \n", i);

       scanf ("%d", &HuffNode[i].weight);

       } /* end for */

       /* 循环构造 Huffman 树 */

       for (i=0; i<n-1; i++)

       {

       m1=m2=MAXVALUE;     /* m1、m2中存放两个无父结点且结点权值最小的两个结点 */

       x1=x2=0;

       /* 找出所有结点中权值最小、无父结点的两个结点，并合并之为一颗二叉树 */

       for (j=0; j<n+i; j++)

       {

       if (HuffNode[j].weight < m1 && HuffNode[j].parent==-1)

       {

       m2=m1;

       x2=x1;

       m1=HuffNode[j].weight;

       x1=j;

       }

       else if (HuffNode[j].weight < m2 && HuffNode[j].parent==-1)

       {

       m2=HuffNode[j].weight;

       x2=j;

       }

       } /* end for */

       /* 设置找到的两个子结点 x1、x2 的父结点信息 */

       HuffNode[x1].parent  = n+i;

       HuffNode[x2].parent  = n+i;

       HuffNode[n+i].weight = HuffNode[x1].weight + HuffNode[x2].weight;

       HuffNode[n+i].lchild = x1;

       HuffNode[n+i].rchild = x2;

       printf ("x1.weight and x2.weight in round %d: %d, %d\n", i+1, HuffNode[x1].weight, HuffNode[x2].weight);  /* 用于测试 */

       printf ("\n");

       } /* end for */

       /*  for(i=0;i<n+2;i++)

       {

       printf(" Parents:%d,lchild:%d,rchild:%d,value:%d,weight:%d\n",HuffNode[i].parent,HuffNode[i].lchild,HuffNode[i].rchild,HuffNode[i].value,HuffNode[i].weight);

       }*///测试

       } /* end HuffmanTree */

       //解码

       void decodeing(char string[],HNodeType Buf[],int Num)

       {

       int i,tmp=0,code[];

       int m=2*Num-1;

       char *nump;

       char num[];

       for(i=0;i<strlen(string);i++)

       {

       if(string[i]=='0')

       num[i]=0;

       else

       num[i]=1;

       }

       i=0;

       nump=&num[0];

       while(nump<(&num[strlen(string)]))

       { tmp=m-1;

       while((Buf[tmp].lchild!=-1)&&(Buf[tmp].rchild!=-1))

       {

       if(*nump==0)

       {

       tmp=Buf[tmp].lchild ;

       }

       else tmp=Buf[tmp].rchild;

       nump++;

       }

       printf("%d",Buf[tmp].value);

       }

       }

       int main(void)

       {

       HNodeType HuffNode[MAXNODE];            /* 定义一个结点结构体数组 */

       HCodeType HuffCode[MAXLEAF],  cd;       /* 定义一个编码结构体数组， 同时定义一个临时变量来存放求解编码时的信息 */

       int i, j, c, p, n;

       char pp[];

       printf ("Please input n:\n");

       scanf ("%d", &n);

       HuffmanTree (HuffNode, n);

       for (i=0; i < n; i++)

       {

       cd.start = n-1;

       c = i;

       p = HuffNode[c].parent;

       while (p != -1)   /* 父结点存在 */

       {

       if (HuffNode[p].lchild == c)

       cd.bit[cd.start] = 0;

       else

       cd.bit[cd.start] = 1;

       cd.start--;        /* 求编码的低一位 */

       c=p;

       p=HuffNode[c].parent;    /* 设置下一循环条件 */

       } /* end while */

       /* 保存求出的每个叶结点的哈夫曼编码和编码的起始位 */

       for (j=cd.start+1; j<n; j++)

       { HuffCode[i].bit[j] = cd.bit[j];}

       HuffCode[i].start = cd.start;

       } /* end for */

       /* 输出已保存好的所有存在编码的哈夫曼编码 */

       for (i=0; i<n; i++)

       {

       printf ("%d 's Huffman code is: ", i);

       for (j=HuffCode[i].start+1; j < n; j++)

       {

       printf ("%d", HuffCode[i].bit[j]);

       }

       printf(" start:%d",HuffCode[i].start);

       printf ("\n");

       }

       /*    for(i=0;i<n;i++){

       for(j=0;j<n;j++)

       {

       printf ("%d", HuffCode[i].bit[j]);

       }

       printf("\n");

       }*/

       printf("Decoding?Please Enter code:\n");

       scanf("%s",&pp);

       decodeing(pp,HuffNode,n);

       getch();

       return 0;

       }

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 对应的所有 key 信息。本文解析在 Redis 中实现 radix tree 的核心内容。

       核心数据结构的定义如下：

       每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的 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，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、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。

html treehtml-tree是什么?

       HTML-Tree是一组实用的Perl编程模块，其核心作用是帮助开发者从HTML源代码中解析并构建结构化的树状数据。这款工具主要由HTML-TreeBuilder和HTML-Element两个模块构成。

       HTML-TreeBuilder模块是HTML-Tree的核心组件，它通过应用HTML-Parser技术，将复杂的HTML文档分解为一系列的标记，这些标记就像树的节点，形成了一个清晰的层次结构。这个过程就像是将HTML源代码逐层剥开，转化为易于理解和操作的树形结构。

       在HTML-TreeBuilder生成的解析树中，用户可以得到一系列的对象，这些对象都是HTML-Element类的实例。HTML-Element类是HTML-TreeBuilder构建树结构的基础，它定义了每个标记的属性和内容，使得开发者能够方便地遍历和操作树中的每个元素。

       总的来说，HTML-Tree就是一套强大的HTML解析工具，它通过树形结构的方式，为开发者提供了处理HTML文档的高效方式，使得复杂的HTML解析任务变得直观且易于管理。无论是提取数据、遍历结构，还是进行样式和内容的修改，HTML-Tree都能提供强大的支持。

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。