文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （249）-- 算法导论18.2 2题

2024-05-01 22:44
文章标签 chatgpt 算法 ai vs 文心一言 讯飞星火 导论 249 18.2

本文主要是介绍文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （249）-- 算法导论18.2 2题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

二、请解释在什么情况下（如果有的话），在调用 B-TREE-INSERT 的过程中，会执行冗余的 DISK-READ 或 DISK-WRITE 操作。（所谓冗余的 DISK-READ ，是指对已经在主存中的某页做 DISK-READ 。冗余的 DISK-WRITE 是指将已经存在于磁盘上的某页又完全相同地重写一遍。）。如果要写代码，请用go语言。

文心一言：

在B树（B-Tree）中，当我们进行插入操作时（例如B-TREE-INSERT），我们可能会遇到磁盘I/O操作，这些操作包括DISK-READ（从磁盘读取数据到内存）和DISK-WRITE（将内存中的数据写回到磁盘）。然而，如果我们能够优化我们的数据结构和算法，我们就可以减少冗余的I/O操作。

冗余的DISK-READ通常发生在以下情况：

缓存失效：如果B树的某个节点页（或称为“块”）已经被加载到内存中（例如在缓存中），但由于某种原因（如内存压力导致缓存被清除），我们再次尝试从磁盘中读取它。
不必要的查找：在插入过程中，如果我们不正确地跟踪节点在内存中的位置，或者使用了过时的引用，我们可能会错误地认为节点不在内存中，从而触发DISK-READ。
冗余的DISK-WRITE可能发生在以下情况：

重复写入：如果我们在内存中修改了节点，但在将其写回磁盘之前，我们没有检查磁盘上的版本是否已经被其他操作更新。
写回策略问题：如果我们的写回策略过于简单（例如，总是写回修改过的节点），而没有考虑是否实际发生了更改，那么即使节点没有变化，我们也可能会将其写回磁盘。
为了优化并减少冗余的I/O操作，我们可以采取以下策略：

使用缓存：跟踪哪些节点页当前在内存中，并在需要时重用它们，而不是重新从磁盘中读取。
写前日志（Write-Ahead Logging, WAL）：在将更改应用到B树之前，先将其记录到日志中。这样，如果系统崩溃，我们可以使用日志来恢复B树到一致的状态。WAL还可以帮助减少不必要的DISK-WRITE，因为我们可以仅当日志条目累积到一定程度时才将更改合并到B树中。
延迟写（Delayed Writes）：将多个更改组合成一个DISK-WRITE操作，而不是为每个更改都进行写操作。这可以通过批处理或使用某种形式的合并策略来实现。
下面是一个简化的Go语言伪代码示例，展示了如何使用缓存来减少冗余的DISK-READ：

type BTreeNodeCache struct {  // 假设我们使用map来模拟缓存，其中键是节点页的唯一标识符，值是节点页的指针  cache map[int]*BTreeNode  
}  func (cache *BTreeNodeCache) GetNode(pageID int) (*BTreeNode, bool) {  // 尝试从缓存中获取节点  if node, ok := cache.cache[pageID]; ok {  return node, true  }  // 如果节点不在缓存中，则进行DISK-READ  // 这里只是伪代码，实际的DISK-READ操作会涉及磁盘I/O  node := DiskRead(pageID)  if node != nil {  // 将节点添加到缓存中  cache.cache[pageID] = node  }  return node, false // 第二个返回值表示是否从缓存中获取  
}  // 假设的B-TREE-INSERT函数，使用BTreeNodeCache来减少冗余的DISK-READ  
func BTreeInsert(root *BTreeNode, key interface{}, value interface{}, cache *BTreeNodeCache) {  // ... 省略其他代码 ...  // 当需要访问子节点时，使用缓存  childNode, fromCache := cache.GetNode(childNodePageID)  if !fromCache {  // 如果节点不在缓存中，进行必要的初始化或进一步处理  }  // ... 省略插入逻辑 ...  // 在插入后，可能需要更新父节点或执行分裂等操作  // 这些操作也可能需要访问其他节点，同样可以使用缓存  // ... 省略其他代码 ...  
}

请注意，这只是一个简化的示例，并没有涉及DISK-WRITE的优化或具体的B树实现细节。在实际应用中，还需要考虑更多复杂的场景和优化策略。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

讯飞星火：

在B-TREE-INSERT过程中，可能会执行冗余的DISK-READ或DISK-WRITE操作的情况是：当需要分裂节点时，如果磁盘上的空闲页不足以容纳新插入的键值对，那么就需要将已有的节点数据进行移动以腾出空间。在这个过程中，可能会出现冗余的DISK-READ和DISK-WRITE操作。

以下是一个简单的Go语言实现：

package mainimport ("fmt"
)type Node struct {Keys  []intChild []*Node
}func BTreeInsert(root **Node, key int) {if *root == nil {*root = &Node{Keys: []int{key}, Child: make([]*Node, 2)}return}node := *rooti := len(node.Keys) - 1for i >= 0 && key < node.Keys[i] {i--}if node.Child[i+1] != nil {BTreeInsert(&node.Child[i+1], key)} else {node.Keys = append(node.Keys[:i+1], key)node.Child = append(node.Child[:i+2], nil)}if len(node.Keys) > 2 {splitNode(root, node)}
}func splitNode(parent **Node, node *Node) {mid := len(node.Keys) / 2newNode := &Node{Keys: node.Keys[mid:], Child: node.Child[mid+1:]}node.Keys = node.Keys[:mid]node.Child = node.Child[:mid+1]if parent == nil {*parent = &Node{Keys: []int{newNode.Keys[0]}, Child: []*Node{node, newNode}}} else {i := len(*parent).Keys - 1for i >= 0 && newNode.Keys[0] < (*parent).Keys[i] {i--}(*parent).Keys = append((*parent).Keys[:i+1], newNode.Keys[0])(*parent).Child = append((*parent).Child[:i+2], nil)(*parent).Child[i+2] = newNode}
}func main() {var root *Nodekeys := []int{10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90}for _, key := range keys {BTreeInsert(&root, key)}fmt.Println("Root:", root)
}

在这个实现中，BTreeInsert函数用于向B树中插入一个键值对。当需要分裂节点时，会调用splitNode函数来处理。在这个过程中，可能会出现冗余的DISK-READ和DISK-WRITE操作。

360智脑：

在B-树插入过程中，可能会出现冗余的磁盘读取（DISK-READ）或磁盘写入（DISK-WRITE）操作，当节点在磁盘和主存之间移动时，或者在更新磁盘上的节点时可能发生。这些情况通常与缓存失效和页面置换算法有关。

例如，假设我们有一个B-树存储在磁盘上，并且操作系统使用某种页面缓存来减少磁盘访问次数。当我们需要读取或写入一个节点时，操作系统首先检查该节点是否在缓存中。如果在缓存中，则可以直接读取或写入，避免了实际的磁盘操作。但是，如果缓存满了，新的页面进来时可能就会替换掉一些已经在缓存中的页面。这时，如果被替换的页面恰好是我们之后还需要用到的，那么下次再访问这个页面时，就不得不从磁盘重新读取，造成了冗余的磁盘读取。

同样地，如果我们写入了一个已经在缓存中的节点，然后这个节点因为某些原因被换出到磁盘，之后我们又需要写回这个节点，可能会造成冗余的磁盘写入。

这种情况的发生依赖于具体的缓存管理和页面置换策略，以及B-树操作的具体实现。在实际应用中，往往通过优化缓存利用和减少不必要的数据结构修改来尽量避免这种冗余操作。

由于这个问题比较抽象，并且与具体的操作系统和存储系统的实现细节高度相关，因此很难提供一个具体的Go语言代码示例。解决这类问题通常需要在系统层面进行优化，比如通过调整缓存大小、页面置换算法，或者通过批量操作来减少单个磁盘访问的频率。

在这里插入图片描述

智谱清言：

B树是一种自平衡的树，它维护了数据的有序分布，并允许在对数时间内进行查找、顺序访问、插入和删除的操作。B树插入操作中是否执行冗余的磁盘读写（DISK-READ 或 DISK-WRITE），主要取决于B树的实现方式和操作系统如何管理内存与磁盘之间的数据同步。

一般来说，B树节点通常会保存在内存中，而B树节点的数据条目可能分布在多个磁盘页上。在插入操作中，如果插入的键值对已经存在于某个磁盘页中，而该磁盘页尚未被加载到内存中，那么首先会执行一个磁盘读操作（DISK-READ）将该页加载到内存中，然后进行插入。如果该页已经在内存中，则不会执行磁盘读操作。

在多数情况下，冗余的磁盘写操作（DISK-WRITE）是在以下几种情况中发生的：

1.节点分裂：当一个节点因为插入新元素而变得过于满（超过B树的最小填充因子），这个节点需要分裂成两个节点。这时，分裂后的两个新节点需要被写回磁盘。

2.页替换：在节点分裂后，可能会导致父节点的空间不足，需要进行页替换或树的增长。这可能涉及到将修改后的父节点写回磁盘。

3.页更新：即使节点没有分裂，插入操作也可能导致某些内部节点的键值范围或指针需要更新，如果这些页面不在内存中，也需要写回磁盘。

以下是一个用Go语言编写的简化B树插入操作的例子。这个例子并没有处理磁盘读写操作，因为它取决于特定的磁盘IO框架和B树的实现细节：

package main
import ("fmt"
)
type BTreeNode struct {keys  []intpages []*BTreeNode
}
type BTree struct {root *BTreeNodet   int // 树的最大度数
}
func (t *BTree) insert(k int, node *BTreeNode) bool {// 查找合适的插入位置i := len(node.keys) - 1for i >= 0 && k < node.keys[i] {i--}i++// 如果是根节点，且键的数量超过t，则分裂或创建新根if node == t.root && len(node.keys) > 2*t {t.splitRoot()return t.insert(k, t.root)}// 插入键值对node.keys = append(node.keys[:i], append([]int{k}, node.keys[i:]...)...)// 检查是否需要分裂节点if len(node.keys) > 2*t {t.split(node)}return true
}
func (t *BTree) splitRoot() {newRoot := &BTreeNode{keys: []int{t.root.keys[t.t-1]}}newRoot.pages = []*BTreeNode{t.root, t.root.pages[t.t-1]}t.root = newRoott.root.pages[0].keys = t.root.keys[t.t-1:]t.root.pages[1].keys = t.root.pages[0].keys[:t.t-1]// 更新页的指针等操作...
}
func (t *BTree) split(x *BTreeNode) {// 分裂节点的逻辑...// 涉及到键的重新分配和页的创建
}
func main() {t := &BTree{t: 3}keys := []int{10, 20, 5, 6, 12, 30, 7, 17}for _, k := range keys {t.insert(k, t.root)}fmt.Println("Root keys:", t.root.keys)
}

在实际的B树实现中，磁盘读写操作通常是由底层的磁盘存储系统来管理的，应用程序通常不会直接进行磁盘操作。操作系统会提供文件系统的API来处理文件的读写，而B树的数据结构会使用这些API来保证数据的一致性和效率

天工：

在B树插入（B-Tree-INSERT）过程中可能出现的冗余磁盘读写操作通常与缓存和B树的结构有关。以下是一些可能导致冗余磁盘读写的情况：

  1. 脏页写回（Dirty Page Writeback）：当一个节点（页）被修改后，它仍然保留在内存中直到某个时候被写回到磁盘上。如果插入操作触发了一个节点分裂，并且这个节点之前已经在内存中被修改过（即为“脏页”），那么在节点分裂之前可能需要先将其写回磁盘。

  2. 冗余磁盘读取（Redundant Disk Read）：如果在插入过程中，需要访问一个已经在内存中的节点，但是由于某种原因（如页面回收机制）这个节点不在内存中，那么系统就必须从磁盘上重新读取它，即使它刚刚被写入过。

  3. 叶节点分裂（Leaf Split）：在B树中插入一个新元素时，如果该元素位于叶节点，并且由于空间不足需要进行分裂，那么可能涉及到将一部分键和指向子节点的指针移动到新创建的叶节点。如果这个过程中，涉及到的节点之前是满的（没有空间进行插入），那么这些节点可能已经在内存的“脏页”缓存中等待写入磁盘。在这种情况下，系统可能需要先将这些“脏页”写回磁盘，然后才能继续分裂过程。

  4. 非叶节点分裂（Non-leaf Node Split）：类似于叶节点分裂，如果插入发生在非叶节点并且该节点需要分裂，则可能需要将部分键和子节点指针移动到新节点。这个过程也可能涉及到先将相关的“脏页”写回磁盘。

在Go语言中实现B树并处理这些问题可能需要考虑操作系统的文件系统缓存（如Linux的页缓存）以及数据库管理系统（DBMS）通常使用的缓冲区池（Buffer Pool）管理策略。以下是一个简化的例子，展示了如何在Go中处理脏页和B树的插入：

package btreeimport ("fmt""os""syscall"
)// 模拟的B树节点
type BTreeNode struct {keys    []int // 键值集合children []*BTreeNode // 子节点
}// 模拟的B树
type BTree struct {root     *BTreeNodenodeSize int // 每个节点的最大键值数
}// 插入操作
func (bt *BTree) Insert(key int) {// 插入逻辑...// 如果根节点已满，需要进行分裂if bt.root.IsFull() {newRoot := &BTreeNode{keys:    make([]int, bt.nodeSize),children: make([]*BTreeNode, bt.nodeSize+1),}// 将根节点的内容复制到新根节点copy(newRoot.keys, bt.root.keys)copy(newRoot.children, bt.root.children)// 更新根节点bt.root = newRoot.children[0]newRoot.children[0] = newRoot.children[1]// 此处需要处理脏页写回逻辑// 例如，如果bt.root是脏页，则需要先将其写回磁盘// 这里仅为示例，实际情况下需要根据内存管理策略来实现if !bt.is干净() {fileDescriptor, err := os.OpenFile("./btree.dat", syscall.O_WRONLY|syscall.O_SYNC, 0666)if err != nil {panic(err)}defer fileDescriptor.Close()_, _ = fileDescriptor.WriteAt(bt.root.toBytes(), 0)}}
}// 检查根节点是否为“脏页”
func (bt *BTree) is干净() bool {// 实际实现应依赖于文件系统和DBMS提供的API// 这里只是为了演示，假设我们可以通过检查文件的元数据来确定// 例如，通过fstatat或fstatfs系统调用来获取文件状态信息return true
}func main() {// 创建B树实例并插入数据btree := BTree{}btree.Insert(10)btree.Insert(5)// ...更多插入操作
}

请注意，以上代码是一个高度简化的示例，仅用于说明可能的情况和概念。在实际的数据库系统或文件系统中，B树的实现将更加复杂，涉及到许多底层细节，包括但不限于内存管理、并发控制和磁盘I/O优化。特别是，对于脏页的处理和避免冗余的磁盘I/O，通常需要一个精心设计的缓冲区池（buffer pool）和提交日志（WAL，Write-Ahead Logging）系统。

灵小智：

在调用B-TREE-INSERT的过程中，可能会执行冗余的DISK-READ或DISK-WRITE操作的情况有两种：

  1. 插入的关键字已经存在于B树中。在B树的插入过程中，需要搜索目标关键字所在的叶子节点。如果目标关键字已经存在于B树中，那么在搜索到目标关键字的叶子节点时，会执行冗余的DISK-READ操作，即读取该页的内容以获取目标关键字的位置。

  2. 插入的关键字所在的页已经被装载到主存中。在B树的插入过程中，需要在叶子节点中插入新的关键字。如果该叶子节点的页已经被装载到主存中，则需要执行冗余的DISK-WRITE操作，即将该页完全相同地重写一遍。

下面是使用Go语言实现的示例代码：

// BTreeInsert 插入关键字到B树中
func BTreeInsert(tree *BTree, key int) {// 搜索插入位置leaf := searchLeafNode(tree.root, key)// 判断关键字是否已存在if leaf.hasKey(key) {return}// 插入关键字到叶子节点leaf.insert(key)// 判断叶子节点是否已经在主存中if leaf.inMemory {// 执行冗余的DISK-WRITE操作writeNodeToDisk(leaf)}
}// searchLeafNode 搜索插入位置的叶子节点
func searchLeafNode(node *TreeNode, key int) *LeafNode {if node.isLeaf() {return node.(*LeafNode)}// 在内部节点中查找子节点for i := 0; i < node.numKeys; i++ {if key < node.keys[i] {return searchLeafNode(node.children[i], key)}}return searchLeafNode(node.children[node.numKeys], key)
}// writeNodeToDisk 将节点数据写入磁盘
func writeNodeToDisk(node *Node) {// 写入磁盘操作
}

请注意，以上只是示例代码，并不完整且没有考虑各种边界情况。实际情况下，需要根据具体的B树实现和存储系统进行适当的调整和优化。

chatgpt：

在调用 B-TREE-INSERT 过程中，可能会执行冗余的 DISK-READ 或 DISK-WRITE 操作的情况如下：

  1. 插入节点时发生页分裂：当向一个已满的页插入新节点时，会导致该页进行分裂。此时需要从磁盘读取父节点以及兄弟节点的数据，并且需要将分裂后的页面重新写入磁盘。

  2. 更新索引键值：如果插入的节点所对应的索引键值已经存在于磁盘上某个页面中，为了保持数据一致性，需要先读取该页面然后再进行更新操作。

  3. 重复插入相同节点：如果在插入之前没有进行去重操作，并且要插入的节点已经存在于磁盘上某个页面中，可能会出现重复插入相同节点的情况。这样就需要先读取该页面，判断是否已经存在该节点，并避免重复写回相同内容到磁盘。

以下是一个使用Go语言实现B树插入操作并避免冗余DISK-READ和DISK-WRITE操作的示例代码：

// 定义B树结点结构
type Node struct {keys     []intchildren []*Node
}// B树插入操作
func BTreeInsert(root *Node, key int) *Node {if root == nil {return &Node{keys: []int{key}}}// 查找插入位置i := 0for ; i < len(root.keys) && key > root.keys[i]; i++ {}// 如果已存在相同的键值，则直接返回if i < len(root.keys) && key == root.keys[i] {return root}// 插入到子节点中if i < len(root.children) {root.children[i] = BTreeInsert(root.children[i], key)return root} else {newNode := &Node{keys: []int{key}}root.children = append(root.children, newNode)// 写回更新后的页面到磁盘DiskWrite(newNode)return root}
}

请注意，以上代码仅是一个简化示例，并没有实现完整的B树功能。在实际应用中，需要考虑更多细节和边界情况。

kimi：

在B树中，冗余的磁盘读写操作通常与节点的分裂和合并有关。以下是一些可能导致冗余磁盘读写操作的情况：

  1. 节点分裂：当一个节点满了（即达到最大容量），需要分裂时，会创建一个新的节点，并将一半的键值和子节点复制到新节点中。如果原节点已经在内存中，分裂操作可能涉及将相同的数据写回磁盘。

  2. 节点合并：在删除操作中，如果一个节点的键值数量降低到最小容量以下，可能需要与兄弟节点合并。这可能导致从内存到磁盘的不必要写入，特别是当合并后的节点与之前的内容完全相同时。

  3. 重新平衡：B树在插入和删除操作中可能需要重新平衡，这可能涉及节点间的键值交换。如果这些节点已经在内存中，重新平衡可能导致不必要的磁盘写入。

  4. 缓存机制：如果系统使用了磁盘缓存，那么即使数据已经在内存中，系统仍然可能会执行磁盘读写操作，以保持缓存的一致性。

  5. 日志记录：在某些情况下，为了确保数据的一致性和恢复能力，系统可能会执行额外的磁盘写入操作来记录事务日志。

在实际的B树实现中，为了减少冗余磁盘读写，可以采取以下措施：

  • 延迟写入：通过延迟策略，将多个磁盘写入操作合并为一个，减少磁盘I/O。

  • 节点压缩：在节点分裂或合并时，尽可能重用内存中的数据，避免不必要的磁盘写入。

  • 只读副本：为B树的某些节点创建只读副本，这样在节点分裂时，可以避免复制已经存在于磁盘上的相同数据。

  • 缓存优化：使用高效的缓存机制，确保热点数据在内存中，减少不必要的磁盘访问。

下面是一个简化的B树插入操作的Go语言示例，其中包含了节点分裂的情况：

package mainimport ("fmt"
)const minDegree = 2// BTreeNode 定义 B 树的节点
type BTreeNode struct {isLeaf boolkeys   []int// children 只在非叶子节点中使用children []*BTreeNode
}// BTree 定义 B 树
type BTree struct {root *BTreeNodet    int
}// NewBTree 创建一个新的 B 树
func NewBTree(t int) *BTree {return &BTree{root: &BTreeNode{isLeaf: true},t:    t,}
}// Insert 向 B 树中插入一个键值
func (tree *BTree) Insert(key int) {tree.root.insert(key, tree.t)
}// insert 是 BTreeNode 的辅助插入函数
func (node *BTreeNode) insert(key int, t int) {if !node.isLeaf {// 非叶子节点的插入逻辑// 这里省略了具体的逻辑} else {node.insertIntoLeaf(key, t)}
}// insertIntoLeaf 是叶子节点的插入逻辑
func (node *BTreeNode) insertIntoLeaf(key int, t int) {// 在叶子节点中插入键值的逻辑// 这里省略了具体的逻辑，包括节点分裂的处理
}func main() {bTree := NewBTree(minDegree)for _, key := range []int{10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100} {bTree.Insert(key)}
}

在这个Go语言程序中，我们定义了 BTreeNode 结构体来表示 B 树的节点，并提供了 BTree 结构和 Insert 方法来创建 B 树并插入键值。insert 方法是 BTreeNode 的辅助插入函数，它根据节点是否为叶子节点调用不同的插入逻辑。insertIntoLeaf 方法处理叶子节点的插入逻辑，包括节点分裂的处理。

请注意，这个程序是一个简化的示例，它没有实现完整的 B 树逻辑，也没有包括磁盘读写操作。在实际的 B 树实现中，磁盘读写操作的优化是必要的，以减少冗余的磁盘I/O。

混元：

在B-Tree插入过程中，可能会出现冗余的DISK-READ或DISK-WRITE操作

  1. 冗余的DISK-READ：
    在B-Tree插入过程中，如果在内存中已经缓存了要插入的节点，那么在执行DISK-READ操作时，会读取已经在内存中的节点，导致冗余的DISK-READ。为了避免这种情况，可以使用缓存淘汰策略（如LRU、LFU等）来管理内存中的节点，确保内存中的节点始终是最近访问的节点。

  2. 冗余的DISK-WRITE：
    在B-Tree插入过程中，如果对一个节点进行了修改，但修改后的节点与原节点完全相同，那么执行DISK-WRITE操作时会将相同的节点重写一遍，导致冗余的DISK-WRITE。为了避免这种情况，可以在执行DISK-WRITE操作之前，检查修改后的节点是否与原节点相同。如果相同，则不执行DISK-WRITE操作。

以下是使用Go语言实现的B-Tree插入操作，避免冗余的DISK-READ和DISK-WRITE操作：

package mainimport "fmt"type Node struct {keys     []intchildren []*Node
}func NewNode() *Node {return &Node{keys:     make([]int, 0),children: make([]*Node, 0),}
}func (n *Node) Insert(key int) {if len(n.children) == 0 {n.keys = append(n.keys, key)} else {for i, k := range n.keys {if key < k {n.children[i].Insert(key)break}if i == len(n.keys)-1 {n.children[i+1].Insert(key)break}}}
}func (n *Node) Split() (*Node, int, *Node) {mid := len(n.keys) / 2left := NewNode()right := NewNode()left.keys = n.keys[:mid]left.children = n.children[:mid+1]right.keys = n.keys[mid+1:]right.children = n.children[mid+1:]return left, n.keys[mid], right
}func (n *Node) DiskRead() {// 从磁盘读取节点数据
}func (n *Node) DiskWrite() {// 将节点数据写入磁盘
}func BTreeInsert(root *Node, key int) {if len(root.keys) == 0 {root.Insert(key)return}root.Insert(key)if len(root.keys) > 1 {left, midKey, right := root.Split()root.keys = []int{midKey}root.children = []*Node{left, right}}
}func main() {root := NewNode()keys := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}for _, key := range keys {BTreeInsert(root, key)}fmt.Println("B-Tree:", root)
}

在这个实现中，我们使用了Go语言的结构体和方法来表示B-Tree节点和相关操作。在插入过程中，我们首先检查根节点是否为空，如果为空，则直接插入键值。如果根节点不为空，我们将键值插入到合适的子节点中。在插入过程中，我们不会执行冗余的DISK-READ和DISK-WRITE操作。在实际应用中，可以根据需要在DiskRead和DiskWrite方法中实现磁盘读写操作。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这篇关于文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （249）-- 算法导论18.2 2题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/952854。

相关文章

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容： 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用
阅读更多...
AI绘图怎么变现？想做点副业的小白必看！

AI绘图怎么变现？想做点副业的小白必看！

在科技飞速发展的今天，AI绘图作为一种新兴技术，不仅改变了艺术创作的方式，也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式，帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具，可以扫描下方，免费获取 定制服务：个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如，姓氏头像在电商平台上非常受欢迎，
阅读更多...
不懂推荐算法也能设计推荐系统

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例，告诉我们不懂推荐算法的产品，也能从产品侧出发， 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品，看到算法二字，多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法（注：传统是指科班出身的产品都会接触过）。但对于推荐算法，多数产品对着网上搜到的资源，都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后，更是加大了理解的难度。 但，不了解推荐算法，就无法做推荐系
阅读更多...
从去中心化到智能化：Web3如何与AI共同塑造数字生态

从去中心化到智能化：Web3如何与AI共同塑造数字生态

在数字时代的演进中，Web3和人工智能（AI）正成为塑造未来互联网的两大核心力量。Web3的去中心化理念与AI的智能化技术，正相互交织，共同推动数字生态的变革。本文将探讨Web3与AI的融合如何改变数字世界，并展望这一新兴组合如何重塑我们的在线体验。 Web3的去中心化愿景 Web3代表了互联网的第三代发展，它基于去中心化的区块链技术，旨在创建一个开放、透明且用户主导的数字生态。不同于传统
阅读更多...
康拓展开（hash算法中会用到）

康拓展开（hash算法中会用到）

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射（也就是某个全排列与某个自然数一一对应） 公式： X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。（a[i]在不同应用中的含义不同）； 典型应用： 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序，也就是说求当前排列是第
阅读更多...
AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人，是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是，你们知道，有时候灵感来了，时间却不够用了！😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手！🌟 什么是Kimi？ 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具，帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师，Kimi都能够为你的办公文
阅读更多...
csu 1446 Problem J Modified LCS （扩展欧几里得算法的简单应用）

csu 1446 Problem J Modified LCS （扩展欧几里得算法的简单应用）

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题，这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题，在比赛之后请教了队友，然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意：把题意转变下就变成了：求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点：求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个
阅读更多...
Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人，AI大神Andrej Karpathy，曾是OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ，宣布将长期致力于AI原生教育。 近日，Andrej Karpathy接受了No Priors（投资博客）的采访，与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G
阅读更多...
综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动，这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升：减少抖动，提高图像的清晰度和细节表现力，使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强：在低光条件下，抖
阅读更多...
【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行，轻松拿捏

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行，轻松拿捏

前言：快速排序的实现最重要的是找基准值，下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释：在快排的过程中，每一次我们要取一个元素作为枢纽值，以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法，也就是取左端、中间、右端三个数，然后进行排序，将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架： //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2