树图功能

利用实体关系图（ER图）构建数据库设计布局，为数据库设计者提供指导。

MATLAB开发：多图绘制功能，让您能够便捷地利用通用扩展数据绘制多个图表。

在Matlab中，没有现成的命令可以创建带有着色interp选项的冲浪图的侧面，类似于meshz命令。我的surfz函数可以生成冲浪图，并提供参考平面。

GDI 绘制钻孔图的打印功能蛮实用的，尤其是在需要打印地质钻孔图时。这个功能的预览效果不错，你可以尝试放大比例看一下打印效果，完全不成问题。而且，GDI 作为图形绘制工具，它支持的图形种类挺广泛的，能满足大部分钻孔图需求。需要注意的是，打印的时候可以通过调整比例来优化打印效果，避免图形失真。你可以尝试调调看，挺方便的。至于相关的功能扩展，像钻孔加工的固定循环参数设置、瓦斯抽采技术的讨论等等，都是值得一看的相关资料哦。

ID3决策树是一种经典的机器学习算法，专用于分类任务。它利用信息熵和信息增益来选择最佳特征，构建能够预测目标变量的树形模型。在这个Java项目中，我们不仅深入掌握了算法原理，还能直观地看到代码实现细节。ID3算法通过递归地划分数据集来优化子集纯度，直至所有实例属于同一类别或无法再分。每个节点利用信息熵衡量数据纯度，信息增益指导最优特征的选择。项目包括数据读取、预处理、ID3核心算法实现、决策树构建及XML保存功能。预测函数基于构建的决策树模型，逐层分类新数据实例。

大图的并行最小生成树算法，PB 算法真的挺有意思的。它基于经典的 Prim 和 Borůvka 算法，做了前端驱动的并行优化，效率上提了不少。那种节点上亿的大图也能跑得动，响应还挺快的，适合图聚类、最短路径那类计算密集型场景。 大图的动态性一直挺头疼的，PB 算法也考虑到了这点，带了增量维护机制。你不用每次都重新跑一遍 MST，改动小的话可以直接增量更新，挺省资源的。像社交图这种结构频繁变的，用这个还挺合适。 实现上也考虑得蛮全面，MapReduce和BSP都做了适配。不管你是在 Hadoop 上搞，还是用 Pregel 风格的框架，都能比较方便地接入。成本也做了，虽然分布式会有点通信开销，但

医院门诊收费管理系统中的基础信息管理子系统采用了模块化设计原理，这种设计不仅使系统结构清晰，而且易于设计、阅读和理解。由于系统变动通常仅涉及少数几个模块，模块化设计有助于提高系统的可修改性。系统功能图如下图所示。

数据结构与算法开发教程&基础篇：数组与链表、栈与队列、树图结构、哈希表、排序与搜索算法、Trie树、并查集

B树，全称为平衡多路查找树，是一种自动调整的树状数据结构，主要应用于数据库和文件系统。它能有效地维护数据排序，并支持快速的查找、插入和删除操作。B树的节点可以拥有多个子节点，这一点与二叉搜索树有着显著区别。每个节点按升序排列关键字，每个关键字对应一个子节点。根节点至少有两个子节点，除非它为叶节点。叶节点不包含分支，通常包含指向相邻叶节点的指针，形成顺序链以便于遍历所有元素。

UCIS-etl框架的系统功能图展示了数据挖掘技术在实际应用中的最佳案例组合，呈现了其在技术包.net平台上的深度应用。