Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc

树视图排序包为Atom树形视图包添加排序功能。
产品特点排序方式文档名称文件名（忽略扩展名）文件扩展名文件大小档案存取时间文件变更时间文件修改时间文件创建时间文件组名称（“文件组”表示“组件”，“指令”等，例如“a.component.js”“b.component.js”“a.directive.js”“b.directive.js”）降序排列您可以设置降序排列或升序排列。
区分大小写的排序您可以设置区分大小写的排序或不区分大小写的排序。
排序文件夹使用排序文件夹将对文件夹进行排序，否则将不对文件夹进行排序。
此选项不影响文件之前或之后的排序文件夹的选项。
在文件之前或之后对文件夹进行排序列出目录项时，请在文件之前或之后列出子目录。
申请目录您可以定义将这些设置应用到哪些文件夹的RegEx模式，或者保留空白并应用到所有文件夹。

用matlab实现kd_treed代码，里面有详细的过程

haarcascades\haarcascade_eye.xmlhaarcascades\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_alt_tree.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_default.xmlhaarcascades\haarcascade_lefteye_2splits.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_eyepair_big.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_eyepair_small.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_lefteye.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_mouth.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_nose.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_righteye.xmlhaarcascades\haarcascade_profileface.xmlhaarcascades\haarcascade_righteye_2splits.xmlhaarcascades

文档内对BBF算法原理进行了详细的说明，并附带源码以及源码解释

java中tree的实现，更简单，更易懂。
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ND_Tree_basedupdate_aFastAlgorithmfortheDynamicNon-DominanceProblem的程序复现

基于JAVA的Tree树形菜单管理系统源代码；
非常漂亮的自绘树形控件,是使用自绘树形控件的好例子；
实现树形结构,使用简单,易用,大家多多指教.

python决策树的实例代码，相应的文件和详细的注释说明，直接运行test_tree文件即可显示结果

函数填空：层次遍历多元树（在文件tree.cpp中3个空）、先根遍历、后根遍历的递归函数（在文件tree.h中2个空）；

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。