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搜索

这就需要我们对这种数据结构有个基础的认识,今天我们就再回顾一下这种数据结构。正文今天的内容主要包括:搜索 题目实战 之前, 我们先回顾下链表。 也是分层的, 所谓的层, 就是距离根结点的距离,如上图所示。如果每一个结点都有两个孩子结点, 这样的, 就是满。? 简单总结一下:链表, 就是特殊化的, 就是特殊化的图。搜索搜索, 是一种特殊的。 + 的标准库里面,搜索都是用红黑来实现的。 实战题目验证搜索这是leetcode 的第98题, medium 难度。给定一个,判断其是否是一个有效的搜索。假设一个搜索具有如下特征:节点的左子只包含小于当前节点的数。

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PHP):搜索

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    数据结构与算法(八)-(斜、满、完全、线索

    前言:前面了解了的概念和基本的存储结构类型及的分类,而在中应用最广泛的种类是一、简介  在型结构中,如果每个父节点只有两个子节点,那么这样的被称为(Binary tree)。 (空),或由一个根节点和两颗互不相交的、分别称为根节点的左子和右子组成;  这样看来,可以使用递归来创建。?    特点:每个节点最多有两个子节点;中最大的度为2;无论有几个分支,都需要区分是左子还是右子、分类及实现2.1 分类 斜:只有左子节点或只有右子节点的称为斜;?    斜特点:度为1;只有左子节点或右子节点; 满:所有的分支要么左右子节点都有,要么没有子节点,且所有叶子结点都在同一层上;?    满特点:叶子结点只能;非叶子节点的结点的度为2; 完全:对一棵具有n个结点的按层序编号,如果编号为i(1右子节点;后序遍历:左子节点->右子节点->根节点;层次遍历:逐层从左向右遍历;

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    LeetCode 对称()

    题目给定一个,检查它是否是镜像对称的。 例如,  是对称的。但是下面这个  则不是镜像对称的:进阶:你可以运用递归和迭代两种方法解决这个问题吗? 思路判断是否对称可以理解为判断一个节点的两个子的里侧和外侧是否对称,就是后序遍历。判断外侧是否对称,传入左节点的左孩子,右节点的右孩子。判断里侧是否对称,传入左节点的右孩子,右节点的左孩子。

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    LeetCode 平衡()

    题目给定一个,判断它是否是高度平衡的。 本题中,一棵高度平衡定义为:一个每个节点 的左右两个子的高度差的绝对值不超过 1 。 = 输出:true 示例 2: 输入:root = 输出:false 示例 3:输入:root = 内-104 right); if (abs(left - right) > 1) { 如果左右子深度相差大于

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    输出高度&遍历)

    题目在一个 m*n 的维字符串数组中输出,并遵守以下规则:行数 m 应当等于给定的高度。列数 n 应当总是奇数。根节点的值(以字符串式给出)应当放在可放置的第一行正中间。 你应该将左子输出在左下部分,右子输出在右下部分。左下和右下部分应当有相同的大小。即使一个子为空而另一个非空,你不需要为空的子输出任何东西,但仍需要为另一个子留出足够的空间。 然而,如果两个子都为空则不需要为它们留出任何空间。每个未使用的空间应包含一个空的字符串。使用相同的规则输出子。 示例 1:输入: 1 2输出:, ] 示例 2:输入: 1 2 3 4输出:, , ] 示例 3:输入: 1 2 5 3 4 输出: ]注意: 的高度在范围 中。 解题先求高度height根据高度知道列的宽度width = 2^height - 1递归在区间中点填入节点的val的string式class Solution {public: vector printTree

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    奇偶(层序遍历)

    题目如果一棵满足下述几个条件,则可以称为 奇偶根节点所在层下标为 0 ,根的子节点所在层下标为 1 ,根的孙节点所在层下标为 2 ,依此类推。 偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数,从左到右按顺序 递增奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数,从左到右按顺序 递减给你的根节点,如果为 奇偶 ,则返回 true ,否则返回 输入:root = 输出:true解释:每一层的节点值分别是:0 层:1 层:2 层:3 层:由于 0 层和 2 层上的节点值都是奇数且递增,而 1 层和 3 层上的节点值都是偶数且递减,因此这是一棵奇偶 输入:root = 输出:false解释:每一层的节点值分别是:0 层:1 层:2 层:2 层上的节点值不满足递增的条件,所以这不是一棵奇偶。示例 3: ? 示例 4:输入:root = 输出:true 示例 5:输入:root = 输出:true 提示:中节点数在范围 内1 prev && desc)||(cur < prev && !

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    AVLAVL查找

    AVL查找AVL查找是一种特殊的查找,其规定 每个节点的左子和右子的高度差最多是1 AVL调整算法AVL插入一个新的节点到某个节点下破坏AVL的要求时,对于破坏条件的第一个节点 a(最靠近底部深度最深的节点),具有四种情况:插入a的左儿子节点的左子插入a的左儿子节点的右子插入a的右儿子节点的左子插入a的右儿子节点的右子其中,第一种和第四种可以看成一种情况的镜像,均是插入外侧 ;第种和第三种可以看成另一种情况的镜像,均是插入内侧。 调整的方法如右图所示,以下是调整的合理性:查找条件:X子存储的数据小于b,Z子存储的数据大于a,Y子存储的数据范围时(b,a),且a>b,由此看出转换后的数依然是一颗查找。 由此,只要将b提为根,a放到b的右子,再将Y挂到a的左子就可以完成调整 待调整指针 调整前 调整后 根指针 a b b左儿子(不变) X X b右儿子 Y a a左儿子 b Y a右儿子(不变)

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    查找查找

    查找查找是一种特殊的,该数据结构的核心性质是: 对于中的每个节点X,它的左子中所有关键字值小于X的关键字值,而它的右子中所有关键字值大于X的关键字值 查找ADTMakeEmpty :清空查找Find:给出关键字值,返回该关键字值的节点指针FindMin与FindMax:返回最小关键字值和最大关键字值的节点指针Insert:插入一个给定关键字值的节点Delete:删除一个指定关键字值的节点代码实现结构体 ,向左子查询当待查标号等于本节点标号时,命中,返回本节点指针func (t *tree_node) Find(num int) (*tree_node, error) { if num > t.num = nil { return t.right_point.FindMax() } else { return t }}插入方法插入时:当插入标号大于本节点标号,向右子插入当插入标号小于本节点标号,向左子插入当插入标号等于本节点标号 是叶)时,直接将母节点指向该节点指针置nil(删除该节点)当本节点仅有一个子时,直接将本节点替换为子节点当本节点有两个子时,找到右节点的最小节点a,将本节点数据与标号替换为a节点的数据和标号,再递归的删除节点

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    :构造登场!

    ❝之前讲解的都是遍历,这次该构造了❞106.从中序与后序遍历序列构造根据一棵的中序遍历与后序遍历构造。注意: 你可以假设中没有重复的元素。 例如,给出中序遍历 inorder = 后序遍历 postorder = 返回如下的:? 思路首先回忆一下如何根据两个顺序构造一个唯一的,相信理论知识大家应该都清楚,就是以 后序数组的最后一个元素为切割点,先切中序数组,根据中序数组,反过来在切后序数组。 如果让我们肉眼看两个序列,画一颗的话,应该分分钟都可以画出来。流程如图:?那么代码应该怎么写呢?说到一层一层切割,就应该想到了递归。 第步:如果不为空,那么取后序数组最后一个元素作为节点元素。

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    搜索、完全

    题目描述 给定一棵,已经其中没有重复值的节点,请判断该是否为搜索和完全。 ,则右子上所有结点的值均大于它的根结点的值; 总之:搜索中,左子都比其根节点小,右子都比其根节点大,递归定义。 搜索的中序遍历一定是从小到大排序的。 完全(Complete Binary Tree- CBT) 若设的深度为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 层所有的结点都连续集中在最左边。 经典应用:堆 完全由满转化而来,也就是将满从最后一个节点开始删除,一个一个从后往前删除,剩下的就是完全

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    还分不清楚一些种类和概念?

    前言刚接触的学习的时候,相信很多人可能会被各种各样的叫法和概念给绕晕了,今天就来科普一下关于我们需要知道的一些的种类,以及它的特点。 比较常见的一些名称的种类如下,你能够分清他们的区别吗?(1)完全(2)均衡(3)有序(4)满(5)完美如果还分不清楚,也不要紧,下面我们就来学习一下。 排序的问题在于,如果本身不是均衡的会导致退化成链表,这个时候所有操作的效率都是O(N),效率大大降低,如下:?再看下满,完全,和普通的图示:? 均衡 (Balanced Binary Tree:)均衡指的是一个节点的左右子的高度差值不能大于1,均衡一般都是在搜索的基础之上添加自动维持平衡的性质,这种的插入,搜索, 删除的综合效率比较高为O(logN),比如前面介绍的AVL(平衡的)和红黑(非平衡的)。

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    1.的性质1.具有 n 个节点的第 n 层最多2的 n-1 次方个节点2.具有 n 个节点的最多有 2 的 n 次方减 1 个节点3.度为 0 的节点数等于度为 2 的节点数加 1 节点度的关系 n2边的条数就是 n-1 ,也就是节点的关系的个数 另外一方面就是从父亲的方面来看就是利用度来计算 n0*0+n1*1+n2*2也就是从不同的角度来理解这个东西获得一个等式从而得到的 2.两个小概念:满 :所有的节点排满了完全:按顺序从左向右排放可以不满3.线索化1.中序线索化rtag=0 右子最左边的节点rtag=1 rchild 指向ltag=0 左子的最右边节点ltag=1 lchild 指向4.任何一棵我们如果使用孩子兄弟表示法的话 我们自然就会把这个转化成一个当然也可以使用双亲表示法,就是用map 然后记录双亲的位置也可以使用孩子表示法就是使用一个索引链表也可以把上面两个方法结合起来就是使用双亲孩子表示法 5.层序遍历就是先把根节点放在队列里面,然后只要这个队列不空的话,就访问这个节点然后出队,然后分别把这个节点的左右节点分别入队列6.中序和先序遍历的非递归的算法使用一个栈,中序的话就是第次经过这个节点的时候我们访问

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    基本操作代码#include stdafx.h#include stdlib.h#include string.h #define MAX 100typedef char Elemtype; typedef

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    定义是每个节点最多有两个子结构。它有五种基本形态:可以是空集;根可以有空的左子或右子;或者左、右子皆为空。? 非叶子结点度一定是2.在同样深度的中,满的结点个数最多,叶子最多。 完全定义若设的深度为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 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全。完全是由满而引出来的。 一棵至多只有最下面的一层上的结点的度数可以小于2,并且最下层上的结点都集中在该层最左边的若干位置上,而在最后一层上,右边的若干结点缺失的,则此成为完全。 ? 判断完全完全:叶节点只能出现在最下层和次下层,并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的必然是完全,完全不一定是满特点叶子结点只可能在最大的两层上出现

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    如上图所示,由正整数1,2,3……组成了一颗。我们已知这个的最后一个结点是n。现在的问题是,结点m所在的子中一共包括多少个结点。 比如,n = 12,m = 3那么上图中的结点13,14,15以及后面的结点都是不存在的,结点m所在子中包括的结点有3,6,7,12,因此结点m的所在子中共有4个结点。

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    struct BiTNode{ 结点结构 TElemType data; struct BiTNode *lchild, *rchild; 左右孩子指针} BiTNode, *BiTree;以下是建立存储结构 data); }} int main(){ BiTree T; int s = 0, m = 0, n = 0, d = 0; T = NULL; printf(n 请按先序次序输入各结点的值,以#表示空: n); CreateBiTree(T); printf(已建立完毕!

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    是一个有限结点的集合,该集合或者为空集,或者由一个根结点和两棵互不相交的称为左子和右子组成, 简单理解:每个结点最多可有两棵子(即0,1,2棵)特点每个结点最多有两颗子左右子是有顺序不能任意颠倒即使中某结点只有一棵子 类型斜完全?斜: 所有节点都只有左子叫做左斜,所有节点都只有右子叫做右斜。(本质就是链表)? 满: 中所有非叶子结点的度都是2,且叶子结点都在同一层次上?完全: 与满除了最后一层结构相同,最后一层可以不同3. 基本运算3.1 创建一般是给出数组,然后把数组变成,并且创建的是查找(当前根节点的左边全部比根节点小,当前根节点的右边全部比根节点大)节点类public class TreeNode (以先中序为例)先序,中序,后序的序列都无法唯一确定形,但若知道先中序或者中后序就可以确定形,先后序也不行先序确定根节点中序确定左右子4.1 原理先序:ABDGCEF 中序:DGBAECF由先序可知根节点为

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    1.遍历三种常见遍历:前序遍历,中序遍历,后续遍历。三者都是针对根节点来讲,整体是按照【左->根->右】的顺序来输出。 的遍历,如果用非递归方式,一般都是用栈来实现。前序迭代两种方法 + 递归:1.迭代方法一:将所有元素依次push 到栈中,每次从栈中取元素。2.迭代方法:只push 右孩子。 = null) stack.push(curNode.leftNode); } } 迭代第种方法 public void preOrder2(Node node) { Stack stack = new

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    LintCode 验证查找题目分析代码

    题目给定一个,判断它是否是合法的查找(BST)一棵BST定义为:节点的左子中的值要小于该节点的值。节点的右子中的值要大于该节点的值。左右子也必须是查找。 一个节点的也是查找。 样例 一个例子:2 1 4 3 5 上述这棵序列化为 {2,1,4,#,#,3,5}.分析我们可以设置上下bound,递归左右子时,为它们设置最大值,最小值,并且不可以超过。

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