力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
在写STL的时候，我就意识到了缺少了一篇数据结构。 提到数据结构，很多学生可能会想到学校里上的数据结构的课，教的那些数组、链表、栈、队列、树、图等
堆都能用树来表示，并且一般树的实现都是利用链表。 而二叉堆是一种特殊的堆，它用完全二叉树表示，却可以利用数组实现。
在计算机科学中，搜索算法是一种用于在数据集合中查找特定元素的算法。C语言作为一种强大的编程语言，提供了多种搜索算法的实现方式。本文将介绍C语言中的四种常见搜索算法其中包括（线性查找，二分法查找，树结构查找，分块查找），并提供每种算法的简单实现示例。
二叉搜索树（Binary Search Tree）又称为二叉查找树，是一种常用的数据结构。它是一棵空树，或者是具有以下性质的二叉树：
前面两篇博客介绍了线性表的顺序存储与链式存储以及对应的操作，并且还聊了栈与队列的相关内容。本篇博客我们就继续聊数据结构的相关东西，并且所涉及的相关Demo依然使用面向对象语言Swift来表示。本篇博客我们就来介绍树结构的一种：二叉树。在之前的博客中我们简单的聊了一点树的东西，树结构的特点是除头节点以外的节点只有一个前驱，但是可以有一个或者多个后继。而二叉树的特点是除头结点外的其他节点只有一个前驱，节点的后继不能超过2个。 本篇博客，我们只对二叉树进行讨论。在本篇博客中，我们对二叉树进行创建，然后进行各种遍历
接下来是第四关，考验学员的学习能力。这一关会开放史莱克学院的主网给他们查询资料，只是他们的所有行为都会经过反作弊系统的审查。
（1）和次优二叉树相对，二叉排序树是一种动态树表。其特点是，树点的结构通常不是一次生成的，而是在查找过程中，当树中不存在关键字等于给定值的结点时再进行插入。
上次在面试时被面试官问到学了哪些数据结构，那时简单答了栈、队列/(ㄒoㄒ)/~~其它就都想不起来了，今天有空整理了一下几种常见的数据结构，原来我们学过的数据结构有这么多~
2、双亲表示法：假设以一组连续空间存储树的结点，同时在每个结点中附设一个指示器指示其双亲结点在链表中的位置。这种表示法中，求结点的孩子时需要遍历整个结构。
树是数据结构中的重中之重，尤其以各类二叉树为学习的难点。先从整体上认识下二叉树及其他各种树的区别和用途。
最近开展了每天一道leetcode/每天一道剑指offer的刷题活动，总有很多人问我，该如何刷题/零基础如何开始刷题，这里和大家分享一下我的经验。
在我们目前的学习中，二叉搜索树最重要的用途就是key--val模型，KV模型就是每一个key值都对应一个val值，这样就形成一个<key,val>键值对，这样的应用在生活中是非常常见的
树的特征和定义 树(Tree)是元素的集合。我们先以比较直观的方式介绍树。下面的数据结构是一个树： 树有多个节点(node)，用以储存元素。某些节点之间存在一定的关系，用连线表示，连线称为边(edge
上一章我们讲到了夕羽颜参加了史莱克学院工程师系的入学考试，他成功的解决了第一关的四个问题进入第二关，下面第二关就是考验他们的动手能力。
a.2，252，401，398，330，344，397，363。b.924，220，911，244，898，258，362，363。c.925，202，911，240，912，245，363。d.2，399，387，219，266，382，381，278，363。e.935，278，347，621，299，392，358，363。
百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个节点 p、q，最近公共祖先表示为一个节点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”
红黑树在日常的使用中比较常用，例如Java的TreeMap和TreeSet，C++的STL，以及Linux内核中都有用到。之前写过一篇文章专门介绍红黑树的理论知识，本文将给出红黑数的C语言的实现代码，后序章节再分别给出C++和Java版本的实现。还是那句话，三种实现原理相同，择其一了解即可；若文章有错误或不足的地方，望不吝指出！ 目录 1.红黑树的介绍 2.红黑树的C实现(代码说明) 3.红黑树的C实现(完整源码) 4.红黑树的C测试程序 更多内容：数据结构与算法系列 目录 (01) 红黑树(一)之 原理和算法详细介绍 (02) 红黑树(二)之 C语言的实现 (03) 红黑树(三)之 Linux内核中红黑树的经典实现 (04) 红黑树(四)之 C++的实现 (05) 红黑树(五)之 Java的实现 (06) 红黑树(六)之 参考资料
set和map基础：【C++进阶学习】第五弹——二叉搜索树——二叉树进阶及set和map的铺垫-CSDN博客
二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）是一种特殊的二叉树，它对于每个节点都满足：左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值，右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值。
前面我们学习了二叉搜索树,二叉搜索树如果左右子树高度相差不大,那么效率还是可观的,比如:满二叉搜索树的查询效率为 O(logn). 但是,如果插入的数据是有序的,或者大部分有序,则会导致 “二叉搜索树” 退化为类似于链表的结构. 那链表查询数据的时间复杂度牛牛就不用多说了吧.答案: O(n)
首先，让我们定义一个函数rotate(node)，该函数将给定的节点node作为根的子树向右旋转。这个函数将递归地处理左右子树。
树（Tree）是一种非线性的数据结构，由若干个节点（Node）组成。树的定义包括以下几个术语：
发现大家周末的时候貌似都不在学习状态，周末的文章浏览量和打卡情况照工作日差很多呀，可能是本周日是工作日了，周六得好好放松放松，哈哈，理解理解，但我还不能不更啊，还有同学要看呢。
我们把二叉堆的根节点称之为堆顶。根据二叉堆的特性，堆顶要嘛是整个堆中的最大元素，要嘛是最小元素。
要证明在任何一棵有 n 个结点的二叉搜索树中，恰有 n-1 种可能的旋转，我们可以按照以下步骤逐步推导：
C 语言代码示例，展示了如何实现一个简单的二叉搜索树（Binary Search Tree）：
一、二叉排序树 对于无序的序列“62，58，88，47，73，99，35，51，93，29，37，49，56，36，48，50”，是否存在一种高效的查找方案，使得能够快速判断在序列中是否存在指定的数值？二叉排序树是一种简单，高效的数据结构。 二叉排序树，又称为二叉查找树。二叉排序树或者是一棵空树，或者是具有以下性质的二叉树：若其左子树不为空，则左子树上的所有节点的值均小于它的根结点的值；若其右子树不为空，则右子树上的所有节点的值均大于它的根结点的值；左右子树又分别是二叉排序树。 对于以上的序列，我们构
作为数据结构的基础，树分很多种，像 AVL 树、红黑树、二叉搜索树....今天我想分享的是关于二叉树，一种基础的数据结构类型。
我们之前学的普通的二叉树其实意义不大，因为如果只是用二叉树来存储数据的话，还不如直接用链表或者顺序表等这些顺序结构。
二叉查找树定义 每棵子树头节点的值都比各自左子树上所有节点值要大，也都比各自右子树上所有节点值要小。 二叉查找树的中序遍历序列一定是从小到大排列的。 二叉查找树节点定义 /// /// 二叉查找树节点 /// public class Node { /// /// 节点值 /// public int Data { get; set; } /// /// 左
说道二叉树，大家对于二叉树其实都很熟悉了，本文呢我也不想教科书式的把二叉树的基础内容在啰嗦一遍，所以一下我讲的都是一些比较重点的内容。
首先，我们要明白二叉搜索树（BST）的性质：每个节点的左子树中的所有元素都小于该节点，而右子树中的所有元素都大于该节点。
在上一节中，我们分别学习了DFS与BFS。在本节中，我们将继续学习一种特殊的二叉树结构 —— 二叉搜索树（BST）。
二叉排序树中查找某关键字时，查找过程类似于次优二叉树，在二叉排序树不为空树的前提下，首先将被查找值同树的根结点进行比较，会有 3 种不同的结果：
最近想回过头来看看以前写的一些代码，可叹为何刚进大学的时候不知道要养成写博客的好习惯。现在好多东西都没有做记录，后面也没再遇到相同的问题，忘的都差不多了。只能勉强整理了下面写的一些代码，这些代码有的有参考别人的代码，但都是自己曾经一点点敲的，挂出来，虽然很基础，但希望能对别人有帮助。
二叉搜索树算法是由包括 PF Windley、Andrew Donald Booth、Andrew Colin、Thomas N. Hibbard 在内的几位研究人员独立发现的。该算法归功于 Conway Berners-Lee 和 David Wheeler ，他们在 1960 年使用它在磁带中存储标记数据。最早和流行的二叉搜索树算法之一是 Hibbard 算法。
1、排序树——特点：所有结点“左小右大 2、平衡树——特点：所有结点左右子树深度差≤1 3、红黑树——特点：除了具备二叉查找树的特性外还有5个特性以致保持自平衡。 4、字典树——由字符串构成的二叉排序树 5、判定树——特点：分支查找树（例如12个球如何只称3次便分出轻重） 6、带权树——特点：路径带权值（例如长度） 7、最优树——是带权路径长度最短的树，又称 Huffman树，用途之一是通信中的压缩编码。
以下是用Go语言为给定的关键字集合(1, 4, 5, 10, 16, 17, 21)生成的高度为2、3、4、5和6的二叉搜索树。
在二叉搜索树（BST）中，查找一个节点 x 的后继（即大于 x 的最小节点）或前驱（即小于 x 的最大节点）时，即使 x 不在树中，也可以遵循一定的规则来找到这些节点。
在上一节中，我们学习了二叉搜索树。那我们如何在二叉搜索树中查找一个元素呢？和普通的二叉树又有何不同？我们将在本节内容中进行学习！
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