写在前面 旭日图（sunbrust diagram），通常也被称为多层饼图（multi-level pie chart）或径向树图，通常会用来展示层级占比关系，通过一系列的圆环展示层次结构。...冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。...开始绘图 需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv...range=c(3,5))+ coord_fixed()+ scale_fill_distiller(palette='Reds')+ guides(size="none")+ theme_void() 冰柱图...分割角度与某个数值成比例 #冰柱图 分割角度与某个数值成比例 ggraph(graph, layout ='partition')+ geom_node_tile(aes(filter =(depth
线段树(又称区间树), 是一种高级数据结构，他可以支持这样的一些操作: 查找给定的点包含在了哪些区间内 查找给定的区间包含了哪些点 线段树的构造 题目 线段树是一棵二叉树，他的每个节点包含了两个额外的属性...实现一个 build 方法，接受 start 和 end 作为参数, 然后构造一个代表区间 [start, end] 的线段树，返回这棵线段树的根。...题目 对于一个有n个数的整数数组，在对应的线段树中, 根节点所代表的区间为0-n-1, 每个节点有一个额外的属性max，值为该节点所代表的数组区间start到end内的最大值。...样例 对于数组 [0, 空，2, 3], 对应的线段树为： ?...该方法将 root 为跟的线段树中 [start, end] = [index, index] 的节点修改为了新的 value ，并确保在修改后，线段树的每个节点的 max 属性仍然具有正确的值。
序 本文主要记录一下leetcode树之相同的树 OIP (51).jpeg 题目 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。...如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...isSameTree(p.left,q.left) && isSameTree(p.right,q.right); } return false; }} 小结 这里采用递归的思路...doc 相同的树
序 本文主要记录一下leetcode树之相同的树 题目 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。 如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...isSameTree(p.left,q.left) && isSameTree(p.right,q.right); } return false; } } 小结 这里采用递归的思路...doc 相同的树
给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。例如图1给出的两棵树就是同构的，因为我们把其中一棵树的结点A、B、G的左右孩子互换后，就得到另外一棵树。...而图2就不是同构的。 现给定两棵树，请你判断它们是否是同构的。 输入格式: 输入给出2棵二叉树树的信息。...对于每棵树，首先在一行中给出一个非负整数N (≤10)，即该树的结点数（此时假设结点从0到N−1编号）；随后N行，第i行对应编号第i个结点，给出该结点中存储的1个英文大写字母、其左孩子结点的编号、右孩子结点的编号...让我们去判断这两棵树是否是同构的，同构的定义题目给出，即通过足够次数的左右子树变换变换，两棵树能达到一样即位同构树。...树的同构
算法： 这一类题目很简单，不过却是树的最基本操作之一，引申为判断树是不是平衡二叉树。 一般做法是，计算二叉树的左右子树的高度+1，然后取它们的最大值或者最小值。...左右两棵子树的高度差的绝对值不超过1 // 备注：其中任意一个节点如果不满足平衡二叉树时，那么这棵树就不是平衡二叉树了，此时我们可以直接返回flase func isBalanced(root *TreeNode...) bool { if root == nil { // nil表示的是平衡二叉树 return true } // 1.用来计算当前节点的左右子树高度差是1...进一步判断右子树是不是平衡二叉树 return isBalanced(root.Right) } // 典型的计算二叉树的高度，当前左右子树的最大高度+1 func maxDepth(root...= nil { // 对于一个孩子的节点，要计算有孩子节点的高度 h := minDepth(root.Left) if min > h { min
📷 📷 1 DFS /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * ...
树的遍历方式只有两种：先根遍历、后根遍历； 二叉树的遍历方式有四种：前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历； 树的先根遍历 树的先根遍历简单而言就与，二叉树的前序遍历相似，都是“根左右”，只不过在左右之分上面...，不是简单的只是左右而已，而是同一层上面的节点，从左边的节点遍历结束之后才轮到右边的下一个节点（同一层不一定只是左右两个节点）； 树的后根遍历 树的后根遍历简单而言就与，二叉树的后序遍历相似，都是“左右根...”，只不过在左右之分上面，并没有二叉树那么明确而已。...其实树的遍历与二叉树的遍历都是相似的，只不过没有了明确的左右子树的划分而已。...树转换为二叉树 1.把根节点的子节点，除了最左边的节点，其他的都断开； 2.把断开的子节点横向连接起来，连到当前层的最左节点（还连接在上一层根节点上），作为该节点的右子树； 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
20 2 1 10 0 3 29 0 4 50 Sample Output Case 1: 100 Case 2: 80 这个题刚开始一直不理解，可能是对树的的直径比较陌生吧...只要从任意一个节点出发然后找到距离他最远的节点，然后再让这个最远的出发去找距离这个最远的，这两个节点的距离就是树的直径！...每台新电脑都连接到一台先前安装的电脑上。学校的管理人员担心网络运行缓慢，希望知道第i台计算机需要发送信号的最大距离si（即到最远计算机的电缆长度）。您需要提供此信息。 ?...输入行中的数字用空格分隔。 输出 对于每组样例，输出n行。第i行第i台计算机的到其他计算机的最大长度Si（1<=i<=n）。...这个一看见就直接蒙圈了Woc这咋搞，想了好久还是csdn了，从一个点出发寻找到距离它最远的点，然后在从这个点出发寻找距离它最远的点中间记录每个节点的最远路程，这样算的的路径都是距离该节点的最远路径，然后再从距离这个点的最远的点在进行
一.树的定义和细节： /* 1.树是由一些节点组成的集合，这个集合可以是空集。...4.对任意节点N的深度是从根节点到节点N的唯一路径长。 5.节点N的高是从节点N到一片树叶的最长路径长，所以所有的树叶的高都是0。 6.一棵树的高等于它的根的高。...7.一棵树的深度等于它的最深的树叶的深度，并且该深度总是等于这棵树的高。...*/ 二.树的实现方法 /* 8.实现树的一种方法可以是在每一个节点除数据外还要有一些指针， 9.使得该节点的每一个儿子节点都有一个指针指向它。.../*二叉树：二叉树最多拥有两个子节点 一个节点就是有关键信息加上两个指向其他节点的指针（Left和Right）组成的。 应用于链表上的规则可以应用于树上。
首先是树的建立： class TreeNode: def __init__(self,x,left=None,right=None): self.val=x self.left...=left self.right=right 建立好的树如图所示： ?...一、递归版的遍历（很好记） class traveral: def __init__(self): self.pre_res=[] self.in_res=[]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 同构的定义：给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。...更加具体的理解为：两棵树中的每两个对应结点的孩子必须相同，左右位置可不一样。 树的存储结构：结构数组。链表在对输入进行存储时没有数组方便。...如：输入如下样例后结构数组内容 8 A 1 2 B 3 4 C 5 - D - - E 6 - G 7 - F - - H - - 要注意第一个输入的不一定是根结点，没有父亲的结点才是根结点。...建立二叉树： Tree Initial(struct TreeNode T[]) { int N; if(scanf("%d",&N)==1){} if (N == 0) {...return (Judge(T1[rt1].left, T2[rt2].right) && Judge(T1[rt1].right, T2[rt2].left)); } 前三个if是递归到最简的情况
求一棵树的直径的方法就是，从一个顶点出发，找到离它最远的顶点s，然后从顶点s出发，找离他最远的节点t.那么，s、t之间的距离就是树的直径。...对于加权无向树来说，树的直径就是s、t之间的路径上的边的权值相加。
题目 难度级别：简单 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。 如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。
简介 树中所有简单路径的最大值即为树的直径，可以通过两次 DFS 或者树形 DP 在 时间内求解。 2....证明 假设结点 和 之间唯一的简单路径为树的直径， 表示结点 和 之间的唯一的简单路径的长度。...推论：树中任意结点的最远点要么是 ，要么是 （ )为树的直径）。 证明同上，略。...由于树的直径一定是以树中某个结点 为根的子树中过结点 的最长简单路径，因此计算每个树结点 的过结点 的最长简单路径，同时维护一下最大值即可。...代码 【注】以下模板均是基于无权树求树的直径，有权树只需在前向星中记录一下边权，然后更新结点高度/深度不是 + 1 而是 + 对应边权即可。
定义： 1.找到一个点，其所有的子树中最大的子树节点数最少，那么这个点就是这棵树的重心。 2.以这个点为根，那么所有的子树（不算整个树自身）的大小都不超过整个树大小的一半。...性质： 1.树中所有点到某一点距离之和中，到重心的距离和最短。 2.把两个树通过一条边相连得到一个新的树，那么新的树的重心在连接原来两个树的重心的路径上。...3.把一个树添加或删除一个叶子，那么它的重心最多只移动一条边的距离。 DP的记忆化搜索来求解。
B+树的叶节点是链接的，所以对树中的所有对象进行全扫描只需要一次线性遍历所有叶节点。另一方面，B树需要遍历树中的每一层。这种全树遍历可能会涉及比B+叶的线性遍历更多的高速缓存未命中。...B+树的叶子节点由一条链相连，而B树的叶子节点各自独立。 使用B+树的好处 由于B+树的内部节点只存放键，不存放值，因此，一次读取，可以在内存页中获取更多的键，有利于更快地缩小查找范围。...而B树则需要对树的每一层进行遍历，这会需要更多的内存置换次数，因此也就需要花费更多的时间 使用B树的好处 B树可以在内部节点同时存储键和值，因此，把频繁访问的数据放在靠近根节点的地方将会大大提高热点数据的查询效率...数据库为什么使用B+树而不是B树 B树相比二叉树虽好，但还是存在以下问题： 1.每个节点中既要存索引信息，又要存其对应的数据，如果数据很大，那么当树的体量很大时，每次读到内存中的树的信息就会不太够...2.B树遍历整个树的过程和二叉树本质上是一样的，B树相对二叉树虽然提高了磁盘IO性能，但并没有解决遍历元素效率低下的问题。
算法： 树的层次遍历是树的基本操作之一，包括二叉树的层次遍历，多叉树的层次遍历，以及二叉树层次遍历的变形题目，层次遍历+每一层的节点的翻转等操作。...对于这类题目，典型算法就是先将树按照层次存入数组当中，然后统一对每一层的数据进行数据处理。 题目1: 102....二叉树的层序遍历 https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/ ?...stackRes,node.Left) stackRes = append(stackRes,node.Right) } return } */ /* 解法：队列来操作， 树的层次遍历...，从左到右遍历树的每一层存入对应的数组即可 */ /* 方法2:递归操作 利用二叉树的先序遍历方法，也就是先访问根节点，在访问做左孩子，然后访问右孩子。
题目1-不分行从上到下打印 从上往下打印出二叉树的每个节点，同层节点从左至右打印。...思路 在打印第一行时，将左孩子节点和右孩子节点存入一个队列里 队列元素出队列打印，同时分别将左孩子节点和右孩子节点存入队列 这样打印二叉树的顺序就是没行从左到右打印 代码 function PrintFromTopToBottom...请实现一个函数按照之字形打印二叉树，即第一行按照从左到右的顺序打印，第二层按照从右至左的顺序打印，第三行按照从左到右的顺序打印，其他行以此类推。...思路 奇数从左到右，偶数从右到左 和上面的题目类似，同样可以借助在打印一层的时候填充下一层的方法 若当前层为奇数层，从左到右打印，同时填充下一层，从右到左打印（先填充左孩子节点再填充右孩子节点）。...若当前层为偶数层，从右到左打印，同时填充下一层，从左到右打印（先填充右孩子节点再填充左孩子节点）。 不难发现，我们可以使用栈来作为存储结构。
233酱当然不会一个个讲，我们只挑一些熟悉的面孔：多叉树，二叉树，二叉查找树，红黑树，堆，Trie树，B树，B+树，LSM Tree，了解他们在对不同规模的数据 增，删，改，查 时所起到的作用就够了。...但是能否高效二分体现在树的高度合理性上。下面要讲的 红黑树/堆结构才是其广泛应用。 红黑树 二叉查找树的缺点在于：只限制了节点的有序性，但有序树的构造有好坏。...一颗“坏”的有序树直接会被拉成 “有序链表”。所以需要通过一定的条件保证树的平衡性。...树的平衡性是指整棵树的最高子树和最矮子树相差不大，这样整棵树的高度相对来说低一些，相应的增，删，改，查操作的效率较高较稳定（与树高有关）。...此外相比其他的平衡树：如高度平衡树AVL树，红黑树的增删改效率较高，同时查找性能没有下降很多也比较稳定。所以工业级应用更为广泛。 应用场景：适合排序，查找的场景。
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