思路:判断是否能根据数组成功重建二叉树 重要的点,后序遍历即最后一个数字是根节点 代码: 简单粗暴方法 主要目标是找到左子树结束的点,因为有可能没有左子树,因此这里先将左子树开始的点设置为左边界之前的一个点...if (sequence.length==1){ return true; } //每个子数组中最后一个元素为根节点,找到第一个大于根节点的位置...return true; } //最后一个数字为根 int rootNum=sequence[endIndex]; //找到左子树结束的点...======>>>>>>>>>>>>>>>>>这一步其实可以省略,因为上一个for循环已经确定了leftEndIndex前的都小于根 for (int i = startIndex; i...leftEndIndex前的都小于根 以下是更正后代码 /** * 思路:判断是否能根据数组成功重建二叉树 */ public boolean VerifySquenceOfBST
由于二叉树的递归定义，使得在二叉树中许多操作中可以以递归的方式书写操作，代码更加浅显易懂。...BST树删除任意节点操作相对较难，这里分析一下。由于BST树的特点，对于任意一棵BST树均满足根节点的数据大于等于左子树任意节点的数据域，同时满足根节点的数据域小于等于右子树任意节点的数据域。...根据这个特点，BST树中最左边的节点的数据域一定是BST的最小值，而BST树中最右边的节点的数据域一定是BST的最大值。...而删除任意一个节点可以归结为以下三类： （1）一个节点有右子树，而没有左子树。 （2）一个节点有左子树，而没有右子树。 （3）一个节点既有左子树又有右子树。...:value==4"<<endl; bst.remove(4); bst.inorder(); return 0; } 执行结果：
有一个整数型列表，判断该列表是否为对应二叉搜索树的后序遍历结果 ''' 二叉搜索树 二叉排序树 二叉查找树 前序遍历 中序遍历 后序遍历 根节点 算法： 1. 找到根节点 2....遍历序列，找到第一个大于根节点的元素i，则i左侧为左子树，右侧为右子树 3. 判断i右侧的节点是否都比根节点大，如果有比根节点值小的节点，直接返回False 4....否则用递归的方式继续处理i左侧和右侧的节点 ''' def verifyBST(sequence): if not sequence: return False root
通过上图我们可以分析得到数组表示的完全二叉树拥有以下几个性质： Left = index * 2 + 1，例如：根节点的下标为0，则左节点的值为下标array[0＊2+1]=1 Right = index...二叉搜索树的节点通常包含4个域，数据元素，分别指向其左，右节点的指针和一个指向父节点的指针所构成，一般把这种存储结构称为三叉链表。...用代码初始化一个二叉搜索树的结点： 一个指向父亲节点的指针 parent 一个指向左节点的指针 left 一个指向右节点的指针 right 一个数据元素，里面可以是一个key和value class BinaryTreeNode...https://github.com/zhoulujun/algorithm 参考内容 慕课网视频课程：http://www.imooc.com/learn/888 javascript/js实现 排序二叉树数据结构...—建堆-搜索-排序》, 请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/theory/algorithm/TreeGraph/8284.html
今天和大家聊的问题叫做 将二叉搜索树转化为排序的双向链表，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/convert-binary-search-tree-to-sorted-doubly-linked-list...Let's take the following BST as an example, it may help you understand the problem better: 将一个二叉搜索树就地转化为一个已排序的双向循环链表...为了让您更好地理解问题，以下面的二叉搜索树为例： We want to transform this BST into a circular doubly linked list....下图展示了上面的二叉搜索树转化成的链表。“head” 表示指向链表中有最小元素的节点。...当转化完成以后，树中节点的左指针需要指向前驱，树中节点的右指针需要指向后继。还需要返回链表中的第一个节点的指针。 下图显示了转化后的二叉搜索树，实线表示后继关系，虚线表示前驱关系。
题目 给一个排序数组（从小到大），将其转换为一棵高度最小的排序二叉树。 样例 给出数组[1,2,3,4,5,6,7], 返回 ? sortTree.PNG 分析 显然这个问题可以用递归解决。...中间的节点总是在根节点，所以我们不停的找到中间节点即可，然后分别递归处理左子树和右子树即可 代码 /** * Definition of TreeNode: * public class TreeNode
题目 输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只能调整树中结点指针的指向。...== 2){ lca = root; } return (left + right + mid)>0; } //输入一棵二叉搜索树...，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。...要求不能创建任何新的结点，只能调整树中结点指针的指向。...(pRootOfTree.left); //2.需要找到左子树链表的尾节点 //right相当于链表的next TreeNode2 leftTail =
题目 将一个 二叉搜索树 就地转化为一个 已排序的双向循环链表 。...对于双向循环列表，你可以将左右孩子指针作为双向循环链表的前驱和后继指针，第一个节点的前驱是最后一个节点，最后一个节点的后继是第一个节点。 特别地，我们希望可以 就地 完成转换操作。...当转化完成以后，树中节点的左指针需要指向前驱，树中节点的右指针需要指向后继。 还需要返回链表中最小元素的指针。 示例 1： ?...示例 2： 输入：root = [2,1,3] 输出：[1,2,3] 示例 3： 输入：root = [] 输出：[] 解释：输入是空树，所以输出也是空链表。...解题 采用二叉树的非递归遍历写法即可 /* // Definition for a Node. class Node { public: int val; Node* left;
前言 LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。...控制树的深度和每个叶子节点的数据量，能减少过拟合 有利于工程优化，但对学习模型效率不高 控制树的深度和每个叶子节点的数据量，能减少过拟合 划分点搜索算 法对特征预排序的方法直方图算法：将特征值分成许多小筒...三、LightGBM的细节技术 1、直方图优化 XGBoost中采用预排序的方法，计算过程当中是按照value的排序，逐个数据样本来计算划分收益，这样的算法能够精确的找到最佳划分值，但是代价比较大同时也没有较好的推广性...在LightGBM中没有使用传统的预排序的思路，而是将这些精确的连续的每一个value划分到一系列离散的域中，也就是筒子里。...2、存储记忆优化 当我们用数据的bin描述数据特征的时候带来的变化：首先是不需要像预排序算法那样去存储每一个排序后数据的序列，也就是下图灰色的表，在LightGBM中，这部分的计算代价是0；第二个，一般
XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。...鲁棒性：包括处理缺失值的功能，能够处理不完整的数据。 正则化：通过L1和L2正则化避免过拟合，提高模型的泛化能力。 剪枝：在树构建过程中进行预剪枝和后剪枝，减少过拟合的风险。...排序问题：如搜索引擎结果排序、推荐系统等。 如何使用XGBoost： 安装：通过Python的pip安装xgboost库。 数据准备：准备训练数据和标签。...参数调优：通过调整学习率、树的数量和深度等参数来优化模型。 XGBoost因其强大的功能和优异的性能，在众多机器学习算法中脱颖而出，成为解决复杂数据问题的有力工具。...还提供了带有GPU支持的实验性预构建二进制文件。使用此二进制文件，将能够在不从源代码构建XGBoost的情况下使用GPU算法。从Releases页面下载二进制软件包。
GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。...改进的细节 Xgboost是如何工作的？ 目前已有的GBDT工具基本都是基于预排序的方法（pre-sorted）的决策树算法(如xgboost)。...这种构建决策树的算法基本思想是： 首先，对所有特征都按照特征的数值进行预排序。 其次，在遍历分割点的时候用O(#data)的代价找到一个特征上的最好分割点。...这样的算法需要保存数据的特征值，还保存了特征排序的结果（例如排序后的索引，为了后续快速的计算分割点），这里需要消耗训练数据两倍的内存。...在预排序后，特征对梯度的访问是一种随机访问，并且不同的特征访问的顺序不一样，无法对cache进行优化。
滑动窗口 两个指针或迭代器 快指针或慢指针或迭代器 合并间隔 循环排序 就地反转链表 Tree BFS Tree DFS 两堆 子集 修改后的二进制搜索 前K个元素 K路合并 拓扑排序 让我们开始吧！...如何识别Tree BFS模式： 如果要求你逐级遍历一棵树（或逐级遍历） 具有Tree BFS模式的问题： 二叉树级顺序遍历（简单） 锯齿形遍历（中） 8、Tree DFS 树DFS基于深度优先搜索（DFS...这是子集模式的直观表示： 如何识别子集模式： 你需要查找给定集合的组合或排列的问题 具有子集模式的问题： 重复子集（简单） 更改大小写的字符串排列（中） 11、修改后的二进制搜索 每当给你排序数组，链接列表或矩阵...，并且要求你查找某个元素时，可以使用的最佳算法是二进制搜索。...如果减少，则搜索结束=中间+1 这是"修改后的二进制搜索"模式的直观表示： 具有修改后的二进制搜索模式的问题： 与订单无关的二进制搜索（简单） 在排序的无限数组中搜索 12、前K个元素 任何要求我们在给定集合中找到顶部
1.3 Xgboost 原理 目前已有的 GBDT 工具基本都是基于预排序的方法（pre-sorted）的决策树算法(如 xgboost)。...这种构建决策树的算法基本思想是： 首先，对所有特征都按照特征的数值进行预排序。 ...这样的算法需要保存数据的特征值，还保存了特征排序的结果（例如排序后的索引，为了后续快速的计算分割点），这里需要消耗训练数据两倍的内存。 ...在预排序后，特征对梯度的访问是一种随机访问，并且不同的特征访问的顺序不一样，无法对 cache 进行优化。...首先，最明显就是内存消耗的降低，直方图算法不仅不需要额外存储预排序的结果，而且可以只保存特征离散化后的值，而这个值一般用 8 位整型存储就足够了，内存消耗可以降低为原来的1/8。 ?
但是对于排序查询的SQL需求： （1）分组：group by （2）排序：order by （3）比较： （4）… 哈希型的索引，时间复杂度会退化为O(n)，而树型的“有序”特性，依然能够保持O(...为了保持知识体系的完整性，简单介绍下几种树。 第一种：二叉搜索树 二叉搜索树，如上图，是最为大家所熟知的一种数据结构，就不展开介绍了，它为什么不适合用作数据库索引？...（1）由于是m分叉的，高度能够大大降低； （2）每个节点可以存储j个记录，如果将节点大小设置为页大小，例如4K，能够充分的利用预读的特性，极大减少磁盘IO； 第三种：B+树 B+树，如上图，仍是m叉搜索树...（2）叶子之间，增加了链表，获取所有节点，不再需要中序遍历； 这些改进让B+树比B树有更优的特性： （1）范围查找，定位min与max之后，中间叶子节点，就是结果集，不用中序回溯； 画外音：范围查询在SQL...，B+树能够存储更多索引； 最后，量化说下，为什么m叉的B+树比二叉搜索树的高度大大大大降低？
改进的细节 1. Xgboost 是如何工作的？ 目前已有的 GBDT 工具基本都是基于预排序的方法（pre-sorted）的决策树算法(如 xgboost)。...这种构建决策树的算法基本思想是： 首先，对所有特征都按照特征的数值进行预排序。 其次，在遍历分割点的时候用O(#data)的代价找到一个特征上的最好分割点。 ...这样的算法需要保存数据的特征值，还保存了特征排序的结果（例如排序后的索引，为了后续快速的计算分割点），这里需要消耗训练数据两倍的内存。 ...在预排序后，特征对梯度的访问是一种随机访问，并且不同的特征访问的顺序不一样，无法对 cache 进行优化。...首先，最明显就是内存消耗的降低，直方图算法不仅不需要额外存储预排序的结果，而且可以只保存特征离散化后的值，而这个值一般用 8 位整型存储就足够了，内存消耗可以降低为原来的1/8。
但是对于排序查询的SQL需求： （1）分组：group by （2）排序：order by （3）比较： （4）… 哈希型的索引，时间复杂度会退化为O(n)，而树型的“有序”特性，依然能够保持O(...为了保持知识体系的完整性，简单介绍下几种树。 第一种：二叉搜索树 ? 二叉搜索树，如上图，是最为大家所熟知的一种数据结构，就不展开介绍了，它为什么不适合用作数据库索引？...（2）叶子之间，增加了链表，获取所有节点，不再需要中序遍历； 这些改进让B+树比B树有更优的特性： （1）范围查找，定位min与max之后，中间叶子节点，就是结果集，不用中序回溯； 画外音：范围查询在SQL...，B+树能够存储更多索引； 最后，量化说下，为什么m叉的B+树比二叉搜索树的高度大大大大降低？...这样磁盘预读能充分提高磁盘IO （6）数据库的索引最常用B+树： - 很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读； - 很低的树高度，能够存储大量数据； - 索引本身占用的内存很小； -
算法是一组精确定义操作序列的规则。 算法主题 数学 B Bit 操控 - set/get/update/clear 位, 乘以/除以 二进制位, 变负 等....(原生和按位算法) B 杨辉三角形 A 整数拆分 A 割圆术 - 基于N-gons的近似π计算 集合 B 笛卡尔积 - 多集合结果 A 幂集 - 该集合的所有子集 A 排列 (有/无重复) A 组合...搜索 B 线性搜索 B 跳转搜索 (或块搜索) - 搜索排序数组 B 二分查找 B 插值搜索 - 搜索均匀分布的排序数组 排序 B 冒泡排序 B 选择排序 B 插入排序 B 堆排序 B 归并排序 B...快速排序 B 希尔排序 B 计数排序 B 基数排序 树 B 深度优先搜索 (DFS) B 广度优先搜索 (BFS) 图 B 深度优先搜索 (DFS) B 广度优先搜索 (BFS) A 戴克斯特拉算法 -...以下是一些最常用的 大O标记法 列表以及它们与不同大小输入数据的性能比较。
在本系列中，我们将研究各种算法，例如搜索，排序，图形，数组等。 今天从搜索算法系列的第一部分开始。我们将研究每个程序员都应该知道的4种搜索算法。现在开始。...最佳情况：目标值位于列表的第一位 最坏的情况：目标值是列表的最后位置 何时使用： 列表未排序时 当清单很小的时候 ---- 二进制搜索 在计算机科学中，二进制搜索（也称为半间隔搜索，对数搜索或二进制chop...）是一种搜索算法，用于查找排序数组中目标值的位置。...在“二进制搜索”中，列表必须按某种排序的顺序。我们通过从列表中间选择一个值并进行比较来搜索目标值。如果不匹配，则如果目标值小于中间元素，则起始一半将被丢弃，否则终止一半将被丢弃。...最佳情况：目标值位于列表的中间位置 最坏的情况：目标值位于列表的第一个或最后一个位置 何时使用： 列表排序时 当清单很大时 ---- 深度优先搜索（DFS） 深度优先搜索（DFS）是用于遍历或搜索树或图形数据结构的算法
缺点：效率低下，可能产生不必要的叶结点。 3）对cache优化不友好 在预排序后，特征对梯度的访问是一种随机访问，并且不同的特征访问的顺序不一样，无法对 cache 进行优化。...概括来说，LightGBM 主要有以下特点： 基于 Histogram 的决策树算法 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 直方图做差加速 直接支持类别特征（Categorical Feature...首先，对所有特征按数值进行预排序。 其次，在每次的样本分割时，用 O(#data) 的代价找到每个特征的最优分割点。 最后，找到最后的特征以及分割点，将数据分裂成左右两个子节点。...这种 pre-sorting 算法能够准确找到分裂点，但是在空间和时间上有很大的开销。 由于需要对特征进行预排序并且需要保存排序后的索引值（为了后续快速的计算分裂点），因此内存需要训练数据的两倍。...（1）内存优化 直方图算法可以很大程度降低内存消耗，它不仅不需要额外存储预排序的结果，还可以只保存特征离散化后的值（一般用8位整型存储就足够了）。
二叉搜索树的效率在O(N)和O(logN)之间，取决于树的不平衡程度。最差也会退化成一个链表。 ②、红黑树 为了避免二叉树退化成链表，需要尽量保证树的平衡，于是有了 红黑树。...局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。 与磁盘预读，预读的长度一般为页（page）的整倍数，（在许多操作系统中，页得大小通常为4k） 叶子节点数据多。...⑤、Trie 树 字典树、前缀树、单词查找树。 典型应用： 字符串检索 百度谷歌搜索框 拼写检查 4.6 跳表 链表的基础上增加了多级索引。...②、网页质量分析 去掉低质量的垃圾网页 ③、反作弊 避免一些作弊网页来干扰搜索结果 ④、分词创建临时索引 抽取到网页文本信息之后，对文本信息进行分词，并创建临时索引文件。...⑤、我们针对这 k 个网页编号列表，统计每个网页编号出现的次数。具体到实现层面，我们可以借助散列表来进行统计。统计得到的结果，我们按照出现次数的多少，从小到大排序。
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