《菜鸟也能“种”好二叉树!》一文中提到了:为了方便查找,需要进行分层分类整理。而满足这种目标的数据结构之一就是树。
我们通过两组添加元素,三组删除元素,一组查找元素的操作来理解二叉查找树的属性性质。
在上一篇《无死角“盘”它!二分查找树》中提到了:平衡二叉树的目的就是使得平均查找长度最短。那么这里就引出两个问题:
对于大部分人,数据结构一直是一个短板,当然我也是,不是学不会,而是容易忘,就拿最简单的排序来说吧,当时学习的时候明明已经弄得很清楚了,过了一段时间不用又忘记了,还要重新再看一遍,不知道有多少小伙伴和我有一样的烦恼。今天让我们用用动图的方式学习一下数据结构中的递归和二分查找吧,这种讲解方式非常生动,而且非常容易记住和理解。
上一篇文中,通过二分查找,我们实现了对数级别的查找方案,但因为使用了数组这一数据结构,插入时需要移动大量的元素,导致插入动作任然很慢。为了减少移动的元素,我们这次使用链表,为了保持二分查找的效率,我们将二者结合起来——二叉查找树。
10个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树; 10个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第6篇《二叉树查找》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想
目录 数据结构 算法 查找算法 排序算法 数据结构 数组 结构特征:内存地址连续,大小固定 使用特点:查询快,插入慢 链表 结构特征:内存地址不连续,大小可变 使用特点:查询慢,插入快 栈 结构特征:顺序栈(基于数组实现,继承数组特征),链式栈(基于链表实现,继承链表特征) 使用特点:先进后出,后进先出 队列 结构特征:顺序队列(基于数组实现,继承数组特征),链式队列(基于链表实现,继承链表特征) 使用特点:先进先出,后进后出 树 结构特征:每个节点有0个或多个子
在学习算法的过程中,我们除了要了解某个算法的基本原理、实现方式,更重要的一个环节是利用big-O理论来分析算法的复杂度。在时间复杂度和空间复杂度之间,我们又会更注重时间复杂度。 时间复杂度按优劣排差不多集中在: O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n2), O(nk), O(2n) 到目前位置,似乎我学到的算法中,时间复杂度是O(log n),好像就数二分查找法,其他的诸如排序算法都是 O(n log n)或者O(n2)。但是也正是因为有二分的 O(log n), 才让很
只要你打开电脑,就会涉及到查找技术。如炒股软件中查股票信息、硬盘文件中找照片、在光盘中搜DVD,甚至玩游戏时在内存中查找攻击力、魅力值等数据修改用来作弊等,都要涉及到查找。当然,在互联网上查找信息就更加是家常便饭。查找是计算机应用中最常用的操作之一,也是许多程序中最耗时的一部分,查找方法的优劣对于系统的运行效率影响极大。因此,本篇讨论一些查找方法。
题意 给出一个所有元素以升序排序的单链表,将它转换成一棵高度平衡的二分查找树 样例 2 1->2->3 => / \ 1 3 3 1->2->3->4->5->6 => / \ 1 5 / \ / \ # 2 4 6 思路 本题要求是高度平衡的二叉树,那
上一篇:基于无序链表的的查找 参照数据结构--符号表API实现。 有序数组实现有序的符号表,使用一对平行的数组,一个保存键,一个保存值。键和值分别保存在两个数组的相同下标下,例如一个键值对,键保存在key[3]中,值就保存在val[3]中。这样,当我们查找时,找到键在key中的位置,就可以用下标去val[]数组中取到相应的值。而且,我们让Comparable类型的键有序,这样就可以用二分查找快速地在key数组中查找相应的键。 核心方法是rank()方法,它返回表中小于给定键的数量。只要给定的键在数组中,ra
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需和指定key进行比较的关键字的个数的期望值,称为查找算法在查找成功时的平均查找长度。
前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点。
对于二分查找存在一定的优 & 缺点,所以衍生出2种二分查找的变式方法:插值查找 & 斐波那契查找。具体如下:
本文将告诉你学习Java的一些步骤,学习过程中可能遇到的问题,及学习路线。希望能够对你的学习有所帮助。
那女孩看着诧异且表情僵硬的我,满意而又意味深长的笑笑:原来你这个男程序员也不会,看来我还得靠自己研究了。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第7篇《平衡查找树概述》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础:优先队列 二分查找 二叉树查找 在上面一篇分享中我们了解了二叉查找树,他有着 最多2 节点,在这个基础上我们去了解下二三数和红黑树。 在二叉查找树上基础上,噩梦改如何去优化来解决其查找成本较高的这个问题呢?(二叉查找树的查找平均速率 1.39LgN 二分查找平均速率在 LgN)。于是就想到能
数据结构的确很枯燥,尤其是初学时候,不知道到底有啥用。不过随着编码年限的增长,我们越会发现它真的很有用,巧妙的数据结构是算法高效实现的助推剂。
为了便于描述,文中涉及到的代码部分都是用Java语言编写的,其实Java本身对常见的几种数据结构,线性表、栈、队列等都提供了较好的实现,就是我们经常用到的Java集合框架,有需要的可以阅读这篇文章。Java – 集合框架完全解析
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。
前面几篇文章介绍了基本的排序算法,排序通常是查找的前奏操作。从本文开始介绍基本的查找算法。
第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。
来源:https://segmentfault.com/a/1190000008850005
跳表由William Pugh 1989年发明。他在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中详细介绍了跳表的数据结构和插入删除等操作。论文是这么介绍跳表的:
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
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顺序查找的基本思想:从表的一端开始,顺序扫描线性表,依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较,若当前扫描到的结点关键字与 K相等,则查找成功;若扫描结束后,仍未找到关键字等于 K的结点,则查找失败。
导语:面试是测查和评价人员能力素质的一种考试活动。最常问的编码算法面试问题你知道多少呢?
记得在大一懵懵懂懂的时候就接触了红黑树的算法。但由于当时内功尚浅,无法将其内化,只是觉得它很神奇,是个好算法,设计它的人很牛!现今重拾起这个算法,不得不再次被它的精妙所折服!编写本文,是希望以鄙人的理解将红黑树算法的精髓向博客园的园友陈述一番,也希望对其有独特见解的朋友能不吝赐教。准备好了的话,我们就开始吧~
在优化慢接口的时候,遇到一个问题,在通过索引查询数据库表的时候根据时间区间去扫描表的时候,开始时间时表扫描的其实位置吗?或者说根据时间日期B+索引能一次性定位到具体的时间位置吗?是的不能。那为什么不能呢? 接下来我们来看看b+树索引的底层数据结构。
今天我们讲一种针对有序数据集合的查找算法:二分查找(Binary Search)算法,也叫折半查找算法。
partition使用第一个元素t=arr[low]为哨兵,把数组分成了两个半区:
递归反转 二分查找 AVL树 AVL简单的理解,如图所示,底部节点为1,不断往上到根节点,数字不断累加。 观察每个节点数字,随意选个节点A,会发现A节点的左子树节点或右子树节点末尾,数到A节点距离之差
树是计算机科学中经常用到的一种非线性数据结构,以分层的形式存储数据。二叉树是一种特殊的树结构,每个节点最多有两个子树,通常子树被称作“左子树”和“右子树”。
目录 一、查找的定义 二、线性表的查找 2.1 、顺序查找 2.2、二分查找 2.3、分块查找 三、树表查找 3.1 、二叉排序树 3.2 、平衡二叉树 一、查找的定义 查找 又称检索,是数据处理中经常使用的一种重要运算。采用何种查找方法,首先取决于使用哪种数据结构来表示“表”,及表中的数据元素按何种方式组织。 查找有内查找和外查找之分。若整个查找过程都在内存进行,则称为内查找;反之,若查找过程需要访问外存,则称为外查找。
3 月 12 号,是全国的重大节日:植树节。记得小时候就跟随老师一起植过树。现在参加工作了,虽然没有植过树,但是学到过很多树的结构,比如二叉树、B+ 树,红黑树。每次面试必问,恰逢植树节,本来是想讲解 B 树,但发现必须要理解了二叉树之后才能更好地讲解 B 树,所以先给大家讲下二叉树是什么,后面文章再更新 B 树。
构建二叉查找树,主要把握几条原则,小于当前结点的在左边,大于的在右边,相等的不予处理。但是情况下结合实际业务需求,也可在相等时放在左结点或右结点,但是必须统一规则,不能左右都存在相等的。创建结点对象:
3、复杂度是一个关于输入数据量 n 的函数。假设你的代码复杂度是 f(n),那么就用个大写字母 O 和括号,把 f(n) 括起来就可以了,即 O(f(n))。
对于树的基本认识,我们很容易通过我们平常所见到的树来理解:一棵树,有一个根,根往上又会分叉出大树枝,大树枝又会分叉出小树枝,以此往复,直到最后是叶子。而作为数据结构的树也是类似的,只不过我们通常将它倒着画。树的应用也相当广泛,例如在文件系统,数据库索引中的应用等。本文会对树的基本概念做介绍,但重点介绍二叉查找树。
和他交流了一下他的学习心得,发现他看的资料也是我之前推荐过的算法进阶指南,这里推荐给大家,github star 可是过万哦!质量非常高!
根据给定的文章内容,撰写摘要总结。
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