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。
1、此时，将元素30从队首拿出来，进行访问，之后将30的左孩子29、右孩子42入队，那么此时队首元素就是13了。
堆是一个用数组表示的完全二叉树，并满足以下两个特性： 1）父节点的键值总是大于或等于（小于等于）其子树上的任意结点 2）每个结点的左子树和右子树都是个堆。 如果父节点的键值总是大于等于任何一个子节点的键值，那么这时称之为最大堆或者大顶堆。反之，如果父节点的键值总是小于等于任何一个子节点的键值，那么这时称之为最小堆或者小顶堆。
不同点是stdcall在被调用函数 (Callee) 返回前，由被调用函数 (Callee) 调整堆栈。cdecl在被调用函数 (Callee) 返回后，由调用方 (Caller) 调整堆栈，每一个调用它的函数都包含清空堆栈的代码，所以产生的可执行文件大小会比调用_stdcall函数的大。
春晚好看吗？不存在的！！！ 在Java数据结构和算法（三）——冒泡、选择、插入排序算法中我们介绍了三种简单的排序算法，它们的时间复杂度大O表示法都是O(N2)，如果数据量少，我们还能忍受，但是数据量大，那么这三种简单的排序所需要的时间则是我们所不能接受的。接着我们在讲解递归 的时候，介绍了归并排序，归并排序需要O(NlogN)，这比简单排序要快了很多，但是归并排序有个缺点，它需要的空间是原始数组空间的两倍，当我们需要排序的数据占据了整个内存的一半以上的空间，那么是不能使用归并排序的。 本篇博客将
二叉查找树对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的，但是他在最差的情况下效率比较低。平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中，我们希望该树的高度能够维持在lgN左右，这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是，每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。 2-3查找树(2-3 Search Tree)保证
前面介绍了二叉查找树(Binary Search Tree)，他对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的，但是他在最差的情况下效率比较低。本文及后面文章介绍的平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中，我们希望该树的高度能够维持在lgN左右，这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是，每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。所以这里会介绍一些新的数据结构来保证在最坏的情况下插入和查找效率都能保证在对数的时间复杂度内完成。本文首先介绍2-3查找树(2-3 Search Tree)，后面会在此基础上介绍红黑树和B树。
二叉查找树对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的，但是他在最差的情况下效率比较低。平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中，我们希望该树的高度能够维持在lgN左右，这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是，每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。
堆排序并不是直接对堆节点Node类型排序，而是通过建立索引之间的关系，对一维数组排序。 称之为堆排序，是因为节点索引值之间的关系与完全二叉树的非常类似，而树又称堆。 设根节点为i，i从0开始记，则：
先来解释下博主为什么会在这个时候开设一个专栏来学习【数据结构和算法】。
我的想法很简单，只需要从左向右扫描比基准小于等于的数和从右向左扫描大于基准的数，当扫描到则立刻交换，继续扫描，直到两个扫描的标杆相遇。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/11/17 0:05 # @Author : mixiu26 # 一: 列表: name = [] #1.定义列表 name = ["yiyi","erer","xiaoxiao","huahua"] # 向列表中添加元素 ['yiyi', 'erer', 'xiaoxiao', 'huahua'] print(name) # 取出列表元素 yiyi: print(name
前面一篇文章介绍了2-3查找树，2-3查找树能保证在插入元素之后能保持树的平衡状态，最坏情况下即所有的子节点都是2-node，树的高度为lgN，从而保证了最坏情况下的时间复杂度。但是2-3树实现起来比较复杂，本文介绍一种简单实现2-3树的数据结构，即红黑树（Red-Black Tree）
本文测试数据： private static int[] arr = {8, 3, 5, 55, 7, 22, 32, 99}; ---- 一、冒泡排序 1.第一版： 循环28次----移动6次 private static void bubbleSort(int arr[]) { int n = arr.length - 1; int i, j, t; for (i = 0; i < n; i++) {//遍历数组 for (j = i + 1; j <=
当当当当当当当，好久不见，最近又是换工作，又是换房子，忙的不可开交，断更了一小段时间，最重要的一篇迟迟出不来，每次都犹抱琵琶半遮面，想要把它用通俗易懂的方式进行说明，确实有一定的难度，可愁煞我也，但自己挖的坑，哭着也要把它补上。
链接：103. 二叉树的锯齿形层序遍历 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
数据结构的介绍 1、数据结构是一门研究算法的学科，只从有了编程语言也就有了数据结构。学好数据结构可以编写出更加漂亮、更加有效率的代码。 2、要学习好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题，用程序去实现解决。 3、程序 = 数据结构 + 算法
在一个排序的链表中，存在重复的结点，请删除该链表中重复的结点，重复的结点不保留，返回链表头指针。 例如，链表1->2->3->3->4->4->5 处理后为 1->2->5
不同数据结构内部的存储与组织方式各异，其操作接口的使用方式及时空性能也不尽相同。引入列表结构的目的在于弥补向量结构在解决某些应用问题时，在功能及性能方面的不足。二者之间的差异，表面上体现于对外的操作方式，但根源则在于其内部存储方式的不同。
参考资料 《算法（java）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne 《数据结构》 — — 严蔚敏 2017年度原创IT博客评选：http://www.itbang.me/goVote/203 引子 近日， 为了响应市政府“全市绿化”的号召， 身为共青团员的我决定在家里的后院挖坑种二叉树，以支援政府实现节能减排的伟大目标，并进一步为实现共同富裕和民族复兴打下坚实
大多数的生成模型（例如seq2seq模型），生成句子的顺序都是从左向右的，但是这不一定是最优的生成顺序。可能有人要说，反正最终都是生成一个句子，跟生成顺序有啥关系？但是大量实验确实表明了从左向右生成不一定是最好的，比如先生成句子中的核心词（出现词频最高的词，或者动词等）可能效果会更好。
二叉树的顺序存储结构就是用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左而右存储完全二叉树上的节点元素，即将完全二叉树上编号为i的节点元素存储在某个数组下边为i-1的分量中。
根据文章内容撰写摘要总结
《算法（java）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne
我们熟知常见的排序算法有：冒泡排序、选择排序、归并排序、插入排序、快速排序等；每种都有其不同的特点以及解法，并且每种排序都可以找到不同算法思路来解答，拿快速排序来讲，有递归和非递归的解法，以下就讲讲递归的快速排序的解法。
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，这里给大家做个二叉树的总结，也方便自己复习。
前面一篇文章介绍了2-3查找树，可以看到，2-3查找树能保证在插入元素之后能保持树的平衡状态，最坏情况下即所有的子节点都是2-node，树的高度为lgN，从而保证了最坏情况下的时间复杂度。但是2-3树实现起来比较复杂，本文介绍一种简单实现2-3树的数据结构，即红黑树（Red-Black Tree）
方法： 直接调用invokeCode，入参为已定义好的DataTable，出参为去重后的DataTable，代码如下
为了后续学习堆排序以及MySQL索引等知识，接下来会重温一下树这种数据结构，包括二叉树、赫夫曼树、二叉排序树(BST)、平衡二叉树(AVL)、B树和B+树。
这是 ArcGIS Pro 中可用的键盘快捷键的完整列表，并且在每个软件版本中都会更新。可以从 https://links.esri.com/arcgis-pro-shortcuts 下载 PDF 版本。
1.从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 2.取下一个元素tem，从已排序的元素序列从后往前扫描 3.如果该元素大于tem，则将该元素移到下一位 4.重复步骤3，直到找到已排序元素中小于等于tem的元素 5.tem插入到该元素的后面，如果已排序所有元素都大于tem，则将tem插入到下标为0的位置 6.重复步骤2~5
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。
除叶子结点，每个结点的度都为2，称为满二叉树。 除去最后一层之后的子树为满二叉树，且最后一层结点依次从左到右分布，则称为完全二叉树。
为了避免树的高度增长过快，降低二叉排序树的性能，我们规定在插入和删除二叉树结点时，要保证任意结点的左、右子树高度差的绝对值不超过1，将这样的二叉树称为平衡二叉树，简称平衡树（AVL树）。定义结点左子树和右子树的高度差为该结点的平衡因子，则平衡二叉树结点的平衡因子的值只可能是-1、0或1。
1、映射Map，存储键值数据对的数据结构（key，value），可以根据键key快速寻找到值Value，可以使用链表或者二分搜索树实现的。
我们都知道，算法是解决实际问题的步骤，是前人智慧的结晶。那么为什么会有快速排序呢？这就需要了解下传统排序算法的缺点。传统的排序算法有冒泡排序、选择排序和插入排序。它们的共同点就是两两比较，算法的时间复杂度高达 O(n^2)，不适合大规模排序。我们接下来来看下时间复杂度仅为 O(nlogn) 的快速排序算法，它用到了分治思想，非常巧妙。
vector vector是表示可变大小数组的序列容器，即动态顺序表 像数组一样，vector也采用连续得到存储空间来存储元素，可以使用下标访问 又不像数组，vector大小可以动态改变，而且大小会被容器自动处理 初始化 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { vector<int>v{ 0,1,2,3,4,5,6,7 }; //0 1 2 3 4 5 6 7 //从数组中获
BST问题在于可能存在很深很深的层。因此导致数据遍历的性能问题。为此引入AVL树，整棵树的层级高度之差总是为1.
平衡二叉树(Balanced binary tree)又称为AVL树，是一种特殊的二叉排序树，且左右子树的高度之差的绝对值不超过1.
二叉搜索树存在一个问题: 当往树中插入的数据一大部分大于某个节点或小于某个节点，这样就会导致树的一条边非常深。为了解决这个问题就出现了自平衡树这种解决方案。
解题思路： 题目把要求讲述地很细致了，我们可以简单地理解为：要让字符串中没有多余的单边括号，我们最少要添加多少次对应的单边括号呢？
1、二分搜索树，数据存储的方式是一种树结构。而线性数据结构，把所有的数据排成一排的。为什么需要树结构呢，因为树结构本身是一种天然的组织结构，使用树结构非常高效。将数据使用树结构存储后，效率是出奇的高效。
许多高级语言中都提供有排序函数，但是掌握一些经典排序算法的基本原理和编码方法还是很有必要，这个学习过程可以帮助我们更好的理解每种排序算法的设计思路，本篇博客将介绍9种十分经典的排序算法，提供了解释性语言JavaScript与编译型语言C的源代码。
在学习树结构之前, 我们首先来复习一下线性存储结构的两种方式: 线性存储(包括数组)和链式存储
不同的类型有自己不同的操作方法。对列表的操作有增删改查四种操作。 (1) .增加操作
AVL树本质上是一颗二叉查找树，但是它又具有以下特点：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一，所以它也被称为平衡二叉树。下面是平衡二叉树和非平衡二叉树对比的例图：
给定一个整数数组 nums，按要求返回一个新数组 counts。数组 counts 有该性质： counts[i] 的值是 nums[i] 右侧小于 nums[i] 的元素的数量。
从名字上不能看出，这种二叉树就是为了实现快速搜索而设计的，同时支持快速插入、删除。
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