数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程，本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。
给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。
数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式，可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。
平衡二叉树的查找效率是非常高的，并可以通过降低树的深度来提高查找的效率。但是当数据量非常大，树的存储的元素数量是有限的，这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁，进而导致查询效率低下。
这一章展示了二叉搜索树，它是个Map接口的高效实现。如果我们想让元素有序，它非常实用。
简而言之，数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
几乎所有的问题都需要面试者对数据结构有深刻的理解。无论你是初入职场的新兵(刚从大学或者编程培训班毕业)，还是拥有几十年经验的职场老鸟。
没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变，规则操作什么的了解一下就好，看不下去就跳过，本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录，该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解，也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因。
平衡二叉树也叫做平衡二叉搜索树，是二叉搜索树的升级版，二叉搜索树是指节点左边的所有节点都比该节点小，节点右边的节点都比该节点大，而平衡二叉搜索树是在二叉搜索的基础上还规定了节点左右两边的子树高度差的绝对值不能超过1
大家好，今天我要开始一个名为“每个程序员都应该知道的算法”的系列。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。
公历 3 月 12 日是一年一度的植树节。旨在宣传保护森林，并动员群众参加植树造林活动。说到树，程序猿们肯定不陌生，趁着这个植树节到来之时普及一下程序猿们经常遇见的树。
导读：3 月 12 日是一年一度的植树节。旨在宣传保护森林，并动员群众参加植树造林活动。说到树，程序猿们肯定不陌生，趁着这个植树节到来之时普及一下程序猿们经常遇见的树。
基数树又叫压缩前缀树（compact prefix tree），是一种空间优化后的字典树，其中如果一个节点只有唯一的子节点，那么这个子节点就会与父节点合并存储
瑞士计算机科学家Niklaus Wirth在1976年写了一本书，名为《算法+数据结构=编程》。
40多年后，这个等式仍被奉为真理。这就是为什么在面试过程中，需要考察软件工程师对数据结构的理解。
许多年后，这个等式仍被奉为真理。这就是为什么在面试过程中，需要考察软件工程师对数据结构的理解。
上一篇文章提到，HashMap在JDK7或者JDK8中采用的基本存储结构都是数组+链表形式，可能有人会提出疑问，HashMap在JDK8中不是数组+链表+红黑树吗？本文的回答是。至于为什么JDK8在一定条件下将链表转换为红黑树，我相信很多人都会回答：为了提高查询效率。基本答案可以说是这样的，JDK7中的HashMap对着Entry节点增多，哈希碰撞的概率在慢慢变大，这就直接导致哈希表中的单链表越来越长，这就大大降低了HashMap的查询能力，且时间复杂度可能会退化到O(n)。针对这种情况，JDK8做出了优化，就是在一定的条件下，链表会被转换为红黑树，提升查询效率。 HashMap在JDK8中基本结构示意图如下所示：
备注：本文 jdk版本为 1.7，主要是为了帮助小白入门的，大佬请绕道。入门后自己去推敲高版本的jdk源代码。
HashMap作为常用的Map类，他是基于哈希表实现，继承了AbstractMap并实现了Map接口.
退化（或病态）树（Degenerate (or pathological) tree）
well，我们上述操作即为创建了一个字符串a，并将字符串写入了文件tmp.txt中
给定一个二叉搜索树（Binary Search Tree），把它转换成为累加树（Greater Tree)，使得每个节点的值是原来的节点值加上所有大于它的节点值之和。
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。
【导读】今天我们主要讲解零次学习及深度树学习用于人脸检测识别。今天主要会讲解人脸检测的13种欺骗攻击中的ZSFA（Zero-Shot Face Anti-spoofing）问题，包括打印、重放、3D掩码等，利用新的深度树网络(DTN)，以无监督的方式将欺骗样本划分为语义子组。当数据样本到达、已知或未知攻击时，DTN将其划分到最相似的欺骗集群，并做出二进制决策。最后实验表明，达到了ZSFA多个测试协议的最新水平。
题目描述 ：输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历结果。如果是则返回 true，否则返回 false。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。
这是本坑的第四篇，之前已经说了关于 HashSet 、BitMap 、Bloom Filter 布隆过滤器了，本篇主要讲B-树。要是还不知道前面讲了啥的，可以点一下下面的连接看看。 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51 B+树是现在很多索引系统的数据结构，而B-树是B+树的基础，本次先讲B-树。 而在讲B-树之前，又不得不讲二叉搜索树（BST，Binary Search Tree）
掌握了不同数据结构的特点，可以让你在面对不同问题时，采用合适的数据结构处理，达到事半功倍的效果。
树是一种非常常见的数据结构，它由节点和边组成。每个节点都可以有零个或多个子节点，而除了根节点外的每个节点都有一个父节点。
如图，树结构的组成方式类似于链表，都是由一个个节点连接构成。不过，根据每个父节点子节点数量的不同，每一个父节点需要的引用数量也不同。比如节点 A 需要 3 个引用，分别指向子节点 B，C，D；B 节点需要 2 个引用，分别指向子节点 E 和 F；K 节点由于没有子节点，所以不需要引用。
本课程重点介绍科技公司在面试时经常出现的计算机科学问题，其中包括时间复杂度、哈希表、二进制树搜索，以及 MIT「算法设计与分析」（MIT 6.046）课程中会出现的内容。但是，大部分时间都会专注于你不会在课堂上学到的内容，例如刁钻的按位逻辑和解决问题的技巧。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/unique-binary-search-trees/
对于搜索字符串的需求，在最坏的情况下，二叉搜索树的时间复杂度可能为 O(n)，“n” 是二叉树中存储的字符串的总数量。所以为了在最佳时间内搜索字符串，需要一种性能更好的数据结构。Trie 树（又名单词搜索树）可以避免在搜索字符串时遍历整个树。仅包含字母的字符串会把 trie 节点的子级数量限制为 26。这样搜索字符串的时间复杂度为 O(s)，其中 “s” 为字符串的长度。与二进制搜索树相比，trie 树在搜索字符串方面效率更高。
数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越矮胖，磁盘IO次数就少
数据结构是指数据在计算机内存空间中或磁盘中的组织形式 算法是完成特定任务的过程 数据类型是指一组值和一组对这些值得操作的集合。
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力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/unique-binary-search-trees
从每个叶节点开始，一个节点一个节点往上数，数到根节点，最长的那个数就是数的高度。叶节点起始为0.
顺序存储的特点是各个存储单位在逻辑和物理内存上都是相邻的,典型的就是代表就是数组,物理地址相邻因此我们可以通过下标很快的检索出一个元素
前文「手把手刷二叉树系列」已经写了 第一期，第二期 和 第三期，今天写一篇二叉搜索树（Binary Search Tree，后文简写 BST）相关的文章，手把手带你刷 BST。
二叉树是一种基本的树数据结构，由以分层方式连接的节点组成。二叉树中的每个节点最多可以有两个子节点：左子节点和右子节点。树中最顶层的节点称为根，而没有子节点的节点称为叶。
树（Tree）是n（n>=0)个节点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中：
大家好，我是光城。算法在计算机领域的重要性，就不用我多说了，每个人都想要学算法，打牢算法基础，可是不知道如何做，今天我来推荐一波学习思路。
在本练习中，我将让你将数据结构的中文描述翻译成工作代码。你已经知道如何使用“大师复制”方法，分析算法或数据结构的代码。你还可以了解如何阅读算法的伪代码描述。现在你将结合二者，并学习如何拆分一个相当松散的二进制搜索树的英文描述。
在5.2中完成了树的遍历，这一节中将对如何从二叉搜索树中删除最大元素和最小元素做介绍： 我们要想删除二分搜索树的最小值和最大值，就需要先找到二分搜索树的最小值和最大值，其实也还是很容易的，因为根据二叉搜索树的特点，它的左子树一定比当前节点要小，所以二叉搜索树的最小值一定是左子树一直往下走，一直走到底。同样在二叉搜索树中，右子树节点值，一定比当前节点要大，所以右子树一直往下走，就一定是最大值。
（2）当n>1时，其余结点可分为m（m>0）个互不相交的有限集T1，T2，...，Tn，其中每个集合本身又是一棵树，并称为根的子树（SubTree）
OSS（Object Storage Service）俗称对象存储，主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外，一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案，本文列举了一些常见的技术方案供参考。
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/unique-binary-search-trees 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
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