必考~ 删除链表中等于给定值 val 的所有节点 力扣链接：203....移除链表元素 给你一个链表的头节点 head 和一个整数 val ，请你删除链表中所有满足 Node.val == val 的节点，并返回 新的头节点 示例： 提示： 列表中的节点数目在范围...（作为头节点）的特殊情况，我们选择创建带哨兵卫的头节点 注：创建带哨兵卫的头节点，在结束时记得释放（规范性） 参考代码： /** * Definition for singly-linked list...创建两个当前寻址指针 struct ListNode*cur1=head; struct ListNode*cur2=phead; while(cur1)//当cur1为NULL，则遍历链表完毕...=val)//不为删除值则接在有哨兵卫的链表后 { cur2->next=cur1; //cur2指在链表尾端 cur2
4.1.16.35.AttributeDelete procedure AttributeDelete(Index: integer); 使用这个方法删除列表中Index指定的属性，Index必须大等于...4.1.16.42.Clear procedure Clear; virtual; 清除当前XML节点的所有子节点和属性，包括名字和值。这个节点没有被删除，可以调用Delete代替他。...返回的值是它被删除前在节点数组中的索引。一个节点被删除后，所有的节点都遵循它在索引位置移动，并且NodeCount会减一。...，并且转换值为布尔(boolean)类型，如果子节点没有找到，或者不能转换，返回缺省值ADefault。...(integer)类型，如果子节点没有找到，或者不能转换，返回缺省值ADefault。
2.每个节点的值都大于等于或者小于等于左右子树的值。其中每个节点的值大于等于左右子树值的堆我们称之为大顶堆，而每个节点的值小于等于左右子树的值我们称之为小顶堆。 ?...，所以可能不满足堆，我们可以找到他的子节点中的最大值，和他进行交换，交换完毕以后再找子节点中最大的进行交换，直到到了叶子结点，也就是i*2+1大于数组的长度时结束，如下图所示，我们删除7这个数据时。...为什么要拿到值删除的值进行互换呢？原因是这样的，如果你直接删除掉，那么肯定需要一个值来接替删除这个值的位置，但是你会发现找谁呢？...我们可以这样操作拿到最后一个结点的父结点的下标进行堆化，其实这儿的堆化就是指找子节点中最大的值进行替换，当然替换后如果子节点还是比父结点大，那么就再次替换，然后做递减进行堆化,直到将根节点堆化完成时，也就是说我们把有子节点的父结点分成区域进行堆化...，如下如所示，图中橙色的编号为下标；我们先堆化的是下标为2以及他的左右结点，然后再堆化的是下标为1以及他的左右结点，最后堆化的是下标为0的根节点。
for i in range(start, end): # 如果一个值小于主元，则检查它是否在正确的位置，不正确的话则进行调整，使得它落到应在...最大堆的定义是对于每一个非叶子节点，它的值大于等于它的子节点。最小堆的定义类似。...# 先记录当前位置的元素 # 由于最大堆的定义是父节点元素大于等于其子节点元素，因此将当前位置的元素和它的子节点元素 # 进行大小比较, k = 2 *...# 如果子节点的元素大于根节点，则将子节点的值赋给父节点 # 如果这里不使用赋值而是交换的话，会有多余的操作(如果这次调整需要不止一次交换的话)...-1): adjustHeap(i, len(data)) # 从构建好的最大堆取出堆顶元素(也就是最大值)，然后放到数组末尾(即将这个节点删除) # 删除之后需要重新调整堆的结构以满足最大堆的定义
堆 堆分为大顶堆和小顶堆 大顶堆 每个节点的值都大于或等于其左右孩子节点的值 小顶堆 每个节点的值都小于或等于其左右孩子节点的值 堆排序 堆排序是选择排序的一种，最好最坏平均时间复杂度均为 O(nlogn...)，不稳定排序 如何实现大顶堆 比如数组： [4,6,8,5,9] 1. ?...(二叉树)，调整成一个大顶堆 /** * @param arr * @param i 表示非叶子节点在数组中的索引 * @param length 对多少个元素进行调整...if (k + 1 < length && arr[k] < arr[k + 1]) { //指向右子节点 k++; } //k 子节点中值较大者 //如果子节点大于父节点...，则进行交换 if (arr[k] > temp) { arr[i] = arr[k]; //调整子树的父节点，导致子树不满足大堆，所以要继续循环 // i = k
堆的定义 堆有以下两个特点 堆是一颗完全二叉树，这样实现的堆也被称为二叉堆 堆中节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值，堆中如果节点的值都大于等于其子节点的值，我们把它称为大顶堆，如果都小于等于其子节点的值...（堆中节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值）,我们把这种调整元素以让其满足堆特点的过程称为堆化（heapify） ?...由于上图中的堆是个大顶堆，所以我们需要调整节点以让其符合大顶堆的特点。怎么调整？不断比较子节点与父节点，如果子节点大于父节点，则交换，不断重复此过程，直到子节点小于其父节点。...删除堆顶元素 由于堆的特点（节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值），所以其根节点（堆项）要么是所有节点中最大，要么是所有节点中最小的，当删除堆顶元素后，也需要调整子节点，以让其满足堆（大顶堆或小顶堆...假设我们要操作的堆是大顶堆，则删除堆顶元素后，要找到原堆中第二大的元素以填补堆顶元素，而第二大的元素无疑是在根节点的左右子节点上，假设是左节点，则用左节点填补堆顶元素之后，左节点空了，此时需要从左节点的左右节点中找到两者的较大值填补左节点
堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； 堆总是一棵完全二叉树（完全二叉树是从满二叉树中最后一层连续删除若干结点（只能从最右侧删除）后得到的二叉树。）。 要满足 且 且 的原因。...结论：数组存储只适合完全二叉树和满二叉树 四、大小堆解释 堆并非是一定有序的 ：左孩子与右孩子之间没有大小关系 大堆：在最大堆中，父节点的值总是大于或等于其子节点的值。...小堆：在最小堆中，父节点的值总是小于或等于其子节点的值。同样地，左孩子和右孩子之间的大小关系是不确定的。...如果存在右孩子且右孩子的值小于左孩子，则选择右孩子作为更小的孩子。 如果更小的孩子的值小于父节点，则交换它们的值，并将parent移动到新的位置，再次检查新的子节点。...如果子节点不小于父节点，则循环终止，调整完成。
，也就是每个节点的值都必须大于（或等于）或小于（或等于）其子节点的值。...根据这个性质，堆可以分为两种类型： 大堆：在大堆中，每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。因此，堆的根节点（即堆顶）包含了堆中的最大值。 小堆：在小堆中，每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。...每个子节点3, 6的值都大于等于它们的父节点1的值。 这个性质适用于堆的所有层：例如，节点5, 9, 8, 13的值都大于等于它们各自的父节点3, 6的值。...a转换成一个小堆 我们在主函数中进行测试 这个经验证确实是一个小堆 4.2.3 堆元素的删除和向下调整 堆默认规定，要删除根节点的数据 堆顶存放最小值，删除后，为了满足小堆的性质，接下来根节点存储的为次小值...更新child索引为新parent索引的左子节点，准备进行下一轮的比较。 结束循环：如果子节点的值不小于父节点的值，说明当前父节点的位置适当，堆的性质得以维持，此时循环可以终止。
step 4：再在后续遍历的时候，将数字字符转换成字符，遇到非数字则结束转换。 step 5：与Int型最大最小值比较，检查越界情况。...添加word：将单词转为字符数组，从根节点出发，遍历输入的单词，如果子节点不包含当前字符，则新建对应子节点，如果包含，则跳到对应子节点，同时访问次数加一。单词遍历完成后，当前节点标识改为true。...查询word：将单词转为字符数组，从根节点出发，遍历输入的单词，如果子节点不包含当前字符，说明不存在该单词，返回false，如果包含，就往子节点方向移动。遍历完成后，标识为true，说明存在该单词。...查询以pre为前缀的单词数量：将单词转为字符数组，从根节点出发，遍历输入的单词，如果子节点不包含当前字符，说明不存在该前缀，返回0，如果包含，就往子节点方向移动。...遍历完成后，pre_number的值即为所求的前缀数量（因为如果某个单词以pre为前缀，插入节点的时候，必然访问过pre结尾处节点）。
堆的概念 堆是一种特殊的树状数据结构，其中每个节点的值大于等于（或小于等于）其子节点的值。是一个平衡二叉树。 最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。...最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。 堆排序步骤 构建堆： 将待排序的数组构建成一个二叉堆。 最大堆构建： 从数组的中间位置开始，从右至左，从下至上进行堆调整。...这样，最大的元素会逐渐移到数组的末尾。 5. 调整堆方法: 这个方法负责调整堆以满足最大堆的特性。如果父节点的值小于其子节点的值，那么就需要交换它们。...; // 如果当前节点不大于父节点，则跳出循环 } } arr[i] = 父节点; // 将父节点的值设置回父节点位置 } 这段代码的主要目的是确保堆的属性在调用该方法后得到满足...它从给定的索引 i 开始，并确保该索引下的子节点是最大的。如果子节点的值小于父节点，则交换它们。这个过程会继续，直到满足堆的属性为止。 总结：这段代码实现了一个堆排序算法。
顾名思义，大顶堆，就是父节点大于等于左右孩子节点的堆，小顶堆就是父节点小于左右孩子节点的堆。 看一下大顶堆的示例图，小顶堆类似，只不过是小值在上而已。 ?...]; //左子节点的下标 int child = 2 * parent + 1; //如果子节点的下标大于等于当前需要比较的元素个数，则结束循环 while(child...child = 2 * parent + 1; }else{ //如果当前子节点小于等于父节点，则说明此时的父节点已经是最大值了， //因此无需继续循环...它的基本思想就是： 把当前数组构建成一个大顶堆。 此时，根节点肯定是所有节点中最大的值，让它和末尾元素交换位置，则最后一个元素就是最大值。...没有增删，直接在原来的数组上修改就可以。因为我们知道数组的增删是比较慢的，每次删除，插入元素，都要移动数组后边的 n 个元素。此外，也不占用额外的空间。
它或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树： （1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； （2）若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； （3）左、右子树也分别为二叉排序树...； 当我们使用需要对数列进行操作的时候，我们原本有以下选择： 数组：不排序的数组插入快而查找慢，排序数组通过算法可以快速查找，但是插入效率又会受到影响 链表：不管是否有序，插入都快，但是查找效率都不高...}else { //否则直接添加 parent.left = node; } }else { //如果子节点大于父节点...让父节点的子节点指向目标节点的子节点 /** * 删除只有一颗子树的节点 * @param val 要删除的节点的值 * @param target 要删除的节点 * @param parent...minNodeOfTargetRitht.val); //目标节点的值替换为该最小值 target.val = minNodeOfTargetRitht.val; } 按以上方法，等于删除
假设队列是非空的，那么具有最低值的元素在queue[0]。 优先级队列的数据结构是一个平衡二叉树，并且数中所有的子节点必须大于等于父节点，而同一层子节点间无需维护大小关系。...当待删除节点的位置为叶子节点时，会先将队尾节点设置到待删除节点位置以使得队列中已经没有待删除节点了，然后再进行已经插入到新位置的队尾节点同它新父节点进行比较调整，以保证父节点总是小于等于子节点，即保证优先级队列数据结构的正确性...所有如果待删除元素的所在位置大于等于队列长度的一半，则说明待删除的节点是一个叶子节点，则直接将队列中最后一个节点值(注意，队列中最后一个节点一定也是叶子节点)设置到待删除节点所在位置。...如果待删除节点的位置小于队列长度的一半，则说明待删除的节点是一个非叶子节点。...那么先取得待删除节点的子节点中小的那个子节点，将该子节点与队列中最后一个节点进行比较，如果子节点小于队列中最后一个节点，则将子节点值设置到待删除节点的位置，然后再次获取当前子节点的较小的子节点重复一样的操作
另一种是给数组中的每一项都增加一个flow_flag作为这一项的唯一id,例如：在点击add时，向数组中push一条初始数据时同时将flow_flag push进去， 这种方法“1对1”“1对n”删都可以...].child_list,id).length > 0){//如果子节点有返回值，即this.getChildList(list[i].child_list,id)这个方法有返回值（满足[1]），就return...} }) return ids; } 思路：在onSelect时可以拿到当前勾选（或取消勾选的value），如果value.value等于根节点...id，直接将根节点的child_list作为参数调用getNewCheckNodes()方法即可，如果value.value不等于根节点id，就去执行getChildList()去找到属于当前节点child_list...(写时遇到的坑)写这样受控的树时不要用Form了，因为勾选时想给自己setFiledValue是不支持的，上网查是因为 “antd中form表单的setFieldsValue只能设置其他域的值，不能控制自己表单域的值
堆中某个节点的值总不大于其父节点的值最大堆（相应的可以定于最小堆） ?...// 返回完全二叉树的数组表示中，一个索引所表示的元素的父亲节点的索引 constexpr int parent(const int index) const { if (index == 0)...void shiftUp(int index) { //如果传入索引小于等于0并且父元素大于等于子元素则停止循环 while (index > 0 && data->get(index) > data...最大堆的最大元素就是其根节点元素，取出的操作只能取出这个元素，对于数组来说，根结点就是索引为0的元素。 ? 我们把堆中最后一个元素顶到堆顶去，然后再把最后一个元素删除。...getSize() && data->get(j + 1) > data->get(j)) { j = rightChild(k); } //如果子节点小于等于父节点了
XMLNode * tinyxml2::XMLNode::InsertAfterChild (XMLNode *afterThis, XMLNode *addThis) 删除子节点： //删除所有子节点...如果子节点已经是文档的一部分，则将其从其旧位置移至新位置。...如果子节点已经是文档的一部分，则将其从其旧位置移至新位置。...如果子节点已经是文档的一部分，则将其从其旧位置移至新位置。...XMLElement* first = doc.FirstChildElement("ElementA"); //给定一个属性名称，Attribute返回该名称的属性的值；如果不存在，则返回null。
基本介绍 堆排序是利用堆这种数据结构二设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,他的最好最坏,平均复杂度都为O(nlogn)， 它也是不稳定排序 堆是具有一下性质的完全二叉树:每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值...,称为大顶堆,没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的关系 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值， 称为小顶堆 大顶堆举例说明 ?...k++; // k 指向右子结点 } if(arr[k] > temp) { //如果子结点大于父结点 arr[i] = arr[k]; //把较大的值赋给当前结点...(二叉树) 调整为一个大顶堆 /** * @param arr 待调整的数组 * @param i 非叶子节点在数组中索引 * @param length 表示对多少和元素的继续调整 length...k++; } if (arr[k] > temp) { //如果子节点大于夫节点
二叉堆基本概念 二叉堆 是一种支持插入、删除、查询最值的数据结构 二叉堆 是一颗满足 “堆性质” 的 完全二叉树，树上的每个节点带有一个权值 根据 完全二叉树 的性质，一般堆的存储都采用层次序列存储方式...，直接用数组来保存二叉堆 对于下标为 i 的结点，如果存在则其左儿子下标为 2i ，右儿子下标为 2i+1 ，父节点下标为 \lfloor \dfrac{i}{2} \rfloor 堆有两个核心操作...出堆操作 将第一位元素与最后一位元素交换，然后减少一位数组长度，并对第一个位置执行向下调整 建堆 建堆操作分为向下建堆操作和向上建堆操作两种，分别进行介绍 向上建堆操作 从根节点开始，按照 BFS...达达决定把所有的果子合成一堆。 每一次合并，达达可以把两堆果子合并到一起，消耗的体力等于两堆果子的重量之和。 可以看出，所有的果子经过 n−1 次合并之后，就只剩下一堆了。...达达在合并果子时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。 因为还要花大力气把这些果子搬回家，所以达达在合并果子时要尽可能地节省体力。
： （1）先将删除问题变成保留问题，利用贪心的思想，每次在非保留的个数外寻找最大值 （2）假设输入92081346718538 10，所以我们要在14个数中删除10个，所以我们可以在前11个数中选择一个最大值...，然后下次循环在从这个最大值到第12个数中寻找最大的数，直到for循环的i等于被保留的数时停止。... 在一个果园里，多多已经将所有的果子打了下来，而且按果子的不同种类分成了不同的堆，多多决定把所有的果子合成堆，每一次合并，多多可以把两堆果子合并到一起，消耗的体力等于两堆果子的重量之和...可以看出，所有果子经过n-1次合并后，就只剩下了一堆，多多在合并果子时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。 ...n等于0时自动退出 思路： （1）如果n==0就停止，n==1就直接输出重量 （2）如果n>1就循环，首先将数组从小到大排序，然后每次循环都将数组的第一个数和第二个数相加，空余的位置给无限大，这样就可以循环相加了
数组： 优点：可以通过下标值访问，效率高； 缺点：查找数据时需要先对数据进行排序，生成有序数组，才能提高查找效率；并且在插入和删除元素时，需要大量的位移操作； 链表： 优点：数据的插入和删除操作效率都很高...哈希表： 优点：哈希表的插入/查询/删除效率都非常高； 缺点：空间利用率不高，底层使用的数组中很多单元没有被利用；并且哈希表中的元素是无序的，不能按照固定顺序遍历哈希表中的元素；而且不能快速找出哈希表中最大值或最小值这些特殊值...image 节点 A B C D E F G H I 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 使用数组存储时，取数据的时候也十分方便：左子节点的序号等于父节点序号 _ 2，右子节点的序号等于父节点序号...如节点 5，此时通过：parent.left = current.left，删除节点 5； 情况 3：current 为父节点 parent 的右子节点（isLeftChild == false），如节点...若用 current 表示需要删除的节点，则合适的节点指的是： current 左子树中比 current 小一点点的节点，即 current 左子树中的最大值； current 右子树中比 current
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
