介绍 对于二叉搜索树的查找指定元素、查找最大元素、查找最小元素、删除指定元素、插入元素等基础操作。除了删除操作外，基本上都是使用的非递归函数解决。...=BST; break; } } return Found; } //找最小值 BinTree FindMin(BinTree BST) { if(!...= Insert(BST,tempX); } // 先序遍历 preOrder(BST); printf("\n"); // 寻找某个元素 int toFind; printf...\n",toFind); } // 寻找最大值 BinTree FoundMax=FindMax(BST); if(FoundMax) { printf("Max: %d....\n"); } // 寻找最小值 BinTree FoundMin=FindMin(BST); if(FoundMin) { printf("Min: %d.
} } ---- 查找最大最小值 根据二叉搜索树的定义可以知道，最大值一定在最右分支的端节点上，最小值在最左分支的端节点上。...算法如下： //插入函数 BinarySearchTree* Insert(BinarySearchTree* BST,int data){ //搜索树为空，则构建根节点 if(!...4）要删除的有两个孩子结点时，用另一个结点代替被删除的结点：右子树的最小结点或者左子树的最大结点 下面是3种情况图示： 算法如下： //删除操作 BinarySearchTree...if(BST->lchild && BST->rchild){ //左右子树都不空时，用右子树的最小来代替根节点 BinarySearchTree...(bst); cout<<endl; cout<<"二叉搜索树的最小值为："<<endl; BinarySearchTree* bst_min; bst_min =
保留了更多有关目标函数的信息，对提升效果有帮助。...第二，GBDT是给新的基模型寻找新的拟合标签（前面加法模型的负梯度），而xgboost是给新的基模型寻找新的目标函数（目标函数关于新的基模型的二阶泰勒展开）。...二，xgboost基本原理 下面从假设空间，目标函数，优化算法3个角度对xgboost的原理进行概括性的介绍。 1，假设空间 ? ? ? 2，目标函数 ? ?...params_dict['objective'] = 'binary:logistic' # tree参数 params_dict['max_depth'] = 3 # 树的深度...params_dict['gamma']= 0 # 节点分裂所需的最小损失函数下降值，越大模型越保守。
添加新元素 这里用到递归性要好实现一些，递归要先考虑递归的终止条件，然后再书写递归的函数。...遍历操作 深度优先遍历 深度优先遍历的基本思想：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈。...要特别注意的是，二分搜索树的深度优先遍历比较特殊，可以细分为前序遍历、中序遍历、后序遍历。...删除节点 删除节点比较麻烦，这里进行拆解 删除最大最小值 先寻找二分搜索树的最小（大）元素，看改节点左（右）子树是否为空，若为空，则为最小（大）元素 再进行删除，1，该节点无左右子树，自接进行删除 2，...该节点有左（右）子树，删除后进行拼接（类似于链表删除节点的拼接） // 寻找二分搜索树的最小元素 public E minimum(){ if(size == 0)
} 在析构的时候，我们要释放节点内存，这颗BST树的所有节点内存释放是一个递归的过程，因此我们这里调用destroy递归函数，去递归释放节点内存。...内部具体函数实现 2.1 获取节点个数与是否是空的BST树 public: int size() { return count; } bool isEmpty()...，因此需要有两个辅助函数。...= NULL) return minimum(node->right); // 否则, key的后继在从根节点到key的路径上, 在这个路径上寻找到比key大的最小值...private: /** * 在node为根的二叉搜索树中,寻找key的祖先中,比key大的最小值所在节点.递归算法 * 算法调用前已保证key存在在以node为根的二叉树中
= null && root.val >= max.val) return false; // 限定左子树的最大值是 root.val，右子树的最小值是 root.val return...在 BST 中搜索一个数 如果是在二叉树中寻找元素，可以这样写代码： boolean isInBST(TreeNode root, int target) { if (root == null)...上一个问题，我们总结了 BST 中的遍历框架，就是「找」的问题。直接套框架，加上「改」的操作即可。一旦涉及「改」，函数就要返回TreeNode类型，并且对递归调用的返回值进行接收。...的性质，A必须找到左子树中最大的那个节点，或者右子树中最小的那个节点来接替自己。...最左边的就是最小的 while (node.left !
动态规划（二分搜索优化，5%beat，1400ms） 3 动态规划（将解作为状态，100%beat，0ms） 致谢 1 动态规划（递归超时） 【状态】：①第i层扔碎了；②第i层扔没碎 【dp函数含义...n 【状态转移】 minCont表示N课BST树中最小深度BST树的深度值(在N个点中找最佳切分点) minCont = min[minCont, max(第i棵BST左分支depth, 第i棵BST右分支...树中最小深度BST树的深度值(在N个点中找最佳切分点) // minCont = min[minCont, max(第i棵BST左分支depth, 第i棵BST右分支depth)...; } }; 2 动态规划（二分搜索优化，5%beat，1400ms） 具体定义和上述相同，仅通过二分搜索加快速度，最值取在中间位置附近 【状态】：①第i层扔碎了；②第i层扔没碎 【dp函数含义...；②第i层扔没碎 【dp函数含义】：剩余k个鸡蛋，最少扔蛋m次时，需要的楼层数为dp[k][m] = n 【状态转移】： dp[k][minCont] = dp[k][minCont - 1] + dp
node reference of a BST and a key, delete the node with the given key in the BST....递归函数，有两个要点要理解，一个是递归函数的作用，二是它返回的结果是什么。这道题里，这个递归函数的作用就是 删除一棵树里的目标节点，返回的是这棵修改后的树的根节点root。...（启示：说到 二叉搜索树BST时，不仅要想到中序遍历的结果是排好序的，还要想到可以递归，有点像二分查找的模式寻找目标值，提高效率） 删除节点： 经过上一步的递归过程，找到了key，而且key是要调整的这个子树的根节点...调整子树： 这部分用到两个子函数： def successor(root): # 代表中序遍历序列的后一个节点，即比当前节点大的最小节点 root = root.right...根节点有右子树，继承节点就选择 它的后一个节点（比目标节点大的最小节点）。
然后，我们使用这些函数来创建一棵二叉搜索树，并检查具有两个子节点的节点的前驱和后继是否有子节点。 这个代码没有具体实现查找前驱和后继的逻辑，但你可以根据需要来实现这部分代码。...基于这些特性，我们可以考虑如何找到一个给定节点的后继和前驱。 后继节点 在二叉搜索树中，一个节点 x 的后继节点是指比 x 大的最小节点。为了找到后继节点，我们可以通过以下步骤进行： 1....如果 x 有一个右子树，则 x 的后继是其右子树中的最小节点。 2. 如果 x 没有右子树，我们需要沿着父节点回溯，直到找到一个节点 y 是其父节点的左子节点。这样，y 就是 x 的后继。...findSuccessor函数用于寻找给定节点的后继节点，而findPredecessor函数则用于寻找给定节点的前驱节点。...我们创建了一个二叉搜索树，并分别使用findSuccessor和findPredecessor函数来寻找节点2的后继节点和节点6的前驱节点。
层序遍历 层序遍历和前面三种遍历方式都不一样，前、中、后序遍历本质上都是深度优先遍历，在进行前、中、后序遍历时，会先一直走到二分搜索树的叶子节点，也就是最大深度，而我们的层序遍历，本质上是一种广度优先遍历...，我们可以先研究如何实现删除二分搜索树的最大值和最小值，当然我们得先找到这棵二分搜索树的最大值和最小值，查找方法如下： //寻找二分搜索树中最大元素 -- 递归获取 public E maxNum...(node.right); } //寻找二分搜索数中的最小元素 -- 递归法 public E minNum(){ if (size == 0) //...，我们可以写一个简单的测试用例，来验证下我们的删除最大值和删除最小值操作是否正确： public static void main(String[] args) { BST<Integer...bst.isEmpty()){ //从二分搜索树中删除最小元素所在的节点，并拿到该最小元素 Integer minNum = bst.removeMinNum
目录 环形队列的插入、删除原理 BST（二叉查找树） 遍历二叉树 哈夫曼树 大/小顶堆 存储序列 左孩子右兄弟树与森林 快速排序 归并排序 堆排序 闭哈希、开哈希 2-3树 深度优先与广度优先 最短路径长度与最小代价生成树...插入 先判断队列是否已满，如果还没满，rear=(rear+1)%n 删除 先判断队列是否为空，如果不为空，front=(front+1)%n BST（二叉查找树） BST上节点的左孩子的值总是小于该结点...闭哈希（ Closed Hashing ） 闭哈希遇到不同关键字处于同一位置的情况，会确定下一个可能存储的位置，其中最简单的一种是线性探测，当哈希函数计算出的位置存放了别的数据时，依次往后寻找。...Prim算法最小代价生成树 子图开始只包含一个顶点，一步步地向子图添加顶点和边，不过每次都在子图连接的点中寻找离这个子图最近的点。...Kruskal算法最小代价生成树 初始状态所有顶点都是独立子图，寻找连边权重最小且分别属于两个子图的顶点，将两个子图通过这条连边连接在一起，重复这个过程直到只有一个子图，既最小代价生成树。
兄弟结点 具有同一个父节点的所有结点为兄弟结点 结点的层次 设定根结点所在层次为1，其它结点层次为其父节点层次+1 树的深度 树的所有结点中的最大层次为该树的深度 路径 从某个结点沿着树的层级关系到达另一个结点之间的路线...因为该树结构的最大层次为 3，所以该树的深度就为 3 对于路径，假设我们要找到 结点A 到 结点E 的路径，我们只需要沿着树的层次结构走就可以了，如图红线所标的路线就称为 结点A 到 结点E 的路径...，即除了最后一层的叶子结点外，其余结点都有两个子结点，因此满二叉树每一层的结点个数都达到了最大值，其余类型的二叉树每一层结点个数只会小于或等于它 我们可以自己来验证一下，下图时一个树的深度为 3 的满二叉树...console.log(bst.root) 因为这里我们还没有封装遍历的函数，因此可以靠浏览器的打印来查看二叉查找树是否正确，结果如下 ?...第二种选择自然就是去 结点10 的右子树里去找了，找到右子树里 key 值最小的一个结点，在本例中，最小的结点肯定是 结点13 了，然后我们也一样的用 结点13 代替 结点10 的位置，这样就能保证该位置上结点的
为了实现这一点，我们可以使用一个辅助函数来生成一个深度为depth的完美二叉树，然后将剩余的节点按照中序遍历的顺序插入到树中。...平均深度为O(lgn)，高度为Ω(lgn)。根据BST的性质，我们可以得出树的高度的一个渐近上界为O(n)。...根据二叉搜索树的性质，对于包含 n 个节点的完美平衡二叉搜索树，其高度 h 是 log2(n+1)（这是因为完美平衡的二叉树中，每个节点的左右子树大小都相差不超过1，这样可以使得树的高度最小）。...然而，树的高度被限制为w(lgn)，这意味着整个树的高度不能超过w(lgn)。这是一种特殊情况，其中树的高度相对于平均深度被限制。所以我们需要寻找一个渐近上界来描述这棵树的高度。...在这里插入图片描述 kimi： 在这个问题中，我们需要描述一棵具有特定属性的二叉搜索树（BST），即树中节点的平均深度为 O(logn)，但树的高度为 O(ω(logn))，其中 ω 是一个非常慢增长的函数
寻找规则： 寻找需要被删除节点58(d)的后继的所有元素中，离 58 最近的且比 58 大的节点，在本例中为59这个节点【即右子树中的最小值】，记为s，如下图所示： ?...删除步骤： （1）从d的右子树中删除最小值，将删除最小值s后的d的右子树, 变为d后继节点s的右孩子，如下图所示： ?...函数，在5.3节中已经实现，此处同样也把代码列出来： // 寻找二分搜索树的最小元素 public E minimum() { if (size == 0) {...return ninNode.e; } // 返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点 private Node minimum(Node node)...return minimum(node.left); } 源码地址 https://github.com/FelixBin/dataStructure/blob/master/src/BST/BST.java
值的查找 3.1查找给定值 TIP:实际上就是二分法查找 3.2查找最小值 TIP:BST中最左侧的节点。 3.3查找最大值 TIP:BST中最右侧的节点。...删除节点 TIP:主要注意删除同时包含左右孩子节点的节点时逻辑，由BST插入的规则可以知道，节点右子树中所有的节点都是大于当前节点值的，所以右子树中找出的最小值是大于当前节点左子树上所有值的，所以将其上浮至当前待删除节点位置...为BST类增加一个新方法min( ),返回最小值。...写一段程序，读入一个较大的文本文件，并将其中的单词保存到BST中，显示每个单词出现的次数 四.习题思路 在BST构造函数中增加一个count属性，在增删节点成功时修改count值实现计数即可。...关于二叉树 二叉树是非常重要的数据结构，书中介绍的只是最基本的知识，更进一步的学习会涉及二叉树的数学特性，限制更多性能也更优的平衡二叉树，满二叉树，红黑树等等，以及相关的深度优先和广度优先算法，路还很长
你将使用二叉搜索树的根节点初始化迭代器。 Implement an iterator over a binary search tree (BST)....Your iterator will be initialized with the root node of a BST. 调用 next() 将返回二叉搜索树中的下一个最小的数。...你可以假设 next() 调用总是有效的，也就是说，当调用 next() 时，BST 中至少存在一个下一个最小的数。...O(n)，其中 n 为结点数，而不是 二叉树的深度 O(logn) 另一种方法是维护一个栈，递归入栈二叉树的左子结点。...每次调用 next() 函数时，出栈一个结点，返回其结点值。并且如果该结点存在右子结点，则递归入栈该结点左子树的左子结点，准备下一次操作。空间复杂度为栈的容量，最大为二叉树的最大深度。
783.Minimum Distance Between BST Nodes ---- Given a Binary Search Tree (BST) with the root node root,...解法一： 寻找到比root节点小的节点中的最大值，和比root节点大的节点中的最小值。通过这三个值的比较得出最小的diff,递归下去。此方法并没有完全利用到BST的特性，因此，效率不高。...： 我们知道，对于一个BST来说，中序遍历得到的顺序就是节点的从小到大的顺序排列的，因此可以采用一个变量prev，记录上一个节点的，采用当前节点的值减去上一个节点的值（prev），就可以得到相邻排序的两个节点的差值...，一次循环下去，就可以方便的得出最小值。...，为Integer.MAX_VALUE 由于第一个节点（最小节点）之前，prev是null,因此，这里会有一个判断，只有当prev不为空的时候进行相减。
文心一言： 在二叉搜索树（BST）中，查找一个节点 x 的后继（即大于 x 的最小节点）或前驱（即小于 x 的最大节点）时，即使 x 不在树中，也可以遵循一定的规则来找到这些节点。...如果 x 大于树中的所有节点，则函数返回 nil。 讯飞星火： 在二叉搜索树中，一个节点的后继是比它大的最小节点。...2.在这些大于 x 的节点中，找到最小的一个，即为 x 的后继。 由于 x 不在树中，我们不能直接访问它的右子树来找后继（因为在BST中，一个节点的后继通常是其右子树中的最左节点）。...在这里插入图片描述 kimi： 在二叉搜索树（BST）中，查找一个不存在的节点 x 的后继（即大于 x 的最小值）或前驱（即小于 x 的最大值）可以通过以下步骤实现： 1....然后，我们实现了 findMin 和 findMax 辅助函数来查找树中的最小值和最大值节点。
XGBoost公式2 现在我们对手稿的内容进行详细的讲解： 1. 优化目标： ? 我们的任务是找到一组树使得OBj最小，很明显这个优化目标OBj可以看成是样本的损失和模型的复杂度惩罚相加组成。...根据决策树的生成策略，再每次分裂节点的时候我们需要考虑能使得损失函数减小最快的节点，也就是分裂后损失函数减去分裂前损失函数我们称之为Gain： ? Gain越大越能说明分裂后目标函数值减小越多。...划分到桶(bucket)中，接着对每个桶内的样本统计值G、H进行累加，最后在这些累计的统计量上寻找最佳分裂点。 ? 论文的近似算法的伪代码 XGBoost动手实践： 1....范围：[0，∞] max_depth：默认= 6，一棵树的最大深度。增加此值将使模型更复杂，并且更可能过度拟合。...'max_depth': 12, # 构建树的深度，越大越容易过拟合 'lambda': 2, # 控制模型复杂度的权重值的L2正则化项参数
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
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
