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2
回答
我们应该用
数组
来表示
二叉树
吗,反之亦然?
arrays
、
tree
我目前的理解是,
数组
(一维)可以用来表示左平衡
二叉树
。换句话说,从节点在
二叉树
图中的排列方式来看,我们可以填充
数组
的位置。 不过,这是否正确呢?相反,我们应该使用
二叉树
图来表示
数组
中的元素吗?在这种情况下,我们使用
数组
中的元素创建
二叉树
图,并使用公式l= 2n +1和r= 2n +2(其中n=父节点的
数组
索引、l=左子节点的
数组
索引和右子节点的
数组
索引)知道如何确定特定父节点的子节点的
数组<
浏览 5
提问于2015-08-25
得票数 2
2
回答
为什么段树需要是一个完整的
二叉树
?
algorithm
、
data-structures
、
binary-tree
、
segment-tree
当构建段树时,为什么它需要是一个完整的
二叉树
?我以一些输入
数组
为例,当它们完成
二叉树
时,我在范围结果中得到了相同的最小值。那么为什么要把它变成一个完整的
二叉树
,而完整的
二叉树
也会给出同样的结果。输入
数组
- 1,3,5,7,9,11
浏览 3
提问于2017-08-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
二叉树
数组
列表表示
algorithm
、
time-complexity
、
asymptotic-complexity
我一直在研究
二叉树
和
数组
列表表示。我正在努力理解最坏情况下的空间复杂度是O(2^n)。具体地说,书中指出,空间使用量是O (N ) (N=
数组
大小),在最坏的情况下是O(2^n)。例如,如果我有一个包含7个节点的
二叉树
,那么空间应该是2n = 14而不是2^n = 128。
浏览 0
提问于2012-10-29
得票数 0
回答已采纳
3
回答
用于存储在内部内存中的数据的
二叉树
data-structures
、
binary-tree
、
information-retrieval
二叉树
通常倾向于存储在内部内存中的数据。为什么他们喜欢内部记忆检索?为什么我们不能用它们来检索外部信息?
浏览 4
提问于2013-10-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
倾斜
二叉树
vs完美
二叉树
空间复杂度
data-structures
、
tree
、
binary-tree
、
space-complexity
一个倾斜的
二叉树
是否比一个完美的
二叉树
占用更多的空间?我正在解决问题#654 - Leetcode上的最大
二叉树
,其中给定一个
数组
,你必须创建一个
二叉树
,使得根是
数组
中的最大数,最大数的右边和左边的子
数组
基于相同的原理生成
二叉树
,并且得出结论,在平均和最好的情况下(完美
二叉树
),占用的空间将是O(log(n)),而最坏的情况(倾斜的
二叉树
)将是O(n)。
浏览 1
提问于2019-10-17
得票数 0
2
回答
为什么使用
数组
而不是BT实现段树
data-structures
、
tree
、
segment
为什么段树是使用
数组
而不是
二叉树
实现的? 如果我使用
数组
实现它,我能得到什么好处?如果我以
二叉树
的形式实现,那么问题是什么?为了使用
数组
实现,我们需要使用左子函数作为节点,右子函数作为2*i+2.If,我们以
二叉树
的形式实现,我们可以简单地做-> lft & 2*i+1 ->rht。但问题出在哪里呢?谢谢
浏览 13
提问于2017-03-05
得票数 2
回答已采纳
6
回答
从
二叉树
中删除重复项
algorithm
、
language-agnostic
、
tree
、
binary-tree
我试图想出一个从
二叉树
/
二叉树
中删除重复项的算法。到目前为止我能想到的是 如果树没有排序,则对
数组
进行排序。public class Node int data; Node left; // getters and setters
浏览 0
提问于2013-11-16
得票数 5
1
回答
无序
二叉树
的用例是什么?
algorithm
、
data-structures
、
binary-tree
有人使用无序的
二叉树
吗? 我认为在
数组
上使用无序
二叉树
没有任何好处。
浏览 0
提问于2018-04-01
得票数 4
回答已采纳
1
回答
从
数组
中按级别顺序创建
二叉树
c
、
arrays
、
algorithm
、
binary-tree
我正在研究一种小算法,该算法按级别顺序构建
二叉树
。给我一个
数组
,我必须使用
数组
中的值来按级别顺序构建
二叉树
。例如: arr inarr5={1,2,3,4,5}; 1 2 3(*为NULL)节点是具有左右指针的基本二进制节点,以及包含
数组
值的int的空格。
浏览 2
提问于2015-11-22
得票数 5
2
回答
将四叉树实现为
数组
arrays
、
algorithm
、
quadtree
与使用
二叉树
不同,我们如何将四叉树存储到
数组
中.在
二叉树
中,我们通过将节点编号为1-n来将其存储到
数组
中,但是如何将一个四叉树(每个节点最多有四个子节点)存储到一个
数组
中呢?
浏览 4
提问于2020-08-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
为什么
二叉树
比已排序的值
数组
更可取?
arrays
、
sorting
、
data-structures
、
tree
为什么
二叉树
比已排序的值
数组
更可取? 在任何一种情况下,找到给定的键值(通过遍历
二叉树
,或者通过在排序的
数组
上执行二进制搜索)都需要O(log )的时间复杂度。
浏览 1
提问于2015-03-10
得票数 1
1
回答
为什么堆比
二叉树
更适合表示优先级队列?
data-structures
、
collections
、
implementation
、
priority-queue
、
binary-heap
那么,如果堆中的插入和删除都是O(log(n)),那么堆对于表示优先级队列的
二叉树
有什么好处?
浏览 0
提问于2013-03-26
得票数 8
6
回答
二叉树
的高效
数组
存储
arrays
、
algorithm
、
data-structures
、
binary-tree
我们必须将
二叉树
的节点写入文件。编写
二叉树
最节省空间的方法是什么?我们可以将其存储在
数组
格式中,父对象存储在i位置,其子对象存储在2i,2i+1中。但在稀疏
二叉树
的情况下,这将浪费大量空间。
浏览 0
提问于2010-04-20
得票数 34
回答已采纳
1
回答
数组
实现BST,链表实现堆
c++
、
data-structures
堆的几乎所有实现都是基于
数组
,而不是使用指向左和右的指针,而大多数BST是基于指针而不是
数组
的。非常感谢!
浏览 2
提问于2016-06-05
得票数 0
回答已采纳
2
回答
二进制堆和优先级队列
algorithm
、
tree
、
heap
、
priority-queue
、
binary-heap
我还理解二进制堆的底层数据结构也是一个
数组
。我已经读过这个答案:
浏览 2
提问于2017-05-18
得票数 1
回答已采纳
2
回答
为什么一个完整的
二叉树
最适合堆实现?
algorithm
、
data-structures
、
binary-tree
、
computer-science
、
heap
我不明白为什么完整的
二叉树
最适合堆的修复?为什么我们不能使用完整的
二叉树
?WHy完全
二叉树
最适合堆实现吗?
浏览 5
提问于2022-05-22
得票数 -1
回答已采纳
3
回答
使用
数组
的BInary树表示
arrays
、
tree
、
binary-tree
在使用基于
数组
的
二叉树
实现而不是旧的基于节点的实现中,是否有任何速度/空间/一般性能上的提升?我知道基于
数组
的树的旋转或任何其他复杂的修改将是可怕的,但在简单的
二叉树
实现的情况下,你会说通过
数组
来做会更好吗?
浏览 0
提问于2012-04-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将
二叉树
转换为存储在
数组
中
arrays
、
data-structures
、
binary-tree
所以我一直在研究
二叉树
,我想知道你用什么标准系统来转换一个
二叉树
来存储在一个
数组
中呢?因此,它将是一个系统,它将确保树中没有2个节点映射到
数组
的相同索引。
浏览 2
提问于2020-08-18
得票数 1
回答已采纳
3
回答
我们能否构造一个完整的
二叉树
,只使用后置遍历或前置遍历?
algorithm
、
data-structures
例如,我们只提供后序遍历
数组
或只提供预顺序遍历
数组
。我们能把
二叉树
重建回来吗?如果我们知道
二叉树
是满的。此外,如果不是,如果同时知道前置顺序和后置顺序,是否有可能构造完整的二进制?
浏览 3
提问于2014-04-16
得票数 4
回答已采纳
2
回答
将空
二叉树
填充为不改变结构的
二叉树
(节点链接)
algorithm
、
binary-tree
您已经创建了一个无序
二叉树
,没有任何节点中的数据。我们有一个具有相同数量的元素的
数组
。我们必须在
二叉树
中插入数据作为
二叉树
搜索树,而不改变
二叉树
的结构。我想出的方法是对
数组
进行排序,然后逐个遍历它的元素,将每个数据元素放在树中的第一个空无序节点中。但我想这是不正确的,因为我没有被选中。 如果不允许问算法问题,很抱歉。
浏览 6
提问于2016-06-13
得票数 5
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