BST邮购遍历中的打印深度_BST遍历中的递归搜索_在C++中查找BST中特定节点的深度 - 腾讯云开发者社区

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BST的INSERT、FIND、遍历

num; node *p, *l, *r; }; node *root, *null; int n, xx; string str; void p_inorder(node *x){ // 中序遍历...-> l); printf(" %d", x -> num); p_inorder(x -> r); return ; } void p_preorder(node *x){ // 前序遍历

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Leetcode|BST属性|530. BST最小绝对差（BST中序遍历=升序数组）

1 递归中序遍历【BST的重要属性之一】：BST中序遍历 = 升序数组遇到在BST上求最值，差值等，都要思考一下二叉搜索树可是有序的，要利用好这一特点。...cur) return; traverse(cur->left); if (pre) { // 中序遍历 int diff = cur->val...return 0; traverse(root); return minDiff; } }; 2 迭代法（栈）待二刷时更新啦~ 致谢感谢「代码随想录」公众号梳理的思路...，欢迎大家关注这位大佬的公号

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Leetcode|BST属性|5381038. 把BST转换为累加树（反中序遍历）

1 反中序递归【温馨小提示】：traverse(cur)中的cur节点别手滑写成了root哦 /** * Definition for a binary tree node....TreeNode* convertBST(TreeNode* root) { traverse(root); return root; } }; 2 迭代法（反中序压栈...）使用栈的二叉树前中序套路我都整理在此：Leetcode|二叉树的前/中/后序遍历[迭代版] class Solution { public: TreeNode* convertBST(TreeNode...} node = stk.top(); stk.pop(); sumPost += node->val; // 中...✿✿ヽ(°▽°)ノ✿ 致谢感谢「代码随想录」公众号梳理的思路，欢迎大家关注这位大佬的公号

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Recover Binary Search Tree(BST，中序遍历)

题意：给你一个BST，其中任意两个元素被交换过了，让你把交换的元素复原。题解：BST的中序遍历是个有序的数组，那么两个元素被交换了，我们可以for循环一次找出这两个数字。...从小到大遍历，维护一个值max，表示当前遍历元素的最大值。由于两个元素被交换了，所以max一定有一段时间是不变的，直到遇到一个比max大的元素，那么max就应该和这个最大的元素之前一个元素交换过来。...当然如果遍历结束了还没有比max大的，那么max就是最大的，所以交换最后一个元素就可以了。以上操作可以在中序遍历的过程中完成。

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Java 数组的遍历打印

] array = {1, 2, 3, 4, 5}; for (int a : array) { System.out.println(a); } } 利用Array类中的...toString()方法调用时传入要遍历打印的数组返回一个包含数组元素的字符串，这些元素被放置在括号内，并用逗号分开 @Test public void test() { int[] array

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二叉搜索树 (BST) 的创建以及遍历

二叉搜索树(Binary Search Tree) ：属于二叉树，其中每个节点都含有一个可以比较的键（如需要可以在键上关联值），且每个节点的键都大于其左子树中的任意节点而小于右子树的任意节点的键。...1、BST 的总体结构： ? 主要的几种变量以及方法如上图所示，主要有插入、排序、删除以及查找等方法。键采用泛型，继承 IComparable，便于比较。其中节点的类如下图： ?...return Size(x.left) + Size(x.right) + 1; 5 } 4、遍历遍历分为广度遍历与深度遍历，如下图所示： ?...深度优先遍历的几种方式原理相似，只是输出的节点键的位置不同而已。...证明二叉树为搜索树根据定义，搜索树是二叉树的基础上添加的一个条件：节点左子树全部节点小于节点，节点右子树大于节点。中序遍历，全部节点按序遍历，由此我们只需要证明后一个节点大于前一个节点。

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树的遍历--树的广度遍历（层次遍历），深度遍历（前序遍历，中序遍历，后序遍历的递归和非递归实现）

，netty，postgresql 这次就来整合下树的遍历没什么难的看了一上午，看完发现，真说出来我的理解，也不是你们的理解方式，所以这篇全代码好了。...广度遍历叫层次遍历，一层一层的来就简单了。...前序遍历，中序遍历，后序遍历的区别就是根在前（根左右），根在中（左根右），根在后（左右根）在最后补全所有源码二广度优先遍历层次遍历 //广度优先遍历层次遍历 public...subTree.leftChild); visted(subTree); inOrder(subTree.rightChild); } } //中序遍历的非递归实现...node = stack.pop(); node = node.rightChild; } } } //中序遍历的非递归实现

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- 树的遍历以及优美打印

buildTreeNode(2); TreeOperation.beautifulShow(treeNode); System.out.println("<==============深度优先遍历...: " + a1); System.out.println("中序遍历: " + a2); System.out.println("后序遍历: " + a3);...;} // 得到树的深度 int treeDepth = getTreeDepth(root); // 最后一行的宽度为2的（n...} } } 执行结果 1 / \ 2 3 / \ / \ 4 5 6 7 前序遍历: 1 2 4 5 3 6 7 中序遍历: 4 2 5 1 6 3 7 后序遍历: 4 5 2 6 7 3 1 <==============广度优先便利=

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图的遍历 --- 深度优先遍历

在讲深度优先遍历之前，先来回顾一下图这种数据结构。 1. 是什么？图，也是一种数据结构，其节点可以具有零个或者多个相邻元素，两个节点之间的连接称为边，节点也称为顶点，图表示的是多对多的关系。 ?...数组下标表示顶点编号，数组中存的值是一条链表，链表中的数据就是数组该下标对应顶点连通的顶点编号。...无向图的遍历： (1). 遍历分类：图的遍历分为两种：深度优先：depth first search，简称DFS。...类似于二叉树的层序遍历，具体的本文不做介绍。 (2). 深度优先算法步骤：以开篇中的图为例：访问A，并将A标记为已访问；找到A的第一个未被访问邻接顶点，怎么找？..., 0, 0] 说白了就是这一行的D后面的那个1，就是E，打印E，并标记为已访问；找到E的第一个未被访问的邻接顶点G，打印G；找到G的第一个未被访问的邻接顶点F，打印F；到了F，发现F的所有邻接顶点都被访问过了

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JavaScript中的深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)

深度优先：深度优先遍历DFS 与树的先序遍历比较类似。...假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。...深度优先遍历三种方式： // 深度遍历 function interator(node) { console.log(node); if (node.children.length)...值为DOM树中的根元素点，即html // 调用：deep(document.documentElement) function deep (node) { var res = []; // 存储访问过的节点...2.深度优先有回溯的操作(没有路走了需要回头)所以相对而言时间会长一点。 3.深度优先采用的是堆栈的形式, 即先进后出。 4.广度优先则采用的是队列的形式, 即先进先出。

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Leetcode|BST修改与构造|450. 删除BST中的节点

1 BST删除节点 /** * Definition for a binary tree node....->right, minNode->val); } return root; } }; 2 将删除节点更换到叶结点后，记住叶结点指针定点删除、这是一个可优化的方向...，不过目前我用vector存储三个树指针然后传出去，效率并没有任何提升，可能是数据结构或测试用例的问题吧，如果有高人能提高效率，还请指出 class Solution { private: bool

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hashmap遍历方式_图的深度遍历

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...HashMap的遍历可以用entrySet()；keySet()可以获得key,根据key可以用get(key)获取value ；values()可以获取map里所有的值，返回的是一个Collection...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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图的深度遍历和广度遍历

理论部分图的深度遍历和广度遍历都不算很难像极了二叉树的前序遍历和层序遍历,如下面的图,可以用右边的邻接矩阵进行表示,假设以顶点0开始对整幅图进行遍历的话,两种遍历方式的思想如下: 1....深度优先遍历(depthFirstSearch—DFS) 由初始顶点开始,沿着一条道一直走,当走到走不动的时候,再回来走一条可以走的通的道,然后再继续往下走,直到走不动,再回来…对应于本图来说就是从0开始往前走...之前我们是直接就默认从0开始进行往下遍历了,但是从0开始遍历没有一条路可以走到2,为了避免这种情况,我们必须得从每一个顶点开始遍历,这样才能避免漏掉这种只出不进的顶点于是深度优先遍历得到的遍历结果应为...0,然后再遍历它下一层的1,3,4------>然后分别遍历1,3,4的下一层---->而1,3,4只有1有下一层,则遍历1的下一层5,同理最后遍历2 即广度优先遍历得到的遍历结果应为:0 1 3 4...5 2 和二叉树的层序遍历一样,图的广度遍历也用到了队列,对于下图而言,先将0放入队首----->然后遍历0并将0从队列中取出,同时将0的邻接点1,3,4入队,这样队首就是1----->然后将1出队,并将

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二叉树（BST）先序遍历的迭代实现

0x01，前言前段时间一直在使用递归的方式进行二叉树的遍历，然而非递归（迭代）方式一直是自己的短板，正好自己有一点点时间来补下这方面的内容了，那么今天就简单的看下二叉树的先序遍历方式吧。...0x02，二叉树的特点 ?...二叉树由根节点，左子树，右子树三部分构成，其根节点的值大于左子树节点的值，小于右子树节点的值，即root.left.val<root.val<root.right.val. 0x03，什么是二叉树的先序遍历呢...先序遍历的方式是【根节点->左子树->右子树】 0x04，首先，我们先构建一个模拟二叉树的数据吧，如下图 ? 0x05，二叉树（BST）的先序遍历迭代方式实现 ?...，这或许就是自己走过的道路只有自己知道，入坑，出坑，反反复复，或许这就是编程中常见的一种现象吧 ?

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BiNode（BST中序遍历）

实现一个方法，把二叉搜索树转换为单向链表，要求值的顺序保持不变，转换操作应是原址的，也就是在原始的二叉搜索树上直接修改。返回转换后的单向链表的头节点。...解题循环中序遍历 class Solution { public: TreeNode* convertBiNode(TreeNode* root) { stack<TreeNode

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Algorithms_二叉树的前序遍历、中序遍历、后续遍历(深度优先）

---- 前序、中序、后序的含义前序遍历：先输出父节点，再遍历左子树，最后遍历右子树中序遍历：先遍历左子树，再输出父节点，最后遍历右子树后序遍历：先遍历左子树，再遍历右子树，最后输出父节点...看输出父节点的顺序，就可以确定是前序、中序、后序 ---- 实例我们先来分析下将下面的几个数放到二分搜索树中会是怎样的存放。...注意我们这里用的是二分搜索树来演示二叉树的这个遍历，才会有中序遍历的那个排序的特征。...观察中序遍历，可以看到是排序的，这个也很好理解。毕竟是左侧的都是小于父节点的，右侧都是大于父节点的。...后序遍历的适用场景，举个例子为二分搜索树释放内存前序遍历、中序遍历、后续遍历本质上一种深度遍历 ---- Code （递归）前序遍历 /** * * * @Title: preOrder

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图的深度优先遍历和广度优先遍历

深度优先遍历图的深度优先遍历类似于树的先序遍历，首先通过一个指定的节点开始遍历，然后访问第一个邻接点，然后切换到这个节点判断是否是否有邻接点，如果有，判断是否被访问过，如果没有被访问过，则访问这个节点...因为需要保证一个节点只能访问一次，所以我们需要一个Tag数组，这个数组为boolean型，因为节点都是存储在一个一维数组中，所以我们可以得到节点数组的下标去获取对应标记数组中的值来判断这个节点是否被访问过...在邻接表中，先去判断这个节点的第一个邻接点，切换到邻接点，然后再去判断这个邻接点的第一个邻接点，如果没有，则会去上一层去判断下一个邻接点（如果有的话）知道所有节点都被遍历完成。如下图的邻接表 ?...图的广度优先遍历类似于数的层次遍历，首先选定一个节点，然后把这个节点的邻接点全部访问，然后再判断下一个节点是否存在邻接点，同时这个邻接点没有被访问，遍历这个节点的所有邻接点，依次循环直到所有节点都被遍历完毕...同时广度遍历也需要一个标志数组来判断节点是否被访问，标志数组的原理和深度优先遍历相同。

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图的二种遍历-广度优先遍历和深度优先遍历

,x):求图G中顶点x的第一个邻接点，若有则返回顶点号。...NextNeighbor(G,x,y)︰假设图G中顶点y是顶点x的一个邻接点，返回除y之外顶点x的下一个邻接点的顶点号，若y是x的最后一个邻接点，则返回-1。...;//顶点w入队列 } } 4.知识回顾与总结 ---- 图的深度优先遍历 1.树的深度优先遍历树的深度优先遍历有点类似于先根遍历首先遍历 1 2 5 6 3 4 7 8 ，它的遍历更趋向于先深层的遍历树...2.图的深度优先遍历首先我们可以先看一下2，和2相邻的是1号结点和6号结点。和2相邻的第一个结点是1，所以先访问1，1号结点未被访问。...代码 bool visited [MAX_VERTEX_NUM] ;//访问标记数组 void DFS(Graph G,int v){ //从顶点v出发，深度优先遍历图G visit(v )

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将二叉搜索树转化为排序的双向链表（BST中序循环遍历）

题目将一个二叉搜索树就地转化为一个已排序的双向循环链表。...对于双向循环列表，你可以将左右孩子指针作为双向循环链表的前驱和后继指针，第一个节点的前驱是最后一个节点，最后一个节点的后继是第一个节点。特别地，我们希望可以就地完成转换操作。...当转化完成以后，树中节点的左指针需要指向前驱，树中节点的右指针需要指向后继。还需要返回链表中最小元素的指针。示例 1： ?...解题采用二叉树的非递归遍历写法即可 /* // Definition for a Node. class Node { public: int val; Node* left;...} cur->right = head;//最后的尾节点后继是头 head->left = cur;//头节点的前驱是尾节点 return head;//

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Leetcode|BST属性|501. BST中的众数（BST中序遍历=升序数组）

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