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b树遍历java

相关内容

  • B树与B+树的区别

    另一方面,B树需要遍历树中的每一层。这种全树遍历可能会涉及比B+叶的线性遍历更多的高速缓存未命中。B+树的叶节点由一条链相连,因此,当需要进行一次全数据遍历的时候,B+树只需要使用O(logN)时间找到最小的一个节点,然后通过链进行O(N)的顺序遍历即可。2.B树遍历整个树的过程和二叉树本质上是一样的,B树相对二叉树虽然提高了磁盘IO性能,但并没有解决遍历元素效率低下的问题。       又由B树的性质可以得到,所有叶子节点都会在同一层,B+树会以一个链表的形式将所有叶子节点的信息全部串联起来,这样,想遍历所有数据信息只需要顺序遍历叶子节点就可以了,方便又高效,问题二就得到了解决。(2)B+树的数据信息遍历更加方便                B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而B树不支持这样的操作(或者说效率太低),而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,所以数据库索引基本采用
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  • 非递归遍历树

    先序非递归遍历二叉树,中序非递归遍历二叉树,后序非递归遍历二叉树及双栈法。先序非递归遍历二叉树先序非递归遍历比较简单,感觉与DFS类似,根据先序遍历的规则根左右,先将根节点压入栈,然后遍历左子树,再遍历左子树的左子树,一头走到NULL,把每次遍历的左子树的根节点依次入栈并把当前结点数据打印出来int n;先序+中序构造二叉树TNode * Creat(int *a,int *b,int n){ TNode * T; for(int i =0;i < n ; ++i) { if(a==b) {,b+i+1,n-i-1); return T; } } return NULL;}先序非递归遍历void travel_pre(TNode * T){ if(T==NULL) return; stack=NULL) { s.push(p); coutrchild = Creat(a+i+1,b+i+1,n-i-1); return T; } } return NULL;}中序遍历非递归void travel_in
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  • 图解:什么是B-树、B+树、B*树

    搜索数字8的过程如上图比起循环遍历的查找方法二叉查找可以将时间缩小到一半1.2 二叉搜索树的插入二叉搜索树的插入,从根结点开始,进行比较如果相等,则不进行插入操作如果大于当前节点,则与右孩子进行比较如果小于当前节点当是这种结构的时候,它就是线性结构了查找效率就又恢复到全部遍历了 为了解决这种问题,平衡二叉树(AVL树),又叫自平衡二叉树就出现了2.什么是B树B树,即B-tree树,B是Balanced首字母,平衡的意思 因为B树的原英文名称为B-tree很多人喜欢把B-tree译作B-树,然后读作B减树其实,这么是不对的容易让人会以为B树和B-树是两种树特此声明:B-树就是指的B树好了,本章结束?什么是B*树 是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针B*树定义了非叶子结点元素个数至少为(23)*M,即块的最低使用率为23(代替B+树的12)B*的查询、插入和删除操作和B+树差不多只不过会遵循非叶子结点元素个数至少为
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  • 树(Tree)以及二叉树的遍历

    (上图 A->2 B->3 J->0);树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度(上图B节点 3个度 最大);叶节点或终端节点:度为零的节点(上图A K O P);父亲节点或父节点:若一个节点含有子节点二叉树的遍历: 前序遍历:若二叉树为空,则空操作返回,否则先访问根结点,然后前序遍历左子树,再前序遍历右子树。 中–>左–>右?中序遍历:若二叉树为空,则空操作返回,否则从根结点开始,中序遍历根节点的左子树,然后访问根结点,再中序遍历根结点的右子树。左–>中–>右?层次遍历:若二叉树为空,则空操作返回,否则从树的第一层开始,也就是根结点开始访问,从上而下逐层遍历,在同一层中,按从左到右的顺序对结点逐个访问。一层一层的遍历?JAVA实现一个简单的二叉树的遍历 public class BinaryTree { private TreeNode root = null; public BinaryTree(){ root =
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  • B+树

    (3)另外一方面,同样的数据,红黑树的阶数更大,B树更短,这样查找的时候当然B树更具有优势了,效率也就越高。二、B树对于B树,我们首先要知道它的应用,B树大量应用在数据库和文件系统当中。三、B+树B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树,其定义基本与B树相同,除了: 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同; 非叶子结点的子树指针P,指向关键字值属于, K)的子树(B-树是开区间); 为所有叶子结点增加一个链指针四、B树与B+树的对比B和B+树的区别在于,B+树的非叶子结点只包含导航信息,不包含实际的值,所有的叶子结点和相连的节点使用链表相连,便于区间查找和遍历。因此访问叶子几点上关联的数据也具有更好的缓存命中率; B+树的叶子结点都是相链的,因此对整棵树的便利只需要一次线性遍历叶子结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连,所以便于区间查找和搜索。而B树则需要进行每一层的递归遍历。相邻的元素可能在内存中不相邻,所以缓存命中性没有B+树好。 3、应用B树和B+树经常被用于数据库中,作为MySQL数据库索引。
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  • 二叉树的基础---四种遍历方式的 Java 实现

    前言大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在“研究”操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将带来的是二叉树的相关知识,知识提纲如图所示。?1.以此类推,B 节点、C 节点的左右子节点都按照这种规律进行存储,最终如下图所示。而递推公式的关键在于,A 问题可以被拆解成 B、C 两个问题。假设要解决 A 问题,那么假设 B、C 问题已经解决了。那么在 B、C 已经解决的提前下,看如何利用 B、C 来解决 A 。),也会包含常用算法思想经典例题的实现(Java)。(Java)。
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  • 树——构造遍历二叉树

    构造二叉树,遍历二叉树,先序+中序构造二叉树后序遍历,中序+后序构造二叉树先序遍历。构造二叉树利用二叉链表构造二叉树的每一个结点typedef struct TNode{ char data; struct TNode *lchild,*rchild;}*Tree;先序遍历顺序建立二叉链表):); Create(T); 我是省略号}遍历二叉树二叉树的先序遍历void travel_pre(TNode T){ if(T==NULL) return ; printf(%c ,T->data))); T->data = b; T->lchild = Creat(a+1,b,i); T->rchild = Creat(a+i+1,b+i+1,n-i-1); return T; } } returnNULL;}后序遍历二叉树void travel_post(TNode *R){ if(R!
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  • 前序遍历树

    代码来自:pickle and cPickle – Python object serialization 首先树的结构,如图 ?= Node(b)c = Node(c) # Add edges between them.root.add_edge(a)root.add_edge(b)a.add_edge(b)b.add_edge是空,初始化集合 seen = set() yield (parent, root) # 记一次输出,这个要在下面判断之前 if root in seen: # 要遍历的根节点是否已经遍历过,防止循环遍历前序输出从root -> a -> b -> a这一路下来,有两个a是正确的, 如果先判断要遍历的节点是否已经遍历过的话,那么b -> a就走不通了,所以应该允许,点到就记一次输出,再来判断是否能继续往下走b -> a记一次输出,接下来发现a已经遍历过它的子节点了(a in seen),才停止不往下遍历。
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  • 为什么Mongodb索引用B树,而Mysql用B+树?

    B树和B+树 开头,我们先回忆一下,B树和B+树的结构以及特点,如下所示:B树 ? 注意一下B树的两个明显特点树内的每个节点都存储数据叶子节点之间无指针相邻 B+树 ?我们可以认为在做单一数据查询的时候,使用B树平均性能更好。但是,由于B树中各节点之间没有指针相邻,因此B树不适合做一些数据遍历操作。但是,B+树的叶子节点上有指针进行相连,因此在做数据遍历的时候,只需要对叶子节点进行遍历即可,这个特性使得B+树非常适合做范围查询。因此,我们可以做一个推论:没准是Mysql中数据遍历操作比较多,所以用B+树作为索引结构。而Mongodb是做单一查询比较多,数据遍历操作比较少,所以用B树作为索引结构。导致在关系型数据中,遍历操作比较常见,因此采用B+树作为索引,比较合适。而在非关系型数据库中,单一查询比较常见,因此采用B树作为索引,比较合适。
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  • B+树索引为什么比B树的好

    B树的数据指针存储在各层节点中 , B+树的数据都存储在了叶子节点 , 那查找的时候B+树比B树效率按逻辑应该更高吗?这样的情形下 , B树的数据存储的比较分散 , 在磁盘里进行查找的时候 , 不能利用上局部性原理 , 反而效率是更低的.B+树叶子节点之间还有链表连起来了 , 如果是个范围的查询 , 那么就只需要找到前一个和后一个,中间遍历链表就可以了B树还要不停的去遍历整个树 , 才能进行范围查询 , 也是慢的.
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  • 二叉树---(3)前序遍历,中序遍历,后序遍历

            很多朋友在刚开始接触二叉树时,对前序遍历,中序遍历,后序遍历这三个遍历方式不太了解,很多博客中,上来就是实现方式,并没有清晰的阐述这三种遍历的步骤和顺序,这里记录一下。       所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问 题。例1:求下面树的三种遍历? 前序遍历:abdefgc中序遍历:debgfac后序遍历:edgfbca例2:求下面树的三种遍历?    前序遍历:  A B D I J E K L Q C F M N G O P     中序遍历 I D J B K E Q L A M F N C O G P     后序遍历   I J D K QL E B M N F O P G C A
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  • B树 B-树 B+树 B*树

    B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略;B-树 是一种多路搜索树(并不是二叉的):      M2的结点;删除结点时,需将两个不足M2的兄弟结点合并;B+树       B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:       1.其定义基本与B-树同,除了:       2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同B+的搜索与B-树也基本相同,区别是B+树只有达到叶子结点才命中(B-树可以在非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找;     B+的特性:       1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中树 是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针;?  B+树要低,空间使用率更高;小结 B树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于则命中,小于走左结点,大于走右结点; B-树:多路搜索树,每个结点存储M2到M个关键字,非叶子结点存储指向关键字范围的子结点
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  • 【算法】二叉树遍历算法总结:前序中序后序遍历

    比如剑指offer中出现的后序遍历题目,是给出一个数字序列,让你判断是不是平衡二叉树后序遍历序列,这样出题的难度比直接让你写后序遍历难很多。但是,二叉树遍历容易吗?在递归方法下,前中后序遍历都是一个思路,理解起来也比较容易。但是只是用迭代的话,二叉树遍历其实是有难度的!本文的主要内容如下:题目定义: 上篇:二叉树前序、中序、后序遍历下篇:层序遍历、其他遍历相关题型解题思路:递归 + 迭代+ 莫里斯Morris遍历解题代码:Java + Python注1:本文中的解题思路会尽量的全面将current添加到输出 b. 进入右子树,亦即, current = current.right否则 a. 在current的左子树中,令current成为最右侧节点的右子节点 b.现在二叉树的形状为: 2 4 5 1 3 6对于 current(2),其左子节点为4,我们可以继续上述过程4 2 5 1 3 6Java:class Solution { public
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  • 【算法】二叉树遍历算法总结:前序中序后序遍历

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  • LintCode-73. 前序遍历和中序遍历树构造二叉树

    题目描述根据前序遍历和中序遍历树构造二叉树.样例样例 1: 输入: in-order = 输出: null 样例 2: 输入: in-order = , pre-order = 输出: 2 13注意事项你可以假设树中不存在相同数值的节点解答思路根据注意事项,前序遍历的节点从根节点开始,那么在中序遍历中对应的节点的左边就是其左子树,右边就是其右子树了。rootIndex = 0; for (int a : inorder) { if (a == preorder) { break; } rootIndex++; } root.left = buildTree(java.util.Arrays.copyOfRange(preorder, 1, 1 + rootIndex), java.util.Arrays.copyOfRange(inorder, 0, rootIndex)); root.right = buildTree(java.util.Arrays.copyOfRange(preorder, rootIndex + 1, length), java.util.Arrays.copyOfRange(inorder,
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  • B+树,索引树

    引言时隔一年,我又想起当初看数据库时,看到的B+树,就是数据库的索引使用的数据结构。再整理一下,看看自己没有忘记很多吧。概述B+树之前,先来看一下二叉查找树(1,2,3,4,5,6,7)?那么B+树是如何解决这个问题的呢?试想一下,区间查找比较高效的数据结构是什么?数组,只要找到id为10的元素下标,那么之后的所有就都符合了。这时,如果想找select * from user where id > 2 and id < 5, 那么,直接找到2的下标,然后向后遍历,到第一个>=5的值出现停止,之间是满足条件的数据。没错,这就是B+树。这个结构是怎么想出来的我不知道啊,但是我今天突然发现,他的存储方式和跳表十分之像啊。莫非是受到了跳表的启发?亦或是跳表受到了B+树的启发?咱也不知道。B+树是不是分叉越多越好那肯定不是越多越好啊,要是一层就把所有数据都存储了,要他还有什么用,根本没有起到快速定位的作用。但我想说的并不是这。
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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)

    spring-jpa,webjars,Aspect,drools-drt,rabbitmq,zookeeper,mongodb,mysql存储过程,前端的延迟加载,netty,postgresql这次就来整合下 树的遍历没什么难的看了一上午private TreeNode root = null; public BinaryTree() { root = new TreeNode(1, rootNode(A)); } ** * 创建一棵二叉树* A * B C * D E F * X M N * @param root * public void createBinTree(TreeNode root) { TreeNode newNodeB= new TreeNode(2, B); TreeNode newNodeC = new TreeNode(3, C); TreeNode newNodeD = new TreeNode(4, D)int size() { return size(root); } private int height(TreeNode subTree) { if (subTree == null) { 递归结束:空树高度为
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  • 二叉树的遍历

    1 二叉树遍历 树的遍历(也称为树的搜索)是图的遍历的一种,指的是按照某种规则,不重复地访问某种树的所有节点的过程。具体的访问操作可能是检查节点的值、更新节点的值等。不同的遍历方式,其访问节点的顺序是不一样的 前序遍历 “根->左->右” ? 前序遍历:F, B, A, D, C, E, G, I, H. 中序遍历 “左->根->右” ?中序遍历:A, B, C, D, E, F, G, H, I. 后序遍历 “左->右->根” ? 后序遍历:A, C, E, D, B, H, I, G, F. 层次遍历 ?层次遍历:F, B, G, A, D, I, C, E, H. 2 代码实现class TreeNode(object): def __init__(self,value): self.value=valueself.left=None self.right=None def insert(self,value): 二叉排序树添加节点 if self.value: if value self.value
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  • java自定义构造二叉树及其遍历

    首先:二叉树的建立首先,我们采用广义表建立二叉树(关于广义表的概念,请查看百科的介绍:http:baike.baidu.comview203611.htm)我们建立一个字符串类型的广义表作为输入:Stringexpression = A(B(D(,G)),C(E,F));与该广义表对应的二叉树为?##public Node createTree(String exp) { Node; Node b, p = null; int top = -1, k = 0, j = 0; char; b =; break; } } } j++; data = exps; } return b;} 递归执行三种遍历### ** * pre order recursive * * @param node *= null) { top++; nodes = p.getLchild(); } } } } 中序遍历 public void InOrderNoRecursive(Node node) { Node
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