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字典(前缀)_字典java实现

什么是字典? 叫前缀更容易理解 字典的样子 Trie又被称为前缀、字典,所以当然是一棵。...上面这棵Trie包含的字符串集合是{in, inn, int, tea, ten, to}。每个节点的编号是我们为了描述方便加上去的。中的每一条边上都标识有一个字符。...其实上Trie的创建是从只有根节点开始,通过依次将W1, W2, W3, … WN插入Trie中实现的。所以关键就是之前提到的Trie的插入操作。...综上所述,在Trie中查找一个字符串的伪代码如下: 代码实现 数组方式实现 要写代码实现一个Trie首先就要确定如何存储一个Trie结构。...简单实现 #include #include #include using namespace std; const int MAX_NODE =

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哈夫曼(郝夫曼)及java实现

哈夫曼是美国数学家Huffman发现的一种数据结构,该数据结构用在哈夫曼编码中,哈夫曼编码是一种压缩算法,本文主要针对的是哈夫曼这种数据结构,哈夫曼编码将在下篇博文中涉及。...在正式开始了解哈夫曼之前有几个概念需要了解: 1、路径长度:从树种一个节点到另一个节点间的分支构成两个节点之间的路径,路径上的分支数目就是路径长度,所以路径长度是针对两个节点间距离的一种描述,如下图所示...,ln},该的带权路径长度WPL则为根节点到其他所有节点带权路径长度之和,即WPL=∑ wk*lk,k从1到n 3、WPL最小时对应的二叉被称为哈夫曼,也叫做最优二叉。...有了上面的基础知识介绍,下面给出一种java实现: public class HuffmanTreeDemo { @Test public void test(){ Queue...q.add(n); } //最后一个节点就是根节点 Node root = q.poll(); //打印哈夫曼

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重温数据结构:Java 实现

的两种实现 从上述概念可以得知,是一个递归的概念,从根节点开始,每个节点至多只有一个父节点,有多个子节点,每个子节点又是一棵,以此递归。...有两种实现方式: 数组 链表 数组表示: 我们可以利用每个节点至多只有一个父节点这个特点,使用 父节点表示法 来实现一个节点: public class TreeNode { private...public static void main(String[] args){ TreeNode[] arrayTree = new TreeNode[10]; } 用数组实现表示下面的,...数组实现的树节点使用角标表示父亲的索引,下面用链表表示一个节点和一棵: 链表表示的节点: public class LinkedTreeNode { private Object mData...的几种常见分类及使用场景 ,为了更好的查找性能而生。 常见的有以下几种分类: 二叉 平衡二叉 B B+ 哈夫曼 堆 红黑 接下来陆续介绍完回来补使用场景。

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java实现二叉代码

Java中,二叉是一种常见的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点:左子节点和右子节点。...以下是一个简单的Java示例,演示了如何实现一个二叉: // 节点类 class TreeNode {     int data;     TreeNode left;     TreeNode right...data) {         this.data = data;         this.left = null;         this.right = null;     } } // 二叉类...System.out.println("Inorder Traversal:");         binaryTree.inorderTraversal();     } } 在这个例子中,TreeNode 类表示二叉的节点...BinaryTree 类包含二叉的操作,如插入节点和中序遍历。在 main 方法中,创建了一个二叉并进行了中序遍历。你可以根据需要添加其他操作,如前序遍历、后序遍历等。

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红黑深入剖析及Java实现

平衡在插入和删除的时候,会通过旋转操作将高度保持在logN。其中两款具有代表性的平衡分别为AVL和红黑。AVL由于实现比较复杂,而且插入和删除性能差,在实际环境下的应用不如红黑。...红黑(Red-Black Tree,以下简称RBTree)的实际应用非常广泛,比如Linux内核中的完全公平调度器、高精度计时器、ext3文件系统等等,各种语言的函数库如Java的TreeMap和TreeSet...值得一提的是,Java 8中HashMap的实现也因为用RBTree取代链表,性能有所提升。...红黑的删除操作是遇到删除的节点为红色,或者追溯调整到了root节点,这时删除的修复操作完毕。 RBTree的Java实现 点击阅读原文,查看代码详情。...总结 作为平衡二叉查找里面众多的实现之一,红黑无疑是最简洁、实现最为简单的。红黑通过引入颜色的概念,通过颜色这个约束条件的使用来保持的高度平衡。作为平衡二叉查找,旋转是一个必不可少的操作。

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二叉排序(查找)Java实现

二叉排序:BST(Binary Sort(Search)Tree),又称为二叉查找。其定义为:二叉排序或者是一棵空,或者是具有如下性质的二叉。...③ 它的左右子树也分别为二叉排序。 简单来说,对于二叉排序的任何一个非叶子节点,要求左子节点的值比当前节点的值小,右子节点的值比当前节点的值大。...二叉排序的创建 给定一个数组,用该数组创建对应的二叉排序。...根据二叉排序的定义(左子树小于根节点,右子树大于根节点),根据二叉中序遍历的定义(先中序遍历左子树,访问根节点,再中序遍历右子树),可以得出二叉排序的一个重要性质:即中序遍历一个二叉排序可以得到一个递增有序序列...代码实现二叉排序的创建、查找、删除 Node类: package com.Tree.BST; public class Node { int value; Node left;

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红黑深入剖析及Java实现

概述 红黑(Red Black Tree) 是一种自平衡二叉查找,是在计算机科学中用到的一种数据结构,典型的用途是实现关联数组。...平衡在插入和删除的时候,会通过旋转操作将高度保持在logN。其中两款具有代表性的平衡分别为AVL和红黑。AVL由于实现比较复杂,而且插入和删除性能差,在实际环境下的应用不如红黑。...值得一提的是,Java 8中HashMap的实现也因为用RBTree取代链表,性能有所提升。...RBTree的Java实现 public class RBTreeNode> { private T value;//node value...总结 作为平衡二叉查找里面众多的实现之一,红黑无疑是最简洁、实现最为简单的。红黑通过引入颜色的概念,通过颜色这个约束条件的使用来保持的高度平衡。作为平衡二叉查找,旋转是一个必不可少的操作。

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排序二叉及其Java实现

定义 排序二叉的定义也是递归定义的,需要满足: (1)若它的左子树不为空,则左子树上所有节点的值要均小于根节点的值; (2)若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值要均大于根节点的值; (3)左、右子树也分别是排序二叉...对于排序二叉,若按中序遍历就可以得到由小到大的有序序列。...创建 创建排序二叉的步骤就是不断像排序二叉中添加新节点(p)的过程: (1)以根节点(root)为当前节点(current)开始搜索; (2)用新节点p的值和current的值进行比较; (3)如果...(也就是用大于p的最小节点或小于p的最大节点代替p节点) Java实现代码: package com.liuhao.DataStructures; import java.util.ArrayDeque...; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Queue; public class SortedBinTree

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哈夫曼 编码-哈夫曼原理及Java编码实现

文章目录前言   所有博客文件目录索引:​​博客目录索引(持续更新)​​   源代码:​​Gitee—.java​​​、​​Github—.java​​   一、哈夫曼原理   对于哈夫曼的构造以及权值计算原理知识点推荐看这个视频...二、哈夫曼编码(Java题解)   编码思路过程: encode编码:构造哈夫曼 -> 获取字符及路径map -> 根据map去构建指定编码 1、构造哈夫曼: 准备条件:...decode解码:根据map来进行前缀匹配(由于每个字符的路径唯一),即可进行还原字符   Java题解: package com.changlu.tree; import java.util.Collections...; import java.util.HashMap; import java.util.LinkedList; import java.util.Map; /...哈夫曼编码细解& Java 实现​​   [3]. ​​视频:哈夫曼和哈夫曼编码​​   [4]. ​​【JAVA】KMP算法保姆级教程​​ 本文共 1346 个字数,平均阅读时长 ≈ 4分钟

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Java实现最小生成算法之Kruskal算法

最近做大题目主要运用的都是数据结构方面的题,既有之前的最短路径的相关的算法,也有现在的最小生成,这里先讲解Kruskal算法,主要是我先在刚会这个,prim算法,明天再看。...Kruskal算法算法其实和之前的djs算法有点类似,主要还是每次循环找出局部最优解,也就是最小权重的那条路,一次寻找即可,这里作者一开始俊德实现起来并不麻烦,但之后发现,循环找出最优解不是最麻烦的,大不了每次排序...接下来就是最简单的最小生成以及并查集的代码了: import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.Scanner;...value.start+1)+"--->"+(value.end+1)); } } static class node implements Comparable//创建一个内部类并且实现

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