1. 树相关的概念 根节点:没有父节点的节点(图中A、1) 叶子节点:没有子节点的节点(图中B、D、3、5) 普通节点:有子节点的节点(图中C、2、4) 节点的度(degree):节点拥有的子树的个数
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。在工作中,我们通常会直接使用已经封装好的集合API,这样可以更高效地完成任务。但是作为一名程序员,掌握数据结构是非常重要的,因为它可以帮助我们更好地理解和设计算法,从而提高程序的效率和可靠性。
本章将介绍一个 Web 搜索引擎,我们将在本书其余部分开发它。我描述了搜索引擎的元素,并介绍了第一个应用程序,一个从维基百科下载和解析页面的 Web 爬行器。本章还介绍了深度优先搜索的递归实现,以及迭代实现,它使用 JavaDeque实现“后入先出”的栈。
现在很多公司在招聘开发岗位的时候,都会事先在招聘信息中注明面试者应当具备的知识技能,而且在面试的过程中,有部分对于技能掌握程度有严格要求的公司还会要求面试者手写代码,这个环节很考验面试者的基础功底和实力!
这是一个在面试中经常遇见的问题,此问题的关键是应尽可能的减少节点的比较次数,从而降低时间复杂度.因此选择小顶堆这个数据结构.
树: 定义: 树是n个节点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中: (1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点, (2)当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2、T3、……Tm,其中每一个集合本身又是一颗树,并称为根的子树,如下图 📷 概念: 树的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。结点拥有的子树数称为结点的度(Degree)。度为0的结点称为叶结点(Leaf) 或终端结点;度不为0的结点称为非终端结点或分支结点。除根结点之外,分支结点也称为内部结点。树的度
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4 TreeMap 上一篇,介绍了集合框架中的HashMap对象,主要讲述了HashMap的底层实现和基本操作。本篇,让我们继续来学习Map集合,今天的主角是TreeMap。 相比于HashMap来说,TreeMap理解起来更为复杂,你做好准备了吗? 4.1 TreeMap 在Map集合框架中,除了HashMap以外,TreeMap也是我们工作中常用到的集合对象之一。 与HashMap相比,TreeMap是一个能比较元素大小的Map集合,会对传入的key进行了大小排序。其中,可以使用元素的自然顺序,也可以使
今天我们来学一下数据结构方面的知识,对扎实 Java 的基本功非常有用,学会了就会有一种自带大佬的感觉,嘿嘿。数据结构,也就是 Data Structure,是一种存储数据的结构体,数据与数据之间存在着一定的关系,这样的关系有数据的逻辑关系、数据的存储关系和数据的运算关系。
Trie 树,也叫“字典树”或“前缀树”。顾名思义,它是一个树形结构。但与二分搜索树、红黑树等不同的是,Trie 树是一种多叉树,即每个节点可以有 m 个子节点。它是一种专门处理字符串匹配的数据结构,用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
简单地理解,二叉树(Binary tree)是每个节点最多只有两个分支(即不存在分支度大于 2 的节点)的树结构。通常分支被称作“左子树”或“右子树”。
为啥,面试官那么喜欢让你聊聊 HashMap?因为 HashMap 涉及的东西广,用到的数据结构多,问题延展性好,一个 HashMap 就能聊下来80%的数据结构了。而且面试 HashMap 能通过你对红黑树的了解定位出你哪个级别的研发人员。
给定两个二叉树,想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时,两个二叉树的一些节点便会重叠。
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
原项目使用ant进行项目构建,我已经更改为Maven构建,大家直接拉取我改好后的项目即可:
写一个函数 StrToInt,实现把字符串转换成整数这个功能。不能使用 atoi 或者其他类似的库函数。传入的字符串可能有以下部分组成:
《Java集合详解系列》是我在完成夯实Java基础篇的系列博客后准备开始写的新系列。
百度百科对数据结构的定义是:相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。定义很抽象,需要大声地朗读几遍,才有点感觉。怎么让这种感觉来得更强烈,更亲切一些呢?我来列举一下常见的 8 种数据结构,数组、链表、栈、队列、树、堆、图、哈希表。
前几天和丙弟交流,他说我们写作的人都是在不停地燃烧自己,所以需要不停地补充燃料。对于他的观点,我不能再苟同了——所以我开始狂补计算机方面的基础知识,这其中就包括我相对薄弱的数据结构。
顺序存储的特点是各个存储单位在逻辑和物理内存上都是相邻的,典型的就是代表就是数组,物理地址相邻因此我们可以通过下标很快的检索出一个元素
红黑树是工程中一种非常重要的数据结构,大家熟悉的 HashMap 在 Java 8 就引入了红黑树的数据结构,不过实话实说,红黑树确实不容易掌握,左旋,右旋等概念让人头发发麻,本文用图文并茂的形式以期让读者彻底掌握红黑树,希望大家看了有收获,这篇文章肝了十多天,非常不易,希望大家不要白嫖,三连走起,多谢支持!
什么是树,什么又是二叉树?我知道大家都听过,但对于具体的概念,应该还是比较模糊的吧?
在日常的开发中, 经常会遇到许多树形结构的场景, 如菜单树, 部门树, 目录树等. 而这些一般都会涉及到要将数据库查询出来的集合转化为树形结构的功能. 由于 list -> tree 是一个比较通用的功能, 无非就是根据 id, pid, children 这三个字段进行转换. 但由于字段名可能不一致, 如菜单里可能叫 menuId, 而部门里叫 deptId,所以我用反射来实现了一个通用的工具类, 来进行转换.
队列是数据结构中比较重要的一种类型,它支持 FIFO,尾部添加、头部删除(先进队列的元素先出队列),跟我们生活中的排队类似。
树是一种非常常见的数据结构,它由节点和边组成。每个节点都可以有零个或多个子节点,而除了根节点外的每个节点都有一个父节点。
刚接触二叉树的学习的时候,相信很多人可能会被二叉树各种各样的叫法和概念给绕晕了,今天就来科普一下关于二叉树我们需要知道的一些树的种类,以及它的特点。
今天我们来学一下数据结构方面的知识,对扎实 Java 的基本功非常有用,学会了就会有一种自带大佬的感觉,嘿嘿。数据结构,也就是 Data Structure,是一种存储数据的结构体,数据与数据之间存在着一定的关系,这样的关系有数据的逻辑关系、数据的存储关系和数据的运算关系,整理一份MySQL学习笔记,数据结构和MySQL还是离不开的。在 Java 中,数据结构一般可以分为两大类:线性数据结构和非线性数据结构。哈哈,这个名字很有灵魂吧?
l 控制测试计划执行过程中节点的执行顺序,如:Loop Controller、If Controller等;
一般采用阿里的fastJson 如果除了漏洞,就使用谷歌的Gson
二叉树知识点回忆以及整理这篇文章中我们说过“二叉树是一个简单的二分查找,但其性能取决于二叉树的层数”。
对二叉树有一定了解之后,学习一下对二叉树的操作,有时候这些东西一学就忘,反复操作几回就熟了。 二叉树的概念已经了解了,那么得知道怎么操作。现在就讲讲怎么操作二叉树。
前面一篇文章介绍了2-3查找树,可以看到,2-3查找树能保证在插入元素之后能保持树的平衡状态,最坏情况下即所有的子节点都是2-node,树的高度为lgN,从而保证了最坏情况下的时间复杂度。但是2-3树实现起来比较复杂,本文介绍一种简单实现2-3树的数据结构,即红黑树(Red-Black Tree)
十多年来,NAS中已经存在的目录和文件达到10亿之多,在设计和开发备份系统的过程中碰到了很多挑战,本文将分享大量文件名记录的树形结构存储实践。
红黑树和红色和黑色这两种颜色有关,事实上,在红黑树中,对每一个节点都附着一个颜色,或者是红色或者是黑色。红黑树首先是一棵二分搜索树,这一点和AVL树是一样的,红黑树也是一种平衡二叉树,红黑树在二分搜索树中添加了一些其它的性质,来保证红黑树不会退化成链表,来保证自己在某种情况下是一种平衡二叉树。
一棵树由称作跟的节点r以及0个或多个非空的树T1,T2, ...Tk组成,这些子树中每一颗的根都被来至根r的一条有向的边所连接。
散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。
前言 声明,本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合: Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 原本我是打算继续将Collection下的
红黑树是一种常见的自平衡二叉查找树,常用于关联数组、字典,在各种语言的底层实现中被广泛应用,Java 的 TreeMap 和 TreeSet 就是基于红黑树实现的。
从图上我们看出二分搜索树每个节点的值大于其左子节的所有节点的值小于其右子节点的所有节点的值
我们都知道队列是一种先进先出、后进后出的数据结构,就如同日常生活中的排队一样,先到先得。而优先队列则是一种特殊的队列,优先队列与普通队列最大的不同点就在于出队顺序不一样。
我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的,读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作,磁盘中有两个机械运动的部分,分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟,而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后,移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程,而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块,毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁盘中的时候,显然定位是一个非常花费时间的过程,但是我们可以通过B树进行优化,提高磁盘读取时定位的效率。
在计算机科学中,AVL 树以其两位苏联发明家Georgy Adelson-Velsky和 Evgenii Landis的名字命名,他们在 1962 年的论文“信息组织算法”中发表了它。它是一种自平衡二叉搜索树(BST),这是发明的第一个这样的数据结构。
这几天打开各种短视频的编程领域分类时,都有一些营销号配着动感的音乐,霹雳吧啦的输出一颗圣诞树,外行人以为多厉害,实际上最后都是这样输出。
前言 红黑树是数据结构中比较复杂的一种,最近与它交集颇多,于是花了一周的空闲时间跟它死磕,终于弄明白并实现了红黑树。写文总结一下,希望能给试图理解红黑树的同学一些灵感,也让我能记得更深刻。 在研究红黑树时吃了不少苦头,原因有二: 红黑树的插入和删除非常复杂,很多人并没有理解或完全实现,或实现了的没有任何注释,让人很难参考; 网络上红黑树的理解方式较为单一,一般是 双黑、caseN 法,而插入和删除的情况很多,每种都有对应的处理方式,如果死记硬背的话,再过一段时间再回忆各种情况可能就一头雾水了。 网络上讲红黑
树是一种非常常用的数据结构,树与前面介绍的线性表,栈,队列等线性结构不同,树是一种非线性结构
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