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字典(前缀)_字典java实现

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 什么是字典? 叫前缀更容易理解 字典样子 Trie又被称为前缀、字典,所以当然是一棵。...上面这棵Trie包含字符串集合是{in, inn, int, tea, ten, to}。每个节点编号是我们为了描述方便加上去每一条边上都标识有一个字符。...原理 下面我们来讲一下对于给定字符串集合{W1, W2, W3, … WN}如何创建对应Trie。...其实上Trie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。所以关键就是之前提到Trie插入操作。...Trie[i][j]值是0表示trie中i号节点,并没有一条连出去边,满足边上字符标识是字符集中第j个字符(从0开始);trie[i][j]值是正整数x表示trie中i号节点,有一条连出去

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AVLJava语言)

平衡二叉 平衡二叉也叫平衡二叉查找,又被称为AVL,可以保证查询效率较高。它特点是:它是一棵空或它左右两个子树高度差绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉。...显然,对一棵AVL而言,其所有结点平衡因子只能是-1,0,1.挡在一棵AVL树上插入一个结点时,有可能导致失衡,即出现绝对值大于1平衡因子。...return 0; } else { return right.height(); } } //返回以该节点为根节点高度...System.out.println(avl.root.leftHeight()); System.out.println(avl.root.rightHeight()); } } 二叉排序运行结果...: AVL运行结果: 从以上两个运行结果可以看出:高度、左、右子树高度经过处理后,原来二叉排序变为了一棵AVL

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为什么Java8中HashMap链表使用红黑而不是AVL

在Jdk1.8版本后,Java对HashMap做了改进,在链表长度大于8时候,将后面的数据存在红黑中,以加快检索速度。...那么很多人就有疑问为什么是使用红黑而不是AVL,AVL是完全平衡二叉阿?...因此,在AVL中查找通常更快,但这是以更多旋转操作导致更慢插入和删除为代价。因此,如果您希望查找次数主导更新次数,请使用AVL。 AVL以及RedBlack是高度平衡数据结构。...一个例子,TreeMap而TreeSet在Java使用一个支持RedBlack。...对于小数据: insert:RB tree&avl tree具有恒定最大旋转次数,但RB会更快,因为平均RB使用较少旋转。 查找:AVL更快,因为AVL深度较小。

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相同(java)

,其实就可以梳理成以下三点: p 根节点和 q 根节点比较。...p 左子树和 q 左子树比较。 p 右子树和 q 右子树比较。        这还不简单么。最暴力解法就是递归。优化思路就上升到了​​深度优先​​或者广度优先搜索法。...其中 m 和 n 分别是两个二叉节点数。对两个二叉同时进行深度优先搜索,只有当两个二叉对应节点都不为空时才会访问到该节点,因此被访问到节点数不会超过较小二叉节点数。...其中 m 和 n 分别是两个二叉节点数。空间复杂度取决于递归调用层数,递归调用层数不会超过较小二叉最大高度,最坏情况下,二叉高度等于节点数。...其中 m 和 n 分别是两个二叉节点数。对两个二叉同时进行深度优先搜索,只有当两个二叉对应节点都不为空时才会访问到该节点,因此被访问到节点数不会超过较小二叉节点数。

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哈夫曼Java

一共为: 40 * 1 + 30 * 2 + 20 * 3 + 10 *4 = 200 结果很明显:第二种判断次数少 哈夫曼就是基于这个思想而来,真正存放值都为叶子节点(重要),把出现次数几率越高越靠近根节点...,哈夫曼主要是构建过程,他构建效率是比较低。...节点多了权重,就是出现几率,我们对权重关心,对值并不关心 1.构建时,将数组按权重排序 2.每次从数组里取出前两个作为左孩子和右孩子,构建一个节点,节点权重为两者之和 3.将节点权重放入数组...,重新按权重排序 4.循环第2步 当数组只剩一个元素,将它作为根节点 作用:二进制表示每个节点值,所占空间最少 手写哈夫曼: /** * 哈夫曼 */ static...,所用二进制bit最少 如果左为0,右数为1 其中 a二进制表示为:111 b二进制:0 d二进制:10 c二进制:110 所占位数为:3 * 20 + 1 * 40 + 2 *

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红黑插入操作java实现

前言 网上有非常多关于红黑理论描述,本文重点将不在于此,但是会在文中给出优秀文章链接。对红黑不了解建议先阅读文章再看实现。本红黑实现不支持多线程环境。...数据结构 定义红黑节点如下: private static class Node{ static final int RED = 0; static final...除了和普通TreeNode相同给左子节点和右子节点引用,还额外引用了父节点,方便我们回溯。除此以外还封装了一些方法,比如获得自己祖父节点,叔叔节点以及兄弟节点等。...旋转操作 因为额外持有了父节点,所以在执行旋转操作时候需要额外注意空指针以及不恰当赋值带来循环引用。...因此该节点一定是作为叶节点而插入。二者唯一不同在于,默认插入节点为红色,我们需要重新调整树结构从而确保红黑重新达到平衡。

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使用 Python 遍历目录方法

假设有这样一个任务,希望对某个文件夹(包括所有子文件夹与文件)中所有文件进行处理。这就需要遍历整理目录, 处理遇到每个文件。...然后我们就可以在一个 for 循环语句中使用 os.walk() 函数,遍历这个文件夹整个目录。 os.walk() 在每次循环迭代过程中,会返回 3个值: 当前文件夹名称,字符串形式 。...ps:下面给大家介绍下Python os.walk() 函数 函数简介 os.walk() 函数用于在目录中遍历所有的文件及文件夹。...函数输入输出及使用格式 输入:遍历地址path 输出:正在遍历地址本身root、该地址下所有目录名称dirs(list)、该地址下所有文件files(list) 使用格式: ”’ root...) 总结 到此这篇关于使用 Python 遍历目录方法文章就介绍到这了,更多相关python 遍历目录内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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基于红黑TreeMap使用

背景 最近在项目中做异步任务调度服务时候,用到红黑来实现异步任务管理,挑选出最符合条件任务执行,于是使用到了TreeMap来管理 TreeMap与TreeSet TreeSet中使用了TreeMap...来实现,只是TreeMap中Value只是一个普通Object TreeMap使用 TreeMap提供了put,get,firstKey,lastKey,higherKey,floorKey,ceilingKey...Put函数截取 可是,在项目中使用时候会有一些问题,比如: 使用JobInfo期望根据time属性,按照time属性大小排序构建红黑,在获取时候,获取time最小Key对应Value进行操作...,同时操作完后,更新Keytime属性,重新调整红黑,以至于可以在下一次直接获取最左节点Key进行操作。...在TreeMap中并没有直接调整Key,或者说红黑重新自平衡方法,只能通过先remove,再Put,才能保证红黑平衡性 JobInfo removeKey; removeKey.time

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AVL计算平衡因子计算与AVL旋转类型Java代码

1、本篇博文目标 AVL为了保证平衡因子绝对值不大于1,需要对节点进行旋转。如下面的这篇博文所示。...AVL旋转_Colourful.博客-CSDN博客_avl旋转 如果想要对进行旋转,就需要具备两个先要条件 (1)平衡因子判断 (2)旋转类型 2、如何计算平衡因子和不平衡情况下旋转类型...所以只需要通过递归方式计算左子树和右子树差值即可。所以问题就转换成了计算深度。 【旋转类型】 通过上面的引用博文可知,旋转需要知道是是下面的那种类型?...(1)left- left (2) right - right (3) left -right (4) right -left 计算是那种类型只需要在深度计算时候,对进行递归时候记录递归路径即可...3、代码 //递归方式求深度,TreeTrace类里面有两个变量,一个是depth,该值就是深度。

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java源码之与二叉

定义 (Tree)是n(n≥0) 个结点有限集。n=0 时称为空。...度为0结点称为叶结点(Leaf) 或终端结点;度不为0 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。度是内各结点最大值。...其双亲在同一层结点互为堂兄弟。中结点最大层次称为深度(Depth)或高度 。 ?...有序,无序 如果将中结点各子树看成从左至右是有次序,不能互换,则称该为有序,否则称为无序。...二叉 二叉(Binary Tree)是n(n ≥ 0) 个结点有限集合,该集合或者为空集(称为空二叉),或者由一个根结点和两棵互不相交、分别称为根结点左子树和右子树二叉组成。

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