给定一个二叉树和其中的一个结点，请找出中序遍历顺序的下一个结点并且返回。注意，树中的结点不仅包含左右子结点，同时包含指向父结点的指针。
render阶段的主要工作是构建Fiber树和生成effectList，在第5章中我们知道了react入口的两种模式会进入performSyncWorkOnRoot或者performConcurrentWorkOnRoot，而这两个方法分别会调用workLoopSync或者workLoopConcurrent
在明代世系表这棵树中，所有的皇帝都被称为节点。朱元璋称为根节点。后代是皇帝的节点，称为内部节点。没有子元素的节点比如明思宗朱由检称为外部节点或叶节点。朱棣及其后代节点称为朱元璋的子树。
前两章讲到了，react 在 render 阶段的 completeUnitWork 执行完毕后，就执行 commitRoot 进入到了 commit 阶段，本章将讲解 commit 阶段执行过程源码。
二叉树中的节点最多只能有2个子节点，一个是左侧子节点，一个是右侧子节点，这样定义的好处是有利于我们写出更高效的插入，查找，删除节点的算法。
最近在做一个项目，是一个b/s架构的，在项目中，用到了树形结构，即如图1所示的结构。
而二叉排序树的查找类似二分查找，而插入类似链表，相较以上三种结构可以较好的平衡查找和插入效率
本文的初衷是想让更多的同学知道并了解vue模版编译，所以文中主要以阶段流程为主，不会涉及过多的底层代码逻辑，请耐心观看。
上一篇我们讲了 Commit第一子阶段「before mutation」，本篇讲第二子阶段 「mutation」：
首先和大家道个歉，昨天晚上由于我的失误，发文忘了改标题，引发了一些疑惑。昨天文章的标题应该是“快速求解方程的根——二分法与牛顿迭代法”，我在收录的专题目录当中已经修改，但历史记录无法修改，带来的不便深表歉意。
在前几篇文章中介绍了 2-3 树的定义以及插入删除操作。本篇文章将在 2-3 树的基础上更进一步，介绍比 2-3 树更为复杂的数据结构 2-3-4树 。之所以介绍 2-3-4 树是因为 2-3-4 树与极为重要的红黑树有着等价关系，通过先学习2-3-4 树为后面学习红黑树打下基础，增进对于红黑树的理解。
二叉搜索树一定程度上可以提高搜索效率，但是当原序列有序时，例如序列 A = {1，2，3，4，5，6}，构造二叉搜索树如图 1.1。依据此序列构造的二叉搜索树为右斜树，同时二叉树退化成单链表，搜索效率降低为 O(n)。
JDK1.8之前，HashMap并没有采用红黑树，所以哈希桶上的链表过长时，就会有效率问题。
树的结构类似现实中的树，一个父节点有若干子节点，而一个子节点又有若干子节点，以此类推。
三分钟基础知识：什么是 2-3 树？。本篇文章将在 2-3 树的基础上更进一步，介绍比 2-3 树更为复杂的数据结构 2-3-4树 。之所以介绍 2-3-4 树是因为 2-3-4 树与极为重要的红黑树有着等价关系，通过先学习2-3-4 树为后面学习红黑树打下基础，增进对于红黑树的理解。
在本问题中，有根树指满足以下条件的有向图。该树只有一个根节点，所有其他节点都是该根节点的后继。每一个节点只有一个父节点，除了根节点没有父节点。
“世间万物都由分子构成。用气将万物的分子打散，分解眼前事物，再将分子重组，在短暂的瞬间，可以凝成时空停顿，甚至逆转时空。”
我们在实际开发中，肯定会用到树结构，如部门树、菜单树等等。Java后台利用递归思路进行构建树形结构数据，返回给前端，能以下拉菜单等形式进行展示。今天，咱们就来说说怎么样将List集合转换成TreeList。
在二叉搜索树b中查找x的过程为： 若b是空树，则搜索失败，否则： 若x等于b的根节点的数据域之值，则查找成功；否则： 若x小于b的根节点的数据域之值，则搜索左子树；否则： 若x大于b的根节点的数据域之值，则搜索右子树。
二叉搜索树具有如下性质： 1）若左子树不为空，那么左子树上面的所有节点的关键字值都比根节点的关键字值小 2）若右子树不为空，那么右子树上面的所有节点的关键字值都比根节点的关键字值大 3）左右子树都为二叉树
Virtual DOM是一棵以JavaScript对象作为基础的树，每一个节点称为VNode，用对象属性来描述节点，实际上它是一层对真实DOM的抽象，最终可以通过渲染操作使这棵树映射到真实环境上，简单来说Virtual DOM就是一个Js对象，用以描述整个文档。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ：【漫画】以后在有面试官问你AVL树，你就把这篇文章扔给他。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ，二叉搜索树在最好的情况下搜索的时间复杂度为 O(logn) ，但如果插入节点时，插入元素序列本身就是有序的，那么BST树就退化成一个线性表了，搜索的时间复杂度为 O(n)。 如果想要减少比较次数，就需要降低树的高度。在插入和删除节点时，要保证插入节点后不能使叶子节点之间的深度之差大于 1，这样就能保证整棵树的深度最小，这就是AVL 树解决 BST 搜索性能降低的策略。但由于每次插入或删除节点后，都可能会破坏 AVL 的平衡，而要动态保证 AVL 的平衡需要很多操作，这些操作会影响整个数据结构的性能，除非是在树的结构变化特别少的情形下，否则 AVL 树平衡带来的搜索性能提升有可能还不足为了平衡树所带来的性能损耗。 因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。
题目：请考虑一棵二叉树上所有的叶子，这些叶子的值按从左到右的顺序排列形成一个 叶值序列 。
堆排序 前言 堆排序相比冒泡排序、选择排序、插入排序而言，排序效率是最高的，本文从堆的属性和特点出发采用图文形式进行讲解并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文? 堆属性 堆分
2004年时候写的，javascript出来的时间不久，没那么多框架和现成的模板，当时比较流行树形目录展现层级数据，但那棵目录树有几万个节点，而且层级不是固定的，并且要求点击叶子节点选中所有直接父节点，点击父节点选中所有子节点，当时完全基于javascript写的，每次点击节点进行遍历，响应一下需要1分钟，客户无法忍受要求优化。
不知道你有没有这种困惑，虽然刷了很多算法题，当我去面试的时候，面试官让你手写一个算法，可能你对此算法很熟悉，知道实现思路，但是总是不知道该在什么地方写，而且很多边界条件想不全面，一紧张，代码写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题，思路也不知道从何寻找，那么这篇文章就主要为你解决这几个问题。
上一篇博客我们介绍了二叉搜索树，二叉搜索树对于某个节点而言，其左子树的节点关键值都小于该节点关键值，右子树的所有节点关键值都大于该节点关键值。二叉搜索树作为一种数据结构，其查找、插入和删除操作的时
学过数据结构的同学一定对树这种数据结构非常熟悉了，树是一种非常高效的非线性存储结构，学好树对理解一些复杂的算法非常有帮助。树有以下内容需要掌握：
并查集被很多人认为是最简洁而优雅的数据结构之一，主要用于解决一些元素分组的问题。比如最小生成图里的克鲁斯卡尔算法就用的此知识点。它管理一系列不相交的集合，并支持两种操作：
（1）测试类中我们定义类一个arr数组，使用for循环生成节点添加到树中，该add()方法的下面会讲到。
在二叉搜索树中，右子树上的任意一个节点的值都大于当前节点的值，左子树上的任意一个节点的值都小于当前节点的值，所以查找值的时候效率就很高，在任意位置插入和删除数据也不需要挪动，而且搜索二叉树走中序遍历就是一个升序。
" 在阅读HashMap源码时，会发现在HashMap中使用了红黑树，所以需要先了解什么是红黑树，以及其原理。从而再进一步阅读HashMap中的链表到红黑树的转换，红黑树的增删节点等。 "
二叉搜索树(BST, Binary Search Tree)又叫做二叉排序树，它可以是一颗空树，其性质如下：
终于到了最后一块内容了！今天我们就来简单概括一下 Diff，内容一点都不多哦，全是图片
画了一系列树的动画，从二分搜索树，到AVL树，再到2-3树，再到基于2-3树的红黑树，都可以发现这些树都跟二叉查找树很像啊。
关于二叉树的知识点摘自：https://www.jianshu.com/p/bf73c8d50dc2
在上一篇博客中，我们主要介绍了四种查找的方法，包括顺序查找、折半查找、插入查找以及Fibonacci查找。上面这几种查找方式都是基于线性表的查找方式，今天博客中我们来介绍一下基于二叉树结构的查找，也就是我们今天要聊的二叉排序树。今天主要聊的是二叉排序树的查找、插入与删除的内容，二叉排序的创建过程其实就是不断查找与插入的过程，也就是说当我们在创建二叉排序树时，我们会先搜索该节点在二叉排序树中的位置，若没有找到该节点则返回该节点将要插入的父节点，然后将该结点插入。而二叉排序树结点的删除则有些复杂，分为几种情况讨
并查集（Union Find），从字面意思不太好理解这东西是个啥，但从名字大概可以得知与查询和集合有关，而实际也确实如此。并查集实际上是一种很不一样的树形结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。
根据提供的文章内容，撰写摘要总结。
从 React 16 开始，React 采用了 Fiber 机制替代了原先基于原生执行栈递归遍历 VDOM 的方案，提高了页面渲染性能和用户体验。乍一听 Fiber 好像挺神秘，在原生执行栈都还没搞懂的情况下，又整出个 Fiber，还能不能愉快的写代码了。别慌，老铁！下面就来唠唠关于 Fiber 那点事儿。
并查集是简洁而优雅的数据结构之一，主要用于解决一些元素分组的问题。它管理一系列不相交的集合，并支持两种操作：
二叉搜索树存在一个问题: 当往树中插入的数据一大部分大于某个节点或小于某个节点，这样就会导致树的一条边非常深。为了解决这个问题就出现了自平衡树这种解决方案。
我们在前面学习二叉搜索树时提到，二叉搜索树的查找效率为 O(N)，因为当数据有序或接近有序时，构建出来的二叉搜索树是单分支或接近单分支的结构，此时树的高度接近 n，所以最坏情况下二叉搜索树的查找效率为 O(N)；
如图，树结构的组成方式类似于链表，都是由一个个节点连接构成。不过，根据每个父节点子节点数量的不同，每一个父节点需要的引用数量也不同。比如节点 A 需要 3 个引用，分别指向子节点 B，C，D；B 节点需要 2 个引用，分别指向子节点 E 和 F；K 节点由于没有子节点，所以不需要引用。
我们回忆一下AVL树，它在插入和删除节点时，总要保证任意节点左右子树的高度差不超过1。正是因为有这样的限制，插入一个节点和删除一个节点都有可能调整多个节点的不平衡状态。频繁的左旋转和右旋转操作一定会影响整个AVL树的性能，除非是平衡与不平衡变化很少的情况下，否则AVL树所带来的搜索性能提升不足以弥补平衡树所带来的性能损耗。
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