为了实现任何结点的左右子树高度差小于等于1，就要用旋转使树达到平衡，而旋转分为，左左旋转，右右旋转，左右旋转和右左旋转
---- 1. 定义（Binary Sort Tree） 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值 任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树 没有键值相等的节点 简单来说：任意节点的根比左子树大，比右子树小，O(log2(n)) 2. 节点 private class Node{ //维护的键值对，应该用泛型的，这里为了方便你懂的 public int key; public int
给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。
treelib 库是一个 Python 的第三方库。这个库实现了一些多叉树相关的常用方法。
5,Postorder traversal method, iteratively
PS:这是一道出境率极高的题目，记得去年参加校园招聘时我看到了3次，但是每次写的都不完善。
一、二叉搜索树概览 二叉搜索树（又名二叉查找树、二叉排序树）是一种可提供良好搜寻效率的树形结构，支持动态集合操作，所谓动态集合操作，就是Search、Maximum、Minimum、Insert、Delete等操作，二叉搜索树可以保证这些操作在对数时间内完成。当然，在最坏情况下，即所有节点形成一种链式树结构，则需要O(n)时间。这就说明，针对这些动态集合操作，二叉搜索树还有改进的空间，即确保最坏情况下所有操作在对数时间内完成。这样的改进结构有AVL(Adelson-Velskii-Landis) tre
碰到这道题，很多人的第一反应就是蛮力法：在第一链表上顺序遍历每个结点，每遍历到一个结点的时候，在第二个链表上顺序遍历每个结点。如果在第二个链表上有一个结点和第一个链表上的结点一样，说明两个链表在这个结点上重合，于是就找到了它们的公共结点。如果第一个链表的长度为m，第二个链表的长度为n，显然该方法的时间复杂度是O(mn)。
映射，或者射影，在数学及相关的领域经常等同于函数。基于此，部分映射就相当于部分函数，而完全映射相当于完全函数。
所有注释都是我亲自写的，如果文章对您有帮助，别吝啬您的手指嘿，嘿嘿嘿，谢谢大家，热烈欢迎大家评论！！
我第一次建立关联图谱用的是R语言，通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪，并用图形展示团伙之间的关联关系。
一心想学习算法，很少去真正静下心来去研究，前几天趁着周末去了解了最短路径的资料，用python写了一个最短路径算法。算法是基于带权无向图去寻找两个点之间的最短路径，数据存储用邻接矩阵记录。首先画出一幅
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node{ int data; struct Node *next; }Node, *LinkedList; LinkedList insert(LinkedList head, Node *node, int index) { if (head == NULL) {//头指针为空 if (index != 0) { return h
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
Link list 目录： 第一部分：创建链表 1,python实现一个链表 第二部分：链表练习题 2,删除节点 3,查找中间元素 4,是否有环 5,给定一个循环链表，查找环的开始节点 6,删除链表的倒数第N个节点 7,分裂成两个链表：对半分 8,合并两个有序链表：返回一个新的有序列表 9,查找链表交集开始的节点 10,链表的插入排序 11,链表排序(O(n*lgn)) 12,对链表分区:以x的节点为基准 13,反转链表(1) 14,反转链表(2) 15,反转链表(3) 16,反转链表(4) 17,判断是否
数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。
function Node(value) { this.value = value; this.left = this.right = null; this.height = 0; }
为什么叫AVL树？ 因为AVL树是由 G.M.Adelson-Velsky 和 E.M.Landis 这两位俄罗斯科学家在1962年的论文中首次提出，是最早的自平衡二分搜索树结构。 由于AVL树是自平衡二分搜索树，所以本质上还是二分搜素树，也就是二分搜索树的性质AVL树都满足，由于二分搜索树在添加有序元素时，会退化成链表，造成时间复杂度为O(n)，但AVL树是不会出现这种情况的，因为AVL树通过自平衡来解决了退化成链表的问题，关于二分搜索树，你可以看我之前二分搜索树(Binary Search Tree)这篇文章。 平衡二叉树：对于任意一个节点，左子树和右子树的高度差都不能超过1。
双栈算法可以实现四则运算的求值,但是扩展性比较低,更好的方式是基于语法分析来实现,整体大概包括以下几个步骤:
在析构的时候，我们要释放节点内存，这颗BST树的所有节点内存释放是一个递归的过程，因此我们这里调用destroy递归函数，去递归释放节点内存。
因为希望是O(1)的时间复杂度,所以很容易想到需要使用哈希表。那么接下来，就直接讲实现思路了。 LRUCache 的常见实现方式是：哈希表+双向链表。那为什么不是哈希表+数组了。因为数组的查找和替换是O(N)级别的，所以需要使用双向链表。
let sentinel = {color: 'black', value: null}; let root = sentinel; function data(data) { return
考虑一下二叉搜索树的特殊情况，如果一个二叉搜索树所有的节点都是右节点，那么这个二叉搜索树将会退化成为链表。从而导致搜索的时间复杂度变为O(n),其中n是二叉搜索树的节点个数。
在学习红黑树之前，我们有必要先学习一下什么是2-3树，学习2-3树不仅对于理解红黑树有帮助，对于理解B类树，也是有巨大帮助的。我们常用到的磁盘存储、文件系统、数据库等相应的数据存储都是采用的B类树这样的数据结构。
给你一个链表以及两个权值v1和v2，交换链表中权值为v1和v2的这两个节点。保证链表中节点权值各不相同，如果没有找到对应节点，那么什么也不用做。
注意:设置了 getnode 辅助函数, contains()、get()、set() 都会用的到
Color the Ball Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5631 Accepted Submission(s): 1395 Problem Description There are infinite balls in a line (numbered 1 2 3 ....), and initially all
七、gcc使用-std=gnu++0x 编译rapidxml时会报错，错误信息大概如下
PS：这也是一道出镜率极高的面试题，我相信很多童鞋都会很眼熟，就像于千万人之中遇见不期而遇的人，没有别的话可说，唯有轻轻地问一声:“哦,原来你也在这里? ” 一、题目：合并两个排序的链表 题目：输入
双向链表也叫双链表，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个指针，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。
该结构比普通二叉树节点结构多了一个指向父节点parent指针。 假设有一 棵Node类型的节点组成的二叉树，树中每个节点的parent指针都正确地指向自己的父节点，头节点的parent指向null。 只给一个在二叉树中的某个节点 node，分别实现返回node的后继，前继节点的函数。 在二叉树的中序遍历的序列中，node的下一个节点叫作node的后继节点，node的上一个节点叫做前节点。
上一篇我们对数据结构中常用的树做了介绍，本篇博客主要以二叉树为例，讲解一下树的数据结构和代码实现。回顾二叉树：二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）
一、如何从Kubernetes集群中移除Node 比如从集群中移除k8s-node03这个Node节点，做法如下：
数据结构是一种分析、存储、组织数据的方法与逻辑，它考虑了数据之间的特性与相互关系，简单地说，数据结构就是对数据与算法的研究。数据结构分为8类有：数组、栈、队列、链表、树、散列表、堆、图。
''' 开发一个给大百度的接口，各种要求，写一个xml文件，倒是不是很难 ''' import xml,datetime,codecs import xml.dom.minidom as minidom def covert_to_unicode(msg): '''''将转入的编码转换为unicode，只接受utf-8和unicode编码''' __re_str = None if isinstance(msg, unicode): __re_st
我们来用之前学到的数据结构知识来刷《剑指Offer》的一些核心题目（精选了其中30+道题目），希望对你有帮助！本文题目为：链表的倒数第k个节点。
【题目】 给定两个有序链表的头指针head1和head2，打印两个链表的公共部分。
node.setAttribute("att_name", "arr_value")
在跳跃表中，每个节点的level数随机按1-5生成并不是很好，可以引入一个算法。在redis中，每个节点的level有1-32层。层数越大的节点越少。具体上，可以这样实现：
elasticsearch-head是 ES集群管理、索引数据可视化、增删改查、查询语句可视化 工具。
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。 你需要将他们合并为一个新的二叉树。合并的规则是如果两个节点重叠，那么将他们的值相加作为节点合并后的新值，否则不为 NULL 的节点将直接作为新二叉树的节点。 实例1：
http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/18051675
链表概念： 链表使用说明： 画图示意： 静态链表 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> typedef struct Li
下图是一个含有5个结点的复杂链表。图中实线箭头表示m_pNext指针，虚线箭头表示m_pSibling指针。为简单起见，指向NULL的指针没有画出。
4. 每个红色节点的两个子节点都是黑色节点。(从每个叶子节点到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
一、AVL树 AVL树是一种平衡查找树，在前面的两篇文章：二叉搜索树 和 红黑树 中都提到过。由于二叉搜索树在某些特殊情况下是不平衡的（任意一个结点深度过大），因此其一些动态集合操作在最坏情况下的时间复杂度为O(n)。因此提出一些对二叉搜索树效率改进的树结构使最坏时间复杂度降为O(lgn)，AVL树和红黑树就是其中的代表，除此之外，还有一些如AA-tree、B-tree、2-3-tree等。使不平衡树变平衡最关键的是找到“平衡条件”，我们已经在前面一篇文章中详述了红黑树的平衡条件是：对节点进行着色，并约
这些都是数据结构与算法，一部分方法是团队其他成员实现的，一部分我自己做的，有什么其他实现方法或错误，欢迎各位大佬指点，感谢。
上一篇文章使用Python实现了红黑树的插入操作。参考：Python实现红黑树的插入操作
二叉搜索树（又名二叉查找树、二叉排序树）是一种可提供良好搜寻效率的树形结构，支持动态集合操作，所谓动态集合操作，就是Search、Maximum、Minimum、Insert、Delete等操作，二叉搜索树可以保证这些操作在对数时间内完成。当然，在最坏情况下，即所有节点形成一种链式树结构，则需要O(n)时间。这就说明，针对这些动态集合操作，二叉搜索树还有改进的空间，即确保最坏情况下所有操作在对数时间内完成。这样的改进结构有AVL(Adelson-Velskii-Landis) tree、RB（红黑）tree和AA-tree。AVL树和红黑树相对应用较多，我们在后面的章节中在做整理。 在二叉搜索树中，任何一个节点的键值一定大于其左子树中的每一个节点的键值，并小于其右子树中每一个节点的键值。我们结合书本的理论对二叉搜索树的动态集合操作做编程实现。其中除了Delete操作稍稍复杂之外，其余的操作都是非常简单的。
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