Given a binary tree, imagine yourself standing on the right side of it, return the values of the nodes you can see ordered from top to bottom.
给定一个二叉树,返回其节点值的锯齿形层次遍历。(即先从左往右,再从右往左进行下一层遍历,以此类推,层与层之间交替进行)。
给你二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 锯齿形层序遍历 。(即先从左往右,再从右往左进行下一层遍历,以此类推,层与层之间交替进行)。
比如我们给定这样的一组数据:{ 1, 2, 3, 4, 0, 5, 6, 0, 7 }(假设0代表空),则我们构建的二叉树是这样的:
Populate each next pointer to point to its next right node. If there is no next right node, the next pointer should be set to NULL.
链接:103. 二叉树的锯齿形层序遍历 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
每个节点最多会被访问 2 次, 所以遍历操作的时间复杂度, 跟节点的个数 n 成正比,二叉树遍历的时间复杂度是 O(n)
离散数学课本最后一章有讲到这一种“近大远小”的数据结构哈夫曼树,这种数据结构是实现哈夫曼编码的基础,书上讲得比较抽象于是尝试用C++简单的实现一下。 0x00 前提 在这看到了一个比较通俗易懂的解释
深度有限遍历记录层数:增加一个level //深度优先遍历 void depthFirstSearch(Tree root){ stack<pair<int, Node *> > nodeStack; //使用C++的STL标准模板库 nodeStack.push(make_pair(0, root)); Node *node; while(!nodeStack.empty()){ node = nodeStack.top().second;
本文最后更新于 916 天前,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 public class DijkstraHeap { public static final int INF=100000; public int[] dist=new int[10000]; public int[] s=new int[10000]; public int[] path=new int[10000]; private int start; public void d
如上述所示,蛇形层次遍历的顺序为:先从左往右,再从右往左进行下一层遍历,以此类推,层与层之间交替进行。
题目地址:https://leetcode.com/problems/subtree-of-another-tree/description/
题目地址:https://leetcode.com/problems/binary-tree-preorder-traversal/description/
锯齿形层序遍历:层序遍历的变种,要求我们按层数的奇偶来决定每一层的输出顺序。规定二叉树的根节点为第 0 层,如果当前层数是偶数,从左至右输出当前层的节点值,否则,从右至左输出当前层的节点值。
在上一期,我们介绍了一种特殊的数据结构 “哈夫曼树”,也被称为最优二叉树。没看过的小伙伴可以点击下方链接:
二叉搜索树(Binary Search Tree) : 属于二叉树,其中每个节点都含有一个可以比较的键(如需要可以在键上关联值), 且每个节点的键都大于其左子树中的任意节点而小于右子树的任意节点的键。
构建最短带权路径长度的二叉树,叫做哈夫曼树,也叫最优树(权重越大的结点离树根越近)
给你一个二叉树的根节点 root ,按 任意顺序 ,返回所有从根节点到叶子节点的路径。
一个项目往往会包含很多代码源文件。编译器在编译整个项目时,需按照依赖关系,依次编译每个源文件。比如,A.cpp依赖B.cpp,那在编译时,编译器需要先编译B.cpp,才能编译A.cpp。 编译器通过分析源文件或者编译配置文件(比如Makefile文件),来获取这种局部的依赖关系。那编译器又该如何通过源文件两两之间的局部依赖关系,确定一个全局的编译顺序呢?
在一棵树中,从一个结点到另一个结点所经过的所有结点,被我们称为两个结点之间的路径。
二叉树(BinaryTree)的定义,构造树的测试用例生成,先序遍历、中序遍历和后序遍历。
Scala认为def foo()这行代码定义了一个抽象方法。这是因为它没有捕捉到后面的大括号,认定def foo()是完整的一行语句。当编译时,它认为这是一个洗呢匿名代码块,应该在类构建过程中执行。
今天我们来讲一讲记忆化搜索和树这个数据结构。记忆化搜索是对搜索算法的一个优化,涉及到记忆化搜索的题目都或多或少有一点技巧。至于树,它的定义非常简单,也有非常多的应用。同时它自己也在查找和排序中有自己的用武之地(例如二叉搜索树)。因此树的内容比较多也比较杂,我们可能没有办法一节给它说明白,也希望大家具备一些耐心~
本文将介绍 ESLint 的工作原理,内容涉及 ESLint 如何读取配置、加载配置,检验,修复的全流程。
Bagging采用自助采样法(bootstrap sampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集,我们先随机取出一个样本放入采样集中,再把该样本放回初始数据集,使得下次采样时,样本仍可能被选中,这样,经过m次随机采样操作,我们得到包含m个样本的采样集。
树这种数据结构包括根节点root,左右节点,子树中又有父节点,子节点,兄弟节点,没有子节点的成为叶子节点,树分为二叉树和多叉树
ESLint,众所周知,他的主要工作是校验我们写的代码,然后规范我们的代码,今天聊聊ESLint是怎么工作的。
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