Go 数据结构--二分查找树 今天开始一个Go实现常见数据结构的系列吧.有时间会更新其他数据结构. 一些概念 二叉树:二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构. 完全二叉树:若设二叉树的高度为h,除第 h 层外,其它各层 (1-h-1) 的结点数都达到最大个数,第h层有叶子结点,并且叶子结点都是从左到右依次排布,这就是完全二叉树. 满二叉树:除了叶结点外每一个结点都有左右子叶且叶子结点都处在最底层的二叉树. 平衡二叉树:平衡二叉树又被称为AVL树(区别于AVL算法),它是一棵二叉排序树,且具有以下…

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的二叉排序树/二叉搜索树. 二叉排序树介绍 在上篇博客中,顺序表的插入和删除效率还可以,但查找效率很低:而有序线性表中,可以使用折半.插值.斐波那契等查找方法来实现,但因为要保持有序,其插入和删除操作很耗费时间. 二叉排序树(Binary Sort Tree),又称为二叉搜索树,则可以在高效率的查找下,同时保持插入和删除操作也又较高的效率.下图为典型的二叉排序树. 二叉查找树具有以下性质: (1) 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小…

晚上,好像是深夜了,突然写到这类题时遇到的疑惑,恰恰这个真题只让计算成功的ASL,但我想学一下不成功的计算,只能自己来解决了,翻了李春葆和严蔚敏的教材没有找到相关链地址法的计算,于是大致翻到两篇不错的博客,辗转了牛客面试题,做个小总结. 题目1 将关键字序列{1 13 12 34 38 33 27 22} 散列存储到散列表中.散列函数为:H(key)=key mod 11,处理冲突采用链地址法,求在等概率下查找成功和查找不成功的平均查找长度 1 mod 11=1,所以数据1是属于地址1 13 m…

前提 我们之前的二叉排序树的插入(构建)是按照我们输入的数据来进行的,若是我们的数据分布不同,那么就会构造不同的二叉树 { , , , , , , , , , } { , , , , , , , , , } 我们发现若是数组元素分布大小按顺序,那么我们极有可能得到一颗极不平衡的二叉树,而二叉树深度越大,查找的次数越多,其查找时间复杂度可以高达O(n),那么如何构造一颗平衡的二叉树? 平衡二叉树 一:定义 平衡: 左右均匀 平衡因子: 将二叉树上结点的左子树深度减去右子树深度的值称为平衡因子BF(…

本文根据<大话数据结构>一书及网络资料,实现了Java版的平衡二叉树(AVL树). 平衡二叉树介绍 在上篇博客中所实现的二叉排序树(二叉搜索树),其查找性能取决于二叉排序树的形状,当二叉排序树比较平衡时(深度与完全二叉树相同,[log2n]+1),时间复杂度为O(logn):但也有可能出现极端的斜树,如依照{35,37,47,51,58,62,73,88,91,99}的顺序,构建的二叉排序树就如下图所示,查找时间复杂度为O(n). 图1 斜树 为提高查找复杂度,在二叉排序树的基础上,提出了二叉…

/*自己看了半天也没看懂代码,下次再补充说明*/ 解释: 平衡二叉树(Self-Balancing Binary Search Tree 或Height-Balanced Binary Search Tree),是一种二叉排序树,其中每一个节点的左子树和右子树的高度差至多等于1. 实现原理: 平衡二叉树构建的基本思想就是在构建二又排序树的过程中,每当插入一个结点时,先检查是否因插入而破坏了树的平衡性,若是,则找出最小不平衡子树.在保持二又排序树特性的前提下,调整最小不平衡子树中各结点之间的链接关…

平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是二叉查找树的一个进化体,也是第一个引入平衡概念的二叉树.1962年,G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis发明了这棵树,所以它又叫AVL树.平衡二叉树要求对于每一个节点来说,它的左右子树的高度之差不能超过1,如果插入或者删除一个节点使得高度之差大于1,就要进行节点之间的旋转,将二叉树重新维持在一个平衡状态.这个方案很好的解决了二叉查找树退化成链表的问题,把插入,查找,删除的时间复杂度最好情况和最坏情况都维持在O(…

顺序查找进行遍历元素,进行查找 总计全部比较次数为:1+2+…+n = (1+n)n/2 若求某一个元素的平均查找次数,还应当除以n(等概率), 即: ASL＝(1+n)/2 ,时间效率为 O(n) 解释:ASL表示average search length 平均查找长度 public static void main(String[] args) { ,,,,,,}; System.)); } public static int linearSearch(int[] arr,int searc…

今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法,当然本篇博客只是涉及了部分查找算法,接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容.本篇博客主要介绍查找表的顺序查找.折半查找.插值查找以及Fibonacci查找.本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码,并且给出相应的测试用例.当然本篇博客依然会使用面向对象语言Swift来实现相应的Demo,并且会在github上进行相关Demo的分享. 查找在生活中是比较常见的,本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找.也就是说我们的查找表是一个线性表,我…

Hash表的“查找成功的ASL”和“查找不成功的ASL” ASL指的是 平均查找时间 关键字序列:(7.8.30.11.18.9.14) 散列函数: H(Key) = (key x 3) MOD 7 装载因子: 0.7 处理冲突:线性探测再散列法 查找成功的ASL计算方法: 因为现在的数据是7个,填充因子是0.7.所以数组大小=7/0.7=10,即写出来的散列表大小为10,下标从0~9. 第一个元素7,带入散列函数,计算得0. 第二个元素8,带入散列函数,计算得3. 第三个元素30,带入散列函数…