搜索树数据结构支持很多动态集合操作,如search(查找).minmum(最小元素).maxmum(最大元素).predecessor(前驱).successor(后继).insert(插入).delete(删除).这些都是基本操作,能够使用一颗搜索树当做一个字典或者一个优先队列. 12.1.什么事二叉搜索树 二叉搜索树是以一棵二叉树来组织的,能够用一个链表数据结构来表示,也叫二叉排序树.二叉查找树. 当中的每一个结点都是一个对象,每一个对象含有多个属性(key:该结点代表的值大小.卫星数据:不…

上图: 这是二叉搜索树(也有说是查找树的)基本结构:如果y是x的左子树中的一个结点,那么y.key <= x.key(如a图中的6根结点大于它左子树的每一个结点 6 >= {2,5,5}),如果y是x的右子树中的一个结点,那么y.key >x.key 注:不同堆,堆是中间的结点最大或最小,而二叉搜索树是左中右的大小顺序,我们用这个特性来遍历二叉搜索树得到是他的顺序排列(中序遍历)#中在什么地方就叫什么遍历 如前序遍历:中左右  后序:左右中 如图a他的中序遍历为 2->5->…

一.高级数据结构 本章以后到第21章(并查集)隶属于高级数据结构的内容.前面还留了两章:贪心算法和摊还分析,打算后面再来补充.之前的章节讨论的支持动态数据集上的操作,如查找.插入.删除等都是基于简单的线性表.链表和树等结构,本章以后的部分在原来更高的层次上来讨论这些操作,更高的层次意味着更复杂的结构,但更低的时间复杂度(包括摊还时间). B树是为磁盘存储还专门设计的平衡查找树.因为磁盘操作的速度要远远慢于内存,所以度量B树的性能,不仅要考虑动态集合操作消耗了多少计算时间,还要考虑这些操作执行了多…

Coding算法导论 本系列文章主要针对算法导论一书上的算法,将书中的伪代码用C++实现 代码未经过大量数据测试,如有问题,希望能在回复中指出! (一)问题描述 给定一个数组,求数组中连续的子数组的和,找出和的最大值.如 数组A:-1,-4,4,3,2,-3 应该返回最大值9. (二)问题求解 本题想到了两个思路:暴力求解法和分治法.前者就不多说了,本文主要讨论分治法. 分治法的大致思路:对于A[low,high]这个数组,任何的连续子数组A[i,j]的位置必然是一下三种情况之一: 完全位于子数…

目录 一.二叉搜索树的相同判断 二.问题引入 三.举例分析 四.方法探讨 4.1 中序遍历 4.2 层序遍历 4.3 先序遍历 4.4 后序遍历 五.总结 六.代码实现 一.二叉搜索树的相同判断 二叉搜索树是一种特殊的二叉树,在一定程度上是基于二分查找思想产生的,在它的任何一个节点node处,node的左子树中的所有元素都比node本身的数值要小,而node的右子树中的所有元素都比node本身要大. 二.问题引入 与普通的二叉树不同,任意给一串不重复的数字,就可以确定一棵二叉搜索树,例如:当给定…

给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树. 假设一个二叉搜索树具有如下特征: 节点的左子树只包含小于当前节点的数. 节点的右子树只包含大于当前节点的数. 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树. 示例 1:输入:   2   / \ 1   3输出: true输入:   5   / \ 1   4     / \   3   6输出: false解释: 输入为: [5,1,4,null,null,3,6].     根节点的值为 5 ,但是其右子节点值为 4 .​ 思路1:递归判断是否…

98. 验证二叉搜索树 题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/validate-binary-search-tree 题目 给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树. 假设一个二叉搜索树具有如下特征: 节点的左子树只包含小于当前节点的数. 节点的右子树只包含大于当前节点的数. 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树. 示例 1: 输入: 2 / \ 1 3 输出: true 示例 2: 输入: 5 / \ 1 4 / \ 3 6 输出: false…

原题: 双向链表中,需要三个基本数据,一个携带具体数据,一个携带指向上一环节的prev指针,一个携带指向下一环节的next指针.请改写双向链表,仅用一个指针np实现双向链表的功能.定义np为next XOR prev,请根据表头提供的信息,为双向链表编写插入函数.删除函数和查找函数,并在O(1)时间内实现链表的翻转. 分析: 问题的关键,在于怎样利用prev指针和next指针的异或结果,来获得上一节点或下一节点的地址值.也就是说,如何利用异或来算出具体的prev及next值.我们注意到两点: 1…

# -*- coding: utf-8 -*- class BSTNode(object): def __init__(self, key, value, left=None, right=None): self.key, self.value, self.left, self.right = key, value, left, right class BST(object): def __init__(self, root=None): self.root = root @classmetho…

我的思路比较low直接看官方题解吧... class Solution: def numTrees(self, n: int) -> int: G = [0] * (n+1) G[0],G[1]=1,1 for i in range(2,n+1): for j in range(1,i+1): G[i] += G[j-1]*G[i-j] return G[n]…