有时候我们需要将列表结构的数据转成树形结构的数据 废话不多说直接上代码 基础类 `@Data public class TreeNode { private Long id; private Long parentId; private List<TreeNode> childrenList; }工具类import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.util.CollectionUtils; imp

写在前面 树这种数据结构在计算机世界中有广泛的应用,比如操作系统中用到了红黑树,数据库用到了B+树,编译器中的语法树,内存管理用到了堆(本质上也是树),信息论中的哈夫曼编码等等等等.而树的实现和他的操作集也是笔试面试中常见的考核项目. 树的实现 与C语言的结构体+指针的实现方式不同,Java中树的实现当然是基于类.以二叉树为例,树的实现可以用下面这样的形式: public class BinaryTree<T extends Comparable<T>> { private Bin

oracle的递归运算(树运算)start with org_id ='1'connect by prior parent_id=son_id 1.前言   oracle的递归运算,在我们web页面的目录结构中会经常用到,据说是面试经常出的题目,而网上的一些东西说得都不是很明了,所以自己整理了一下,以下主要通过一个例子来说明,可以直接copy代码运行一下.   www.2cto.com 2.start with org_id = '条件1'  prior parent_id =  son_id;

经典的Fibonacci数的问题 主要想展示一下迭代与递归,以及尾递归的三种写法,以及他们各自的时间性能. public class Fibonacci { /*迭代*/ public static int process_loop(int n) { if (n == 0 || n == 1) { return 1; } int a = 1, b = 1; int i = 1; while (i < n) { i++; int t = b; b = a + t; a = t; } return

先来看看效果,基本上就是这样的. 所谓树,无非就是2点,第一个:根节点,第二:叶子节点,其中叶子节点中还可能有叶子节点,但是根节点始终只有一个. 下面贴上 各部分的代码 1.PAGE_LOAD载入事件. protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { BindTree(); //绑定树 } 2.BindTree方法. private void BindTree() { DataSet ds = new DataSet(); //这里的

今天说下java语言中比较常见的一种方法,递归方法. 递归的定义 简单来说递归的方法就是"自己调用自己",通过递归方法往往可以将一个大问题简单化,最终压缩到一个易于处理的程度.对于编程来说,每次递归都会减少数据量: java中递归的模式 每个递归函数的开头一定是判断递归结束条件是否满足的语句(一般是if语句):函数体一定至少有一句是"自己调用自己"的.每个递归函数一定有一个控制递归可以终结的变量(通常是作为函数的参数而存在).每次自己调用自己时,此变量会变化(一般是

初学Web端开发,今天是第一次将所学做随笔记录,肯定存在多处欠妥,望大家海涵:若有不足,望大家批评指正. 进实验室后分配到的第一个项目,需要制作一个不确定层级树形菜单的数据接口,对于从来没实战编过程的我,存在太多需要学习的地方. 开发环境:Atom; 语言:javascript; 其他:nodejs;mysql;express; 输入:通过sql语句转换出的一个个JSON对象,如:其中id为唯一编号,parent为其父级的id号. [ { "id": 1, "name&quo

十年河东,十年河西,莫欺少年穷. 学无止境,精益求精 难得有清闲的一上午,索性写篇博客. 首先,我们需要准备一张表,如下范例: create table TreeTable ( TreeId ) not null primary key, NodeName ),--名称 FatherTreeId ),--父亲Id ) 为了节约时间,我直接沿用项目中的数据,作如下批量插入: insert into TreeTable(TreeId,NodeName,FatherTreeId) select [Sp

Java 之递归删除目录 一.思想 必须从最里层的文件开始删除,使用递归删除. 二.源代码:RecursiveDeleteDirectory.java package cn.com.zfc.day016; import java.io.File; /** * @describe 递归删除目录 * @author zfc * @date 2018年1月1日 上午8:44:55 */ public class RecursiveDeleteDirectory { public static void

Java 之递归遍历目录 一.内容 输出指定目录(文件夹)下的所有文件(包括目录)的绝对路径 二.源代码:RecursiveListDirectory.java package cn.com.zfc.day016; import java.io.File; /** * @describe 递归遍历目录 * @author zfc * @date 2018年1月1日 上午8:44:55 */ public class RecursiveListDirectory { public static v

摘要: 使用Java语言递归地将Map里的字段名由驼峰转下划线.通过此例可以学习如何递归地解析任意嵌套的List-Map容器结构. 难度:初级 概述 在进行多语言混合编程时,由于编程规范的不同, 有时会需要进行字段名的驼峰-下划线转换.比如 php 语言中,变量偏向于使用下划线,而Java 语言中,变量偏向于驼峰式.当 PHP 调用 java 接口时,就需要将 java 返回数据结构中的驼峰式的字段名称改为下划线.使用 jackson 解析 json 数据时,如果不指定解析的类,常常会将 jso

Java面向对象-递归 递归,就是程序调用自身,我们讲的是方法递归调用,也就是在方法里自己调用自己: 我们给出一个案例,求阶乘  1*2*3*...*(n-1)*n 我们用非递归和递归方式分别实现下,大家可以比较下: 我们先用非递归方式 大家肯定会想到用循环实现, 上代码: package com.java1234.chap03.sec03; public class Demo03 { /** * 非递归 * @param n * @return */ static long notDiGui(

递归与树的写法 data: data=[ {"cat_id":1,"name":"北京","parent_id":0}, {"cat_id":2,"name":"上海","parent_id":0}, {"cat_id":3,"name":"沙河","parent_id"

LeetCode--二叉树2--运用递归解决树的问题 在前面的章节中,我们已经介绍了如何利用递归求解树的遍历. 递归是解决树的相关问题最有效和最常用的方法之一. 我们知道,树可以以递归的方式定义为一个节点(根节点),它包括一个值和一个指向其他节点指针的列表. 递归是树的特性之一. 因此,许多树问题可以通过递归的方式来解决. 对于每个递归层级,我们只能关注单个节点内的问题,并通过递归调用函数来解决其子节点问题. 通常,我们可以通过 "自顶向下" 或 "自底向上" 的递

java方法递归 1.什么是递归 就是自己调用自己: 2.递归结构的两个部分 递归头:什么时候不调用自身方法.如果仅有头,将陷入死循环.递归体:什么时候需要调用自身方法.

package com.cjonline.foundation.authority.pojo; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Iterator; import java.util.List; import org.apache.log4j.Logger; import com.cjonline.foundation.util.CheckNullEmpty; /** * 实现递归

一.顺序表 1.线性表 //java顺序表的实现,如ArrayList就是用线性表实现的,优点是查找快,缺点是添加或删除要移动很多元素,速度慢 public class SequenceList { private int MAXLENGTH;//顺序表大小 private int count;//线性表存在数据个数 private Data[] data; //数据储存 private static class Data{ String name; int stuNo; int scores;

二叉树(binary)是一种特殊的树.二叉树的每个节点最多只能有2个子节点: 二叉树 由于二叉树的子节点数目确定,所以可以直接采用上图方式在内存中实现.每个节点有一个左子节点(left children)和右子节点(right children).左子节点是左子树的根节点,右子节点是右子树的根节点. 如果我们给二叉树加一个额外的条件,就可以得到一种被称作二叉搜索树(binary search tree)的特殊二叉树.二叉搜索树要求:每个节点都不比它左子树的任意元素小,而且不比它的右子树的任意元素

近期在学习的时候,常常看到使用Trie树数据结构来解决这个问题.比方" 有一个1G大小的一个文件.里面每一行是一个词.词的大小不超过16字节,内存大小限制是1M. 返回频数最高的100个词. " 该怎样解决? 有一种方案就是使用Trie树加 排序实现 . 什么是Trie 树呢?也就是常说的字典树,网上对此讲得也非常多,简单补充一下个人理解: 它实际上相当于把单词的公共部分给拎出来.这样一层一层往上拎直到得到每一个节点都是不可分的最小单元! 比方网上一个样例 一组单词,inn, int,

树的定义具有递归特性,因此用递归来遍历比较符合特性,但是用非递归方式就比较麻烦,主要是递归和栈的转换. import java.util.Stack; /** * @author 李文浩 * @version 2017/7/30. */ public class BinaryTree { public static class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; } } pub

1,AVL树又称平衡二叉树,它首先是一颗二叉查找树,但在二叉查找树中,某个结点的左右子树高度之差的绝对值可能会超过1,称之为不平衡.而在平衡二叉树中,任何结点的左右子树高度之差的绝对值会小于等于 1. 2,为什么需要AVL树呢?在二叉查找树中最坏情况下查找某个元素的时间复杂度为O(n),而AVL树能保证查找操作的时间复杂度总为O(logn). 对于一棵BST树而言,不仅有查找操作,也有插入.删除等改变树的形态的操作.随着不断地插入.删除,BST树有可能会退化成链表的形式,使得查找的时间复杂度变成