把列表转换为树结构 /** * 把列表转换为树结构 * * @param originalList 原始list数据 * @param keyName 作为唯一标示的字段名称 * @return 组装后的集合 */ public static <T> List<T> getTree(List<T> originalList, String keyName) throws Exception { String parentFieldName = "parentI

树定义和基本术语定义树(Tree)是n(n≥0)个结点的有限集T,并且当n>0时满足下列条件:     (1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点:     (2)当n>1时,其余结点可以划分为m(m>0)个互不相交的有限集T1.T2 .….Tm,每个集Ti(1≤i≤m)均为树,且称为树T的子树(SubTree).    特别地,不含任何结点(即n＝0)的树,称为空树.如下就是一棵树的结构:                 图1基本术语结点:存储数据元素和指向子树的链接,由数据元素

从这里始将要继续进行Java数据结构的相关讲解,Are you ready?Let's go~~ Java中的数据结构模型可以分为一下几部分: 1.线性结构 2.树形结构 3.图形或者网状结构 接下来的几章,我们将会分别讲解这几种数据结构,主要也是通过Java代码的方式来讲解相应的数据结构. 今天要讲解的是:Java线性结构 对于之前普通树和二叉树的讲解请参考地址: 今天我们将要进行的是Java树中的哈夫曼树(HaffmanTree),哈夫曼编码(HaffmanTreeCode),排序二叉树 和

从这里开始将要进行Java数据结构的相关讲解,Are you ready?Let's go~~ Java中的数据结构模型可以分为一下几部分: 1.线性结构 2.树形结构 3.图形或者网状结构 接下来的几章,我们将会分别讲解这几种数据结构,主要也是通过Java代码的方式来讲解相应的数据结构. 今天要讲解的是:Java线性结构 Java数据结构之树形结构 之前我们前几章学习的都是Java数据结构的线性结构,都是一对一的,从现在开始我们将要学习Java的树形结构. 树对于我们来普通Java程序员而言,

package com.shundong.utils; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; /** * 一个只能处理26个字母的单词树(trie) * 空间换时间 T(n) = O(n) * ps:如果缺陷 欢迎留言 * @author shundong * @data 2018-10-13 */ public class FindWordsTrie{ //一个Trie树有一个

本文介绍两种不同生成多级目录树的方式:1. 递归生成,2.  map+list 集合生成.最下方会附上完整代码. 生成树的基本规则:子节点的par_id等于父节点的id. 1. 实体类 import java.util.ArrayList; public class Menu { private int id; private String menuName;//名称 private int parId;//上级ID private int type;//0:目录:1:菜单 private St

AVL树(平衡二叉树)定义 AVL树本质上是一颗二叉查找树,但是它又具有以下特点:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树,并且拥有自平衡机制.在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为平衡二叉树.下面是平衡二叉树和非平衡二叉树对比的例图: 平衡因子(bf):结点的左子树的深度减去右子树的深度,那么显然-1<=bf<=1; AVL树的作用 我们知道,对于一般的二叉搜索树(Binary Search Tree),其期望高度(

又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种. 典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计. 它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高.

Trie查询每个条目的时间复杂度,和字典中一共有多少条无关. 时间复杂度为O(W) w为查询单词的长度 import java.util.TreeMap; public class Trie { private class Node { public boolean isWord; public TreeMap<Character, Node> next; public Node(boolean isWord) { this.isWord = isWord; next = new TreeMa

树是一类重要的非线性结构.而二叉树是一种比较重要的树,接下来我们来了解二叉树的相关内容. 二叉搜索树: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大. /** * 二叉搜索树 O(n) * * @author jade * */ public class BinarySearchTree { private int count; private Node root; public int size() { return count; } public boolean isEm

Background: 最近为了重现tree-based clone detection的论文:L. Jiang, G. Misherghi, Z. Su, and S. Glondu. Deckard: Scalable and accurate tree-based detection of code clones. In Proceedings of ICSE, 2007. 需要对Java class中每个method构建AST,然后将AST转化成dot格式,最后转换成vector(这一步

package com.victop.ibs; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.commons.collections.CollectionUtils; public class TreeBuilder { @SuppressWarnings("unchecked") private List<Node> buildListToTree(List<Node>

AVL树的定义 在计算机科学中,AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树.在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1,所以它也被称为高度平衡树.查找.插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是.增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树.AVL树得名于它的发明者G. M. Adelson-Velsky和E. M. Landis,他们在1962年的论文<An algorithm for the organization of information>中发表了它. 节点的平衡因子是

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

Avl树即左右子树的深度[高度]相差不可超过1,所以在插入key的时候,就会出现需要旋转[更改根节点]的操作 下面是源代码: /* the define of avltree's node */ class MyNode { int key, height; MyNode left, right; MyNode(int d) { key = d; height = 1; } } public class MyAvlTree { MyNode root; /* the function of ge

题目描述 输入两棵二叉树A,B,判断B是不是A的子结构.(ps:我们约定空树不是任意一个树的子结构) 题目代码 /** * 输入两棵二叉树A,B,判断B是不是A的子结构.(ps:我们约定空树不是任意一个树的子结构) * Created by YuKai Fan on 2018/9/3. */ public class HasSubTree { public static void main(String[] args) { TreeNode a = new TreeNode(2); a.left

C++ 代码 #include <> JAVA 代码 package org.test.me.struct; /** * author: shuly * create: 2018-09-11 上午11:38 * Description: 和 b+tree 的区别是 没有 维护叶子结点的 链表结构 */ @SuppressWarnings("unchecked") public class SimpleBPTree<K extends Comparable<K&g

手里有一枚java种子,刚播下,希望长出一棵参天大树. 一.Java Java线程 二.网络 三.算法 四.中间件 五.性能指标&优化 六.设计模式

定义2-3树是平衡的3路查找树,其中2(2-node)是指拥有两个分支的节点,3(3-node)是指拥有三个分支的节点.B-树是一种平衡的多路查找树,2-3树属于b-树,其也同样具有B-树的性质,如m阶B-树,节点至多有m个分支.m-1个关键字:内部节点的分支数至少为m/2取上限:所有叶节点都出现在同一层次上,并且不带任何信息(这是由构造树的逻辑决定的,实际上指向这些节点的引用为null). 2-3查找树的定义如下:1 对于2节点,该节点保存一个key及对应value,以及两个指向左右节点的节点

一.树 1.概念: 包含n(n>=0)个结点的有穷集:树有多个节点(node),用以储存元素.某些节点之间存在一定的关系,用连线表示,连线称为边(edge).边的上端节点称为父节点,下端称为子节点.树像是一个不断分叉的树根. 2.相关概念: 一棵树可以没有任何节点,称为空树 一棵树可以只有 1 个节点,也就是只有根节点 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度: 树的度:一棵树中,最大的节点度称为树的度: 叶节点或终端节点:度为零的节点: 非终端节点或分支节点:度不为零的节点: 父亲节点

背景: 三级树实现效果 这里只介绍,查询数据库,构建三级目录的后端业务逻辑 1.创建查询类(对应数据库需要查出的字段) @Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public class ColumnTree { private Integer value; //当前标签的id private String label; private Integer parentId;//当前标签的父id private List<ColumnTree> ch