随笔分类 - 数据结构算法相关
摘要：恢复内容开始 首先科普一个事实，对于一个满二叉树来说，节点个数=（1<< (高度))-1。 接下来我们看这道题，管他三七二十一，前面那么多树的遍历，直接搞起，可他丫的还有一个限制条件：时间复杂度小于O(n)，那就把这条路堵死了，算了算了，先看图分析一下： 我们仔细观察可以发现，完全二叉树的左右子树必
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摘要：老规矩，先看定义：一棵深度为k的有n个结点的二叉树，对树中的结点按从上至下、从左到右的顺序进行编号，如果编号为i（1≤i≤n）的结点与满二叉树中编号为i的结点在二叉树中的位置相同，则这棵二叉树称为完全二叉树 在解释：其实就是和堆一样的，一棵树从上到下从左到右必须要完完整整的按顺序来，描述的不太容易理
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摘要：二叉搜索树定义：二叉查找树（Binary Search Tree），（又：二叉搜索树，二叉排序树）它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 我们来看一下定义：左子树小
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摘要：平衡二叉树的定义：平衡树(Balance Tree，BT) 指的是，任意节点的子树的高度差都小于等于1，我们可以看下图：左边就不是平衡二叉树，因为3的高度为3而5的高度为1，相差大于1。看右边树最大差别3的高度为2，5的高度为1，最大只相差1，所以为平衡二叉树。 那么我们怎么实现呢？ 最简单的做法就
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摘要：我们前面写过二叉树的前序，中序，后续遍历算法，今天聊到的前后置节点就是对于中序遍历来说的顺序前后节点，如下图是按中序遍历顺序1-10的节点： 比如3的前置节点为2，后置节点为4，我们先来看看后置节点的算法思想： 我们都知道中序遍历是按照节点左-父-右顺序遍历的，因此一个节点的后置节点只会有两种情况：
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摘要：二叉树遍历如下图所示，前序遍历对于1(父)，3(左)，5(右)这三个节点来说则先1后3，最后5，同理3，4，2这三个也是先父再左再右，那么对于下图来说，前序遍历顺序为1，3，4，5，6，2，7，5，以此类推： 先序遍历：先父，再左，最后右， 中序遍历：先左，再父，最后右 后序遍历：先左，再右，最后父
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摘要：看到这道题一开始不知道从何入手，做完这道题有一种感受，那就是二维数组的题其实也没有那么难，用二维数组的两个下标控制需要的点移动就可以了。回到这一题，我们使用双指针去操作，如下图所示： a指针向右移动直到移动至4的位置，向下移动，b指针先向下移动直到移动到9的位置向右移动，这样就可以找到对称点，至于如
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摘要：学习堆排之前先学习一下堆得数据结构，我们常用的一般分为小顶堆和大顶堆，我们以大顶堆为例： 上面从左到右分别是数组，数组转成堆得形式，其实就是一个完全二叉树，而最右边这个可以看到每个节点相对所有子节点来说都是最大的，这就是大顶堆，同理，小顶堆反之（这块不理解的可以看我之前写的一篇文章：https://
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摘要：最近准备将算法捡起来，感觉又痛苦又很爽，很多时候一个小细节错了要找半天问题，明明思路对了，但是就是和自己想的有一些差别，我想这是很多小伙伴学习的时候都会有的感受吧(绝对不是我太菜了)。 今天研究了一下快排算法，快排的思路其实也不是很复杂，首先尽量找到数组中一个相对居中的数，然后将大的数放在右边，小的
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摘要：之前也没有系统的学过数据结构，但是平时用到的数组，链表等还是比较简单的，理解的时候即便没有接触过但是撸一撸源码，看一看画的图，基本上也就会了，树，二叉树，二叉搜索树，平衡二叉树，2-3树（完美平衡二叉树），红黑树。这次主要是在整理Java基本的数据类型Collection和Map子类的时候，发现要想
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