👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
这篇博客,我们将使用Java. 利用链表作为底层的数据结构,来实现重要的数据结构: 二叉树.
思路解析 如果两个二叉树都为空,则两个二叉树相同。如果两个二叉树中有且只有一个为空,则两个二叉树一定不相同。
叶子结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点; 如上图:B、C、H、I...等节点为叶结点
具体而言,在计算当前二叉树的最大深度时,可以先递归计算出其左子树和右子树的最大深度,然后在 O(1) 时间内计算出当前二叉树的最大深度。递归在访问到空节点时退出。
在面试时,避免不了的会遇到一些数据结构的面试题,今天我们就来了解一下二叉树的经典面试题:
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在“研究”操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将带来的是二叉树的相关知识,知识提纲如图所示。
树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看 起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。它具有以下的特点:
上一篇总结了二叉树,这一篇要总结的是线索二叉树,我想从以下几个方面进行总结。 1、什么是线索二叉树? 2、为什么要建立线索二叉树? 3、如何将二叉树线索化? 4、线索二叉树的常见操作及实现思路? 5、算法实现代码? 1、什么是线索二叉树 线索二叉树: 按照某种方式对二叉树进行遍历,可以把二叉树中所有节点排序为一个线性序列,在该序列中,除第一个节点外每个节点有且仅有一个直接前驱节点;除最后一个节点外每一个节点有且仅有一个直接后继节点; 在N个节点的二叉树中,每个节点有2个指针,所以一共有2N个指针,除了根节点
若一个结点有子树,那么该结点称为子树根的“双亲”,子树的根称为该结点的“孩子”。有相同双亲的结点互为“兄弟”。一个结点的所有子树上的任何结点都是该结点的后裔。从根结点到某个结点的路径上的所有结点都是该结点的祖先。
第二,程序员面试必考察数据结构与算法,尤其是大厂,因为算法和数据结构最能体现一个人的基本功,基本功扎实的人,无论是做工程还是去做算法,都不会差到哪里去。
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
队列是数据结构中比较重要的一种类型,它支持 FIFO,尾部添加、头部删除(先进队列的元素先出队列),跟我们生活中的排队类似。
这道题中的平衡二叉树的定义是:二叉树的每个节点的左右子树的高度差的绝对值不超过 11,则二叉树是平衡二叉树。
基本介绍 带权路径长度最短的树,权值较大的节点离根越近 路径和路径长度: 在一颗树中,从一个节点往下可以达到孩子或孙子节点之间的通路,称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。如果规定根节点层数为1,则从根节点到第L层节点的路径长度为 L-1 节点的权及带权路径长度 若树中节点赋给一个有这某种含义的数值,则这个数值就是该节点的权。从节点到该节点之间的路径长度与该节点的乘积称带权路径长度 数的带权路径长度 所有叶子节点的带权路径长度之和,记为 wpl,权值越大的节点离根节点越近的二叉树才是最优二叉树 构建赫夫曼
在二叉树的问题中,给定二叉树的前序遍历(Preorder)和中序遍历(Inorder)序列,如何求得其后序遍历(Postorder)序列是一个经典的面试题。本文将详细介绍如何通过Java实现这一过程。
这篇文章开始总结 树和二叉树。 什么是树呢? 1、树的定义 (1)有且仅有一个特定的称为根(root) 的节点。 (2)当 n>1 时,其余节点可分为 m(m>0) 个互不相交的集合。其中每个集合本身
这次来写一下 LeetCode 的第 94 题,二叉树的中序遍历。
上一篇文章中我们聊到了队列——漫画趣解——队列 相信很多小伙伴都知道了如何实现队列; 那么这次,时光同样采用漫画形式, 给大家聊一聊什么是二叉树,如何实现二叉树的递归遍历;
刚接触二叉树的学习的时候,相信很多人可能会被二叉树各种各样的叫法和概念给绕晕了,今天就来科普一下关于二叉树我们需要知道的一些树的种类,以及它的特点。
在上一篇中,我们学习了解了平衡二叉树,并且利用DFS进行了验证。在本节中,我们将继续学习完全二叉树的相关内容。首先了解一下什么是完全二叉树。
①、给定n个权值作为n个叶子节点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度(wpl)达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称哈夫曼树(Huffman Tree)、赫夫曼树、霍夫曼树。 ②、哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的节点离根较近
二叉树是一种常见的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点:左子节点和右子节点。层次遍历是一种遍历二叉树节点的方法,从上到下逐层访问每个节点。
我们首先来看,什么是“树”?再完备的定义,都没有图直观。所以我在图中画了几棵“树”。你来看看,这些“树”都有什么特征?
如果要写出非递归的遍历算法,无论用哪种遍历方法,根据《再不会“降维打击”你就Out了!》《神力加身!动态编程》《史上最猛之递归屠龙奥义》三篇文章中讲到的知识和技巧,都要借助堆栈来记忆“历史路径”以用于回溯。此方法是经典做法,但同时也有两个显著弊端:
树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集,它或为空树(n= 0);,或为非空树,对千非空树T:
请实现一个函数,用来判断一棵二叉树是不是对称的。如果一棵二叉树和它的镜像一样,那么它是对称的。
给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。
说道二叉树,大家对于二叉树其实都很熟悉了,本文呢我也不想教科书式的把二叉树的基础内容在啰嗦一遍,所以一下我讲的都是一些比较重点的内容。
同学:ArrayList、HashMap、TreeMap、LinkedList.....(回答了挺多的)。
二叉树的序列化是指:把一棵二叉树按照某种遍历方式的结果以某种格式保存为字符串,从而使得内存中建立起来的二叉树可以持久保存。序列化可以基于先序、中序、后序、层序的二叉树遍历方式来进行修改,序列化的结果是一个字符串,序列化时通过 某种符号表示空节点(#),以 !表示一个结点值的结束(value!)。
相信不少同学和我一样,在刚学完数据结构后开始刷算法题时,遇到递归的问题总是很头疼,而一看解答,却发现大佬们几行递归代码就优雅的解决了问题。从我自己的学习经历来看,刚开始理解递归思路都很困难,更别说自己写了。
给定一个二叉树,返回其节点值自底向上的层次遍历。 (即按从叶子节点所在层到根节点所在的层,逐层从左向右遍历)
一、二叉树就是这么简单 本文撇开一些非常苦涩、难以理解的概念来讲讲二叉树,仅入门观看(或复习)…. 首先,我们来讲讲什么是树: 树是一种非线性的数据结构,相对于线性的数据结构(链表、数组)而言,树的平
首先我们的目标是将节点的左右值进行交换,说到这里小伙伴可以自行想想可以使用几种方法进行交换,其效率如何,为什么?ok,回到正题,这道题同样是交换,我们交换两个节点的值需要通过根节点的指针拿到左右节点的地址,交换完了以后我们还需要继续按照同样的方式进行交换,那么怎么保存这些节点,小伙伴们可以使用栈也可以使用队列,只不过顺序不同而已,这里咋们使用栈。
「整体性学习方法」是在一本叫做《如何高效学习》的书中看到的。这本书的作者是个老外,他用一年就学完了四年的麻省理工课程。而这本书正是其这一年来的学习心得,书中介绍了他的学习方法。
哈希表也叫散列表,是一种可以通过关键码值(Key-Value)直接访问的数据结构,可以实现快速查询、插入、删除。
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
二叉树的遍历和队列的相关概念前面已经介绍,忘记了的小伙伴复习后再看效果一定翻倍哟!
可以将中序遍历得值合索引存在一个哈希表中,这样就可以找到根节点在中序遍历数组中的索引
递归,通常来说一个问题可以分为多个子问题去解决&&问题和求解过程和子问题的求解过程一致&&存在递归终止条件,满足这三个条件就适合用递归。
二叉树的基本概念和栈的相关概念前面已经介绍,忘记了的小伙伴复习后再看效果一定翻倍哟!
今天是小浩算法 “365刷题计划” 二叉树入门 - 整合篇。本篇作为入门整合篇,已经砍去难度较大的知识点,所有列出的内容,均为必须掌握。因为很长,写下目录:
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