前面写了一篇ztree实现根节点单击事件，显示节点信息https://www.jianshu.com/p/1e0ca6d8afad，其中的删除和编辑功能是自定义实现的，现在直接使用文档里面的功能。实现的效果如下图示：
本博客介绍一下一款开源的jquery右键菜单插件使用，github链接：https://github.com/swisnl/jQuery-contextMenu
DELETE语句 DELETE语句可以： 删除节点 删除节点和相关节点和关系 以下语法可以从数据库中永久删除节点和其关联的属性： DELETE <node-name-list> 以逗号（,）运算符分割节点名。 以下语句删除节点和关系： DELETE <node1-name>,<node2-name>,<relationship-name> S.No. 语法元素 描述 1. DELETE 它是一个Neo4j CQL关键字。 2. <node1-name> 它是用于创建关系<relationship-name
二分法的查找过程是，在一个有序的序列中，每次都会选择有效范围中间位置的元素作判断，即每次判断后，都可以排除近一半的元素，直到查找到目标元素或返回不存在，所以
二叉搜索树(二叉查找树，Binary Search Tree)又称为排序二叉树、有序二叉树。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/delete-node-in-a-bst/
上一篇文章使用Python实现了红黑树的插入操作。参考：Python实现红黑树的插入操作
将新节点插入到红黑树的某个位置。重新平衡树，确保红黑树的性质仍然满足。RB-DELETE的基本步骤如下：
最近编辑Linux Devicetree后，编译时得到错误 “ Reference to non-existent node or label "hdmi_input_v_frmbuf_wr_0hdmi_input_axis_broadcaster_0" ”。可是hdmi_input_v_frmbuf_wr_0hdmi_input_axis_broadcaster_0对应的节点，已经被使用命令“/delete-node/”删除。反复检查Devicetree，没有发现明显错误。但是在反汇编的dts里检查，对应的节点确实还存在，说明删除节点的部分没有工作。
给定链表的头指针和一个结点指针，在O(1)时间删除该结点。链表结点的定义如下： struct ListNode { int m_nKey; ListNode* m_pNext; }; 函数的声明如下： void DeleteNode(ListNode* pListHead, ListNode* pToBeDeleted); 这是一道广为流传的Google面试题，考察我们对链表的操作和时间复杂度的了解，咋一看这道题还想不出什么较好的解法，但人家把题出在这，肯定是有解法的
级别的查询、插入和删除节点复杂度。相对于 AVL 树单纯的对每个节点的平衡因子进行判断，红黑树给节点赋予了颜色属性，并通过对树中节点的颜色进行限制，来保持整棵树的平衡。
用户可以手动断开节点与集群的连接，节点也可能由于其他原因而断开连接，例如由于缺乏心跳。节点断开之后用户不能修改节点上的数据流，另外，有可能由于网络问题导致节点无法与集群协调器通信导致页面上显示节点断开连接，并不意味着它不起作用。
Given a root node reference of a BST and a key, delete the node with the given key in the BST. Return the root node reference (possibly updated) of the BST.
链表是一种常见的数据结构，它由一个个节点组成，每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的引用。在Java中，可以使用类来表示链表节点，然后使用这些节点构建链表并实现插入、删除和反转等操作。
给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个值 key，删除二叉搜索树中的 key 对应的节点，并保证二叉搜索树的性质不变。返回二叉搜索树（有可能被更新）的根节点的引用。
（1）测试类中我们定义类一个arr数组，使用for循环生成节点添加到树中，该add()方法的下面会讲到。
WHERE 字句 简单WHERE子句语法： WHERE <condition> 示例： 查询客户姓名为张三的节点 第一种写法： MATCH (n:Customer{name:'张三'}) return n 第二种写法： MATCH (n:Customer) WHERE n.name = '张三' return n 复杂WHERE子句语法： WHERE <condition> <boolean-operator> <condition> <condition>语法： <property-name> <co
首先，我们需要理解RB-DELETE-FIXUP的情况1开始时，节点x.p的颜色状态。
WHERE 字句 简单WHERE子句语法： WHERE <condition> 示例： 查询客户姓名为张三的节点 第一种写法： MATCH (n:Customer{name:'张三'}) return n 第二种写法： MATCH (n:Customer) WHERE n.name = '张三' return n 复杂WHERE子句语法： WHERE <condition> <boolean-operator> <condition> <condition>语法： <property-name> <com
采用递归调用实现二叉树添加、删除节点。文章采用Python对象引用方式实现指针结构的创建。
二叉查找树定义 每棵子树头节点的值都比各自左子树上所有节点值要大，也都比各自右子树上所有节点值要小。 二叉查找树的中序遍历序列一定是从小到大排列的。 二叉查找树节点定义 /// /// 二叉查找树节点 /// public class Node { /// /// 节点值 /// public int Data { get; set; } /// /// 左
表 表(list)是常见的数据结构。从数学上来说，表是一个有序的元素集合。在C语言的内存中，表储存为分散的节点(node)。每个节点包含有一个元素，以及一个指向下一个(或者上一个)元素的指针。如下图所
树是类似于链表的数据结构，和链表的线性结构不同的是，树是具有层次结构的非线性的数据结构。
在证明 RB-DELETE-FIXUP 之后，树根一定是黑色的的过程中，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它的每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树的性质包括：
CQL CQL代表Cypher查询语言，Neo4j具有CQL作为查询语言。 Neo4j CQL命令/条款 常用的Neo4j CQL命令/条款如下： S.No. CQL命令/条 用法 1 CREATE 创建 创建节点，关系和属性 2 MATCH 匹配 检索有关节点，关系和属性数据 3 RETURN 返回 返回查询结果 4 WHERE 哪里 提供条件过滤检索数据 5 DELETE 删除 删除节点和关系 6 REMOVE 移除 删除节点和关系的属性 7 ORDER BY 以…排序 排序检索数据 8 SET 组
在生活中我们经常会使用到搜索的功能。在我们数据量不大的情况下，可以使用每次遍历全部数据，查询我们的目标数据。当数据量增加时，我们遍历的方式就有些力不从心了；也可以将数据的数据排序，使用比较高效的二分查找方式，但是在插入或删除数据时，数组表现就会很慢。所以我们可以结合二分查找查询的高效 + 链表添加删除的高效性来实现高效搜索(符号表)的情况
package com.pku.wuyu.io; class Link{ // 链表的完成类 class Node{ // 保存每一个节点，此处为了方便直接定义成内部类 private String data ; // 保存节点的内容 private Node next ; // 保存下一个节点 public Node(String data){ this.data = data ; // 通过构造方法设置节点内容 } public void add(Node newNod
还有一个注意的点： 二叉搜索树的中序遍历一定可以是一个有序的序列，并且再插入节点后依旧是一个二叉搜索树的结构！
在实现二叉搜索树之前，要先定义一个节点，成员变量包括左指针（left），右指针（right）和一个值 （key）
ovirt遇到一个问题，因为没有在ovirt engine中删除就重装了其中一个节点，导致重新添加该节点时出现了一个报错“Host with the same UUID already exists.”
如果原来没有序号节点，序号从0开始依次递增。如果原节点下已有2个节点，则再排序时从2开始，以此类推。
在上一篇写了一个简单的双向链表，难度是简简单单，这次来尝试二叉树，难度是也还行吧，多少有点夸张的成分了，不过对于大佬来说这些就是简简单单。
在二叉树中，当一个节点有两个孩子时，通常选择左孩子作为前驱，右孩子作为后继。然而，你提到了一种公平策略，即给前驱和后继赋予相等的优先级。这意味着我们不能仅仅依赖节点是左孩子还是右孩子来选择前驱或后继。
创建节点的命令格式 create [-s] [-e] /path data acl
墨墨导读：本文是 MySQL Shell 快速搭建 副本集 和 MGR集群的全过程，分享至此，希望对大家有帮助。
平衡二叉搜索树（AVL树）是一种自平衡的二叉搜索树，它通过在插入或删除节点时进行旋转操作来保持树的平衡性。在AVL树中，任何节点的两个子树的高度差（平衡因子）最多为1。这种平衡性质确保了AVL树的高度始终是对数级别，使得查找、插入和删除等操作的时间复杂度保持在O(log n)。在本文中，我们将深入讨论AVL树的原理，并提供Python代码实现。
前面已经介绍了二叉树的存储和遍历，今天这篇教程我们以二叉排序树为例，来演示如何对二叉树的节点进行「增删改查」。开始之前，我们先来介绍什么是二叉排序树，以及为什么要引入这种二叉树。
双向链表也叫双链表，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个指针，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。
添加节点 create (n:Person {name:'张三',age:12}) n表示别名，Person表示一个标签，{}里面的是Person的属性 添加关系 create (p:Person{name:'张三',age:12})-[:包工程{金额:1000}]->(n:Person{name:'李四',age:14}) 删除节点 create (n:Person{name:'test'}) match (n:Person{name:'test'}) delete n 需要注意的是如果该节点与其它节
要删除链表中的中间节点，我们可以直接删除指定中间节点的下一个结点。此时呈现出的表面结果为删除的当前节点，但实际上删除的却是下一个结点。此时主要进行的是赋值操作，时间复杂度为 O(1)。
LIMIT: 只返回Top的两个结果，因为我们定义了limit = 2。这意味着前两行。
将待删节点与其前一节点解除联系（中间或尾部）或本阶段删除（头节点），并释放相应空间(free)。删除的第一步是找到要删除的节点，同链表查找，如果找不到或链表为空，提示未找到，找到后根据情况删除此节点。删除节点两种情况：第一个节点，后面节点。
https://leetcode-cn.com/problems/delete-node-in-a-bst/
。影响时间复杂度的因素即为二叉树的高，为了尽量避免树中每层上只有一个节点的情况，这里引入平衡二叉树。
平衡二叉树也叫自平衡二叉搜索树（Self-Balancing Binary Search Tree），所以其本质也是一颗二叉搜索树，不过为了限制左右子树的高度差，避免出现倾斜树等偏向于线性结构演化的情况，所以对二叉搜索树中每个节点的左右子树作了限制，左右子树的高度差称之为平衡因子，树中每个节点的平衡因子绝对值不大于1，此时二叉搜索树称之为平衡二叉树。自平衡是指，在对平衡二叉树执行插入或删除节点操作后，可能会导致树中某个节点的平衡因子绝对值超过1，即平衡二叉树变得“不平衡”，为了恢复该节点左右子树的平衡，此时需要对节点执行旋转操作。
Neo4j是一个开源的图形数据库管理系统，它基于Java语言开发。与传统的关系型数据库不同，Neo4j使用图形结构来存储和查询数据，这使得它在处理复杂关系时更加高效和灵活。
用来删除节点，与delete的区别是delete只能用来删除叶子节点，如果节点下有子节点的话则不能删除，则rmr可以删除非叶子节点，即节点下有子节点时仍可以删除节点，zk中的delete类似于Linux下的rmdir，只能用来删除空目录，而rmr则类似于rm -rf，不管目录下面有什么都递归删除
如果需要在k8s集群中删除节点，首先需要在master节点上删除该节点的相关数据，再删除该节点，接着在该节点上进行reset操作，接着删除相关文件。
比如要删除这里的3，根据二叉搜索树的性质，左边都是比它小的，右边都是比它大的。 那么我们解决问题的方法就有两种了：
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