二叉搜索树的重要性质：中序遍历的结果是升序排列。 leetcode 230 二叉搜索树中第K小的元素 class Solution: def __init__(self): self.res = 0 self.rank = 0 def kthSmallest(self, root: TreeNode, k: int) -> int: self.traverse(root, k) return self.res
本文介绍的TRAVERSE语法是基于OrientDB3.0.x版本，所有的SQL在OrientDB3.0.4社区版本自带的数据库demodb下试验，数据模型请参考demodb。
前面我们讨论了Applicative。Applicative 就是某种Functor，因为我们可以用map2来实现map，所以Applicative可以map，就是Functor，叫做Appl
实际上就是中规中矩的rbtree实现，只是省去了NIL节点的开销，但测试结果比msvc stl&&g++ stl的实现要快
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由于每次要重新在inorder中从left到right顺序搜索与根节点相同值的索引，因此，对于海量数据的中序inorder向量，查值效率不是最高。
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Fire Net Time Limit: 2 Seconds Memory Limit: 65536 KB Suppose that we have a square city with straight streets. A map of a city is a square board with n rows and n columns, each representing a street or a piece of wall.
通过三种遍历情况，我们可以发现的共通点是：都是先左节点，后右节点，只是中间节点的位置不同。 所以综合一下，可以得出一种通用的二叉树遍历方法，是一种递归算法：
其实二叉树的题目真的不难，无非就是前中后序遍历框架来回倒嘛，但是对于有的题目，不同的遍历顺序时间复杂度不同。
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#include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> typedef struct node { int item; struct node *left; struct node *right; }node; node *stack[512]; int top = 0; void init_stack() { top = 0; } void push(node *p) { stack[top++
很多读者留言说要看「图」相关的算法，那就满足大家，结合算法题把图相关的技巧给大家过一遍。
这里一定要审题清楚，我最初开始写的时候没看清楚，直接一波sort然后就开始建树了，然后就zz了
先遍历子节点，再遍历兄弟节点。 从根节点开始递归，如果存在子节点，继续遍历子节点。
在开发中，你是否会为了系统健壮性，亦或者是为了捕获异步的错误，而频繁的在 async 函数中写 try/catch 的逻辑？
之前二叉树的文章，总有读者留言说看不出解法应该用前序中序还是后序，其实原因是你对前中后序的理解还不到位，这里我简单解释一下。
前文「手把手刷二叉树系列」已经写了 第一期，第二期 和 第三期，今天写一篇二叉搜索树（Binary Search Tree，后文简写 BST）相关的文章，手把手带你刷 BST。
目前babel不管是从生态上还是文档上比esprima要好很多，因此推荐大家使用babel工具，本文示例也使用babel来做演示。
除此之外，并查集算法计算连通分量 也是一个常用的图论算法，名流问题 也和图结构有一些相关性。
因为回文串长度可能为奇数也可能是偶数，长度为奇数时只存在一个中心点，而长度为偶数时存在两个中心点，所以上面这个函数需要传入l和r。
接前文 手把手带你刷二叉树（第一期）和 手把手带你刷二叉树（第二期），本文继续来刷二叉树。
给定一棵二叉树，返回所有重复的子树。对于同一类的重复子树，你只需要返回其中任意一棵的根结点即可。
这样的遍历顺序差异，导致了preorder和inorder数组中的元素分布有如下特点：
经常有读者问我「图」这种数据结构，因为我们公众号什么数据结构和算法都写过了，唯独没有专门介绍「图」。
来源：https://github.com/jamiebuilds/babel-handbook/blob/master/translations/zh-Hans/plugin-handbook.md
通过上面的图观察规律，前序遍历第一个值肯定是根结点，中序遍历，根结点左边都是左子树，右边都是右子树
【温馨小提示】：traverse(cur)中的cur节点别手滑写成了root哦
单链表： 单链表是一种链式存取的数据结构，用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。链表中的数据是以结点来表示的，每个结点的构成：元素(数据元素的映象) + 指针(指示后继元素存储位置)，元素就是存储数据的存储单元，指针就是连接每个结点的地址数据。
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#!/usr/bin python3 # -*- encoding: utf-8 -*- # @Author : lideshan # @File : 拷贝数据.py import os import json import shutil def from_name_copy_image(dir_traverse, src_dir, dst_dir, src_file_type, dst_file_type): """ 这是一个拷贝数据的脚本,根据某个文件夹的文件，从某个文件夹拷贝到另外
本篇文章为学习笔记，都是一个字一个字敲出来的，如果有和视频重叠部分，侵权行为告知立马删除。
今天聊聊如何判断一个链表是不是回文链表。之前有两篇文章写了回文串和回文序列相关的问题：
这样的时间复杂度是O(n)，如果节点已经存储了序号，就可以像查找值一样O(logN)。
之前经常讲涉及递归的算法题，我说过写递归算法的一个技巧就是不要试图跳进递归细节，而是从递归框架上思考，从函数定义去理解递归函数到底该怎么实现。
1 递归—中序遍历 【极端情况】：BST树中所有节点唯一，则所有节点均是众数 /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} * }; */ class Solution
【BST的重要属性之一】：BST中序遍历 = 升序数组 遇到在BST上求最值，差值等，都要思考一下二叉搜索树可是有序的，要利用好这一特点。
新建一个direction类，用它来控制坐标的移动，有两个函数，一个move，一个是turn。
本文是对整个数据结构及算法的总体框架认识，旨在帮助读者自顶向下，从整体到细节，从抽象到具体地看待数据结构。希望通过本文读者能在对数据结构的学习和理解上能有更高层的认识。
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之前有身边有人问我在错误监控中，如何能实现自动为函数自动添加错误捕获。今天我们来聊一聊技术如何实现。先讲原理：在代码编译时，利用 babel 的 loader，劫持所有函数表达。然后利用 AST（抽象语法树） 修改函数节点，在函数外层包裹 try/catch。然后在 catch 中使用 sdk 将错误信息在运行时捕获上报。如果你对编译打包感兴趣，那么本文就是为你准备的。
首先，我说将后序遍历结果进行反转就是拓扑排序的结果，有的读者说他看到的很多解法直接使用后序遍历，并没有进行反转，本文新增了对此的解释。
本文是对整个数据结构及算法的总体框架认识，旨在帮助读者自上向下，从整体到细节，从抽象到具体地看待数据结构。希望通过本文读者能在对数据结构的学习和理解上能有更高层的认识。
JSON 的运用非常广泛，比如我们经常将变成语言中的结构体序列化成 JSON 字符串，存入缓存或者通过网络发送给远端服务，消费者接受 JSON 字符串然后进行反序列化，就可以得到原始数据了。这就是「序列化」和「反序列化」的目的，以某种固定格式组织字符串，使得数据可以独立于编程语言。
首先二叉搜索树需要中序遍历，但如果是中序遍历，计算前面节点依赖于后面节点的结果。所以将中序遍历倒过来即可。 二叉树的遍历不止3种，可以自行调整。
minipack是一个非常简单的通过babel实现的、旨在讲述打包工具原理的仓库，这个仓库本身已经包含了详细的注释。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/flatten-binary-tree-to-linked-list
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