是什么     树是n个结点的有限集合，树的定义是递归的，表明了树本身的固有特性，也就是一棵树由若干棵子树构成，而子树又由更小的子树构成...... 如：     每棵树有且仅有一个根结点，其它结点又是若干树，但都是根结点的子树。 需了解的概念     结点的度：一个结点的子树的个数     叶子结点：度为0的结点     内部结点：度非0的结点     结点层次：根为一层，根的孩子为第二层，依此

二叉排序树 二叉排序树(Binary Sort Tree)也叫二叉搜索树(Binary Search Tree) 二叉排序树本质上还是一个二叉树，只不过在其上定义了一些规则：一个结点的左子树中所有的结点不大于该结点的值，而其右子树中的所有结点不小于该结点的值。由此规则可得BST中序遍历是有序的。 BST中定义的操作有： minNode：某个子树中的关键字最小的结点 maxNode：某个子树中的关键

题目来源：北航14级6系数据结构作业题 【问题描述】输入一个整数数组，判断该数组是不是某二元查找树的后序遍历的结果。如果是返回true，否则返回false。 【输入形式】输入任意长度的数组，数字之间空格分开 【输出形式】true 或者 false 【样例输入】输入5 7 6 9 11 10 8 【样例输出】true 【样例说明】由于这一整数序列是如下树的后序遍历结果：          8    

平衡二叉排序树 平衡二叉排序树(Balanced Binary Sort Tree)，上一篇博客【数据结构】二叉排序树BST讲了BST，并且在最后我们说BST上的操作不会超过O(h)，既然树高这么重要，那么BBST的研究就是为了使得树的深度在可接受的范围内渐近意义下达到O(lgn) n个节点组成的二叉树，其高度为lgn取下限时，这棵树是理想平衡的，满足这样条件的树只有完全二叉树和满二叉树，这样的要

最近在看C++的习题，几乎每套选择题都会出现二叉树，因为之前对数还是比较熟悉的，所以上一篇总结了从零开始学习树，很自然的就想到比较二者到底有什么区别，那么首先来看看二叉树到底有哪些性质，在来说二者有什么区别。 一、基本性质： 1) 在二叉树中，第i层的结点总数不超过2^(i-1)； 2) 深度为h的二叉树最多有2^h-1个结点(h>=1)，最少有h个结点； 3) 对于任意一棵二叉树，如果其叶结点数

1、树的定义     树（Tree）是n个结点（元素的有限集合）。当n=0时，称这棵树为空树。在非空树T中： （1）有且只有一个特殊的结点称为树的根结点（root），根结点没有前驱结点。 （2）当n>1时，除了根结点之外的其余的结点又被分成m个互不相交的子集。每个子集本身又是一棵树，这些树称为根结点的子树。 2、相关的术语 （1）结点的度、树的度 结点的度：结点所拥有所有子树的个数; 树的度：树中

1、红黑树 红黑树是一种自平衡二叉搜索树，在实际应用中有很广泛的用途。STL中的set, multiset, map, multimap的底层均是由红黑树实现的。 红黑树有一下4个特性：（根据后面的例子看以下几个特性） 1、红黑树中的每一个节点不是黑色就是红色； 2、根节点(root)和叶子（叶子节点的孩子节点NIL）是黑色的； 3、如果一个节点为红色，那么它的父节点一定是黑色的； 4、从任何节点

引入 我们首先提出一个问题： 给出n个串每个串的长度 ≤m 然后给出一个长度为k的串，询问前n个串中有多少个是匹配成了的 暴力搜索 这题不是sb题目吗？ 随随便便O(kmn)跑过。 。。。。 n=10000 m=50 k=1000000 。。。。 好吧——我们用AC自动机吧 样例 首先我们举一个例子，我们有n=3个串he 和 her 和 she 然后我们通过构建Trie可以得到下图 这里红色的节点

2016.06.30 – 07.12 读《数据结构》（严蔚敏 吴伟明）“5、6章”的个人笔记。 5 数组和广义表 07.04 本笔记的两种数据结构 —— 数组和广义表可以看成是线性表在下述含义上的扩展：表中的数据元素本身也是一个数据结构。 5.1 数组 (1) 数组的定义 数组抽象数据类型数组定义 在数据元素的逻辑关系中，每个非结尾元素都有一个后继元素，每个非最开始元素都有一个前驱元素。根据数组的

AVL树 AVL树又称为高度平衡的二叉搜索树，是1962年有俄罗斯的数学家G.M.Adel'son-Vel'skii和E.M.Landis提出来的。它能保持二叉树的高度平衡，尽量降低二叉树的高度，减少树的平均搜索长度。 AVL树的性质 左子树和右子树的高度之差的绝对值不超过1 树中的每个左子树和右子树都是AVL树 每个节点都有一个平衡因子（balance factor bf）,任一节点的平衡因子是

      最近通过做数据结构试题，出现了很多求树的结点个数。下面总结一下求结点算法：       已知一课度为k的树有n1个度为1的结点，n2个度为2的结点，n3个度为3的结点，…，nk个度为k的结点。则求总结点和叶节点（度为0）个数       设共有N个结点，N-1条边（因为树中边和结点的关系为：结点数=边数+1），X个叶子结点，则有：        N=X+1+2+3+…+k       

上篇博客基本已经将二叉树的基本算法进行了简单介绍，这篇文章主要介绍二叉树中节点的查找及第K行子树个数 首先二叉树查找 需要用到递归算法 代码实现内部函数 Node* _Find(Node* root,const T& x) { if (root==NULL) return NULL; if(root->_date==x) return root; Node* le

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">二叉搜索树的意思就是在这个二叉树中每一个左孩子的值都比他的父节点小，每一个右孩子的值都比父节点的大，中序遍历后会出现一个有序的数组</span> 插入 插入节点每一次都是插在叶子节点 实现起来比较简单 实现了递

一.什么是二叉搜索树 1. 每个节点都有一个作为搜索依据的关键码（key），所有节点的关键码互不相同。 2. 左子树上所有节点的关键码（key）都小于根节点的关键码（key）。  3. 右子树上所有节点的关键码（key）都大于根节点的关键码（key）。 4. 左右子树都是二叉搜索树。 二.二叉搜索树的代码实现（这里我们主要关心增删查改） #pragma once using namespace s

AVL树 左单旋 代码实现 void _RotateL(Node* parent) { Node* subR=parent->_right; Node* subRL=subR->_left; Node* ppNode=parent->_parent; subR->_left=parent; parent->_right=subRL; if(subRL) subRL-

AVL树，是一棵平衡搜索二叉树，既满足搜索树的性质（见二叉搜索树的文章，链接：二叉搜索树），又满足平衡树 的性质（左右子树的高度差不大于2）。 在二叉搜索树中，我们知道要插入一个元素，必须将他插到合适的位置，但是在AVL树中，不仅要插入到合适的位 置，还要保证插入该元素之后这棵树是平衡搜索二叉树。 关于如何调整一棵二叉树为平衡二叉树，这里就涉及到四种旋转： 左单旋，右单旋，左右双旋，右左双旋。 下

建堆 #pragma once #include <vector> #include<assert.h> using namespace std; // 小堆 template<class T> struct Less { bool operator() (const T& l, const T& r) { return l < r; } }; //大堆

1.什么是AVL树 AVL树又称平衡二叉搜索树，它能保证二叉树高度相对平衡，尽量降低二叉树的高度，提高搜索效率。单纯的二叉搜索树在最坏的情况下插入查找删除等操作时间复杂度会是O(N), 例如： 所以，AVL树就能避免这种情况，使得增删查改的时间复杂度为O(lgN). （ps:这里的lgN指的是log以2为底的N。）那么AVL树是怎么做到的呢，看看它的特点你就大概知道了： 1> 左子树和右子树的高度

CODE[VS] 1080 : 点击进入魔塔第一层 CODE[VS] 1081 : 点击进入魔塔第二层 树状数组是个好东西，常数比线段树小，代码比线段树简单 基于区间加法，资磁区间求和，区间修改，单点查询，单点修改，区间查询……… 关于lowbit数组，这是一个非常神奇的东西，很难想象第一个想到这样来给数组划分的人时怎么想到的 lowbit[i]存的是某一个数，取其二进制最一个1所在位置的数，显然

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1394 ————————————————–. Minimum Inversion Number Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 18