高强度训练第十八天总结: 二叉查找树: 二叉查找树就是左结点小于根节点,右结点大于根节点的一种排序树,也叫二叉搜索树.也叫BST,英文Binary Sort Tree. 就长下面这吊样 查找步骤 在二叉搜索树b中查找x的过程为: 若b是空树,则搜索失败,否则: 若x等于b的根节点的数据域之值,则查找成功:否则: 若x小于b的根节点的数据域之值,则搜索左子树:否则: 查找右子树. 二叉搜索树的构造 往BST中插入元素 BST转成有序数组 二叉查找树比普通树查找更快,查找.插入.删除的时间复杂度为O…

二叉查找树:对于树中的每个节点X,它的左子数种所有关键字值小于X的关键字,而它的右子树种所有关键字值大于X的关键字值. /* 二叉查找树声明 */ #ifndef _TREE_H struct TreeNode; typedef struct TreeNode *Position; typedef struct TreeNode *SearchTree; SearchTree MakeEmpty( SearchTree T); Position Find(ElementType X, Searc…

87-删除二叉查找树的节点 给定一棵具有不同节点值的二叉查找树,删除树中与给定值相同的节点.如果树中没有相同值的节点,就不做任何处理.你应该保证处理之后的树仍是二叉查找树. 样例 给出如下二叉查找树: 删除节点3之后,你可以返回: 或者: 标签 二叉查找树 LintCode 版权所有 思路 若要删除一个BST的一个结点,需要考虑如下三种情况: 需要删除的节点下并没有其他子节点 需要删除的节点下有一个子节点(左或右) 需要删除的节点下有两个子节点(既左右节点都存在) 对这三种情况分别采取的措施是:…

上一篇容器元素比较Comparable&Comparator分析的时候,我们提到了TreeMap,但没有去细致分析它,只是说明其在添加元素的时候可以进行比较,从而使得集合有序,但是怎么做的呢?我们下面来进行分析. 一.认识TreeMap 之前的文章讲解了HashMap,它保证了以O(1)的时间复杂度进行增.删.改.查,从存储角度考虑,这两种数据结构是非常优秀的. 尽管如此,HashMap还是有自己的局限性----它们不具备统计性能,或者说它们的统计性能时间复杂度并不是很好才更准确,所有的统计必须…

目录 B树 定义及特性 查找顺序 保持平衡 B+树 B+树的插入 使用场景 参考 今天学习B树和B+树,B树和B+树都是基于二叉树的衍生,对于二叉树不太了解的读者可以翻看<数据结构:二叉树> 本文目录: B树 定义及特性 B树,在写法上通常是B-树,这不是减号的意思,只是一种表达方式,它是一种能够存储数据.对数据进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.,概括来说是一个节点可以拥有多于2个节点的二叉查找树. 一个m阶的B树具有如下特点: B树根节…

Java数据结构和算法(七)B+ 树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 我们都知道二叉查找树的查找的时间复杂度是 O(logN),其查找效率已经足够高了,那为什么还有 B 树和 B+ 树的出现呢?难道它两的时间复杂度比二叉查找树还小吗?答案当然不是, B 树和 B+ 树的出现是因为另外一个问题,那就是磁盘 IO. 一.计算机中数据的存储原理 页是计算机管理存储的逻辑块,硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割…

二叉平衡树 全图基础解释参考链接:http://btechsmartclass.com/data_structures/avl-trees.html 二叉平衡树:https://www.cnblogs.com/zhuwbox/p/3636783.html 前提:会写 求二叉树的深度 背景知识: 为什么需要二叉平衡树 答:因为二叉搜索树在理想状态下(也就是平衡树),查找的时间复杂度为log2n ,但是如果很不幸, ​ 插入的数据都是有序数据的话,那么会退化成O(n)的线性时间复杂度.因为几乎退化成…

我认为二叉树的递归实现体现了递归思想的一些重要性质,如果对递归的理解不够的话,想利用递归来实现是很费劲的(实际上我现在都还有些懵...),虽然会用,但一些地方不能弄清楚原因. 经过几天的学习,看了许多前辈们的代码,综合后总算实现了一个二叉查找树,对创建和插入等基本操作上是弄明白并实现了,就是删除还有些细节不是很明白,因此,留着慢慢理解. Head File: #ifndef _TREE_H_ #define _TREE_H_ #define bool int #define true 1 #de…

前言 面试中,经常会问到有关于MYSQL 索引的相关概念,我们之前也都学过有关树的概念.以及二叉树.二叉查找树.红黑树等.这一节,来关注经常是数据库索引中使用的B-树 在说这些之前,我们需要了解时间复杂度以及空间复杂度. 时间复杂度 时间复杂度,用于鉴定一个算法的好坏.很多时候,比如跑一个for 循环一个数组排序,有冒泡.二分法等方法.相比于冒泡.二分法很占优势,为什么呢?因为比较的次数少.并且做的无用功少.所以这个算法就好. 时间复杂度就是为了表示一个频繁度,这个频繁度怎么说呢.就是每执行一次…

数据结构相对来说比较枯燥, 我尽量用最易懂的话,来把B树讲清楚.学过数据结构的人都接触过一个概念二叉树,简单来说,就是每个父节点最多有两个子节点.为了在二叉树上更快的进行元素的查找,人们通过不断的改进,从而设计出平衡二叉查找树,也就是这个样子: 平衡二叉查找树的特性由于不是本文的重点,这里就不再展开了.值得一提的是平衡二叉查找树已经基本满足了我们平常的软件开发需求了.但是对于一些需要持久化数据并且支持查询的业务来说,平衡二叉查找树存在一个明显的问题:如果数据已经持久化到硬盘里边,而我们又想要查询…