学习过了二叉查找树,想必大家有遇到一个问题.例如,将一个数组{1,2,3,4}依次插入树的时候,形成了图1的情况.有建立树与没建立树对于数据的增删查改已经没有了任何帮助,反而增添了维护的成本.而只有建立的树如图2,才能够最大地体现二叉树的优点.            在上述的例子中,图2就是一棵平衡二叉树.科学家们提出平衡二叉树,就是为了让树的查找性能得到最大的体现(至少我是这样理解的,欢迎批评改正).下面进入今天的正题,平衡二叉树. AVL的定义 平衡二叉查找树:简称平衡二叉树.由前苏联的数学

1.最小数 // 1.0 public class SortDemo1 { public static void main(String[] args) { int[] a = {2,5,4,6,8,1,3,9}; int min = a[0];//最小数 int k = 0; int temp; for(int i = 0; i < a.length; i++ ) { System.out.print( a[i] + "\t"); } //最小数 for(int j = 0;

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f3a860501019z1f.html #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int main() { int n[]={1,4,22,3,8,5}; int len=sizeof(n)/sizeof(int); cout<<*max_element(n,n+len)<<endl; cout<<*mi

问题描述: 输入n 个整数,输出其中最小的k 个. 例如输入8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1这8 个数字,则最小的3 个数字为3, 2, 1.   分析: 时间复杂度O(nlogn)方法: 对n个整数升序排序,取数组前面k个数就是最小的k个数,时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1).   大顶堆,时间复杂度为O(nlogk): 我们可以采用大顶堆来保存最小的k个数,堆顶元素就是k个最小的数中最大的.新来一个元素的时候,与堆顶元素进行比较,如果比堆顶元素大,则直接丢弃.如果

判断哪个人最早到,哪个人最晚走水,就是找最大值最小值 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <string.h> using namespace std; int m; ],]; ]=]="00:00:00"; int main() { ],time1[],time2[]; scanf(&qu

题意:找到离根结点最近的叶子结点的那一层(设同一层上的结点与根结点的距离相等),返回它所在的层数. 方法有: 1.递归深度搜索 2.层次搜索 方法一:递归(无优化) /** * Definition for binary tree * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} * }; */ cla

#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ; const int INF=0x7fffffff; int N,M,S; int a[MAXN][MAXN],dis[MAXN]; bool visit[MAXN],d[MAXN]; int StoerWagner(in

题目传送门 sol:Pollard_Rho的模板题,刚看了Pollard_Rho和Miller_Rabin很多原理性的东西看不懂,只是记住了结论勉强能敲代码. Pollard_Rho #include "cstdio" #include "cstdlib" #include "algorithm" #include "ctime" using namespace std; typedef long long LL; LL gc

AVL树 在二叉查找树(BST)中,频繁的插入操作可能会让树的性能发生退化,因此,需要加入一些平衡操作,使树的高度达到理想的O(logn),这就是AVL树出现的背景.注意,AVL树的起名来源于两个发明者:Adel'son-Vel'skii 和 Landis. AVL树除了具备BST树的基本特征之外,还具有一个非常重要的特点: 如果将一个节点的左.右子树的高度差定义为该节点的平衡因子,则AVL树的任意一个节点的平衡因子只有0.-1.1 三种取值. 可以采用递归的方法来判断一个BST树是不是AVL树

目录 一.基本概念 二.无序表查找 三.有序表查找 3.1 二分查找(Binary Search) 3.2 插值查找 3.3 斐波那契查找 四.线性索引查找 4.1 稠密索引 4.2 分块索引 4.3 倒排索引 五.二叉排序树 六. 平衡二叉树 七.多路查找树(B树) 7.1 2-3树 7.2 2-3-4树 7.3 B树 7.4 B+树 八.散列表(哈希表) 8.1 散列函数的构造方法 8.2 处理散列冲突 8.3 散列表查找实现 8.4 散列表查找性能分析 参考书目<大话数据结构> 一.基本

二叉查找树(BSTree)中进行查找.插入和删除操作的时间复杂度都是O(h),其中h为树的高度.BST的高度直接影响到操作实现的性能,最坏情况下,二叉查找树会退化成一个单链表,比如插入的节点序列本身就有序,这时候性能会下降到O(n).可见在树的规模固定的前提下,BST的高度越低越好. >>平衡二叉树 平衡二叉树是计算机科学中的一类改进的二叉查找树.平衡二叉树具有以下性质: (1)一棵空树是平衡二叉树 (2)如果树不为空,它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉

学习过了二叉查找树,想必大家有遇到一个问题.例如,将一个数组{1,2,3,4}依次插入树的时候,形成了图1的情况.有建立树与没建立树对于数据的增删查改已经没有了任何帮助,反而增添了维护的成本.而只有建立的树如图2,才能够最大地体现二叉树的优点.            在上述的例子中,图2就是一棵平衡二叉树.科学家们提出平衡二叉树,就是为了让树的查找性能得到最大的体现(至少我是这样理解的,欢迎批评改正).下面进入今天的正题,平衡二叉树. AVL的定义 平衡二叉查找树:简称平衡二叉树.由前苏联的数学

在上一个专题中,我们在谈论二叉查找树的效率的时候.不同结构的二叉查找树,查找效率有很大的不同(单支树结构的查找效率退化成了顺序查找).如何解决这个问题呢?关键在于如何最大限度的减小树的深度.正是基于这个想法,平衡二叉树出现了. 平衡二叉树的定义 (AVL—— 发明者为Adel'son-Vel'skii 和 Landis) 平衡二叉查找树,又称 AVL树. 它除了具备二叉查找树的基本特征之外,还具有一个非常重要的特点:它 的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值(平衡因子

平衡二叉树(Self-Balancing Binary Search Tree/Height-Balanced Binary Search Tree),是一种二叉排序树,当中每个节点的左子树和右子树的高度差至多等于1. 平衡二叉树的前提是二叉排序树,不是二叉排序树的都不是平衡二叉树. 平衡因子BF(Balance Factor):二叉树上节点的左子树深度减去右子树深度的值. 最小不平衡子树:距离插入节点近期的.且平衡因子的绝对值大于1的节点为根的子树. 下图中,新插入节点37时.距离它近期的平衡

参考资料 http://www.cnblogs.com/Cmpl/archive/2011/06/05/2073217.html http://www.cnblogs.com/yc_sunniwell/archive/2010/06/27/1766236.html http://www.cnblogs.com/suimeng/p/4560056.html http://blog.csdn.net/gabriel1026/article/details/6311339 http://www.cnb

单例模式 第一种(懒汉,线程不安全): public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton (){} public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } return instance; } } 这种写法lazy loading很明显,但是致命的是在多线程不能

/*自己看了半天也没看懂代码,下次再补充说明*/ 解释: 平衡二叉树(Self-Balancing Binary Search Tree 或Height-Balanced Binary Search Tree),是一种二叉排序树,其中每一个节点的左子树和右子树的高度差至多等于1. 实现原理: 平衡二叉树构建的基本思想就是在构建二又排序树的过程中,每当插入一个结点时,先检查是否因插入而破坏了树的平衡性,若是,则找出最小不平衡子树.在保持二又排序树特性的前提下,调整最小不平衡子树中各结点之间的链接关

二叉查找树(BSTree)中进行查找.插入和删除操作的时间复杂度都是O(h),其中h为树的高度.BST的高度直接影响到操作实现的性能,最坏情况下,二叉查找树会退化成一个单链表,比如插入的节点序列本身就有序,这时候性能会下降到O(n).可见在树的规模固定的前提下,BST的高度越低越好. 1.平衡二叉树 平衡二叉树是计算机科学中的一类改进的二叉查找树.平衡二叉树具有以下性质: (1)一棵空树是平衡二叉树 (2)如果树不为空,它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树

前言 最近在帮公司校招~~ 所以来整理一些数据结构方面的知识,这些知识呢,光看一遍理解还是很浅的,看过跟动手做过一遍的同学还是很容易分辨的哟~ 一直觉得数据结构跟算法,就好比金庸小说里的<九阳神功>,学会九阳神功后,有了内功基础,再去学习其他武功,速度就有质的提升 内容大概包含这些,会分多篇文章来整理: 二叉搜索树 平衡二叉树(AVL) 二叉堆 堆排序 四叉树 八叉树 图,深度优先DFS.广度优先BFS 最短路径 二叉树 二叉树,也就是每个节点最多有两个孩子的树.多用于搜索,查找,还有可以用来

20172325 2018-2019-2 <Java程序设计>第七周学习总结 教材学习内容总结 二叉查找树 二叉查找树:是含附加属性的二叉树,即其左孩子小于父节点,而父节点又小于或等于右孩子. 二叉查找树的定义是二叉树定义的扩展. 二叉查找树的各种操作: addElement:往树中添加一个元素 removeElement:从树中删除一个元素 removeAllOccurrences:从树中删除所指定元素的任何存在 removeMin:删除树中的最小元素 removeMax:删除树中的最大元素

前提 我们之前的二叉排序树的插入(构建)是按照我们输入的数据来进行的,若是我们的数据分布不同,那么就会构造不同的二叉树 { , , , , , , , , , } { , , , , , , , , , } 我们发现若是数组元素分布大小按顺序,那么我们极有可能得到一颗极不平衡的二叉树,而二叉树深度越大,查找的次数越多,其查找时间复杂度可以高达O(n),那么如何构造一颗平衡的二叉树? 平衡二叉树 一:定义 平衡: 左右均匀 平衡因子: 将二叉树上结点的左子树深度减去右子树深度的值称为平衡因子BF(