代码实现 package tree import "fmt" type Node struct { elem interface{} left, right *Node } type Tree struct { root *Node } func NewTree() *Tree { return &Tree{} } // 添加元素 func (this *Tree) Add(v interface{}) { node := &Node{elem: v} if this.

1.二叉树的建立 首先,定义数组存储树的data,然后使用list集合将所有的二叉树结点都包含进去,最后给每个父亲结点赋予左右孩子. 需要注意的是:最后一个父亲结点需要单独处理 public static TreeNode root; //建立二叉树内部类 class TreeNode{ public Object data; //携带变量 public TreeNode lchild,rchild; //左右孩子 public TreeNode() { data = null; lchild

class Node(object): """结点""" def __init__(self, data): self.data = data self.lchild = None self.rchild = None class BinaryTree(object): """二叉树""" def __init__(self, node=None): self.root = node d

如果看完本篇博客任有不明白的地方,可以去看一下<大话数据结构>的7.4以及7.5,讲得比较易懂,不过是用C实现 下面内容来自segmentfault 存储结构 要存储一个图,我们知道图既有结点,又有边,对于有权图来说,每条边上还带有权值.常用的图的存储结构主要有以下二种: 邻接矩阵 邻接表 邻接矩阵 我们知道,要表示结点,我们可以用一个一维数组来表示,然而对于结点和结点之间的关系,则无法简单地用一维数组来表示了,我们可以用二维数组来表示,也就是一个矩阵形式的表示方法. 我们假设A是这个二维数组

遍历 图的遍历,所谓遍历,即是对结点的访问.一个图有那么多个结点,如何遍历这些结点,需要特定策略,一般有两种访问策略: 深度优先遍历 广度优先遍历 深度优先 深度优先遍历,从初始访问结点出发,我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点,然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点,访问它的第一个邻接结点.总结起来可以这样说:每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点. 我们从这里可以看到,这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入,而不是对一个结点的所

/* 首先,根据用户输入的顶点总数和边数,构造无向图,然后以用户输入的顶点 为起始点,进行深度优先.广度优先搜索遍历,并输出遍历的结果. */ #include <stdlib.h> #include <iostream> #define MVNum 100 //最大的顶点数 using namespace std; /*——————图的邻接表存储表示——————*/ //边的结点表-在顶点表后面 typedef struct ArcNode { int adjvex; //邻接点

实例1.取得MYSQL版本 复制代码 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*-#安装MYSQL DB for pythonimport MySQLdb as mdbcon = Nonetry:    #连接mysql的方法:connect('ip','user','password','dbname')    con = mdb.connect('localhost', 'root',        'root', 'test');    #所有的查询,都在连接con的一个模块

学习了图的深度优先和广度优先遍历,发现不管是教材还是网上,大都为C语言函数式实现,为了加深理解,我以C++面向对象的方式把图的深度优先和广度优先遍历重写了一遍. 废话不多说,直接上代码: #include<iostream> using namespace std; //构造一个循环队列来存放广度优先算法的下标 #define ADD 5; using namespace std; class CirQueue { private: int * base; int front,rear,siz

开篇介绍 这一篇文章是 微软BI 之SSIS 系列 - 带有 Header 和 Trailer 的不规则的平面文件输出处理技巧 的续篇,在上篇文章中介绍到了对于这种不规则文件输出的处理方式.比如下图中的这种不规则文件,第一行,第二行 Header 部分,第三行的内容 Content 部分,最后一行的 Trailer 部分. 在前几个课程 微软BI SSIS 2012 ETL 控件与案例精讲 第43,44,45,46 课中,我分别讲解了如何使用 .Script Component Source 解

数组添加,当已经存在的一个数组时,如何往数组的"null"位置插入数据呢? 分析: 1.循环遍历数组元素,找出null的位置(下标) 2.设置一个变量,接收null位置下标值 3.赋值给此位置 4.循环输出数组看结果 public class AddNum { public static void main(String[] args) { //先定义一个数组 String[] phones={"iphone4","iphone4s","

数据结构可以说是编程的内功心法,掌握好数据结构真的非常重要.目前基本上流行的数据结构都是c和c++版本的,我最近在学习python,尝试着用python实现了二叉树的基本操作.写下一篇博文,总结一下,希望能够对其他好伙伴带来一点借鉴价值~~ 温馨提示:学习算法要先懂思想,后学代码.思想学会才是自己的.背下来代码,容易忘. 代码捉襟见肘,欢迎批评指正 ^.^先谈一下二叉树:二叉树是常用的存储数据的方式.除了根节点之外,每个节点都有一个父节点,最多有两个子节点,左孩子和右孩子对于二叉树有如下操作:

一.制作word模版,${xxxx}是一会要替换的内容,最下面的表格是要插入数据,根据是否以$开头来判断是需要替换还是插入数据, 注意如果是需要插入数据,制作的表格模版需要一行空行,也只能有一行空行,原因可以看我代码的逻辑,表格中${header} 和${hearder2}是放入需要替换的图片 二.添加poi所需要的jar包文件,我用的maven对jar包进行管理 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <ar

一.二叉树demo var tree = { value: '一', left: { value: '二', left: { value: '四', right: { value: '六' } } }, right: { value: '三', left: { value: '五', left: { value: '七' }, right: { value: '八' } }, } } var traverse = function(node) { if(!node) { throw new Er

在编程生活中,我们总会遇见树性结构,这几天刚好需要对树形结构操作,就记录下自己的操作方式以及过程.现在假设有一颗这样树,(是不是二叉树都没关系,原理都是一样的) 1.广度优先遍历 英文缩写为BFS即Breadth FirstSearch.其过程检验来说是对每一层节点依次访问,访问完一层进入下一层,而且每个节点只能访问一次.对于上面的例子来说,广度优先遍历的 结果是:A,B,C,D,E,F,G,H,I(假设每层节点从左到右访问). 先往队列中插入左节点,再插右节点,这样出队就是先左节点后右节点了.

题目描述 N只小白鼠(1 <= N <= 100),每只鼠头上戴着一顶有颜色的帽子.现在称出每只白鼠的重量,要求按照白鼠重量从大到小的顺序输出它们头上帽子的颜色.帽子的颜色用“red”,“blue”等字符串来表示.不同的小白鼠可以戴相同颜色的帽子.白鼠的重量用整数表示. 输入描述: 多案例输入,每个案例的输入第一行为一个整数N,表示小白鼠的数目. 下面有N行,每行是一只白鼠的信息.第一个为不大于100的正整数,表示白鼠的重量,:第二个为字符串,表示白鼠的帽子颜色,字符串长度不超过10个字符.

什么是树 在计算器科学中,树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实现这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合.它是由n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合. 树的特点 ​ 每个节点有零个或多个子节点: ​ 没有父节点的节点称为根节点: ​ 每一个非根节点有且只有一个父节点: ​ 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树 概念 ​ 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度: ​ 树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度: ​ 叶节点或

map:数据的插入 在构造map容器后,我们就可以往里面插入数据了.这里讲三种插入数据的方法:第一种:用insert函数插入pair数据 map<int, string> mapStudent; mapStudent.insert(pair<,“student_one”)); 第二种:用insert函数插入value_type数据 map<int, string> mapStudent; mapStudent.insert(map<,"student_one&

1. 单元测试 在单元测试中,每个测试方法都需要执行相同的前置代码和后置代码,则可以自定义2个方法,分别在这2个方法中执行前置代码和后置代码,并为这2个方法添加@Before和@After注解,然后,在每个测试方法中,就不必再编写这些代码,最终,在执行测试方法之前,会自动调用添加了@Before注解的方法,在执行测试方法之后,会自动调用添加了@After注解的方法: private AbstractApplicationContext ac; private UserMapper userMap

多叉树结构:JSON数据解析(二) 在上篇文章中提到了JSON数据解析的基本方法,但是方法效率太低,这里接着上篇文章写写如何利用多叉树结构,定义对象,实现JSON数据字段快速随机访问. JSON数据通常就是无根节点的多叉树结构,对于这种无根节点的多叉树,要实现快速随机访问得经历两个过程:隐式构造根节点,建立多叉树和遍历多叉树. 3.2 优化的方法--无根节点多叉树随机访问 对于json的这种数据结构,目前大多数人的做法都是利用list,或者LinkedHashMap去实现,一层层地map套map

多叉树结构:JSON数据解析(一) 最近做一个实时数据搜索引擎的项目中,在项目架构的偏顶层需要写一个JSON数据解析的模块,由于目前JSON解析没有现成统一开源框架可以利用,目前只是手工利用com.alibaba.fastjson的API来自行转换,非常麻烦且不简洁,由此想到写一个通用工具类,封装成jar包以供调用. 先说下整体实时数据搜索引擎这个产品的整体架构图,以及JSON解析模块的位置: 一.准备工作 JSON是一种通用格式数据,通常手工解析提取字段是利用com.alibaba.fastj

前面我们介绍了队列.堆栈.链表,你亲自动手实践了吗?今天我们来到了树的部分,树在数据结构中是非常重要的一部分,树的应用有很多很多,树的种类也有很多很多,今天我们就先来创建一个普通的树.其他各种各样的树将来我将会一一为大家介绍,记得关注我的文章哦~ 首先,树的形状就是类似这个样子的: 它最顶上面的点叫做树的根节点,一棵树也只能有一个根节点,在节点下面可以有多个子节点,子节点的数量,我们这里不做要求,而没有子节点的节点叫做叶子节点. 好,关于树的基本概念就介绍到这里了,话多千遍不如动手做一遍,接下来