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.

//C++深度优先搜索(递归树模拟) #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> #define MAX_N 1000 using namespace std; int a[MAX_N]; int n,k; //已经从前i项得到了和sum,然后对于i项之后的进行分支 bool dfs(int i,int sum) { //如果前n项都计算过了 ,则返回sum是否与k相等 if(i==n) { return sum==k; } //不加

java遍历树如现有以下一颗树:A     B          B1               B11          B2               B22     C          C1               C11               C12          C2     D          D1               D11 第一种方式深度优先遍历 (最终返回的一棵压扁的树,依次从上往下)使用Stack,由于stack是先进后出,故实现方式为:首先pu

JAVA递归实现线索化二叉树 基础理论 首先,二叉树递归遍历分为先序遍历.中序遍历和后序遍历. 先序遍历为:根节点+左子树+右子树 中序遍历为:左子树+根节点+右子树 后序遍历为:左子树+右子树+根节点 (只要记住根节点在哪里就是什么遍历,且都是先左再右) 线索化 现在有这么一棵二叉树,它的数据结构由左节点+权+右节点构成. 可以看到4,5,6,7这几个节点的左右节点空间被浪费了.因此,线索化是指有效利用这些空间. 中序遍历的顺序为:4 2 5 1 6 3 7 现在引入前驱节点以及后继节点. 前

Java递归列出目录下全部文件 /** * 列出指定目录的全部内容 * */ import java.io.*; class hello{ public static void main(String[] args) { String fileName="D:"+File.separator; File f=new File(fileName); print(f); } public static void print(File f){ if(f!=null){ if(f.isDire

需求: 需要组装成对象多层嵌套式的 json字符串; 想到使用 递归来完成这个多层嵌套: 憋了四个小时,终于写出来了; 先看效果: 数据库中的数据: 拼装后的效果: [ EmpVO{ ename='孙老三1', empno=10, mgr=0, subordinates=[ EmpVO{ ename='KING', empno=7839, mgr=10, subordinates=[ EmpVO{ ename='JONES', empno=7566, mgr=7839, subordinates

这周Java课程有个小作业:Java递归实现从n个数中选取m个数的所有组合 代码如下: //其中 n 取 1,2,3,4,5 五个数, m 取 3 package javaText; public class text { static int N = 5; static int M = 3; static int[] a= new int[]{1,2,3,4,5}; static int[] b = new int[M]; public static void main(String[] ar

java集合树状结构及源码 最近一直想看一下java集合的源码,毕竟平时用的比较多,但总是感觉是跟着习惯new出来一个对象,比如ArrayList,HashMap等等,所以就简单的看了一下,了解了一下各个集合的实现的基本原理,看源码还挺费劲的,也是了解个大概意思吧,做了一下归纳和重点,留着以后看看: 集合树状结构,上图, Collection: Map: 大家自己要看的话,建议按照这个顺序来看,一个一个的去研究这些类, 自己在看的过程中做了几个word,是源码+一些重点提示,需要的看一下,有什么

原文链接: JAVA递归.非递归遍历二叉树 import java.util.Stack; import java.util.HashMap; public class BinTree { private char date; private BinTree lchild; private BinTree rchild; public BinTree(char c) { date = c; } // 先序遍历递归 public static void preOrder(BinTree t) {

想用react实现一个递归树,但一些框架里面的有些不符合需求,于是自己写了个,功能比较简单,欢迎批评指正.. react实现这样一个组织架构递归树,下级部门的收起和展开,点击部门名称时请求接口获取下级部门以及员工等.效果如下: 首先封装左边的组织架构组件organize-tree import React, { Component } from 'react'; export default class OrganizeTree extends React.Component { render(

MIT6.006是算法导论课,Lec03主要讲插入排序,归并排序,以及分析方法(递归树)等. 插入排序,可以分为线性插入排序.二分插入排序,区别在于当把数组中某元素插入到前面的有序列表中时,前者遍历,后者二分,后者更加稳定. 归并排序,是用分治思想处理,先分别排序,再合并. 递归树,我的理解是算法消耗时间T(n)用树状的结构,表示每次递归消耗的时间,这些时间累加就是T(n),而递归树的每一行和相邻行之间的关系也是比较容易观察的,这就容易写出时间复杂度的表达式了.另外有主定理可以使用. 参考了<算

总结:慎用Java递归调用,测试时可以尝试该方法,否则尽量不要使用递归!递归过多调用时,最好改为for或者whlie来代替. 在java语言中,使用递归调用时,如果过多的调用容易造成java.lang.StackOverflowError即栈溢出和程序执行过慢.这是一个潜在Bug和影响程序执行效率问题,需要谨慎使用.   在开发时,要注意避免该问题,特别是递归过多调用时,最好改为for或者whlie来代替.   根本原因是这样的,对于每一个线程,都有一个java栈 ,当有一个方法被调用的时候,会

iview Tree数据格式问题,无限递归树处理数据 https://juejin.im/post/5b51a8a4e51d455d6825be20

在项目中经常会使用到tree,并且需要对递归树进行操作. 在vue项目中,使用vue-treeselect插件(https://vue-treeselect.js.org/) 使用中遇到的问题: 1.接口返回的数据格式中,children:null,也就是说哪怕已经是最子节点,children为空,接口依旧会存在这个属性.由于这个属性的存在,导致节点前存在一个小三角符号,展开又是空子节点.因此页面需要对children为空的数据属性进行递归判断删除. 解决方法: 递归函数的具体写法:diGuiT

import java.util.Scanner; public class Factorial { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n; while (true) { System.out.print("请输入一个正整数(输入0退出循环):"); try { n = sc.nextInt(); } catch (Exception e) { System

java递归删除目录下所有内容 private static boolean deleteDir(File dir) {if (dir.isDirectory()) {        String[] children = dir.list();//递归删除目录中的子目录下for (int i = 0; i < children.length; i++) {boolean success = deleteDir(new File(dir, children[i]));if (!success)

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当

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.深度优先 英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次.对于上面的例子来说深度优先遍历的结果就是:A,B,D,E,I,C,F,G,H.(假设先走子节点的的左侧). 深度优先遍历各个节点,需要使用到栈(Stack)这种数据结构.stack的

import java.util.LinkedList; import java.util.Stack; public class BinarySearchTree1<E extends Comparable <? super E>>{ private static class BinaryNode<E> { E element; BinaryNode<E> left; BinaryNode<E> right; BinaryNode(E theE

介绍 深度优先遍历:从根节点出发,沿着左子树方向进行纵向遍历,直到找到叶子节点为止.然后回溯到前一个节点,进行右子树节点的遍历,直到遍历完所有可达节点为止. 广度优先遍历:从根节点出发,在横向遍历二叉树层段节点的基础上纵向遍历二叉树的层次. DFS实现: 数据结构:栈 父节点入栈,父节点出栈,先右子节点入栈,后左子节点入栈.递归遍历全部节点即可 BFS实现: 数据结构:队列 父节点入队,父节点出队列,先左子节点入队,后右子节点入队.递归遍历全部节点即可 树的实现 public class Tre

1.数据库表设计 2.实体类设计 package com.ieou.capsule.dto.SystemPermissions; import java.util.List; /** * 功能菜单类 */ public class SystemPermissionsTree { private String functionCode;//菜单码 private String parentFunctionCode;//父级菜单码 private String functionName;//菜单名