递归代码:递归实现很简单 '二叉树结点类' class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None '列表创建二叉树' def listcreattree(root,llist,i):###用列表递归创建二叉树, #它其实创建过程也是从根开始a开始,创左子树b,再创b的左子树,如果b的左子树为空,返回none. #再接着创建b的右子树, if i<len(llist): if l

python超出递归深度时会出现异常: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded python默认的递归深度是很有限的,大概是900当递归深度超过这个值的时候,就会引发这样的一个异常. 解决的方式是手工设置递归调用深度,方式为 import sys sys.setrecursionlimit(1000000)

1. 题目描述 /** 请实现一个函数,用来判断一颗二叉树是不是对称的. 注意,如果一个二叉树同此二叉树的镜像是同样的,定义其为对称的 */ 2. 递归 思路: /** 1.只要pRoot.left和pRoot.right是否对称即可 2.左右节点的值相等且对称子树left.left, right.right; left.rigth,right.left也对称 */ 代码: import java.util.*; public class Solution { boolean isSymmetr

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

刚刚开始学习python,按照廖雪峰的网站看的,当前看到了函数这一节.结合数组操作,写了个非递归的全排列生成.原理是插入法,也就是在一个有n个元素的已有排列中,后加入的元素,依次在前,中,后的每一个位置插入,生成n+1个新的全排列.因为Python切割数组或者字符串,以及合并比较方便,所以,程序会节省很多代码. def getArrayInsertCharToStr(STR,CHAR): arr =[] s_len = len(STR) index =0 while index <= s_len

class graph: def __init__(self,value): self.value=value self.neighbors=None # 图的广度优先遍历 # 1.利用队列实现 # 2.从源节点开始依次按照宽度进队列,然后弹出 # 3.每弹出一个节点,就把该节点所有没有进过队列的邻接点放入队列 # 4.直到队列变空 from queue import Queue def bfs(node): if node is None: return queue = Queue() nod

class Queue: def __init__(self,max_size): self.max_size = int(max_size) self.queue = [] def put(self,data): if self.max_size > 0: if self.full(): raise ValueError('Queue is full!') else: self._put(data) def get(self): if self._queue_size() > 0: resu

二叉树的遍历分为广度优先遍历和深度优先遍历 广度优先遍历(breadth first traversal):又称层次遍历,从树的根节点(root)开始,从上到下从从左到右遍历整个树的节点. 深度优先遍历(depth first traversal):对于一颗二叉树,深度优先遍历是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支.深度优先遍历有重要的三种方法.这三种方式常被用于访问树的节点,它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同.这三种遍历分别叫做先序遍历(preorder):根节点->左子树-

我们在正经人谁用递归呀一节中,简单的讨论了python中的递归 相信用过python递归的朋友可能都碰到过: RecursionError: maximum recursion depth exceeded while getting the str of an object, 显而易见超过递归深度了,那么python的递归深度到底是多少呢? 递归的理论深度 在计算机系统上根据计算机性能,是有默认递归深度的,根据机器性能不同可能会有一个不同递归深度. 但是,python告诉我的是默认递归深度是1

代码如下: # coding=utf-8 class myNode(object): def __init__(self, data=-1, lchild=None, rchild=None): self.data = data self.lchild = lchild self.rchild = rchild class BTTree(object): def __init__(self): self.root = None # 建立二叉树是以层序遍历方式输入,节点不存在时以 'None' 表

1.题目描述 大家都知道斐波那契数列,现在要求输入一个整数n,请你输出斐波那契数列的第n项(从0开始,第0项为0). 递归实现: class Solution(): def Fibnacci(self,n): if n <= 0: return 0 if n == 1: return 1 return self.Fibnacci(n-1) + self.Fibnacci(n-2) 非递归实现: def Fibnacci(n): result = [0,1] if n <= 1: return

假设一对幼年兔子需要一个月长成成年兔子,一对成年兔子一个月后每个月都可以繁衍出一对新的幼年兔子(即兔子诞生两个月后开始繁殖).不考虑死亡的情况,问第 N 个月时共有多少对兔子? 结果前几个月的兔子数量为:1,1,2,3,5,8,13,21,34....... 发现规律:从第三个月开始,每个月的兔子数量为上个月与上上个月的兔子数量之和. 非递归: #p6_7.py #兔子问题 def fab(n): a1=1 a2=1 a3=1 if n<1: print('输入有误') return -1 wh

lambda 优点: 1:可以简单使用一个脚本来替代我们的函数 2:不用考虑命名的问题 3:简化代码的可读性,不用跳转到def了,省去这样的步骤 内置函数:bif filter:过滤器 map:映射 >>> lambda x: 2*x+1 <function <lambda> at 0x00000000026C6AC8> >>> g=lambda x: 2*x+1 >>> g(3) 7 >>> help(fil

DFS将递归改为非递归这个方法的需求来自于一道三维积木组合的题目,还在苦苦调试中,暂且不提. 普通的认识对于递归向非递归的转化无非是使用栈,但是结合到深度搜索如何将栈很好利用,如何很好保存现场,都不是很轻松(自身感觉). 网上大部分转化都是基于图的搜索进行,总是引出邻接点的概念,让人越看越迷,毕竟不是每个DFS都是图(不可否认都可以看成是图). 在众多资料中看到了CSDN上的一个转化方法很新颖(结构之法,算法之道):http://blog.csdn.net/v_july_v/article/de

hdu5044 Tree 树链拆分.点细分.刚,非递归版本 //#pragma warning (disable: 4786) //#pragma comment (linker, "/STACK:16777216") //#pragma comment(linker, "/STACK:60400000,60400000") //HEAD #include <cstdio> #include <ctime> #include <cstd

1.二进制定义 typedef struct BTreeNodeElement_t_ { void *data; } BTreeNodeElement_t; typedef struct BTreeNode_t_ { BTreeNodeElement_t *m_pElemt; struct BTreeNode_t_ *m_pLeft; struct BTreeNode_t_ *m_pRight; } BTreeNode_t; 2.求二叉树第K层的节点数 (1)递归方式: 给定根节点pRoot:

相关介绍:  二叉树的三种遍历方式(先序遍历,中序遍历,后序遍历)的非递归实现,虽然递归方式的实现较为简单且易于理解,但是由于递归方式的实现受其递归调用栈的深度的限制,当递归调用的深度超过限制的时候,会出现抛出异常的情况.为此,通过显示的使用栈的方式来实现二叉树遍历的非递归方式,其在使用上会更加的灵活. 运用下图对二叉树的三种遍历方式进行介绍: 后序遍历:  所谓的后序遍历是指对一棵二叉树按照左子树,右子树,根节点的顺序递归的在一棵二叉树的左右子树中访问相关节点的方式.如图1.1所示的一棵二叉树

递归函数实现方式 上面提到,递归函数的也是借助于栈的机制实现的,但是底层对于栈的处理对于程序员来说都是透明的,程序员只需要关心应用的实现逻辑.所以说使用递归处理上述问题理解起来比较容易,代码也比较简洁. 既然使用递归函数,看名字我们就知道必须借助于自定义的函数.我先大概说一下其实现思路,具体细节我们反映在代码中. 对于每一层的函数其主要做的工作就是查找父Id为当前Id的栏目,查找到以后再次调用自身函数,将查找到的栏目的id作为下一层的父id. 其流程图如下 不知道对于上面的解释大家能不能理解,没

递归 一个函数在执行过程中一次或多次调用其本身便是递归,就像是俄罗斯套娃一样,一个娃娃里包含另一个娃娃. 递归其实是程序设计语言学习过程中很快就会接触到的东西,但有关递归的理解可能还会有一些遗漏,下面对此方面进行更加深入的理解 递归的分类 这里根据递归调用的数量分为线性递归.二路递归与多重递归 线性递归 如果一个递归调用最多开始一个其他递归调用,我们称之为线性递归. 例如: def binary_search(data, target, low, high): """ 二分查

归并排序可以采用递归方法(见:归并排序),但递归方法会消耗深度位O(longn)的栈空间,使用归并排序时,应该尽量使用非递归方法.本文实现了java版的非递归归并排序. 更多:数据结构与算法合集 思路分析 递归排序的核心是merge(int[] arr, int start, int mid, int end)函数,讲[start~mid-1]和[mid~end]部分的数据合并,递归代码是使用递归得到mid,一步步分解数组. 非递归时,我们直接定义要合并的小数组长度从1开始,在较小的长度数组都合