数据结构之树的概念详解

1 背景知识:树(Tree) 在之前的笔记中,我们介绍的链表.栈.队列.数组和字符串都是以线性结构来组织数据的.本篇笔记要介绍的树采用的是树状结构,这是一种非线性的数据组织形式. 树结构由节点和边构成,且不存在环.我们曾在线性表型的数据结构中介绍过循环链表和循环队列,这两种数据结构使得存储容器中的元素形成一个闭环,具体可参看"数据结构学习笔记"系列的相关博文,链接贴在下面: 链表:https://www.jb51.net/article/215278.htm 队列:https://ww

背景说明 elementUI中自带树状菜单,就是数据结构有点复杂,偏向json风格. 数据库中菜单数据是二维表格,通过parentPk定义上下级,是list型. 需要把list转换成tree的结构. elementUI树状菜单的数据结构 每个节点有4个属性,id.label.newVal.children数组: 通过children数组包含关系标示上下级. var treeData={ id: 1, label: '一级 1', newVal: "", children: [{ id:

前言   本篇章主要介绍二叉树的应用之一------二叉排序树,包括二叉排序树的定义.查找.插入.构造.删除及查找效率分析. 1. 二叉排序树的定义   二叉排序树 ( B i n a r y (Binary (Binary S o r t Sort Sort T r e e , B S T ) Tree,BST) Tree,BST),也称为二叉查找树,具有以下性质:   (1) 若左子树非空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值:   (2) 若右子树非空,则右子树上所有结点的值均大于根结点

目录 组件递归调用 使用render方法 在做项目中,会遇到一些树形的数据结构,常用在左侧菜单导航,或者评论引用等地方,这种数据结构有个特点是不知道它会嵌套多少层,所以用template去展示这样的数据时就有点棘手,这篇文章梳理两种展示这种数据结构的方法. 文章中用到的数据是下面这个: mainData: { value: "root", children:[{ value: "层级1-1", children:[{ value: "层级2-1"

目录 红黑树的介绍 红黑树的实现 1.节点 2.查找 3.平衡化 颜色反转 插入的实现 红黑树的复杂度– 总结 红黑树的介绍 红黑树(Red-Black Tree,简称R-B Tree),它一种特殊的二叉查找树. 红黑树是特殊的二叉查找树,意味着它满足二叉查找树的特征:任意一个节点所包含的键值,大于等于左孩子的键值,小于等于右孩子的键值. 除了具备该特性之外,红黑树还包括许多额外的信息. 红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,颜色是红(Red)或黑(Black). 红黑树的特性: (1)

一.与哈夫曼树相关的概念 概念 含义 1. 路径 从树中一个结点到另一个结点的分支所构成的路线 2. 路径长度 路径上的分支数目 3. 树的路径长度 长度从根到每个结点的路径长度之和 4. 带权路径长度 结点具有权值, 从该结点到根之间的路径长度乘以结点的权值, 就是该结点的带权路径长度 5. 树的带权路径长度 树中所有叶子结点的带权路径长度之和 二.什么是哈夫曼树 定义: 给定n个权值作为n个叶子结点, 构造出的一棵带权路径长度(WPL)最短的二叉树,叫哈夫曼树(), 也被称为最最优二叉树.

数据结构树简介 一.树简介 树(Tree)是一种抽象的数据结构,是一个数据的集合,集合中的数据组成了一个树状结构.例如上图,看起来像一棵倒挂的树,根朝上叶朝下. 树是由n(n>=0)个节点组成的具有层次关系的数据集合.当 n=0 时,树中没有节点,称为空树.当 n>0 时,有且仅有一个节点被称为根节点(Root),如果 n=1 ,树只有根节点一个节点.如果 n>1 ,除根节点外,将其余的节点分成m(m>0)个互不相交的数据集合,这 m 个集合每一个都要满足树的结构(有且仅有一个根节

数据结构树简介 一.树简介 树(Tree)是一种抽象的数据结构,是一个数据的集合,集合中的数据组成了一个树状结构.例如上图,看起来像一棵倒挂的树,根朝上叶朝下. 树是由n(n>=0)个节点组成的具有层次关系的数据集合.当 n=0 时,树中没有节点,称为空树.当 n>0 时,有且仅有一个节点被称为根节点(Root),如果 n=1 ,树只有根节点一个节点.如果 n>1 ,除根节点外,将其余的节点分成m(m>0)个互不相交的数据集合,这 m 个集合每一个都要满足树的结构(有且仅有一个根节

目录 简介 栈 一.栈的基本概念 1.栈的定义 2.栈的常见基本操作 二.栈的顺序存储结构 1.栈的顺序存储 2.顺序栈的基本算法 3.共享栈(两栈共享空间) 三.栈的链式存储结构 1.链栈 2.链栈的基本算法 3.性能分析 四.栈的应用——递归 1.递归的定义 2.斐波那契数列 五.栈的应用——四则运算表达式求值 1.后缀表达式计算结果 2.中缀表达式转后缀表达式 队列 一.队列的基本概念 1.队列的定义 2.队列的常见基本操作 二.队列的顺序存储结构 1.顺序队列 2.循环队列 3.循环队列

目录 1.为什么出现分层领域模型这个东西? 2.分层领域模型有哪些? 3.分层领域模型的简单理解 3.1 VO和DTO的区别 3.2BO和DTO的区别 4.总结 本文核心为分层领域模型(VO , PO , BO, DAO ,POJO等)概念的个人理解. 1.为什么出现分层领域模型这个东西? (1)解决MVC架构中各层(比如视图层+控制层+服务层+数据访问层+数据库)中各层数据交互时,传递什么数据模型更加科学和合理. (2)更好的降低MVC架构中各层间的耦合性,提高层内的内聚性,这样更方便对软件进

目录 定义 结点结构 查找算法 插入算法 LL 型 RR 型 LR 型 RL 型 插入方法 删除算法 概述 实例分析 代码 完整代码 定义 动机:二叉查找树的操作实践复杂度由树高度决定,所以希望控制树高,左右子树尽可能平衡. 平衡二叉树(AVL树):称一棵二叉查找树为高度平衡树,当且仅当或由单一外结点组成,或由两个子树形 Ta 和 Tb 组成,并且满足: |h(Ta) - h(Tb)| <= 1,其中 h(T) 表示树 T 的高度 Ta 和 Tb 都是高度平衡树 即:每个结点的左子树和右子树的高

目录 前言 性质 实现 节点结构 初始化 插入节点 查找节点 删除节点 最后 前言 今天leetcode的每日一题450是关于删除二叉搜索树节点的,题目要求删除指定值的节点,并且需要保证二叉搜索树性质不变,做完之后,我觉得这道题将二叉搜索树特性凸显的很好,首先需要查找指定节点,然后删除节点并且保持二叉搜索树性质不变,就想利用这个题目讲讲二叉搜索树. 二叉搜索树作为一个经典的数据结构,具有链表的快速插入与删除的特点,同时查询效率也很优秀,所以应用十分广泛,例如在文件系统和数据库系统一般会采用这种数

目录 前言 1 Go 中的 Context 2 Context 接口 3 Context Tree 4 创建上下文 4.1 上下文创建函数 4.2 Context 使用规范 4.3 Context 使用场景 5 总结 前言 相信大家以前在做阅读理解的时候,一定有从老师那里学一个技巧或者从参考答案看个:结合上下文.根据上下文我们能够找到有助于解题的相关信息,也能更加了解段落的思想. 在开发过程中,也有这个上下文(Context)的概念,而且上下文也必不可少,缺少上下文,就不能获取完整的程序信息.那