二叉树总结 1. 二叉树的重要性质 一个二叉树的第i层最多有 2i−1 个结点(i>=1) 深度为k的二叉树最多有 2k−1 个结点(k>=1) 对于任何非空二叉树有 n0 个叶结点， n2 个度为2的结点，那么总有关系： n0=n2+1 2.对二叉树的操作 Boolean IsEmpty(BinTree BT);//判断BT是否为空。 void Traversal(BinTree BT);//遍

数据结构队列Queue function Queue() { // 数据存储 this.dataStore = []; } Queue.prototype = { constructor: Queue, add: function(array) { this.dataStore = array; }, // 排列 enqueue: function( elem

栈结构：先进后出，后进先出，只允许在栈尾操作。 队列：先进先出，在队尾入队，在队头出队。 要想用两个栈实现一个队列，就需要使用一个相当于中间量的结构进行队列的入队和出队操作。 用图形象化为： 这样问题就从图中得出了思路： 入队操作：把入队元素一一存入一个栈结构中即可。 出队操作：出队时，先判断另一个栈结构中是否有元素，若有先将元素出栈Pop（）；若为空，则把栈S1中的元素全部倒入Push（）栈S2

以前，我们实现一个栈，轻轻松松，无需考虑太多因素，即可实现。 现在，要求在一个数组里实现两个栈，那么在数组里怎么实现栈呢？ 无非就是下标索引，方法也不局限一种，例如：用奇数下标作为栈s1的结构，用偶数作为s2的结构；再者：一前一后的结构，栈s1从前往后，栈s2从后往前。 本人只想到了使用这两中方法实现，当然，这两种方法各有利弊。 第一种方法，倘若其中一个栈只入了一个元素，而另一个入了很多元素，那么

栈结构，通俗易懂，特点：先进后出，后进先出。 以下，仅对于栈结构常用的操作进行实现 包括：         入栈（push），出栈（pop）,判空（empty），栈顶元素（GetTop） #include <iostream> using namespace std; template<class T> class Stack { public:     Stack(T size) // 初始化

二叉树概念 在计算机科学中，二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。 二 叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第i层至多有2^{i-1}个结点；深度为k 的二叉树至多有2^k-1个结点；对任何一棵二叉

    首先先看一下下面这个腾讯的面试题： 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。 【腾讯】 思路一：     最容易想到的解法就是遍历所有的40多亿个整数，然后一个一个判断。但是这个需要花费的内存是多大呢？     大家可以去算一下，这里我就直接给出结果为16G，是不是需要的空间很大啊。如果面试官给出限制条件，要你使用的空间少于多少，遍

● 直接插入排序（Insert Sort） 1、算法描述：     该算法是一种简单直观的是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上只需用到O(1)的额外空间的排序，因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位为最新元素提供插入空间。 2、步骤： 1）从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 2）取出下一个元素，在已经排序的

● 快速排序（Quick Sort） 1、算法描述：    在平均状况下，排序n个数据要O(nlg(n))次比较。在最坏状况下则需要O(n^2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他O(nlg(n))算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项的可能性。 2、步骤

计数排序： #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include<iostream> using namespace std; #include<assert.h> #include<vector> void Print(vector<int>  a) {     for (int i = 0; i < a.size(); i++)     {         

● 计数排序 1、算法思想：        计数排序是直接定址法的变形。通过开辟一定大小的空间，统计相同数据出现的次数，然后回写到原序列中。 2、步骤： 1）找到序列中的最大和最小数据，确定开辟的空间大小。 2）开辟空间，利用开辟的空间存放各数据的个数。 3）将排好序的序列回写到原序列中。 具体实现如下： void CountSort(int *arr, int size) {  assert(a

● 二叉搜索树满足以下条件的二叉树： 1、每个节点都有一个作为搜索依据的关键码（key），所有节点的关键码互不相同。 2、左子树上所有节点的关键码（key）都小于根节点的关键码（key）。 3、右子树上所有节点的关键码（key）都大于根节点的关键码（key）。 4、左右子树都是二叉搜索树。 ● 二叉搜索树的插入过程如下： 1、若当前的二叉搜索树为空，则插入的元素为根节点。 2、若插入的元素值小于根

● 二叉搜索树满足以下条件的二叉树： 1、每个节点都有一个作为搜索依据的关键码（key），所有节点的关键码互不相同。 2、左子树上所有节点的关键码（key）都小于根节点的关键码（key）。 3、右子树上所有节点的关键码（key）都大于根节点的关键码（key）。 4、左右子树都是二叉搜索树。 ● 二叉搜索树的插入过程如下： 1、若当前的二叉搜索树为空，则插入的元素为根节点。 2、若插入的元素值小于根

1、AVL树简介       AVL树本质上还是一棵二叉搜索树，又称高度平衡的二叉搜索树。它能保持二叉树的高度平衡，尽量降低二叉树的高度，减少树的平均搜索长度。对于二叉搜索树的介绍和实现，可查看本人上一篇博客。 2、AVL树的特点 1）本身首先是一棵二叉搜索树。  2）带有平衡条件：每个结点的左右子树的高度之差的绝对值（平衡因子）最多为1。 3）树中的每个左子树和右子树都是AVL树。 4）每个结点

1、AVL树简介       AVL树本质上还是一棵二叉搜索树，又称高度平衡的二叉搜索树。它能保持二叉树的高度平衡，尽量降低二叉树的高度，减少树的平均搜索长度。对于二叉搜索树的介绍和实现，可查看本人上一篇博客。 2、AVL树的特点 1）本身首先是一棵二叉搜索树。  2）带有平衡条件：每个结点的左右子树的高度之差的绝对值（平衡因子）最多为1。 3）树中的每个左子树和右子树都是AVL树。 4）每个结点

        就是一个翻牌子的问题，写的略繁琐，因为只是实验室水题，所以不优化了，L是从最左翻面并且覆盖到第二堆上，以此类推，模拟就好。 #include "stdio.h" #include "stack" #include "queue" using namespace std; int main(int argc, char const *argv[]) { int n;