判断题 1.The inorder traversal sequence of an AVL tree must be in sorted (non-decreasing) order.      T      F 根据二叉搜索树性质,中序遍历一定是有序的,而且是递增的. 2.Insert 1, 2, 3, 4, 5, and 6 one by one into an initially empty AVL tree. Then the preorder traversal sequence o

03-树1. List Leaves (25) Given a tree, you are supposed to list all the leaves in the order of top down, and left to right. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integer N (<=10) wh

首先说AVL树的概念 1 左右子树的深度差<=1 2 左右子树都是AVL树. 其实这样算,可以倒推的. 空树  DEPTH = 0; AVL_DEPTH = 2^0+2^1+......+2^k-1; 100个节点,放平了往下推. 1+2+4+8+16+32 这是可以有子节点的节点数. 63 这样剩下的节点其实都铺在第7层.

For a undirected graph with tree characteristics, we can choose any node as the root. The result graph is then a rooted tree. Among all possible rooted trees, those with minimum height are called minimum height trees (MHTs). Given such a graph, write

引言 这篇文章,里面讲到对于一个41G大小.包含百万条记录的数据库进行查询操作,如果利用了索引,可以把操作耗时从37s降到0.2s. 那么什么是索引呢?利用索引可以加快数据库查询操作的原理是什么呢? 索引的基本原理 数据库提供了一种持久化的数据存储方式,从数据库中查询数据库是一个基本的操作,查询操作的效率是很重要的. 对于查询操作来说,如果被查询的数据已某种方式组织起来,那么查询操作的效率会极大提高. 在数据库中,一条记录会有很多列.如果把这些记录按照列Col1以某种数据结构组织起来,那么列Co

AVL树的介绍 平衡二叉树,又称AVL(Adelson-Velskii和Landis)树,是带有平衡条件的二叉查找树.这个平衡条件必须要容易保持,而且它必须保证树的深度是 O(log N).一棵AVL树是其每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树( 空树的高度定义为 -1 ).查找.插入和删除在平均和最坏情况下都是 O(log n).增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树.可以证明,大致上讲,一个AVL树的高度最多为 1.44log( N  + 2 ) - 1.328,

概要 前面分别介绍了AVL树"C语言版本"和"C++版本",本章介绍AVL树的Java实现版本,它的算法与C语言和C++版本一样.内容包括:1. AVL树的介绍2. AVL树的Java实现3. AVL树的Java测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3577479.html 更多内容: 数据结构与算法系列 目录 (01) AVL树(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) AVL树(二)之 C++的实

概要 本章介绍AVL树.和前面介绍"二叉查找树"的流程一样,本章先对AVL树的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.本篇实现的二叉查找树是C语言版的,后面章节再分别给出C++和Java版本的实现.建议:若您对"二叉查找树"不熟悉,建议先学完"二叉查找树"再来学习AVL树. 目录 1. AVL树的介绍2. AVL树的C实现3. AVL树的C实现(完整源码)4. AVL树的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com

树:非顺序数据结构,对于存储需要快速查找的数据非常有用. 二叉树:二叉树中的节点最多只能有两个子节点(左侧子节点和右侧子节点).这些定义有助于我们写出更高效的向/从树中插入.查找和删除节点的算法. 二叉搜索树:二叉树的一种,但是它只允许你在左侧节点存储(比父节点)小的值,在右侧节点存储(比父节点)大/等于的值.   遍历一棵树:是指访问树的每个节点并对它们进行某种操作的过程.访问树的所有节点有三种方式:中序.先序和后序. 中序遍历:是一种以上行顺序访问 BST 所有节点的的遍历方式,也就是以从最

Servlet3.0提供@WebFilter注解将一个实现了javax.servlet.Filter接口的类定义为过滤器,这样我们在web应用中使用过滤器时,也不再需要在web.xml文件中配置过滤器的相关描述信息了. 下面我们来创建一个过滤器,体验一下使用@WebFilter注解标注过滤器,如下所示: 过滤器的代码如下: 1 package me.gacl.web.filter; 2 import java.io.IOException; 3 import javax.servlet.Filt

一. mmap系统调用 1. mmap系统调用 mmap将一个文件或者其它对象映射进内存.文件被映射到多个页上,如果文件的大小不是所有页的大小之和,最后一个页不被使用的空间将会清零.munmap执行相反的操作,删除特定地址区域的对象映射. 当使用mmap映射文件到进程后,就可以直接操作这段虚拟地址进行文件的读写等操作,不必再调用read,write等系统调用.但需注意,直接对该段内存写时不会写入超过当前文件大小的内容. 采用共享内存通信的一个显而易见的好处是效率高,因为进程可以直接读写内存,而不

1.mmap系统调用的实现过程,该系统调用直接将设备内存映射到用户进程的地址空间. 2.用户空间内存如何映射到内核中(get_user_pages). 3.直接内存访问(DMA),他使得外设具有直接访问系统内存的能力. linux中地址类型:用户虚拟地址.内核虚拟地址.内核逻辑地址(与物理地址是线性关系).物理地址 用户空间与内核空间:内核将4G的虚拟地址空间分割为用户空间与内核空间:在二者的上下文中使用同样的映射.内核无法操作没有映射到内核地址空间的内存.在内核地址中有一块地址空间专门用于用户

LCA 在有根树中,两个节点 u 和 v 的公共祖先中距离最近的那个被称为最近公共祖先(LCA,Lowest Common Ancestor). 有多种算法解决 LCA 或相关的问题. 基于二分搜索的算法 首先搜索树中各个节点的深度: const int MAXN = 4e4 + 5; // 最大节点数 const int LOG_N = 60; // 树的最大深度 vector<int> G[MAXN]; // 树 int depth[MAXN]; // 节点深度 int parent[LO

转载自http://blog.chinaunix.net/uid-26669729-id-3077015.html 一. mmap系统调用 1. mmap系统调用 mmap将一个文件或者其它对象映射进内存.文件被映射到多个页上,如果文件的大小不是所有页的大小之和,最后一个页不被使用的空间将会清零.munmap执行相反的操作,删除特定地址区域的对象映射. 当使用mmap映射文件到进程后,就可以直接操作这段虚拟地址进行文件的读写等操作,不必再调用read,write等系统调用.但需注意,直接对该段内

概述 HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型.随着JDK(Java Developmet Kit)版本的更新,JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化,例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等.本文主要分析一下HashMap中红黑树树化的过程. 红黑树(red black tree) 一个节点标记为红色或者黑色. 根是黑色的. 如果一个节点是红色的,那么它的子节点必须是黑色的(这就是为什么叫红黑树). 一个节点到到一个null引用的每一条路径必须包含相

相关介绍:  二叉查找树的查找效率与二叉树的形状有关,对于按给定序列建立的二叉排序树,若其左.右子树均匀分布,则查找过程类似于有序表的二分查找,时间复杂度变为O(log2n).当若给定序列原来有序,则建立的二叉查找树就蜕化为单链表,其查找效率同顺序查找一样,时间复杂度为O(n).因此,在构造二叉查找树的过程中,当出现左右子树分布不均匀时,若能对其进行调整,使其依然保持均匀,则就能有效的保证二叉查找树仍具有较高的查找效率.而平衡二叉树,正是这样的一棵树.  平衡二叉树,又称为AVL树,它或是一棵空

二叉树 什么是二叉树? 父节点至多只有两个子树的树形结构成为二叉树.如下图所示,图1不是二叉树,图2是一棵二叉树. 图1 普通的树                                                                                   图2 二叉树 如果一棵树所有的非叶子节点都有两个子节点,则称该树为完全二叉树,图2就是一棵完全二叉树. 二叉查找树(ADT) 二叉树一个重要的应用是二差查找树,顾名思义,二叉查找树是二叉树在查找方面的应用

最近学习了二叉搜索树中的AVL树,特在此写一篇博客小结. 1.引言 对于二叉搜索树而言,其插入查找删除等性能直接和树的高度有关,因此我们发明了平衡二叉搜索树.在计算机科学中,AVL树是最先发明的自平衡二叉搜索树.在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为高度平衡树.对于N个节点的AVL树,由于树高被限制为lgN,因此其插入查找删除操作耗时为O(lgN). 2.旋转 在讲解关键步骤插入与删除以前,首先我们先定义一些辅助用的操作:旋转.旋转分为左旋和右旋,其示意图如下:   相

AVL树的介绍 AVL树是高度平衡的而二叉树.它的特点是:AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1. 上面的两张图片,左边的是AVL树,它的任何节点的两个子树的高度差别都<=1:而右边的不是AVL树,因为7的两颗子树的高度相差为2(以2为根节点的树的高度是3,而以8为根节点的树的高度是1). AVL树的Java实现 1. 节点 1.1 节点定义 public class AVLTree<T extends Comparable<T>> { private AVLTree

数据结构与算法(一):基础简介 数据结构与算法(二):基于数组的实现ArrayList源码彻底分析 数据结构与算法(三):基于链表的实现LinkedList源码彻底分析 数据结构与算法(四):基于哈希表实现HashMap核心源码彻底分析 数据结构与算法(五):LinkedHashMap核心源码彻底分析 数据结构与算法(六):树与二叉树 数据结构与算法(七):赫夫曼树 数据结构与算法(八):二叉排序树 本文目录 一.二叉排序树性能问题 在上一篇中我们提到过二叉排序树构造可能出现的性能问题,比如我们

此章节会通过两个 demo 来展示 Stack Reconciler 以及 Fiber Reconciler 的数据结构. 个人博客 首先用代码表示上图节点间的关系.比如 a1 节点下有 b1.b2.b3 节点, 就可以把它们间的关系写成 a1.render = () => [b1, b2, b3]; var a1 = { name: 'a1', render = () => [b1, b2, b3] } var b1 = { name: 'b1', render = () => [c1