目录 多级树的深度遍历与广度遍历 节点模型 深度优先遍历 广度优先遍历 多级树的深度遍历与广度遍历 深度优先遍历与广度优先遍历其实是属于图算法的一种,多级树可以看做是一种特殊的图,所以多级数的深/广遍历直接套用图结构的遍历方法即可. 工程中通常会用多级树来存储页面表单的各级联动类目,本文提供了深度遍历与广度遍历的示例,在使用时只要根据你的业务需求稍加改动即可. 我们知道,遍历有递归,非递归两种方式.在工程项目上,一般是禁用递归方式的,因为递归非常容易使得系统爆栈.同时,JVM也限制了最大递归数量

博文開始之前,首先要感谢大牛:(lmj623565791),本博文是在其博文http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/40212367基础上进一步的改动而来. 本博文主要是利用ListView实现多级树控件,并通过CheckBox来对各节点的全选与反选的功能,首先来看一下效果: 对于多级树的显示事实上就是通过数据中各个节点的关系,通过不同的缩进来达到树的效果.而数据中主要要把握id,父节点pId.name的关系,来显示其效果. 代码实现例

jasonTree1.0 jasonTree多选多级树控件(名字是自己取),用于友好的展示树形结构的数据,并可以多选,传统的做法是在一个select的下拉框中显示一个可折叠的树结构,公司的需求人员这种方式操作体验不是很好,所以改用这种可以把父级数据都展示在界面上,所以花了不少的时间做了这个js控件. 欢迎各位下载试用,如有问题请吐槽.^_^ 效果截图 使用示例 var json = [ { "id": "f45013c6-6558-9208-8e04-3ac140125208

树定义和基本术语定义树(Tree)是n(n≥0)个结点的有限集T,并且当n>0时满足下列条件:     (1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点:     (2)当n>1时,其余结点可以划分为m(m>0)个互不相交的有限集T1.T2 .….Tm,每个集Ti(1≤i≤m)均为树,且称为树T的子树(SubTree).    特别地,不含任何结点(即n＝0)的树,称为空树.如下就是一棵树的结构:                 图1基本术语结点:存储数据元素和指向子树的链接,由数据元素

DevExpress TreeList使用教程之绑定多级树   概述:TreeList控件可以同时显示树结构和其他数据列,即在一个列上建立父子关系展开或收缩,同时还可以显示其他列的内容.在TreeList中同时引入了 Node和 Columns概念, 第一列为树结构, 其余列为数据列, 任何列都可作为树结构列(即拖动到第一列)显示 TreeList控件可以同时显示树结构和其他数据列,即在一个列上建立父子关系展开或收缩,同时还可以显示其他列的内容. 在TreeList中同时引入了 Node和 Co

利用字典和列表实现城市多级菜单 #coding:utf-8 #利用字典和列表实现城市多级菜单 addrIndex = {":"福建"} addrDict = {"北京":["东城区","西城区","大兴区"],"上海":["黄浦区","长宁区","宝山区"],"南京":["玄武区"

uniapp自定义picker城市多级联动组件 支持多端--h5.app.微信小程序.支付宝小程序... 支持自定义配置picker插件级数 支持无限级 注意事项:插件传入数据格式为children树形格式,内部包含:id.name 参数 类型 描述 默认值 必选 title string 标题 '' 否 layer number 控制几级联动 1 否 data arr 数据 如:[{text: '', adcode: '', children: [{text: '', adcode: ''}]

使用java实现一个多级菜单树结构 先上数据库 ps_pid字段很重要,是父级菜单的id Menu类 Menu类要新增一个字段,用来存放子菜单 /** * 子菜单列表 */ private List<Menu> children; 用mybatis实现 生成菜单树第一种方式可以利用mybatis的collection查询实现 <collection property="children" ofType="com.example.springbootvue.e

本文介绍两种不同生成多级目录树的方式:1. 递归生成,2.  map+list 集合生成.最下方会附上完整代码. 生成树的基本规则:子节点的par_id等于父节点的id. 1. 实体类 import java.util.ArrayList; public class Menu { private int id; private String menuName;//名称 private int parId;//上级ID private int type;//0:目录:1:菜单 private St

从这里始将要继续进行Java数据结构的相关讲解,Are you ready?Let's go~~ Java中的数据结构模型可以分为一下几部分: 1.线性结构 2.树形结构 3.图形或者网状结构 接下来的几章,我们将会分别讲解这几种数据结构,主要也是通过Java代码的方式来讲解相应的数据结构. 今天要讲解的是:Java线性结构 对于之前普通树和二叉树的讲解请参考地址: 今天我们将要进行的是Java树中的哈夫曼树(HaffmanTree),哈夫曼编码(HaffmanTreeCode),排序二叉树 和

从这里开始将要进行Java数据结构的相关讲解,Are you ready?Let's go~~ Java中的数据结构模型可以分为一下几部分: 1.线性结构 2.树形结构 3.图形或者网状结构 接下来的几章,我们将会分别讲解这几种数据结构,主要也是通过Java代码的方式来讲解相应的数据结构. 今天要讲解的是:Java线性结构 Java数据结构之树形结构 之前我们前几章学习的都是Java数据结构的线性结构,都是一对一的,从现在开始我们将要学习Java的树形结构. 树对于我们来普通Java程序员而言,

package com.shundong.utils; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; /** * 一个只能处理26个字母的单词树(trie) * 空间换时间 T(n) = O(n) * ps:如果缺陷 欢迎留言 * @author shundong * @data 2018-10-13 */ public class FindWordsTrie{ //一个Trie树有一个

5457: 城市 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 18  Solved: 12[Submit][Status][Discuss] Description 有n座城市,m个民族.这些城市之间由n-1条道路连接形成了以城市1为根的有根树.每个城市都是某一民族的聚居 地,Master知道第i个城市的民族是A_i,人数是B_i.为了维护稳定,Master需要知道某个区域内人数最多的民族 .他向你提出n个询问,其中第i个询问是:求以i为根的子

[TJOI2017]城市 题目描述 从加里敦大学城市规划专业毕业的小明来到了一个地区城市规划局工作.这个地区一共有ri座城市,<-1条高速公路,保证了任意两运城市之间都可以通过高速公路相互可达,但是通过一条高速公路需要收取一定的交通费用.小明对这个地区深入研究后,觉得这个地区的交通费用太贵.小明想彻底改造这个地区,但是由于上司给他的资源有限,因而小明现在只能对一条高速公路进行改造,改造的方式就是去掉一条高速公路,并且重新修建一条一样的高速公路(即交通费用一样),使得这个地区的两个城市之间的最大交

Online Judge:Luogu P3761 Label:树的直径,暴力 题目描述 从加里敦大学城市规划专业毕业的小明来到了一个地区城市规划局工作.这个地区一共有n座城市,n-1条高速公路,保证了任意两运城市之间都可以通过高速公路相互可达,但是通过一条高速公路需要收取一定的交通费用.小明对这个地区深入研究后,觉得这个地区的交通费用太贵. 小明想彻底改造这个地区,但是由于上司给他的资源有限,因而小明现在只能对一条高速公路进行改造,改造的方式就是去掉一条高速公路,并且重新修建一条一样的高速公路(

AVL树(平衡二叉树)定义 AVL树本质上是一颗二叉查找树,但是它又具有以下特点:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树,并且拥有自平衡机制.在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为平衡二叉树.下面是平衡二叉树和非平衡二叉树对比的例图: 平衡因子(bf):结点的左子树的深度减去右子树的深度,那么显然-1<=bf<=1; AVL树的作用 我们知道,对于一般的二叉搜索树(Binary Search Tree),其期望高度(

一.题目 [XR-3]核心城市 二.分析 题意就是在树中确定$K$个点,满足剩下的$N-K$个点中到这$K$个点的最大距离尽可能小. 理解上肯定是确定一个根,这个根是这个图的中心. 可以通过根据结点的高度,从树的外层一层一层往里面剥,那么每次剥的结点一定是队列里比较靠外的,且加进去的点要么和他同层,要么是层数更高的.所以当减到还剩k个点的时候,它的高度就是答案. 三.AC代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll lo

又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种. 典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计. 它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高.

Trie查询每个条目的时间复杂度,和字典中一共有多少条无关. 时间复杂度为O(W) w为查询单词的长度 import java.util.TreeMap; public class Trie { private class Node { public boolean isWord; public TreeMap<Character, Node> next; public Node(boolean isWord) { this.isWord = isWord; next = new TreeMa

树是一类重要的非线性结构.而二叉树是一种比较重要的树,接下来我们来了解二叉树的相关内容. 二叉搜索树:每个节点都不比它左子树的任意元素小,而且不比它的右子树的任意元素大. /** * 二叉搜索树 O(n) * * @author jade * */ public class BinarySearchTree { private int count; private Node root; public int size() { return count; } public boolean isEm