数据结构与算法⑭(第四章_下)二叉树的模拟实现和遍历代码

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目录

1.二叉树概念

2.二叉树定义

3.二叉树深度优先遍历

3.1二叉树前序遍历

3.2二叉树中序遍历

3.3二叉树后序遍历

4.二叉树的几个接口函数

4.1 求二叉树结点个数

4.2 求二叉树叶子结点个数

4.3求二叉树第k层结点个数

4.4查找树里面值为x的那个结点

4.5 二叉树销毁

前面函数的代码和测试:

5.二叉树广度优先遍历

5.1层序遍历

6.笔试选择题

练习1:

练习2:

练习3:

练习4:

练习5:

练习6:

答案:

本篇完。(附下两篇链接)


需要先创建一颗二叉树,然后才能学习其相关的基本操作,考虑到我们刚刚接触二叉树,

为了能够先易后难地进行讲解,这里将手动创建一颗简单的二叉树,用来方便大家学习。

等二叉树结构了解的差不多后,后期会研究二叉树的真正的创建方式。

(后面的层序遍历跟着的那篇OJ就是用前序遍历构建二叉树)

1.二叉树概念

复习链接:

数据结构与算法⑩(第四章_上)树和二叉树和堆的概念及结构_GR C的博客-优快云博客

二叉树是什么?① 空树 ② 非空:根节点、根节点的左子树与根节点的又子树组成的。

从概念中我们不难看出,二叉树的定义是递归式的。因此后续基本操作中,基本都是按照该概念来实现的,来看 A 的左子树,把 B 看作为根节点,又是颗二叉树。所以可以通过采用递归的手法来实现二叉树。


2.二叉树定义

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include<stdio.h>

typedef char BTDataType;

typedef struct BinaryTreeNode 
{
    struct BinaryTreeNode* left;       // 记录左节点
    struct BinaryTreeNode* right;      // 记录右节点
    BTDataType data;                   // 存储数据
} BTNode;

//创建新节点
BTNode* CreateNode(BTDataType x) 
{
    BTNode* new_node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
    if (new_node == NULL)
    {
        printf("malloc failed!\n");
        exit(-1);
    }
    new_node->data = x;
    new_node->left = new_node->right = NULL;

    return new_node;
}

//手动创建二叉树 
BTNode* CreateBinaryTree() 
{
    BTNode* nodeA = CreateNode('A');
    BTNode* nodeB = CreateNode('B');
    BTNode* nodeC = CreateNode('C');
    BTNode* nodeD = CreateNode('D');
    BTNode* nodeE = CreateNode('E');
    BTNode* nodeF = CreateNode('F');

    nodeA->left = nodeB;         //           A
    nodeA->right = nodeC;        //       B        C
    nodeB->left = nodeD;         //    D        E    F
    nodeC->left = nodeE;       
    nodeC->right = nodeF;        

    return nodeA;
}

int main()
{
    BTNode* root = CreateBinaryTree();
}

3.二叉树深度优先遍历

学习二叉树结构,最简单的方式就是遍历。所谓二叉树遍历,就是按照某种特定的规则,一次对二叉树中的节点进行相应的操作,并且每个节点只操作一次。 访问节点所做的操作要看具体的应用问题。遍历是二叉树上最重要的运算之一,也是二叉树上进行其他运算的基础。

二叉树遍历(Traversal):沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。 按照规则,二叉树的遍历有:前序 / 中序 / 后序 的递归或非递归遍历。除了前序、中序和后续遍历外,我们还可以对二叉树进行层序遍历。

比如二叉树的中序遍历:

3.1二叉树前序遍历

前序遍历(Preorder Traversal):访问根节点的操作发生在遍历其右子树之前。即:首先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树(根左右)。

代码实现前序遍历:

//二叉树前序遍历
void PreOrder(BTNode* root)
{
    //首先判断根是否为空,为空就返回
    if (root == NULL)
    {
        printf("NULL ");    // 暂时打印出来,便于观察       
        return;
    }
    //走到这里说明不为空,根据前序遍历,先访问根节点
    printf("%c ", root->data);

    //然后遍历左子树(利用递归)
    PreOrder(root->left);

    //最后遍历右子树(利用递归)
    PreOrder(root->right);

    //           A
    //       B        C
    //    D        E    F        前序:根 左 右
    //执行输出:  A B D NULL NULL NULL C E NULL NULL F NULL NULL
}

① 首先判断根是否为空,如果根为空,则返回。这里为了表示,我们把空节点以 " Ø " 打印出来。

② 如果跟不为空,这说明有数据。由于是前序遍历(Preorder),前序遍历是先访问根节点,然后遍历左子树,最后再遍历右子树。所以,我们这里先要访问的是根节点,我们把根节点的数据打印出来。

③ 然后我们需要遍历左子树,这时我们利用递归就可以实现。将根节点 root 的左数 left 传入 PreOrder 函数(将其左树看作根),一直递归下去,直到碰到 root == NULL 则返回。

④ 最后,遍历完左子树后遍历右子树。利用递归,方法同上。


3.2二叉树中序遍历

递归的中序和后序和前序差不多 顺序换一下就行

//二叉树中序遍历
void InOrder(BTNode* root) 
{
    if (root == NULL) 
    {
        printf("NULL ");  
        return;
    }

    InOrder(root->left);

    printf("%c ", root->data);

    InOrder(root->right);
    //           A
    //       B        C
    //    D        E    F         中序:左  根  右
    //执行输出:NULL D NULL B NULL A NULL E NULL C NULL F NULL
}

3.3二叉树后序遍历

void PostOrder(BTNode* root) 
{
    if (root == NULL) 
    {
        printf("NULL ");
        return;
    }

    PostOrder(root->left);

    PostOrder(root->right);

    printf("%c ", root->data);
    //           A
    //       B        C
    //    D        E    F        后序:左  右  根
    //执行输出:NULL NULL D NULL B NULL NULL E NULL NULL F C A
}

4.二叉树的几个接口函数

下面我们实现几个接口函数

// 二叉树结点个数
int BinaryTreeSize(BTNode* root);
// 二叉树叶子结点个数
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root);
// 二叉树第k层结点个数
int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k);
// 二叉树查找值为x的结点
BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x);
// 二叉树销毁
void BinaryTreeDestory(BTNode** root);

4.1 求二叉树结点个数

和上面遍历一样,采用分治的思想:是空就返回0,不是空就返回左子树的结点和右子树的结点+1(本身)。

int TreeSize(BTNode* root) 
{
    return root == NULL ? 0 
              : TreeSize(root->left) + TreeSize(root->right) + 1;
}

4.2 求二叉树叶子结点个数

同理,是空返回1,是叶子返回0,不是空也不是叶子的话就求其左子树的叶子+右子树的叶子

int TreeLeafSize(BTNode* root) 
{
    if (root == NULL) 
    {
        return 0;
    }

    if (root->left == NULL && root->right == NULL) 
    {
        return 1;
    }

    return TreeLeafSize(root->left) + TreeLeafSize(root->right);
}

4.3求二叉树第k层结点个数

求当前树的第k层结点个数=其左子树第k-1层结点个数+其右子树第k-1层结点个数,k=1时返回1

比如上图K=3,求A的第3层结点个数就是求B的第2层的节点+C的第2层的结点。

int TreeKLevelSize(BTNode* root, int  k) 
{
    assert(k > 0);
    if (root == NULL) //空结点返回0
    {
        return 0;
    }
    if (k == 1)
    {
        return 1;
    }
    return TreeKLevelSize(root->left, k - 1) 
        +  TreeKLevelSize(root->right, k - 1);
}

4.4查找树里面值为x的那个结点

思路:空就返回空,找到了就返回这个结点,没找到就到左子树和右子树去找,都没找到就返回空

BTNode* TreeFind(BTNode* root, BTDataType x) 
{
    if (root == NULL)
    {
        return NULL;
    }
    if (root->data == x) 
    {
        return root;
    }

    BTNode* lret = TreeFind(root->left, x);
    if (lret) 
    {
        return lret;
    }

    BTNode* rret = TreeFind(root->right, x);
    if (rret) 
    {
        return rret;
    }

    return NULL;
}

比如要找E的位置:(找不到前都返回空)


4.5 二叉树销毁

这里采用后序遍历的销毁方式,因为用前序和中序要保存结点。

// 一般,如果选择一级指针,存在野指针问题,调用BinaryTreeDestory的人,把指针置空
// 这样保持接口的一致性
void BinaryTreeDestory(BTNode* root)
{
    if (root == NULL)
    {
        return;
    }
    BinaryTreeDestory(root->left);
    BinaryTreeDestory(root->right);

    //printf("%p %c\n", root, root->data);
    free(root);
    root = NULL;
}

前面函数的代码和测试:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
#include <stdbool.h>

typedef char BTDataType;

typedef struct BinaryTreeNode 
{
    struct BinaryTreeNode* left;       // 记录左节点
    struct BinaryTreeNode* right;      // 记录右节点
    BTDataType data;                   // 存储数据
} BTNode;

//创建新节点
BTNode* CreateNode(BTDataType x) 
{
    BTNode* new_node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
    if (new_node == NULL)
    {
        printf("malloc failed!\n");
        exit(-1);
    }
    new_node->data = x;
    new_node->left = new_node->right = NULL;

    return new_node;
}

//手动创建二叉树 
BTNode* CreateBinaryTree()
{
    BTNode* nodeA = CreateNode('A');
    BTNode* nodeB = CreateNode('B');
    BTNode* nodeC = CreateNode('C');
    BTNode* nodeD = CreateNode('D');
    BTNode* nodeE = CreateNode('E');
    BTNode* nodeF = CreateNode('F');

    nodeA->left = nodeB;         //           A
    nodeA->right = nodeC;        //       B        C
    nodeB->left = nodeD;         //    D        E    F
    nodeC->left = nodeE;
    nodeC->right = nodeF;

    return nodeA;
}

//二叉树前序遍历
void PreOrder(BTNode* root)
{
    //首先判断根是否为空,为空就返回
    if (root == NULL)
    {
        printf("NULL ");    // 暂时打印出来,便于观察       
        return;
    }
    //走到这里说明不为空,根据前序遍历,先访问根节点
    printf("%c ", root->data);

    //然后遍历左子树(利用递归)
    PreOrder(root->left);

    //最后遍历右子树(利用递归)
    PreOrder(root->right);

    //           A
    //       B        C
    //    D        E    F        前序: 根 左 右
    //执行输出:  A B D NULL NULL NULL C E NULL NULL F NULL NULL
}

//二叉树中序遍历
void InOrder(BTNode* root) 
{
    if (root == NULL) 
    {
        printf("NULL ");  
        return;
    }

    InOrder(root->left);

    printf("%c ", root->data);

    InOrder(root->right);
     //           A
     //       B        C
     //    D        E    F        中序:左 根 右
     //执行输出:NULL D NULL B NULL A NULL E NULL C NULL F NULL
}

//二叉树后序遍历
void PostOrder(BTNode* root) 
{
    if (root == NULL) 
    {
        printf("NULL ");
        return;
    }

    PostOrder(root->left);

    PostOrder(root->right);

    printf("%c ", root->data);
    //           A
    //       B        C
    //    D        E    F        后序:左  右  根
    //执行输出:NULL NULL D NULL B NULL NULL E NULL NULL F C A
}

int TreeSize(BTNode* root) 
{
    return root == NULL ? 0 
        : TreeSize(root->left) + TreeSize(root->right) + 1;
}

int TreeLeafSize(BTNode* root) 
{
    if (root == NULL) 
    {
        return 0;
    }

    if (root->left == NULL && root->right == NULL) 
    {
        return 1;
    }

    return TreeLeafSize(root->left) + TreeLeafSize(root->right);
}

int TreeKLevelSize(BTNode* root, int  k) 
{
    assert(k > 0);
    if (root == NULL) 
    {
        return 0;
    }
    if (k == 1)
    {
        return 1;
    }
    return TreeKLevelSize(root->left, k - 1) 
        +  TreeKLevelSize(root->right, k - 1);
}

// 查找树里面值为x的那个节点
BTNode* TreeFind(BTNode* root, BTDataType x) 
{
    if (root == NULL)
    {
        return NULL;
    }
    if (root->data == x) 
    {
        return root;
    }

    BTNode* lret = TreeFind(root->left, x);
    if (lret) 
    {
        return lret;
    }

    BTNode* rret = TreeFind(root->right, x);
    if (rret) 
    {
        return rret;
    }

    return NULL;
}

// 一般,如果选择一级指针,存在野指针问题,调用BinaryTreeDestory的人,把指针置空
// 这样保持接口的一致性
void BinaryTreeDestory(BTNode* root)
{
    if (root == NULL)
    {
        return;
    }
    BinaryTreeDestory(root->left);
    BinaryTreeDestory(root->right);

    //printf("%p %c\n", root, root->data);
    free(root);
    root = NULL;
}

int main()
{
    BTNode* root = CreateBinaryTree();
    PreOrder(root);
    printf("\n");

    InOrder(root);
    printf("\n");

    PostOrder(root);
    printf("\n");

    printf("TreeSize:%d\n", TreeSize(root));

    printf("TreeLeafSize:%d\n", TreeLeafSize(root));

    printf("TreeKLevelSize:%d\n", TreeKLevelSize(root, 3));

    printf("TreeFind:%p\n", TreeFind(root, 'E'));
    printf("TreeFind:%p\n", TreeFind(root, 'F'));
    printf("TreeFind:%p\n", TreeFind(root, 'X'));//打印0 :找不到

    BinaryTreeDestory(root);
    root = NULL;
    return 0;
}


5.二叉树广度优先遍历

5.1层序遍历

层序遍历(Level Traversal):设二叉树的根节点所在的层数为1的情况下,

从二叉树的根节点出发,首先访问第1层的树根节点,然后再从左到右访问第2层上的节点。

接着是第3层的节点……以此类推,自上而下、从左向右地逐层访问树的节点。

该如何实现层序遍历呢? 可以利用队列的性质来实现。

之前再讲过队列,这里你可以选择自己实现一个队列。

如果不想实现就直接复制即可,因为这里重点要学的是层序遍历。

这里就先不实现了,下一篇写写二叉树OJ,下下篇再实现(最下面已附链接)


6.笔试选择题

练习1:

2-3树是一种特殊的树,它满足两个条件:

(1) 每个内部结点有两个或三个子结点

(2) 所有的叶结点到根的距离相同

如果一颗2-3树有10个结点,那么它有( )个叶结点。

A.7

B.8

C.7 或 8

D.6


练习2:

设某种二叉树有如下特点:每个结点要么是叶子结点,要么有2棵子树。假如一棵这样的二叉树中有m(m>0)个叶子结点,那么该二叉树上的结点总数为( )

A.2m+1

B.2(m-1)

C.2m-1

D.2m


练习3:

设根结点的深度为1,则一个拥有n个结点的二叉树的深度一定在( )区间内

A.[log(n + 1),n]

B.[logn,n]

C.[log(n + 1),n - 1]

D.[log(n + 1),n + 1]


练习4:

对任意一颗二叉树,设N0、N1、N2分别是度为0、1、2的结点数,则下列式子中一定正确的是( )

A.N0 = N2 + 1

B.N1 = N0 + 1

C.N2 = N0 + 1

D.N2 = N1 + 1


练习5:

二叉树的( )遍历相当于广度优先遍历,( )遍历相当于深度优先遍历

A.前序 中序

B.中序 前序

C.层序 后序

D.层序 前序


练习6:

如果一颗二叉树的前序遍历的结果是ABCD,则满足条件的不同的二叉树有( )种

A.13

B.14

C.15

D.16


答案:

1.答案:D

根据题目意思,每一个非叶子节点至少有两个孩子节点,并且叶子节点都在同一层,所以,假设树的高度为h, 则二三树种最小的节点个数为满二叉树的个数:2^h - 1, 最大个数: (3^h - 1) / 2。所以 2^h - 1 < 10 < (3^h - 1) / 2, h为3,结构是1(3(2,2,2))。所以叶节点个数为6


2.答案:C

根据二叉树的性质,在任意的二叉树中,度为0的节点比度为2的节点多了1个----见课件

现在叶子节点为m个,即度为0的节点有m个,那度为2的节点个数就为m-1个

而题目说该二叉树中只有度为2和度为0的节点 ,因此总的节点数就为:m+m-1 = 2m-1


3答案:A

最大深度: 即每次只有一个节点,次数二叉树的高度为n,为最高的高度

最小深度: 此树为完全二叉树, 如果是完全二叉树

根据二叉树性质,完全二叉树的高低为 h = log(n+1)向上取整


4答案:A

节点总数N: N = N0 + N1 + N2

度和边的关系: N - 1 = 0 * N0 + 1 * N1 + 2 * N2

上面两个式子可以推出: N0 + N1 + N2 - 1 = N1 + 2 * N2

可得: N0 = N2 + 1


5答案:D(前中后序遍历都可以称为深度优先遍历,但是单选的话就选前序)

广度优先需要把下一步所有可能的位置全部遍历完,才会进行更深层次的遍历,

层序遍历就是一种广度优先遍历。

深度优先是先遍历完一条完整的路径(从根到叶子的完整路径),才会向上层折返,

再去遍历下一个路径,前序遍历就是一种深度优先遍历。


6答案:B

首先这棵二叉树的高度一定在3~4层之间:

三层:

A(B(C,D),()), A((),B(C,D)), A(B(C,()),D), A(B((),C),D),

A(B,C(D,())), A(B,C((),D))

四层:

如果为四层,就是单边树,每一层只有一个节点,除过根节点,其他节点都有两种选择,

在上层节点的左边还是右边,所以2*2*2共8种,总共为14种。


本篇完。(附下两篇链接)

下一篇写写二叉树的OJ题,穿越回来复习顺便贴个链接:

数据结构与算法⑮(第四章_下)二叉树OJ(力扣:144,965,104,110,226,100,101,572)_GR C的博客-优快云博客

(想了想层序遍历后面还是更新了,不过还是建议按文章序号先看OJ)

链接:数据结构与算法⑯(第四章_下)二叉树的层序遍历+判断完全二叉树+一道OJ_GR C的博客-优快云博客

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UMI——斯坦福刷盘机器人:通过手持夹爪革新数据收集方式,且使用视觉SLAM和Diffusion Policy预测动作

没想到今年年初的斯坦福mobilealoha的热度刚过,而到今年2月的下旬,斯坦福另一个团队又推出了UMI刷盘机器人,且这两个团队还互相认识、还在一块共同切磋(顺带小小感叹一下,斯坦福的氛围是真好而且真高产)斯坦福UMI刷盘机器人其与mobile aloha(以及AirExo: Low-Cost Exoskeletons for Learning Whole-Arm Manipulation in the Wild)最大的不同在于其收集数据处理的非真实的机器人,而是一个手持夹持器(从而大幅降低成本)

u013250861的博客 1357

Python基础2——类型转换、深浅拷贝、函数

8、类型转换、深浅拷贝 8.1 数据转换 数据类型 int 整型 float浮点数 bool 布尔值 complex复数 str 字符串 list 列表 tuple 元组 dict 字典 set 集合 # 类型转换 int() num = int("123") if num == 123: print("等于123") num = 123 n = str(num) #转换为字符串 print(type(n)) # eval() 用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值 res = ev

qq_35556504的博客 300

【漏洞复现】用友NC-Cloud-反序列化-ResourceManagerServlet

NC Cloud是用友公司推出的大型企业数字化平台。支持公有云、混合云、专属云的灵活部署模式。NC Cloud完全基于云原生架构,技术先进、性能稳定、自主安全可控,支撑大中型以及超大型集团企业N层多site混合云部署方案,支持整个系统高可用、弹性扩展、双/多活,以及快速灾备恢复能力等。用友-NC-Cloud ResourceManagerServlet 接口存在反序列化漏洞,使得攻击者可以通过构造特定的请求远程执行恶意代码。此漏洞可能导致攻击者获取系统权限、执行任意命令,严重威胁系统的机密性和完整性。

漏洞复现 1367

java实现流水调度作业

流水调度作业: n个作业{0,1,2,…,n}在2台机器上M1和M2组成的流水线上完成加工。 每个作业加工的顺序都是先在M1上加工,后在M2上加工. Johnson算法: ( 作业在M1和M2上的时间分别为a,b) 把需要加工的作业分成两个集合,N1,N2; 1. N1中所有元素a<b,按照a升序排序; 2. N2中所有元素a>=b,按照b降序排序; 3. N1,N2合并得到执行最...

bcgg的博客 626

PyTorch深度学习实战(6)——神经网络性能优化技术

神经网络性能优化技术是指通过改进神经网络的结构、参数初始化、正则化和训练过程等方面来提高其性能和泛化能力的方法。优化技术的选择和调试需要根据具体问题进行,通过不断实验和调整,找到最适合网络的优化策略。本节首先训练了一个简单的全连接网络,然后在此基础上介绍了简单有效的神经网络性能提升技巧。

盼小辉丶的博客 1万+

安全监控:人员行为分析_(2).人员行为分析基础理论

人员行为分析是指利用计算机视觉技术对视频中的人类行为进行实时或离线检测、识别和理解的过程。视频采集:通过摄像头等设备获取视频数据。视频预处理:对视频数据进行噪声过滤、图像增强等处理,以便后续分析。特征提取:从视频中提取出与人员行为相关的特征,如人体姿势、动作轨迹等。行为识别:利用机器学习或深度学习模型对提取的特征进行分类,识别出具体的人员行为。行为理解:对识别出的行为进行进一步分析,理解其背后的意图或状态。在人员行为分析中,常用的公开数据集包括UCF101、HMDB51、ActivityNet等。

zhubeibei168的博客 1345

ES6新特性

// 字符串的扩展方法 const message = `Error: foo is not defined.` console.log( message.startsWith('Error') // message.endsWith('.') //message.includes('foo') )

woyebuzhidao321的博客 833

华为OD机试 - 统计文本数量(Java 2025 A卷 100分)

华为OD机试 2025A卷题库疯狂收录中,刷题。

学Java,找哪吒 1438

数据结构基本代码汇总

常用数据结构代码(c语言版本),适合考研or期末复习

qq_45803851的博客 1万+

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

数据结构与算法⑰(第五章_八大排序)(完整代码+动图+详解+对比)

数据结构与算法⑰(第五章_八大排序)(完整代码+动图+详解+复杂度和稳定性对比+关于排序的选择题)此篇是此专栏最后一篇了,还有些高阶数据结构在后面点再更新。下一篇开始C++。

参考书籍:《C语言程序设计》《数据结构》《C++ Primer》《Effective C++》《STL源码剖析》《现代操作系统》《UNIX环境高级编程》《图解TCP/IP》《图解HTTP》《Linux高性能服务器编程》《剑指Offer》《算法导论》 1944

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

ASSERT(0) 详解

ASSERT(0) 详解       1.使用方法        在开发过程中我们可以假设只要程序运行正确,某一条件肯定成立。若不成立,那么我们可以断言程序肯定出错。在这种情况下我们可要利用ASSERT来设定断 言。ASSERT宏的参数是一个逻辑表达式,在程序运行过程中,若该逻辑表达式为真,则不会发生任何动作;若此表达式为假,则系统弹出一个对话框警告你, 并停止程序的执行。同时要求你作出选择

walkingMa的专栏 1万+

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

static 的三种用法:C 语言里一个关键字的三张面孔

本文系统讲解 C 语言中 static 关键字的三种用法:修饰局部变量延长生命周期、修饰全局变量与函数限制作用域到本文件。通过一个包含三个文件的完整工程示例对照演示,并从存储期、作用域与链接性三个属性解释其统一原理,最后补充单元测试框架偏爱 static 函数的工程实践。

大模型全栈工程师 · Thanks_ks 336

【数据结构-5】单链表的实现

单链表,具体来说是单向的、不带头的、不循环的链表。链表由一个一个节点组成,每个节点分为数据域和指针域,数据域存放数据,指针域存放下一节点的地址。这样,就可以根据指针域中的地址找到下一个节点,节点就串起来了构成了单链表。

a bit 204

【数据结构】基于比较的排序算法 - 交换排序

本文介绍交换排序中的冒泡排序与快速排序。冒泡排序通过相邻元素比较交换,实现升序,时间复杂度最坏为O(N²),空间复杂度O(1),稳定且适合小规模有序数据。快速排序采用分治思想,以基准值划分区间,平均时间复杂度O(N log N),空间复杂度O(log N),但不稳定,实际应用中性能优异,可通过随机基准、小区间优化等提升效率。

careathers的博客 368

C# 数据结构和特殊类型

.NET Core(现称.NET)提供丰富数据结构,优化性能与开发效率。日常开发首选List<T>和Dictionary<TKey,TValue>;高性能场景推荐Span<T>与Memory<T>减少内存分配;并发环境使用ConcurrentDictionary等线程安全集合;避免非泛型集合如ArrayList。

cccloveforever的博客 705

pandas 深度入门:从数据结构到一份真实销售报表

本文系统讲解Pandas核心应用,从三分钟安装到完整月度报表生成,涵盖数据读取、清洗、筛选、分组聚合、表连接、透视表与时间序列等13个关键环节。强调“先看数据再动手”,掌握Series/DataFrame/Index结构本质,熟练运用loc/iloc、merge校验、agg/transform区别,通过真实案例实现高效报表自动化,告别手动Excel操作。最后提供性能优化与高频报错解决方案,助力读者快速上手,真正实现“写二十行代码,跑三秒出结果”。

信息安全领域优质创作者|操作系统领域专家 305

C++ 数据结构与面向对象:二叉搜索树实现与多态虚函数详解

本文系统讲解二叉搜索树(BST)的迭代实现与C++多态及虚函数底层原理。BST通过非递归方式实现插入、查找、删除,核心在于维护有序性,删除分三种情况处理,替换法为关键技巧。多态基于虚函数表(vtable)与虚函数指针(vfptr),通过基类指针调用重写函数实现运行时动态绑定,需满足继承与虚函数重写条件。抽象类强制接口规范,虚函数表存储函数地址,子类继承或覆盖对应项。二者分别体现数据结构高效性与面向对象灵活性,是C++核心知识点。

2603_95129722的博客 102

【数据结构】堆(Heap):堆的实现、建堆与堆排序

堆是一种特殊的完全二叉树,分为大堆(父节点≥孩子)和小堆(父节点≤孩子),可快速获取最值。堆通常用数组存储,通过下标计算父子关系。核心操作为向上调整(插入时)和向下调整(删除或建堆时),时间复杂度均为O(log N)。建堆可采用从后往前的向下调整法,整体复杂度为O(N)。基于堆的堆排序通过反复提取最大值实现升序排列,总时间复杂度为O(N log N),空间复杂度O(1),是高效稳定的排序算法。

2501_93577780的博客 356

数据结构的基本概念和算法的初步认识

本文系统阐述数据结构与算法的基础概念,涵盖数据、数据元素、数据对象的层次关系,数据结构的三要素(逻辑结构、存储结构、数据运算),以及抽象数据类型。重点解析算法的特性与设计要求,并深入讲解时间复杂度分析的核心——大O表示法,通过“只保留最高阶项、忽略常数系数、取最坏情况”三大原则,结合实例剖析O(1)、O(n)等常见时间复杂度,揭示算法效率的本质评估方法。

ACH_YYX的博客 197

Redis 数据结构、单线程架构与 String 字符串详解

Redis采用单线程架构,通过事件循环(Event Loop)高效处理I/O事件,避免阻塞。其核心优势在于内存操作快、无上下文切换开销。数据结构支持多种内部编码(如ziplist、quicklist),自动根据场景优化存储与性能。字符串类型是基础且灵活,可存文本、数字或二进制数据,最大512MB,支持原子操作。命令如SET、GET、MGET、MSET等实现高效读写,适用于缓存、计数、会话管理等场景。

2303_77004089的博客 363

笔记-论数据结构3(算法分析-时间复杂度)

i <= n;s = 0;次数1234ti1248?i2^02^12^22^32^t-1在遍历的过程中,2^t-1次方的增长率肯定大于n,可得出结论2^t-1 > n那么,为了得出t和n的关系,我们可以运用对数关系:log2为底2^t-1 > log2为底n消掉log2为底2t-1 > log2为底nt > log2为底n+1于是可以得出。

fish_zzzz的博客 239
上一篇: 数据结构与算法⑬(第四章_中_续二)堆解决Topk问题+堆的概念选择题
下一篇: 数据结构与算法⑮(第四章_下)二叉树OJ(力扣:144,965,104,110,226,100,101,572)
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