二叉搜索树的源码分析学习 笔记(基础版)

Android 开发学习笔记:七大知识点板块汇总 我从事 Android 开发行业也有些年头,工作期间也接触过很多 Android 开发者,因此也非常清楚程序员最大的限制并非年龄而是实力;但大多数初中级Android工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长;不成体系的学习效果低效漫长,而且极易碰到自己的极限,从而导致技术停滞不前也因为 在Android 开发中有很多的知识点,所以我一直以来就想要一份Android 知识点学习笔记来帮助自己查漏补缺,后来想想,近几年大家一直都在说互联网寒冬怎么怎么的,还老是谣传Android开发马上要凉了,我想我。 阅读详情
  • 全文介绍了二叉搜索树的创建,插入结点,遍历结点,查找结点,最大结点,最小结点,后继结点。
  • 删除结点方法,全部源码下载将在下篇博客出现,重点解释删除结点。
  • 这篇博客主要看后继结点和插入结点的方法,其他难度都比较小,很容易理解。
二叉搜索树结构
typedef struct bst_tree_node
{
    type key;
    struct bst_tree_node * left;
    struct bst_tree_node * right;
    struct bst_tree_node * parent;
} node, * bst_tree;
有了二叉搜索树的存储结构,那么就应该知道怎么建立

先创建一个结点

static node * create_bstree_node (type key, node * parent, node * left, node * right)
{
    node * p;
    if((p = (node * ) malloc(sizeof(node))) == NULL)
        return NULL;
    p->key = key;
    p->left = left;
    p->right = right;
    p->parent = parent;

    return p;
}

创建好结点后,再插入到树中。插入的基本要求要保持二叉搜索树的属性不能被破坏

/**
 * 算法理解方式是找准位置,然后插入。哈哈,很有意思。切记:找准位置最重要
 */
// tree是根结点 z是插入结点
static node * bstree_insert(bst_tree tree, node * z)
{
    node * y = NULL;
    node * x = tree;

    //循环找到适合插入的叶子结点位置
    while(x != NULL)
    {
        y = x;
        if(z->key < x->key)
            x = x->left;
        else if(z->key > x->key)
            x = x->right;
        else
        {
            free(z);    //如果相同key值结点,释放此结点不执行插入
            return tree;
        }
    }
    //找到合适的位置后,再插入结点
    z->parent = y;
    if(y == NULL)
        tree=z;
    else if(z->key < y->key)
        y->left = z;
    else
        y->right = z;
    return tree;
}

结论:y指向插入结点的位置,x指向的是y的子节点。因为带插入结点肯定是叶子结点,所以x也是一个NIL结点。

二叉搜索树创建好了后,要开始遍历,下面是三种遍历方式。函数的形参是二叉搜索树的根节点指针。

//先序遍历方式
void preorder_bsttree(bst_tree tree)
{
    if(tree != NULL)
    {
        printf("%d ", tree->key);
        preorder_bsttree(tree->left);
        preorder_bsttree(tree->right);
    }
}
//中序遍历方式
void inorder_bstree(bst_tree tree)
{
    if(tree != NULL)
    {
        inorder_bstree(tree->left);
        printf("%d ", tree->key);
        inorder_bstree(tree->right);
    }
}
//后序遍历方式
void postorder_bstree(bst_tree tree)
{
    if(tree != NULL)
    {
        postorder_bstree(tree->left);
        postorder_bstree(tree->right);
        printf("%d ", tree->key);
    }
}

根据一个值key查找到对应的结点方法

/**
 * 根据值 key,查找对应的结点并返回对应的地址
 * 第一步要判断这个值 key是否合法,当然了这个是很简单的
 * 下面一步就体现出二叉搜索树的特点了
 *      第一步到根节点,key如果大于根节点那么到右结点下面去比较
 *                     key如果小于根节点那么到左结点下面去比较
 *      就是这样执行下去知道结点为空为止
 */
node * bstree_search(bst_tree tree, type key)
{
    if(tree == NULL || tree->key == key)
        return tree;

    if(key < tree->key)
        return bstree_search(tree->left, key);
    else
        return bstree_search(tree->right, key);
}
取得二叉搜索树中某个结点的后继结点,存在两种情况
  • x右子树不为空,那么它的后继结点就是右子树中最小的一个
  • 如果x结点在根节点的左子树中 且x结点是一个右子结点,且x结点本身不含右子结点(下图的13结点) 。那么它的后继结点就是x的最低父亲结点(最低父亲结点的条件是:父亲结点的左结点等于x祖先)原文的解释:if the right subtree of node x is empty and x has a successor y,
    then y is the lowest ancestor of x whose left child is also an ancestor of x 得出:这里的 x结点就是13结点,y结点就是15结点。
    这种情况也就是,如果x结点在整个树的右子树中,且x是右子树的最大结点,那么他的后继结点就是这个树的根节点。
//查找某个结点的后继结点 比如 1 2 3 4 5,查找3的后继结点就是4
node * bstree_successor(node * x)
{
    //如果x存在右子树,则"x的后继结点"为 "以其右孩子为根的子树的最小结点"
    if(x->right != NULL)
        return bstree_minimum(x->right);
    node * y = x->parent;
    while((y!=NULL) && (x == y->right))
    {
        x=y;
        y = y->parent;
    }
    return y;
}
/**
 * 二叉搜索树是一个很有意思的东西,
 *  如果要寻找是最大的结点,那么就在右子树里寻找,如果右子树为空,那么就是当前的根节点
 *  同理:如果要寻找是最小的结点,那么就在左子树里寻找,如果左子树为空,那么就是当前的根节点
 */
//左子树最左一个结点值是最小的一个结点
node * bstree_minimum(bst_tree tree)
{
    if(tree == NULL)
        return NULL;
    while(tree->left != NULL)
        tree = tree->left;
    return tree;
}
//右子树最右的一个结点值是最大的一个结点
node * bstree_maximum(bst_tree tree)
{
    if(tree == NULL)
        return NULL;
    while(tree->right != NULL)
        tree= tree->right;
    return tree;
}

删除结点的方法,在下一章,请点击

参考内容:Introduction to Algorithms [MIT press]
如果存在错误请email me: chenrui@marsdl.com

Java:实现二叉搜索树类算法(附完整源码) 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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开头 这里是一些个人开发者接私活和自己做软件加广告的一些科普知识。可是做软件,需要服务器,需要后台,对于一些小的开发者,想赚点广告费而又不想做后台使用服务器的人来说,网上提供了一些免费的接口,可以供我们使用,提供了许多数据。在这里我分享两个不错的提供WEB服务的网站。 面试大厂难在哪?(面试难点) (1)难在“心态” 首先需要克服的第一关,实际上就是自己的心态。因为我是专科出身,base比较低,所以面试大厂本就是一件没太大底气的事情,更何况是高级开发岗,所以心里就更容易没底。因此,在准备面试之前,调整心态这

clhcowboy的博客 835

HashMap红黑树原理及源码分析---图形、注释一应俱全

一、红黑树定义 红黑树是一种结点带有颜色属性的二叉查找树,除此还有以下5大性质: 节点是红色或黑色。 根是黑色。 所有叶子都是黑色(叶子是NIL节点,这类节点不可以忽视,否则代码会看不懂)。 每个红色节点必须有两个黑色的子节点。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点。) 从任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点(黑色平衡)。 NIL节点:为了红黑树平衡而添加的空节点 二、节点新增原理: 如果插入的是第一个节点(根节点),红色变黑色。-----基

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Hello_Ray
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