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方法1：状态机法状态由两个部分组成当前树的根节点root辅助Stack的状态算法就是根据当前的状态，不断跳转到下一个状态，直到root和Stack都为空。Stack里存的是当前树遍历之后再处理的节点，也就是当前树的父亲节点。class Solution { public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> output = new ArrayList&lt

测试结果居然比红黑树，AVL都好。RBT，AVL，SBT，Treap 区别只是节点信息和 maintain函数。所有的读操作都可以放在普通BST里，insert 和 delete（除了RBT）也可以，只需要扩展Node 和 maintain函数就行。import java.util.Random;public class TreapMap, Value> { private

public class LLRBMap, Value> { private static final boolean RED = true; private static final boolean BLACK = false; private class Node { Key key; Value value; Node left, right; int sz, ht;

一 如何确定层结束？1 维护一个levelEnd，如果当前结点是level end，更新levelEnd 为queue.back()，注意先判断queue是否empty，（最后一层结束后，queue就空了）。2 维护一个curLevelNum 和 一个nextLevelNum，当curLevelNum count down 到0时候，交替3 遍历完一层的时候，队列里的元素就是下一层的所

SBT 和AVL类似，只是是基于size 进行balance的，旋转的case是一样的。public class AVLOrSBTTreeMap, Value> { public enum BF {HEIGHT, SIZE, NONE}; //balance factor private BF bf = BF.HEIGHT; public AVLOrSBTTreeMap() { }

自平衡的插入struct node { int val; struct node* left; struct node* right; int ht; node(int v) : val(v), left(nullptr), right(nullptr) {} node() : left(nullptr), right(nullptr) {} node(i

序列化：vector serializeTreePreOrder(TreeNode* root) { vector ans; function preOrder = [&](TreeNode* root) { ans.push_back(root ? to_string(root->val) : "#"); if (!root) return; preOrder(root->

之前总结过，主要分为liang'da'lie

一张纸对折n次，凹痕为0，凸痕为1，求对折n次对应的01串方法1 生成满二叉树法string fold(int n) { if (n <= 0) return ""; struct TreeNode { char val; TreeNode * left; TreeNode * right; TreeNode(char c) :val(c), left(nullptr)

子树的意思是包含了一个节点，就得包含这个节点下的所有节点，一棵大小为n的二叉树有n个子树，就是分别以每个节点为根的子树。子结构的意思是包含了一个节点，可以只取左子树或者右子树，或者都不取。1.求一棵二叉树的最大BST子树struct Result { int size, min, max; TreeNode* maxBST; Result(int min, int max

方案1：找中间结点作为root + recursively 建立左右子树1）快慢指针法找中间结点mid，作为root,2) recursive problem: head 到 prev 这一段链表建立左子树， mid->next 到结尾这一段链表建立右子树复杂度分析：T(n) = 2T(n/2) + n/2 应该是 (n/2) * lgnTreeNode *sortedLis

之前总结的二叉树算法不外乎两种1）基于遍历的，2）基于