不会近视的小何的博客

定义递归的基本情况：确定递归函数应该在何时终止，即递归的基本情况。这是一个递归的出口条件，确保递归不会无限进行下去。基本情况应该是可以直接求解或返回的简单情况。确定递归的问题规模：考虑如何将原问题分解为规模更小的子问题。递归函数应该在每一次递归调用时减小问题的规模，使得递归最终会达到基本情况。利用递归调用解决子问题：在递归函数中调用自身来解决子问题。递归调用应当是朝着基本情况逼近的方向进行的，以确保问题规模不断缩小。整合子问题的结果：在递归函数中，将子问题的解合并为原问题的解。

Quick Union 的 union(v1, v2)：让 v1 的根节点指向 v2 的根节点或者v2的根节点指向v1的根节点，这里就有优化的空间了，到底是谁嫁接到谁身上呢？我们的想法是树低的嫁接到树高的节点，这样不会让树的高度变高，搜索的效率可以提高。因此我们还需要维护一个树的高度的数组ranks。Quick Union 的 find(v1)：找到 v1 的根节点，这里就有优化的空间了，在往上找的过程中，可以降低树的高度，采用路径分裂的思路，将路径上的每一个节点都指向其祖父节点，从而降低树的高度。

GitHub地址：https://github.com/github-HDC/Data-Structure/blob/main/Arraylist%E4%BC%98%E5%8C%96/Update_Arraylist.javapackage Arraylist优化;/** * 简单手动实现ArrayList<E>动态数组的基本功能 【参考至小码哥的恋上数据结构】 * @param <E> */@SuppressWarnings("unchecked")publ

引出题目：从起点（0，0）出发，到达P点的一条可行路径和最短路径的步数 【" * "表示可走，"X"表示不可走，"P"表示终点】 {'*','*','*','*','*','*','*','*'}, {'X','X','X','X','X','X','*','*'}, {'*','*','*','*','X','*','*','*'}, {'*','*','X','*','X',

对于单链表的反转我们这里提供三个方法供大家参考1.头插法2.利用Stack栈（先进后出）3.递归实现【和2方法类似，都是通过栈这个数据结构来实现】一丶头插法思路：创建一个新的 new_head 指针 用来记录返回反转后的单链表的头指针。遍历原先的链表，每遍历到一个元素Node，将其插入到 new_head 指针的前面【】，再让 new_head 指针指向新插入的节点【Node】，以此类推……实现了单链表的反转 //反转代码 public Node reserve(){

import java.util.LinkedList;import java.util.Queue;public class red_black_Tree { //测试代码块 public static void main(String[] args) { red_black_Tree red_black_tree = new red_black_Tree(); int[] arr={72, 50, 38, 14, 2, 85, 68, 91, 11, 8,