qq_70799748的博客

思路：2.广度遍历，建立一个存顶点类型的队列，从二维数组中的一个顶点开始入队，1表示有邻接顶点，0表示没有，将这个顶点进行标记为1表示用过，用front存对头，队列不为空则出队，找这个顶点的左右和上下是否存在邻接顶点，有几个图就有几个小岛。思路：1.深度遍历：从二维数组中一个顶点开始，1表示有邻接顶点，0表示没有，深度遍历上下左右深度去找有几个图就有几个小岛。用二维数组来表示地图，其中0表示水域，1表示土地，垂直方向和水平方向的1相连。组成一个小岛，计算给定的地图中有几个小岛。

深度遍历(DFS):先写一个bool*visited标记数组每个顶点都初始为false，使用递归深度遍历顶点的第一个顶点，第一个顶点邻接表的第一个顶点，如果这个邻接表的第一个顶点被标记过，找他的下一个顶点。BFS(广度遍历)类似于树的层次遍历，同样借用与队列，把顶点A放入队列，把A出队用front存下A，把A的邻接顶点全部入队并标记。广度遍历：顶点A->A的所有邻接顶点->A的第一个邻接顶点的所有未使用过的邻接顶点。深度遍历：顶点A->A的第一个邻接顶点->......

有向边：若从顶点vi到vj的边有方向，则称这条边为有向边 ，也称为弧(Arc),用有序偶来表示，vi称为弧尾(Tail),vj称为弧头(Head)。无向边：若顶点vi到vj之间的边没有方向，则称这条边为五向边(Edge)，用无序偶对(vi,vj)来表示。线性表中，相邻的数据元素之间具有线性关系，树结构中，相邻两层的结点具有层次关系，而图中，任意两个顶点之间都可能有关系，顶点之间的逻辑关系用边来表示，边集可以为空。在图中，若不存在顶点到其自身的边，且同一条边不重复出现，则称这样的图为简单图。

归并排序（Merging Sort）就是利用归并思想实现的排序方法。它的原理就是假设初始序列含有n个记录，则可以看成n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，然后两两归并，得到[n/2]个长度为2或1的有序子序列；再两两归并,...如此重复，直至得到一个长度为n的有序序列为止。1.创建堆：（大根堆）从中间结点开始，中间结点一定在倒数第二层，提高效率。2.排序:把第一个结点和最后一个结点交换，结点个数减一。归并算法的非递归实现。

观察发现：要删除的结点的前驱是第一个左孩子的最右边孩子，后继是第一个右孩子的最左侧孩子，则用任意一个取替换要删除的结点，然后删除替换的那个结点。有序序列，查找可以使用二分查找，查找容易，但是插入、删除不方便。6.最左边的孩子一定是最小的结点，最右边的孩子一定是最大的结点。3.右子树如果不空，右子树上所有的结点的值都大于根结点。二叉排序树使得插入和删除的效率变高，查找也高效进行。2.左子树如果不空，左子树上所有结点的值都小于根结点。5.二叉排序树的中序遍历是有序的。注意：二叉排序树是有可能重复的。

我们可以用哈希表存储所有节点的父节点，然后我们就可以利用节点的父节点信息从 p 结点开始不断往上跳，并记录已经访问过的节点，再从 q 节点开始不断往上跳，如果碰到已经访问过的节点，那么这个节点就是我们要找的最近公共祖先。输入：root=[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4] p=5 q=1。输入：root=[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4] p=5 q=4。给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。解法二：哈希表存储父节点。

本题是找出二叉树中和为某一值的路径，树的路径是指从树根到叶子结点的路径长度之和。我们可以遍历树，把树的每一分支的路径长度与目标长度进行比较，若相等用数组存起来，最后找到所有满足条件的路径，放在二维数组里。输入：root = [5,4,8,11,null,13,4,7,2,null,null,5,1], targetSum = 22。输出：[[5,4,11,2],[5,8,4,5]]路径总和等于给定目标和的路径。是指没有子节点的节点。

带权路径长度为从该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积。树的带权路径长度为树中所有叶子节点的带权路径长度之和。路径：从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成两个结点之间的路径。树的路径长度：从树根到每一结点的路径长度之和。路径长度：路径上的分支数目称作路径长度。带权路径长度最小的二叉数被称为赫夫曼树。

要恢复二叉数只能用先序遍历和中序遍历、中序遍历和后序遍历的结果进行恢复。二叉数有先序、中序、后序遍历。先序遍历：根、左、右。中序遍历：左、根、右。后序遍历：左、右、根。

栈

力扣83.删除排序链表中的重复元素

力扣234

从未到头打印链表

相交链表

判断链表是否有环

删除链表节点

合并有序的顺序表

回文链表

链表的逆置

求链表入环的第一个交点

求两个单链表的交点