FanBrother的博客

首先再菜也得知道遍历是给二叉树用的吧。遍历一共先序、中序、后序三种，对应着访问根结点的次序是第一位、第二位、第三位。剩下的两步是固定的，遍历左子树然后遍历右子树。

初学链表，区别静态链表和动态链表；知其然；什么是单链表；什么是链表？你说得出来吗？

二叉查找树(BST)，平衡二叉查找树(AVL)，红黑树(RBT)，B~/B+树(B-tree)。这四种树都具备下面几个优势： (1) 都是动态结构。在删除，插入操作的时候，都不需要彻底重建原始的索引树。最多就是执行一定量的旋转，变色操作来有限的改变树的形态。而这些操作所付出的代价都远远小于重建一棵树。 (2) 查找的时间复杂度大体维持在O(log(N))数量级上。可能有些结构在最差的情况下效率将

区别“满二叉树”和“完全二叉树”的概念。满二叉树只要记住深度k和结点数2的k方减1两个点，完全二叉树只要记住它是以满二叉树为基础的一一对应概念。二叉树中的结点的子树，有且只有三种情况：没有子树，一个子树（左子树或者右子树），两个子树。 没有度为1的结点的二叉树叫做严格二叉树。补充映像的理解： 什么是映像？就是不是他本身，但是却和他唯一确定，由他的映像就能确定他，找到他，显示他，比如你的名字就是你

LR的由来。

Prim算法顶点开始；Kruskal算法边开始；连通分量的游戏。

理解技巧： 代码中遇到while(){}循环时，先考虑跳过循环的情况（即不满足判断条件的情况），以达到简化代码的目的。这样反而能帮助理解while(){}循环的作用。关注变量在程序中是否发生变化（或者说有没有被赋值）：没有发生，则说明此变量是用来保存重要数据的；发生了，则留心发生了几次变化，分别在哪行执行的。使用索引是为了遍历。%取最后一位的数字，/取第一位上的数字。

知其然：深度优先遍历之退栈，拓扑排序暂存入度为0的顶点；栈，代码实现之我的理解；

初学排序回顾选择排序说明 将要排序的对象分作两部份，一个是已排序的，一个是未排序的，从后端未排序部份选择一个最小值，并放入前端已排序部份的最后一个，例如：排序前：70 80 31 37 10 1 48 60 33 80 [1] 80 31 37 10 70 48 60 33 80 选出最小值1 [1 10] 31 37 80 70 48 60 33 80 选出最小值10 [1 10 31]

从折半查找的过程看，以有序表的中间记录作为比较对象，并以中间记录将表分割为两个子表，对子表继续上述操作。所以，对表中每个记录的查找过程，可用二叉树来描述，二叉树中的每个结点对应有序表中的一个记录，结点中的值为该记录在表中的位置。通常称这个描述折半查找过程的二叉树为折半查找判定树。长度为n的折半查找判定树的构造方法为：⑴ 当n=0时，折半查找判定树为空；⑵ 当n＞0时，折半查找判定树的根结点是有序表中

首先理一下对于学习数据结构很重要的基础知识。比如，绝对理解下面的定义方式：typedef struct LNode{ ElemType data; struct LNode *next; } LNode, *LinkList;如果不理解，那你应该看看下面的：struct LNode{ ElemType data; struct LNode *next; };typed

获取摄像机位置（Awake） 初始化摄像机以前的位置（Start） 计算每帧背景各层的运动量 计算相机运动量fparallax fparallax = (CamPrePos.x - cam.position.x) * parallaxFactor 计算各层的运动量 bkNewX = BackGrounds[i].position.x+fparallax*(1 + FramesFacto