AVL樹演算法介紹與總結
相關推薦
AVL樹演算法介紹與總結
在電腦科學中,AVL樹是最先發明的自平衡二叉查詢樹。在AVL樹中任何節點的兩個子樹的高度最大差別為一,所以它也被稱為高度平衡樹。查詢、插入和刪除在平均和最壞情況下都是O(log n)。增加和刪除可能需要通過一次或多次樹旋轉來重新平衡這個樹。AVL樹得名於它的發明者 G.M. Adelson-Velsky 和
AVL樹詳解與總結
前言: 什麼叫做AVL樹? AVL樹的定義: 1、AVL的左右子樹高度之差的絕對值不超過1; 2、樹中的左右子樹都為AVL樹 3、平衡因子只能是(-1、0、1) AVL樹的效率 AVL樹的總共節點為N個,他的高度能搞保持在logN,插入、刪除、查詢等操作的時
java資料結構與演算法之平衡二叉樹(AVL樹)的設計與實現
關聯文章: 上一篇博文中,我們詳細地分析了樹的基本概念以及二叉查詢樹的實現過程,基於二叉查詢樹的特性,即對於樹種的每個結點T(T可能是父結點),它的左子樹中所有項的值小T中的值,而它的右子樹中所有項的值都大於T中的值。這意味著該樹所有的元素可以用某
平衡二叉搜尋樹:AVL樹的實現與分析 以及 統一重平衡演算法 (C++)
平衡二叉搜尋樹 既然二叉搜尋樹的效能主要取決於高度,故在節點數目固定的前提下,應儘可能地降低高度。 相應地,應儘可能地使兄弟子樹的高度彼此接近,即全樹儘可能地平衡。 等價變換 等價二叉搜尋樹:若兩棵二叉搜尋樹的中序遍歷序列相同,則稱它們彼此等價;反之亦然。
介紹與總結
自由 上進 工作 職業方向 pytho 崗位 sql 過去的 碼農 自我介紹 211606349;我是倔強的蔡晨旸;我的愛好是聽音樂;我最喜歡的是麻辣香鍋(四堂);堅持,不放棄才會贏。 (1)回想一下你初入大學時對本專業的暢想。 1.當初你是如何做出選擇軟件工程專業的決定的
不平衡資料分類演算法介紹與比較
介紹 在資料探勘中,經常會存在不平衡資料的分類問題,比如在異常監控預測中,由於異常就大多數情況下都不會出現,因此想要達到良好的識別效果普通的分類演算法還遠遠不夠,這裡介紹幾種處理不平衡資料的常用方法及對比。 符號表示 記多數類的樣本集合為L,少數類的樣本集合為S。
貪心演算法,遞迴演算法,動態規劃演算法比較與總結
一般實際生活中我們遇到的演算法分為四類: 一>判定性問題 二>最優化問題 三>構造性問題 四>計算性問題 而今天所要總結的演算法就是著重解決 最優化問題 《演算法之道》對三種演算法進行了歸納總結,如下表所示: 分
機器學習 (七) 決策樹演算法研究與實現
前言 從決策樹這三個字中我們既可以看出來它的主要用途幫助決策某一類問題,樹是輔助我們來決策用的,如下圖一個簡單的判斷不同階段人年齡的圖: &
樹的整理與總結
1.二叉樹——四種遍歷(下標) #define MAXN 100 struct node { int data; int lchild = -1; int rchild = -1; }tree[MAXN]; void preorder(int root) { if (r
深度學習常見演算法介紹與比較
很多人都有誤解,以為深度學習比機器學習先進。其實深度學習是機器學習的一個分支。可以理解為具有多層結構的模型。具體的話,深度學習是機器學習中的具有深層結構的
排序演算法——比較與總結
排序演算法1——圖解氣泡排序及其實現(三種方法,基於模板及函式指標) 排序演算法2——圖解簡單選擇排序及其實現 排序演算法3——圖解直接插入排序以及折半(二分)插入排序及其實現 排序演算法4——圖解希爾排序及其實現 排序演算法5——圖解堆排序及其實現 排序演算法6——圖解歸併排序及其遞迴與非
決策樹演算法原理 與 Python實現
轉自: https://blog.csdn.net/huahuazhu/article/details/73167610?locationNum=2&fps=1 ###########################################
K-D樹演算法的一些總結
在2016年ACM ICPC青島站的比賽中,一道K-D樹問題成為了金銀牌的分界線,最後由我們隊一個強力隊友寫出了該題,其實那題本來該由我負責的,都怪我學藝不精。 k-d樹(k-dimensional樹的簡稱),是一種分割k維資料空間的資料結構。主要應用於多維空間關鍵
PAT1123 AVL樹的調整與判斷完全二叉樹
解析:這題我學了一天AVL樹的調整,建好了樹,又用了一個多小時嘗試各種方法判斷是否為完全二叉樹,最後敗在了輸出層次遍歷上。。 解題步驟: 建立AVL樹,其中涉及AVL樹的四種調整 輸出層次遍歷,用佇列輸出,不能用stack! 判斷一棵樹是否為完全二叉樹,可以給每個節點
隱馬爾可夫模型學習筆記(一):前後向演算法介紹與推導
學習隱馬爾可夫模型(HMM),主要就是學習三個問題:概率計算問題,學習問題和預測問題。概率計算問題主要是講前向演算法和後向演算法,這兩個演算法可以說是隱馬爾可夫的重中之重,接下來會依次介紹以下內容。 隱馬爾可夫模型介紹 模型的假設 直接計演算法,前向演算法,後向演
webpack4介紹與總結
webpack是目前最火的打包工具,本文以最新的webpack4為背景,從概念方面介紹webpack是什麼、能給我們帶來什麼好處以及如何配置。 由於web應用擴充套件地得極其迅猛,前端技術也是日新月異,前端的苦不是有多難學,而是我剛學完,這東西就被淘汰了(手動哭臉)。框架方
AVL樹的插入與刪除(均為遞迴實現)
一. 引言 AVL樹是帶有平衡條件的二叉查詢樹.這個平衡條件必須要容易保持,而且它必須保證樹的深度是O(logN).一顆AVL樹是其每個節點的左子樹和右子樹的高度最多差一的二叉查詢樹. 主要介紹插入演算法和刪除演算法. 二. AVL樹的結點定義: t
匈牙利演算法—介紹與基本用途
匈牙利演算法應用於二分圖(即可以分為兩大部分,且個部分內不連線的圖)匹配的問題,它的時間複雜度為O(nm)。它的基本原理是增廣路。它的用途主要有三:1、單純二分圖匹配;2、最小點覆蓋;3、最大獨立集。下
Kruskal演算法介紹與實現
最小生成樹(MinimumSpanning Tree,MST)或者稱為最小代價生成樹:對無向連通圖的生成樹,各邊的全值總和稱為生成樹的權,權最小的生成樹稱為最小生成樹。 構造最小生成樹的準則有三條: (1)必須只使用該網路中的邊來構造最小生成樹; (2)必須使用且僅使用n
幾種排序演算法介紹與效能分析
本文以對整形陣列升序排序為例,列舉了排序的幾種演算法及相應的Java實現,並在本文最後給出這幾種演算法的效能分析圖表。 1、插入排序 基本思路:在每次迴圈中把一個元素插入到已經排序的部分序列裡的合適位置,使得到的序列仍然是有序的。 實現: void sort(int a