二叉链表最新视觉报道_二叉链表存储结构(2024年12月全程跟踪)
数据结构笔记 哎呀,期末考试又要来了,是不是还在为数据结构的复习发愁呢?别担心,我来帮你整理了一些重点知识,绝对干货满满,绝对让你轻松过关! Map结构复习 Map结构的核心是键值对,每个键对应一个值。默认情况下,Map是无序的,但你可以通过某些方法将其变为有序。比如,你可以按键的顺序来遍历Map,或者按值的顺序来遍历。这样就能保证Map中的元素是有序的啦! 优先队列与堆 𓊤 队列和堆是数据结构中非常重要的概念。优先队列是一种特殊的队列,它的元素按照优先级来排序。而堆则是一种特殊的树形结构,它的根节点总是最大的元素。这两个结构在很多算法中都有应用,比如Dijkstra算法和堆排序。 二叉树与二叉搜索树 𒊤树是一种非常经典的数据结构,它的每个节点最多有两个子节点。而二叉搜索树则是二叉树的一种特殊形式,它的左子树的所有节点值都小于根节点,右子树的所有节点值都大于根节点。二叉搜索树的遍历方式有很多种,比如中序遍历、前序遍历和后序遍历。 数组与链表 数组和链表是两种非常基础的数据结构。数组的所有元素都是连续存储的,所以访问一个元素的时间复杂度是O(1)。而链表的所有元素是通过指针连接的,访问一个元素的时间复杂度是O(n)。这两种数据结构各有优缺点,具体使用哪种要根据实际情况来定。 其他重要概念 除了以上提到的几种数据结构,还有一些其他的概念也非常重要。比如图、堆、栈、队列等。这些数据结构在各种算法中都有广泛的应用。比如图可以用来表示复杂的关系网络,堆可以用来实现优先队列和堆排序,栈可以用来实现后缀表达式计算等。 希望这些笔记能帮到你,祝大家期末考试顺利过关!如果还有什么不明白的地方,欢迎留言讨论哦!
扣高频算法全解析,刷题不再迷茫! 链表类 力扣上常见的链表问题包括:反转链表、LRU缓存、寻找链表中的环、奇偶链表、分割链表等。通过针对性练习,可以更清晰地掌握这些算法。 排列类 排列类问题主要考察对数组和字符串的操作,如合并排序数组、旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习,可以提升对数据结构的理解和操作能力。 哈希表 哈希表是力扣中常见的数据结构之一,常用于解决字符串匹配、查找元素、统计频率等问题。通过练习这些算法,可以更好地掌握哈希表的使用技巧。 双指针 双指针算法在力扣中应用广泛,如寻找两个数之和、合并两个有序数组、寻找最长公共子串等。通过这些练习,可以提升对双指针算法的理解和应用能力。 法 法是一种高效的搜索算法,适用于有序数据的查找。在力扣中,常见的二分法问题包括搜索旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习,可以更好地掌握二分法的应用技巧。 搜索树 𓊤搜索树是一种重要的数据结构,常用于解决各种搜索和排序问题。在力扣中,常见的二叉搜索树问题包括构建二叉搜索树、查找节点、插入节点等。通过这些练习,可以更好地掌握二叉搜索树的操作技巧。 栈和队列 栈和队列是两种基本的数据结构,常用于解决各种实际问题。在力扣中,常见的栈和队列问题包括设计浏览器历史、计算最长递增子序列等。通过这些练习,可以更好地掌握栈和队列的应用技巧。 其他常见算法 除了以上几种类型的问题,力扣上还有很多其他常见的算法问题,如动态规划、贪心算法、分治算法等。通过全面练习这些算法,可以提升整体刷题效率和准确性。
实习周记:10.9-10.15 10/9 今天我首先解决了一个关于链表设计的问题。这类题目需要你在初始化时设置大小,感觉很有挑战性。接着,我尝试用双指针方法删除重复项,效果还不错。整体数据表现良好。后来,我看到其他评论区的解答,发现使用快慢指针的方法更高效,当fast != slow-2时即可。 10/10 终于开始复习BFS和DFS了,主要集中在了BFS上。第一题是关于二叉树的,思路很清晰,对树的结构有了一些回忆。第二题起初觉得挺难,但后来发现其实和第一题类似,只是需要统计index,l=2k, r=2k+1,然后每次都统计,留下最大值即可。思路非常清晰。 10/11 复习BFS的第二天,第一题是很标准的BFS题目,矩阵的层序遍历。我用了老方法,保存当前遍历的元素,然后在之后把save = nxt进行下一层的遍历。题目解答用了deque的popleft方法,即FIFO,似乎能提升时间复杂度。 10/12 这题看起来是检查二叉树的,感觉还好,但思路上有要求。 10/13 偷懒一天。 10/14 这题是找能被三除的最大和。我最初的思路是对的,就是算完sum后找最小的数减去。这里的思想是:除三的余数0、1、2:0就直接返回;1有可能是两个余2和一个余1;2有可能是两个余1和一个余2。然后找就好。 10/15 今天是一题贪心问题。最初的思想不太正确,这道题需要考虑到输入字母的顺序以及选择最小的顺序列。我本来想用ord()来算,然后第一个*10,但感觉写不出来。后来看了答案,发现答案的思路很好,使用了collections.Counter(s)来计算频率(这个是为了判断字母能否在之后出现),然后用stack来算,只要比较最顶端的栈内字母是否大于当前的字母,以及如果大于的话,这个字母之后会不会再次出现。如果会再次出现,肯定是之后的再加入更好,把这个字母弹出去(用while去弹出去所有符合条件的)。然后把这个加进去,减去他的count。
力扣适合什么人刷 嘿,朋友们!如果你觉得生活有点无趣,不妨试试力扣(LeetCode)。这个平台上有各种高频算法题,按照题目类型分类整理,难度也分级标注了对应的题号。无论你是留学生还是其他开发者,都可以在这里找到适合自己的挑战。 链表类 链表反转:LeetCode 206 链表循环检测:LeetCode 141 链表分割:LeetCode 725 链表加法:LeetCode 445 链表删除节点:LeetCode 19 链表排序:LeetCode 143 哈希表 LRU缓存:LeetCode 146 整数转罗马数字:LeetCode 12 矩阵零元素:LeetCode 73 堆 最大堆:LeetCode 264 多数元素:LeetCode 169 合并排序数组:LeetCode 88 K个最大元素:LeetCode 692 栈 栈操作:LeetCode 173 二叉树迭代器:LeetCode 1249 最小移除数:LeetCode 71 最长有效括号:LeetCode 32 去重排序:LeetCode 20 双指针 双指针法:LeetCode 454 最长回文子串:LeetCode 5 最长重复字符:LeetCode 184 其他类型 回文检测:LeetCode 234 最长上升子序列:LeetCode 56 最长重复字符:LeetCode 202 去重排序:LeetCode 287 最长有效括号:LeetCode 341 这些题目不仅能帮助你提升编程能力,还能让你在挑战中找到乐趣。快来试试吧!ꀀ
八周刷透LeetCode,面试轻松过关! 在加拿大大厂的面试中,几乎每轮都会考察几道算法题目。然而,LeetCode的题库超过2500题,全刷并不现实。对于谟槕学生来说,根据这个刷题攻略,大概刷够250-300题就差不多了。 总结了几个刷题小技巧: 在时间和精力有限的情况下,可以选择性地刷题。必须熟练掌握非常重要的算法,例如二分法、字符串、模拟法、二叉树、链表、递归、BFS、DFS、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树和动态规划; 温故知新,最好每隔一段时间重新刷最经典的题目,这样对算法和题目的理解会越来越到位; 做好总结非常重要,特别是对于那些没有思路的题目,可以参照其他人的解法,思考有哪些题目也是类似解法。
湖北大学计算机专硕数据结构考点全解析 根据往届学长学姐的总结,以下是一些重要的知识点和代码片段,供大家参考(不代表官方)。 线性表基本概念、顺序表、链表基础 线性表是数据结构中最基本的概念之一,主要包括顺序表和链表。顺序表是用一段连续的内存空间存储元素,而链表则是通过指针连接元素。 单链表操作(头插、尾插) 单链表是最常见的链表类型,操作包括头插和尾插。头插是在链表头部插入元素,尾插是在链表尾部插入元素。 栈和队列 栈和队列是两种常见的线性数据结构。栈支持后进先出(LIFO)的操作,而队列支持先进先出(FIFO)的操作。 树和二叉树 树是一种层次型的数据结构,二叉树是树的一种特殊形式。树的遍历方式包括先序遍历、中序遍历和后序遍历,二叉树的插入、删除和构造也是重要的考点。 图的基本概念 图是一种非线性数据结构,主要用于表示节点之间的关系。图的基本操作包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。 查找和排序 查找和排序是数据结构中的两大类操作。查找包括顺序查找和二分查找,排序包括冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序和基数排序等。 哈希表和拉链法 哈希表是一种基于哈希函数的数据结构,用于快速查找元素。拉链法是哈希表的一种常见实现方式。 其他重要知识点 除了以上提到的知识点,还有一些重要的考点,如数组的定义(上下三角形)、半(两个next表格)、并查集、二叉排序树、平衡二叉树、哈夫曼树、最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键路径等。 重点代码 根据往届经验,查找、链表、树等部分的代码是重点,需要重点关注。特别是二叉树的遍历、图的深度优先搜索和广度优先搜索等操作。 希望这些信息对大家有所帮助,祝大家考试顺利!
九周刷题计划,速提算法力! 쬤𘀥诼掌握链表、栈、队列等基础数据结构,并完成20道相关算法题。 第二周:深入学习排序算法和贪心算法,完成20道算法题。 쬤𘉥诼探索二叉树和二叉搜索树,解决20道相关算法题。 第四周:学习二分查找和回溯算法,挑战30道高级算法题。 第五周:掌握动态规划高级算法,完成30道相关算法题。 鉴于时间和精力的限制,建议有针对性地准备面试。关键算法如二分查找、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、广度优先搜索、深度优先搜索、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树、动态规划等需要精通。 因此,我总结了九周的高效刷题计划,希望能帮助大家在面试中脱颖而出。
亚马逊SDE面试必备14道编程题 根据学生面试经验和bootcamp导师的经验,总结了亚马逊SDE面试中最常考的14道编程题,转码或计算机科学专业的同学可以参考: 1⃣️ K个最大元素:从一个大文件或数组中找到最大的K个元素。 2⃣️ 哈希问题:找到一个三元组a、b、c,使得aⲠ= bⲠ+ cⲣ这个问题有多种变化,如找到和为0的三元组或给定和的配对。所有这些问题都可以通过哈希高效解决。 3⃣️ 二叉树遍历:包括左视图、右视图、顶视图、底视图、层的最大值、最小值、子和属性、直径等。 4⃣️ 二叉树转双向链表:将二叉树转换为双向链表。 5⃣️ 剩余的题目请参考上面的内容。大家可以提前准备,祝大家早日拿到offer!
如何通过编程练习提升逻辑思维能力 提升编程中的逻辑思维能力是一个逐步积累的过程,以下是一些实用的方法: 掌握编程基础 熟悉编程语言的基本语法,包括变量、数据类型、控制结构(如循环和条件语句)以及函数。这是构建逻辑思维的基础。 理解算法和数据结构,学习常见的排序和搜索算法,以及数组、链表、栈、队列、树和图等数据结构。了解它们的特点和应用场景,有助于更高效地解决问题。 ꠧ苧𛃤从简单的编程问题开始,如打印数字序列或判断质数。通过这些练习,逐渐熟悉编程的思维方式和解题步骤。 随着能力的提升,尝试解决更复杂的问题,如动态规划问题或图的遍历问题。在解决这些问题的过程中,不断锻炼自己的逻辑思维能力。 参加编程竞赛,如ACM国际大学生程序设计竞赛或蓝桥杯。竞赛中的问题通常具有较高的难度和挑战性,能够促使你快速提升逻辑思维能力。 分析优秀代码 阅读开源项目,寻找优秀的编程项目并分析其代码。学习项目的架构、设计模式和算法实现,了解他人的编程思路和技巧。 研究经典算法的实现方式,如快速排序和二叉树遍历,比较它们的优缺点,从中汲取经验。 遵循良好的代码规范,使代码具有可读性和可维护性。清晰的代码结构有助于你更好地理解和分析问题,从而提升逻辑思维能力。 蠨🐧襷奅𗨾 助思考 在解决问题之前,可以先绘制流程图或思维导图,梳理问题的解决思路。这有助于你更直观地理解问题的逻辑结构,避免思维混乱。 在编程过程中,使用调试工具,如断点调试或输出中间结果。通过调试工具,可以逐步跟踪程序的执行过程,找出问题所在,同时也能加深对程序逻辑的理解。 培养问题解决能力 将复杂问题分解为若干个小问题,分别解决每个小问题,最后将它们组合起来。这种方法可以降低问题的难度,使你更容易找到解决方案。 尝试用不同的方法解决同一个问题。这可以拓宽你的思维方式,提高解决问题的能力。 在解决问题后,及时反思和总结解题过程。分析自己的思路是否正确,有哪些地方可以改进。通过不断地反思和总结,逐渐提升逻辑思维能力。
力扣怎么刷 面试大公司时,算法题是必不可少的。然而,LeetCode的题海战术,2500多道题目,全部刷一遍确实不现实。对于留学的小伙伴们来说,如何高效刷题拿到好offer呢?这里有几个小秘诀: 挑重点:面试时间宝贵,选择关键算法进行练习,如二分搜索、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、BFS、DFS、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树和动态规划。这些算法必须熟练掌握; 定期复习:经典题目是复习的关键。定期回顾这些题目,可以加深对算法的理解; 做好笔记:遇到难题时,看看别人的解题方法,想想还有哪些题目可以用同样的方法解决。 我制定了一个八周的刷题计划,希望能帮助大家更好地准备面试。
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27w">三叉链表是<a target="
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二叉链表的生成算法流程图,写出二叉链表的生成程序代码
孩子兄弟链表存储结构孩子兄弟链表存放,又称为"左子/右兄"二叉链式
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