如何插入到实现为二叉树的二进制最大堆中？
在作为二叉树实现的二进制最大堆中(其中每个节点存储指向其父节点、左子节点和右子节点的指针)，如果有指向堆根的指针，将如何实现插入操作？应该发生的是节点首先作为最后一行的最后一个元素被插入。对于基于数组的实现，您可以添加到数组中，但是对于基于树的实现，您如何找到正确的位置呢？
共有3个答案
为了找到新节点应该插入的确切位置，我们使用二进制堆大小的二进制表示。这需要O（log N），然后我们把它泡起来，它需要O（log N）。所以插入操作需要O（log N）…有关详细解释，请查看我博客中关于二进制堆的文章-
http://theoryeofprogramming . com/2015/02/01/binary-heaps-and-heap sort-algorithm/
我希望这对你有帮助，如果有，请告诉我…！☺
如果您将新顶点挂在树的任何一片叶子下(作为左边或右边的后继者，没有关系)，然后从这个新顶点到顶部修复堆(也就是说，对于每隔一个有后继者的顶点，如果需要，与更大的后继者交换并向上爬)，您的新元素将找到它的正确位置，而不会破坏堆。然而，这只能保证每隔一次插入操作花费O(h)时间，其中h是树的最大高度。显然，最好将heap表示为一个数组，因为这样可以保证每个插入操作花费O(logN)时间。
在这个老问题中，我给出了一个简短的算法，它使用数字k的二进制表示，以便在自顶向下遍历中找到从二进制堆中选择第k个节点的方法。假设您跟踪二进制堆的显式树表示中的节点数量，您可以执行以下操作来执行插入操作:
- 使用上面的算法，确定新节点应该去哪里，然后在那个位置插入节点。
- 通过重新连接树以与其父节点交换，或者通过交换节点及其父节点的数据字段，直到元素处于其最终位置，不断向上冒泡节点。
希望这有帮助！
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本文向大家介绍Python3实现二叉树的最大深度，包括了Python3实现二叉树的最大深度的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 问题提出： 给定一个二叉树，找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 解决思路：递归法求解。从根结点向下遍历，每遍历到子节点depth+1。 代码实现(￣▽￣)： 时间和空间消耗： 以上就是本文的
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二叉搜索树（BST）和二叉树（BT）中的插入有什么区别？我知道，在BST中，您将新节点的值与根进行比较，如果较小，则添加到其左侧，如果较大，则将其添加到根的右侧。BT的程序是否相同？如果没有，插入和移除的步骤是什么？
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我最近完成了一个项目的二进制搜索树，我正在工作。很顺利，我学到了很多。然而，现在我需要实现一个常规的二叉树...出于某种原因，这让我难倒了。 我正在寻找一种方法来做我的InsertNode功能... 通常在BST中，您只需检查数据 有谁能帮我实现一个函数，只需将一个新节点从左到右不按特定顺序添加到二叉树中？ 以下是我的BST插页：
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6.10.1.结构属性 为了使我们的堆有效地工作，我们将利用二叉树的对数性质来表示我们的堆。 为了保证对数性能，我们必须保持树平衡。平衡二叉树在根的左和右子树中具有大致相同数量的节点。 在我们的堆实现中，我们通过创建一个 完整二叉树 来保持树平衡。 一个完整的二叉树是一个树，其中每个层都有其所有的节点，除了树的最底层，从左到右填充。 Figure 1 展示了完整二叉树的示例。 Figure 1 完
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我将完整子树定义为所有级别都已满且最后一个级别左对齐的树，即所有节点都尽可能左对齐，我希望找到树中最大的完整子树。 一种方法是对每个节点作为根执行这里概述的方法，这将花费O（n^2）时间。 有更好的方法吗？
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堆属性说： 如果A是B的父节点，则节点A的键相对于节点B的键进行排序，并在堆中应用相同的排序。要么父节点的键总是大于或等于子节点的键，最高键在根节点（这种堆称为最大堆），要么父节点的键小于或等于子节点的键，最低键在根节点（最小堆）。 但是为什么在这个wiki中，二进制堆必须是一个完整的二叉树呢？在我的印象中，堆属性并不意味着这一点。