题目描述 希望将上面数组用js转化成下面格式,请问如何实现呢
有个以下格式的省市区数组对象: 请问如何用Ts变为以下格式的二维数组?
vue 有没有横向树图,echarts那个树图不太好看?
翻到祖师爷代码,发现树结构的数据是后端通过递归去生成的,效率非常低,请问有什么方法可以优化吗?
def isSameTree(p, q): if p == None and q == None: return True elif p and q : return p.val == q.val and isSameTree(p.left,q.left) and isSameTree(p.right,q.right) else : return False
def maxDepth(root): if not root: return 0 return max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1
class Node(object): def __init__(self, data, left=None, right=None): self.data = data self.left = left self.right = right tree = Node(1, Node(3, Node(7, Node(0)), Node(6)), Node(2, Node
给定一个数组,构建二叉树,并且按层次打印这个二叉树
对于我们最后的图算法,让我们考虑一个在线游戏设计师和网络收音机提供商面临的问题。 问题是他们想有效地将一条信息传递给任何人和每个可能在听的人。 这在游戏中是重要的,使得所有玩家知道每个其他玩家的最新位置。 对于网络收音机是重要的,以便所有该调频的收听者获得他们需要的所有数据来刷新他们正在收听的歌曲。 Figure 9 说明了广播问题。 Figure 9 这个问题有一些强力的解决方案,所以先看看他们
现在我们已经证明保持 AVL树的平衡将是一个很大的性能改进,让我们看看如何增加过程来插入一个新的键到树。由于所有新的键作为叶节点插入到树中,并且我们知道新叶的平衡因子为零,所以刚刚插入的节点没有新的要求。但一旦添加新叶,我们必须更新其父的平衡因子。这个新叶如何影响父的平衡因子取决于叶节点是左孩子还是右孩子。如果新节点是右子节点,则父节点的平衡因子将减少1。如果新节点是左子节点,则父节点的平衡因子将
在我们继续之前,我们来看看执行这个新的平衡因子要求的结果。我们的主张是,通过确保树总是具有 -1,0或1 的平衡因子,我们可以获得更好的操作性能的关键操作。 让我们开始思考这种平衡条件如何改变最坏情况的树。有两种可能性,一个左重树和一个右重树。 如果我们考虑高度0,1,2和3的树,Figure 2 展示了在新规则下可能的最不平衡的左重树。 Figure 2 看树中节点的总数,我们看到对于高度为0的
在上一节中,我们考虑构建一个二叉搜索树。正如我们所学到的,二叉搜索树的性能可以降级到 $$O(n)$$ 的操作,如 get 和 put ,如果树变得不平衡。在本节中,我们将讨论一种特殊类型的二叉搜索树,它自动确保树始终保持平衡。这棵树被称为 AVL树,以其发明人命名:G.M. Adelson-Velskii 和E.M.Landis。 AVL树实现 Map 抽象数据类型就像一个常规的二叉搜索树,唯一
随着二叉搜索树的实现完成,我们将对已经实现的方法进行快速分析。让我们先来看看 put 方法。其性能的限制因素是二叉树的高度。从词汇部分回忆一下树的高度是根和最深叶节点之间的边的数量。高度是限制因素,因为当我们寻找合适的位置将一个节点插入到树中时,我们需要在树的每个级别最多进行一次比较。 二叉树的高度可能是多少?这个问题的答案取决于如何将键添加到树。如果按照随机顺序添加键,树的高度将在 $$log2
二叉搜索树依赖于在左子树中找到的键小于父节点的属性,并且在右子树中找到的键大于父代。 我们将这个称为 bst属性。 当我们如上所述实现 Map 接口时,bst 属性将指导我们的实现。 Figure 1说明了二叉搜索树的此属性,展示了没有任何关联值的键。请注意,该属性适用于每个父级和子级。 左子树中的所有键小于根中的键。 右子树中的所有键都大于根。 Figure1 现在你知道什么是二叉搜索树,我们将
在我们看实现之前,先来看看 map ADT 提供的接口。你会注意到,这个接口与Python 字典非常相似。 Map() 创建一个新的空 map。 put(key,val) 向 map 中添加一个新的键值对。如果键已经在 map 中,那么用新值替换旧值。 get(key) 给定一个键,返回存储在 map 中的值,否则为 None。 del 使用 del map[key] 形式的语句从 map 中删除