今天是小浩算法 “365刷题计划” 二叉树入门 - 整合篇。本篇作为入门整合篇，已经砍去难度较大的知识点，所有列出的内容，均为必须掌握。因为很长，写下目录：
在之前的系列中。我们学习了DFS、BFS，也熟悉了平衡二叉树，满二叉树，完全二叉树，BST（二叉搜索树）等概念。在本节中，我们将学习一种二叉树中常用的操作 -- 剪枝。这里额外说一点，就本人而言，对这个操作以及其衍化形式的使用会比较频繁。因为我是做规则引擎的，在规则引擎中，我们会有一个概念叫做决策树，那如果一颗决策树完全生长，就会带来比较大的过拟合问题。因为完全生长的决策树，每个节点只会包含一个样本。所以我们就需要对决策树进行剪枝操作，来提升整个决策模型的泛化能力（ML概念）... 听不懂也没关系，简单点讲，就是我觉得这个很重要，或者每道算法题都很重要。如果你在工作中没有用到，不是说明算法不重要，而可能是你还不够重要。
假设有一棵树，最上层的是root节点，而父节点会依赖子节点。如果现在有一些节点已经标记为无效，我们要删除这些无效节点。如果无效节点的依赖的节点还有效，那么不应该删除，如果无效节点和它的子节点都无效，则可以删除。剪掉这些节点的过程，称为剪枝，目的是用来处理二叉树模型中的依赖问题。
在二叉树中最重要的操作莫过于遍历，即按照某一顺序访问树中的所有节点。二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历都有递归和循环两种不同的实现方法。每种遍历的递归实现都比循环实现要简洁很多。下面分享一个关于二叉树遍历到笔试题： 给定一棵完全二叉树，即树中的每一个节点有2个子节点或者没有子节点，每一个节点的值小于等于它的子节点的值。请找出该树中第二小的值。如果没有第二小的值，请给出-1； 解题思路：画图举例解决问题，如下图所示，根节点是1，每一个节点的值小于等于它的子节点的值，访问根节点后再先后访问左子树和
在蓝桥杯的比赛中，深度优先搜索（DFS，Depth-First Search）算法是一种常用的搜索算法，它通过尽可能深地搜索树的分支，来寻找解决方案。由于其简单和易于实现的特性，DFS成为解决问题的强大工具，尤其是在数据规模较小的情况下。数据在100以内一般使用dfs
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深度优先遍历（DFS，全称为 Depth First Traversal），是我们树或者图这样的数据结构中常用的⼀种遍历算法。这个算法会尽可能深的搜索树或者图的分支，直到一条路径上的所有节点都被遍历完毕，然后再回溯到上一层，继续找⼀条路遍历。
从西瓜书和统计学习方法中学习了决策树的相关知识，同时在网上查找了树的知识点，最重要的是二叉树和树3种的遍历方式
输入: n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ]
递归是一种重要的编程技巧，通过在函数内部调用自身来解决问题。递归函数的编写和调用在算法中起着关键作用。本篇博客将详细解释递归函数的概念，展示递归函数的编写和调用过程，并通过实例代码演示递归在解决问题中的应用。
排列方案的生成：根据字符串排列的特点，考虑深度优先搜索所有排列方案。即通过字符交换,先固定第1位字符( n种情况)、再固定第2位字符(n-1种情况)、...、最后固定第n位字符(1种情况)。
欢迎各位读者阅读本篇技术博客！二叉树是计算机科学中常见的数据结构，它的特性和应用无处不在。本文将重点介绍二叉树的前序、中序和后序遍历，并讨论如何利用这些遍历方式解决一些常见的问题，包括查找两个节点的最近公共祖先和计算两个节点之间的距离。通过本文的学习，您将深入了解这些核心概念，并获得代码示例来应对实际问题。
输入一棵二叉树的根节点，判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意节点的左右子树的深度相差不超过1，那么它就是一棵平衡二叉树。
在二叉树系列中，我们已经不止一次，提到了回溯，例如二叉树：以为使用了递归，其实还隐藏着回溯。
当我们对普通的二叉树进行遍历时需要使用栈结构做重复性的操作。线索二叉树不需要如此，在遍历的同时，使用二叉树中空闲的内存空间记录某些结点的前趋和后继元素的位置（不是全部）。这样在算法后期需要遍历二叉树时，就可以利用保存的结点信息，提高了遍历的效率。使用这种方法构建的二叉树，即为“线索二叉树”。
思路：平衡二叉树的条件：左子树是平衡二叉树，右子树是平衡二叉树，左右子树高度不超过 1。
在当今这个人工智能时代，似乎人人都或多或少听过机器学习算法；而在众多机器学习算法中，决策树则无疑是最重要的经典算法之一。这里，称其最重要的经典算法是因为以此为基础，诞生了一大批集成算法，包括Random Forest、Adaboost、GBDT、xgboost，lightgbm，其中xgboost和lightgbm更是当先炙手可热的大赛算法；而又称其为之一，则是出于严谨和低调。实际上，决策树算法也是个人最喜爱的算法之一（另一个是Naive Bayes），不仅出于其算法思想直观易懂（相较于SVM而言，简直好太多），更在于其较好的效果和巧妙的设计。似乎每个算法从业人员都会开一讲决策树专题，那么今天本文也来达成这一目标。
给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。
首先要理解一个概念：什么是平衡二叉树，如果某二叉树中任意的左右子树深度相差不超过1，那么他就是一颗平衡二叉树。如下图：
其实就是递归中加多一个判断环路的步骤。建议再看看二叉树中序遍历的递归写法，更能体会出深度优先搜索算法是用栈实现的。二叉树遍历
Medium 难度主要考察结合二叉树性质的 CRUD 操作，而这一切的基础都离不开遍历二叉树。
Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一种实现，通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。
在本文中，将分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于不同经验水平的程序员，囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
其中最重要的一个更新是支持了递归算法的可视化，而且可视化的方式可以说是我之前系列文章所阐述的算法思想的的具体实现，我真的动手把抽象的思想给展示出来了，绝对可以帮助你更好的理解算法的本质！
据我了解，相当一部分同学不是科班出身，以至于对“数据结构”和“算法”的基础概念都不是很清晰，这直接导致很多人在看到有关这部分的内容就会望而却步。
据我了解，前端程序员有相当一部分不是科班出身，以至于对“数据结构”和“算法”的基础概念都不是很清晰，这直接导致很多人在看到有关这部分的内容就会望而却步。
二叉树是一种常见的数据结构类型，我们经常会遇见二叉树类型的题目，但是我们很多人对二叉树还是不是很清楚下面我们就来简单介绍一下二叉树。
题目描述：输入一颗二叉树的跟节点和一个整数，打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。路径定义为从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。(注意: 在返回值的 list 中，数组长度大的数组靠前)
决策树decision tree分类法是一种简单但广泛使用的分类技术。以是否贷款违约的二分类问题为例，当我们希望根据给定的训练集习得一个模型对新出现的贷款人进行分类时，经常需要从大量的贷款申请单中识别出来哪些贷款人是劣质的贷款人（容易拖欠贷款）。想象一下客户经理和助手针对一个贷款者进行的如下对话：
给定一个二叉树和一个目标和，判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和。
人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下CART算法。
分治算法的基本思想是将一个大问题分解成若干个子问题，递归地解决每个子问题，然后将每个子问题的解合并起来得出整个问题的解。分治算法的基本步骤为：
没错，本篇是上一篇《好的，BFS，又学废了！》的姊妹篇，意在通过简单回顾拾起学了忘、又忘了学的基础数据结构；
递归是一种强大的编程技术，它允许函数在执行过程中调用自身。递归在解决许多问题时非常有效，例如数学中的阶乘和斐波那契数列等。本篇博客将介绍递归的概念与原理，并通过实例代码演示它们的应用。
您可以使用一个栈来存储节点，以便在遍历二叉树时进行回溯。由于您要求不能修改树的结构，我们需要在原树上进行操作。以下是一个可能的解决方案：
前面两篇博客介绍了线性表的顺序存储与链式存储以及对应的操作，并且还聊了栈与队列的相关内容。本篇博客我们就继续聊数据结构的相关东西，并且所涉及的相关Demo依然使用面向对象语言Swift来表示。本篇博客我们就来介绍树结构的一种：二叉树。在之前的博客中我们简单的聊了一点树的东西，树结构的特点是除头节点以外的节点只有一个前驱，但是可以有一个或者多个后继。而二叉树的特点是除头结点外的其他节点只有一个前驱，节点的后继不能超过2个。 本篇博客，我们只对二叉树进行讨论。在本篇博客中，我们对二叉树进行创建，然后进行各种遍历
这几道题是DFS（深度优先遍历）的应用题，我们做的比较多的是将DFS应用到二叉树上，在二叉树上进行深度优先搜索，这也是我们熟知的DFS应用的方式，但是上面的四道题，基本都是类似于在二维网格进行深度优先遍历，那么这种深度优先搜索的方式是如何应用的呢？读者暂时不要着急，我们一起看下面的四道例题的详解，就知道深度优先搜索是是如何应用到了类似于二维网格中的。
二叉树( binary tree )是有限节点集合构成的结构，其结构的递归定义为：
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
2.ID3和C4.5算法可以处理实数特征吗？如果可以应该怎么处理？如果不可以请给出理由？
推荐导读：本篇为树模型系列第三篇，旨在从最简单的决策树开始学习，循序渐进，最后理解并掌握复杂模型GBDT，Xgboost，为要想要深入了解机器学习算法和参加数据挖掘竞赛的朋友提供帮助。
从数据存储来看，数组存储方式和树的存储方式可以相互转换，即数组可以转换成树，树也可以转换成数组，看右面的示意图。
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