树使用递归遍历非常方便，如果将代码拉伸开来，我们能否是否非递归代码来实现呢？当然是可以的，我们只要把递归的循环步骤修改为while就可以了。...但我们需要借用到STL的栈模型来实现这个需求，具体的步骤如下： 步骤1： 如果结点有左子树，该结点入栈，并放弃其左子树； 如果结点没有左子树，访问该结点； 步骤2： 如果结点有右子树，重复步骤1； 如果结点没有右子树...= nullptr) { // 该结点入栈 st.push(tree); // 并继续向下找左子树 tree = tree->leftChild; } // 返回传递进来的 tree 最深的左子树 return...myTreeOrder(TirTNode* tree) { std::stack st; TirTNode* pLeft = findLeft(tree, st); // 返回回来的是没有左子树的节点...在函数内部会自动打印出每个节点的内容。 myTreeOrder(&treeA);
前序遍历 解法1： 图画的有点难看 说一下大概思路 1.借助一个栈 把root扔进栈中 2.此时栈中有一个root元素 一直判断栈为空即可 3.其次栈内先放右树元素 再放左边元素 因为栈是先进后出原理...} return list; } 思路： 1.先看内部循环 先让cur走完左子树 并且加入到list中 2.左子树走完 走右子树 弹出顶部元素 并且访问它的右子树...3.外层循环 当走完右树 可能cur判空 但是栈不为空 所有得加上判空 不然栈内没出完 中序遍历 public List inorderTraversal(TreeNode...可以直接出栈 并且打印 同时一定得记录这次打印的位置（prev） if (top.right == null || top.right == prev)这一行检查栈顶节点top的右子树： 如果右子树为空...将A出队列同时 把A的左和右放入队列 此时队列数量为2
二 叉树是一种非常重要的数据结构，很多其它数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的。对于二叉树，有前序、中序以及后序三种遍历方法。...因为树的定义本身就是 递归定义，因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。而对于树的遍历若采用非递归的方法，就要采用栈去模拟实现。...在三种遍历中， 前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现，非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。 一.前序遍历 前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。 ...1.递归实现 void in_order(BTree* root) { //必不可少的条件,递归的出口 if(root !... 后序遍历的非递归实现是三种遍历方式中最难的一种。
#include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <algorithm> ...
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。 ...在前期的文章Python中arcpy栅格创建与多景遥感影像批量拼接中，我们介绍了利用Python实现栅格遥感影像批量拼接的方法；但这篇文章实现的操作是将某个保存路径下全部的栅格图像文件加以拼接，换句话说...，是对不同空间位置的同一时相的若干图像加以拼接，拼接结果就只有一景大的图像。...而在实践中，我们经常还会需要对不同空间位置的不同时相的图像分别加以拼接，拼接结果是很多景不同时相的大的图像。那么，这种需求该怎么实现呢？ 首先，我们来明确一下本文的具体需求。...我们希望，对于同一天成像的遥感影像进行拼接——例如，上图中具有2001年第185天成像的遥感影像10幅，每一幅都是这一天在不同空间位置的成像；同时有2001年第193天成像的遥感影像10幅。
偶然间，在技术群里聊到生成无限层级树的老话题，故此记录下，n年前一次生成无限层级树的解决方案 业务场景 处理国家行政区域的树，省市区，最小颗粒到医院，后端回包平铺数据大小1M多，前端处理数据后再渲染...{ "id": 4001, "name": "杭州市第一人民医院", "parentId": 3001, }, // 其他略 ] 第一版：递归处理树...常规处理方式 // 略，网上一抓一把 第二版：非递归处理树 改进版处理方式 const buildTree = (itemArray, { id = 'id', parentId = 'parentId...parentId])); // 返回顶层数据 return String(item[parentId]) === topLevelId; }); }; 时间复杂度：O(n^2) 第三版：非递归处理树...item[id]]; // 返回顶层数据 return String(item[parentId]) === topLevelId; }); }; 时间复杂度：O(2n) 最终版：非递归处理树
/*** 已有维度表： dim_org -- 组织机构，组织为带有历史信息的递归树，其主键为SEQ_DIM_ORG_PK序列生成的代理键 dim_person -- 人员表，带历史信息...，org_pk关联到dim_org的代理键 目的： 数据以平面化完整树的形式交付给OLAP工具 功能： 依照dim_org定义固定的三级组织机构，每个人员关联第三级组织机构，dim_person.org_pk...不足三级的补足三级，大于三级的归于第三级 ***/ -- 组织机构维度表 CREATE TABLE DIM_ORG ( ORG_PK NUMBER, ORG_NAME...ALTER TABLE tmp_org_level ADD (CONSTRAINT tmp_org_level_pk PRIMARY KEY (org_pk)); -- 建立人员与组织机构平面化表的关联视图
二 叉树是一种非常重要的数据结构，很多其它数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的。对于二叉树，有前序、中序以及后序三种遍历方法。...因为树的定义本身就是 递归定义，因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。而对于树的遍历若采用非递归的方法，就要采用栈去模拟实现。...//树的深度 int TreeDepth(BTree* root) { int nLeft, nRight; if(root == NULL)//必不可少的条件,递归的出口...若存在，则由x带回完整值并返回真，否则返回假 该算法类似于前序遍历，若树为空则返回false结束递归，若树根结点的值就等于x的值，则把结点值赋给x后返回true结束递归，否则先向左子树查找，若找到则返回...此算法也是一个递归过程，若树为空则返回0结束递归，若树根结点的值等于x的值则返回左、右两棵子树中等于x结点的个数加1，否则只应返回左、右两棵子树中等于x结点的个数。
二叉树也是常用的数据结构，通过使用二叉树可以快速的对数据进行排序或者查找，在常用的堆排序算法中，堆的底层实质就是一个模拟的完全二叉树！等等，什么是完全二叉树？二叉树又是什么？有哪几类？...，对其进行中序遍历后，会得到一个有序的列表，这是我们经常用到的一种数的结构 平衡二叉树：它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树，并且满足二叉搜索树的规则...递归版本（先、中、后序） 递归版的遍历算法很简单了，我们只需要改变打印次序就好了，也没有什么可讲的！...（先、中、后序） 首先我们要清楚，任何算法的递归版本都可以改成非递归版本，因为函数递归调用其实质就是压栈的过程，那么我们完全可以使用堆栈来模拟这个过程！...注意：根节点是最先被压入第一个栈中的，同时也是最先被压入第二个栈中的！
一、搜索二叉树的概念 搜索二叉树又称二叉排序树，二叉搜索树，它或者是一棵空树，或者是具有以下性质的二叉树: 若它的左子树不为空，则左子树上所有节点的值都小于根节点的值 若它的右子树不为空，则右子树上所有节点的值都大于根节点的值...它的左右子树也分别为搜索二叉树。...二、搜索二叉树的操作 1. 搜索二叉树的查找 a、从根开始比较，查找，比根大则往右边走查找，比根小则往左边走查找。 b、最多查找高度次，走到到空，还没找到，这个值不存在。...搜索二叉树的插入 a. 树为空，则直接新增节点，赋值给root指针 b....const K& key); bool Erase(const K& key); //中序遍历 void InOrder(); void _InOrder(node* root); //增删查的递归实现
> //二叉树的递归遍历 struct BinaryNode { //数据域 char ch; //指针域 BinaryNode* lchild; //指向左孩子的指针 BinaryNode...* rchild; //指向右孩子的指针 }; //递归遍历:传入根结点指针 void recursion(BinaryNode* root) { //先序遍历 if (root == NULL)...; } int main() { output(); return 0; } 中序遍历 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include //二叉树的递归遍历...指向右孩子的指针 }; //递归遍历:传入根结点指针 void recursion(BinaryNode* root) { //中序遍历 if (root == NULL) return;...; } int main() { output(); return 0; } 后序遍历 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include //二叉树的递归遍历
根据二叉树创建字符串 思路：在正常前序递归遍历的基础上，单独加上一个考虑到右子树为空的情况，如下：其结果为 1（2（4（5）（6））），当遍历到节点2时由于2的左节点不为空，右节点为空，我们应该先打印根节点...；同时，preNode->right要指向当前结点（当前结点是preNode的后继），此时对于preNode结点，它已经完全加入双向链表。...前序遍历非递归 给你二叉树的根节点 root ，返回它节点值的 前序 遍历。...中序遍历非递归 给定一个二叉树的根节点 root ，返回 它的 中序 遍历 AC代码如下 class Solution { public: vector inorderTraversal...然后递归重复这个过程就可以得到先序遍历。要注意递归的条件要l1>r1，因为在边界处可以会出现l1>r1的情况这时候要直接结束这一层递归。
本博客前面文章已对树与二叉树有过简单的介绍，本文主要是重点介绍有关二叉树的一些具体操作与应用 阅读本文前，可以先参考本博客 各种基本算法实现小结（三）—— 树与二叉树 和 各种基本算法实现小结...（二）—— 堆 栈 二叉树 深度层数、叶子数、节点数和广度优先算法 以及树的先序、中序、后序的递归与非递归（深度优先） 测试环境：VS2008（C） #include "stdafx.h...tree's leaf */ int n_tree=0; /* tree's node */ /**************************************/ /******** 树的结构定义...rchild; }; typedef struct _tree tree, *ptree; /**************************************/ /******** 栈的结构定义...next; pt=pn->pt; free(pn); } return pt; } /**************************************/ /******** 树的数据操作
特点1 虽然是从root开始，但是 严重依赖从下到上的反馈的数据 ，例如求tree的高度 题目1 最近公共祖先（LCA） 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。...百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”...Balanced Binary Tree 依赖下面反馈 合并在一起 特点2 从上到下，依赖当前root节点判断 1 翻转等价二叉树 我们可以为二叉树 T 定义一个翻转操作，如下所示：选择任意节点，然后交换它的左子树和右子树...只要经过一定次数的翻转操作后，能使 X 等于 Y，我们就称二叉树 X 翻转等价于二叉树 Y。 编写一个判断两个二叉树是否是翻转等价的函数。...这些树由根节点 root1 和 root2 给出 选择任意节点，然后交换它的左子树和右子树 左子树和右子树是否继续交换呢？ 是否选择了任意节点？
确定叶子节点、分支节点和根节点 （1）使用相关子查询 （2）更高效的写法（一次外连接） ---- 表数据： mysql> select * from t1; +------+------+ | id...1 | 0 | 0 | +------+---------+-----------+---------+ 14 rows in set (0.00 sec) （2）更高效的写法
Input 输入数据的第一部分是一张单词表,每行一个单词,单词的长度不超过10,它们代表的是老师交给Ignatius统计的单词,一个空行代表单词表的结束.第二部分是一连串的提问,每行一个提问,每个提问都是一个字符串...Output 对于每个提问,给出以该字符串为前缀的单词的数量....Sample Input banana band bee absolute acm ba b band abc Sample Output 2 3 1 0 Map水过...~ 大家可以看看字典树~ 字典树 又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。...它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
二叉树的遍历 二叉树的前序遍历 访问根结点，先序遍历左子树，先序遍历右子树 遍历基本步骤为先根结点，然后左子树，然后右子树， 需要注意的是这个遍历需要类似于递归，在访问完A以后，需要去访问B，这时，需要把...B当做一个根结点，下一次应该去访问D而不是C，只到访问到G即叶子节点以后才会递归的往回访问，所有节点都可以看作为父节点，叶子节点可以看做两个孩子为空的父节点 二叉树的中序遍历 中序遍历左子树，访问根结点...，中序遍历右子树 二叉树的后续遍历 后续遍历左子树，后续遍历右子树，访问根结点。...buildTree(node.right = new Node("")); } } 上图应输入：ABDG###EH###C#F## (#代表空节点) 二叉树的前...System.out.print(node.data); inOrder(node.right); } } 二叉树的非递归实现
二叉树 二叉树是一种特殊的数据结构，有一个根节点，根节点下面有一左一右两个子节点，每个子节点又有各自的子节点，层层深入成树状。...二叉树的遍历 关于二叉树的遍历我只学习了递归遍历，非递归遍历比较复杂还是很理解。 递归遍历分为先序，中序和后序。...用三个字母表示递归遍历可以很好理解： D: 访问根节点，L： 遍历根节点的左子树，R：遍历根节点的右子树。...{ if (node) { postOrder(node.left); postOrder(node.right); console.log(node.value); } } 更详细的二叉树算法可以查看这篇文章...刚开始的想法是把定时函数写进递归函数里面，让每次递归都执行setTimeout()，但是这个方法行不通，会改变每个节点出现的顺序，而且函数执行结束的时间小于定时时间，导致想要达到的效果一瞬间全部执行完毕
之前也写过不少关于二叉树的东西了，但是总体来说，二叉树还是一个很绕的东西，所以单独择出来写一篇笔记，之前也没计划什么的，就想到什么写什么吧。...不过该篇文章的主要内容是关于二叉树的三种遍历（前序、中序、后序）不同的实现方式（递归与非递归）。 首先，我觉得很有必要去彻底理解一下递归。...（1）递归的主体大概分两部分：递归停止的条件、递归内容。 （2）递归应用的实例：这个超级多，就比如最典型的斐波那契数列。...个人认为，可以用循环实现的，递归基本上都可以实现，但有时递归的效率不如循环。 （3）递归又分为单递归与多递归（二叉树的三种遍历递归方法均用到了双递归！）...二叉树的三种遍历：前序（根左右）、中序（左根右）、后序（左右根） ? 首先看三种遍历的递归实现方法。
一.二叉树的非递归前序遍历 public static void preOrderUnRecur(TreeNode root){ if (root == null) return; Stack...= null){ stack.add(temp.left); } } } 二.二叉树的非递归中序遍历 image.png public static...System.out.print(temp.val+" "); root = temp.right; } } } 三.二叉树的非递归后序遍历...采用2个栈，这个与前序遍历类似，只不过是在该打印的时候，用一个栈将其存放起来，最后打印。
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