那么我们需要找到这棵二叉搜索树中第k大的节点值，那么其实就是需要我们能够以从大到小的顺序去遍历整棵树。即：采用先深度遍历树的右子节点，再深度遍历树的根节点，最后深度遍历树的左子节点。代码结构如下所示：
我们知道普通的线性数据结构如链表，数组等，遍历方式单一，都是从头到尾遍历就行，但树这种数据结构却不一样，我们从一个节点出发，下一个节点却有可能遇到多个分支路径，所以为了遍历树的全部节点，我们需要借助一个临时容器，通常是栈这种数据结构，来存储当遇到多个分叉路径时的，存暂时没走的其他路径，等走过的路径遍历完之后，再继续返回到原来没走的路径进行遍历，这一点不论在递归中的遍历还是迭代中的遍历中其实都是一样的，只不过递归方法的栈是隐式的，而我们自己迭代遍历的栈需要显式的声明。
前言：在上一节中，我们对树及其相关知识做了了解，对二叉搜索树做了基本的实现，下面我们继续完善我们的二叉搜索树。
输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。
在上一篇文章中，我们学习完了图的相关的存储结构，也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了，那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦，也就是算法的部分。不管是图还是树，遍历都是很重要的部分，今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式。
[答疑]《实现领域驱动设计》的译者其实没错?（一）>> （4） 原文： If so, is there some practical limit to the number of objects th
深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到，本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。 一、网站的树结构 1.1、一个网站的url结构图 以知乎为例，知乎目前有发现、话题、Live、书店、圆桌、专栏主要的6个tab页。每个网站的url都是有一定的层次，如下图：发现explore、话题topic、Live lives、书店pub、圆桌roundtable、专栏zhuanlan都是在主域名zhihu的下一级，而具体的Live在zhuhu.com/lives/770340328338104320，内容又在话
最近刚到一个新公司上班，比较忙，不能每天分享文章，希望大家见谅。我会尽最大努力找时间进行分享。
全排列: {[1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1]}
LCA问题(least Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u,v)(通常查询数量较大)，每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先，即找到一个节点，同时是u和v的祖先，并且深度尽可能的大(尽可能远离树根).
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。
从懵懂的少年，到拿起键盘，可以写一个HelloWorld。多数人在这并不会感觉有多难，也不会认为做不出来。因为这样的例子，有老师的指导、有书本的例子、有前人的经验。但随着你的开发时间越来越长，要解决更复杂的问题或者技术创新，因此在网上搜了几天几夜都没有答案，这个时候是否想过放弃，还是一直坚持不断的尝试一点点完成自己心里要的结果。往往这种没有前车之鉴需要自己解决问题的时候，可能真的会折磨到要崩溃，但你要愿意执着、愿意倔强，愿意选择相信相信的力量，就一定能解决。哪怕解决不了，也可以在这条路上摸索出其他更多的收获，为后续前进的道路填充好垫脚石。
连通图:在无向图G中，若对任何两个顶点 v、u 都存在从v 到 u 的路径，则称G是连通图。
大家好，我是yma16，本文分享关于 vue3+echarts应用——深度遍历 html 的 dom结构并使用树图进行可视化。
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，有深度遍历和广度遍历，深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历方法，广度遍历即我们平常所说的层次遍历。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，而对于广度遍历来说，需要其他数据结构的支撑，比如堆了。所以，对于一段代码来说，可读性有时候要比代码本身的效率要重要的多。
给定一个二叉树的 root ，返回某个路径中的每个节点都具有相同值的 最长路径长度 。这条路径可以经过也可以不经过根节点。
这是一个基本概念,且很重要,记录一下. 树的定义:用图的知识来表示即为,无环的连通图或者边数等于顶点数减1. 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970 package questionCheckisTree;import java.util.Scanner;/** * Created
此章节会通过两个 demo 来展示 Stack Reconciler 以及 Fiber Reconciler 的数据结构。
在数据结构和算法的世界中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种基本且常用的图遍历算法。它们在解决许多实际问题中扮演着重要角色。本文旨在深入探讨这两种算法的原理，并分析它们之间的区别。
在计算机科学中，二叉树（Binary tree）是一个连通的无环图，每个节点最多只有两个分支（即不存在分支度大于2的节点）的树结构。通常分支被称作“左子树”或“右子树”。二叉树的分支具有左右次序，不能随意颠倒。最顶层的节点称为root节点，也就是根节点。每个具有1个或者2个的子节点的节点称为父节点，没有子节点的节点称为叶子节点。拥有同一个父节点的节点称为兄弟节点。
首先可以参考这个博客http://blog.csdn.net/cxllyg/article/details/7635992 ，写的比較具体，包含了节点包含父指针和不包含父指针的情况，还介绍了经典的Tarjan算法。
深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。
要找从右边看树能看到的节点，也就是每一层的节点都只能看到最右边的那个，可以从右子树开始深度遍历，先装进来，遍历完右子树的，开始遍历左子树的，看看深度是否和已经装进来的数目相同（因为根节点深度为0），如果相同说明这一层深度的节点还没有被看到，装进来
无论是对于任何语言框架来说，编译部分的知识往往是隐藏在代码内部不为认知但又非常重要的知识。
深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），广度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。
图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为
树是n(n>=0)个节点的有限集，且这些节点满足如下关系: (1)有且仅有一个节点没有父结点，该节点称为树的根。 (2)除根外，其余的每个节点都有且仅有一个父结点。 (3)树中的每一个节点都构成一个以它为根的树。 二叉树在满足树的条件时，满足如下条件: 每个节点最多有两个孩子(子树)，这两个子树有左右之分，次序不可颠倒。
迭代器模式，常见的就是我们日常使用的 iterator 遍历。虽然这个设计模式在我们的实际业务开发中的场景并不多，但却几乎每天都要使用 jdk 为我们提供的 list 集合遍历。另外增强的 for 循环虽然是循环输出数据，但是他不是迭代器模式。迭代器模式的特点是实现 Iterable 接口，通过 next 的方式获取集合元素，同时具备对元素的删除等操作。而增强的 for 循环是不可以的。
图的遍历和树的遍历类似，我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历（Traverse Graph)。 图的遍历方法一般有两种，第一种是深度优先遍历（Depth First Search),也有称为深度优先搜索，简称为DFS。第二种是《广度优先遍历（Breadth First Search)》，也有称为广度优先搜索，简称为BFS。我们在《堆栈与深度优先搜索》中已经较为详细地讲述了深度优先搜索的策略，这里不再赘述。我们也可以把图当作一个迷宫，设定一个起始点
树的直径是树中任意两个节点之间最长路径的长度。在本文中，我们将深入讨论树的直径问题以及如何通过深度优先搜索（DFS）算法来解决。我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。
二叉搜索树(只包含插入、深度遍历、广度遍历) public class Tree { private Node root; public static class Node{ private Integer value; private Node left; private Node right; public Node(Integer value) { this.value = value;
后续代码用 java 实现，但涉及到的数据结构、算法是通用的，希望大家不要被开发语言所禁锢
阅读文本大概需要 6 分钟 写在前面 这两天咨询了下各位读者的意见，建议是在每一次分享时可以分享一些对应的练习题，之前也这样做过，慢慢地就消失了。所以之后会尽量给大家找一些对应的练习题，如果大家有好的练习题也可以告诉我一下。 今天要学习的内容是关于栈和队列的简单介绍，之后分别用递归函数、栈、队列对自己的目录文件进行深度遍历与广度遍历。 栈的介绍1 栈是一种特殊的线性表。其特殊性在于限定插入和删除数据元素的操作只能在线性表的一端进行，如同封底的容器一般，特点是先进后出。 # 模拟栈结构，先进后出 stac
深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止（属于盲目搜索）。
在计算机科学中，二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。树比链表稍微复杂，因为链表是线性数据结构，而树不是。树的问题很多都可以由广度优先搜索或深度优先搜索解决。
Given the root node of a binary search tree (BST) and a value. You need to find the node in the BST that the node’s value equals the given value. Return the subtree rooted with that node. If such node doesn’t exist, you should return NULL.
这篇文章写着写着，篇幅就变得有点长了，但是这对你很有帮助，因为我在写Java代码过程中进行了两步优化，过程都写下来了。
根据题目描述，会给我们两个节点，分别是TreeNode p和TreeNode q，然后我们需要在一个二叉树中去寻找着两个给定节点的最近公共祖先。这个题与《剑指 Offer 68 - I. 二叉搜索树的最近公共祖先》很类似，只不过我们这个树是普通的二叉树，不能利用二叉搜索树的特性来解题了。
相信只要入门学习过一点开发的同学都知道，不管任何编程语言，一个变量都会保存在内存中。其实，我们这些开发者就是在来回不停地操纵内存，相应地，我们如果一直增加新的变量，内存就会一直增加，如果没有一个好的机制，那么内存就会无限制地增加最终撑满所有的内存。这就造成了内存泄露。但在日常开发中，除非一次加载一个很大的文件，我们几乎见不到内存超限的错误，这就是垃圾回收机制的作用。
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
这次打算写几篇关于脚本方面的博客，主要是记录一下 Gradle 脚本和批处理脚本的一些写法，方便后续查阅。 前言 平常开发过程中，一些较为重复的手工性工作，如果能让脚本来帮忙处理，自然是最好的，刚好之前有些工作有点过于重复且都是手工性去完成，所以就想着能否写个脚本来处理。 因为我还是用的 windows 开发，所以最开始想到的就是批处理脚本，但写完后发现，重复性工作是可以交给脚本去处理了，但每次要执行这个脚本文件还得打开脚本所在的文件夹找到脚本点击去执行。 emmm，因为我是开发 Android 的，电脑开
前一阵子在学习HashMap的时候，知道了在java8之后的HashMap使用数组+链表+红黑树的结构来实现，看代码的时候百思不得其解。
二叉树的遍历只是为了在应用中找到—种线性次序。 对于前序遍历与中序遍历结果相同的二叉树为：所有结点只有右子树的二叉树 —棵非空的二叉树的先序遍历序列与后序遍历序列正好相反，则：此二叉树满足只有一个叶子结点。 线索二叉树是一种物理结构。 哈弗曼树的结点个数不能是偶数。 图的广度遍历不适用于有向图 图的深度遍历适用于有向图 一个有向无环图的拓扑排序序列不一定是惟一的。 关键路径是事件结点网络中从源点到汇点的最长路径。 直接插入排序在最好情况下的时间复杂度为O（n） 归并排序在第一趟结束后不一定选出一个元素放在最终位置上 直接插入排序的空间复杂度为O（1） 中序遍历一棵二叉排序树的结点就可得到排好序的节点序列 线性表是一个无限序列，可以为空 线性表采用链式储存结构其地址连续与否都可以 采用线性探测法处理冲突，可能要探测多个位置，在查找成功的情况下，所探测的这些位置上的关键字不一定都是同义词。
#coding=utf-8 class Gragh(): def __init__(self,nodes,sides): ''' nodes 表示点 sides 表示边 ''' # self.sequense是字典，key是点，value是与key相连接的点 self.sequense = {} # self.side是临时变量，主要用于保存与指定点相连接的点 self
组合的过程是一个长树的过程，可以用深度遍历实现，每一个数字对应的字符串都是一层，一种字母组合就是一条路径，当递归的深度达到层数就找到了一种字母组合
给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。
虚拟DOM (Virtaul DOM): 用 js 对象模拟的，保存当前视图内所有 DOM 节点对象基本描述属性和节点间关系的树结构。用 js 对象，描述每个节点，及其父子关系，形成虚拟 DOM 对象树结构。
树 树一种抽象类型数据，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由多个有限节点组成一个层次关系的集合。特点： 每个节点有0个或者多个子节点 没有父节点的节点称之为根节点 每个非根节点有且只有一个根节点 术语 节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度 树的度：最大的节点的度称之为数的度 叶结点或终端节点：度为零的节点 父节点：含有子节点的节点上级 子节点：一个节点还有的子树的根节点称为该节点的子节点 兄弟节点：具有相同父节点的节点 节点的层次：根节点为第一层，其子节点为第二层，类推 树的高度或者
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