深度优先，前、中、后遍历顺序，就是组合[根左右]，移动根的位置，根左右、左根右、左右根，但是我即使代码会写了，还是搞不明白这个根左右与遍历的关系毛线头在哪里，特别是中序遍历的左根右，
标题看起来有点唬人，在微信小程序里跑 h5 页面，不会又是说使用 web-view 组件来搞吧？确实，使用 web-view 组件可以达到跑 h5 页面的要求，但是 web-view 组件在使用上还是有一些限制：不支持个人类型与海外类型的小程序、不支持全屏、页面与小程序通信不方便、很多小程序接口无法直接调用等。
接上一篇《AVL 树旋转及 JS 实现，平衡树支棱起来~》，来了个难的，再来个相对简单的，别一直搁那“旋转树”而打击了“种二叉树”的自信心~~
二叉树在计算机科学中应用很广泛，学习它有助于让我们写出高效的插入、删除、搜索节点算法。二叉树的节点定义：一个节点最多只有两个节点，分别为左侧节点、右侧节点。
数据结构是组织数据的方式，例如树，但是要注意数据结构有两种形式：逻辑结构和存储结构，这两种结构在表示一种数据结构的时候不一定完全相同的，逻辑结构是我们分析数据结构和算法的主要形式，而存储结构则是数据结构在内存中的存储形式。
这道题输出的是 undefined，因为赋值是从左往右进行的，也就是先把 {n: 2} 赋值给 a.x 再赋值给 a。
分治会将大问题拆解成小问题，拆解到最小问题之后，开始不断合并结果，递归是分治实现的一种形式或者是分治实现的一部分，分治包括三分部分，分解、计算、合并。分治的场景很多，例如快速排序，归并排序。
这里优先选择了 LeetCode 热题 HOT 100 中的树题，毕竟刷题的边际收益就是冲击需要算法的面试，所以 Hot 优先级更高。
在前端中确实用到不少与树相关的的知识，比方说 DOM 树，Diff 算法，包括原型链其实都算是树，学会树，其实对于学这些知识还是有比较大的帮助的，当然我们学算法还是得考虑面试，而树恰好也是一个大重点 -- 起码在前端而言；
树这种数据结构包括根节点root，左右节点，子树中又有父节点，子节点，兄弟节点，没有子节点的成为叶子节点，树分为二叉树和多叉树
1.算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 分类树两个基本思想：第一个是将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树的想法，第二个想法是用验证数据进行剪枝。 建树:在分类回归树中，我们把类别集Result表示因变量，选取的属性集attributelist表示自变量，通
深度优先遍历（Depth First Search, 简称 DFS） 与广度优先遍历（Breath First Search）是图论中两种非常重要的算法，生产上广泛用于拓扑排序，寻路（走迷宫），搜索引擎，爬虫等，也频繁出现在 leetcode，高频面试题中。
最早的时候页面是服务端渲染的，也就是 PHP、JSP 那些技术，服务端通过模版引擎填充数据，返回生成的 html，交给浏览器渲染。那时候表单会同步提交，服务端返回结果页面的 html。
假设有一个1~100之间的数字，你来猜这个数是多少，每猜一次可以得到三种回答：正确、大了或小了。如何保证用最少的次数猜对？很多人会想到先猜50，如果猜大了，说明答案比50小，然后猜25...用这种方法，每次都可以将数字的范围缩小一半，对于1~100之间的任何数，最多都只需要7次就能找到答案。
①先递归遍历左子树到尽头，将每一项push到一个数组中，先是得到这样的一个结果[56,22,10]。
堆排序 前言 堆排序相比冒泡排序、选择排序、插入排序而言，排序效率是最高的，本文从堆的属性和特点出发采用图文形式进行讲解并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文? 堆属性 堆分
题目的答案提供了一个思考的方向，答案不一定正确全面，有错误的地方欢迎大家请在评论中指出，共同进步。
当“人工智能”、“AlphaGo”、“无人驾驶”、“智能投顾”等词语不断在人们视野中出现的时候，意味着我们正步入一个算法的时代。计算机通过提供给人类每天要面临的各种选择的最优解，从而让我们能更加高效的生活在这个信息爆炸的时代。 而对于大多数非算法专业领域的程序员来说，也逐渐意识到了算法的重要性。学习算法，从而更好的应用算法，通过算法去优化代码，提高程序效率。 什么是算法 必须知道的十大程序员开发用到的基本算法 快速排序算法 最排序算法 归并排序 二分查找算法 BFPRT（线性查找算法） DFS（深度优化算
不知道你有没有这种困惑，虽然刷了很多算法题，当我去面试的时候，面试官让你手写一个算法，可能你对此算法很熟悉，知道实现思路，但是总是不知道该在什么地方写，而且很多边界条件想不全面，一紧张，代码写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题，思路也不知道从何寻找，那么这篇文章就主要为你解决这几个问题。
之前我们讲到二叉搜索树，从二叉搜索树到2-3树到红黑树到B-树。 二叉搜索树的主要问题就是其结构与数据相关，树的深度可能会很大，Treap树就是一种解决二叉搜索树可能深度过大的另一种数据结构。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/combinations/
在这道题目中，路径是指从树中某个节点开始，沿着树中的边走，走到某个节点为止，路过的所有节点的集合。路径的权值和是指路径中所有节点的权值的总和。
本题中，一个高度平衡二叉树是指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。
10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
递归异常，忘记生成树的时候申请空间，和节点异常，定义了数据为%d类型，输入了整个字符串导致
看到二叉搜索树的题目，首先想到中序遍历。此处需要求出第K大的节点，那么可以先中序遍历，将节点的值放入结果数组中，然后取增序数组的倒数第K个元素即可。
从浏览器的运行机制谈起。大家都知道，浏览器是多进程多线程的，多进程包括主进程，渲染进程，插件进程，GPU进程等，作为前端开发者，我们主要关注其中的渲染进程，这里是页面渲染，HTML解析，css解析，js执行所在的地方。在渲染进程中包括多个线程，此次核心关注页面渲染的两个线程，GUI线程和JS线程。
本文以一个新的数据集(隐形眼镜数据集)为基础实现构建决策树、决策树的保存与加载、利用决策树分类、决策树的可视化，前文的知识不在过多概述，着重介绍这四个方面。
的时间复杂度即可将二叉树重新调整为有序状态。若构造出一种具有特殊节点顺序的二叉树，使得每次对二叉树执行插入或删除节点操作后，都调整保持二叉树根节点的值为树中节点的极值，则
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。
递归简单的来说就是程序自己调用自己，就像下面这幅图一样，一直循环往复。就像我们经常听到的小和尚的故事，从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚和一个小和尚，有一天老和尚对小和尚讲故事，故事内容是：从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚和一个小和尚，有一天老和尚对小和尚讲故事，故事内容是：从前有座山，山里有座庙，庙里......
题目：给定一颗二叉搜索树，请找出其中的第k大的结点。例如， 5 / \ 3 7 /\ /\ 2 4 6 8 (见下面的图1) 中，按结点数值大小顺序第三个结点的值为4。
二叉树中的节点最多只能有2个子节点，一个是左侧子节点，一个是右侧子节点，这样定义的好处是有利于我们写出更高效的插入，查找，删除节点的算法。
Virtual DOM是虚拟节点，它通过Javascript的Object对象模拟DOM中的节点，然后通过特定的render方法将其渲染成真实的DOM节点。
二叉搜索树： 若它的左子树不为空，则左子树上的所有节点的值均小于它的根节点的值，若它的右子树不空， 则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值，它的左右子树也分别为二叉排序树，二叉搜索树 作为一种经典的数据结构，它既有链表的快速插入与删除操作的特点又有数组快速查找的优势，所以应用十分广泛，例如在文件系统和数据库系统一般会采用这种数据结构进行高效率的排序与检索操作，因此，二叉搜索树的增删查改才有意义，普通二叉树的增删查改价值不大。
你可能会知道在内存中有栈和堆之分，但是这里堆和内存中的堆不一样，这里的堆是一种数据存储的方式
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