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。
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。
开卷数据结构？实现链式二叉树超详解 一、前言 二、二叉树 1、二叉树概念 2、链式存储 三、链式二叉树的实现 1、接口展示 2、节点类型创建 3、快速建树 4、二叉树遍历 1）前序遍历 2）中序遍历 3）后序遍历 4）层序遍历 5）遍历测试 5、判断是否为完全二叉树 6、二叉树销毁 7、二叉树节点个数 8、二叉树叶子结点个数 9、二叉树第K层节点个数 10、二叉树查找值为x的节点 11、二叉树的深度 四、测试 一、前言 本章将讲解： 二叉树的概念以及各种接口实现 注：这里我们不会像之前数据结构
现在安卓面试，对于数据结构的问题也越来越多了，也经常看到别人发的面试题都是问什么红黑树，二叉树查找等，所以我们虽然不会马上就会各种难的面试题，但起码树的基础知识还是要会的，这样才能去进一步学。
今天来回顾一下二叉树，翻转二叉树，绝对是面试题目了，代码不长，又考察对二叉树的操作。
树和二叉树是两种不同的数据结构，树实现起来比较麻烦，但是树可以转换为二叉树进行处理，处理完以后再从二叉树还原为树。 下面说说转换的方法： 1. 树转换为二叉树 (1) 树中所有相同双亲结点的兄弟结点之间加一条连线。 (2) 对树中不是双亲结点第一个孩子的结点，只保留新添加的该结点与左兄弟结点之间的连线，删去该结点与双亲结点之间的连线。 (3) 整理所有保留的和添加的连线，使每个结点的第一个孩子结点连线位于左孩子指针位置，使每个结点的右兄弟结点连线位于右孩子指针位置。 如下是树转换为二叉树的过程示例图：
分析：所谓“镜像”就是从镜子里看到的样子。我们可以画一棵二叉树，然后画出该二叉树的镜像。画完图之后我们会发现，所谓“二叉树的镜像”就是把二叉树中所有子树的左孩子和右孩子进行交换。因此需要遍历二叉树所有的结点，在遍历的同时交换非叶子结点的左右子树。遍历我们可以使用先序遍历，首先判断当前根结点是否为叶子结点，若非叶子结点，则交换左右孩子，然后再分别对左右孩子进行相同的操作。 首先，我们需要构造二叉树的结点类，一个结点中包含一个数据域data、一个左孩子left、一个右孩子right，代码如下：
请实现一个函数，用来判断一颗二叉树是不是对称的。注意，如果一个二叉树同此二叉树的镜像是同样的，定义其为对称的。
层次遍历基础需要了解二叉树、队列。 二叉树基本运算：https://blog.csdn.net/weixin_42109012/article/details/92000919 顺序队基本运算：https://blog.csdn.net/weixin_42109012/article/details/92104948
前面咱们学习了数组，链表，栈，队列，现在我们开始学习一种非线性结构，它叫做树。那么既然是新东西，我们就需要知道为什么出现树这种数据结构，树这种数据结构解决什么问题，它的应用场景在哪里？ 1 树 简介
乍一看，会不会有一种违和感？整个结构一共有 7 个结点，总共 14 个指针域，其中却有 8 个指针域都是空的。对于一颗有 n 个结点的二叉树而言，总共会有 n+1 个空指针域，这个规律使用所有的二叉树。
在 学习数据结构和算法的框架思维 中我特地强调了二叉树的重要性，有不少读者说刷完了二叉树分类题目之后，对递归的掌握更上一层楼了，发现那些动态规划、回溯算法、图论算法本质上其实和二叉树是类似的。
if(!(*Thrt=()malloc(sizeof()))) exit(1);
二叉堆（Binary Heap）没什么神秘，性质比二叉搜索树 BST 还简单。其主要操作就两个，sink（下沉）和swim（上浮），用以维护二叉堆的性质。其主要应用有两个，首先是一种排序方法「堆排序」，第二是一种很有用的数据结构「优先级队列」。
LeetCode第894题，难度中等。又是一题突然的100%，虽然并没有达到0ms的地步。
不知道你有没有找过一些工具来画数据结构的图，我反正是找了不少。windows下的visio是挺强大的，不过在linux没法使用，当然你非要使用也可以安装wine；亿图也不错，支持画数据结构图，不过是收费的。然而前面这些都不是重点，重点是他们画图都是拖拽类型的，手残党实在把持不住。最后终于发现了一款程序员画图神器-graphviz。《什么是二叉查找树》文中的树图就是用该工具画的.
最近也是在准备笔试，由于没有系统的学过数据结构，所以每次在考到二叉树的遍历的时候都是直接跪，次数多了也就怒了，前些天也是准备论文没时间整这些，现在提交了，算是稍微轻松点了，所以花了半天的时间来学了下二叉树。现在记下来，以便后序查阅。
数据结构中的树是什么样子呢？他就像是一个倒着生长的树，对照着两幅图看，是不是很相似。其中圆圈的位置就是数据存放的地方。
从今天开始，公众号陆陆续续开始插写用动画形式展现算法题，如剑指offer、Leedcode里经典面试题型，同时也会更新数据结构与算法基础、网络原理等知识。
输入一棵二叉树，判断该二叉树是否是平衡二叉树。在这里，我们只需要考虑其平衡性，不需要考虑其是不是排序二叉树 平衡二叉树（Balanced Binary Tree），具有以下性质：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。
PS：树型结构是一种重要的非线性数据结构，教科书上一般都是树与二叉树，由此可见，树和二叉树是有区别和联系的，网上有人说二叉树是树的一种特殊形式，但经过查资料，树和二叉树没有一个肯定的说法，但唯一可以肯定都是树型结构。但是按照定义来看二叉树并不是树的一种特殊形式（下面解释）。树型数据结构的作用可以表示数据元素之间一对多的关系，一个公司里的各个部门都可以用树形来表示。
上一篇中介绍了如何采用 DFS 和 BFS 的搜索思想去实现二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历以及分层遍历。
我们首先来看，什么是“树”？再完备的定义，都没有图直观。所以我在图中画了几棵“树”。你来看看，这些“树”都有什么特征？
对于二叉树而言，有如下特性： 1.第i层上，最多有2^(i-1)个节点。 2.高度为k的二叉树，最多有2^k-1个节点。 3.假设叶子数目为n0，度为2的节点数目为n2，则有：n0= n2+1
花些时间，把这段时间刷的题目分门别类的记录一下基础框架，留待后来人。 每个人的路不同，对我来说，不见得要把大部分时间投入到算法当中，我还是更喜欢系统框架搭建以及底层原理这种大开大合的功法吧。
Python 语法 说说你平时 Python 都用哪些库 == 和 is 区别。 == 是比较两对象的值，is 是比较在内存中的地址(id)， is 相当于 id(objx) == id(objy)。 深拷贝和浅拷贝。 # 浅拷贝操作只会拷贝被拷贝对象的第一层对象，对于更深层级的只不过是拷贝其引用，如下例中 `a[2]` # 和 `lst[2]` 这两个对象为第二层，实际上浅拷贝之后，这两个还是一个对象。深拷贝会完全的拷贝被拷 # 贝对象的所有层级对象，也就是一个真正意义上的拷贝。 >>> from
前言 声明，本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合： Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 原本我是打算继续将Collection下的
这道题目背后有一个让程序员心酸的故事，听说 Homebrew的作者Max Howell，就是因为没在白板上写出翻转二叉树，最后被Google拒绝了。（真假不做判断，权当一个乐子哈）
之前二叉树的文章，总有读者留言说看不出解法应该用前序中序还是后序，其实原因是你对前中后序的理解还不到位，这里我简单解释一下。
Verify Preorder Serialization of a Binary Tree不算一道特别复杂的题目。 题意大概是这样的：给你一个字符数组，让你判断这个数组中的值是不是一棵二叉树的先序遍历结果，其中'#'节点是空节点，无左右字节点。 原文中举了一个例子。 "9,3,4,#,#,1,#,#,2,#,6,#,#" 就是下面这棵二叉树的先序遍历结果。
2、重写了二叉树相关题目的思路，和前文 手把手刷二叉树总结篇 所总结的二叉树解题套路统一。
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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，
一、二叉树就是这么简单 本文撇开一些非常苦涩、难以理解的概念来讲讲二叉树，仅入门观看(或复习)…. 首先，我们来讲讲什么是树： 树是一种非线性的数据结构，相对于线性的数据结构(链表、数组)而言，树的平
今天，我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于队列Queue的相关知识点和具体的算法。
遍历每个结点，借助一个获取树深度的递归函数，根据该结点的左右子树高度差判断是否平衡，然后递归地对左右子树进行判断。
先上下本文的提纲，这个是我用 mindmap 画的一个脑图，之后我会继续完善，将其他专题逐步完善起来。
最近学习了极客时间的《数据结构与算法之美]》很有收获，记录总结一下。 欢迎学习老师的专栏：数据结构与算法之美 代码地址：https://github.com/peiniwan/Arithmetic
二叉树(Binary Tree)是一种树形结构，它的特点是每个节点最多只有两个分支节点，一棵二叉树通常由根节点、分支节点、叶子节点组成，如下图所示。每个分支节点也常常被称作为一棵子树，而二叉堆是一种特殊的树，它属于完全二叉树。
二叉树（Binary tree）是树形结构的一个重要类型。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式，即使是一般的树也能简单地转换为二叉树，而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。二叉树特点是每个节点最多只能有两棵子树，且有左右之分。
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~~
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/
要编写一个链式二叉树项目，首先要明确我们想要达到的效果是什么样，下面我将用vs2022编译器来为大家演示一下链式二叉树程序运行时的样子：
在计算机科学中，数据的相对大小比绝对的数值重要，出于很多数据比大小的需求以及其他一些需求，就产生了一个抽象的数据结构——二叉树。
大家有没有发现添加前和添加后，有什么不同？是不是多了一层节点，然后还变丑了？尽力了哈哈，还是画的不帅。
之前发布了算法可视化面板之后，有很多读者希望能够在可视化面板运行自己的代码。最近给我的算法学习网站自建了后端服务，可视化面板添加了编辑器功能，可以输入自定义代码了，可视化面板地址：
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