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BinAry sEArCh trEE

差别在于BST一定是二叉树,并且结点信息是关键码(可能还带有记录的索引),并且BST中关键码无重复,左子树如果存在,其所有的关键码一定小于根,右子树如果存在,其所有关键码一定大于根,左右子树自然也是BST,因此有特性中序遍历序列单调递增

把几个缺的功能实现了 最好再加一个析构 把建好的二叉树删掉 不然会内存泄露 #include using namespace std;class BST { int value; int count; BST *left_child; BST *right_child; public: BST() { value = 0; count = 0; left_child = NULL; ...

class binarynode: def __init__(self,data,left=None,right=None): self._data=data self._left=left self._right=rightclass binarysearchtree : def __init__(self): self._root=None def insert(self,data): if self._root is None: self._r...

public class BSTNode { T data; BSTNode leftChild; BSTNode rightChild; public BSTNode(T d) { data = d; leftChild = null; rightChild = null; } public String toString() { return data.toString(); } } public class BSTN { public void...

其实没必要这么算,并不需要算所有f[i][j],只要知道f[0][n-1]就可以了,对于所有j-i=const的i和j,这个值都是一样的。 f(n)表示n个node可以有多少种不同的树,f(n) = f(0) * f(n-1) + f(1)*f(n-2) + ... + f(n-1)*f(0),也就是左边i个节点,右...

经过分析,提示错误为:"BinarySearchTree类的构造函数没有实现" 你在BinarySearchTree类中定义了构造函数BinarySearchTree(),但是没有实现此构造函数, 如果你的构造函数不执行什么额外的操作的话,做如下更改即可: 由: ... public: BinarySearchTr...

个人感觉这题其实可参照数据库索引的处理方式来思考。很多数据库的索引都采用B-tree来实现,所以估计对100万行级别的数据,索引采用这种数据结构是综合考虑后的最佳选择(但我确实不知正确答案,也说不出详细理由,仅提个思路供参考)。楼主不妨...

静态 TREAP 数列 输入一个数列,你需要进行如下操作: 1、 把编号为I的数值改为K 2、 输出从小到大排序后第k个数 输入文件第一行包含两个整数N、M,分别表示数列长度与操作个数。 第二行有N个整数,为初始数列中的N个整数。 接下来M行每行如果只...

就 bst#¥%%¥#……

B树的最小阶数是3,为了保证查找树的永远高度平衡化(所有子树等高),因此插入时有结点分裂,删除时有结点合并,这些是BST都没有的 另外,B树删除规则你的理解有误

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