二叉

请帮忙改善本条目，或到讨论页去讨论该条目的问题。 快速的查询效果是通过维护一个多层次的链表实现的，且与前一层（下面一层）链表元素的数量相比，每一层链表中的元素的数量更少（见右下角示意图）。一开始时，算法在最稀疏的层次进行搜索，直至需要查找的元素在该层两个相邻的元素中间

输入要哈希 / 散列的值，然后点击中间的各种算法按钮，得出各种 HASH 值。 Hash表也称散列表，也有直接译作哈希表，Hash表是一种特殊的数据结构，它同数组、链表以及二叉排序树等相比较有很明显的区别，它能够快速定位到想要查找的记录，而不是与表中存在的记录的关键字进行比较来进行查找。这个源于Hash表设计的特殊性，它采用了函数映射的思想将记录的存储位置与记录的关键字关联起来，从而能够很快速地进行查找

这个题目说的是，给你一棵二叉搜索树，你要为它实现一个迭代器。迭代器中包含两个公有方法，next() 方法返回二叉搜索树中下一个最小的数字，hasNext() 方法返回是否还存在下一个数字。 注意，next() 方法和 hasNext() 方法都要求平均时间复杂度是 O(1)，并且额外只能使用 O(h) 的辅助空间

最小堆/最大堆如果两个堆进行合并，时间复杂度较高，左偏树是可合并的二叉堆，首先满足所有的堆的性质，其外，各种操作时间复杂度都是O(logN)。 左偏树的树节点需要保存的信息有： 左偏就是每个节点的左子节点的len不小于右子节点的len（但并不代表左子节点数一定不小于右子节点数），那么可知左偏树中一个节点的距离就是右儿子距离+1（或没有右儿子），且左右子树都是左偏树。 合并树A和树B的操作方法如下： 1.如果A或B有一个是空树，返回另一个

快速的查询效果是通过维护一个多层次的链表实现的，且与前一层（下面一层）链表元素的数量相比，每一层链表中的元素的数量更少（见右下角示意图）。一开始时，算法在最稀疏的层次进行搜索，直至需要查找的元素在该层两个相邻的元素中间。这时，算法将跳转到下一个层次，重复刚才的搜索，直到找到需要查找的元素为止

┌───────┴───────┐ │ ┌─┴─┐ ┌─┴─┐ ┌─┴─┐ ┌─┴─┐ │ 有了 lowbit，我们就能在完全二叉树里快速地定位： 我们知道，索引的本质就是预先存储一些信息，现在我们来看如何从原数组 A 来构建我们的二叉索引数 BIT 。我们定义： 看公式好像很复杂，我们拆解一下。看到下标 i - lowbit(i) + 1，我们知道代表了 i 所在节点左子树的底层节点

请帮忙改善本条目，或到讨论页去讨论该条目的问题。 快速的查询效果是通过维护一个多层次的链表实现的，且与前一层（下面一层）链表元素的数量相比，每一层链表中的元素的数量更少（见右下角示意图）。一开始时，算法在最稀疏的层次进行搜索，直至需要查找的元素在该层两个相邻的元素中间

昨天在看《算法导论》中二叉查找树高度的证明的时候，碰到了一点小疑惑。证明中需要用到凸函数的性质，然后举了 \( y=e^x \) 的例子。当时一想，不对，在高等数学中这不是叫做凹函数的吗？难道这里的定义和高等数学中的定义是相反的？上网查了一下，确实如此

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数据的逻辑结构：结构定义中的“关系” 描述的是数据元素之间的逻辑关系，又称为逻辑结构，比如平常教学中所画的内存图，数组等为数据的逻辑结构. 数据的物理结构：数据结构在计算机中的实际表示形式称为数据的物理结构又称为物理存储。 线性结构中又分为顺序表和链表（按物理存储结构划分），顺序表按顺序存储结构，链表按链式存储结构。 按顺序存储结构存储，内存中分配连续一段地址