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二叉链表最新视觉报道_二叉链表存储树(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

二叉链表

全国计算机二级考试通关秘籍想要顺利通过全国计算机二级考试？这里有一些干货分享，帮助你轻松应对考试：选择题要点𐟓 栈是先进后出（FILO）的数据结构。队列是先进先出（FIFO）的数据结构。栈和队列的共同点是只允许在端点处插入和删除元素。循环队列是线性结构的线性表。有序/线性表既可以采用顺序存储结构，也可以采用链式存储结构。栈支持子程序调用的数据结构。栈底指针不变，栈中元素随栈顶指针的变化而动态变化。栈顶元素最先能被删除。在队列中，队尾插入数据，队头删除数据。循环队列中元素的个数是由队头指针和队尾指针共同决定的。二叉链表是二叉树的存储结构，二叉树是二叉链表的实现方式。循环队列是一种顺序存储结构，而循环链表是存储数据的结构。循环队列队头与队尾指针都不固定，而且二者可能大于可能小于。信息隐蔽可以确保每一个模块独立性。线性链表中数据的插入和删除都不需要移动表中的元素，只需改变结点的指针域。各数据结点的存储序号是不连续的，并且各结点在存储空间中的位置关系与逻辑关系也不一致。有一个以上根结点一定是非线性结构。循环链表与双向链表都是线性链表。只有一个根结点的数据结构不一定是线性结构。链式存储结构存储空间多于顺序存储结构（恋大顺）。算法复杂度𐟓ˆ 算法的空间复杂度是指存储空间，时间复杂度是指计算工作量。算法的时间复杂度和空间复杂度不是一一相关的。算法的效率与数据的存储结构有关。数据的逻辑结构与存储结构不是一一对应的。顺序存储空间一定连续，链式存储空间不一定连续。关系模型优点𐟓Š 简单、独立、多对多、坚实理论。数据流带有箭头。数据库设计是核心问题。数据的物理结构与逻辑结构不一定一致。数据共享是阶级目标。数据设计是指在已有基础上建立数据库。这些知识点不仅能帮助你更好地理解计算机二级考试的内容，还能在实际应用中发挥作用。加油，祝你考试顺利！𐟚€

数据结构笔记哎呀，期末考试又要来了，是不是还在为数据结构的复习发愁呢？别担心，我来帮你整理了一些重点知识，绝对干货满满，绝对让你轻松过关！ Map结构复习 𐟗𚯸 Map结构的核心是键值对，每个键对应一个值。默认情况下，Map是无序的，但你可以通过某些方法将其变为有序。比如，你可以按键的顺序来遍历Map，或者按值的顺序来遍历。这样就能保证Map中的元素是有序的啦！优先队列与堆 𐟌𓊤𜘥…ˆ队列和堆是数据结构中非常重要的概念。优先队列是一种特殊的队列，它的元素按照优先级来排序。而堆则是一种特殊的树形结构，它的根节点总是最大的元素。这两个结构在很多算法中都有应用，比如Dijkstra算法和堆排序。二叉树与二叉搜索树 𐟌𒊤𚌥‰树是一种非常经典的数据结构，它的每个节点最多有两个子节点。而二叉搜索树则是二叉树的一种特殊形式，它的左子树的所有节点值都小于根节点，右子树的所有节点值都大于根节点。二叉搜索树的遍历方式有很多种，比如中序遍历、前序遍历和后序遍历。数组与链表 𐟓Š 数组和链表是两种非常基础的数据结构。数组的所有元素都是连续存储的，所以访问一个元素的时间复杂度是O(1)。而链表的所有元素是通过指针连接的，访问一个元素的时间复杂度是O(n)。这两种数据结构各有优缺点，具体使用哪种要根据实际情况来定。其他重要概念 𐟓 除了以上提到的几种数据结构，还有一些其他的概念也非常重要。比如图、堆、栈、队列等。这些数据结构在各种算法中都有广泛的应用。比如图可以用来表示复杂的关系网络，堆可以用来实现优先队列和堆排序，栈可以用来实现后缀表达式计算等。希望这些笔记能帮到你，祝大家期末考试顺利过关！如果还有什么不明白的地方，欢迎留言讨论哦！𐟘Š

𐟎Š›扣高频算法全解析，刷题不再迷茫！ 𐟌Ÿ 链表类 𐟌Ÿ 力扣上常见的链表问题包括：反转链表、LRU缓存、寻找链表中的环、奇偶链表、分割链表等。通过针对性练习，可以更清晰地掌握这些算法。 𐟔 排列类 𐟔 排列类问题主要考察对数组和字符串的操作，如合并排序数组、旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习，可以提升对数据结构的理解和操作能力。 𐟓Š 哈希表 𐟓Š 哈希表是力扣中常见的数据结构之一，常用于解决字符串匹配、查找元素、统计频率等问题。通过练习这些算法，可以更好地掌握哈希表的使用技巧。 𐟔— 双指针 𐟔— 双指针算法在力扣中应用广泛，如寻找两个数之和、合并两个有序数组、寻找最长公共子串等。通过这些练习，可以提升对双指针算法的理解和应用能力。 𐟎𚌥ˆ†法 𐟎𚌥ˆ†法是一种高效的搜索算法，适用于有序数据的查找。在力扣中，常见的二分法问题包括搜索旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习，可以更好地掌握二分法的应用技巧。 𐟌𓠤𚌥‰搜索树 𐟌𓊤𚌥‰搜索树是一种重要的数据结构，常用于解决各种搜索和排序问题。在力扣中，常见的二叉搜索树问题包括构建二叉搜索树、查找节点、插入节点等。通过这些练习，可以更好地掌握二叉搜索树的操作技巧。 𐟓š 栈和队列 𐟓š 栈和队列是两种基本的数据结构，常用于解决各种实际问题。在力扣中，常见的栈和队列问题包括设计浏览器历史、计算最长递增子序列等。通过这些练习，可以更好地掌握栈和队列的应用技巧。 𐟌 其他常见算法 𐟌 除了以上几种类型的问题，力扣上还有很多其他常见的算法问题，如动态规划、贪心算法、分治算法等。通过全面练习这些算法，可以提升整体刷题效率和准确性。

实习周记：10.9-10.15 10/9 今天我首先解决了一个关于链表设计的问题。这类题目需要你在初始化时设置大小，感觉很有挑战性。接着，我尝试用双指针方法删除重复项，效果还不错。整体数据表现良好。后来，我看到其他评论区的解答，发现使用快慢指针的方法更高效，当fast != slow-2时即可。 10/10 终于开始复习BFS和DFS了，主要集中在了BFS上。第一题是关于二叉树的，思路很清晰，对树的结构有了一些回忆。第二题起初觉得挺难，但后来发现其实和第一题类似，只是需要统计index，l=2k, r=2k+1，然后每次都统计，留下最大值即可。思路非常清晰。 10/11 复习BFS的第二天，第一题是很标准的BFS题目，矩阵的层序遍历。我用了老方法，保存当前遍历的元素，然后在之后把save = nxt进行下一层的遍历。题目解答用了deque的popleft方法，即FIFO，似乎能提升时间复杂度。 10/12 这题看起来是检查二叉树的，感觉还好，但思路上有要求。 10/13 偷懒一天。 10/14 这题是找能被三除的最大和。我最初的思路是对的，就是算完sum后找最小的数减去。这里的思想是：除三的余数0、1、2：0就直接返回；1有可能是两个余2和一个余1；2有可能是两个余1和一个余2。然后找就好。 10/15 今天是一题贪心问题。最初的思想不太正确，这道题需要考虑到输入字母的顺序以及选择最小的顺序列。我本来想用ord()来算，然后第一个*10，但感觉写不出来。后来看了答案，发现答案的思路很好，使用了collections.Counter(s)来计算频率（这个是为了判断字母能否在之后出现），然后用stack来算，只要比较最顶端的栈内字母是否大于当前的字母，以及如果大于的话，这个字母之后会不会再次出现。如果会再次出现，肯定是之后的再加入更好，把这个字母弹出去（用while去弹出去所有符合条件的）。然后把这个加进去，减去他的count。

湖北大学计算机专硕数据结构考点全解析根据往届学长学姐的总结，以下是一些重要的知识点和代码片段，供大家参考（不代表官方）。 𐟓Œ 线性表基本概念、顺序表、链表基础线性表是数据结构中最基本的概念之一，主要包括顺序表和链表。顺序表是用一段连续的内存空间存储元素，而链表则是通过指针连接元素。 𐟓Œ 单链表操作（头插、尾插）单链表是最常见的链表类型，操作包括头插和尾插。头插是在链表头部插入元素，尾插是在链表尾部插入元素。 𐟓Œ 栈和队列栈和队列是两种常见的线性数据结构。栈支持后进先出（LIFO）的操作，而队列支持先进先出（FIFO）的操作。 𐟓Œ 树和二叉树树是一种层次型的数据结构，二叉树是树的一种特殊形式。树的遍历方式包括先序遍历、中序遍历和后序遍历，二叉树的插入、删除和构造也是重要的考点。 𐟓Œ 图的基本概念图是一种非线性数据结构，主要用于表示节点之间的关系。图的基本操作包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 𐟓Œ 查找和排序查找和排序是数据结构中的两大类操作。查找包括顺序查找和二分查找，排序包括冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序和基数排序等。 𐟓Œ 哈希表和拉链法哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，用于快速查找元素。拉链法是哈希表的一种常见实现方式。 𐟓Œ 其他重要知识点除了以上提到的知识点，还有一些重要的考点，如数组的定义（上下三角形）、半（两个next表格）、并查集、二叉排序树、平衡二叉树、哈夫曼树、最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键路径等。 𐟓Œ 重点代码根据往届经验，查找、链表、树等部分的代码是重点，需要重点关注。特别是二叉树的遍历、图的深度优先搜索和广度优先搜索等操作。希望这些信息对大家有所帮助，祝大家考试顺利！

力扣适合什么人刷嘿，朋友们！如果你觉得生活有点无趣，不妨试试力扣（LeetCode）。这个平台上有各种高频算法题，按照题目类型分类整理，难度也分级标注了对应的题号。无论你是留学生还是其他开发者，都可以在这里找到适合自己的挑战。𐟑‡ 链表类链表反转：LeetCode 206 链表循环检测：LeetCode 141 链表分割：LeetCode 725 链表加法：LeetCode 445 链表删除节点：LeetCode 19 链表排序：LeetCode 143 哈希表 LRU缓存：LeetCode 146 整数转罗马数字：LeetCode 12 矩阵零元素：LeetCode 73 堆最大堆：LeetCode 264 多数元素：LeetCode 169 合并排序数组：LeetCode 88 K个最大元素：LeetCode 692 栈栈操作：LeetCode 173 二叉树迭代器：LeetCode 1249 最小移除数：LeetCode 71 最长有效括号：LeetCode 32 去重排序：LeetCode 20 双指针双指针法：LeetCode 454 最长回文子串：LeetCode 5 最长重复字符：LeetCode 184 其他类型回文检测：LeetCode 234 最长上升子序列：LeetCode 56 最长重复字符：LeetCode 202 去重排序：LeetCode 287 最长有效括号：LeetCode 341 这些题目不仅能帮助你提升编程能力，还能让你在挑战中找到乐趣。快来试试吧！𐟒ꀀ

八周刷透LeetCode，面试轻松过关！ 𐟓Œ在加拿大大厂的面试中，几乎每轮都会考察几道算法题目。然而，LeetCode的题库超过2500题，全刷并不现实。对于𐟇谟‡槕™学生来说，根据这个刷题攻略，大概刷够250-300题就差不多了。 𐟑‡总结了几个刷题小技巧： 𐟓Ž在时间和精力有限的情况下，可以选择性地刷题。必须熟练掌握非常重要的算法，例如二分法、字符串、模拟法、二叉树、链表、递归、BFS、DFS、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树和动态规划； 𐟓Ž温故知新，最好每隔一段时间重新刷最经典的题目，这样对算法和题目的理解会越来越到位； 𐟓Ž做好总结非常重要，特别是对于那些没有思路的题目，可以参照其他人的解法，思考有哪些题目也是类似解法。

九周刷题计划，速提算法力！ 𐟎쬤𘀥‘诼š掌握链表、栈、队列等基础数据结构，并完成20道相关算法题。 𐟔 第二周：深入学习排序算法和贪心算法，完成20道算法题。 𐟌𓠧쬤𘉥‘诼š探索二叉树和二叉搜索树，解决20道相关算法题。 𐟔 第四周：学习二分查找和回溯算法，挑战30道高级算法题。 𐟏† 第五周：掌握动态规划高级算法，完成30道相关算法题。 𐟌Ÿ 鉴于时间和精力的限制，建议有针对性地准备面试。关键算法如二分查找、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、广度优先搜索、深度优先搜索、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树、动态规划等需要精通。 𐟓… 因此，我总结了九周的高效刷题计划，希望能帮助大家在面试中脱颖而出。

LeetCode刷题秘籍：分类更高效！在LeetCode上刷题时，按照题目类型进行分类练习是一个非常有效的方法。这样可以更全面地掌握某种数据结构或算法，加深对这类题目的理解。以下是按照题目类型整理的一些分类，供大家参考：数组操作 LeetCode54 螺旋矩阵 LeetCode76 最小覆盖子串 LeetCode75 颜色分类 LeetCode73 矩阵置零 LeetCode384 打乱数组 LeetCode581 最短无序连续子数组 LeetCode945 使数组唯一的最小增量链表操作 LeetCode206 反转链表 LeetCode19 删除链表的倒数第N个节点 LeetCode25 K个一组翻转链表 LeetCode141 环形链表 LeetCode142 环形链表II LeetCode61 旋转链表 LeetCode138 复制带随机指针的链表 LeetCode160 相交链表 LeetCode707 设计链表栈 LeetCode20 有效的括号 LeetCode32 最长有效括号 LeetCode155 最小栈 LeetCode224 基本计算器 LeetCode232 用栈实现队列 LeetCode316 去除重复字母树的遍历 LeetCode94 二叉树的中序遍历 LeetCode102 二叉树的层次遍历 LeetCode110 平衡二叉树 LeetCode144 二叉树的前序遍历 LeetCode145 二叉树的后序遍历二叉搜索树 LeetCode98 验证二叉搜索树 LeetCode450 删除二叉搜索树中的节点递归 LeetCode21 合并两个有序链表 LeetCode101 对称二叉树 LeetCode104 二叉树的最大深度 LeetCode226 翻转二叉树 LeetCode236 二叉树的最近公共祖先 ...（更多分类详见图片）通过这种方式，你可以在一个时间段内专注于同一类型的题目，从而更全面地掌握相关数据结构和算法。希望这些分类对大家有所帮助！

LeetCode刷题指南：数据结构篇很多人希望通过刷LeetCode来提升自己的编程能力，尤其是在工作面试中能脱颖而出。然而，很多人对刷题的认识和热情还停留在表面。可能是因为刷题的过程比较枯燥，而且效果不是立竿见影，所以难以长期坚持。 LeetCode的题目主要分为两大类：数据结构和算法。我花了一些时间整理了一份数据结构的思维导图，涵盖了各种常见的数据结构，包括数组、链表、栈与队列、二叉树与图、字符串以及其他数据结构（如set、map、hash等）。特别是数组类别的题目，在大厂面试中非常高频。图2到图4总结了一些数组类别的题目汇总。对于那些希望快速提升刷题能力的小伙伴来说，按照这个思维导图的方向逐一击破各个题型，是一个相当不错的方法。希望这份思维导图对大家有所帮助！

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