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bst树最新视觉报道_bst树全称(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：2024-11-30

bst树

𐟌𓂓T树探秘之旅𐟔 𐟑‹哈喽，小伙伴们！今天我们要一起探索一种超级有用的数据结构——二叉排序树，也叫BST树！𐟌𒊊𐟤”首先，BST树是怎样的呢？它是一种特殊的二叉树，在它的每个节点里，左子树上的所有节点值都小于这个节点的值，而右子树上的所有节点值都大于这个节点的值。是不是感觉很有规律？ 𐟔那么，在BST树里怎么找一个值呢？其实很简单的！你只需要从根节点开始比较。如果目标值等于根节点的值，那就找到了！如果目标值小于根节点的值，那就继续在左子树里找。如果目标值大于根节点的值，那就继续在右子树里找。这样一步一步缩小范围，很快就找到了！ 𐟌𑦎夸‹来，我们来看看怎么在BST树里插入一个新节点吧！如果BST树是空的，那就直接让新节点成为根节点。如果BST树不是空的，那就从根节点开始比较。如果新节点的值小于根节点的值，那就插入到左子树里。如果新节点的值大于根节点的值，那就插入到右子树里。 𐟓š最后，我们通常使用中序遍历来输出BST树里所有节点的值。因为中序遍历可以让节点值按从小到大的顺序输出哦！ 𐟒ꦀ𛤹‹，BST树作为一种超级高效的数据结构，在很多地方都有用。希望这次分享能让你们更了解它！一起加油吧！

算法工程师必备的数据结构与算法指南大家好！今天为大家整理了一些算法工程师在求职过程中需要掌握的数据结构与算法知识。掌握了这些内容，笔试和面试都能轻松应对！ ✅基础篇基础知识：时间复杂度、空间复杂度等。线性表：顺序表、单链表、双链表、循环链表。队列和栈。递归算法。树与二叉树：递归和非递归遍历。二叉搜索树（BST）。二分查找。二叉平衡树（AVL）。 ✅提高篇散列表（哈希表）。堆。哈夫曼树与哈夫曼编码。并查集。串（KMP算法）。分治算法。贪心算法。回溯算法。动态规划：常见问题如LCS、LIS等。 ✅图论必会算法 DFS深度优先搜索。广度优先搜索。 Dijkstra单源最短路径算法。 Floyd多源最短路径算法。 Prim和Kruskal最小生成树算法。拓扑排序和关键路径。 ✅排序必知算法交换类：冒泡排序、快速排序。插入类：直接插入排序、希尔排序。选择类：简单选择排序、堆排序。归并排序、桶排序、计数排序、基数排序。 ✅高级数据结构红黑树。树。跳跃表。字典树（Trie）。树状数组。后缀数组和后缀树。线段树。 ✴️笔试面试常遇问题快速幂。大数加减乘除。位运算。欧几里得算法（GCD）求最大公约数和最小公倍数。滑动窗口、双指针。约瑟夫环问题。求素数（素数筛）。回文串（马拉车算法）。希望这些内容能帮助大家更好地准备算法工程师的求职，祝大家面试顺利！𐟓𓀀

Duke大学编程讲座：临阵磨枪，突破重围在Duke大学，一场编程讲座正火热进行。𐟔尟’𛠤𘻨𚺐rof. Alex Steiger以四套题目为引，深入浅出地讲解了编程中的关键知识点。𐟓š𐟔 𐟌𓠂ST的应用：在比较了hash、heap和红黑树后，我们发现BST除了实现简单，其他方面并不占优势。 𐟓š Heap的构建：讲解了如何构建Heap，这一步的复杂度是O(n)。接着，详细介绍了Heap Insert、Heapify和Heap Sort的操作。 𐟗‚️ DFS的独特之处：Duke大学的DFS讲解最为特别，没有使用递归，而是通过Stack来实现。温习了之前实现的lab，讲解了如何使用DFS和BFS来解决FloodFill问题和八皇后问题。 𐟔砊ava操作详解：涉及了Java中的Comparable、Comparator以及Comparing等操作。 ⏰ 时间复杂度讨论：最后，我们深入讨论了时间复杂度的问题，探讨了各种算法的效率。 𐟎‰ 学生反馈：在讲座结束时，学生兴奋地告诉我们，这次终于进入了A范围，虽然是A-，但已经足够了，他们的努力得到了应有的回报。𐟎‰𐟓ˆ

极星6 BST：颜值与性能兼备的未来之车极星（Polestar）的Polestar 6概念车BST，虽然距离实际生产还有两年，但已经足够让人眼前一亮。这款车在Goodwood Festival of Speed上的亮相，吸引了无数目光。它基于Polestar 6打造，配备了包括大尺寸尾翼和尾部扩散器在内的空气动力学套件，再加上22英寸的轮毂，整体设计感十足，战斗气息浓厚。 Polestar 6预计将在2026年正式投产，届时将配备双电机，能够输出896匹马力和900牛米的扭矩，并且采用800伏的快充架构。而BST版本的最大功率预计将超过1000马力，0-96公里/小时的加速时间将达到2秒级，这样的性能表现无疑让它在超跑市场中独树一帜。不过，尽管极星6 BST的性能令人惊叹，但唯一的问题是，这样的性能让路特斯（Lotus）等传统超跑制造商该如何应对呢？

二叉树转最大和树：经典算法解析 𐟌𓠩☧›述给定一棵二叉搜索树，要求将所有节点替换为大于等于该节点的所有子节点的值之和。二叉搜索树的特点是左子节点的值一定小于根节点，右子节点的值一定大于根节点。因此，每个根节点的替换只需加上右子节点的值，左子节点则加上根节点的值。 𐟔 解决方案使用深度优先搜索（DFS）来遍历二叉树，按照“右、根、左”的顺序进行访问，逐步累加值。最终返回根节点即可。 𐟒ᠦ𓨦„事项在Java中，局部变量在递归过程中可能会因为垃圾回收（GC）而被清理。因此，如果需要将一个变量在递归过程中长期使用，应该将其定义为类的成员变量，而不是方法中的局部变量。这样可以避免在递归过程中因GC而导致数据丢失。 𐟔„ 递归思路定义一个DFS方法，其中包含一个累加器变量来存储当前节点的最大和。这个变量需要在方法内部定义，并且需要作为参数传递给递归调用。在访问每个节点时，将右子节点的值加上根节点的值（如果左子节点存在），然后返回这个累加值。 𐟎𛣧 实现以下是一个简单的Java代码实现： ```java class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; } } class Solution { public TreeNode convertBST(TreeNode root) { dfs(root); return root; } private int dfs(TreeNode node) { if (node == null) return 0; int sum = node.val + dfs(node.right); // 加上右子节点的值 if (node.left != null) sum += node.val; // 如果左子节点存在，加上根节点的值 node.val = sum; // 更新根节点的值 return sum; // 返回累加值 } } ``` 这段代码中，`dfs`方法负责进行深度优先搜索，并将每个节点的最大和存储在节点的`val`属性中。最终，返回根节点的最大和值。

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