从二叉查找树递归除去
这是功课;请不要随便给我code 我有两种方法：删除（T数据）和 removeRec（节点＆lt; T＆gt;节点，T数据）。 在当前状态下，看来我的code只删除根的BST的节点。 @覆盖 公共t取出（T数据）{ 如果（数据== NULL）{ 抛出新抛出：IllegalArgumentException（“数据为空”）; } 如果（根== NULL
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采用集和二叉搜索树解析和建筑S-防爆pressions
这是伪作业（这是额外的学分）。我有一个BST它是一个指向包含字线（存储在别处）字样的索引。我需要实现的方式使用S-EX pressions这样我就可以结合搜索和（安培）。和或（|） 在命令提示符下用户可以键入类似： 查询（（（（火）及（林））|（（海洋）及（船）））及（水）） 从本质上讲，应该返回包含单词消防，森林和水，以及包含海洋，舟和水的所有行的所有行。 我真正需要帮助的逻辑分析和节点
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插入N个数字到二叉搜索树的复杂性
我有一个问题，它说：“计算紧迫的时间复杂度为插入n个数为二进制搜索树的过程”。它并不表示这是否是一个平衡的树或没有。那么，什么答案可以给这样的问题？如果这是一个平衡树，那么高度LOGN，并插入n个数需要O（nlogn）的时间。但是，这是不平衡的，它可能需要甚至为O（n 2 ）在最坏情况下的时间。这是什么意思找到插入n个数为BST的紧迫的时间复杂度？我失去了一些东西？谢谢 解决方案 这可能是为O
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对于二叉搜索树删除程序
考虑在BST删除过程中，当删除节点有两个孩子。比方说，我总是将其与节点持有其右子树的最小密钥进行更换。 现在的问题是：这是程序交换？也就是说，删除x和然后y具有相同的结果不是删除第一y和则x？ 我想答案是否定的，但我不能找到一个反例，也没有找出任何合法的理由。 编辑： 也许我得再清楚不过了。 考虑移植（节点X，节点Y）程序：它代替x与Y（和它的子树）。 所以，如果我想删除一个节点（例如x
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平衡二叉搜索树，存储数据只在叶
我买了一个可爱的小本关于几何计算，虽然这里阅读它，在那里我经常绊倒在使用这些特殊的二叉搜索树。这些树是平衡的，应当存放只在假期节点的数据，内部节点只能存储值向下引导搜索的叶子。 图片显示了一个例子树，其中叶子是矩形和内部节点是圆 我有两个问题有关： 什么是不存储数据的内部节点的优势在哪里？ 对于学习的目的，我想实现这样的树，所以我想这可能是使用AVL树的基础是一个好主意，但果真如此吗？
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找到共同的祖先中的二进制树
这个问题是问我在接受采访时：我有一个二叉树，我必须找到考虑到树的两个随机节点的共同祖先（父）。我还给出一个指向根节点 我的回答是： 分别遍历树的两个节点，直到你达到了预期的节点。 平行在遍历存储元件与下一个地址中一个链表。然后，我们有我们两个人链表。因此，尝试比较这两个链接列表，并在这两个链接列表的最后一个公共节点父。 我在想，这个解决方案是正确的，纠正我，如果我错了。 如果此解决方案是正确
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两个二叉搜索树均等的无序阵列构建
鉴于大小的两个未排序数组N分别，我们要确定二叉搜索树构建从他们的将是等于或不。 因此，阵列的元素被拾取并插入一个基本（没有平衡，无红黑色，什么都没有）二叉搜索树。 直接给出两个数组，我们可以判断它们是否会引起同一个二叉搜索树。 有一个明显的O（N 2 ）最坏情况下的时间复杂度的解决方案：构建两棵树，并比较他们的平等。 是否有一个O（N）或O（N日志N）的解决办法？ 这我试图提取问题的想
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最好的数据结构/算法插入/删除/等级/ SELECT查询
到目前为止，我知道，自我平衡的BST像AVL树和红黑树可以在O（log n）的时间执行这些操作。 但是，要使用这些结构，我们必须实现AVL树或RB树自己。 我听说有一个算法/实现这四个操作，而无需使用自动平衡BST。 用我们自己定义的结构，我们需要写那么多行。不过，我听说有在不到100线$ C $ C支持这四大运营商的可能性：\ 难道你们对这个应该怎么做任何想法？ 除了BST，还有没
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平衡一个BST
参考： 有人问我这个问题@MS SDE采访时，第3轮。而且这不是一个家庭作业的问题。我也给它一个思想和提我下面的方法。 问： 修改的BST，使之成为尽可能均衡。不用说，你应该这样做尽可能高效。 提示： 记者说，这是一个合乎逻辑的问题，如果你有不同的想法，你会得到答案。没有复杂的编码参与。 - >说了这么多，我不认为他是希望我指向AVL / RB树 我的解决方法： 我建议，我会做序树的遍历，
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二叉搜索树数超过n个不同元素
有多少二叉搜索树可以从n个不同元素构成？我们怎样才能找到一个数学证明的公式呢？ 示例： 如果我们有3个不同的元素，比如1，2，3， 5二叉搜索树。 // EN：解决方案 给定的n个元素，可以从这些元素制成二进制搜索树的数量是由第n个 直观地，Catalan数重新present的方法可以创建一个结构出，其由以下述方式n个元素的数目： 排列元素为1，2，3，...，N。 在挑选这些元素作
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你有多少种方法可以将一系列值成BST，形成一个特定的树？
这个前面的问题问有多少种方法有插入值1 - 7成二叉搜索树，会导致下面的树： 4 / \ 2 6 / \ / \ 1 3 5 7 （答案是80，的方式）。 假设更普遍，你给出一个任意BST拿着一些设定值，并想知道有多少可能的方法有，将这些值转换，将最终产生结果树一个BST。是否有一个有效的算法来确定呢？ 谢谢！ 解决方案 我们可以用一个巧妙的递归
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对于给定的二叉树发现的最大的二进制搜索子树
对于给定的二叉树，发现这也是二叉搜索树的最大子树？ 例如： 输入： 10 / \ 50 150 / \ / \ 25 75 200 20 / \ / \ / \ / \ 15 35 65 30 120 135 155 250 输出： 50
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如何二叉树转换为二进制搜索树就地，即，我们不能使用任何额外的空间
如何将二叉树转换成二叉搜索树就地，也就是说，我们不能使用任何额外的空间。 解决方案 您不会过多去，但如果需求是什么，我觉得是，你有一个二叉树已经创建并坐在内存，但没有排序。（你想让它进行排序，反正路） 我假设这棵树结的样子 结构tree_node { 结构tree_node *离开; 结构tree_node *权利; data_t数据; }; 我也假设你可以
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发现增加的子序列的数目
我想找到一个数组中增加子的数目，我碰到一个二进制索引树，为我们提供了 O（log n）的解决方案。 我不明白用于位在code： 无效MADD（INT和放大器; A，INT B） { A + = B; } //芬威克code 无效更新（INT I，INT X） { 为（++我;我＆LT; MAX_N; I + = I和-i）MADD（英尺[我]，X）; } INT查询（int
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二叉树的第一共同祖先
我有一个疑问，如果我有这样的二叉搜索树那么这将是节点6和1 致谢最低的共同祖先 解决方案 按照 最低的共同祖先（LCA）是图论的一个概念和 计算机科学。设T是有n个节点的根树。最低的 共同祖先之间两个节点v和w定义为最低的 同时具有V和W的后代（在这里我们允许节点节点T中 是其自身的后代）。 所以，是根据这个定义去正确的答案应该是 6 。如果这是一个面试问题将是很好事先与面试官澄清。
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我怎么能证明这工作在二叉搜索树？
我要你给我一个提示，以证明这项工作从Cormen的书： “证明，无论什么节点，我们开始在一个高度小时二叉搜索树，K 连续调用树后继需要O（K + H）的时间。“ 解决方案 让 X 是起始节点和以Z 是后结束节点 K 连续调用树的继任者。 让 P 介于的简单路径X 和以Z 的包容性。 让是是的共同祖先X 和以Z 的 P 探访。 P 的长度最多为 2小时，这是 0（H） 。 让输出是元素，它们的值
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BST的输入可能的排列
我给出一个字符串，即“CPHBDZ”。通过将（按顺序）的信件到BST我将有： Ç / \ 乙P / \ 赫兹 / ð 如果我们改变秩序的字符串为“CBPHDZ”我们会得到相同的树。 我必须找到并列出提供相同的BST输入字符串的所有排列。我想出了如何计算一个数字的排列组合，但我想不出任何算法实际上找到它们。 解决方案 假设你没有做任何旋转（等）来平衡树，可以从树的结构得到
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在O（n）时间转换堆到BST？
我想我知道答案，最小的复杂性是 O（nlogn） 但有什么办法，我可以从堆的二叉搜索树中的 O（N）的复杂性？ 解决方案 没有算法从堆为O建设BST（n）的时间。这样做的原因是，给定n个元素，你可以从他们的O（n）的时间建立一个堆。如果你有一个BST为一组值，你可以做一个序遍历对它们进行排序在O（n）时间。如果你可以从一个堆为O建立BST（n）的时间，然后你可以用有一个O（n）的排序算法
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如何找到最接近的元素给定的键值中的二叉搜索树？
考虑到与整型值的BST作为钥匙我怎么找到最近的节点在一个BST的关键？ 该BST重新presented使用节点的对象（JAVA）。最近的将是如4,5,9，如果关键是6将返回5。 解决方案 遍历树，你会找到的元素。当你这样做的记录最接近你的键的值。现在，当你没找到钥匙本身返回的记录值的节点。 所以，如果你正在寻找 3 在下面的树中的关键，你最终会在节点上 6 没有找到比赛，但你的入账价值应为
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为什么红黑树化实施的Java TreeMap的？
Wikipedia关于AVL树的文章的第三段说：“由于AVL树是更严格的平衡，他们更快比红黑树的查询密集型应用。“ 所以，不应该 TreeMap的使用AVL树来实现的红 - 黑树代替（如将有更多的查找密集applictions为散列基于数据结构）？ 解决方案 红黑树是更通用的。该做的比较出色的添加，删除和查询，但AVL树有更快的查找窗口以较慢的添加/删除成本。 Java的一般政策是提供最好的
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