3-1复习最短路径算法，3-2学习二叉数结构

NDK目录结构 NDK下载好之后目录结构如下: 目录名 描述 build   存放和编译相关的脚本文件,最外面的ndk-build就是调用该目录下的makefile文件,其中makefile文件都存放在build/core目录 docs  帮助文档 platforms  存放不同android版本,不同平台架构的头文件和库文件 prebuilt  存放和编译相关工具比如make.exe samples ndk代码例子,用根目录下的ndk-build即可编译 source 源码目录,有一些头文件和

题目: 给定一数组,判断它是否为二叉查找树的后序遍历数组 思路: 想想,二叉查找数树的特点,任意根结点大于左子树的所有值,而小于右子树的所有值: 再想想,后序遍历的特点,先遍历左子树,再遍历右子树,最后是根结点: 因此很容易找到根结点,然后遍历数组找出左子树(从左往右比根结点小的),剩下右边的就是右子树,然后判断右子树是否都大于根结点: 如果是,则递归遍历左子树,遍历右子树,如果都满足了,则是某个二叉树的后序遍历数组: 如果不是,则不是. 代码: #include<iostream> usin

参考书籍<数据结构与算法分析--C语言描述> 关于堆的一些基本概念,可参见小zz的另一篇博文. /*本例程实现的是最小堆,最大堆类似*/ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<stdbool.h> #include<string.h> #define MAX 13 typedef struct BHeap { int Capacity;//堆的最大容量 int Size;//当前堆大小 int

提高编程能力的最佳途径就是多写代码, 就让我们从现在开始吧! 1. 输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表.要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向.       10      /    |   6     14 /   |     /  |4   8   12  16 转换成双向链表4=6=8=10=12=14=16. 二叉查找树的特点:任意节点的左子树都要小于当前节点:右子树都要大于当前节点.特点:查询某个值,需要的时间复杂度为O(lgN) 网上的解决方案大部分都是C

[TOC] 1.Nuxt目录结构详解 Nuxt项目文件目录结构 |-- .nuxt // Nuxt自动生成,临时的用于编辑的文件,build |-- assets // 用于组织未编译的静态资源入LESS.SASS 或 JavaScript |-- components // 用于自己编写的Vue组件,比如滚动组件,日历组件,分页组件 |-- layouts // 布局目录,用于组织应用的布局组件,不可更改. |-- middleware // 用于存放中间件 |-- pages // 用于存放

目录 引言 二叉查找树 节点定义 查找操作 插入操作 删除操作 二叉查找树存在问题 完整源码 讨论区 参考资料 内容                             1.引言                                   前面的文章介绍过二分查找.散列表查找:二分查找效率为Θ(lgn).二分查找要求数组是静态的,即元素不能动态的插入和删除,否则会耗费较多的时间:散列表查找效率可以到达Θ(1),但是一般用于“等于性查找“,不能进行“范围查找”;本文介绍的二叉查找树,(

Dijkstra最短路径算法: dijkstra 算法的优点在于可以求出从一点到所有其他点的最短距离: input: 5 71 2 101 3 201 5 302 5 102 3 54 5 204 3 30 output: 0 10 15 40 20//这是求的在这颗树中,1到所有点的最短距离 1 #include<iostream> 2 #include<cstring> 3 using namespace std; 4 const int N=1100; 5 const int

/* Name: 最短路径算法集锦 Copyright: Author: 巧若拙 Date: 12/11/14 15:32 Description: 列举了深度优先搜索的递归和非递归算法,Dijkstra最短路径算法, 基于Bellman-Fort最短路径算法的改进型广度优先搜索算法, Floyd-Warshall最短路径算法的原始版和变化版 本文是阅读<啊哈!算法>后的学习笔记,代码与教材中有些差异,若有错误请指正,谢谢! 测试数据: 5 7 0 3 2 0 4 9 4 2 1 4 1 3

暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程. 上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题. 现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如1号城市到2号城市的路程为2,则设e[1][2]