python实现二叉搜索树(AVL树)简单样例
一、二叉搜索树
class TreeNode:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = Noneclass BinarySearchTree:def __init__(self):self.root = Nonedef insert(self, value):if self.root is None:self.root = TreeNode(value)else:self._insert(self.root, value)def _insert(self, node, value):if value < node.value:if node.left is None:node.left = TreeNode(value)else:self._insert(node.left, value)else:if node.right is None:node.right = TreeNode(value)else:self._insert(node.right, value)def search(self, value):return self._search(self.root, value)def _search(self, node, value):if node is None or node.value == value:return nodeif value < node.value:return self._search(node.left, value)return self._search(node.right, value)# 使用二叉搜索树
bst = BinarySearchTree()
bst.insert(5)
bst.insert(3)
bst.insert(7)
bst.insert(2)
bst.insert(4)# 搜索节点
found_node = bst.search(4)
if found_node:print(f'Node with value {found_node.value} found')
else:print('Node not found')
二、AVL树(平衡二叉搜索树)
AVL树是一种平衡二叉搜索树,它在插入和删除节点后会自动调整树的高度以保持平衡。以下是一个简单的AVL树实现:
class TreeNode:def __init__(self, key):self.key = keyself.left = Noneself.right = Noneself.height = 1class AVLTree:def insert(self, root, key):if not root:return TreeNode(key)elif key < root.key:root.left = self.insert(root.left, key)else:root.right = self.insert(root.right, key)root.height = 1 + max(self.get_height(root.left), self.get_height(root.right))balance = self.get_balance(root)# 左左情况if balance > 1 and key < root.left.key:return self.right_rotate(root)# 右右情况if balance < -1 and key > root.right.key:return self.left_rotate(root)# 左右情况if balance > 1 and key > root.left.key:root.left = self.left_rotate(root.left)return self.right_rotate(root)# 右左情况if balance < -1 and key < root.right.key:root.right = self.right_rotate(root.right)return self.left_rotate(root)return rootdef left_rotate(self, z):y = z.rightT2 = y.lefty.left = zz.right = T2z.height = 1 + max(self.get_height(z.left), self.get_height(z.right))y.height = 1 + max(self.get_height(y.left), self.get_height(y.right))return ydef right_rotate(self, z):y = z.leftT3 = y.righty.right = zz.left = T3z.height = 1 + max(self.get_height(z.left), self.get_height(z.right))y.height = 1 + max(self.get_height(y.left), self.get_height(y.right))return ydef get_height(self, root):if not root:return 0return root.heightdef get_balance(self, root):if not root:return 0return self.get_height(root.left) - self.get_height(root.right)def pre_order(self, root):if not root:returnprint("{0} ".format(root.key), end="")self.pre_order(root.left)self.pre_order(root.right)# 使用AVL树
my_tree = AVLTree()
root = None
nums = [10, 20, 30, 40, 50, 25]for num in nums:root = my_tree.insert(root, num)print("Preorder traversal of the AVL tree is:")
my_tree.pre_order(root)
相关文章:
python实现二叉搜索树(AVL树)简单样例
一、二叉搜索树 class TreeNode:def __init__(self, value):self.value valueself.left Noneself.right Noneclass BinarySearchTree:def __init__(self):self.root Nonedef insert(self, value):if self.root is None:self.root TreeNode(value)else:self._insert(self.…...
Day47 打家劫舍123
198 打家劫舍 题目链接:198.打家劫舍 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,…...
OceanBase 开源社区新进展|obdiag SIG成立
为了构建完善的 OceanBase 诊断生态系统,汇聚各方力量,形成涵盖工具、知识在内的全方位诊断生态体系,助力开发者更高效地驾驭 OceanBase,OceanBase 社区宣布成立诊断 SIG,名称:obdiag SIG。 详情参加原文链…...
React类组件生命周期详解
在React的类组件中,从组件创建到组件被挂载到页面中,这个过程react存在一系列的生命周期函数,最主要的生命周期函数是componentDidMount、componentDidUpdate、componentWillUnmount 生命周期图例如下 1. componentDidMount组件挂载 如果你…...
智能车竞赛指南:从零到一,驶向自动驾驶的未来
智能车竞赛指南:从零到一,驶向自动驾驶的未来 一、智能车竞赛概览1.1 竞赛介绍1.2 竞赛分类 二、智能车开发技术基础2.1 硬件平台2.2 软件开发 三、实战案例:循线小车开发3.1 系统架构3.2 代码示例 四、技术项目:基于ROS的视觉导航…...
微服务项目收获和总结---第2,3天(分库分表思想,文章业务)
①分库分表思想 文章表一对一为什么要拆分?因为文章的内容会非常大,查询效率会很低,我们经常操作文章的基本信息,不会很经常查询文章内容。充分发挥高频数据的操作效率。 ②freemarker和minIO 由于文章内容数据量过大,…...
【全网最全】2024电工杯数学建模A题21页初步参考论文+py代码+保奖思路等(后续会更新)
您的点赞收藏是我继续更新的最大动力! 一定要点击如下的卡片链接,那是获取资料的入口! 【全网最全】2024电工杯数学建模A题21页初步参考论文py代码保奖思路等(后续会更新成品论文)「首先来看看目前已有的资料&#x…...
怎么通过OpenAI API调用其多模态大模型(GPT-4o)
现在只要有额度,大家都可以调用OpenAI的多模态大模型了,例如GPT-4o和GPT-4 Turbo,我一年多前总结过一些OpenAI API的用法,发现现在稍微更新了一下。主要参考了这里:https://platform.openai.com/docs/guides/vision 其…...
自定义文字线性
...
robosuite导入自定义机器人
目录 目的:案例一:成果展示具体步骤:URDF文件准备xml文件生成xml修改机器人构建 目的: 实现其他标准/非标准机器人的构建 案例一: 成果展示 添加机器人JAKA ZU 7 这个模型 具体步骤: URDF文件准备 从…...
四天学会JS高阶(学好vue的关键)——构造函数数据常用函数(理论+实战)(第二天)
一、对象创建引发构造函数产生 1.1 创建对象三种方式: 利用对象字面量创建对象 const obj {name: 佩奇}注:对象字面量的由来:即它是直接由字面形式(由源代码直接)创建出来的对象,而不是通过构造函数或者…...
【Linux学习】进程地址空间与写时拷贝
文章目录 Linux进程内存布局图:内存布局的验证 进程地址空间写时拷贝 Linux进程内存布局图: 地址空间的范围,在32位机器上是2^32比特位,也就是[0,4G]。 内存布局的验证 代码验证内存布局: 验证代码: #include<s…...
Git远程控制
文章目录 1. 创建仓库1.1 Readme1.2 Issue1.3 Pull request 2. 远程仓库克隆3. 推送远程仓库4. 拉取远程仓库5. 配置Git.gitignore配置别名 使用GitHub可以,采用Gitee也行 1. 创建仓库 1.1 Readme Readme文件相当于这个仓库的说明书,gitee会初始化2两份…...
怎样从SQL中分析和提取访问的字段信息?| OceanBase实践
当执行任意一条SELECT SQL语句时,我们如何能够分析出所访问的字段信息,并进一步判断结果集中的每一列数据具体来自于哪些数据库、表以及表中的哪些字段呢?本文将会详细阐述针对此问题的技术解决方案。 应用场景 从 SQL 中解析访问的原始字段…...
MySQL 服务无法启动
常见原因: 检查端口占用: 使用命令行工具(如netstat)来检查3306端口是否已被其他程序占用,输入netstat -ano(Windows)或netstat -tulnp | grep 3306(Linux/Mac)来查找3306端口的占用情况。如果…...
Python贪心算法
贪心算法(Greedy Algorithm)是一种常见的算法设计策略,它在每一步选择当前最优解,希望通过局部最优解最终得到全局最优解。贪心算法通常适用于满足一些特定条件的问题,例如货币找零、活动选择、任务调度等。贪心算法的…...
牛客网刷题 | BC85 牛牛学数列3
目前主要分为三个专栏,后续还会添加: 专栏如下: C语言刷题解析 C语言系列文章 我的成长经历 感谢阅读! 初来乍到,如有错误请指出,感谢! 描述 牛牛准备继续进阶&…...
quartz定时任务
Quartz 数据结构 quartz采用完全二叉树:除了最后一层每一层节点都是满的,而且最后一层靠左排列。 二叉树节点个数规则:每层从左开始,第一层只有一个,就是2的0次幂,第二层两个就是2的1次幂,第三…...
Python基础学习笔记(五)——选择结构与循环结构
目录 程序的组织结构条件选择结构1. 单分支结构2. 双分支结构3. 多分支结构4. 嵌套(分支)结构5. 无内容执行6. 条件表达式 循环结构1. 可迭代对象2. range()函数3. for循环语句4. while循环语句5. 结束语句 程序的组织结构 程序的组织结构主要有以下三种…...
Vue插槽solt如何传递具名插槽的数据给子组件?
在Vue中,你可以通过作用域插槽(scoped slots)来传递数据给子组件。这同样适用于具名插槽。首先,你需要在子组件中定义一个具名插槽,并通过v-slot指令传递数据。例如: 子组件(ChildComponent.vu…...
eNSP-Cloud(实现本地电脑与eNSP内设备之间通信)
说明: 想象一下,你正在用eNSP搭建一个虚拟的网络世界,里面有虚拟的路由器、交换机、电脑(PC)等等。这些设备都在你的电脑里面“运行”,它们之间可以互相通信,就像一个封闭的小王国。 但是&#…...
3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)
从这节课开始,我们会探讨数据链路层的差错控制功能,差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误,我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误,当我们发现位错误之后,通常来说有两种解决方案。第一…...
Debian系统简介
目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版ÿ…...
为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?
在建筑行业,项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升,传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去,许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理,导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个医院挂号小程序
一、开发准备 环境搭建: 安装DevEco Studio 3.0或更高版本配置HarmonyOS SDK申请开发者账号 项目创建: File > New > Create Project > Application (选择"Empty Ability") 二、核心功能实现 1. 医院科室展示 /…...
Java多线程实现之Callable接口深度解析
Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...
路由基础-路由表
本篇将会向读者介绍路由的基本概念。 前言 在一个典型的数据通信网络中,往往存在多个不同的IP网段,数据在不同的IP网段之间交互是需要借助三层设备的,这些设备具备路由能力,能够实现数据的跨网段转发。 路由是数据通信网络中最基…...
深入理解 React 样式方案
React 的样式方案较多,在应用开发初期,开发者需要根据项目业务具体情况选择对应样式方案。React 样式方案主要有: 1. 内联样式 2. module css 3. css in js 4. tailwind css 这些方案中,均有各自的优势和缺点。 1. 方案优劣势 1. 内联样式: 简单直观,适合动态样式和…...
Neo4j 完全指南:从入门到精通
第1章:Neo4j简介与图数据库基础 1.1 图数据库概述 传统关系型数据库与图数据库的对比图数据库的核心优势图数据库的应用场景 1.2 Neo4j的发展历史 Neo4j的起源与演进Neo4j的版本迭代Neo4j在图数据库领域的地位 1.3 图数据库的基本概念 节点(Node)与关系(Relat…...
VASP软件在第一性原理计算中的应用-测试GO
VASP软件在第一性原理计算中的应用 VASP是由维也纳大学Hafner小组开发的一款功能强大的第一性原理计算软件,广泛应用于材料科学、凝聚态物理、化学和纳米技术等领域。 VASP的核心功能与应用 1. 电子结构计算 VASP最突出的功能是进行高精度的电子结构计算ÿ…...
