/***@param{Array}dataList完整数据(必传)*@param{Sting/Int}keyName对哪个字段进行与targetID对比(必传)*@param{Sting/Int}targetID目标数据的唯一标识符(必传)*@param{Sting/Int}fieldName目标数据的某个字段的字段名(可缺省)*@return{Object/String/Int/Array}返回的目标数据,目标数据类型根据fieldName字段的类型确定，默认返回Object*/functionfunctionRecursive({dataList,keyName,targetID,fiel
/***@param{Array}dataList完整数据(必传)*@param{Sting/Int}keyName对哪个字段进行与targetID对比(必传)*@param{Sting/Int}targetID目标数据的唯一标识符(必传)*@param{Sting/Int}fieldName目标数据的某个字段的字段名(可缺省)*@return{Object/String/Int/Array}返回的目标数据,目标数据类型根据fieldName字段的类型确定，默认返回Object*/functionfunctionRecursive({dataList,keyName,targetID,fiel
阅读本文前，请确保您已经了解了二叉搜索树的相关内容（如定义、增删查改的方法以及效率等）。否则，建议您先学习二叉搜索树。本文假定您对二叉搜索树有了足够的了解。效率？众所周知，在平衡条件下，对二叉搜索树中的元素进行增删查改，时间效率为\(O(log(n))\)。然而，理想很丰满，现实很骨感，实际上，二叉搜索树并不总是能够保持平衡状态。最极端的情况就是，除了叶节点之外，每个节点只有一个子节点，如图所示：这种情况下二叉搜索树已经退化成一个链表，时间复杂度达到了\(O(n)\)，二叉搜索树在时间效率上的优势并没有发挥出来。要想解决这个问题，我们就要在每次动态操作（插入、删除）之后，采取某种措施，使二叉搜
阅读本文前，请确保您已经了解了二叉搜索树的相关内容（如定义、增删查改的方法以及效率等）。否则，建议您先学习二叉搜索树。本文假定您对二叉搜索树有了足够的了解。效率？众所周知，在平衡条件下，对二叉搜索树中的元素进行增删查改，时间效率为\(O(log(n))\)。然而，理想很丰满，现实很骨感，实际上，二叉搜索树并不总是能够保持平衡状态。最极端的情况就是，除了叶节点之外，每个节点只有一个子节点，如图所示：这种情况下二叉搜索树已经退化成一个链表，时间复杂度达到了\(O(n)\)，二叉搜索树在时间效率上的优势并没有发挥出来。要想解决这个问题，我们就要在每次动态操作（插入、删除）之后，采取某种措施，使二叉搜
一、题目大意标签:搜索https://leetcode.cn/problems/minimum-height-trees树是一个无向图，其中任何两个顶点只通过一条路径连接。换句话说，一个任何没有简单环路的连通图都是一棵树。给你一棵包含 n 个节点的树，标记为 0 到 n-1。给定数字 n 和一个有n-1条无向边的edges 列表（每一个边都是一对标签），其中edges[i]=[ai,bi]表示树中节点ai和bi之间存在一条无向边。可选择树中任何一个节点作为根。当选择节点x作为根节点时，设结果树的高度为h。在所有可能的树中，具有最小高度的树（即，min(h)）被称为最小高度树。请你找到所有的最小
一、题目大意标签:搜索https://leetcode.cn/problems/minimum-height-trees树是一个无向图，其中任何两个顶点只通过一条路径连接。换句话说，一个任何没有简单环路的连通图都是一棵树。给你一棵包含 n 个节点的树，标记为 0 到 n-1。给定数字 n 和一个有n-1条无向边的edges 列表（每一个边都是一对标签），其中edges[i]=[ai,bi]表示树中节点ai和bi之间存在一条无向边。可选择树中任何一个节点作为根。当选择节点x作为根节点时，设结果树的高度为h。在所有可能的树中，具有最小高度的树（即，min(h)）被称为最小高度树。请你找到所有的最小
AntDesignVue--tree树形插件自定义图标。index.vue树形区域的代码如下，重点就是①那个“showIcon”参数要等于“true”；②写几个img标签显示你自定义的图标，img标签加“slot”属性。用于渲染树的数据要求有个参数与那几个img标签中的"slot"属性值对应。[{title:"节点1", key:"0",nodeType:"total",//slots+icon组合只是在原有基础图标后面，文字前面加一个图片。（叶子节点会有原来的一张纸的图标，其他上层节点会有加号减号）slots:{icon:"total"},children:[{ title:"节点2", k
AntDesignVue--tree树形插件自定义图标。index.vue树形区域的代码如下，重点就是①那个“showIcon”参数要等于“true”；②写几个img标签显示你自定义的图标，img标签加“slot”属性。用于渲染树的数据要求有个参数与那几个img标签中的"slot"属性值对应。[{title:"节点1", key:"0",nodeType:"total",//slots+icon组合只是在原有基础图标后面，文字前面加一个图片。（叶子节点会有原来的一张纸的图标，其他上层节点会有加号减号）slots:{icon:"total"},children:[{ title:"节点2", k
⚠本笔记前置知识:二叉搜索(排序)树及其插入操作。本文主要围绕AVL树的平衡因子、纸上做题思路、失衡类型(LL/RR/LR/RL)、失衡调整方法、插入后回溯这几部分知识点展开。注:本笔记中的平衡二叉树规定所有左子树都小于其父节点，所有右子树都大于其父节点。本笔记中的平衡因子计算方法是左子树高度-右子树高度。目录简单介绍一下下平衡因子简述平衡二叉树的插入操作什么是失衡节点纸上快速做题思路程序中定义树节点失衡类型-LL型失衡举例调整方法-右旋转程序实现失衡类型-RR型失衡举例调整方法-左旋转程序实现失衡类型-LR型失衡举例调整方法-先左旋转再右旋转程序实现失衡类型-RL型失衡举例调整方法-先右旋转
⚠本笔记前置知识:二叉搜索(排序)树及其插入操作。本文主要围绕AVL树的平衡因子、纸上做题思路、失衡类型(LL/RR/LR/RL)、失衡调整方法、插入后回溯这几部分知识点展开。注:本笔记中的平衡二叉树规定所有左子树都小于其父节点，所有右子树都大于其父节点。本笔记中的平衡因子计算方法是左子树高度-右子树高度。目录简单介绍一下下平衡因子简述平衡二叉树的插入操作什么是失衡节点纸上快速做题思路程序中定义树节点失衡类型-LL型失衡举例调整方法-右旋转程序实现失衡类型-RR型失衡举例调整方法-左旋转程序实现失衡类型-LR型失衡举例调整方法-先左旋转再右旋转程序实现失衡类型-RL型失衡举例调整方法-先右旋转
