二叉树的最近公共祖先力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个二叉树,找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树T的两个结点p、q，最近公共祖先表示为一个结点x，满足x是p、q的祖先且x的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”例如，给定如下二叉树:root=[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]示例1:输入:root=[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4],p=5,q=1输出:3解释:节点5和节点1的最近公共祖先是节点3。示例2:输入:root=[3,5,1,6,2,0,8,null,null,
二叉树的最近公共祖先力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个二叉树,找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树T的两个结点p、q，最近公共祖先表示为一个结点x，满足x是p、q的祖先且x的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”例如，给定如下二叉树:root=[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]示例1:输入:root=[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4],p=5,q=1输出:3解释:节点5和节点1的最近公共祖先是节点3。示例2:输入:root=[3,5,1,6,2,0,8,null,null,
title:红黑树date:2022-03-3110:41:30sidebar:autocategories:-数据结构-二叉树tags:-红黑树一、树1.1树的定义树是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。树结构是一种非线性存储结构，存储的是具有“一对多”关系的数据元素的集合。1.2树的特点每个结点有零个或多个子结点；没有父结点的结点称为根结点；每一个非根结点有且只有一个父结点；除了根结点外，每个子结点可以分为多个不相交的子树；树是一种特殊的图1.3树与图的区别树是没有环的图（在图里面，环的路线是开始
title:红黑树date:2022-03-3110:41:30sidebar:autocategories:-数据结构-二叉树tags:-红黑树一、树1.1树的定义树是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。树结构是一种非线性存储结构，存储的是具有“一对多”关系的数据元素的集合。1.2树的特点每个结点有零个或多个子结点；没有父结点的结点称为根结点；每一个非根结点有且只有一个父结点；除了根结点外，每个子结点可以分为多个不相交的子树；树是一种特殊的图1.3树与图的区别树是没有环的图（在图里面，环的路线是开始
在上篇文章，我们已经设计了一个简单的设计态的Canvas，能够显示经过BuildEngine生成的ReactNode进行渲染。本文，我们将继续上一篇文章的成果，设计并实现一个能够显示组件节点大纲树的组件。什么是组件大纲树？我们希望用户能通过一个地方比较明显的看到当前整个ComponentNode的树状结构；当用户点击某个ComponentNode的时候，既能够在DesignCanvas上高亮当前选中的UI元素，同时对于组件大纲树上也能高亮对应的树状节点。PS：我们所设计的低开前端平台定位是轻量级。所以，我们在构建整个平台核心库的时候，并不会设计的非常复杂，本次我们将不会设计直接将元素进行拖拉拽
在上篇文章，我们已经设计了一个简单的设计态的Canvas，能够显示经过BuildEngine生成的ReactNode进行渲染。本文，我们将继续上一篇文章的成果，设计并实现一个能够显示组件节点大纲树的组件。什么是组件大纲树？我们希望用户能通过一个地方比较明显的看到当前整个ComponentNode的树状结构；当用户点击某个ComponentNode的时候，既能够在DesignCanvas上高亮当前选中的UI元素，同时对于组件大纲树上也能高亮对应的树状节点。PS：我们所设计的低开前端平台定位是轻量级。所以，我们在构建整个平台核心库的时候，并不会设计的非常复杂，本次我们将不会设计直接将元素进行拖拉拽
建议收藏简述写在前面大家在面试的时候，肯定都会被问到MySql的知识，以下是面试场景：B树和B+树是MySQL索引使用的数据结构，对于索引优化和原理理解都非常重要，下面我的写文章就是要把B树，B+树的神秘面纱揭开，让大家在面试的时候碰到这个知识点一往无前，不再成为你的知识盲点！1、B树这里的B是Balance（平衡）的缩写。它是一种多路的平衡搜索树。它跟普通的平衡二叉树的不同是，B树的每个节点可以存储多个数据，而且每个节点不止有两个子节点，最多可以有上千个子节点。B树中每个节点都存放着索引和数据，数据遍布整个树结构，搜索可能在非叶子节点结束，最好的情况是O(1)。一般一棵B树的高度在3层左右，
建议收藏简述写在前面大家在面试的时候，肯定都会被问到MySql的知识，以下是面试场景：B树和B+树是MySQL索引使用的数据结构，对于索引优化和原理理解都非常重要，下面我的写文章就是要把B树，B+树的神秘面纱揭开，让大家在面试的时候碰到这个知识点一往无前，不再成为你的知识盲点！1、B树这里的B是Balance（平衡）的缩写。它是一种多路的平衡搜索树。它跟普通的平衡二叉树的不同是，B树的每个节点可以存储多个数据，而且每个节点不止有两个子节点，最多可以有上千个子节点。B树中每个节点都存放着索引和数据，数据遍布整个树结构，搜索可能在非叶子节点结束，最好的情况是O(1)。一般一棵B树的高度在3层左右，
