一、AVL树的概念二叉搜索树的缺点二叉搜索树虽可以缩短查找效率但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树查找元素相当于在顺序表中搜索元素，效率低下AVL树便是解决此问题向二叉搜索树中插入新结点并保证每个结点的左右子树高度之差的绝对值不超过1(需要对树中的结点进行调整)即可降低树的高度，从而减少平均搜索长度AVL树或空树或是具有以下性质的二叉搜索树它的左右子树都是AVL树左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1)AVL树不一定有平衡因子平衡因子只是其中一种实现方式如果一棵二叉搜索树是高度平衡的它就是AVL树，如果它有n个结点其高度可保持在O(log2n)O(log_2
🔥博客主页： 【小扳_-CSDN博客】❤感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍ 文章目录 1.0红黑树的说明 2.0红黑树的特性 3.0红黑树的成员变量及其构造方法 4.0实现红黑树的核心方法 4.1红黑树内部类的核心方法 （1）判断当前节点是否为左孩子节点-isLeftChild(） （2）获取叔叔节点-uncle() （3）获取兄弟节点-brother() 4.2红黑树外部类的核心方法 （1）判断是否为红色节点isRed-(TreeNodenode) （2）判断是否为黑色节点isBlack-(TreeNodenode) （3
欢迎捉虫！之前我研究了一下基于switchcase语句的FSM状态机的使用，后来遇到了很多问题。比如当角色的行为很多时，代码结构相当混乱（你需要考虑每一种状态之间的联系）。所以，当角色的行为愈发的复杂，状态机的设计图就越像一坨蜘蛛网，维护是状态机所需的成本也就越高，这对于开发者来说显然很麻烦。所以，在查找了许多资料后，我发现了行为树这一利器，于是好好学习了一番。然后发现，这玩意不仅是游戏开发的利器，对于游戏策划而言也是必不可少。行为树到底是个啥？他的运作机制是什么？我该如何利用行为树来设计AI和人物运动脚本？0前言更准确的说，行为树其实是一种反应型AI，这种AI人为控制性非常高，也意味着开发者
开篇先给大家讲个东西，叫vector，有老师称之为“向量”，当然与数学中的向量不一样啊，所以我要称之为“长度可变的数组”vector头文件：#include用法：vectord;尾部增加元素：d.push_back(……);元素个数：d.size()数组方括号操作：d[i]尾部删除元素：d.pop_back(……);清空数组：d.clear();树 树的概念：c++图论-CSDN博客一般，树的表示用邻接表来表示，表达形式是vectorto[N];那邻接表加边呢？如下voidadd(intu,intv){ to[u].push_back(v); to[v].push_back(u);}邻接表输出
文章目录写在前面动态规划斐波那契1.递归2.自顶向下动规（被动备忘录）3.自底向上动规（主动备忘录）4.进一步优化（空间优化）二项式系数1.递归2.自顶向下动规（被动备忘录）3.自底向上动规（主动备忘录）4.进一步优化（空间优化）树的最大独立集1.问题定义2.递归关系①3.递归关系②最长递增子序列-（作业）1.难以建立递归关系的两个解决方案2.增加约束自底向上动规3.增加子问题参数自底向上动规4.对第一种思路进一步加约束优化编辑距离1.问题定义3.递归关系2.例子Hischberg'salgorithm最长公共子序列最优二叉搜索树交替拿硬币石子合并背包递归关系乘坐电梯1.问题描述2.思路3.例
🔥博客主页： 【小扳_-CSDN博客】❤感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍ 文章目录 1.0AVL树的说明 2.0AVL树的成员变量及其构造方法 3.0实现AVL树的核心方法 3.1获取当前节点的高度height(AVLNodenode) 3.2更新当前节点的高度updateHeight(AVLNodenode) 3.3平衡因子bf(AVLNodenode) 3.4对失衡节点旋转rotate(AVLNodenode) 3.5检查节点是否平衡，重新平衡balance(AVLNodenode) 3.6插入、更新节点 put(intkey,Object
1.重心什么是树的重心？物理学而言，重心是指地球对物体中每一微小部分引力的合力作用点，物体受力最集中的那一个点。数学上的重心是指三角形的三条中线的交点。树的重心也称为质点，有一个很官方的定义：如果在树中选择某个节点并删除，这棵树将分为若干棵子树，统计子树节点数并记录最大值。取遍树上所有节点，使此最大值取到最小的节点被称为整个树的重心。现根据一个具体树结构解释重心的获取过程。删除节点1，得到3棵子树，其子树的节点数量依次为3、4、1,最大值为4。删除节点2，可得到3棵子树，其子树的节点数量依次为1、1、6，最大值为6。删除节点3，可得到3棵子树，其子树的节点数量依次为2、3、5，最大值为5。枚举
树的层次遍历1、层次遍历概念树的广度优先搜索又叫层次遍历，层次遍历就是从根节点开始，先访问根节点下面一层全部元素，再访问之后的层次，类似金字塔一样一层层访问。基本过程如下所示：每次一个节点出去的时候就把该节点的子节点存入，借助队列来存储会很方便。在上面的图中：首先1入队然后1出队，之后将1的左节点2和右节点3入队然后2出队，之后将2的左节点4和右节点5入队然后3出队，之后将3的左节点6和右节点7入队之后4，5，6，7分别出队，此时都是叶子节点，只出队就行了2、基本的层次遍历与变换关于树的层次遍历中最基本最简单的情况就是遍历并输出全部元素，方法就是上述的方法。以下是代码实现：ListI
文章目录1、AVL树1.1AVL树的概念2、AVL树节点的定义3、AVL树的插入和旋转3.1左单旋左旋代码实现3.2右单旋右旋代码实现3.3右左双旋右左双旋的代码实现3.4左右双旋左右双旋的代码实现3.5insert接口实现4、判断是否为AVL树判断AVL树的代码实现5、AVL树的性能问题引入：在上一篇文章中，我们提到了二叉搜索树在插入时，可能会形成单边树，会降低二叉搜索的性能。因此我们需要平衡二叉搜索树，降低二叉搜索树的高度，使得二叉搜索树趋于一颗完全二叉树的样子，这样就可以提高二叉搜索树的性能。本篇文章就来介绍一种平衡二叉树，AVL树。1、AVL树1.1AVL树的概念二叉搜索树虽可以缩短查
目录💡相同的树题目描述思路：代码：💡对称二叉树题目描述思路：代码：💡另一棵树的子树题目描述思路：代码：💡总结 💡相同的树题目描述给你两棵二叉树的根节点 p 和 q ，编写一个函数来检验这两棵树是否相同。如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。思路：这个题目实际上可以分解为许多个相同的子问题，就是检查每一个子树是否相同，然后便可以利用递归的思想来解答。代码：boolisSameTree(structTreeNode*p,structTreeNode*q){if(p==NULL&&q==NULL)returntrue;if(p==NULL&&q!=NULL)returnf
