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fweeeeeeeeeeeefew
- 1、实现动态查找表的三种基本功能：查找、插入、和删除。 2、初始，平衡二叉树为空树，操作界面给出查找、插入和删除三种操作供选择。每种操作均要提示输入关键字。每次插入或删除一个结点后，应更新平衡二叉树的显示。 3、平衡二叉树的显示采用树形结构显示二叉树。 4、合并两棵平衡二叉树。 5、把一棵平衡二叉树分裂为两棵平衡二叉树，使得在一棵树中的所有关键字都小于或等于x，另一棵树中的任一关键都大于x -1, the dynamic lookup table of the thr
E64_0230
- 平衡二叉树操作的演示 一、 需求分析 （1） 利用平衡二叉树实现动态查找表。实现查找，插入和删除三种基本功能。 （2） 初始，平衡二叉树为空树，操作界面给出查找，插入和删除三种操供选择。每种操作均要提示输入关键字。每次插入和删除一个接点时，显示更新的平衡二叉树。 （3） 重点在于对删除算法的实现。假设要删除的关键字为X的结点，若X不在叶子结点上，则用左子树中的最大值或者右子树中的最小值取代X。如此反复，直到删除动作传递到某个叶子结点，删除叶子结点时，若要进行平衡变换，可采用插入的
ChonSu
- 已知一颗有根树是 2-tree（只有度为2和度为0的结点），并且有n个叶子节点，从左到右编号为1,2,…, n，还知道两个相邻编号节点之间的 ChonSu（这棵树中这链接这两个节点的路径的边数）。求任意两个叶子节点x, y （1≤x≤n）之间的 ChonSu-Rooted tree is known to a 2-tree (only the degree 2 and degree 0 nodes), and there are n-leaf nodes from left to right n
gridctrl_demo220
- Using comboboxes in the MFC Grid Control Since I posted my MFC grid control I ve had a lot of requests asking how to use other methods of editing cells in the grid. Ken Bertelson has taken this to the extreme, with his Grid Tree control. For some t
XMLWriteTest
- 可以显示xml生成的treeviewer-Can display xml generated treeviewer
X-tree
- Document for X-tree algorithms
erchashu
- (1)以回车( \n )为输入结束标志，输入数列L，生成一棵二叉排序树T； (2)对二叉排序树T作中序遍历，输出结果； (3)计算二叉排序树T查找成功的平均查找长度，输出结果； (4)输入元素x，查找二叉排序树T，若存在含x的结点，则删除该结点，并作中序遍历(执行操作2)；否则输出信息“x不存在”； (5) 输入元素x，查找二叉排序树T，若整棵树不存在含值为x的结点，则插入该结点，并作中序遍历(执行操作2)；否则输出信息“x已经存在”。 -(1) to return ( &#
erchashu
- 在二叉树中查找值为X的结点，试设计打印值为X的结点的所有祖先的算法-In the binary tree to find a value of X, node, trial designed to print the value of X, all the ancestor nodes the algorithm
exercise
- （实习题） 从键盘上输 入一串正整数， 最后输入－1作为输入结束的标志。如输入的序列为：2，5，7，23，48，96，……，-1。请以这些正整数的值作为二叉排序树中的结点的数据场之值，建立一棵二叉排序树。注意：请采用动态存储方法保存这棵二叉排序树，事先并未知道该二叉排序树中的结点的个数。 2、 （作业题） 已知一棵排序二叉树，树中结点的形式为： data info left right 其中，data 给出结点的数据场，info 给出本结点的左
homework
- 已知一棵排序二叉树，树中结点的形式为： data info left right 其中，data 给出结点的数据场，info 给出本结点的左子树中的结点总数，left和 right 分别给出本结点的左儿子和右儿子的地址。数据场data 和info的类型皆为 int。又已知该二叉排序树的根结点的地址为 root。请设计二个函数，分别实现下述功能： 1． 按递增序找出该二叉排序树中的第 i 个小的结点。 2． 插入数据场之值为 x 的结点，并仍应保持
Tree-C-Evaluate
- With C tree design paranthesis notation and x notation and evaluate tr-With C tree design paranthesis notation and x notation and evaluate tree
cprops
- The cprops (C prototyping tools) library provides a portable, thread-safe C API including linked list, binary heap, priority queue, hash table, hash list, trie, AVL, Red-Black, and splay tree implementations, a thread pool and thread management fra
source
- //给定平面上的几个点 求某个矩形区域包含几个点 //要是点的坐标比较小 可以直接N^2的预处理 1的查询 对每次查询暴力当然也可以，但是适用性可以认为为0。。。 //这个算法不受点的坐标的影响 也不受矩形坐标的影响 效率为nlogn + mlogn n:点的个数 m:为查询次数 //先对数据已x坐标排序 ，这样可以二分出大致区间 //对于y坐标的处理（我上一年的时候直接暴力）， 昨天忽然灵感突现，用归并树保存x坐标排序后的数据的每段的y坐标序，然后再进行二分） -//Gi
tree
- 创建二叉树并以根结点为参数交换每个结点的左右子树，查找x结点并输出其所有的祖先结点，以中序遍历和前序遍历创建二叉树。-Create a binary tree and parameter exchange for each node of the root node to the left and right subtree, find x nodes and output nodes of all its ancestors, create a binary tree in order tra
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- 1.基本训练 （1）输入字符序列，建立二叉链表。 （2）先序、中序、后序遍历二叉树:递归算法。 （3）中序遍历二叉树:非递归算法（最好也能实现先序，后序非递归算法）。 （4）求二叉树的高度 。 （5）求二叉树的叶子个数。 （6）对于树中每一个元素值为x的结点，删去以它为根的子树，并释放相应的空间。 （8）借助队列实现二叉树的层次遍历。 （9）在主函数中设计一个简单的菜单，分别调试上述算法。 -Basic Training (1) Enter t
a
- 在二叉树中查找值为x的结点，请编写一算法用以打印值为x的结点的所有祖先，假设值为x的结点不多于1个。-Find the value of x node in a binary tree, write an algorithm to print the value of x nodes ancestors, assuming the value of x nodes more than one.
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- 编写递归算法：求二叉树中以元素值为x的节点为根的子树的深度-Write a recursive algorithm: the value of an element in the binary tree node x is the depth of the subtree rooted
Huffmann
- huffmann coding. needs motion vectors(x,y,prob) from motion estimation. the code also contains tree implementation
TaskDistribution
- 算法设计与分析中的任务分配问题。 用回溯法解该问题时，用完全n叉树表示解空间。可行性条件select 剪去不满足行、列约束的子树。递归方法 backtrack(1)实现对整个解空间的回溯搜索；backtrack(i)搜索解空间中的第i层子树，sum记录当前已找到的可行方案 数。在算法backtrack中，当i>n时，算法搜索至叶子结点，当前已找到的可行方案数sum加1；当i<=n时，当前扩展结点 Z是解空间中的内部结点。该结点有x[i]=1,2,...,n共n个
Nearest-Common-Ancestors
- In the figure, each node is labeled with an integer from {1, 2,...,16}. Node 8 is the root of the tree. Node x is an ancestor of node y if node x is in the path between the root and node y. For example, node 4 is an ancestor of node 16. Node 10 is al