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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
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
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
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
Huffmann
- huffmann coding. needs motion vectors(x,y,prob) from motion estimation. the code also contains tree implementation
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
sort
- 基数排序 基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。 快速排序 快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是
shuheerchashu
- 1.基本题 （1）输入字符序列，建立二叉链表。 （2）遍历二叉树输出。 （3）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。 -1. Basic questions (1) Enter the character sequence, build binary list. (2) output binary tree traversal. (3) Find a binary tree node in the val
基于EXTJS3.x实现的Ext.ux.tree.TreeGrid
- Java 克里金插值得到网格,计算的方式如何不同(How to get Java Kriging interpolation grid, different calculation methods)
3-18有向树k值
- 要求有向树Ｔ的k个顶点组成的集合Ｆ，使cost(F)=∑min w(x)*d(x,u)的值达到最小。在一般情况下，有向树是一棵多叉树，为了便于计算，我们把多叉树变转成为与之等价的二叉树，将每个顶点的第一个儿子做为其父顶点的左儿子顶点，同时增加一个０权０边长的附加顶点做为右儿子顶点。然后对于其他儿子项点以相同方式作为新增附加顶点的左儿子顶点，一直继续下去，直至处理完所有顶点。所得到的二叉树与树Ｔ具有相同的最小耗费。(A set F that consists of the k vertices o
3-19有向树独立K
- 要求有向树Ｔ的k个独立顶点组成的集合Ｆ，使cost(F)=∑min w(x)*d(x,u)的值达到最小。与有向树k中值问题类似，把有向树变转成为与之等价的二叉树，设Ｔ的以顶点x为根的子树T(x),其左、右儿子顶点分别为y和z。(A set F that consists of a k independent vertex to a tree T is required to minimize the value of the cost (F) = min w (x) *d (x, U). Sim