zl程序教程

您现在的位置是:首页 >  后端

当前栏目

【算法与数据结构】查找二叉树的实现

2023-09-27 14:27:08 时间

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod

1.题目介绍 二叉树是一种基本的数据结构。查找二叉树是一种方便与查找,删除,插入等功能的二叉树,它要求每个父节点的左分支小于父节点,右分支大于父节点。下面我们来实现下面这个查找二叉树。
2.java代码实现
public class BinaryTree {

 private Node root;

 public BinaryTree(){

 root=null;

 * 定义内部节点

 public class Node{

 private Node left;

 private Node right;

 private int data;

 public Node(int data){

 this.left = null;

 this.right = null;

 this.data = data;

 * 生成二叉树的函数

 public void BuildTree(Node node,int data){

 if(root==null){

 root=new Node(data);

 else{

 if(data node.data){

 if(node.left==null){

 node.left=new Node(data);

 else{

 BuildTree(node.left,data);

 else{

 if(data node.data){

 if(node.right==null){

 node.right=new Node(data);

 else{

 BuildTree(node.right,data);

 * 前序遍历

 * @param node

 public void preOrder(Node node){

 if(node != null){

 System.out.println(node.data);

 preOrder(node.left);

 preOrder(node.right);


大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的动态规划 当今,随着大数据的广泛应用,数据结构和算法成为了大数据开发中不可或缺的一部分。动态规划作为其中的一种算法思想,被广泛使用于求解最优化问题。本篇文章主要介绍大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的动态规划。
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的分治 在大数据开发中,算法的思想对于解决各种问题都非常重要,其中分治算法是一种非常常见的算法思想,特别适合处理一些复杂的问题。
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的贪心 大数据开发中,算法的思想对于解决各种问题都非常重要。其中,贪心算法是一种非常常见的算法思想,特别适合处理一些最优化问题。
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的递归 在大数据开发中,递归算法是一种基础算法思想。它通常用于解决复杂问题的求解和实现,通过不断地将一个问题分解成更小的子问题,最终得到问题的解决方案。
大数据开发基础的数据结构和算法的算法思想的枚举 在大数据开发中,枚举算法是一种基础算法思想。它通常用于解决简单问题的求解和实现,通过枚举所有可能的情况并比较其结果,来找到最终的答案。
大数据开发基础的数据结构和算法的基本算法的排序 在大数据开发中,排序算法是一种基础算法。它用于对数据集合中的元素进行排序,以便更方便地进行搜索、查找、统计等操作。排序算法可以分为内部排序和外部排序两种类型。
大数据开发基础的数据结构和算法的数据结构的图 在大数据开发中,图是一种重要的数据结构。图可以用来描述各种实体之间的关系,例如社交网络中的用户之间的关系、物流系统中的货物之间的运输路径等等。
大数据开发基础的数据结构和算法的数据结构的哈希 在大数据开发中,哈希表是一种经常用到的数据结构。哈希表可以有效地解决查找数据的效率问题,它是一种基于键值对存储数据的数据结构,其中键和值都可以是任意类型的数据。
大数据开发基础的数据结构和算法的数据结构的树 当今时代,数据在我们生活中扮演着越来越重要的角色。大数据的处理和管理已经成为了许多企业不可或缺的一部分。而在这些数据中,树结构是最常用的数据结构之一。
大数据开发基础的数据结构和算法的数据结构的队列 当谈到大数据开发基础的数据结构和算法时,队列是不可避免的一个主题。队列是一种特殊的线性数据结构,它遵循先进先出(FIFO)的原则。在实际应用中,队列通常用于模拟传输、排队等场景。
傲海 著有《机器学习实践应用》,阿里云机器学习PAI产品经理,个人微信公众号 ldquo;凡人机器学习 rdquo;。