20182311 2019-2020-1「データ構造とオブジェクト指向プログラミング」9週の学習の概要

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20182311 2019-2020-1「データ構造とオブジェクト指向プログラミング」9週の学習の概要

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教科書第15章

• 概要ツリー
  1. 定義：ツリーは階層的な組織における非線形素子の結果です。これは、ノードとノードを接続するエッジを含み、ツリーの最上位は、ルートのルート・ノード、プレゼンテーション層ノードに対するルートノードです。ツリー内のノードの子ノードが含まれていませんが、リーフノードで、ルートノードとリーフノード以外の他のノードはノードです。
  2. 順序木：ノードの最大数を含むサブノード。
  3. 経路長：エッジに接続されているノードの数2。高さ：リーフノードにルートノードから最長パスの長さ。
  4. N進ツリー：ノードの子ノードの任意の数がこれ以上n以下であります
  5. バランス：すべてのリーフノードは、同じレベルにあります
  6. 木は、木のバランス、及びリーフノードの底に残っている：完全
• ツリーの実装：
  1. アレイの実装戦略：アレイは、ツリー、標識されたノードの左の部分木の配列添字を使用して実装N 2Nに、右サブツリー+ 1 2N標識。アイデアは単純で、迅速なアクセスですが、配列は、データ、ストレージスペースの無駄なく木の位置のためのスペースを割り当てます。
  2. アナログ接続ポリシー：スペースを節約するために、配列の配列インデックス、への子供たちは、ツリー内の要素、コストシフトの配列要素を削除するために増加します。
  3. リストの実装：リストは、ツリーを作るの最も一般的な方法では、バイナリノードリストは、リストを指すことが三叉親ノードは、リストは、1つまたは複数の兄弟にマルチブランチを指すことができ、周囲に接続することができます
• ツリー横断：非再帰的トラバースよりも簡単な再帰的トラバーサルを、参照配列は他のトラバーサル順序を横断するように記述することができます。
  • 先行順走査：最初のルートノード、左の部分木の後、右部分木
  • 予約限定：最初の左部分木、ルートノード、右部分木

  • 後順：最初の左の部分木、右部分木、その後、ルートノード
    

  • 非再帰的トラバーサル例（一次）。

  public void preorderTraverse(){
        //非递归实现先序遍历
        Node t=root;
        Node top;
            Stack<Node> stack=new Stack<Node>();
            while(t!=null||!stack.isEmpty()){
                while(t!=null){
                    System.out.print(t.getData()+"\t");
                    stack.push(t);
                    t=t.getLeft();
                }
                top=(Node)stack.peek();
                stack.pop();
                t=top.getRight();
            }
        }

  • 例えば再帰トラバーサル（一次）。

  public static void preOrderRe(Node t)
    {//递归实现前序遍历
        System.out.print(t.getData()+"\t");
        Node leftTree = t.getLeft();
        if(leftTree != null){
            preOrderRe(leftTree);
        }
        Node rightTree = t.getRight();
        if(rightTree != null){
            preOrderRe(rightTree);
        }
    }

  • （順番に）非再帰的トラバーサル例：

  public void midorderTraverse(){
        //非递归实现中序遍历
        Node t=root;
        Stack<Node> stack=new Stack<Node>();
        while(t!=null||!stack.isEmpty()){
            while(t!=null){
                stack.push(t);
                t=t.getLeft();
            }
            t=(Node)stack.peek();
            stack.pop();
            System.out.print(t.getData()+"\t");
            t=t.getRight();
        }
    }
  

  • 例えば、再帰的トラバーサル（順番に）：

   public static void midOrderRe(Node t)
    {//递归实现中序遍历
        Node leftTree = t.getLeft();
        if(leftTree != null){
            midOrderRe(leftTree);
        }
        System.out.print(t.getData()+"\t");
        Node rightTree = t.getRight();
        if(rightTree != null){
            midOrderRe(rightTree);
        }
    }

  • 非再帰的トラバーサル（後続）の例：

  public void lasorderTraverse(){
        //非递归实现后序遍历
        Node t=root;
        Node top,last=null;
        Stack<Node> stack=new Stack<Node>();
        while(t!=null||!stack.isEmpty()){
            while(t!=null){
                stack.push(t);
                t=t.getLeft();
            }
            top=(Node)stack.peek();
            if(top.getRight()==null||top.getRight()==last){
                stack.pop();
                System.out.print(top.getData()+"\t");
                last=top;
            }
            else{
                t=top.getRight();
            }
        }
    }

  • 例えば、再帰的トラバーサル（以降）：

  public static void lasOrderRe(Node t)
    {//递归实现后序遍历
        Node leftTree = t.getLeft();
        if(leftTree != null){
            lasOrderRe(leftTree);
        }
        Node rightTree = t.getRight();
        if(rightTree != null){
            lasOrderRe(rightTree);
        }
        System.out.print(t.getData()+"\t");
    }

  • トラバーサル順序：

  public void seqTraverse(Node t){
        //利用队列先进先出实现层级遍历
        Queue<Node> queue=new LinkedList<Node>();
        queue.add(t);
        while(!queue.isEmpty()){
            Node q=queue.peek();
            queue.remove();
            if(q.getLeft()!=null){
                queue.add(q.getLeft());
            }
            if(q.getRight()!=null){
                queue.add(q.getRight());
            }
            System.out.print(q.getData()+"\t");
        }
    }

• 决策树：基于链树实现，将决策信息填入结点中，定义一个访问方法，设置判定条件为输入n即访问左子树，输入y即访问右子树。

教材第16章

• 二叉查找树的概述：
  • 定义：二叉查找树在二叉树的基础上规定了，左孩子小于父节点，父节点又小于等于右孩子。
  • 具体过程：

• 一些方法：addElement、removeElement（不能简单的删除节点的相关引用指针，而是要寻找替代点），replacement（寻找替代点的方法，若结点没有孩子，返回空；若结点只有一个孩子，返回这个孩子；若结点有两个孩子，返回他的后继/前继结点），后继就是按顺序排列后他的后面一位，前继就是按顺序排列后他的前面一位。这两个结点一定没有孩子，否则就不是前继/后继结点（分别位于左子树的最右边和右子树的最左边）
• 一些异常：树中元素不是Comparable，addElemnt会抛出NoComparableElementException异常。

教材学习中的问题和解决过程

• 问题1：怎样实现从子结点返回到根结点？或者说建立虚空结点树的时候，遇到#返回null以后怎么回到根节点重新赋值？
• 问题1解决方案：尝试了两种方法，一种是建立三叉链表，能实现就是有点麻烦。递归的思想其实就包括返回上一级，所以直接使用递归就能

代码调试中的问题和解决过程

• 问题1：返回空指针异常和0>1错误

• 问题1解决方案：习惯规定search方法未找到元素返回-1，造成copyOf里面会出现（0，1）的情况。把未找到元素的返回值设置为1即可。

代码托管

结对及互评

点评过的同学博客和代码

• 本周结对学习情况
  • 20182303

学习进度条

	代码行数（新增/累积）	博客量（新增/累积）	学习时间（新增/累积）	重要成长
目标	10000行	30篇	400小时
第一周	246/246	2/2	30/30	初步掌握linux命令、java小程序和jdb调试
第二周	73/319	3/3	30/60
第三周	906/1225	3/6	20/80
第四周	748/1973	2/8	20/100
第五周	849/2822	2/10	20/120
第六周	962/ 3784	2/12	30/150
第七周	1883/5668	3/15	50/200
第八周	579/6247	1/16	30/230
第九周