20182333概要を学習の2019-2020-1「オブジェクト指向プログラミングとデータ構造、」第九週
コンテンツ概要を学びます
章XVIツリー
ツリー
1.ツリー階層として編成非線形構造要素であります
- 2.ツリーの任意のノードのツリーは、サブ内のノードの最大数を表します。
- 高さM元素の3バランスn進ツリーはlognmあります
- ツリーをトラバース4. 4つの方法があります。
- 5.ツリー内のキューの巡回シーケンス記憶素子を採用
- 位置がバイナリ配列、右の子（2 *（N + 1））である左の子位置（2N + 1）の位置nにおける要素を達成6
- 7.ツリーベースのストレージアレイの実装鎖は配列内の連続した位置を含んでもよく、関係なくツリーの完全ツリーありません
- 木の用途に応じて、一般的なバイナリーツリーに要素を追加および削除する方法8.
9.決定木を使用すると、エキスパートシステムを設計することができます
二進木
- バイナリ1のバイナリ検索ツリーは、その中に各ノードに対して、親ノードの値の左の部分木の要素よりも小さい場合には、親ノードの右の部分木の二つの要素に等しい値よりも大きいです
- 2.ない他の動作場合、ツリーのバイナリ検索ツリーは、要素の添加順序によって決定されます
- 要素を比較するとき、それぞれの半分は除外することができるので、二分探索木をバランス3.最も効果的な
- 二分探索木からあなたの削除要素は比較的単純でそのうちの2つが3例、中に考慮すべき4。
- 5.二分探索木の2つのつの子ノードから削除されたノードが存在する場合は、より良いアプローチが後継者を置き換えるためにそれを使用することです
- 6.あなたはバランスを回復するために、バイナリ検索ツリーを回転させることができます
パート式
- 1. 2 ^（I-1）（I> = 1）にi層までのノードの最初の二進数
- 2.ほとんどの2 ^ K-1ノードの深さkのバイナリツリー（I> = 1）
- 前記少なくともLOG2（N + 1）を含むN個のノードのバイナリツリーの高さ
- 端末ノードN0の数は、次数2のノード数は、次にN0 = N2 + 1、N 2である二分木のいずれにおいて4.。
章XVIIバイナリ検索ツリー
バイナリ検索ツリー
バイナリ検索ツリーで：
若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
叶节点的左、右子树也分别为二叉查找树。
没有键值相等的节点。加除
次善の反対のバイナリでは、バイナリ・ソートツリーは、動的ツリーテーブルです。ツリーは通常発生しないが、検出プロセスにおいて、キーワードが所定の値に等しいときに挿入されたツリーノードに存在しない：これは、によって特徴づけられます。新たに挿入されたノードは、新たに追加されたリーフノードであること、および失敗した訪問左の子か右の子ノードを探すときに検索するパス上の最後のノードである必要があります。
1.まず、補間ノードの父ノードを識別するための検索アルゴリズムを実行します。
補間ノードは、左と右の息子父ノードであると判断されます。ノード挿入ノードのリーフとして挿入されます。
バイナリツリーが空の場合。ルートノードは、最初に別々に生成します。まず、補間ノードの父ノードを識別するために、検索アルゴリズムを実行します。
補間ノードは、左と右の息子父ノードであると判断されます。ノード挿入ノードのリーフとして挿入されます。
バイナリツリーが空の場合。ルートノードは、最初に別々に生成します。
2.ノード削除アルゴリズム
3例で説明したノードを削除することによって、バイナリソートツリーで：
1.ノードがリーフノードである場合は、左の部分木と右のサブツリーは、空の木です。リーフノードを削除するとツリー全体の構造を破壊しないので、あなたはこのサブノードを削除することができます。
2.長いためか、直接その親ノードまたは左のサブツリー右部分木として缶のように、ノードだけ左または右のサブツリーサブツリーその場合は、この時、この変更は、バイナリ・ソートツリーの特性を破壊しないよう。
3.ノードの左部分木と右の子がいない場合はnull。不変の他の要素との間の相対的な位置を維持するために、ノードを削除した後、保持は、秩序ある調整を先行予約することができ、即時先行ノード（または直接後継）を作ることができるノードの代わりに、その後のその直接の前身（または直接の後継）を削除することによって、バイナリ・ソートツリーの左部分木のノード（もしあれば）左下ほとんどのノード（もしあれば）の左部分木のノードになり、LETを作ることです親ノードノードノードになることについてのサブツリーを残しました。
平衡二分探索木
- 1.平衡二分探索木は、平衡条件で二分探索木です。
- 2.平衡条件：左サブツリーの各ノードの高さの差と1つのバイナリ検索ツリー（空の木の高さ-1）までの右サブツリー
- 3.思想：バランスの取れたバイナリツリーのバランスのバランスを破壊した後、バイナリツリーに挿入する新しいノード。私たちは、最初の最小のサブツリーのルートの新しいノードを挿入した後、バランスのポインタアウトを見つける必要があります。その後、新たな平衡サブツリー作り、関連するサブツリーのノード間のリンク関係を調整します。不均衡を調整することなく、すべての他のサブツリー最小ツリーバランスサブツリー、元に調整されたときにアウトバランスの、全体のバイナリソートツリーは、バランスの取れた二分木になっています。
4.右回転
如果由根的左子结点的左子树上的长路径而带来的不平衡性。将执行步骤： 令根的左子结点变为新的根。 令原根结点变为新的根结点的右子结点。 令原根的左子结点的右子结点变为原根的结点的新的左子结点。5.左回転
如果由根的右子结点的右子树上的长路径而带来的不平衡性。将执行步骤：
令根的右子结点变为新的根。
令原根结点变为新的根结点的左子结点。
令原根的右子结点的左子结点变为原根的结点的新的右子结点。6.右 - 左回転
不均衡がトリガー長いパスのルートノードの右の子の左の部分木である場合は、そのツリーの右回転の周りに異常な子は一回行われ、その後、周りの再実行と回転を残している必要があります。
7.左 - 右回転
不均衡がトリガー長いパスで左の子ノードのサブツリーのルートに右からのものである場合、それは実行して周りに再び左回転、右回転、一度その例外周りのサブツリーを実行する必要があります。
教科書の学習と問題解決プロセス
- 質問1：ツリートラバーサル
問題1ソリューション：
1、プレオーダー - 左から右にトラバースサブツリーに、ルートにアクセスし、します
2、行きがけ - トラバース左部分木、そして根を訪問し、それぞれの子の右側にある残りの木を横断する、左から
左から右に横断するルートに各サブツリーは、アクセス - 3、後続のトラバーサル
4、配列トラバーサル - 左から右へのツリー（ルート）の上部から下部パッキング、ツリー内の各ノードの各アクセス
- 質問2：完全かつ完全なバイナリツリー、バイナリツリーの違い
問題2ソリューション：
完全なバイナリ - バイナリツリーの最下位レベルにある各ノードとリーフノードに対して約子葉の葉ノードに追加されます。
完全二分木 - 高さh、第一の層を除く時間、他の層（1〜H-1）の二分木ノードの最大数、H層のリーフノードに達し、及びリーフノードであるように提供される場合左から右に配置されており、これは完全なバイナリツリーです。
完全なバイナリツリーは、完全なバイナリツリーは必ずしも完全なバイナリツリーではない完全なバイナリツリーでなければなりません。
- 質問3：どのように私は、バイナリ検索ツリーの要素を追加するには？
質問3ソリューション：まず、要素は、バイナリツリーに配置されているかを理解する必要があります。私たちは、ルート要素を定義し、新しい要素を追加し、（例えば、第二の要素10にミックスにルート20を追加）の根に来ます。10 <20、我々は左の部分木のルートに設定されますので、左の部分木のルートが存在する唯一の要素10をルートとするので、我々は、左のルートノード10になるよう。第三の素子11であれば、その後、我々は最初の根に、20未満、我々は11を置くであろう、10と比較して、10よりも大きい場合、我々は、ノード10の右側にあります。（ノード10の左側にあるよりも小さい10より20小さい添加元素の場合）など。右のサブツリーは同じ理由です。全体的に、バイナリツリーはルート要素の配置基礎があり、右のサブツリープットのルートよりも大きく、根左サブツリーよりも小さい置きます。選択するためのサブツリーのいずれについても同じことであれば。
- 質問4：なぜバランス二分探索木は非常に重要なのですか？
質問4ソリューション：二分探索木がバランスされている場合はときほぼ半分の要素、各比較は除外されます。より不平衡ツリーは、近いそれをオフライン構成は、効率を低下させます。
プロセスでのコードのデバッグおよび問題解決
- 質問1：
問題1ソリューション：
- 質問2：
問題2ソリューション：
ホスティングコード
先週試験間違った質問の概要
先週、何の試験なので、何も間違った質問はありません。
コメントは、学生のブログやコードを持っていました
- 今週の学習をペア
- 先週のブログピアアセスメントケース
その他（知覚、思考、など、別売）
今週の主要な研究ツリーと二分探索木。我々は、などトラバーサルの4種類の木の問題の3つの式いくつかの計算、二分探索木のバランス要因として、重要な多くの知識を学んだ多くのことを学びました。
学習の進捗バー
| コードの行の数（追加/累算） | ブログ量（追加/蓄積） | 学習時間（追加/蓄積） | 重要な成長 | |
|---|---|---|---|---|
| 目標 | 10,000行 | 30 | 400時間 | |
| 最初の週 | 56/56 | 2/2 | 20/20 | メイン学んだ簡単な操作Linuxとどのように単純なJavaプログラムのコードを書いて、クラウドにアップロードします |
| 二三週間 | 407分の331 | 3/5 | 43分の23 | 私はいくつかのクラスとパッケージを学んだが、また、いくつかの場所でJavaとC言語の違いを理解します |
| 4週 | 595/1002 | 2/7 | 20/60 | IDEAとIDEAgitコードクラウドを使用することを学んだが、また、TDDテストを学びました |
| 5週目 | 1621/2623 | 2/9 | 77分の17 | サーバーとユーザーのリンクコードを体験するだけでなく、継承されたいくつかの知識を学びます。 |
| 6週 | 1770/4393 | 1/10 | 99分の22 | 学習と多型とインタフェースの継承関係は、学習や例外処理の方法には例外があり、例外をカスタマイズ |
| 7週 | 1747/6140 | 3/13 | 122分の23 | 、プログレッシブな学習の複雑さを計算し、各キューリストアレイと、スタックとキューを学習し、 |
| 8週目 | 384/6524 | 1/14 | 142分の20 | 我々はいくつかの検索やソートアルゴリズムを学んだだけでなく、計算ASLに学びました |
| 週ナイン | 1895/8419 | 3/17 | 164分の22 | 4つのツリートラバーサルを学び、どのように、既知の配列に基づいて、未知を見つけること、など |
プランの学習時間：20時間
実際の学習時間：22時間
改良：なし