遍历

二叉树相关基本问题 实现二叉树的先序、中序、后序遍历，包括递归方式和非递归方式 在二叉树中找到一个节点的后继节点 二叉树的序列化和反序列化 二叉树按层序列化 判断一颗二叉树是否是平衡二叉树？ 判断一棵树是否为搜索二叉树？判断一棵树是否是完全二叉树？ 已知一颗完全二叉树，求其节点的个数？ (from 左神算法初级班第五节) 1.实现二叉树的先序、中序、后序遍历，包括递归方式和非递归方式 1） 递归方式 实现先序、中序、后序遍历 打印时机不同，实现不同的顺序遍历 先序遍历：打印第一次访问的节点 中序遍历：打印第二次访问的节点 后序遍历：打印第三次访问的节点 代码： public static class Node { public int value ; public Node left ; public Node right ; public Node ( int data ) { this . value = data ; } } public static void preOrderRecur ( Node head ) { //先序遍历 if ( head == null ) { return ; } System . out . print ( head . value + " " ) ; preOrderRecur ( head . left ) ;

[洛谷3376] 网络最大流模板题 洛谷3376 题意 网络最大流模板题，题意很直白。 给出源点，汇点，点个数，边条数，以及每条边的流量，求源点到汇点的最大流量。 思路 Dinic算法简介 最大流经典算法Dinic算法，理论复杂度 \(O(n^2m)\) ，但是实际运用中远远达不到这个上界，可以说是比较容易实现的效率最高的网络流算法之一，一般能处理 \(10^4 -10^5\) 规模的网络，特别的地，Dinic算法求解二分图最大匹配的理论时间复杂度为 \(O(m\sqrt{n})\) ，实际表现则更快。 实现步骤 在残量网络（剩余流量大于0的子图）上BFS求出节点的层次，构造分层图 在分层图上DFS寻找增广路，在回溯时实时更新剩余流量，每个点可以流向多条边。 优化技巧 当前弧优化 一个点可能有多条出边，在DFS寻找增广路的时候，如果遍历该点的出边时，发现有些边已经没有剩余流量时，记录下当前遍历的点，下次再碰到该点时，无需从头开始遍历，直接从记录的位置开始遍历（因为记录位置之前的出边都没有剩余流量了，没有遍历的必要，代码实现：边使用链式前向星存储，使用额外数组cur[]复制head[]的值，实现cur代替head进行遍历，并及时更新cur的值，也就是修改头结点的指向）。 多路增广优化 爆点优化 当DFS遍历时发现一个点没有了流出的流量，则把该点的deep值置为-2，将无用的点抛弃

迭代器(iter) 什么是迭代器 迭代器作为容器，可以保存多个数据，迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象，当遍历迭代对象 的时候，下一次的获取到的值会接着上次遍历的位置，直到所有的元素被访问完，那么该迭代对象变成空。迭代器只能依次往后遍历，不能逆向操作。 迭代器的两个基本的方法： iter()：将序列转化为迭代器对象 next()：依次遍历迭代器中的元素 获取迭代器中的元素 不管用那种方式去获取了元素的值，那么这个元素在迭代器中就不存在了 1)获取单个元素：next(迭代器) / 迭代器. next () -> 获取迭代器中的第一个元素 2)遍历: for 变量 in 迭代器: pass iter1 = 'hello' print ( iter1 ) # <str_iterator at 0x1d529ebbe08> print ( type ( iter1 ) ) # str_iterator print ( next ( iter1 ) ) print ( next ( iter1 ) ) print ( next ( iter1 ) ) print ( iter1 . __next__ ( ) ) print ( iter1 . __next__ ( ) ) # StopIteration如果迭代器为空用next获取元素的时候会报错 或者 for item in iter1

java 枚举类型enum 的使用 最近跟同事讨论问题的时候，突然同事提到我们为什么java 中定义的常量值不采用enmu 枚举类型，而采用public final static 类型来定义呢？以前我们都是采用这种方式定义的，很少采用enum 定义，所以也都没有注意过，面对突入起来的问题，还真有点不太清楚为什么有这样的定义。既然不明白就抽时间研究下吧。 Java 中的枚举类型采用关键字enum 来定义，从jdk1.5才有的新类型，所有的枚举类型都是继承自Enum 类型。要了解枚举类型，建议大家先打开jdk 中的Enum 类简单读一下，这个类里面定义了很多protected 方法，比如构造函数，如果要使用这些方法我们可以把枚举类型定义到当前类中。每个枚举类型，都有自己的名字和顺序，当我们输出一个枚举类型的时候，会输入枚举类型的name ，具体可以参考下面的例子。 一、 通常定义常量方法 我们通常利用public final static 方法定义的代码如下，分别用1 表示红灯，3 表示绿灯，2 表示黄灯。 package com.csdn.myEnum; public class Light { /* 红灯 */ public final static int RED =1; /* 绿灯 */ public final static int GREEN =3; /* 黄灯 */

java的集合类主要由两个接口派生而出：Collection && Map 这两个接口是集合框架的根接口 　　　　Collection----直接派生：Set(无序集合，元素不可重复） List(有序集合，元素可以重复） Queue队列 　　　　 　　　　Map实现类用于保存具有映射关系的数据（每项数据都是key-value对）key用于标识集合里的每项数据 　　　　可以把java集合分为3大类：Set集合类似于一个罐子，把对象添加到Set集合时，Set集合无法记住元素添加的顺序 　　　　　　　　　　　　　　　　 List类似数组，长度可变，可以元素重复，有序集合 　　　　　　　　　　　　　　　　Map也类似罐子，只是每个数据都是由key-value组成 Collection接口提供的方法： 　　　　boolean add(Object o):向集合里添加一个元素 　　　　boolean addAll(Collection c):将集合c里的元素添加的指定集合中 　　　　void clear():清除集合里所有的元素，将集合长度变为0 　　　　.。。。。。参考Api文档 使用Lambda表达式遍历集合 　　　 Iterable接口新增了forEach(Consumer action)默认方法，这个接口是Collection接口的父接口，Collection集合可以直接调用该方法

一个有向图的DFS森林可能具有的全部类型的边： 树向边、回边、从顶点到树中非子女子孙的前向边、交叉边。所有不属于前三种类型的边都属于交叉边。 一条回边的存在意味着有向图具有一个有向的回路。如果一个有向图的DFS森林没有回边，该有向图是一个无环有向图，即有向无环图的简称。 拓扑排序： 按某种次序列出有向图中的顶点，使得对于图中每一条边来说，边的起始顶点总是排在边的结束顶点之前。这个问题称为拜年排序。 拓扑排序的两个算法： 1，DFS。 执行一次DFS遍历，并记住顶点变成死端（即退出遍历栈）的顺序。将该顺序反过来就得到了拓扑排序的一个解。当然，在遍历的时候不能遇到回边。如果遇到一条回边，该图就不是无环有向图，并且对它顶点的拓扑排序是不可能的。 2，基于减治法： 不断地做这样的一件事，在余下的有向图中求出一个源，它是一个没有输入边的顶点，然后把它和所有从它出发的边都删除。如果有多个这样的源，可以任意选择一个。如果这样的源不存在，算法停止，因为该问题是无解的。 来源： https://www.cnblogs.com/cmleung/archive/2011/04/26/2028872.html

题目描述： 给定N个闭区间[ai,bi]以及一个线段区间[s,t]，请你选择尽量少的区间，将指定线段区间完全覆盖。 输出最少区间数，如果无法完全覆盖则输出-1。 输入格式 第一行包含两个整数s和t，表示给定线段区间的两个端点。 第二行包含整数N，表示给定区间数。接下来N行，每行包含两个整数ai,bi，表示一个区间的两个端点。 输出格式 输出一个整数，表示所需最少区间数。 如果无解，则输出-1。 数据范围 1≤N≤10^5, −10^9≤ai≤bi≤10^9, −10^9≤s≤t≤10^9 输入样例： 1 5 3 -1 3 2 4 3 5 输出样例： 2 分析： 我们先对区间按左端点从小到大排序，然后遍历区间。在所有左端点不大于s的区间中选择右端点最大的那个区间，设选择的区间为[l1,r1]，则[s,r1]已经被覆盖了，更新需要被覆盖区间的起点s = r1,继续遍历区间，再次找到所有左端点不大于s的区间中右端点最大的区间，重复该过程直至更新后的s超过了终点t。由于每次选择的都是所有合法区间中能够覆盖[s,t]中尚未被覆盖区间最长的区间，所以显然最后选择的区间数是最少的。 我们在遍历区间的过程中，只有遍历到了左端点超过s的区间才知道之前小于s的区间已经遍历完了，此时才能更新s，并且需要将指针回退一格以便循环继续。几种不能覆盖给定区间的情况是：其一

listdir-isdir-isfile用法解释 此三项用法，都要import os先获取 os.listdir(path)方法，此方法返回一个列表，其中包含有path路径下的目录和文件的名称 注意，这里返回的只是一个某个路径下的文件和子目录的名称，不包括.和…文件 os.path.isdir(filename)和os.path.isfile(filename) 为判别filename是否为文件isfile还是子目录isdir 需要注意的是：filename 为包括绝对路径的文件全名 常见错误：直接使用os.listdir(path)的返回值当做os.path.isdir(filename)和os.path.isfile(filename)的filename值，导致无法判断，这也是经常弄混的地方 正确用法：filename需要用python路径拼接os.path.join(path,file)函数，其中path中如果是当前目录，可以用os.getcwd() 获取，file为不带路径的文件名，可用如下的方法遍历获取（实际应用时，去掉#） #递归遍历目录样例文件 #导入oS模块 import os #待遍历的目录路径 path = "e:\办公" #调用walk方法递归遍历path目录 for root , dirs , files in os . walk ( path ) :

集合类相关知识 apache 常用工具类的使用 参考：https://juejin.im/post/5b1695595188257d37761e68 SynchronizedList 和 Vector 的区别 相同点 都是线程安全的 底层都是使用数组来实现的 不同点 (主要就是同步块和同步方法的区别) SynchronizedList有很好的扩展和兼容功能。他可以将所有的List的子类转成线程安全的类。 使用SynchronizedList的时候，进行遍历时要手动进行同步处理。 SynchronizedList可以指定锁定的对象。 Enumeration 和 Iterator 区别 //Enumeration 源码 public interface Enumeration < E > { /** * 是否存在元素 */ boolean hasMoreElements ( ) ; /** * 获取下一个元素 */ E nextElement ( ) ; } // Iterator源码 public interface Iterator < E > { /** * 是否存在下一个元素 */ boolean hasNext ( ) ; /** * 获取下一个元素 */ E next ( ) ; /** * 删除元素 */ default void remove ( ) { throw

递归实现树的三种遍历（先序，中序，后序） 代码实现： public class Demo09 { //先序遍历 public static void preOrder ( int [ ] arr , int i ) { if ( i >= arr . length ) return ; System . out . print ( arr [ i ] + " " ) ; //先输出根节点 preOrder ( arr , i * 2 + 1 ) ; //输出左子树 preOrder ( arr , i * 2 + 2 ) ; //输出右子树 } //中序遍历 public static void inOrder ( int [ ] arr , int i ) { if ( i >= arr . length ) return ; inOrder ( arr , i * 2 + 1 ) ; //递归输出左子树 System . out . print ( arr [ i ] + " " ) ; //输出根节点 inOrder ( arr , i * 2 + 2 ) ; //递归输出右子树 } //后序遍历 public static void postOrder ( int [ ] arr , int i ) { if ( i >= arr . length ) return ;