摘要： 由于才疏学浅，平时做题很少建立一棵完整的树。因此觉得二叉查找树又啰嗦又没用，直到今天实验课，让我极度之无语，一个小破题儿差点没整死我... ...于是才决心好好整理一下介个曾经被我藐视过得数据结构... 我打算先从今天的实验课的那道题说起，然后再系统写一棵二叉查找树，也为以后总结各种数的变形打好基础 ~ 实验课的题目是这样的：题目2：给出一个整数序列，请按照顺序建立二叉查找树（BST），然后层次化输出，即先输出根结点，然后是根结点的左孩子、根结点的右孩子，一层一层，从左到右地输出。例：输入顺序为37，24，42，32，7，40，2，42，120。对应的二叉查找树如下所示层次化输出为：37 2. 阅读全文

摘要： 在很多情况下，我们需要实现一个符号表，里面保存我们用到的所有符号。每个符号有一个关键码key（不同符号的关键码也不同），其余部分可能非常庞大。换句话说，符号表应该提供以下操作：Search(T, k)：查找关键码k是否在表中Insert(T, x)：把x添加到表中Delete(T, x)：从表中删除元素x有时也把符号表称为"字典"，它最经典的实现方法是哈希表。哈希表的不同设计方法以及解决冲突的方法，我觉得单单看算法书或者数据结构上的书不是很好理解，但是结合具体的题目实例来看，就相当的具体与好理解，哈希表的思想就类似于我们平时用字典查英语单词，没有一个人会从第一页一页一页的去 阅读全文

摘要： 首次认识到Trie树的强大之处！简单易懂，只要对建立一般的树的方法有所了解就OK了。Trie树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。它有3个基本特性： 1）根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。 2）从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。 3）每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。http://poj.org/problem?id=20011 #includ... 阅读全文