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Morris遍历
Morris算法遍历一棵二叉树，时间复杂度O(n)，但是空间复杂度却只用神奇的O(1)，下面说一下Morris遍历的流程，首先规定来到的当前结点即为cur 如果cur无左孩子(cur.left == cur = cur.left) 如果mostRight的右孩子指向cur，则让其指向null(mostRight.right = null)，同时cur向右移动(cur = cur.right) 先序Morris mostRight.right = null; } cur = cur.right; } System.out.println(); } 中序Morris System.out.println(cur.value + " "); cur = cur.right; } System.out.println(); } 后序Morris
51210发布于 2018-08-17 - 来自专栏ccf19881030的博客
KMP（Knuth Morris Pratt）算法的Go语言实现
字符串匹配 BF(Brute force)算法 实现：每次向后移动一位进行匹配 RK(Rabin-Karp)算法 实现：将每组要匹配长度的字符串进行hash，再hash后的元素里找 BM(Boyer-Moore )算法 有两部分组成：并且是由大到小，倒着匹配 坏前缀：普通匹配只一位一位移动，移动规则为 si(坏字符的位置) xi(坏字符在匹配字符最后出现的位置) 都没有xi=-1 移动距离等于si-xi KMP（Knuth Morris Pratt）算法 实现：关键部分next数组，失效函数。next数据就是匹配串字符串最长匹配前缀和最长匹配后缀的关系。 KMP算法的Go语言实现代码如下： package main import "fmt" func main() { a := "ababaeabacaaaaaddfdfdfdfdf"
1.1K40发布于 2020-10-28 - 来自专栏听雨堂
Morris图表使用小记
挺好用的，碰到几个问题，有的是瞎试解决了的： 1、我想折线图能够响应单击事件，即点击某个节点后，就能加载进一步的信息，帮助没找到，参照另外一个地方的写法，居然支持事件 Morris.Line }}); }); 2、文字大小调整，hoverFontSize，设置了不太管用，有些浏览器支持有些不行，关键是，微信小程序的浏览器不行，于是改了两个地方： 1）morris.css 中的样式，改了似乎用处不大 2）分析页面，找到样式，直接用jquery设置 $(".morris-hover morris-default-style").css({"font-size":"24px"
1K80发布于 2018-01-23 - 来自专栏c++与qt学习
二叉树遍历高级算法之Morris---莫里斯算法
莫里斯算法与线索二叉树有异曲同工之妙，建议先了解线索二叉树，再来学习 ---- Morris算法 莫里斯算法思想 前序遍历 中序遍历 后序遍历 ---- 莫里斯算法思想 mirror遍历用到了线索二叉树的思想 ,在Morris方法中不需要为每个节点额外分配指针指向其前(predecessor）和后继节点（successor）,只需要利用叶子节点中的左右空指针指向某种顺序遍历下的前驱节点或后继节点就可以了 。 Morris的整体思路就是将 以某个根结点开始，找到它左子树的最右侧节点之后与这个根结点进行连接 我们可以从 图2 看到，如果这么连接之后，cur 这个指针是可以完整的从一个节点顺着下一个节点遍历，将整棵树遍历完毕 到此为止，左子树部分就已经处理完毕了，下面右子树 总结: 连接过程:先连接后左移 复原过程：先右移后斩断，若斩断位置到位，立刻执行斩断，如果位置不到位，通过while循环到达指定位置 前序遍历 Morris
1.3K30发布于 2021-11-15 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang 刷leetcode：Morris 遍历
输入：root = [] 输出：[] 示例 3： 输入：root = [1] 输出：[1] 提示： 树中节点数目在范围 [0, 100] 内 -100 <= Node.val <= 100 进阶: 递归算法很简单 ，你可以通过迭代算法完成吗？
28110编辑于 2022-08-02 【Leetcode】144.二叉树的前序遍历（非递归，Morris算法）
Morris算法 这个算法每个结点需要遍历2次，所以时间复杂度要比之前两种高一些，但是空间复杂度仅为 O(1) 。 盗了一张示意图，出处见水印。 算法核心为：每个结点要经过两遍，第一次经过要找出当前结点左子树的最右结点的位置，然后把它的右指针指向自己；第二次经过时会发现它左子树的最右结点已经指向了自己，说明左子树已经全部遍历完，通过最右结点的右指针走了回来
28510编辑于 2025-08-27深入解析 Knuth-Morris-Pratt 算法：字符串匹配的高效解决方案
kmp算法 这篇文章主要是总结一下kmp算法。所以就不写暴力遍历的逻辑了。 因为这个算法属实是有点抽象的，怪不得都说编程的尽头是数学，所以只是单纯的看文章中的文字可能有点痛苦，但是，don’t worry，结合代码，结合图片，多看几遍，卒或有所闻。 首先，kmp算法主要是用来判断模式串是否在文本串中出现过，如果出现过，则返回最早出现的位置的经典算法。 该算法由 Donald Knuth、Vaughan Pratt、James H. Morris 三人于 1977 年联合发表，算法也是由这三人姓氏进行命名。 获取next数组 next数组有三种写法 010120 -101012（第一个赋为-1其余右移） -10-101-1（全部减一） 减一是为了避免0位置回退到0导致死循环 接下来就分析如何一点一点的往next
49720编辑于 2024-07-29- 来自专栏LeetCode
二叉树的Morris遍历
一、中序遍历 public static void morrisIn(TreeNode root) { if (root == null) return; TreeNode cur = root; TreeNode mostRight = null; while (cur != null){ if (cur.left != null){ mostRight = cur.left; while (mostRight
46330发布于 2019-02-25 - 来自专栏思考与总结
Golang实现一个可存放重复元素的二叉搜索树，结合Morris算法
在学习二叉树的遍历的时候，有一个大名鼎鼎的Morris算法，使用双指针就可以实现二叉树的前中后序遍历，并且时间复杂度是O(N)，空间复杂度是O(1)，于是我使用Golang实现一个可存放重复元素的二叉搜索树 ，并且结合Morris算法进行查找。 res.Val) return node } // 获取中序遍历的结果, 就知道是否是有序的 func (this *Bst_1) GetSortedSequence() []int { // Morris 算法 res := []int{} p1 := this.root var p2 *TreeNode for p1 !
42110编辑于 2024-03-06 - 来自专栏五分钟学算法
10 大算法
什么是算法呢？ 简单的说，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。 1、有穷性，执行有限步骤后，算法必须中止。 2、确切性，算法的每个步骤都必须确切定义。 最早的数学算法可追溯到公元前1600年-Babylonians有关求因式分解和平方根的算法。 与早期的排序算法相比(如冒泡算法)，这些算法将排序算法提上了一个大台阶。也多亏了这些算法，才有今天的数据发掘，人工智能，链接分析，以及大部分网页计算工具。 02 傅立叶变换 和快速傅立叶变换 ? 链接分析算法一直是这个领域最让人费解的算法之一，实现方式不一，而且其本身的特性让每个实现方式的算法发生异化，不过基本原理却很相似。 你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外，游戏，视频，音乐，数据储存，云计算等等都是。它让各种系统更轻松，效率更高。 10 随机数生成算法 ?
52840发布于 2019-06-03 - 来自专栏智能大数据分析
【深度学习优化算法】10：Adam算法
在AdaGrad算法中，我们通过对每个坐标缩放来实现高效计算的预处理器。 在RMSProp算法中，我们通过学习率的调整来分离每个坐标的缩放。 Adam算法将所有这些技术汇总到一个高效的学习算法中。 前者在实践中效果略好一些，因此与RMSProp算法有所区分。通常，我们选择 \epsilon = 10^{-6} ，这是为了在数值稳定性和逼真度之间取得良好的平衡。 data_iter, feature_dim = d2l.get_data_ch11(batch_size=10) d2l.train_ch11(adam, init_adam_states(feature_dim p.grad.data.zero_() hyperparams['t'] += 1 data_iter, feature_dim = d2l.get_data_ch11(batch_size=10 Adam算法在RMSProp算法基础上创建的，还在小批量的随机梯度上使用EWMA。 在估计动量和二次矩时，Adam算法使用偏差校正来调整缓慢的启动速度。
60710编辑于 2025-08-02 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】10 种机器学习算法要点
小编邀请您，先思考： 1 你熟悉那些机器学习算法？ 2 你如何应用机器学习算法？ 常见机器学习算法名单 这里是一个常用的机器学习算法名单。 这些算法几乎可以用在所有的数据问题上： 线性回归 逻辑回归 决策树 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 随机森林算法 降维算法 Gradient Boost 和 Adaboost 算法 1、线性回归 更多请见：支持向量机的简化(http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/support-vector-machine-simplified/) 将这个算法想作是在一个 princomp(train, cor = TRUE) train_reduced <- predict(pca,train) test_reduced <- predict(pca,test) 10
73890发布于 2018-03-27 - 来自专栏深度学习
【数据结构】数组和字符串（十五）：字符串匹配2：KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）
字符串匹配可以采用多种算法，包括朴素模式匹配算法、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法等。 这些算法的性能和效率各不相同，具体选择取决于应用的需求和文本数据的规模。 0. 朴素模式匹配算法 朴素模式匹配算法：【数据结构】数组和字符串（十四）：字符串匹配1：朴素的模式匹配算法（StringMatching） 朴素模式匹配算法的优点是过程简单，缺点是效率低。 在最坏情况下，该算法要匹配n-m+1次，每次匹配要做m次比较。本文将介绍更高效的模式匹配算法——KMP算法 1. ADL语言 2. KMP算法分析 待完善 3. } printf("KMP算法：比较次数: %d\n", comparisons); return 0; } 6.
23810编辑于 2024-07-30 - 来自专栏算法工程师之路
每日算法题：Day 10
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 10, Linux知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】顺时针打印数组 输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字 ，例如，如果输入如下4 X 4矩阵：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10
65430发布于 2019-08-13 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
【C++】算法集锦（10）通俗讲kmp算法
---- 什么是KMP算法 它是一个字符串匹配算法。 KMP算法的优势 （就恨当初写kmp那篇的时候，没有留下图解，全篇文字铺开，现在我自己都看不懂了） 首先，给定 “主串” 和 “模式串” 如下： BF算法使用简单粗暴的方式，对主串和模式串进行逐个字符的比较 ，做了很多无谓的比较，还好，我们今天讲的不是这种算法。 next数组是决定kmp算法快速移动的核心。 好，我们来看一下next数组是如何生成的。 j = vec[j]; } } if (j >= pLen) return(i - j); return -1; } int main() { vector<int> vec1(10,0
97820发布于 2021-09-18 - 来自专栏yeedomliu
《图解算法》第10章 K最近邻算法
你刚才就是使用K最近邻（k-nearest neighbours，KNN）算法进行了分类！ 创建推荐系统 可以将所有用户都放入一个图表中
75130发布于 2020-08-13 - 来自专栏奇点大数据
机器学习必学10大算法
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 分类和回归树 决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。 决策树可以被表示为一棵二叉树。这种二叉树与算法设计和数据结构中的二叉树是一样的，没有什么特别。 不过，该算法在大量的复杂问题中十分有效。 6. K 最近邻算法 K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。这很简单吧？ 袋装法和随机森林 随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。 自助法是一种从数据样本中估计某个量（例如平均值）的强大统计学方法。 如果你使用具有高方差的算法（例如决策树）获得了良好的结果，那么你通常可以通过对该算法执行 Bagging 获得更好的结果。 10.
67320发布于 2019-04-29 - 来自专栏全栈程序员必看
10个JS常见算法题目
1、冒泡排序调优（从小到大排序） 2、输出九九乘法表 3、输出水仙花数 4、1–10的阶乘和 5、输出1900年至2100年中的所有闰年 6、输出10–100之间的所有素数 7、1，2，3， 源码如下： js算法题目练习 <! -- 4、1--10的阶乘和 --> <script type="text/javascript"> // 内容提示 console.log("4、1--10的阶乘和"); // 1; i <= 10; i++) { // 第二层循环表示求1到10的每一个数的阶乘的过程 for (var j = 1; j <= i; j++) { 5个数字 var areFive = 0; // 10到500循环，一次利用下面的算法进行判断 for (var num = 10; num <= 500; num++) {
1.2K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏乐行僧的博客
10-归并排序算法
注意点： 稳定的排序算法 时间复杂度O(nlog2n) 空间复杂度O(n) 非递归实现，自定上下 注意分治和归并中数组中间位置下标的对应关系 应用：逆序对个数的求解 代码： #include <stdio.h
20920编辑于 2022-02-25 - 来自专栏云计算linux
机器学习必学10大算法
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。 我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法(包括统计学)来实现这些目标。 线性回归 例如：y = B0 + B1 * x 我们将在给定输入值 x 的条件下预测 y，线性回归学习算法的目的是找到系数 B0 和 B1 的值。 线性回归是一种运算速度很快的简单技术，也是一种适合初学者尝试的经典算法。 2. Logistic 回归 Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。
40810编辑于 2024-12-18
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