- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏mathor
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 举个例子： 打印顺序：打印 4 打印 5 2 打印 6 打印 7 3 1 我们将一个节点的连续右节点当成一个单链表来看待，可以发现，输出顺序是将此单链表翻转后输出。 比如返回到 ２，此时打印 ４ 比如返回到 １，此时打印 ５ ２ 比如返回到 ３，此时打印 ６ 那么我们只需要将这个单链表逆序输出即可。
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。 这个算法属实是让我看了挺长时间，各种讲解博客是一点也看不进去（不是写的不详细，而是总感觉写的乱七八糟很复杂），最长公共前缀一直没理解其作用，不过反反复复的刷对应的讲解视频，卒或有所闻。 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。
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 - 来自专栏用户7873631的专栏
js算法之6翻了
charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <script type="text/javascript"> //思路：看要输入几个6， 然后如果输出超过>3&&<=9就输出9，如果超过9个6的，就输出27，小于等于3个6的就输出原样输出. var a=Number(prompt("请问输出几个6")); var arr=[]; var ab=[]; var m=0; var arr1=[]; for(var i=0;i
33810发布于 2021-04-08 6种负载均衡算法
2、随机法 通过系统的随机算法，根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。 6、最小连接数法 最小连接数算法比较灵活和智能，由于后端服务器的配置不尽相同，对于请求的处理有快有慢，它是根据后端服务器当前的连接情况，动态地选取其中当前 积压连接数最少的一台服务器来处理当前的请求
26710编辑于 2025-08-29- 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 6
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 6, C/C++知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】二进制中1的个数 输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。 6}; 【剑指Offer】数值的整数次方 给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。 } if(exponent < ){ res = / res; } return res; } }; 显然，上面的算法一定不会合面试官的胃口的 ，因此我们可以使用一个快幂算法来进行求解！ 但如果这样计算的话： 3^1 = 3 (也就是base) 3^2 = (3^1) * (3^1) 3^4 = (3^2) * (3^2) … 3^64 = (3^32) * (3*32) 这个样子的话，就只算6次乘法
47120发布于 2019-08-09 - 来自专栏乐行僧的博客
6-冒泡排序算法
true) { break; } } } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8, 6,
20420编辑于 2022-02-25 - 来自专栏决策智能与机器学习
算法基础（6）| 语音识别DTW算法小讲
这不仅要相当完善的数据库，满足这样的准确率还得效率较高的识别提取算法和自学习系统。 当然，之后的匹配和后期内容处理也需要相应算法来完成。自学习系统则更多的是针对数据库来说。 DTW（动态时间弯折）算法 在语音识别中比较简单的是基于DTW算法。DTW（动态时间弯折）算法原理：基于动态规划（DP）的思想，解决发音长短不一的模板匹配问题。 相比HMM模型算法，DTW算法的训练几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍得到广泛的应用。 ? 在训练和识别阶段，首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。 DP算法可以归结为寻找一条通过此网格中若干格点的路径，路径通过的格点即为测试和参考模板中进行距离计算的帧号。 4.
2.2K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏全栈程序员必看
算法6-1：哈希函数
有没有性能更好的算法呢？答案是有。 基本想法就是计算keyword的哈希值，再通过哈希值直接获取相应的键值。 这样的方法是一种很简单的哈系算法。构造哈系冲突是很easy的。
40320编辑于 2022-07-08 - 来自专栏人工智能
6种机器学习算法要点
本文旨在为人们提供一些机器学习算法，这些算法的目标是获取关于重要机器学习概念的知识，同时使用免费提供的材料和资源。当然选择有很多，但哪一个是最好的？哪两个互相补充？什么是使用选定资源的最佳顺序？ 通用的机器学习算法包括： ·决策树 ·支持向量机 ·朴素贝叶斯 ·邻近算法 ·K-means聚类算法 ·随机森林 下面是使用Python和R代码简要解释的常见机器学习算法。 决策树 这是一种主要用于分类问题的监督学习算法。令人惊讶的是，它适用于分类问题的监督学习算法。在这个算法中，我们把种群分成两个或更多的集合。 Python代码： R代码： KNN（邻近算法） 这可以用于分类和回归问题。但在ML行业中分类问题更为广泛。 KNN是一个简单的算法，它存储所有可用的案例，并通过其多数投票来分类新案例。 Python代码： R代码： K-means聚类算法 这是一种解决聚类问题的无监督算法。其过程遵循一个简单的方法，通过一定数量的聚类来分类给定的数据集（假设K个聚类）。
1.2K90发布于 2018-01-09 - 来自专栏技术分享交流
JavaScript专项算法题（6）：Promises
Uncomment the code below to test // This code should log "Hello" after 1000ms delay().then(sayHello); 挑战6 题解： // Challenge 6 // // ADD CODE BELOW var secondPromise = Promise.resolve('Second!')
48820编辑于 2023-02-16 - 来自专栏Unity3D
☆打卡算法☆LeetCode 6、Z字形变换 算法解析
一、题目 1、算法题目 “将给定的字符串以给定的行数记性Z字形排列。”
36110编辑于 2022-08-07 - 来自专栏算法研习社
Python实现6种排序算法，快排只有6行？
通过实现 6 种经典的排序算法，尽展 Python 的简而美~ 快速排序 归并排序 堆排序 插入排序 冒泡排序 选择排序 快速排序 def quick_sort(arr): if len(arr
74920发布于 2020-07-21
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号