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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。 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。
49520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 8
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 8, C/C++知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】翻转链表 输入一个链表，反转链表后，输出新链表的表头。 nullptr; return newHead; } }; 如果不使用额外的空间的话，我们可以使用两个指针pre和next, 对链表相邻的两个节点进行交换调整，这才是面试官想要看到的算法
46120发布于 2019-08-09 - 来自专栏乐行僧的博客
8-快速排序算法
一些关键点： 不稳定的排序算法 初始状态待排序序列基本有序，快速排序的时间复杂度为O(n^2)，性能非常差 空间复杂度与递归树的高度成正比，平均来看是O(log2n) 划分函数的选择非常重要 优化，随机划分 QuickSort(a, l, p - 1); QuickSort(a, p + 1, r); } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8,
24830编辑于 2022-02-25 - 来自专栏学习
【优选算法】8----四数之和
有看过我上篇算法博客并且去做过的铁子们，对这道题的话应该就不会那么陌生了，因为这两道题 的解题思路有着异曲同工之妙~ -----------------------------------------begin ------------------------------------- 题目解析： 跟三数之和就多了一数，看过的铁子还是很容易理解的~ 讲解算法原理： 同三数之和一样，暴力算法肯定不得行的~ 所以就直接在暴力算法的基础上 ，我们借助在三数之和的算法原理来多加一层循环，便解决这道四 数之和啦~ 编写代码： class Solution { public: vector<vector<int>> fourSum(vector
8200编辑于 2025-01-24 - 来自专栏北京马哥教育
8大排序算法图文讲解
常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。 本文将依次介绍上述八大排序算法。 算法一：插入排序 算法二：希尔排序 算法三：选择排序 算法四：冒泡排序 算法五：归并排序 算法六：快速排序 算法七：堆排序 算法八：基数排序 ---- 算法一：插入排序 ? ---- 算法二：希尔排序序 ? 希尔排序示意图 希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。 ---- 算法三：选择排序 ? 选择排序示意图 选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法。 ---- 算法五：归并排序 ? 归并排序示意图 归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。
5.5K70发布于 2018-05-02 - 来自专栏轮子工厂
快速搞定8大排序算法
算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。 算法适用于少量数据的排序，是稳定的排序方法。 （算法见代码）将两部分算法合并到一起。 因此可以看出，归并排序算法比较占用内存，但却是效率高且稳定的排序算法。 不是稳定的排序算法。
45520发布于 2018-08-10 - 来自专栏Unity3D
☆打卡算法☆LeetCode 8、字符串转换整数 算法解析
一、题目 1、算法题目 “将给定的字符串中的数字提取出来。” 函数 myAtoi(string s) 的算法如下： 读入字符串并丢弃无用的前导空格 检查下一个字符（假设还未到字符末尾）为正还是负号，读取该字符（如果有）。 确定最终结果是负数还是正数。 但是最好还是使用算法去解决这道题，比如使用状态机去解决字符串的不同状态下的处理问题。
49920编辑于 2022-08-07 - 来自专栏后端精进之路
算法基础之8大排序算法最优解-必读
算法是面试考察的重点，基础算法更是基础，只有打好了基础才可能在此之上深入学习。这里总结了最常见的排序算法，每个都进行了详细分析，大家可以好好研究吸收。 但希尔排序是非稳定排序算法。 所以shell排序是不稳定的排序算法。 算法过程分为两个步骤： 第一步，以线性时间建立一个Max堆，时间花费O(N)； 第二步，通过将堆中的最后一个元素与第一个元素交换，缩减堆的大小并进行下滤，来执行N-1次DeleteMax操作，当算法终止时 关于稳定性： 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
73730编辑于 2023-10-19 - 来自专栏C/C++学习
【优选算法题练习】day8
ma.count(t)) ret += ma[t]; ma[sum]++; } return ret; } }; 4.运行结果 总结 今天是算法练习的第 8天。
28820编辑于 2023-10-15 - 来自专栏高并发
算法学习之8皇后问题
8皇后问题是高斯提出来的一个问题，在一个8*8棋盘上，8个棋子不在同一行同一列，和同一个对角线上的摆放方式有几种，我们一般才有回溯加剪枝的方法求解。回溯剪枝法也是很多公司笔试题中简单题经常考的。 include <cstdio> #include <vector> #include <cstring> #include <cmath> using namespace std; int arry[8] [8]; //打印数组用的 int t = 0; //计算总共次数 void search_answer(unsigned char flag[],int n) { if(n == 8) ; memset(arry,0,sizeof(arry)); t++; } else { for(int i = 0; i < 8; search_answer(flag,n+1); } } } } } int main() { unsigned char flag[8]
35710编辑于 2022-06-23 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
8大排序算法图文讲解
常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。 本文将依次介绍下述八大排序算法。 算法一：插入排序 ? 算法二：希尔排序 希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。 算法三：选择排序 ? 选择排序示意图 选择排序(Selectionsort)也是一种简单直观的排序算法。 算法五：归并排序 ? 归并排序示意图 归并排序(Mergesort)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(DivideandConquer)的一个非常典型的应用。 1 算法八：基数排序 基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。
50620发布于 2019-05-15
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