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C++数据结构——哈希表
顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(log_2 N)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
C++数据结构——AVL树
二叉搜索树虽可以缩短查找的效率，但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树，查找元素相当于在顺序表中搜索元素，效率低下。
C++数据结构——红黑树
红黑树，是一种二叉搜索树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出两倍，因而是接近平衡的。
unordered_map和set
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C++——二叉搜索树
C++——二叉搜索树
数据结构——链式二叉树
数据结构——链式二叉树
数据结构二叉树——堆
我们已经了解到，二叉树有顺序存储和链式存储两种方式。其中顺序存储比较特殊，它用数组来作为架构，这就要求树的各个节点之间必须是连续且有序，这样一来只有完全二叉树才符合条件，所以我们将顺序存储的二叉树另起一个新名字——堆。
【C++】链表反转逆序|建立、删除、修改、插入|linux内核链表与普通链表
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力扣热门算法题 97. 交错字符串，100. 相同的树，101. 对称二叉树
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无限级分类的数据库设计
无限级分类的数据库设计
给你一个 n 个节点的无向无根树，节点编号从 0 到 n - 1 给你整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges
给你一个 n 个节点的无向无根树，节点编号从 0 到 n - 1给你整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges
给定一棵树，一共有n个点， 每个点上没有值，请把1~n这些数字，不重复的分配到二叉树上， 做到 : 奇数层节点的值总和 与 偶数层节点的值总和 相差不超过1。
给定一棵树，一共有n个点，每个点上没有值，请把1~n这些数字，不重复的分配到二叉树上，做到 : 奇数层节点的值总和 与 偶数层节点的值总和 相差不超过1。
给你一棵 n 个节点的树（连通无向无环的图） 节点编号从 0 到 n - 1 且恰好有 n - 1 条边
给你一棵 n 个节点的树（连通无向无环的图）节点编号从 0 到 n - 1 且恰好有 n - 1 条边
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （82）-- 算法导论8.1 1题
在一个排序决策树（如二叉搜索树）中，每个叶节点的最小深度等于输入数据中最大元素与最小元素之间的位距离。这是因为在最坏的情况下，每个比较都需要将最大元素向最小元素的路径移动，因此叶节点的最小深度就是所有元素移动的步数。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （67）-- 算法导论6.5 6题
在 HEAP-INCREASE-KEY 的第 5 行交换操作中，我们可以通过利用 INSERTION-SORT 内循环部分的思想来进行优化，从而只用一次赋值完成这一交换操作。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （65）-- 算法导论6.5 4题
在 MAX-HEAP-INSERT 算法的第二行将关键字设为 -∞，是为了保持堆的性质。堆是一种二叉树结构，其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （69）-- 算法导论6.5 8题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （69）-- 算法导论6.5 8题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （56）-- 算法导论6.3 2题
在 BUILD-MAX-HEAP 的第 2 行中，我们使用循环控制变量 i 从 A.length/2 到 1 递减，而不是从 1 到 A.length/2 递增，这是因为我们希望每次将当前节点的较大孩子与它的兄弟节点进行比较，从而确保堆的性质。
用go编写。给你一个 n 个节点的无向无根树，节点编号从 0 到 n - 1 给你整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges
用go语言编写。给你一个 n 个节点的无向无根树，节点编号从 0 到 n - 1给你整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges
给定一个由 n 个节点组成的网络，用 n x n 个邻接矩阵 graph 表示 在节点网络中，只有当 graph[i][j] = 1 时，节点 i 能够直接连接到另一个节点 j。
给定一个由 n 个节点组成的网络，用 n x n 个邻接矩阵 graph 表示在节点网络中，只有当 graph[i][j] = 1 时，节点 i 能够直接连接到另一个节点 j。
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