9. 哈夫曼树和哈夫曼编码9.1 什么是哈夫曼树9.2 哈夫曼树的构造9.3 哈夫曼编码9.4 最小堆实现哈夫曼树9. 哈夫曼树和哈夫曼编码9.1 什么是哈夫曼树  给定N个权值作为N个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。  例： 将百分制的考试成绩转

  题目描述： 可以使用堆栈以非递归的方式实现二叉树的中序遍历。例如，假设在遍历一棵6结点的二叉树(值从1到6)时，堆栈操作为：push(1); push(2); push(3); pop(); pop(); push(4); pop(); pop(); push(5); push(6); pop(); pop()，然后可以从这个操作序列生成一个唯一的二叉树(如图1所示)。任务是给出这棵树的后序遍

10. 集合及运10.1 集合的表示10.2 集合运算10.3 并查集的实现10. 集合及运10.1 集合的表示  集合运算： 交、并、补、差，判定一个元素是否属于某一集合。  并查集： 集合并、查某元素属于什么集合。并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（disjoint sets）的合并及查询问题。  并查集问题中集合存储如何实现?    ⋄\diamond⋄ 可以用树结构表示集合

1. 散列表1.1散列表概述1.2散列表的抽象数据类型定义1.3散列的基本思想1. 散列表1.1散列表概述  散列表（Hash table），也叫哈希表，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。  给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值k

1. 线性表2. 堆栈3. 队列4. 应用实例：多项式加法运算1. 线性表2. 堆栈3. 队列4. 应用实例：多项式加法运算  例： 将多项式P1=3x5+4x4−x3+2x−1P_{1}=3x^{5}+4x^{4}-x^{3}+2x-1P1​=3x5+4x4−x3+2x−1与P2=2x4+x3−7x2+3x−1P_{2}=2x^{4}+x^{3}-7x^{2}+3x-1P2​=2x4+x3−7x

  题目描述： 给定大量手机用户通话记录，找出其中通话次数最多的聊天狂人。  输入格式： 输入首先给出正整数N（≤10​5​^5​5​ ​），为通话记录条数。        随后N行，每行给出一条通话记录。        简单起见，这里只列出拨出方和接收方的11位数字构成的手机号码，其中以空格分隔。  输出格式： 在一行中给出聊天狂人的手机号码及其通话次数，其间以空格分隔。        如果这样

  题目描述： “六度空间”理论又称作“六度分隔（Six Degrees of Separation）”理论。这个理论可以通俗地阐述为：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”，如下图所示。        “六度空间”理论虽然得到广泛的认同，并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来，试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而

3. 冲突处理方法3.1 处理冲突的方法3.2 开放定址法3.2.1 线性探测法(Linear Probing)3.2.2平方探测法(Quadratic Probing）3.2.3 双散列探测法(Double Hashing)3.2.4 再散列(Rehashing)3.3 分离链接法(Separate Chaining)3.4 冲突处理方法的实现3.4.1平方探测法处理冲突3.4.2分离链接法处理

  题目描述： 本题要求根据给定的一棵二叉树的后序遍历和中序遍历结果，输出该树的先序遍历结果。  输入格式： 第一行给出正整数N(≤30)，是树中结点的个数。        随后两行，每行给出N个整数，分别对应后序遍历和中序遍历结果，数字间以空格分隔。        题目保证输入正确对应一棵二叉树。  输出格式： 在一行中输出Preorder: 以及该树的先序遍历结果。        数字间有1个

  题意理解： 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右子结点互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。        现给定两棵树，如下图所示，请判断它们是否是同构的。  输入格式： 输入给出2棵二叉树的信息：        ∘\circ∘ 先在一行中给出该树的结点数，随后n行；        ∘\circ∘ 第i行对应编号第i个结点，给出该结点中存储的字母、其左子结点的编号、右子结点