binary-search-tree

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我试图从二叉搜索树中插入和删除。到目前为止，我的插入功能起作用，但是我的移除功能不适用。我正在浏览我的代码，无法找到任何明显的错误。我收到的错误消息是line 69: root.right_child = self._recurisve_delete(root.right_child, value) AttributeError: 'Binary_Search_Tree' object has n

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树是二叉搜索树吗？

我想解决二叉搜索树问题，但我无法通过所有的测试用例。如果树是二叉搜索树，则需要返回true，否则，我需要返回false。谁能告诉我我做错了什么？ ''' class node: def __init__(self, data): self.data = data self.left = None self.right = None ''' de

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这棵树是二叉搜索树吗？

我想解决一个二叉搜索树问题，但我无法通过所有的测试用例。如果树是二叉搜索树，则需要返回true，否则，我需要返回false。我还需要检查重复项，并确保右侧树中的每个值都大于根，并且左侧树中的每个值都小于根。这是我试图解决hackerrank挑战，链接是在这里：https://www.hackerrank.com/challenges/ctci-is-binary-search-tree 至于有人

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插入二叉树（非BST）Python

我试图在我的二叉树中插入一个节点。但是，我不知道这样做的正确方法。我明白我应该运行一个bfs并插入第一个空位置。我如何将它翻译成代码？我试图与DFS：树看起来是这样的： class Node: def __init__(self, val): self.val = val self.left, self.right = None, None def inse

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java中创建包含基于特定条件的有序数据的新树的最佳方法

存在将地震信息存储为对象（包含数据，如大小，地震日期，地震深度）的树。我想根据特定标准（如地震深度（上升或下降））过滤对象，并将每个对象添加到新树中，这将成为根据特定标准排序的所有地震。我不会每次都对同一棵树进行排序，而是针对不同的滤波器使用不同的树，然后可以使用这些树来搜索以获得特定的地震对象。也可以使用多个过滤器。我不想要代码，而是想要用来解决这个问题的算法思想，特别是如何通过原始树，然后以有

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遍历的二叉搜索树空指针异常

我在java中实现了一个二叉搜索树，递归地编写了这些方法。我做了插入方法，现在我被困在第一个遍历方法中，依次为1。当我在我的测试代码中调用它时，添加了一些元素（tree.inorderTraversal）后，我在递归方法中得到了一个空指针异常，我不明白为什么。它可能是插入方法有问题吗？ public void insertInBinaryTree(E newItem) { Binary

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删除BST中的最大元素

下面的一些代码看起来太明显了，它使用其最右边的分支遍历树，因为这是所有最大值所在的地方。但是，我不明白关于此代码的一些事情I在Robert Sedgewick的算法书中见过。 public void deleteMax() { if (isEmpty()) throw new NoSuchElementException(""); root = deleteMax(root)

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二进制搜索不返回数组中的最后一个值

我一直在努力在C中实现一个二进制搜索函数，它似乎在每种情况下工作，除了找到正在搜索的数组中的最后一个值。请任何人如此善意地指引我走向正确的方向。非常感谢！我知道这可能是一些糟糕和低效的代码，（我只有几天的时间，请原谅我！），所以我会在未来考虑你的所有指导。 bool search(int value, int values[], int n) { int middle = (n/2); if

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是二叉树的给定值的成员 - 概率答案

问题：考虑到与N节点BST，与基数D（域名正在为节点密钥的可能值）的域。给定域中的密钥，但可能会或可能不是BST的成员。在开始时，我们对节点在树中的信心应该是1/D，但是当我们深入树中时，D和N大约分成两半。这表明我们的信心，即我们的关键是树的成员应该保持不变，直到我们触底或发现关键。然而，我不确定这个推理是否完成，因为它看起来更像是我们从D中选择N个节点。我在想this，但这里的推理看起

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我应该使用哪种数据结构来存储大型10,000个数据集并执行最快的搜索，并占用最少的内存？

*假设我有10,000个圆（x，y，r）的值，并且我想找到一个点（p1，p2）位于哪个圆圈内，以便为此查询获得最快的响应我应该使用哪些数据结构来存储这些10,000个圆圈数据。这是一个静态数据，意味着一次构造，但是最常见的操作是搜索查询。它不会是一个基于范围的搜索或不是最近的邻居搜索如何B树，B +树或R树或四叉树或线性插值搜索或任何位图类，解决方案应占用最少的内存，权衡是好的*