IDEA 常用快捷键IntelliJ IDEA 是一款目前最流行的开发工具，很多开发者都逐渐去学习并使用这款工具，下面将介绍IEDA最常用的快捷键。快捷键的使用和学习Linux命令一样，博主不推荐刻意去背去记忆，只需要在日常编码中有意识的去使用，慢慢地就能够形成条件反射，比如使用Ctrl+C/V进行复制粘贴，已经是一种下意识的行为。1. 经常使用的快捷键快捷键说明Ctrl+Z撤回Ctrl+Shif
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2024-10-25 07:18:32
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1、自我介绍2、项目经历3、动态规划可以解决哪些问题？实际应用场景？4、排序算法？时间复杂度？实际应用中使用过排序算法吗？5、Redis数据类型你用过哪些？底层的数据结构？实际场景使用哪些数据结构？6、HashMap怎么解决哈希冲突的？HashMap的扩容机制HashMap为什么用红黑树而不用B树或者AVL树？7、红黑树概念？8、二叉树、BST二叉查找（搜索）树、平衡二叉查找树AVL？9、MySQ
# 如何实现Java树节点遍历获取叶子节点
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤，我们可以用表格展示出来：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 定义树节点类 |
| 2 | 创建树结构 |
| 3 | 实现树节点遍历算法 |
| 4 | 获取叶子节点 |
接下来，让我们逐步详细说明每个步骤需要做什么以及具体的代码实现。
## 二、具体步骤
原创
2024-03-07 07:21:28
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Java中一切皆对象，采用TreeNode类封装节点，代码如下：class TreeNode{
char val;//data域
TreeNode left;//左孩子
TreeNode right;//右孩子
public TreeNode(char val){
this.val = val;
}
}图1先序遍历操作： 如果二叉树为空树，什
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2023-09-19 08:32:34
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1. 树的遍历1.1 遍历的定义 定义：按照一定次序访问树中所有节点，并 且每个节点仅被访问一次的过程。请注意，现在还没有说到树的物理存储结构，所说的遍历都是逻辑结构上的遍历。1.2 遍历的重要性 遍历是最基本的
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2024-07-02 07:42:55
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使用b+树而非b树的原因对于b+树比b树更加矮胖的理解 数据在磁盘上存储一般为512byte，而磁盘IO的大小为每次4、8、16kb，根据操作系统不同而定。mysql innodb引擎则是按页管理，大小是16k。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：每次新建节
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2023-09-06 13:33:12
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与数组和链表不同，二叉树有几种遍历方式。遍历算法大致分为深度优先和广度优先遍历算法，这取决于算法实际如何工作。顾名思义，深度优先在访问同级别兄弟之前先向二叉树纵深访问，而广度优先是先访问同一级别中的所有节点然后再进入下一级别，因此它也被称为级别顺序遍历。 PreOrder和InOrder树遍历算法都是深度优先的，预序和中序算法之间的唯一区别是访问二叉树的根，左节点和右节点的顺序。InOr
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2024-07-02 07:22:25
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表空间（ibd文件），一个MySQL实例可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-Leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点，索引段即为B+树的非叶子节点。段用来管理多个Extent（区）。区，表空间的单元结构，每个区的大小为1M。默
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2023-07-28 16:04:16
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4/11 10:20 更新了一些算法解释4/18 17:17 更新了生成子树的方法，更加灵活了先贴代码吧import java.util.*;
/**
* @Author xjd
* @Date 2019/4/3 10:30
* @Version 1.0
*/
public class GeTreeUtil {
/**
* 传入的节点结构必须继承本工具支持的数据结构
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2023-08-24 11:16:32
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背景说明需求：MySQL树形结构， 根据指定的节点，获取其下属的所有子节点（包含路径上的枝干节点和叶子节点）枝干节点：如果一个节点下还有子节点，则为枝干节点。叶子节点：如果一个节点下不再有子节点，则为叶子节点。 问题分析1、可以使用类似Java这种面向对象的语言，对节点集合进行逻辑处理，获取所有子节点。2、直接自定义MySQL函数 getChildList，通过一层while循
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2023-11-13 09:32:35
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二叉树的概念：1）树有很多种，每个节点最多只能有两个子节点的一种形式称为二叉树。 2）二叉树的子节点分为左节点和右节点。 3）如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层，并且结点总数= 2^n -1 , n 为层数，则我们称为满二叉树。 4）如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层或者倒数第二层，而且最后一层的叶子节点在左边连续，倒数第二层的叶子节点在右边连续，我们称为完全二叉树。注意：1）遍历的方法和
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2024-02-28 13:49:41
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二叉树基本知识本文主要介绍二叉树的基本概念和分类。如有不正确之处请多指正。树的相关定义什么是树树是 N 个结点的有限集。 N = 0，表示空数。在任意一个非空树中：有且仅有一个特定的称为根的节点。当 n > 1 时，其余节点可分为 m (m > 0) 个互不相交的有限集，T1,T2,T3…Tm,其中每个集合本身又是一棵树，并且称为当前根的子树。结点的定义及分类数的结点：是包含一个数据元
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2024-01-12 08:28:39
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B+树我们知道，InnoDB是用B+树作为组织数据形式的数据结构。不论是存放用户记录的数据页，还是存放目录项记录的数据页，我们都把它们存放到B+树这个数据结构中了，所以我们也称这些数据页为节点。从图中可以看出来，我们的实际用户记录其实都存放在B+树的最底层的节点上，这些节点也被称为叶子节点或叶节点，其余用来存放目录项的节点称为非叶子节点或者内节点，其中B+树最上边的那个节点也称为根节点。从图中可以
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2023-09-18 08:52:35
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树和二叉树的定义树的基本术语结点：树中的每一个独立单元。如图中的A、B、C、D等。结点的度：结点拥有的子树的个数称为结点的度。树的度：树内各节点度的最大值。叶子：度为0的结点称为叶子节点。如图中的K 、 L 、 F 、 G 、 M 、 I 、 J。非终端节点：度不为0的结点。双亲和孩子：结点的子树的根称为该结点的孩子，该结点称为孩子的双亲。兄弟：双亲相同的两个结点。祖先：从根到该结点所经分支上的所
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2023-12-10 15:46:24
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一.树的概念及其相关1.概念及特点树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。特点：每个结点有零个或多个子结点； 没有父结点的结点称为根结点； 每一个非根结点有且只有一个父结点；2. 相关定义：节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度；叶子节点：度为0的节点称为叶节点；非叶子节点/分支节点：度不为0的节点；父节点：若一个节点含有子节点，则这个节
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2024-06-26 16:13:11
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1.树的定义根结点（root）：对一棵树树来说最多存在一个根结点。叶子结点（leaf）：叶子节点不再延伸出新的结点，即度为0的结点。边（edge）：茎干和树枝的统一抽象，且一条边只用来连接两个结点， 树被定义成由若干个结点和若干条边组成的数据结构，且在树中的结点不能被边连接成环。 比较实用的概念和性质： （1）空树（empty tree）：没有结点。 （2）树的层次(layer)从根结点开
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2024-01-12 11:16:41
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# 如何在 Java 中实现“叶子节点”
在树形结构中，叶子节点是没有子节点的节点。在 Java 中实现叶子节点涉及到对树的基本操作，包括树的节点定义、树的插入方法以及叶子节点的判定。接下来，我将为你详细介绍流程和实现步骤。
## 流程概述
下面是实现叶子节点的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ---------
原创
2024-10-08 05:05:15
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二叉树基础定义（一）叶子节点在一棵二叉树中，叶子节点是指没有子节点的节点，也称为终端节点。是二叉树中最底层的节点。叶子节点通常被用来存储实际数据，例如在二叉搜索树中，叶子节点存储着关键字的值，而非叶子节点则存储着关键字的比较结果。（二）层层是指从根节点开始向下沿着树的路径所经过的节点集合，具有相同深度的节点集合就构成了一层一棵二叉树的第一层就是根节点，第二层包含所有与根节点相邻的节点，第三层包含所
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2024-10-03 13:34:43
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# Java查树节点
## 简介
树是一种常见的数据结构，它由根节点和若干子节点组成，子节点还可以有自己的子节点，形成了一个层次结构。在实际的软件开发中，我们经常需要对树进行操作，其中一个常见的操作是查找树节点。
本文将介绍如何使用Java编程语言来查找树节点。我们将通过实例演示如何实现树的搜索，并提供详细的代码示例。
## 流程图
下面是查找树节点的流程图：
```mermaid
f
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2023-11-13 13:08:14
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遍历树节点在Java中的实现与应用
遍历树节点是数据结构与算法中的一个重要问题，对于处理树形结构数据非常常见。在Java中，遍历树节点可以通过多种方式实现，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。下面，我将通过一个详细的过程来说明如何解决这个问题。
### 背景描述
在很多情况下，我们需要对树形结构进行遍历，以便获取节点的信息或进行某种形式的数据处理。遍历树节点的主要策略有两种：深度
