🌳中文課程介紹:資料結構與演算法 (JavaScript)
這堂課內容包含電腦科學世界中的常見與實用的演算法與資料結構,對於不是資工本科系的人來說,是非常重要的演算法課程!此包含
演算法分析(Big O Complexity)、
八種排序演算法(Sorting Algorithms)、
主定理(Master Theorem)、
遞迴演算法(Recursion)、
連結串列(LinkedList)、雜湊表(Hash Table)、
二元搜尋樹(Binary Search Tree)、
優先佇列(Priority Queue)、
霍夫曼演算法(Huffman Encoding)、
最小生成樹(Minimal Spanning Tree)、
深度優先搜尋(Depth First Search)、
寬度優先搜尋(Breadth First Search)、
最短路徑演算法(Floyd-Warshall Algorithm)、
戴克斯特拉演算法(Dijkstra’s Algorithm)、
動態規劃 (Dynamic programming)等等的內容。
在這堂課程當中,我們會學習各種電腦科學當中,使用JavaScipt這門程式語言,來了解並一步一步寫出各種實用的演算法與資料結構。
✍ 對這門課有興趣,請參考底下留言區,目前 NT 430 特價中
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅在地上滾的工程師 Nic,也在其Youtube影片中提到,硬核的知識也許不是每個工程師都能夠在職涯發展中完全運用到,但無論是本科系、轉職、自學成為工程師的朋友,都應該要知道,這些紮實的背景知識提早學習起來,在未來的日子裡,只有好沒有壞。 就透過本影片我的真實經驗分享,告訴你這些我在大學時期看似枯燥乏味的理論,其實就是程式設計內功,而日後沉睡已久的內功卻又...
二元樹排序 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文
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用JavaScript學習資料結構與演算法,內容包含排序演算法、主定理、連結串列、雜湊表、二元搜尋樹、優先佇列、霍夫曼演算法、最小生成樹、深度優先搜尋、寬度優先搜尋、最短路徑演算法、戴克斯特拉演算法、動態規劃等等。
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用JavaScript學習資料結構與演算法,內容包含排序演算法、主定理、連結串列、雜湊表、二元搜尋樹、優先佇列、霍夫曼演算法、最小生成樹、深度優先搜尋、寬度優先搜尋、最短路徑演算法、戴克斯特拉演算法、動態規劃等等。
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二元樹排序 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的精選貼文
硬核的知識也許不是每個工程師都能夠在職涯發展中完全運用到,但無論是本科系、轉職、自學成為工程師的朋友,都應該要知道,這些紮實的背景知識提早學習起來,在未來的日子裡,只有好沒有壞。
就透過本影片我的真實經驗分享,告訴你這些我在大學時期看似枯燥乏味的理論,其實就是程式設計內功,而日後沉睡已久的內功卻又恰巧的在職涯旅途中碰上用處。
章節:
00:00 學這些有用嗎
00:52 我與速成班的距離
04:45 業務增長後的影響
06:36 基本功知識科普
喜歡影片的話!可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷!😘
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二元樹排序 在 Binary Search Tree: Sort(排序)、Delete(刪除資料) 的推薦與評價
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二元樹排序 在 Re: [理工] 一題資料結構二元樹排序- 看板Grad-ProbAsk 的推薦與評價
: 一個二元樹有10個節點
: 後序 LRD 依序為 D A H F J I E G B C
: 中序 LDR 依序為 D C A B E H F I J C
: 請畫出此二元樹 解答 Binary tree 如下:
: 小弟比較困惑的地方是 G E 這邊我有點轉不過來@@
: C
: / \
: D B
: / \
: A G
: /
: E
: \
: I
: / \
: F J
: /
: H
: 還有像這種考法的答案是不是都不唯一?
: 假如一個邏輯錯後面全錯了!?
: 想請問高手的思考模式? 感謝!!
後序 LRD D A H F J I E G B |C| (ROOT為C)
中序 LDR D |C| A B E H F I J G
切完後可得左子樹只有D一個點
左子樹 右子樹 ROOT
後序 D A H F J I E G B |C|
左子樹 ROOT 右子樹
中序 D C A B E H F I J G
可得到 C 這棵binary tree
/ \
D ABEHFIJG
因為左子樹只有一個點
所以只對這棵binary tree之右子樹做切割
LRD之右子樹 A H F J I E G B
LDR之右子樹 A B E H F I J G
由LRD得知右子樹之root為B
再由LDR可得知左子樹為A 右子樹為E H F I J G
左子樹(L) 右子樹(R) ROOT(D)
LRD A H F J I E G |B|
左子樹(L) ROOT(D) 右子樹(R)
LDR A |B| E H F I J G
可得到 C
/ \
D B
/ \
A EHFIJG
此時以B為ROOT之左子樹只有A一個點
只對這棵binary tree之右子樹做切割
LRD之右子樹 H F J I E G
LDR之右子樹 E H F I J G
由LRD得知右子樹之root為G
再由LDR可得知左子樹為EHFIJ 右子樹為空
左子樹(L) 右子樹(R) ROOT(D)
LRD H F J I E 空 |G|
左子樹(L) ROOT(D) 右子樹(R)
LDR E H F I J |G| 空
可得 C
/ \
D B
/ \
A G
/
EHFIJ
此時以G為ROOT之右子樹為空
只對這棵binary tree之左子樹做切割
LRD之左子樹 H F J I E
LDR之左子樹 E H F I J
由LRD得知左子樹之root為E
再由LDR可得知左子樹為空 右子樹為HFIJ
左子樹(L) 右子樹(R) ROOT(D)
LRD 空 H F J I |E|
左子樹(L) ROOT(D) 右子樹(R)
LDR 空 |E| H F I J
可得到 C
/ \
D B
/ \
A G
/
E
\
HFIJ
此時以E為ROOT之左子樹為空
只對這棵binary tree之右子樹做切割
LRD之右子樹 H F J I
LDR之右子樹 H F I J
由LRD得知此右子樹之root為I
再由LDR可得知左子樹為HF 右子樹為J
左子樹(L) 右子樹(R) ROOT(D)
LRD H F J |I|
左子樹(L) ROOT(D) 右子樹(R)
LDR H F |I| J
可得到 C
/ \
D B
/ \
A G
/
E
\
I
/ \
HF J
此時以I為ROOT之右子樹只有J一個點
只對這棵binary tree之左子樹做切割
LRD之左子樹 H F
LDR之左子樹 H F
由LRD得知root(D)為F
再由LDR可得知左子樹為H 右子樹為空
左子樹(L) 右子樹(R) ROOT(D)
LRD H 空 |F|
左子樹(L) ROOT(D) 右子樹(R)
LDR H |F| 空
可得到 C
/ \
D B
/ \
A G
/
E
\
I
/ \
F J
/
H
此時每個點至多一個值 則完成
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