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算法题：剑指 Offer 35. 复杂链表的复制（题目+思路+代码+注释）时空 O(N) O(N) 0ms击败100%、47%用户
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算法题：剑指 Offer 26. 树的子结构（题目+思路+代码+注释）时空 O(N^2) O(N) 0ms击败100%、22%用户
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低代码开发重要工具：jvs-rules 规则引擎，让业务调整更智能
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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （150）-- 算法导论12.2 6题
为了证明上述命题，我们需要定义几个辅助函数以及使用一些递归的思路。首先，我们要明白几个关于二叉搜索树的关键概念。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （152）-- 算法导论12.2 8题
要证明在一棵高度为 h 的二叉搜索树中，不论从哪个结点开始，k 次连续的 TREE-SUCCESSOR 调用所需时间为 O(k+h)，我们可以采用数学归纳法来进行证明。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （147）-- 算法导论12.2 2题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （147）-- 算法导论12.2 2题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （149）-- 算法导论12.2 4题
为了证明这个性质，我们首先需要明确二叉搜索树（BST）的定义和特性。一个二叉搜索树是一个有序的树，其中每个节点的左子树上的所有值都小于节点的值，而右子树上的所有值都大于节点的值。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （132）-- 算法导论11.2 4题
在Go语言中，可以使用内置的map类型实现散列表，它内部就使用了哈希表和双向链表来管理元素的存储和释放。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （125）-- 算法导论10.6 6题
在有根树中，我们通常需要用三个指针来定位一个节点的左孩子、右兄弟和父节点。如果我们想减少一个指针，我们可以利用数据结构设计来达到这个目标。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （121）-- 算法导论10.4 2题
在Go语言中，你可以使用递归函数来遍历二叉树的所有节点，并输出每个节点的关键字。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （123）-- 算法导论10.4 4题
在计算机科学中，左孩子右兄弟表示法是一种用于表示树状结构的方法，其中每个节点都有两个指针：一个指向其第一个孩子（左孩子），另一个指向其下一个兄弟（右兄弟）。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （122）-- 算法导论10.4 3题
以下是一个使用 Go 语言编写的函数，该函数使用一个栈作为辅助数据结构，以非递归方式遍历二叉树，输出每个结点的关键字。这个算法的时间复杂度为 O(n)。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （153）-- 算法导论12.2 9题
要证明这个性质，我们可以采用二叉搜索树的性质：对于任何节点N，其左子树中的所有节点的值都小于N的值，而其右子树中的所有节点的值都大于N的值。
红黑树【数据结构与算法Java】
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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （54）-- 算法导论6.2 6题
要证明 MAX-HEAPIFY 的最坏情况运行时间为 Ω(Ig(n))，我们需要在大小为 n 的堆上构造一个特定的情况，使得每个节点都需要进行 MAX-HEAPIFY 操作，并且每个操作的运行时间都是 O(log n)。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （52）-- 算法导论6.2 4题
当 i > A.heap-size/2 时，调用 MAX-HEAPIFY(A, i) 会将 A[i] 与其子树中的最大元素进行交换，并将 A[i] 视为新的根节点。这个操作会使得以 A[i] 为根节点的子树满足最大堆的性质，即根节点比其左右孩子大。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （111）-- 算法导论10.2 2题
在 Go 语言中，我们可以用结构体来实现一个单链表，然后再用栈的相关操作。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （115）-- 算法导论10.2 8题
使用Go语言和一个单一指针实现双向链表是可行的，但需要利用XOR操作来存储和检索前一个和下一个节点的信息。在这个设置中，每个节点x将有一个值x.np，它是x.next和x.prev的XOR结果。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （110）-- 算法导论10.2 1题
在单链表中，INSERT 和 DELETE 操作的时间复杂度通常是 O(n)，其中 n 是链表中的元素数量。这主要是因为当你插入或删除元素时，你需要遍历链表来找到正确的插入或删除位置。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （114）-- 算法导论10.2 7题
在Go语言中，你可以使用迭代方法来反转一个单链表。这种方法只需要O(1)的额外空间。
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