最大HBLT的插入可以使用最大合併操作完成。此操作用於將兩個最大HBLT合併為一個最大HBLT。假設我們要將x插入到一個名為H的最大HBLT中。我們將使用x建立一個小的HBLT，然後將其與H合併，合併後，H將包含包括x在內的所有元素。因此，需要合併操作來執行HBLT的插入操作。

在這裡，我們將瞭解什麼是高度平衡左傾樹 (HBLT)。考慮一個二叉樹，其中一個特殊的節點（稱為外部節點）替換每個空子樹。所有其他節點稱為內部節點。當一些外部節點與一些二叉樹一起新增時，這被稱為擴充套件二叉樹。如果我們不考慮該樹的葉子邊，那麼這就是實際的二叉樹，這就是擴充套件二叉樹。現在假設s(x)是從節點x到其子樹中外部節點的最短路徑的長度。如果x是... 閱讀更多

在這裡，我們將瞭解什麼是無環有向圖。無環有向圖是不包含有向環的有向圖。有向無環圖縮寫為DAG。每個有限DAG至少有一個出度為0的節點。只有一個節點的DAG示例 - 只有兩個節點的DAG示例 - 只有三個節點的DAG示例 -

在本節中，我們將瞭解什麼是K叉樹。K叉樹是一個有根樹，其中每個節點最多可以容納k個子節點。如果k的值為2，則稱為二叉樹。二叉樹或三叉樹是一些特殊的k叉樹。因此，k叉樹是通用的。K叉樹示例 - 在上面的示例中，有一個根。根有四個子節點。根的每個子節點也有一些子節點。第一個子節點有三個子節點，第二個子節點沒有子節點，第三個子節點有兩個子節點…… 閱讀更多

在本節中，我們將瞭解有根樹和無根樹的區別。首先，我們將看到一些有根樹和無根樹的例子。有根樹示例 - 無根樹示例 - 有根樹和無根樹的基本區別在一個有根樹中，每個具有後代的節點都表示推斷出的後代最近的共同祖先。在某些樹中，邊長可以解釋為時間估計。對於無根樹，沒有祖先根。無根樹表示分支順序，但不指示最後一個共同祖先的位置的根。閱讀更多

在這裡，我們將瞭解什麼是無根二叉樹。這些樹是連線的無環無向圖。只有一個鄰居的頂點是樹的葉子。其餘頂點是內部節點。頂點的度數是其鄰居的數量。在一棵具有多個節點的樹中，葉子是度數為一的頂點。自由樹是一種二叉樹，其中所有內部節點的度數都恰好為三。在計算機科學中，二叉樹在用作資料結構時通常是有根的和有序的，但無根二叉樹的應用…… 閱讀更多

在這裡，我們將瞭解錦標賽樹、獲勝者樹和失敗者樹。錦標賽樹是一個完整的二叉樹，具有n個外部節點和n-1個內部節點。外部節點代表玩家，內部節點代表兩個玩家之間比賽的獲勝者。這棵樹也稱為選擇樹。錦標賽樹有一些屬性。如下所示 - 這棵樹是有根的。因此，樹中的連結和從父節點到子節點的有向路徑，並且存在一個沒有父節點的唯一元素。父值小於或等於…… 閱讀更多

編寫算術表示式的方式稱為記號。算術表示式可以用三種不同的但等效的記號來編寫，即不改變表示式的本質或輸出。這些記號是 – 中綴 字首 字尾 中綴記號是我們編寫不同數學表示式時使用的普通記號。字首和字尾記號大不相同。字首記號在這種記號中，運算子位於運算元之前，即運算子寫在運算元之前。例如，+ab。這相當於其中綴表示法 a + b。字首表示法也稱為波蘭表示法。字尾記號這種記號風格是…… 閱讀更多

在這裡，我們將看到R樹資料結構。R樹用於以有效的方式儲存特殊資料索引。這種結構對於儲存特殊資料查詢和儲存非常有用。R樹有一些現實生活中的應用。如下所示 - 為多維資訊建立索引 處理遊戲資料 儲存地理空間座標 虛擬地圖的實現 R樹的一個例子如下所示。對應的R樹如下所示 - R樹的屬性 R樹由單個根、內部節點和葉子節點組成 根節點指向特殊域中最大的區域 父節點將儲存子節點，其中子節點完全重疊…… 閱讀更多

在這裡，我們將瞭解什麼是B樹。B樹是專門的m路搜尋樹。這可以廣泛用於磁碟訪問。m階B樹最多可以有m-1個鍵和m個子節點。這可以在單個節點中儲存大量元素。因此高度相對較小。這是B樹的一大優勢。B樹具有m路樹的所有屬性。它還有一些其他屬性。B樹中的每個節點最多將儲存m個子節點 除了根和葉子之外的每個節點至少可以儲存m/2個子節點 根節點必須至少有兩個…… 閱讀更多