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合併成一個最大HBLT。假設我們要將x插入一個名為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，這稱為擴充套件二叉樹。如果我們不考慮該樹的葉邊，那麼這就是實際的二叉樹，而這是擴充套件二叉樹。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是一個……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 - 有兩個節點的DAG示例 - 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專門的k叉樹。因此，k叉樹是泛化的。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之間的區別。首先，我們將看到一些有根樹和無根樹的示例。有根樹示例 - 無根樹示例 - 有根樹和無根樹之間的基本區別在一個有根樹中，每個具有後代的節點都代表推斷出的後代的最近共同祖先。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，但不指示最近共同祖先的根或位置。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，但是無根二叉樹的應用……閱讀更多

在這裡，我們將瞭解錦標賽樹、勝者樹和敗者樹。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

編寫算術表示式的寫法稱為記法。算術表示式可以用三種不同的但等效的記法來編寫，即不改變表示式的本質或輸出。這些記法是 – 中綴、字首、字尾中綴記法是正常的記法，我們在編寫不同的數學表示式時會使用它。字首和字尾記法大不相同。字首記法在這種記法中，運算子位於運算元之前，即運算子寫在運算元之前。例如，+ab。這等效於其中綴記法a + b。字首記法也稱為波蘭記法。字尾記法這種記法風格是……閱讀更多

在這裡，我們將瞭解R樹資料結構。R樹用於以有效的方式儲存特殊的資料索引。這種結構對於儲存特殊的資料查詢和儲存非常有用。R樹有一些實際應用。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下面是一個R樹的示例。相應的R樹如下所示 - R樹的屬性R樹由單個根、內部節點和葉節點組成根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樹的一個巨大優勢。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可以容納m個子節點除根和葉子外的每個節點至少可以容納m/2個子節點根節點必須至少有兩個……閱讀更多