文件名称：leetcode小白刷题-spatial-datastructure:空间数据结构
文件大小：7.95MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-19 23:09:18
系统开源
leetcode小白刷题写代码 一维 二叉搜索树 vs HashMap 以下是两种通用方法 哈希表：要求可以对键进行哈希处理 搜索树：要求可以比较键 BST维护订单 BST 中的最小项可以在 O(log n) 中找到 HashMap 中的最小项可以在 O(n) 中找到 易于修改 BST 以给出项目排名，即给我第 5 大项目等 使用哈希映射，它将是 O(n) AVL 树、展开树、2-3 树、B 树和尝试被优化设计用于搜索一维键。 以下是两个特殊情况的实现 数据索引数组：要求键很小 Trie：要求键是字符串 一维点的二叉搜索树 二叉搜索树是分解一维点信息的切割器和高效结构 以下是被问到的典型问题 最近点 找到给定范围的点 二维 多维范围查询 多维范围查询是空间应用程序的定义特征。 因为坐标给出了空间中的位置，所以它被称为空间属性。 要有效地实施空间应用程序，需要使用空间数据结构。 空间数据结构存储按位置组织的数据对象，是地理信息系统、计算机图形学、机器人技术和许多其他领域中使用的一类重要数据结构。 2D 范围搜索：突出显示的矩形中有多少个对象？ 最近的 离特定点最近的物体是什么？ 可以推广
【文件预览】：
spatial-datastructure-master
----assets()
--------2d-search.png(638KB)
--------2d-nearest-to-horse.png(576KB)
--------binary-search-tree-firstchild.png(176KB)
--------kd-treee-insertion.png(590KB)
--------uniform-partitions.png(700KB)
--------two-bst-y-axis.png(485KB)
--------binary-search-tree-allchild.png(360KB)
--------two-bst-on-x.png(665KB)
--------kd-tree-nearest-search.png(593KB)
--------binary-search-tree-subchild.png(375KB)
--------kd-nearest-search.png(1.2MB)
--------bottom-up-neighbor-findings.png(642KB)
--------k-dtree-subspace.png(148KB)
--------uniform-partioning-and-quad-tree.png(246KB)
--------binary-search-tree-root.png(117KB)
--------quad-tree-demp-2.png(406KB)
--------quard-tree-demo1.png(552KB)
----README.md(7KB)