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学習内容


復帰する


前述したように、再帰は論理の再呼び出しを意味する.

  • 特長
  • スタックの概念を適用し,後で先出し方式で実現する.
  • 欠点:より多くのメモリを使用します.
  • の利点:数学の概念が複雑な場合、サブ問題を構築することによって簡単に問題を解決することができる.

  • 条件
  • の基本症例があるはずです.
  • 追加条件とベースキャビネットの違いを確認します.
  • は自分を呼ばなければならない.
  • def sum_list(items):
        if len(items) == 1: # Base Case
            return items[0]
        elif:
            return items[0] + sum_list(items[1:]) # 반복적으로 자기자신을 호출한다.

    木。

  • 用語整理
  • 本:一番上のノード
  • サブツリー:親ノードであるサブノードを含むツリー
  • 回数:ノードが持つ最大サブノード数
  • リーフゲート:最後のノード、複数のノード
  • レベル:ルートノードからどのくらい離れているかを示す値.ルートノードのレベルは0です.
  • 高さ:リーフレベル最大値
  • 兄弟ノード:親ノード
  • バイナリツリー
    各ノードに最大2つのサブノードを持つツリーをバイナリツリーと呼びます.

  • 特長
  • 本のノードを中心に、2つのサブツリーに分かれています.
  • に分割された2つのサブツリーも2つのサブツリーを有し、サブツリーのノードは必ずしも値を有しない.

  • ほうわバイナリ
  • すべてのリーフノードが同じレベルである場合は
  • である.


  • 完全バイナリツリー
  • ノードは上から下へ充填されます.
  • ノードは、左から右に順に入力されます.


  • バイナリ検索ツリー

  • ノードの正確な位置合わせが必要なバイナリツリー

  • ノード探索を目的としたバイナリツリー.

  • 条件
  • 右側サブノードの値>ルートノードの値>左側サブノードの値
  • の繰り返し値は使用できません.
  • 左から右へ
  • を検索する構造
  • #이진검색트리 삽입 및 검색
    
    class binary_search_tree:
      def __init__(self, head):
        self.head = head
    
      def insert_node(self, value):
        self.base_node = self.head
        while True:
          if value < self.base_node.value:
            if self.base_node.left != None:
              self.base_node = self.base_node.left
            else:
              self.base_node.left = node(value)
              break
          else:
            if self.base_node.right != None:
              self.base_node = self.base_node.right
            else:
              self.base_node.right = node(value)
              break
    
    
      # 노드검색
      def search_node(self, value):
        self.base_node = self.head
    
        while self.base_node:
            if self.base_node.value == value:
                return True
    
            if self.base_node.value > value:
                self.base_node = self.base_node.left
            else:
                self.base_node = self.base_node.right
          
        return False