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1．对于二叉排序树，下面的说法（）是正确的。
A．二叉排序树是动态树表，查找不成功时插入新结点时，会引起树的重新分裂和组合B．对二叉排序树进行层序遍历可得到有序序列C．用逐点插入法构造二叉排序树时，若先后插入的关键字有序，二叉排序树的深度最大D．在二叉排序树中进行查找，关键字的比较次数不超过结点数的1/22．在有n个结点且为完全二叉树的二叉排序树中查找一个键值，其平均比较次数的数量级为（）。
A．O(n)B．O(log2n)C．O(n*log2n)D．O(n2)3．静态查找与动态查找的根本区别在于（）。
A.它们的逻辑结构不一样B.施加在其上的操作不同C.所包含的数据元素类型不一样D.存储实现不一样4．已知一个有序表为{12，18，24，35，47，50，62，83，90，115，134}，当折半查找值为90的元素时，经过（）次比较后查找成功。
A．2B．3C．4D．55．已知数据序列为（34，76，45，18，26，54，92，65），按照依次插入结点的方法生成一棵二叉排序树，则该树的深度为（）。
A.4B.5C.6D.76．设散列表表长m=14，散列函数H（k）=kmod11。
表中已有15，38，61，84四个元素，如果用线性探测法处理冲突，则元素49的存储地址是（）。
A.8B.3C.5D.97.平衡二叉树的查找效率呈（）数量级。
A.常数阶B.线性阶C.对数阶D.平方阶8.设输入序列为{20,11,12,…},构造一棵平衡二叉树，当插入值为12的结点时发生了不平衡，则应该进行的平衡旋转是（）。
A.LLB.LRC.RLD.RR二、填空题（每空3分，共24分）。
1．在有序表A[1..18]中，采用二分查找算法查找元素值等于A[7]的元素，所比较过的元素的下标依次为。
2．利用逐点插入法建立序列(61，75，44，99，77，30，36，45)对应的二叉排序树以后，查找元素36要进行次元素间的比较，查找序列为。
3.用顺序查找法在长度为n的线性表中进行查找，在等概率情况下，查找成功的平均比较次数是。
4.二分查找算法描述如下：intSearch_Bin(SSTST,KTkey){low=1;high=ST.length;while(low＜=high){mid=(low+high)/2;if(key==ST.elem[mid].key)returnmid;elseif(key＜ST.elem[mid].key);else;}return0;}5．链式二叉树的定义如下：typedefstructBtn{TElemTypedata;;}BTN,*BT;6．在有n个叶子结点的哈夫曼树中，总结点数是。
三、综合题（共52分）。
1.（共12分）假定关键字输入序列为19，21，47，32，8，23，41，45，40，画出建立二叉平衡树的过程。
2.（共15分）有关键字{13，28，31，15，49，36，22，50，35，18，48，20}，Hash函数为H=keymod13，冲突解决策略为链地址法，请构造Hash表（12分），并计算平均查找长度（3分）。
ASL=3.（共10分）设关键字码序列{20，35，40，15，30，25}，给出平衡二叉树的构造过程。
4.（共15分）设哈希表长为m=13，散列函数为H(k)=kmod11，关键字序列为5，7，16，12，11，21，31，51，17

高光谱解混数据集（Samson），具有156个通道的Matlab格式数据，原始数据有952x952像素。
每个像素记录在156个通道上，覆盖401nm至889nm的波长。
光谱分辨率高达3.13nm。
由于原始图像太大，这在计算成本方面非常昂贵，因此使用95×95像素的区域。
它从原始图像中的第（252,332）像素开始。
此数据不会被空白通道或严重噪声通道降级。
具体而言，该图像中有三个目标，分别是“＃1土壤”，“＃2树”和“＃3水”。

选择输入前中后缀表达式，建立表达式二叉树，再前序中序后序遍历二叉树，输出三种形式的表达式

一个目录文件编辑器，具有下列特点：在文件格式上，支持PDF、DjVu、PDG（包括bookcontents.dat和catalog.dat）。
PDF不支持加密PDF。
在编辑界面上，提供文本、树形两种编辑模式，以满足不同的需要。
提供PDG目录编解码功能，有兴趣的用户可以用它对PDG目录文件内部数据格式进行研究。
可以不解包直接编辑zip文件中的PDG目录文件，编辑结果直接存入zip。
能够与U

asp.net树形菜单增删改查示例

Python3.x+Pyqt5实现界面左侧树形导航栏；
主要用到的工具是Pyqt5的QTreeWidget。

有关二叉排序树的程序源代码，清楚的实现了如何让建立二叉排序树，怎样遍历二叉排序树，以及执行删除操作后的遍历。

里面包含Bootstrap示例----树形菜单，项目用表及初始化数据,Bootstrap技术文档.docx,各大组件的压缩包,测试数据,以及源码

课程大纲每节课资料提前5天发放第1章本节大纲”破解“算法面试"Hack"theAlgorithmInterview算法面试究竟考什么史上最全的算法面试考点大全2013-2018面试难度变化如何在最有效率的准备算法面试如何在不押题的情况下更有信息的去面试2018/6/24上午9:30:00第2章本节大纲二分与LogN算法BinarySearch&LogNAlgorithm二分法三重境界二分位置之满足条件的第一次-BinarySearchonIndex-OOXX二分位置之保留一半-BinarSearchonIndex-Halfhalf二分答案-BinarySearchonResult学习BinarySearch的通用模板，不再死循环讲解SearchinRotatedSortedArray等10道高频二分搜索题2018/7/1上午9:30:00第3章本节大纲为面试而生的双指针算法TwoPointersAlgorithmTwoSum问题及他的各种扩展TwoSum&Follow-ups其他高频的双指针问题2018/7/2上午9:30:00第4章本节大纲宽度优先搜索和拓扑排序BFS&TopologicalSorting二叉树上的宽搜BFSinBinaryTree二叉树的序列化问题BinaryTreeSerialization图上的宽搜BFSinGraph拓扑排序TopologicalSorting棋盘上的宽搜BFSinChessboard2018/7/15上午9:30:00第5章本节大纲基于树的深度优先搜索Tree-basedDFS二叉树的深度优先遍历BinaryTreeDFSTraversal先序/中序/后序Preorder/inorder/postorder二叉树中的分治算法Divide&ConquerDFS模板IntroduceDFSTemplate二叉树高频面试问题递归三要素遍历算法与分治算法对比TraversevsDivideConquer2018/7/16上午9:30:00第6章本节大纲基于组合的深度优先搜索Combination-basedDFS组合类深搜CombinationDFS排列类深搜PermutationDFS图上的深搜GraphDFS非递归的深搜实现方法Non-Recursion2018/7/22上午9:30:00第7章本节大纲基于排列、图的深度优先搜索Permutation/GraphbasedDFSTBD2018/7/23上午9:30:00第8章本节大纲数据结构-栈，队列，哈希表与堆Stack,Queue,Hash&Heap哈希表Hash常用的哈希库的区别HashSetvsHashMapvsHashTable哈希表的实现原理BasicHashKnowledge哈希函数HashFunction冲突的解决方法Collision开散列OpenHashing闭散列ClosedHashing哈希扩容Rehashing哈希表高频面试题HighFrequentlyAskedHashQuestions堆堆的基本原理BasicHeapKnowledge优先队列与堆的联系和区别PriorityQueuevsHeap堆的高频面试题HighFrequentlyAskedHeapQuestions堆的代替品：TreeMap2018/7/29上午9:30:00第9章本节大纲数据结构-区间、数组、矩阵与树状数组Interval,Array,Matrix&BinaryIndexedTree数组Array子数组及相关面试题Subarray&RelatedQuestions其他高频数组问题HighFrequentAskedArrayQuestionsTBD2018/7/30上午9:30:00课程更新日志

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。