Flex中Tree的父节点、叶节点的操作小结
leetcode树算法总结
LeetCode树算法总结1. 简介LeetCode是一个在线编程平台，提供了大量的算法题目用于练习和学习。
树是其中一个重要的数据结构，在LeetCode上有很多与树相关的算法题目。
本文将对LeetCode树算法进行全面总结，包括重要观点、关键发现和进一步思考。
2. 树的基础知识在深入讨论LeetCode树算法之前，我们先回顾一下树的基础知识。
2.1 树的定义树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点（除了根节点）。
没有父节点的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶子节点。
2.2 二叉树二叉树是一种特殊的树，每个节点最多只能有两个子节点。
这两个子节点分别称为左子节点和右子节点。
2.3 二叉搜索树（BST）二叉搜索树是一种特殊的二叉树，满足以下条件： - 左子树所有值小于等于当前节点值 - 右子树所有值大于等于当前节点值 - 左右子树也都是二叉搜索树二叉搜索树的一个重要性质是，对于任意节点，它的左子树中的所有节点值都小于它，右子树中的所有节点值都大于它。
这个性质使得在二叉搜索树中进行查找、插入和删除操作非常高效。
2.4 二叉树的遍历在LeetCode树算法中，经常需要对二叉树进行遍历。
常见的遍历方式有三种：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
•前序遍历（Preorder Traversal）：先访问当前节点，然后递归地访问左子树和右子树。
•中序遍历（Inorder Traversal）：先递归地访问左子树，然后访问当前节点，最后递归地访问右子树。
•后序遍历（Postorder Traversal）：先递归地访问左子树和右子树，然后访问当前节点。
3. 树算法题目分类LeetCode上的树算法题目可以分为以下几个类别：3.1 根到叶子节点路径问题这类问题要求从根节点到叶子节点的路径上找出满足某种条件的路径。
通常使用深度优先搜索（DFS）来解决。
例题：路径总和（Path Sum）给定一个二叉树和一个目标值，判断是否存在从根节点到叶子节点的路径上的节点值之和等于目标值。
树的基本操作。
树的基本操作。
树是一种非常常见的数据结构，它由节点和边组成。
树的基本操作包括插入节点、删除节点、查找节点、遍历以及求树的深度等。
插入节点是树的基本操作之一。
插入节点的过程是将一个新节点添加到树中的合适位置。
具体步骤是从根节点开始，比较新节点的值与当前节点的值的大小关系，根据比较结果选择向左子树或者右子树继续比较，直到找到合适的位置插入新节点。
删除节点也是树的基本操作之一。
删除节点的过程是先找到待删除的节点，然后根据节点的子节点情况进行删除。
如果待删除的节点没有子节点，直接删除即可；如果待删除的节点只有一个子节点，将子节点取代待删除的节点即可；如果待删除的节点有两个子节点，可以选择使用左子树的最大值或者右子树的最小值来取代待删除的节点，并删除对应的最大或最小节点。
查找节点也是树的基本操作之一。
查找节点的过程是从根节点开始，比较目标值与当前节点的值的大小关系，根据比较结果选择向左子树或者右子树继续比较，直到找到目标值对应的节点或者遍历到叶子节点仍未找到。
树的遍历也是树的基本操作之一。
树的遍历分为深度优先遍历和广度优先遍历两种方式。
深度优先遍历包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历是先访问当前节点，然后递归访问左子树和右子树；中序遍历是先递归访问左子树，然后访问当前节点，最后递归访问右子树；后序遍历是先递归访问左子树和右子树，最后访问当前节点。
广度优先遍历是按层次依次访问每个节点，通常使用队列来实现。
求树的深度也是树的基本操作之一。
求树的深度的过程是从根节点开始，递归计算左子树和右子树的深度，取较大值加1即为树的深度。
树的基本操作包括插入节点、删除节点、查找节点、遍历以及求树的深度等。
这些基本操作在实际应用中非常重要，可以用来解决各种问题，例如构建搜索树、实现文件系统等。
掌握树的基本操作对于理解和应用其他高级数据结构也非常有帮助。
因此，学习和掌握树的基本操作是很有必要的。
判断TREE的某个节点是否是叶节点.
判断TREE的某个节点是否是叶节点.isBranch() ⽅法⽰例：
代码： layout="vertical" verticalAlign="middle" backgroundColor="white">
import mx.events.ListEvent;
private function tree_itemClick(evt:ListEvent):void { var itemIsBranch:Boolean = tree.dataDescriptor.isBranch(tree.selectedItem); lbl.text = itemIsBranch.toString(); }
private function tree_labelFunc(item:XML):String { var returnStr:String = item.@label; var itemIsBranch:Boolean = tree.dataDescriptor.isBranch(item); if (itemIsBranch) { returnStr += " (BRANCH)"; } return returnStr; } ]]>
dataProvider="{xmlDP}" labelFunction="tree_labelFunc" showRoot="false" width="50%" rowCount="6" itemClick="tree_itemClick(event);" />
vue+element-ui之tree树形控件有关子节点和父节点之间的各种选中关系详解
vue+element-ui之tree树形控件有关⼦节点和⽗节点之间的各种选中关系详解做后端管理系统，永远是最蛋疼、最复杂也最⽋揍的事情，也永远是前端开发⼈员最苦逼、最⽆奈也最尿性的时刻。
蛋疼的是需求变幻⽆穷，如同⼆师兄的三⼗六般变化；复杂的是开发难度⼨步难⾏，如同蜀道难，难于上青天；⽋揍的是产品随⼼所欲、为所欲为，如同村霸横⾏乡⾥、只⼿遮天；苦逼的是前端苦不堪⾔，如同哑巴吃黄连，有苦说不出；⽆奈的是前端⽆可奈何花落去，如同⾄尊宝戴上⾦箍⽆法爱你，摘下⾦箍⽆法救你；尿性的是前端苦尽⽢来，如同唐僧师徒历经九九⼋⼗⼀难，终成正果的⾼光时刻！⼜特么的南辕北辙了，矫情个鸟啊！有需求，上啊，很复杂，想啊，开发周期短，撸起袖⼦加油⼲啊（真特么的下流，⼀天到晚都是上啊，⼲啊，你特么泰迪啊）！好，闲话少叙，⾔归正传，咱们上⼀次讲到⽩眉⼤侠徐良...(你给我滚犊⼦)需求是这样的，有⼀个树形控件，默认所有节点都不选中。
PS：如果贵司的需求没有那么复杂，就可以跳过以下内容，直接使⽤element-ui框架提供的tree树形控件及API即可。
要求：1、选中⽗节点，⼦节点及孙⼦节点（甭管有多少层级，兹要是⼦辈节点）可以不选中，取消选中⽗节点，⼦节点及孙⼦节点也还是没有任何变化；2、选中⼦节点或孙⼦节点，必须选中⽗节点及祖⽗节点（甭管有多少层级，兹要是祖辈节点），取消选中⼦节点或孙⼦节点，⽗节点及祖⽗节点可以不取消选中；3、基于需求2，此时⼦节点及孙⼦节点和⽗节点、祖⽗节点都已选中，那么若取消选中⽗节点，则⼦节点及孙⼦节点必须取消选中，但⽗节点的⽗节点可以不取消选中，若取消选中祖⽗节点，则其下边的所有节点都要取消选中。
看了需求，没有实操，是不是有点懵啊？第⼀次接到这样的需求且⽹上没有这样的解决⽅案，是不是⽆从下⼿啊？来看看实际的效果吧：看了效果，是不是恍然⼤悟？紧接着是不是就觉得既然在某种程度上⽗⼦节点没有关联关系，那还要这种树形控件⼲嘛？恭喜你，抓住重点了！⾸先，为什么我本⼈要⽤这种控件，因为我们的后台管理系统就是⽤的vue+element-ui框架，⽽且element-ui提供了这种树形控件的很多⽅法，⽐如选中⼦节点后要同时获取到该⼦节点的id以及其⽗节点和祖⽗节点的id，再⽐如通过接⼝返回的数据回显已经选中的所有节点，使⽤起来很⽅便的，只是需要熟悉它的API并灵活运⽤罢了。
layui tree 用法
layuitree用法layui框架提供了一种非常方便的方式来展示和管理树形结构的数据，它使用起来非常简单，只需要几个步骤就可以实现。
本文将详细介绍layuitree的使用方法，包括如何配置、如何使用、如何扩展等。
一、概述layuitree是一个基于jQuery的树形控件，它可以帮助开发者快速构建树形结构的数据展示界面。
layuitree具有简单易用、功能强大、样式美观等特点，被广泛应用于各种web应用程序中。
二、使用场景layuitree适用于各种需要展示树形结构数据的情况，例如：管理后台、系统流程、文件系统等。
它可以方便地展示树形数据，并提供了丰富的交互功能，如展开、折叠、搜索、过滤等。
三、安装与配置要使用layuitree，首先需要在项目中引入layui框架和layuitree的脚本文件。
可以在项目中通过npm或直接下载的方式安装layui框架。
安装完成后，在页面中引入layui框架和layuitree的脚本文件即可。
接下来，需要配置layuitree的参数。
其中包括tree的容器、数据源、节点关系等。
可以通过layuitree的API来获取这些参数并进行配置。
四、基本用法使用layuitree的基本步骤如下：1.初始化layuitree实例；2.设置数据源；3.绑定事件；4.配置样式。
下面是一个简单的示例代码：```javascript//初始化layuitree实例vartree=layui.tree;//设置数据源vardata=[{id:1,title:'父节点1',children:[{id:2,title:'子节点1'},{id:3,title:'子节点2',children:[{id:4,title:'孙节点1'}]} ]},{id:5,title:'父节点2',children:[{id:6,title:'子节点3'}]} ];//渲染layuitree实例tree.render({elem:'#tree',//指定tree容器的DOM元素data:data,//数据源isParent:function(data){returndata.children;},//判断是否为父节点的函数isLeaf:function(data){return!data.children;},//判断是否为叶子节点的函数expand:function(data,state){//节点展开/收起的事件处理函数console.log('expand',data,state);},//其他事件处理函数...});```五、扩展与定制layuitree提供了丰富的扩展和定制功能，开发者可以通过自定义事件和处理函数来实现更多的功能和样式。
数据结构树的名词解释
数据结构树的名词解释数据结构在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
其中，树是一种经常被使用的数据结构之一。
它具备一定的层次性和逻辑关系，能够帮助我们更好地组织和管理数据。
本文将对树的相关名词进行解释，以帮助读者更好地理解树的概念和应用。
一、树的基本概念1. 节点（Node）：树中的基本单元，存储数据，并通过边与其他节点相连接。
2. 根节点（Root Node）：树的顶层节点，没有父节点，是整个树的起点。
3. 父节点（Parent Node）：有若干子节点的节点被称为父节点。
4. 子节点（Child Node）：一个节点可以有零个或多个子节点。
5. 兄弟节点（Sibling Node）：具有相同父节点的节点互为兄弟节点。
6. 叶节点（Leaf Node）：没有子节点的节点被称为叶节点或叶子节点。
7. 树的高度（Height）：树中节点所构成的最长路径的长度。
8. 树的深度（Depth）：根节点到某个节点的路径长度。
9. 子树（Subtree）：树中的一个节点及其所有后代节点构成的树。
10. 祖先节点（Ancestor Node）：根节点到某个节点所经过的所有节点。
11. 后代节点（Descendant Node）：某个节点到其下属叶节点的路径上所包含的所有节点。
二、树的常见类型1. 二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点）的树。
2. 二叉搜索树（Binary Search Tree）：一种特殊的二叉树，左子节点的值小于等于父节点的值，右子节点的值大于等于父节点的值。
3. 平衡二叉树（Balanced Binary Tree）：左子树和右子树的高度差不超过1的二叉树。
4. AVL树：一种自平衡的二叉搜索树，通过旋转操作来维持平衡。
5. 红黑树（Red-Black Tree）：一种自平衡的二叉搜索树，通过变换节点的颜色和旋转来保持平衡。
三、树的遍历方式1. 前序遍历（Preorder Traversal）：先访问根节点，再按照左子树-右子树的顺序进行遍历。
数据结构树结构的基本操作
数据结构树结构的基本操作树结构是一种用于组织和存储数据的非线性数据结构。
它由节点和边组成，节点之间以层次关系相连，每个节点可以有多个子节点。
在树结构中，存在一些基本的操作，包括树的创建、插入节点、删除节点、查找节点等。
本文将详细介绍树结构的基本操作，并提供相应的示例和代码。
一、树的创建树的创建是指在空树中添加节点，形成一棵具有层次关系的树。
常见的创建方式有手动创建和从已有的数据中创建两种。
手动创建树的过程如下：首先，创建一个根节点，并给它赋予一个值；然后，给根节点添加子节点，每个子节点都有一个父节点，组成层次结构；逐步添加子节点，形成完整的树。
例如，创建一个有5个节点的二叉树，代码如下：```pythonclass TreeNode:def __init__(self, value):self.left = Noneself.right = Noneself.val = value# 手动创建二叉树root = TreeNode('A')root.left = TreeNode('B')root.right = TreeNode('C')root.left.left = TreeNode('D')root.left.right = TreeNode('E')```二、插入节点插入节点是指在树中添加新的节点。
插入节点的位置可以根据某种规则确定，常用的插入方式有在树的最后插入、插入为左子节点和插入为右子节点等。
例如，在上述创建的二叉树中插入节点'F'作为节点'E'的左子节点，代码如下：```python# 在节点'E'的左侧插入新的节点'F'new_node = TreeNode('F')root.left.right.left = new_node```三、删除节点删除节点是指在树中删除指定的节点。
treenode的用法
TreeNode的用法介绍在计算机科学中，树是一种非常重要的数据结构。
它由一组称为节点（Node）的对象组成，这些节点通过边（Edge）相互连接。
每个节点可以有零个或多个子节点，但只能有一个父节点。
节点的顺序关系定义了树的结构，而树的每个节点都可以看作是一颗子树的根节点。
根节点是树的顶部节点，它没有父节点。
在许多计算机科学领域中，如算法、数据结构和人工智能等，树结构都得到了广泛应用。
在编程中，为了更方便地处理和操作树形数据，我们经常会使用TreeNode （树节点）来表示和管理树。
TreeNode的定义通过定义一个TreeNode类，我们可以创建树节点对象，并为其添加一些属性和方法，以便于对树进行操作。
通常，一个TreeNode对象至少应该包含以下属性：•节点的值（value）：用于存储节点的值或数据。
•左子节点（left）：指向当前节点的左子节点。
•右子节点（right）：指向当前节点的右子节点。
此外，我们还可以为TreeNode类添加其他属性和方法，以便于更灵活地操作树。
创建TreeNode对象要创建一个TreeNode对象，我们需要实例化TreeNode类，并为其设置相应的属性值。
以下是一个例子：class TreeNode:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = None# 创建根节点root = TreeNode(1)# 创建左子节点root.left = TreeNode(2)# 创建右子节点root.right = TreeNode(3)通过以上代码，我们成功创建了一个包含三个节点的简单二叉树。
根节点的值为1，它的左子节点的值为2，右子节点的值为3。
遍历树树的遍历是指按照一定的顺序访问树中的所有节点。
常用的树遍历算法有三种：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
这些遍历算法可以通过递归或迭代实现。
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Flex中Tree的父节点、叶节点的操作小结
近来主要涉及到的一个问题是根据用户操作动态地创建树结构，包括父节点、子节点。
经过浏览相关书籍和网上的资料，顺利按需求完成了项目，现将此知识点总结一下。
首先肯定的是<mx:Tree dataProvider="{dataTree}"></mx:Tree>，tree用到数据绑定。
要考虑的就是将怎样形式的数据绑定到Tree控件上来，提到XML、XMLList以及XMLListCollection与Tree的绑定，设计如下： [Bindable]
private var xmlTree:XML=
<root label="QueryLayers">
<father label="任务位置" isBranch="true">
<node label="任务位置_点"/>
<node label="任务位置_面"/>
</father>
<father label="DLG、GX数据">
<node label="DLG500"/>
<node label="DLG1000"/>
<node label="DLG2000"/>
<node label="GX500"/>
<node label="GX1000"/>
</father>
<father label="控制点" isBranch="true">
<node label="三角点"/>
<node label="导线点"/>
<node label="RTK"/>
<node label="GPS点"/>
<node label="水准点"/>
</father>
</root>;
[Bindable]
private var dataTree:XMLListCollection=new XMLListCollection(xmlTree.father);
<mx:Tree id="resultTree" width="30%" height="100%" labelField="@label"
showRoot="true"
dataProvider="{dataTree}"
itemClick="treeItemClickHander(event);"/>
下面涉及到树结构的操作，实际上是对XMLListCollection的操作，再往上就是对XML的操作，主要用到的操作符是.和@。
//*******添加父节点******
private function addFather(father:String):void
{
var newFather:XML=<father/>;
newFather.@label=father;
newFather.@isBranch=true;
xmlTree.appendChild(newFather);
}
//***********删除指定父节点************
private function deleteFather(father:String):void
{
var fath:XMLList=xmlTree.father.(@label==father);
for(var i:int=0;i<fath.length();i++)
{
delete fath[i];
}
}
//***********删除所有父节点*************
private function deleteFathers():void
{
var fath:XMLList=xmlTree.father;
for(var i:int=0;i<fath.length();)
{
delete fath[i];
}
}
//******给指定父节点添加子节点******
private function addNode(father:String,node:String):void {
var newNode:XML=<node/>;
newNode.@label=node;
var fath:XMLList=xmlTree.father.(@label==father);
if(fath.length()>=0)
{
//增加子节点
fath[0].appendChild(newNode);
}
}
//******给指定父节点删除子节点******
private function deleteNode(father:String,son:String):void {
var fath:XMLList=xmlTree.father.(@label==father);
var childs:XMLList=fath.children();
var iDelete:int;
for(var i:int=0;i<childs.length();i++)
{
if(childs[i].@label==son){
iDelete=i;
break;
}
}
delete childs[iDelete];
}
//******删除所有子节点******
private function deleteNodes(father:String):void
{
var fath:XMLList=xmlTree.father.(@label==father); var childs:XMLList=fath.children();
for(var i:int=0;i<childs.length();)
{
delete childs[i];
}
}
//***********是否已有父节点************
private function exitFather(father:String):Boolean
{
var fath:XMLList=xmlTree.father;
for(var i:int=0;i<fath.length();i++)
{
if(fath[i].@label==father)
{
return true;
}
}
return false;
}。