「java树形结构数据量大」java树形结构数据量大小不一致

博主：adminadmin 2022-11-30 02:03:06 57

本篇文章给大家谈谈java树形结构数据量大，以及java树形结构数据量大小不一致对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

java 大数据树形结构

你使用根节点?一般根节点都是接口,怎么可能实例化,一般在设计的时候这种情况是被考虑的,所以很多时候我们学习一个技术就是学习他的 接口,然后实例化他给的 各种 类.

包括以后我们工作做项目,设计的时候也是 基于 三层数据结构的, 底层DAO层就是接口

java面试题：说如何将20万条数据放到一个树里面。 这个树形结构如何存储。请问如何回答？

存入文本文件，每行：孩子节点-父节点。

这样也方便用Hadoop进行处理。

java项目，数据量太大，造成项目崩溃，怎么处理啊，给点实在的不要纸上谈兵？

访问量大的话那么就得升级服务器了

并且做好页面缓存 缓存固然重要 但是如果实在太大 就升级服务器吧

数据量过大那么就做好缓存 另外 做好分盘处理 别把数据库放在一个服务器上 多分几个

如何用Java实现树形结构啊？

package tree;

import java.util.LinkedList;

import java.util.List;

/**

* 功能：把一个数组的值存入二叉树中，然后进行3种方式的遍历

*

* 参考资料0:数据结构(C语言版)严蔚敏

*

* 参考资料1：

*

* 参考资料2：

*

* @author ocaicai@yeah.net @date: 2011-5-17

*

*/

public class BinTreeTraverse2 {

private int[] array = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };

private static ListNode nodeList = null;

/**

* 内部类：节点

*

* @author ocaicai@yeah.net @date: 2011-5-17

*

*/

private static class Node {

Node leftChild;

Node rightChild;

int data;

Node(int newData) {

leftChild = null;

rightChild = null;

data = newData;

}

}

public void createBinTree() {

nodeList = new LinkedListNode();

// 将一个数组的值依次转换为Node节点

for (int nodeIndex = 0; nodeIndex array.length; nodeIndex++) {

nodeList.add(new Node(array[nodeIndex]));

}

// 对前lastParentIndex-1个父节点按照父节点与孩子节点的数字关系建立二叉树

for (int parentIndex = 0; parentIndex array.length / 2 - 1; parentIndex++) {

// 左孩子

nodeList.get(parentIndex).leftChild = nodeList

.get(parentIndex * 2 + 1);

// 右孩子

nodeList.get(parentIndex).rightChild = nodeList

.get(parentIndex * 2 + 2);

}

// 最后一个父节点:因为最后一个父节点可能没有右孩子，所以单独拿出来处理

int lastParentIndex = array.length / 2 - 1;

// 左孩子

nodeList.get(lastParentIndex).leftChild = nodeList

.get(lastParentIndex * 2 + 1);

// 右孩子,如果数组的长度为奇数才建立右孩子

if (array.length % 2 == 1) {

nodeList.get(lastParentIndex).rightChild = nodeList

.get(lastParentIndex * 2 + 2);

}

}

/**

* 先序遍历

*

* 这三种不同的遍历结构都是一样的，只是先后顺序不一样而已

*

* @param node

* 遍历的节点

*/

public static void preOrderTraverse(Node node) {

if (node == null)

return;

System.out.print(node.data + " ");

preOrderTraverse(node.leftChild);

preOrderTraverse(node.rightChild);

}

/**

* 中序遍历

*

* 这三种不同的遍历结构都是一样的，只是先后顺序不一样而已

*

* @param node

* 遍历的节点

*/

public static void inOrderTraverse(Node node) {

if (node == null)

return;

inOrderTraverse(node.leftChild);

System.out.print(node.data + " ");

inOrderTraverse(node.rightChild);

}

/**

* 后序遍历

*

* 这三种不同的遍历结构都是一样的，只是先后顺序不一样而已

*

* @param node

* 遍历的节点

*/

public static void postOrderTraverse(Node node) {

if (node == null)

return;

postOrderTraverse(node.leftChild);

postOrderTraverse(node.rightChild);

System.out.print(node.data + " ");

}

public static void main(String[] args) {

BinTreeTraverse2 binTree = new BinTreeTraverse2();

binTree.createBinTree();

// nodeList中第0个索引处的值即为根节点

Node root = nodeList.get(0);

System.out.println("先序遍历：");

preOrderTraverse(root);

System.out.println();

System.out.println("中序遍历：");

inOrderTraverse(root);

System.out.println();

System.out.println("后序遍历：");

postOrderTraverse(root);

}

}

(java)有一个100000个节点的树形结构，求所有节点数大于L=3小于R=5的路径的组合，有什么效率高的方法吗？

如果采用非递归算法实现二叉树的前序遍历，需要借助于栈结构。其步骤如下：

如果根节点rt为空，则返回；否则，首先将根节点压入栈中，然后迭代执行以下步骤：

1. 弹出栈顶存放的节点n，访问该节点；

2. 依次将n的右子节点和左子节点压入栈中；

3. 如果栈不为空，则返回步骤1继续执行，否则结束迭代。

其中步骤1为节点访问操作；步骤2中先将右子节点压入栈中然后再将左子节点压入，这是因为在栈的弹出操作服从先入后出的准则，根节点访问结束后需要先访问的是左子节点，所以左子节点在右子节点之后压栈；步骤3是遍历过程终止的条件。

根据上述迭代步骤，图中二叉树的遍历步骤可以分解为如下步骤，对应如图所示。

1． 将n14压栈；

2． 弹出栈顶节点，此时为n14，访问节点n14；

3． 将n14的右子节点n13和左子节点n8依次压入栈中；

4． 弹出栈顶节点，此时为n8，访问节点n8；

5． 将n8的右子节点n7和左子节点n4依次压入栈中；

6． 弹出栈顶节点，此时为n4，访问节点n4；

7． 将n4的右子节点n3和左子节点n2依次压入栈中；

8． 弹出栈顶节点，此时为n2，访问节点n2；

9． n2的右子节点为空，则将n2的左子节点n1压入栈中；

10．弹出栈顶节点，此时为n1，访问节点n1；

11．n1的左子节点为空，则将n1的右子节点n0压入栈中；

12．弹出栈顶节点，此时为n0，访问节点n0；

13．n0为叶节点，则无子节点压栈；

14．弹出栈顶节点，此时为n3，访问节点n3；

15．n3为叶节点，则无子节点压栈；

16．弹出栈顶节点，此时为n7，访问节点n7；

17．将n7的右子节点n6和左子节点n5依次压栈；

18．弹出栈顶节点，此时为n5，访问节点n5；

19．n5为叶节点，无子节点压栈；

20．弹出栈顶节点，此时为n6，访问节点n6；

21．n6为叶节点，无子节点压栈；

22．弹出栈顶节点，此时为n13，访问节点n13；

23．将n13的右子节点n11和左子节点n12依次压栈；

24．弹出栈顶节点，此时为n12，访问节点n12；

25．n12为叶节点，无子节点压栈；

26．弹出栈顶节点，此时为n11，访问节点n11；

27．将n11的右子节点n10和左子节点n9依次压入栈中；

28．弹出栈顶节点，此时为n9，访问节点n9；

29．n9为叶节点，则无子节点压栈；

30．弹出栈顶节点，此时为n10，访问节点n10；

31．n10为叶节点，则无子节点压栈；

32．栈空，遍历过程结束。

图 二叉树前序遍历算法栈结构动态过程

迭代过称中利用了栈结构，图示的栈结构中栈的大小是固定的，事实上在实现时预先设定好栈的大小并不容易，所以在具体实现时，采用第XX章中讨论的链式栈，动态调整栈的大小。

中序遍历

第二种遍历算法称为中序遍历算法。与前序遍历算法相比，中序遍历算法首先访问节点的左子树，然后访问节点自身，最后访问节点的右子树。可见，节点自身是在访问左右子树中间访问的，顾称之为中序。图中的二叉树的中序遍历结果为：

java用什么存储树形结构的数据啊 尤其是多重树形结构

一个父节点有多个子节点，一个子节点又有多个子子节点。

public class TreeNode {

/**节点主键**/

private String id;

/**节点名称**/

private String text;

/**子节点**/

private TreeNode[] children;

}

java树形结构数据量大的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java树形结构数据量大小不一致、java树形结构数据量大的信息别忘了在本站进行查找喔。

The End

发布于：2022-11-30，除非注明，否则均为首码项目网原创文章，转载请注明出处。

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