CS_learn/hello-algo
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2023-08-22 13:51:25 +08:00
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commit 1aa558bd2d
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docs/chapter_tree/avl_tree.md
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@@ -570,7 +570,7 @@ AVL 树的特点在于“旋转”操作，它能够在不影响二叉树的中
如下表所示，我们通过判断失衡节点的平衡因子以及较高一侧子节点的平衡因子的正负号，来确定失衡节点属于上图中的哪种情况。
<p align="center"> 表：四种旋转情况的选择条件 </p>
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 四种旋转情况的选择条件 </p>
| 失衡节点的平衡因子 | 子节点的平衡因子 | 应采用的旋转方法 |
| ---------------- | ---------------- | ---------------- |

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docs/chapter_tree/binary_search_tree.md
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@@ -314,7 +314,7 @@
观察下表，二叉搜索树的各项操作的时间复杂度都是对数阶，具有稳定且高效的性能表现。只有在高频添加、低频查找删除的数据适用场景下，数组比二叉搜索树的效率更高。
<p align="center"> 表：数组与搜索树的效率对比 </p>
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 数组与搜索树的效率对比 </p>
| | 无序数组 | 二叉搜索树 |
| -------- | -------- | ----------- |

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docs/chapter_tree/binary_tree.md
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@@ -372,7 +372,7 @@
```
## 插入与删除节点
### 插入与删除节点
与链表类似，在二叉树中插入与删除节点可以通过修改指针来实现。下图给出了一个示例。
@@ -553,7 +553,7 @@
如下表所示，在最佳和最差结构下，二叉树的叶节点数量、节点总数、高度等达到极大或极小值。
<p align="center"> 表：二叉树的最佳与最差情况 </p>
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 二叉树的最佳与最差情况 </p>
| | 完美二叉树 | 链表 |
| ----------------------------- | ---------- | ---------- |