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机器学习中的数值查找算法(4)——字符串查找算法(Knuth-Morris-Pratt)
原文链接：机器学习中的数值查找算法(4)——字符串查找算法(Knuth-Morris-Pratt) – 每天进步一点点 (longkui.site) 文本处理过程中，常常会在某个文本信息中查找某个词在其中的出现位置，比较直观的办法是将词在文本信息中依次比较。通过依次比较的方式虽然可以达到目的，但是在比较过程二叉树遍历方法总结
二叉树基本概念 面试的时候提到的树, 大部分都是二叉树. 所谓二叉树是树的一种特殊结构, 在二叉树中每个节点最多只能有两个子节点, 在二叉树中最重要的操作莫过于遍历, 即按照某一顺序访问树中的所有节点. 树的遍历方式 通常树有如下几种遍历方式: 前序遍历 中序遍历 后续遍历LeetCode99 恢复二叉搜索树（Morris中序遍历）
LeetCode99 恢复二叉搜索树 Morris中序遍历 + 记录逆序对 Morris遍历 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self.val = val # self.left = left # self.right = right cl一篇文章看完怎么遍历二叉树（递归，迭代，Morris）！
二叉树数据结构 public class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; } 理解递归序 如何用递归遍历一颗二叉树 public void recursion(TreeNode root) { if (root != null) { recursion(root.left); recursion(rMorris遍历：常数空间遍历二叉树
Morris遍历 cur有左树且第一次遍历到，去左孩子 没左树或者第二次遍历到，去右孩子 没右树，去后继节点 得到Morris序。对于该序列中出现两次的节点，只保留第一次遍历，结果就是先序遍历。只保留第二次遍历，结果就是中序。 对于后序遍历：第二次遍历到某个节点，则逆序打印这个节点的左子树的2021-10-05
Morris遍历總結 Morris原理總結Morris流程説明：Morris 簡便圖形 Morris原理總結 核心點總結： 主要是根據左子樹最右子結點是否空或不爲空但指向當前cur結點為契機判斷執行不同流程 。 算法時間複雜度O(N),空間複雜度O(1) Morris流程説明： 主要分爲三個大步驟： cur結點是否Morris遍历
Morris遍历细节：假设cur来到当前节点，cur从头节点开始 1、cur没有左孩子，cur向右移动 2、cur有左孩子，找到左孩子的最右孩子 a:如果右孩子的右指针为空，则让右指针指向当前节点，当前节点向左移动,回到1;(表示第一次到这个节点) b:如果右孩子的右指针指向当前节点，让右指针指向null,Morris遍历二叉树
所谓Morris遍历，就是建立线索二叉树，然后在遍历的同时边建边拆。 主要思路就是，我先拿到当前节点，然后设置一个mostRight指向当前节点的左子树，然后不断地找右子树（这样做是为了找到当前节点的直接前驱节点）。找到之后，如果这个节点的右孩子指向为空，则指向当前节点，这就是建立线索二叉树；同二叉树的前序遍历之Morris
之前我们介绍了二叉树前序排序的两种方法，一种是递归，一种是迭代。这两种没有什么大的差别。今天我们带来了一种Morris遍历 Morris 遍历的核心思想是利用树的大量空闲指针，实现空间开销的极限缩减 其前序遍历规则总结如下： 1，新建临时树，令该节点为树的根； 2，如果当前根的左子树为空KMP（The Knuth-Morris-Pratt Algorithm）
本文代码来自于中国大学MOOC KMP课件下载 注释内容为自己理解，如有错误请评论，或者私信给我，谢谢 图1-1 match[j]的值实际上是前j个（包括j）元素的最大子串长度 对应到数组中的位置 比如图中 j = 6; 最大子串(abca)的长度为4,在数组中的索引为3 图1-2 当比较到后面不相等时，模式串相当872. 叶子相似的树（二叉树使用了Morris算法）
题目来源：872. 叶子相似的树 // 请考虑一棵二叉树上所有的叶子，这些叶子的值按从左到右的顺序排列形成一个 叶值序列 。 // 举个例子，如上图所示，给定一棵叶值序列为 (6, 7, 4, 9, 8) 的树。 // 如果有两棵二叉树的叶值序列是相同，那么我们就认为它们是 叶相似 的。 //Morris算法
参考：https://www.cnblogs.com/blzm742624643/p/10021388.html 一、算法介绍 Morris算法充分利用了二叉树叶子结点下的空间，从而可以在时间复杂度为O(N)，空间复杂度为O(1)的条件下，前中后序遍历二叉树(不是完全二叉树也可以使用)。 而常见的遍历二叉树的方法为递归和栈迭代，这Morris遍历-空间复杂度o(1)遍历树
文章目录 彩蛋题 Morris遍历它的意义步骤（对于当前节点cur，可以结合eg理解）eg（利用底层空闲指针回到上层）时间复杂度O(N)的证明morris代码MORRIS转成先序MORRIS转成中序MORRIS转成后序逆序输出右边界时如何保持空间复杂度为O(1)?后序morris代码 彩蛋题 奇数放奇数，偶数放Morris遍历
Morris遍历 一种遍历二叉树的方式，并且时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1) 通过利用原树中大量空闲指针的方式，达到节省空间的目的 Morris遍历可以改前中后序的树遍历 思路： 创建一个当前节点cur 等于 head节点，再创建一个mostRight节点 表示最右节点 mostRight 当为空的时候表示是第一算法<初级> - 第八章 Morris遍历/搜索二叉树/跳表等（完结）
算法<初级> - 第八章 Morris遍历/搜索二叉树/跳表等（完结） <一> Morris遍历 Morris遍历实现二叉树的先中后序遍历，时间复杂度O(n)，额外空间复杂度O(1) 如果使用递归/非递归版本都是使用栈来完成二叉树遍历，因为只有指向子指针没有指向父指针，有额外的栈空间。 Morris遍历实际上就是200203题（二叉树的Morris遍历算法）
法1：中序遍历 //如果对没有错误的二叉树进行中序遍历，应该是按升序排列的 //那如果对两个结点交换了顺序，那一定有两个地方不满足“前一个元素 < 当前元素 < 后一个元素” class Solution { private: TreeNode* first = NULL; TreeNode* second = NULL; TreeNode* pre =Morris 二叉搜索树遍历模板
原文链接：http://www.learn4master.com/algorithms/morris-traversal-inorder-tree-traversal-without-recursion-and-without-stack Morris Traversal是o(n)时间复杂度，o(1)空间复杂度的BST遍历方法。 下面是Morris Traversal模板： public void morrisIn