空间 int[] nums = new int[n]; // 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 List nodes = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { nodes.add(new ListNode(i)); } // 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 Map 向 null ； ‧ 结点所处「层 Level」：从顶至底依次增加，根结点所处层为 1 ； ‧ 结点「度 Degree」：结点的子结点数量。二叉树中，度的范围是 0, 1, 2 ； ‧「边 Edge」：连接两个结点的边，即结点指针； ‧ 二叉树「高度」：二叉树中根结点到最远叶结点走过边的数量； ‧ 结点「深度 Depth」：根结点到该结点走过边的数量； ‧ 结点「高度 Height」：最远叶结点到该结点走过边的数量； 到。 ‧ 输入 ? 个元素并建堆的时间复杂度可以被优化至 ?(?) ，非常高效。 133 9. 图 9.1. 图 「图 Graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可将图 ? 抽象地表示为一 组顶点 ? 和一组边 ? 的集合。例如，以下表示一个包含 5 个顶点和 7 条边的图 ? = {1, 2, 3, 4, 5} ? = {(1, 2),

空间 int[] nums = new int[n]; // 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 List nodes = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { nodes.add(new ListNode(i)); } // 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 Map 向 null ； ‧ 结点所处「层 Level」：从顶至底依次增加，根结点所处层为 1 ； ‧ 结点「度 Degree」：结点的子结点数量。二叉树中，度的范围是 0, 1, 2 ； ‧「边 Edge」：连接两个结点的边，即结点指针； ‧ 二叉树「高度」：二叉树中根结点到最远叶结点走过边的数量； ‧ 结点「深度 Depth」：根结点到该结点走过边的数量； ‧ 结点「高度 Height」：最远叶结点到该结点走过边的数量； 到。 ‧ 输入 ? 个元素并建堆的时间复杂度可以被优化至 ?(?) ，非常高效。 134 9. 图 9.1. 图 「图 Graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可将图 ? 抽象地表示为一 组顶点 ? 和一组边 ? 的集合。例如，以下表示一个包含 5 个顶点和 7 条边的图 ? = {1, 2, 3, 4, 5} ? = {(1, 2),

空间 int[] nums = new int[n]; // 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 List nodes = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { nodes.add(new ListNode(i)); } // 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 Map 向 None 。 ‧ 节点的「层 Level」：从顶至底递增，根节点所在层为 1 。 ‧ 节点的「度 Degree」：节点的子节点的数量。在二叉树中，度的范围是 0, 1, 2 。 ‧「边 Edge」：连接两个节点的线段，即节点指针。 ‧ 二叉树的「高度」：从根节点到最远叶节点所经过的边的数量。 ‧ 节点的「深度 Depth」：从根节点到该节点所经过的边的数量。 ‧ 节点的「高度 He 存，堆内存的管理和使用需要更谨慎，不恰当的使用可能会导致内存泄露和野指针等问题。 161 9. 图 9.1. 图 「图 Graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可以将图 ? 抽象地表示 为一组顶点 ? 和一组边 ? 的集合。以下示例展示了一个包含 5 个顶点和 7 条边的图。 ? = {1, 2, 3, 4, 5} ? = {(1, 2)

空间 int[] nums = new int[n]; // 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 List nodes = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { nodes.add(new ListNode(i)); } // 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 Map node）：位于二叉树顶层的节点，没有父节点。 ‧ 叶节点（leaf node）：没有子节点的节点，其两个指针均指向 None 。 第 7 章 树 hello‑algo.com 137 ‧ 边（edge）：连接两个节点的线段，即节点引用（指针）。 ‧ 节点所在的层（level）：从顶至底递增，根节点所在层为 1 。 ‧ 节点的度（degree）：节点的子节点的数量。在二叉树中，度的取值范围是 每一次的相识与相离，都在这张巨大的网络图中留下独特的印记。 第 9 章 图 hello‑algo.com 187 9.1 图 图（graph）是一种非线性数据结构，由顶点（vertex）和边（edge）组成。我们可以将图 ? 抽象地表示为一 组顶点 ? 和一组边 ? 的集合。以下示例展示了一个包含 5 个顶点和 7 条边的图。 ? = {1, 2, 3, 4, 5} ? = {(1, 2)

空间 int[] nums = new int[n]; // 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 List nodes = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { nodes.add(new ListNode(i)); } // 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 Map node」：位于二叉树顶层的节点，没有父节点。 ‧「叶节点 leaf node」：没有子节点的节点，其两个指针均指向 None 。 第 7 章 树 hello‑algo.com 137 ‧「边 edge」：连接两个节点的线段，即节点引用（指针）。 ‧ 节点所在的「层 level」：从顶至底递增，根节点所在层为 1 。 ‧ 节点的「度 degree」：节点的子节点的数量。在二叉树中，度的取值范围是 每一次的相识与相离，都在这张巨大的网络图中留下独特的印记。 第 9 章 图 hello‑algo.com 187 9.1 图 「图 graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 vertex」和「边 edge」组成。我们可以将图 ? 抽象地表示为 一组顶点 ? 和一组边 ? 的集合。以下示例展示了一个包含 5 个顶点和 7 条边的图。 ? = {1, 2, 3, 4, 5} ? = {(1, 2)

空间 int[] nums = new int[n]; // 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 List nodes = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { nodes.add(new ListNode(i)); } // 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 Map node」：位于二叉树顶层的节点，没有父节点。 ‧「叶节点 leaf node」：没有子节点的节点，其两个指针均指向 None 。 第 7 章 树 hello‑algo.com 132 ‧「边 edge」：连接两个节点的线段，即节点引用（指针）。 ‧ 节点所在的「层 level」：从顶至底递增，根节点所在层为 1 。 ‧ 节点的「度 degree」：节点的子节点的数量。在二叉树中，度的取值范围是 每一次的相识与相离，都在这张巨大的网络图中留下独特的印记。 第 9 章 图 hello‑algo.com 185 9.1 图 「图 graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 vertex」和「边 edge」组成。我们可以将图 ? 抽象地表示为 一组顶点 ? 和一组边 ? 的集合。以下示例展示了一个包含 5 个顶点和 7 条边的图。 ? = {1, 2, 3, 4, 5} ? = {(1, 2)

空间 int[] nums = new int[n]; // 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间 List nodes = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { nodes.add(new ListNode(i)); } // 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间 Map node）：位于二叉树顶层的节点，没有父节点。 ‧ 叶节点（leaf node）：没有子节点的节点，其两个指针均指向 None 。 第 7 章 树 www.hello‑algo.com 137 ‧ 边（edge）：连接两个节点的线段，即节点引用（指针）。 ‧ 节点所在的层（level）：从顶至底递增，根节点所在层为 1 。 ‧ 节点的度（degree）：节点的子节点的数量。在二叉树中，度的取值范围是 每一次的相识与相离，都在这张巨大的网络图中留下独特的印记。 第 9 章 图 www.hello‑algo.com 187 9.1 图 图（graph）是一种非线性数据结构，由顶点（vertex）和边（edge）组成。我们可以将图 ? 抽象地表示为一 组顶点 ? 和一组边 ? 的集合。以下示例展示了一个包含 5 个顶点和 7 条边的图。 ? = {1, 2, 3, 4, 5} ? = {(1, 2)

空間 int[] nums = new int[n]; // 長度為 n 的串列佔用 O(n) 空間 List nodes = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { nodes.add(new ListNode(i)); } // 長度為 n 的雜湊表佔用 O(n) 空間 Map node）：位於二元樹頂層的節點，沒有父節點。 第 7 章 樹 www.hello‑algo.com 137 ‧ 葉節點（leaf node）：沒有子節點的節點，其兩個指標均指向 None 。 ‧ 邊（edge）：連線兩個節點的線段，即節點引用（指標）。 ‧ 節點所在的層（level）：從頂至底遞增，根節點所在層為 1 。 ‧ 節點的度（degree）：節點的子節點的數量。在二元樹中，度的取值範圍是 每一次的相識與相離，都在這張巨大的網路圖中留下獨特的印記。 第 9 章 圖 www.hello‑algo.com 187 9.1 圖 圖（graph）是一種非線性資料結構，由頂點（vertex）和邊（edge）組成。我們可以將圖 ? 抽象地表示為一 組頂點 ? 和一組邊 ? 的集合。以下示例展示了一個包含 5 個頂點和 7 條邊的圖。 ? = {1, 2, 3, 4, 5} ? = {(1, 2)

software repository: spring-boot-cli-2.0.0.RC1-bin.zip spring-boot-cli-2.0.0.RC1-bin.tar.gz Cutting edge snapshot distributions are also available. Once downloaded, follow the INSTALL.txt instructions from logging routing. Neo4j Neo4j is an open-source NoSQL graph database that uses a rich data model of nodes related by first class relationships, which is better suited for connected big data than traditional Elasticsearch, you must provide the address of one or more cluster nodes. The address can be specified by setting the spring.data.elasticsearch.cluster-nodes property to a comma-separated host:port list. With this

spring-boot-cli-1.5.23.BUILD-SNAPSHOT-bin.zip spring-boot-cli-1.5.23.BUILD-SNAPSHOT-bin.tar.gz Cutting edge snapshot distributions are also available. Once downloaded, follow the INSTALL.txt instructions from logging routing. Neo4j Neo4j is an open-source NoSQL graph database that uses a rich data model of nodes related by first class relationships which is better suited for connected big data than traditional TransportClient) by setting spring.data.elasticsearch.cluster-nodes to a comma-separated ‘host:port’ list. spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300 @Component public class MyBean { private