Python实现的简易Gomory-Hu树数据结构

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简介：
本项目采用Python语言实现了Gomory-Hu树的数据结构，并提供了求解最小割集的功能，适用于网络流问题的研究与教学。该存储库包含一种简单实现的Gomory-Hu树数据结构，用于通过预先计算一棵树来有效确定网络中的最小切割量。其实现方式是通过对原始网络进行一系列最小切割操作构建出一颗树，并逐步将其拆分为多个组件。最后，在构造此树的过程中，可以通过在Gomory-Hu树上遍历路径并记录从s到t的最小成本来查询最小割。实现方面，这是数据结构及其生成算法的一个非常基础版本。该实现使用Ford-Fulkerson算法计算最大流/最小切割；当然也可以采用其他更快的流算法（如Edmonds-Karp或Dinic）。此外，此过程还可以被并行化以提高计算效率。安装说明：可以通过与distutils一起使用的python3命令来安装这段代码。

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Python实现的简易Gomory-Hu树数据结构

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本项目采用Python语言实现了Gomory-Hu树的数据结构，并提供了求解最小割集的功能，适用于网络流问题的研究与教学。该存储库包含一种简单实现的Gomory-Hu树数据结构，用于通过预先计算一棵树来有效确定网络中的最小切割量。其实现方式是通过对原始网络进行一系列最小切割操作构建出一颗树，并逐步将其拆分为多个组件。最后，在构造此树的过程中，可以通过在Gomory-Hu树上遍历路径并记录从s到t的最小成本来查询最小割。实现方面，这是数据结构及其生成算法的一个非常基础版本。该实现使用Ford-Fulkerson算法计算最大流/最小切割；当然也可以采用其他更快的流算法（如Edmonds-Karp或Dinic）。此外，此过程还可以被并行化以提高计算效率。安装说明：可以通过与distutils一起使用的python3命令来安装这段代码。

AVL树的数据结构实现

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简介：本文探讨了AVL树这一自平衡二叉查找树的数据结构实现方法，深入分析其插入、删除及旋转操作，并展示了如何通过保持平衡特性来优化搜索效率。 AVL树是一种自平衡二叉搜索树的数据结构实现。数据结构数据结构数据结构数据结构。为了更加符合语法规范并提供有价值的信息，请参考以下优化后的版本： AVL树是用于保持二叉查找树高度平衡的一种特定类型的数据结构，它在插入和删除操作时会自动调整节点的层次关系以维持其平衡性，从而保证了高效的搜索性能。

Python实现的高级数据结构——B树和红黑树

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本篇文章主要讲解了如何使用Python语言来实现两种重要的高级数据结构:B树与红黑树。这两种高效的数据存储方式在数据库和其他需要快速查找、插入和删除操作的应用中有着广泛的应用。通过本文的学习，读者可以深入了解B树和红黑树的工作原理，并掌握它们的Python实现方法。一棵2t（其中t≥2）阶的B树是一棵平衡的2t路搜索树。它要么是空树，要么满足以下性质： 1. 根节点至少有两个子节点； 2. 每个非根节点包含的关键字数量j需满足：t-1≤j≤2t-1； 3. 除叶子节点外，每个节点都包含了目前该节点内关键字数加一的子指针； 4. 子树中的关键字与当前节点中关键字值之间存在大小关系； 5. 所有的叶子节点位于同一层，其深度等于树的高度。当t=2时，这种B树被称为2-3-4树。在进行插入操作并导致某个节点的关键字数量达到最大（即为2t-1）时，该节点需要被拆分，并且在此之后不再检查此节点和它的父节点是否还需要进一步的拆分处理；直到下一个关键字要被插入为止。

C++中树的数据结构实现

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B树的数据结构完整实现

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