→ Fagstoff
→ Tilleggsstoff
→ Uoppdatert/ufullført
→ Matematisk analyse
5.1 Generelle binære trær
(som 
- 77 sider)
5.1.1 Binære trærs egenskaper 5.1.2 Antallet forskjellige trær 5.1.3 Nodenes posisjoner 5.1.4 Nodeposisjoner og binære tall 5.1.5 Datarepresentasjon av noder og binære trær 5.1.6 Traverseringer - nivåorden 5.1.7 Preorden, inorden og postorden 5.1.8 Speilvendt og omvendt rekkefølge 5.1.9 Nodeposisjoner, preorden, inorden og postorden 5.1.10 Traversering uten rekursjon 5.1.11 Traversering med iterator 5.1.12 Spitt og hersk 5.1.13 Tilfeldige trær 5.1.14 Isomorfe trær 5.1.15 Trær med forelderpekere 5.1.16 Trær med tråder 5.1.17 Morris' algoritme 5.1.18 Binærtre som liste 5.1.19 Algoritmeanalyse
5.2 Binære søketrær
(som - 44 sider)
5.2.1 Hva er et binært søketre? 5.2.2 Datastruktur for et binært søketre 5.2.3 Innlegging av verdier 5.2.4 Gjennomsnittlig nodedybde 5.2.5 Fra ordnet tabell til binært søketre 5.2.6 Søking etter en verdi 5.2.7 Min, maks, gulv, tak, mindre, større 5.2.8 Fjerning av en verdi 5.2.9 Traversering 5.2.10 Metoden remove() i iteratoren 5.2.11 Trær med forelderpekere 5.2.12 Trær med tråder - tredde trær 5.2.13 Binære søketrær med mange like verdier 5.2.14 Trær i java.util 5.2.15 Algoritmeanalyse
5.3 Minimums- og maksimumstrær
(som - 27 sider)
5.3.1 Hva er minimums- og maksimumstrær? 5.3.2 Binære heaper 5.3.3 Heap som prioritetskø 5.3.4 Prioritetskø i java.util 5.3.5 Minimumsheap med noder 5.3.6 Heapsortering 5.3.7 Heapifisering 5.3.8 Algoritmeanalyse1 5.3.9 Algoritmeanalyse2
5.4 Huffmantrær
(som - 50 sider)
5.4.1 Datakomprimering 5.4.2 Prefikskoder 5.4.3 Huffmans metode 5.4.4 Huffmanskogen og kanoniske trær 5.4.5 Implementasjon 5.4.6 Bitkoder 5.4.7 Det kanoniske treet og «ekte» bitkoder 5.4.8 Komprimering 5.4.9 Enkel dekomprimering 5.4.10 Effektiv dekomprimering 5.4.11 Huffmans metode med begrenset bitkodelengde 5.4.12 Den adaptive Huffmanteknikken 5.4.13 Algoritmeanalyse