JavaScript 读取表格行高度

documentgetElementById('midd')clientHeight获取高

documentgetElementById('midd')clientWidth获取宽

只不过这个宽高都不包含边框，如果需要你还得加上边框的size，记得乘以2哦

树是由一个集合以及在该集合上定义的一种关系构成的（引用百度百科）。

从最基本的来说三个节点的树是一个排列问题，每一种排列都可以定义一种关系（既树定义中提到的“关”系）所以三个结点的树有6种。

而二叉树则是一种定义好的数据关系或叫数据结构，就像题中提到的只有在父结点有两个子结点的时候只有一种树，父节点有一个子结点则有2种树。所以共有5种树。

N

/

N

/

N

和

N

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N N

和

N

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N

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N

和

N

/

N

\

N

和

N

\

N

/

N

给你个链接吧！！有图作证！完美解题

这种情况应该只能结合js来调整了吧。

分别获取左右两栏的高度，对比，得到最高的那栏，将低的一栏设定为高的那栏就好。

js：

var LH = documentgetElementById( "left" )offsetHeight;

var RH = documentgetElementById( "right" )offsetHeight;

if(LH > RH){

documentgetElementById( "right" )styleheight = LH;

} else{

documentgetElementById( "left" )styleheight = RH;

}

但是这个有个弊端，需提前知道各自是否设定了padding值，有设定的话，还得减去该值。

可以使用jq获取padding值的。

jq：

var lh = $("#left")height();//绝对高度，不包括padding-top和pm

var lhpt = $("#left")css('padding-top')replace("px", "");

var lhpm = $("#left")css('padding-bottom')replace("px", "");

var rh = $("#right")height();

var rhpt = $("#right")css('padding-top')replace("px", "");

var rhpm = $("#right")css('padding-bottom')replace("px", "");

var lh2 = lh + lhpt + lhpm;

var rh2 = rh+rhpt + rhpm;

if(lh2 > rh2){

$("#right")height(lh2 - rhpt - rhpm);

}else{

$("#left")height(rh2 - lhpt - lhpm);

}//就是得计算多个值来比较

      红黑树是一个要求不那么严格的平衡二叉树搜索树（平衡二叉搜索树/AVL树=平衡二叉树+二叉搜索树）

平衡二叉树要求左右子树高度差值<=1，红黑树放宽了这个要求，只要求任意路径的长度只差不会超过2倍即可。更准确的说是任意路径上的的黑色节点数相同即可

红黑树可用于数据查找，因为其“相对”平衡，所以其查找效率略低于平衡二叉搜索树，但是也非常高效。

      平衡二叉树的要求过于严格（左右子树高度差值<=1），导致几乎每一次插入/删除节点都会破坏平衡二叉树的结构，需要将其重新调整为平衡二叉树。

      显然，如果在那种插入、删除很频繁的场景中，平衡树需要频繁着进行调整，这会使平衡树的性能大打折扣。而红黑树因为不是严格的平衡，所以可以避免这个问题，同时红黑树又是一个“相对”平衡的二叉搜索树，所以其查找性能也很好。

1、每个节点都有颜色（红或黑）

2、根节点是黑色的

3、叶节点时黑色的（注意：叶节点是空节点，有值的节点都不是叶结点）

4、没有两个相邻的红色节点（或者说红色节点的子节点一定是黑色节点）

5、从根节点到叶结点的每条路径包含的黑色节点相同（又叫：黑节点平衡）

与二叉搜索树查找数据的过程一致

（若插入数据后破坏了红黑树的性质，则需要对红黑树进行“再平衡”，使其满足红黑树的性质。并且新插入的节点最多只会破坏5条性质中的1条）

插入数据分为了3种情况

1、插入的节点，其没有父节点

2、插入的节点，其父节点是黑色节点

3、插入的节点，其父节点是红色节点

第一种情况 ：插入的节点没有父节点，说明插入的节点是根节点，此时直接将节点的颜色改为黑色即可

第二种情况 ：插入的节点，其父节点是黑色节点，此时不需要采取措施。新插入的节点并没有破坏红黑树的性质

第三种情况 ：插入的节点，其父节点是红色节点。如图

可以看到21和22同为红色，破坏了“ 没有两个相邻的红色节点 ”性质，需要进行 再平衡 *** 作。

分为以下情况（共同前提：插入节点的父节点是红色）：

1、插入节点的父节点的兄弟节点（即插入节点的叔叔节点，就是上图中的27节点）是红色

2、插入节点的父节点的兄弟节点是黑色

第一步：将其父节点颜色变为黑色

因为其父节点颜色变成了黑色，所以包含其父节点的这条路径多了一个黑色节点。破坏了“ 从根节点到叶结点的每条路径包含的黑色节点相同 ”性质，如上面的13,17,25，22（变成了黑色）,21路径

第二步：看其叔叔的颜色：

第一种情况 ：其叔叔节点为红色（其父节点为红色的前提下）

步骤：

1、把叔叔节点变成黑色

2、把其祖父节点（父节点的父节点）变成红色。若其祖父节点为根节点，则不变色

3、把祖父节点当做新插入的节点，重复1,2,3步骤直到其祖父节点为根节点

第二种情况 ：其叔叔节点为黑色（其父节点为红色的前提下）

这种情况下又分为两种情况：

1、新插入的子节点是父节点的左子节点

2、新插入的子节点是父节点的右子节点

第一种情况 ：新插入的子节点是父节点的左子节点（其叔叔节点为黑色，并且其父节点为红色的前提下）

步骤：（先变色，在右旋）

1、将其父节点变为黑色

2、将其祖父节点变为红色（其父节点是红色，则其祖父节点必为黑色）

3、以其父节点为支点，进行右旋 *** 作（如何右旋？百度上有很形象的动画演示）

第二种情况 ：新插入的子节点是父节点的右子节点（其叔叔节点为黑色，并且其父节点为红色的前提下）

步骤：（ 先左旋将其变为情况一，在按情况一的 *** 作来进行 ）

以新插入的节点为支点，进行左旋 *** 作， 变为情况一，此时将插入节点的父节点（上图的P节点）当做新插入的节点来进行情况一步骤下的：变色，右旋 *** 作

下面我们开始讨论删除 *** 作（下面的叶子节点都是指非NULL的叶子节点）：

A 删除的是叶子节点且该叶子节点是红色的 ---> 无需修复，因为它不会破坏红黑树的5个特性

B 删除的是叶子节点且该叶子节点是黑色的 ---> 很明显会破坏特性5，需要修复。

C 删除的节点（为了便于叙述我们将其称为P）下面有一个子节点 S，对于这种情况我们通过 将P和S的值交换的方式，巧妙的将删除P变为删除S，S是叶子节点，这样C这种情况就会转 换为A, B这两种情况：

C1: P为黑色，S为红色 ---> 对应 A 这种情况

C2: P为黑色或红色，S为黑色 --- > 对应 B 这种情况

D 删除的节点有两个子节点，对于这种情况，我们通过将P和它的后继节点N的值交换的方 式，将删除节点P转换为删除后继节点N，而后继节点只可能是以下两种情况：

D1: N是叶子节点 --- > 对应情况 A 或 B

D2: N有一个子节点 ---- > 对应情况 C

所以通过上面的分析我们发现，红黑树节点删除后的修复 *** 作都可以转换为 A 或 B这两种情况，而A不需要修复，所以我们只需要研究B这种情况如何修复就行了。

下面我们讨论如何修复B中情况：(若没有兄弟节点，则其兄弟节点是null节点，根据红黑树的性质，null节点为黑色)

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