《我哥居然成神了》初踏武道第237章戮仙剑主人

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   而地图只是起到一个标记作用。
    自己的念力是怎么跑出脑海，到外界随意游荡，寻找仙剑的，苏小北不得而知。
    起码目的是达到了，能够帮他标记四把仙剑的位置。
    之前他初入魔界，通过念力找到了诛仙剑的位置。
    随即拔出诛仙剑，可是他的念力，却被诛仙剑吸入体内。
    它的第二缕念力又没有形成，导致一段时间之内，他的体内都是没有念力的。
    仅仅只剩一些精神力，还有大量的灵力。
    失去一缕念力，对于他的实力影响很大，但是，影响更大的，却是那幅地图。
    听到要妖石，苏小北毫不奇怪，现在在哪里花用不要钱呢？
    “妖石怎么获得？”
    小绿微微一笑，道：“你是魔界过来的，可以用魔力或者魔戒的任何物品，在我这里折算成妖石，也可以用灵力换取妖石，灵力和魔力兑换妖石的比例，都为1:1。”
    苏小北点头：“那就用灵力换五颗妖石吧。”
    森林比树少一个条件，指没有回路的图。也就是说，森林可能是不连通的，边数可能比树还少，就是说小于顶点数。
    一棵树。
    古籍释义
    说文
    草斗，栎实也。一曰象斗子。从艸早黑色之皁。案：栎实可以染帛，为黑色，故曰草。通用为草栈字。今俗书皁或从白从十，或从白从七，皆无意义，无以下笔。
    说文解字注
    （草）草斗，栎实也。一曰象斗
    康熙字典
    》、《正韵》：采早切，并音懆。《说文》：作艸，百卉也。经典相承作草。《书?禹贡》：厥草惟繇。《诗?小雅》：在彼丰草。《礼?祭统》：草艾则墨，未发秋政，则民弗敢草也。注：草艾，谓艾取草也。《论衡》：地性生草，山性生木。《大戴礼?易本命》：食草者善走而愚。
    又《史记?陈丞相世家》：恶草具进。注：草，粗也。
    又《篇海》：苟曰草草。《春秋?隐四年》：公及宋公遇于淸。注?遇者草次之期，二国各其礼也。疏：草次，犹造次也。
    又《诗?小雅》：劳人草草。传：草草，劳心也。
    又《易?屯卦》：天造草昧。疏：言天造万物于草创之始。
    又《前汉?淮南王传》：常召司马相如等视草廼遣。注：谓为文之草藳。百官志注：一曹有六人，主作文书起草。《后汉?陈宠传》：萧何草律。
    又《魏志?衞觊传》：觊好古文，隷、草无所不善。
    又姓。《正字通》：草中。
    又《韵补》：脞五切，徂上声。徐干《齐都赋》：焚梗林，燎圃草。
    又此苟切，凑上声。《边让?章华赋》：携西子之弱腕兮，援毛嫱之素肘。形便纤以婵娟兮，若流风之靡草。
    又《说文》：自保切，音皁。草斗，栎实也，一曰橡斗子。徐铉曰：今俗以此为艸木之艸，别作皁字，为黑色之皁。案栎实可染白为黑，故曰草，通用。今俗书或从白从十，或从白从七，皆无意义。
    森林也可以是有根的，这时候森林中的每一棵树都有一个根。
    一棵树去掉若干条边也会成为森林，这时候可以看成一棵树分成了好多棵树。森林中的两棵树之间加一条边，也可以把这两棵树合在一起，最终合成一棵树。上草即临产[1]。《卫生家宝产科备要》卷一：“凡妇人妊娠……阵
    十三[2]。又名临蓐、临盆、临月、临草、卧蓐、坐蓐、坐草、草蓐、上草、免蓐[2]。指临近生产，进入分娩期[2]。
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    树
    图论
    共18个含义
    树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实现这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。它是一种无向图（），其中任意两个顶点间存在唯一一条路径。树图广泛应用于计算机科学的数据结构中，比如二叉查找树、堆、Trie树以及数据压缩中的霍夫曼树等。
    顶点
    边
    -
    色数
    定义
    很多地方用森林，都是用来表示很多棵树，包括作为逻辑结构、数据结构的时候等。有一种重要的数据结构并查集就是一个有根的森林，可以很快的判断两个元素是不是属于同一个互相独立的集合，以及合并两个集合等。
    逻辑结构
    树也通常会用来表示逻辑结构，例如搜索树。表示逻辑结构的树一般是有根树。这种结构类似于有拓扑序的图，每个节点是其之前的节点的后继、分支、子节点等。树的结构中，每个节点之前的节点是唯一的（就是说有唯一的前驱、上层容器、父节点等），另外每一个节点及其后面的部分也都是一棵树。
    作为数据结构
    树也是一类重要的数据结构，同时也有逻辑结构的性质，通常也是有根树。主要有搜索树和堆两种，前者的内容是按中序遍历的顺序排序的，后者每个节点的关键字都比它的子节点大（或者小）。复杂度一般在树的高度，也就是O以内。
    搜索树可以快速的查找有序的内容或者新内容在已有内容中的位置，也可以进行一些和按这个顺序的范围有关的统计。
    堆数据结构是一种优先队列，比搜索树功能少，通常只能很方便的求堆中关键字最小（最大）的数据，不能查找。（当然有的时候求次小和第三小也是很方便的）
    很多这类数据结构会给每个点或者边加上一些别的参数。有些数据结构还会破坏本来的树的结构，但是基本还是用的树的模式，一般还是叫做“树”。
    树的类型
    自由树
    有根树
    有向树
    二叉树
    满二叉树
    完全二叉树
    空树
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