精华内容
下载资源
问答
  • 书本下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1jgVnbBZoLgA8pshpxbapOQ 密码...虽说数据结构以美国人Mark Allen Weiss 写的《数据结构算法分析——C语言实现》最好,但是我发现他的书让人很不容易理解,可能我们...

    书本下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1jgVnbBZoLgA8pshpxbapOQ 密码:577l

    配套程序链接:https://pan.baidu.com/s/1OsDXO1EoTJYV5m-2Jk8SlA
    提取码:v6tn

    虽说数据结构以美国人Mark Allen Weiss 写的《数据结构与算法分析——C语言实现》最好,但是我发现他的书让人很不容易理解,可能我们和外人们写作、理解的方式不一样。
    因此对于新手入门还是推荐——《大话数据结构》这本书
    在这里插入图片描述
    下面是书本下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1jgVnbBZoLgA8pshpxbapOQ 密码:577l

    配套程序链接:https://pan.baidu.com/s/1OsDXO1EoTJYV5m-2Jk8SlA
    提取码:v6tn

    展开全文
  • 数据结构算法学习笔记

    万次阅读 多人点赞 2018-09-25 13:55:49
    本文是王争老师的《算法数据结构之美》的学习笔记,详细内容请看王争的专栏。不懂的地方指出来,我做修改。 数据结构算法思维导图 数据结构指的是“一组数据的存储结构”,算法指的是“操作数据的一组...

    本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记,详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来,我做修改。

     

    数据结构与算法思维导图

    数据结构指的是“一组数据的存储结构”,算法指的是“操作数据的一组方法”。
    数据结构是为算法服务的,算法是要作用再特定的数据结构上的。

    最常用的数据结构预算法:

    • 数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Tire树
    • 算法: 递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法

    1  算法的复杂度

    1.1大O复杂度表示法

     公式:

     

    T(n)表示代码执行的时间; n表示数据规模的大小; f(n) 表示每行代码执行的次数总和。因为这是一个公式, 所以用f(n)来表示。公式中的O,表示代码的执行时间T(n)与f(n)表达式成正比。

          所以,第一个例子中的T(n) = O(2n+2),第二个例子中的T(m) = 0(2n2 +2n+3)。这就是大O时间复杂度表示法。大O时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间,而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势,所以,也叫作渐进时间复杂度(asymptotic time complexity),简称时间复杂度。

          当n很大时,你可以把它想象成10000、100000。 而公式中的低阶、常量、系数三部分并不左右增长趋势,所以都可以忽略。我们只需要记录-个最大量级就可以了,如果用大O表示法表示刚讲的那两段代码的时间复杂度,就可以记为: T(n) = O(n); T(n)= 0(n2)。
     

    1.2.复杂度分析法则

    1)单段代码看高频:比如循环。
    2)多段代码取最大:比如一段代码中有单循环和多重循环,那么取多重循环的复杂度。
    3)嵌套代码求乘积:比如递归、多重循环等
    4)多个规模求加法:比如方法有两个参数控制两个循环的次数,那么这时就取二者复杂度相加。

     

    1.3 时间复杂度分析

    • 只关注循环执行次数最多的一段代码
    • 加法法则:总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度
    • 乘法法则:嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积

    1.4 几种常见时间复杂度实例分析

    多项式阶:随着数据规模的增长,算法的执行时间和空间占用,按照多项式的比例增长。包括,
    O(1)(常数阶)、O(logn)(对数阶)、O(n)(线性阶)、O(nlogn)(线性对数阶)、O(n^2)(平方阶)、O(n^3)(立方阶)
    非多项式阶:随着数据规模的增长,算法的执行时间和空间占用暴增,这类算法性能极差。包括,
    O(2^n)(指数阶)、O(n!)(阶乘阶)

    • O(1) :

    常量级时间复杂度,只要代码的执行时间不随 n 的增大而增长,这样代码的时间复杂度我们都记作 O(1)。

    • O(logn)、O(nlogn)
    i=1;
    while(i<=n) {
        i = i*2;
    }

    x=log2n,所以,这段代码的时间复杂度就是 O(log2n)

    • O(m+n)、O(m*n)

     

       int cal(int m, int n) {
          int sum_1=0;
          int i=1;
          for(;i<m;++i){
             sum_1 = sum_1 + i;
          }
          int sum_2 = 0;
          int j=1;
          for (;j<n;++j){
             sum_2 = sum_2 + j;
          }
          return sum_1 + sum_2;
       }

    从代码中可以看出,m和n是表示两个数据规模。我们无法事先评估m和n谁的量级大,所以我们在表示复杂度的时候,就不能简单地利用加法法则,省略掉其中一个。所以,上面代码的时间复 杂度就是0(m+n)。

    针对这种情况,原来的加法法则就不正确了,我们需要将加法规则改为: T1(m) + T2(m) = O(f(m) + g(n))。但是乘法法则继续有效: T1(m)*T2(n) = O(f(m) * f(n))。

    1.5 空间复杂度分析

    表示算法的存储空间与数据规模之间的增长关系。

    void print(int n) {
        inti=0;
        int[] a = new int[n];
        for (i; i <n; ++i) {
            a[i] =i* i;
        }
        for(i=n-1;i>=0;--i){
            print out a[i]
        }
    }

    跟时间复杂度分析一样,我们可以看到,第2行代码中,我们申请了一个空间存储变量i,但是它是常最阶的,跟数据规模n没有关系,所以我们可以忽略。第3行申请了一个大小为n的int类型数组,除此之外,剩下的代码都没有占用更多的空间,所以整段代码的空间复杂度就是O(n)。

    我们常见的空间复杂度就是O(1)、O(n)、 O(n2), 像O(logn)、O(nlogn) 这样的对数阶复杂度平时都用不到。而且,空间复杂度分析比时间复杂度分析要简单很多。所以,对于空间复杂度,掌握刚我说的这些内容已经足够了。

    1.6 复杂度增长趋势图:

    最好情况时间复杂度、最坏时间复杂度、平均情況时间复杂度、均摊时间复杂度。

    一、复杂度分析的4个概念
    1.最坏情况时间复杂度:代码在最坏情况下执行的时间复杂度。
    2.最好情况时间复杂度:代码在最理想情况下执行的时间复杂度。
    3.平均时间复杂度:代码在所有情况下执行的次数的加权平均值。
    4.均摊时间复杂度:在代码执行的所有复杂度情况中绝大部分是低级别的复杂度,个别情况是高级别复杂度且发生具有时序关系时,可以将个别高级别复杂度均摊到低级别复杂度上。基本上均摊结果就等于低级别复杂度。

    二、为什么要引入这4个概念?
    1.同一段代码在不同情况下时间复杂度会出现量级差异,为了更全面,更准确的描述代码的时间复杂度,所以引入这4个概念。
    2.代码复杂度在不同情况下出现量级差别时才需要区别这四种复杂度。大多数情况下,是不需要区别分析它们的。

    三、如何分析平均、均摊时间复杂度?
    1.平均时间复杂度
    代码在不同情况下复杂度出现量级差别,则用代码所有可能情况下执行次数的加权平均值表示。
    2.均摊时间复杂度
    两个条件满足时使用:1)代码在绝大多数情况下是低级别复杂度,只有极少数情况是高级别复杂度;2)低级别和高级别复杂度出现具有时序规律。均摊结果一般都等于低级别复杂度。

    1、数组

    线性表:   线性表就是数据排成像一条线一样的结构.每个现行表上的数据最多只有前和后两个方向.常见的线性表结构:数组,链表、队列、栈等。

     

    什么是数组:

    1.  数组(Array)是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间,来存储一组具有相同类型的数据
    2.  连续的内存空间和相同类型的数据(随机访问的前提)
    3. 优点:两限制使得具有随机访问的特性缺点:删除,插入数据效率低
    • 数组怎么根据下标随机访问的?

    通过寻址公式:a[i]_address = base_address + i * data_type_size
    其中data_type_size表示数组中每个元素的大小,base_address 是首元素地址,i数组下标。

     

    为何数组插入和删除低效:

    插入:
    若有一元素想往int[n]的第k个位置插入数据,需要在k-n的位置往后移。
    最好情况时间复杂度 O(1)

    如果数组中的数据不是有序的,也就是无规律的情况下,可以直接把第k个位置上的数据移到最后,然后将插入的数据直接放在第k个位置上。

    最坏情况复杂度为O(n)


    平均负责度为O(n)

    2. 低效的插入和删除
    1) 插入:从最好O(1) 最坏O(n) 平均O(n)
    2) 插入:数组若无序,插入新的元素时,可以将第K个位置元素移动到数组末尾,把心的元素,插入到第k个位置,此处复杂度为O(1)。
    3) 删除:从最好O(1) 最坏O(n) 平均O(n)
    4) 多次删除集中在一起,提高删除效率
    记录下已经被删除的数据,每次的删除操作并不是搬移数据,只是记录数据已经被删除,当数组没有更多的存储空间时,再触发一次真正的删除操作。即JVM标记清除垃圾回收算法。

     

    2、链表

    • 什么是链表

    1.和数组一样,链表也是一种线性表。
    2.从内存结构来看,链表的内存结构是不连续的内存空间,是将一组零散的内存块串联起来,从而进行数据存储的数据结构。
    3.链表中的每一个内存块被称为节点Node。节点除了存储数据外,还需记录链上下一个节点的地址,即后继指针next。

     

    • 链表的特点

    1.插入、删除数据效率高O(1)级别(只需更改指针指向即可),随机访问效率低O(n)级别(需要从链头至链尾进行遍历)。


    2.和数组相比,内存空间消耗更大,因为每个存储数据的节点都需要额外的空间存储后继指针。

    • 常用链表

    1.单链表


    1)每个节点只包含一个指针,即后继指针。
    2)单链表有两个特殊的节点,即首节点和尾节点。为什么特殊?用首节点地址表示整条链表,尾节点的后继指针指向空地址null。
    3)性能特点:插入和删除节点的时间复杂度为O(1),查找的时间复杂度为O(n)。

     

    2.循环链表


    1)除了尾节点的后继指针指向首节点的地址外均与单链表一致。
    2)适用于存储有循环特点的数据,比如约瑟夫问题。

     

    3.双向链表


    1)节点除了存储数据外,还有两个指针分别指向前一个节点地址(前驱指针prev)和下一个节点地址(后继指针next)。
    2)首节点的前驱指针prev和尾节点的后继指针均指向空地址。
    3)性能特点:
    和单链表相比,存储相同的数据,需要消耗更多的存储空间。
    插入、删除操作比单链表效率更高O(1)级别。以删除操作为例,删除操作分为2种情况:给定数据值删除对应节点和给定节点地址删除节点。对于前一种情况,单链表和双向链表都需要从头到尾进行遍历从而找到对应节点进行删除,时间复杂度为O(n)。对于第二种情况,要进行删除操作必须找到前驱节点,单链表需要从头到尾进行遍历直到p->next = q,时间复杂度为O(n),而双向链表可以直接找到前驱节点,时间复杂度为O(1)。
    对于一个有序链表,双向链表的按值查询效率要比单链表高一些。因为我们可以记录上次查找的位置p,每一次查询时,根据要查找的值与p的大小关系,决定是往前还是往后查找,所以平均只需要查找一半的数据。

    4.双向循环链表:

    首节点的前驱指针指向尾节点,尾节点的后继指针指向首节点。

    • 选择数组还是链表?

    1.插入、删除和随机访问的时间复杂度
    数组:插入、删除的时间复杂度是O(n),随机访问的时间复杂度是O(1)。
    链表:插入、删除的时间复杂度是O(1),随机访问的时间复杂端是O(n)。

    2.数组缺点
    1)若申请内存空间很大,比如100M,但若内存空间没有100M的连续空间时,则会申请失败,尽管内存可用空间超过100M。
    2)大小固定,若存储空间不足,需进行扩容,一旦扩容就要进行数据复制,而这时非常费时的。
    3.链表缺点
    1)内存空间消耗更大,因为需要额外的空间存储指针信息。
    2)对链表进行频繁的插入和删除操作,会导致频繁的内存申请和释放,容易造成内存碎片,如果是Java语言,还可能会造成频繁的GC(自动垃圾回收器)操作。
    4.如何选择?
    数组简单易用,在实现上使用连续的内存空间,可以借助CPU的缓冲机制预读数组中的数据,所以访问效率更高,而链表在内存中并不是连续存储,所以对CPU缓存不友好,没办法预读。
    如果代码对内存的使用非常苛刻,那数组就更适合。

    • 应用

    1.如何分别用链表和数组实现LRU缓冲淘汰策略?
    1)什么是缓存?
    缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计、软件开发中都有着非广泛的应用,比如常见的CPU缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。
    2)为什么使用缓存?即缓存的特点
    缓存的大小是有限的,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?就需要用到缓存淘汰策略。
    3)什么是缓存淘汰策略?
    指的是当缓存被用满时清理数据的优先顺序。
    4)有哪些缓存淘汰策略?
    常见的3种包括先进先出策略FIFO(First In,First Out)、最少使用策略LFU(Least Frenquently Used)、最近最少使用策略LRU(Least Recently Used)。
    5)链表实现LRU缓存淘汰策略
    当访问的数据没有存储在缓存的链表中时,直接将数据插入链表表头,时间复杂度为O(1);当访问的数据存在于存储的链表中时,将该数据对应的节点,插入到链表表头,时间复杂度为O(n)。如果缓存被占满,则从链表尾部的数据开始清理,时间复杂度为O(1)。
    6)数组实现LRU缓存淘汰策略
    方式一:首位置保存最新访问数据,末尾位置优先清理
    当访问的数据未存在于缓存的数组中时,直接将数据插入数组第一个元素位置,此时数组所有元素需要向后移动1个位置,时间复杂度为O(n);当访问的数据存在于缓存的数组中时,查找到数据并将其插入数组的第一个位置,此时亦需移动数组元素,时间复杂度为O(n)。缓存用满时,则清理掉末尾的数据,时间复杂度为O(1)。
    方式二:首位置优先清理,末尾位置保存最新访问数据
    当访问的数据未存在于缓存的数组中时,直接将数据添加进数组作为当前最有一个元素时间复杂度为O(1);当访问的数据存在于缓存的数组中时,查找到数据并将其插入当前数组最后一个元素的位置,此时亦需移动数组元素,时间复杂度为O(n)。缓存用满时,则清理掉数组首位置的元素,且剩余数组元素需整体前移一位,时间复杂度为O(n)。(优化:清理的时候可以考虑一次性清理一定数量,从而降低清理次数,提高性能。)
    2.如何通过单链表实现“判断某个字符串是否为水仙花字符串”?(比如 上海自来水来自海上)
    1)前提:字符串以单个字符的形式存储在单链表中。
    2)遍历链表,判断字符个数是否为奇数,若为偶数,则不是。
    3)将链表中的字符倒序存储一份在另一个链表中。
    4)同步遍历2个链表,比较对应的字符是否相等,若相等,则是水仙花字串,否则,不是。
    六、设计思想
    时空替换思想:“用空间换时间” 与 “用时间换空间”
    当内存空间充足的时候,如果我们更加追求代码的执行速度,我们就可以选择空间复杂度相对较高,时间复杂度小相对较低的算法和数据结构,缓存就是空间换时间的例子。如果内存比较紧缺,比如代码跑在手机或者单片机上,这时,就要反过来用时间换空间的思路。

     

     

    3、队列

     

    什么是队列:

    队列是一种受限的线性表数据结构,只支持两个操作:入栈push()和出栈pop0,队列跟非常相似,支持的操作也 ,很有限,最基本的操作也是两个:入队enqueue(),放一个数据到队列尾部;出队dequeue0),从队列头部取一个元素。

    特点:

    1 . 队列跟栈一样,也是一种抽象的数据结构。

    2. 具有先进先出的特性,支持在队尾插入元素,在队头删除元素。

     

    实现:

    队列可以用数组来实现,也可以用链表来实现。

    用数组实现的队列叫作顺序队列,用链表实现的队列叫作链式队列。

     

    基于数组的队列:

    实现思路:

    实现队列需要两个指针:一个是head指针,指向队头;一个是tail指针,指向队尾。你可以结合下面这幅图来理解。当a,b,c,d依次入队之后,队列中的head指针指向下标为0的位置, tail指针指向下标为4的位置。

    当我们调用两次出队操作之后,队列中head指针指向下标为2的位置, tail指针仍然指向下标为4的位置.

    随着不停地进行入队、出队操作, head和tail都会持续往后移动。当tail移 . ,动到最右边,即使数组中还有空闲空间,也无法继续往队列中添加数据了。这个问题该如何解决呢?

    在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了,我们只需要在入队时,再集中触 ,发一次数据的搬移操作。

    当队列的tail指针移动到数组的最右边后,如果有新的数据入队,我们可以将 head到tail之间的数据,整体搬移到数组中0到tail-head的位置。

    基于链表的实现: 

    需要两个指针: head指针和tail指针,它们分别指向链表的第一个结,点和最后一个结点。

    如图所示,入队时, tail->next= new node, tail = tail->next:出队时, head = head->next.

     

    循环队列:

    我们刚才用数组来实现队列的时候,在tail==n时,会有数据搬移操作,这样入队操作性能就会受到影响。那有没有办法能够避免数据搬移呢?我们来看看循环队列的解决思路。循环队列,顾名思义,它长得像一个环。原本数组是有头有尾的,是一条直线。现在我们把首尾相,连,板成了一个环。我画了一张图,你可以直观地感受一下。

    我们可以看到,图中这个队列的大小为8,当前head-4, tail-7,当有一个新的元素a入队时, .我们放入下标为7的位置。但这个时候,我们并不把tail更新为8,而是将其在环中后移一位,到下标为0的位置。当再有一个元素b入队时,我们将b放入下标为0的位置,然后tail加1更新为1,所以,在a, b依次入队之后,循环队列中的元素就变成了下面的样子:

    队列为空的判断条件是head == tail,但队列满的判断条件就稍微有点复杂了。我画了一张队列满的图,你可以看一下,试着总结一下规律,

    就像我图中画的队满的情况, tail=3, head-4, n=8,所以总结一下规律就是: (3+1)%8-4,多画几张队满的图,你就会发现,当队满时, (tail+1)%n=head..你有没有发现,当队列满时,图中的tail指向的位置实际上是没有存储数据的。所以,循环队列会浪费一个数组的存储空间。

    解决浪费一个存储空间的思路:定义一个记录队列大小的值size,当这个值与数组大小相等时,表示队列已满,当tail达到最底时,size不等于数组大小时,tail就指向数组第一个位置。当出队时,size—,入队时size++

    阻塞队列和并发队列(应用比较广泛)

    阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。

    简单来说,就是在队列为空的时候,从队头取数 , 据会被阻塞。因为此时还没有数据可取,直到队列中有了数据才能返回;如果队列已经满了,那么插入数据的操作就会被阻塞,直到队列中有空闲位置后再插入数据,然后再返回。

    你应该已经发现了,上述的定义就是一个"生产者-消费者模型" !是的,我们可以使用阻塞队列,轻松实现一个"生产者-消费者模型" !这种基干阴寒队列实现的"生产者-消费者模型" ,可以有效地协调生产和消费的速度。当"生产 , 者"生产数据的速度过快, "消费者"来不及消费时,存储数据的队列很快就会满了。这个时候,生产者就阻塞等待,直到"消费者"消费了数据, "生产者"才会被唤醒继续"生产而且不仅如此,基于阻塞队列,我们还可以通过协调"生产者"和"消费者"的个数,来提高数据,的处理效率。比如前面的例子,我们可以多配置几个"消费者" ,来应对一个"生产者"

     

    小结:

    队列最大的特点就是先进先出,主要的两个操作是入队和出队。

    它既可以用数组来实现,也可以用链表来实现。用数组实现的叫顺序队列,用链表实现的叫链式队列。

    长在数组实现队列的时候,会有数据搬移操作,要想解决数据搬移的问题,我们就,需要像环一样的循环队列。要想写出没有bug的循环队列实现代码,关键要确定好队空和队满的,判定条件。

    阻塞队列、并发队列,底层都还是队列这种数据结构,只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、出队操作可以阴寒,并发队列就是队列的操作多线程安全。

     

    4、递归算法

     

    一、什么是递归?

    1.递归是一种非常高效、简洁的编码技巧,一种应用非常广泛的算法,比如DFS深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等都是使用递归。
    2.方法或函数调用自身的方式称为递归调用,调用称为递,返回称为归。
    3.基本上,所有的递归问题都可以用递推公式来表示,比如
    f(n) = f(n-1) + 1; 
    f(n) = f(n-1) + f(n-2);
    f(n)=n*f(n-1);

    二、为什么使用递归?递归的优缺点?

    1.优点:代码的表达力很强,写起来简洁。
    2.缺点:空间复杂度高、有堆栈溢出风险、存在重复计算、过多的函数调用会耗时较多等问题。

    三、什么样的问题可以用递归解决呢?

    一个问题只要同时满足以下3个条件,就可以用递归来解决:
    1.问题的解可以分解为几个子问题的解。何为子问题?就是数据规模更小的问题。
    2.问题与子问题,除了数据规模不同,求解思路完全一样
    3.存在递归终止条件

    四、如何实现递归?

    1.递归代码编写
    写递归代码的关键就是找到如何将大问题分解为小问题的规律,并且基于此写出递推公式,然后再推敲终止条件,最后将递推公式和终止条件翻译成代码。
    2.递归代码理解
    对于递归代码,若试图想清楚整个递和归的过程,实际上是进入了一个思维误区。
    那该如何理解递归代码呢?如果一个问题A可以分解为若干个子问题B、C、D,你可以假设子问题B、C、D已经解决。而且,你只需要思考问题A与子问题B、C、D两层之间的关系即可,不需要一层层往下思考子问题与子子问题,子子问题与子子子问题之间的关系。屏蔽掉递归细节,这样子理解起来就简单多了。
    因此,理解递归代码,就把它抽象成一个递推公式,不用想一层层的调用关系,不要试图用人脑去分解递归的每个步骤。

    递归的关键是终止条件
    五、递归常见问题及解决方案

    1.警惕堆栈溢出:可以声明一个全局变量来控制递归的深度,从而避免堆栈溢出。
    2.警惕重复计算:通过某种数据结构来保存已经求解过的值,从而避免重复计算。

    六、如何将递归改写为非递归代码?

    笼统的讲,所有的递归代码都可以改写为迭代循环的非递归写法。如何做?抽象出递推公式、初始值和边界条件,然后用迭代循环实现。

    5、排序



    一、排序方法与复杂度归类
    (1)几种最经典、最常用的排序方法:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。
    (2)复杂度归类
    冒泡排序、插入排序、选择排序 O(n^2)
    快速排序、归并排序 O(nlogn)
    计数排序、基数排序、桶排序 O(n)

    二、如何分析一个“排序算法”?
    <1>算法的执行效率
    1. 最好、最坏、平均情况时间复杂度。
    2. 时间复杂度的系数、常数和低阶。
    3. 比较次数,交换(或移动)次数。
    <2>排序算法的稳定性
    1. 稳定性概念:如果待排序的序列中存在值相等的元素,经过排序之后,相等元素之间原有的先后顺序不变。
    2. 稳定性重要性:可针对对象的多种属性进行有优先级的排序。
    3. 举例:给电商交易系统中的“订单”排序,按照金额大小对订单数据排序,对于相同金额的订单以下单时间早晚排序。用稳定排序算法可简洁地解决。先按照下单时间给订单排序,排序完成后用稳定排序算法按照订单金额重新排序。
    <3>排序算法的内存损耗
    原地排序算法:特指空间复杂度是O(1)的排序算法。

    常见的排序算法:

     


    冒泡排序


    冒泡排序只会操作相邻的两个数据。每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较,看是否满足大小关系要求,如果不满足就让它俩互换。

    代码:

      public int[] bubbleSort(int[] a) {
            int n = a.length;
            if (n<=1) {
                return a;
            }
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                //提前退出冒泡循环的标志
                boolean flag = false;
                for (int j = 0; j < n-i-1; j++) {
                    if (a[j]>a[j+1]) {//
                        int temp = a[j];
                        a[j] = a[j+1];
                        a[j+1] = temp;
    
                        flag = true;//表示有数据交换
                    }
                    if (!flag) {
                        break; //没有数据交换(说明已排好序无需再进行冒泡),提前退出
                    }
                }
            }
            return a;
        }


    四、插入排序


    插入排序将数组数据分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素,即数组第一个元素。在未排序区间取出一个元素插入到已排序区间的合适位置,直到未排序区间为空。

    代码:

        public int[] insertionSort(int[] a) {
    		int n = a.length;
    		if (n<=1) return a;
    		
    		for (int i = 1; i < n; i++) {
    			int value = a[i];
    			int j = i-1;
    			for (; j >=0; j--) {
    				if (a[j] > value) {
    					a[j+1] = a[j];//移动数据
    				}else {
    					break;
    				}
    			}
    			a[j+1] = value;//插入数据
    		}
    		
    		return a;
    	}


    五、选择排序


    选择排序将数组分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间为空。每次从未排序区间中选出最小的元素插入已排序区间的末尾,直到未排序区间为空。
    代码:

    public int[] selectionSort(int[] a) {
    		int n = a.length;
    		
    		for (int i = 0; i < a.length - 1; i++) {
    			for (int j = i+1; j < a.length; j++) {
    				//交换
    				if (a[i] > a[j]) {
    					int temp = a[i];
    					a[i] = a[j];
    					a[j] = temp;
    				}
    			}
    		}
    		
    		return a;
    	}

    六、归并排序

    如果要排序一个数组,我们先把数组从中间分成前后两部分,然后对前后两部分分别排序,再将排好序的两部分合并在一起,这样整个数组就都有序了。

     实现思路:

    merge-sort(p...r)表示,给下标从p到r之间的数组排序。我们将这个排序问题转化为了两个子问 ,题, merge_sort(p...q)和merge-sort(q+1..r),其中下标q等于p和r的中间位置,也就是, (p+r)/2,当下标从p到q和从q+1到r这两个子数组都排好序之后,我们再将两个有序的子数组合并在一起,这样下标从p到r之间的数据就也排好序了。

    代码:

     // 归并排序算法, a是数组,n表示数组大小
      public static void mergeSort(int[] a, int n) {
        mergeSortInternally(a, 0, n-1);
      }
    
      // 递归调用函数
      private static void mergeSortInternally(int[] a, int p, int r) {
        // 递归终止条件
        if (p >= r) return;
    
        // 取p到r之间的中间位置q
        int q = (p+r)/2;
        // 分治递归
        mergeSortInternally(a, p, q);
        mergeSortInternally(a, q+1, r);
    
        // 将A[p...q]和A[q+1...r]合并为A[p...r]
        merge(a, p, q, r);
      }
    
      private static void merge(int[] a, int p, int q, int r) {
        int i = p;
        int j = q+1;
        int k = 0; // 初始化变量i, j, k
        int[] tmp = new int[r-p+1]; // 申请一个大小跟a[p...r]一样的临时数组
       
        // 1 排序
        while (i<=q && j<=r) {
          if (a[i] <= a[j]) {
            tmp[k++] = a[i++]; // i++等于i:=i+1
          } else {
            tmp[k++] = a[j++];
          }
        }
    
        // 2 判断哪个子数组中有剩余的数据
        int start = i;
        int end = q;
        if (j <= r) {
          start = j;
          end = r;
        }
    
        // 3 将剩余的数据拷贝到临时数组tmp
        while (start <= end) {
          tmp[k++] = a[start++];
        }
    
        // 4 将tmp中的数组拷贝回a[p...r]
        for (i = 0; i <= r-p; ++i) {
          a[p+i] = tmp[i];
        }
      }
    

    merge是这样执行的:

    代码分析:

     

     

     

    七、快速排序

    快排的思想:    如果要排序数组中下标从p到r之间的一组数据,我们选择p到r之间的任意一个数据作为pivot (分区点) 。我们遍历p到r之间的数据,将小于pivot的放到左边,将大于pivot的放到右边,将pivot放到中间。经过这一步骤之后,数组p到r之间的数据就被分成了三个部分,前面p到q-1之间都是小于pivot的,中间是pivot,后面的q+1到r之间是大于pivot的。

    快排利用的分而治之的思想

     

    八、线性排序:

    时间复杂度O(n)

    我们把时间复杂度是线性的排序算法叫作线性排序(Linear sort)常见的线性算法有: 桶排序、计数排序、基数排序

    特点:

    非基于比较的排序算法 

     

    桶排序

     

    桶排序,顾名思义,会用到“桶" ,核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里,每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排完序之后,再把每个桶里的数据按照顺序依次取出,组成的序列就是有序的了。

    对排序的数据要求苛刻:

    1, 要排序的数据需要很容易就能划分成m个桶,并且,桶与桶之间有着天然的大小顺序。

    2 ,数据在各个桶之间的分布是比较均匀的。

    3 ,桶排序比较适合用在外部排序中。所谓的外部排序就是数据存储在外部磁盘中,数据量比较大,内存有限,无法将数据全部加载到内存中。

     

     

    计数排序

    计数排序只能用在数据范围不大的场景中,如果数据范围k比要排序的数据n大很多,就不适合用计数排序了。

    计数排序只能给非负整数排序,如果要排序的数据是其他类型的,要将其在不改变相对大小的情况下,转化为非负整数。

    代码:

     // 计数排序,a是数组,n是数组大小。假设数组中存储的都是非负整数。
      public static void countingSort(int[] a) {
    	int n = a.length;
        if (n <= 1) return;
    
        // 查找数组中数据的范围
        int max = a[0];
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
          if (max < a[i]) {
            max = a[i];
          }
        }
    
        // 申请一个计数数组c,下标大小[0,max]
        int[] c = new int[max + 1];
        for (int i = 0; i < max + 1; ++i) {
          c[i] = 0;
        }
    
        // 计算每个元素的个数,放入c中
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
          c[a[i]]++;
        }
    
        // 依次累加
        for (int i = 1; i < max + 1; ++i) {
          c[i] = c[i-1] + c[i];
        }
    
        // 临时数组r,存储排序之后的结果
        int[] r = new int[n];
        // 计算排序的关键步骤了,有点难理解
        for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
          int index = c[a[i]]-1;
          r[index] = a[i];
          c[a[i]]--;
        }
    
        // 将结果拷贝会a数组
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
          a[i] = r[i];
        }
      }

    散列表

    什么是散列表:

    散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性,所以散列表其实就是数组的一种扩展,由数组演化而来。可以说,如果没有数组,就没有散列表。

    原理:

    散列表用的就是数组支持按照下标随机访问的时候,时间复杂度是0(1)的特性。我们通过散列函数把元素的键值映射为下标,然后将数据存储在数组中对应下标的位置。当我们按照键值查询元素时,我们用同样的散列函数,将键值转化数组标标,从对应的数组下标的位置取数据。

    散列函数的设计要求:

    1. 散列函数计算得到的散列值是一个非负整数;.
    2. 如果key1 = key2,那hash(key1) == hash(key2);
    3. 如果key1 != key2,那hash(key1)  !=  hash(key2),

    散列函数的设计不能太复杂,散列函数生成值要尽可能随机并且均匀分布

    如果不符合3 那么就出现了散列冲突,散列冲突是无法避免的

    解决散列冲突的方法有两种: 

    开放寻址法(open addressing)和链表法(chaining)

    开放寻址法:如果出现了散列冲突,我们就重新探测一个空闲位置,将其插入。

    装在因子:  散列表中一定比例的空闲槽位。公式: 散列表的装载因子 = 填入表中的元素个数 / 散列表的长度

    装载因子越大,说明空闲位置越少,冲突越多,散列表的性能会下降。

    链表法:

    链表法是一种更加常用的散列冲突解决办法,相比开放寻址法,它要简单很多。我们来看这个图,在散列表中,每个"桶(bucket) "或者"槽(slot) "会对应一条链表,所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。

     

     

    展开全文
  • 数据结构算法中的经典算法

    万次阅读 多人点赞 2018-07-19 21:47:12
    数据结构算法经典算法 常见数据结构算法整理总结(上) 常见数据结构算法整理总结(下) 二、针对性参考 1) 排序 数据结构算法经典排序 2)二叉树 数据结构算法之二叉树+遍历+哈夫曼树 ...

    一、概述

    常见的数据结构和算法包含以下内容:

    1、常见数据结构:

    线性:数组 (Array)、栈 (Stack)、队列 (Queue)、链表 (Linked List)、块状数组(数组+链表)
    树: 堆(heap)、二叉搜索树(binary search tree)、Merkle Tree(Hash Tree)、B-/B+ Tree、AVL树、红黑树、二叉树、哈夫曼树
    图 (Graph)
    散列表 (Hash)

    2、常见算法

    基础:枚举,递归,分治,模拟,贪心,动态规划,剪枝,回溯
    排序:冒泡、快速、直接选择和堆、直接插入和希尔排序、归并排序
    查找:顺序查找、二分查找、索引查找、二叉排序树、哈希查找
    图算法:深度优先遍历与广度优先遍历, 最短路径,最小生成树,拓扑排序

    二、综合性参考

    二、针对性参考

    1) 排序

    2)二叉树

    展开全文
  • 由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就一些读者经常问我,数据结构算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,...

    由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。

    一、算法最最基础

    1、时间复杂度

    2、空间复杂度

    一般最先接触的就是时间复杂度和空间复杂度的学习了,这两个概念以及如何计算,是必须学的,也是必须最先学的,主要有最大复杂度、平均复杂度等,直接通过博客搜索学习即可。

    文章推荐:

    算法分析神器—时间复杂度

    二、基础数据结构

    1、线性表

    • 列表(必学)
    • 链表(必学)
    • 跳跃表(知道原理,应用,最后自己实现一遍)
    • 并查集(建议结合刷题学习)

    不用说,链表、列表必须,不过重点是链表。

    三分钟基础数据结构:如何轻松手写链表?

    以后有面试官问你「跳跃表」,你就把这篇文章扔给他

    2、栈与队列

    • 栈(必学)
    • 队列(必学)
    • 优先队列、堆(必学)
    • 多级反馈队列(原理与应用)

    特别是优先队列,再刷题的时候,还是经常用到的,队列与栈,是最基本的数据结构,必学。可以通过博客来学习。相关文章:

    三分钟基础知识:什么是栈?

    二叉堆是什么鬼?

    【算法与数据结构】堆排序是什么鬼?

    3、哈希表(必学)

    • 碰撞解决方法:开放定址法、链地址法、再次哈希法、建立公共溢出区(必学)
    • 布隆过滤器(原理与应用)

    哈希表相关的,推荐通过博客来学习,推荐文章:

    Hash冲突之开放地址法

    4、树

    • 二叉树:各种遍历(递归与非递归)(必学)
    • 哈夫曼树与编码(原理与应用)
    • AVL树(必学)
    • B 树与 B+ 树(原理与应用)
    • 前缀树(原理与应用)
    • 红黑树(原理与应用)
    • 线段树(原理与应用)

    树相关是知识还是挺多的,建议看书,可以看《算法第四版》。相关文章:

    高频面试题:什么是B树?为啥文件索引要用B树而不用二叉查找树?

    【漫画】以后在有面试官问你AVL树,你就把这篇文章扔给他。

    腾讯面试题:有了二叉查找树、平衡树为啥还需要红黑树?

    【面试被虐】游戏中的敏感词过滤是如何实现的?

    5、数组

    • 树状数组
    • 矩阵(必学)

    树状数组其实我也没学过,,,,

    三、各种常见算法

    1、十大排序算法

    • 简单排序:插入排序、选择排序、冒泡排序(必学)
    • 分治排序:快速排序、归并排序(必学,快速排序还要关注中轴的选取方式)
    • 分配排序:桶排序、基数排序
    • 树状排序:堆排序(必学)
    • 其他:计数排序(必学)、希尔排序

    对于十大算法的学习,假如你不大懂的话,那么我还是挺推荐你去看书的,因为看了书,你可能不仅仅知道这个算法怎么写,还能知道他是怎么来的。推荐书籍是《算法第四版》,这本书讲的很详细,而且配了很多图演示,还是挺好懂的。

    推荐文章:

    必学十大经典排序算法,看这篇就够了(附完整代码/动图/优质文章)(修订版)

    2、图论算法

    • 图的表示:邻接矩阵和邻接表
    • 遍历算法:深度搜索和广度搜索(必学)
    • 最短路径算法:Floyd,Dijkstra(必学)
    • 最小生成树算法:Prim,Kruskal(必学)
    • 实际常用算法:关键路径、拓扑排序(原理与应用)
    • 二分图匹配:配对、匈牙利算法(原理与应用)
    • 拓展:中心性算法、社区发现算法(原理与应用)

    图还是比较难的,不过我觉得图涉及到的挺多算法都是挺实用的,例如最短路径的计算等,图相关的,我这里还是建议看书的,可以看《算法第四版》。

    漫画:什么是 “图”?(修订版)

    漫画:深度优先遍历 和 广度优先遍历

    漫画:图的 “最短路径” 问题

    漫画:Dijkstra 算法的优化

    漫画:图的 “多源” 最短路径

    更多算法的学习,欢迎关注我的公众号『帅地玩编程

    3、搜索与回溯算法

    • 贪心算法(必学)
    • 启发式搜索算法:A*寻路算法(了解)
    • 地图着色算法、N 皇后问题、最优加工顺序
    • 旅行商问题

    这方便的只是都是一些算法相关的,我觉得如果可以,都学一下。像贪心算法的思想,就必须学的了。建议通过刷题来学习,leetcode 直接专题刷。

    4、动态规划

    • 树形DP:01背包问题
    • 线性DP:最长公共子序列、最长公共子串
    • 区间DP:矩阵最大值(和以及积)
    • 数位DP:数字游戏
    • 状态压缩DP:旅行商

    我觉得动态规划是最难的一个算法思想了,记得当初第一次接触动态规划的时候,是看01背包问题的,看了好久都不大懂,懵懵懂懂,后面懂了基本思想,可是做题下不了手,但是看的懂答案。一气之下,再leetcdoe专题连续刷了几十道,才掌握了动态规划的套路,也有了自己的一套模板。不过说实话,动态规划,是考的真他妈多,学习算法、刷题,一定要掌握。这里建议先了解动态规划是什么,之后 leetcode 专题刷,反正就一般上面这几种题型。后面有时间,我也写一下我学到的套路,有点类似于我之前写的递归那样,算是一种经验。也就是我做题时的模板,不过感觉得写七八个小时,,,,,有时间就写。之前写的递归文章:为什么你学不会递归?告别递归,谈谈我的一些经验

    5、字符匹配算法

    • 正则表达式
    • 模式匹配:KMP、Boyer-Moore

    我写过两篇字符串匹配的文章,感觉还不错,看了这两篇文章,我觉得你就差不多懂 kmp 和 Boyer-Moore 了。

    字符串匹配Boyer-Moore算法:文本编辑器中的查找功能是如何实现的?

    更多算法的学习,欢迎关注我的公众号『苦逼的码农

    6、流相关算法

    • 最大流:最短增广路、Dinic 算法
    • 最大流最小割:最大收益问题、方格取数问题
    • 最小费用最大流:最小费用路、消遣

    这方面的一些算法,我也只了解过一些,感兴趣的可以学习下。

    总结

    对于上面设计到的算法,我都提供了感觉还不错的文章,建议大家收藏,然后可以利用零碎的时间进行阅读,有些人可能会觉得上面的算法太多,说实话,我觉得不多,特别是对于在校生的,上面涉及到的算法可以不用很懂,但至少得了解。至于书籍的话,如果你连基本数据结构都还不懂的,建议看《数据结构与算法》相关书籍,例如《大话数据结构》、《数据结构与算法分析》。如果你有一定的基础,例如知道链表,栈,队列,那么可以看《算法第四版》,不过这本书是用 Java 实现的,不过我觉得你只要学过 C,那么可以看的懂。

    这些算法的学习,虽然你觉得学了没有什么用,但还是那些话,它对你的影响是潜意识的,它可以给你打下很深厚的基础内功,如果你想走的更远,那么我推荐学习,标注必学的,那么我觉得,你是真的需要抽时间来学习下,标注原理与应用的,代表你可以不知道怎么用代码实现,但是必得知道它的实现原理以及应用,更多算法的学习,可以持续关注我的微信公众号勒。

    作为一个非常注重计算机基础以及算法学习的程序员,一路自学走来,看过挺多不错的优质书籍,在这里推荐给大家,全都是自己看过滴。

    最后,很多人问我都是怎么学习的,那我干脆就把我看过的优质书籍贡献出来

    计算机基础入门推荐:《程序是怎样跑起来的》、《网络是怎样连接的》、《计算机是怎样工作的》

    进一步认识计算机网络:《计算机网络:自顶向下》、《图解http》

    数据结构+算法入门:《数据结构与算法分析:C语言描述版》,《大话数据结构》、《阿哈算法》

    算法进阶:《算法第四版》、《编程之美》、《编程珠玑》

    由于我是Java技术栈的,顺便推荐基本Java的书籍,从左到由的顺序看到

    Java:《Java核心技术卷1》、《编程思想》、《深入理解Java虚拟机》、《Java编程艺术》

    数据库:《mysql必知必会》、《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》

    就先介绍这么多,这些都是最基础最核心滴,希望对那些不知道看什书的同学有所帮助

    对了,我介绍的这些书籍,我顺便帮你整理好了,你可以在我的原创微信公众号『帅地玩编程』回复『书籍』获取哦

    另外,帅地把公众号的精华文章整理成了一本电子书,共 630页!目录如下
    在这里插入图片描述
    现在免费送给大家,在我的公众号帅地玩编程回复程序员内功修炼即可获取。

    有收获?希望老铁们来个三连击,给更多的人看到这篇文章

    1、老铁们,关注我的原创微信公众号「帅地玩编程」,专注于写算法 + 计算机基础知识(计算机网络+ 操作系统+数据库+Linux),保存让你看完有所收获,不信你打我。

    2、给俺点个赞呗,可以让更多的人看到这篇文章,顺便激励下我,嘻嘻。

    作者info

    作者:帅地,一位热爱写作的小伙
    原创公众号:『帅地玩编程』,已写了150多篇文章,专注于写 算法、计算机基础知识等提升你内功的文章,期待你的关注。
    转载说明:务必注明来源(注明:来源于公众号:苦逼的码农, 作者:帅地)

    展开全文
  • 数据结构KMP算法配图详解(超详细)

    万次阅读 多人点赞 2020-02-18 22:02:42
    KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练,但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂...
  • 数据结构算法】如何高效学习数据结构算法

    千次阅读 多人点赞 2020-05-23 23:30:44
    如果想成为一个高级开发工程师或者进入大厂,不论岗位是前端、后端还是AI,算法都是重中之重。也无论我们需要进入的公司的岗位是否最后是做算法工程师,前提面试就需要考算法。所以`小时不学算法,长大掉头发`。
  • 数据结构:是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合用计算机存储、组织数据的方式。数据结构分别为逻辑结构、(存储)物理结构和数据的运算三个部分。 为什么要学数据结构? 首先,因为数据结构作为...
  • Java数据结构算法(一)——开篇

    万次阅读 多人点赞 2014-09-15 07:03:40
    1)数据结构算法有什么用? 2)技术与通俗 3)驱动力学习 1)数据结构算法有什么用? 当你用着java里面的容器类很爽的时候,你没有想过,怎么ArrayList就像一个无限扩充的数组,也好像链表之类的。好用吗?好用,...
  • 数据结构算法:为什么要学习数据结构算法 数据结构算法到底是什么 数据结构数据结构指的是计算机中数据的组织形式,分为逻辑结构和物理结构两个维度。其中,逻辑结构是对数据组织形式在逻辑上的抽象,物理...
  • 图解数据结构算法

    万人学习 2020-07-27 10:56:16
    这部分恰好又不是突击能够解决的知识储备,所以很必要系统地学习一下数据结构算法了 【推荐您学习这门课程的原因】 1、图解数据结构算法:拒绝抽象枯燥的学习,本课程采用动画演示的形式,让您在动画中掌握...
  • 本蒟蒻对基础的数据结构算法的一个梳理,相当于索引页。
  • 数据结构算法

    千次阅读 2021-04-27 22:23:16
    数据结构算法的区别与联系 1. 数据结构   数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更...
  • 数据结构算法常见面试考题

    万次阅读 多人点赞 2018-11-08 09:29:44
    数据结构上几种树集中的讨论一下: 1.AVLtree 定义:最先发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为高度平衡树。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O(log n)...
  • 数据结构算法必知基础知识

    千次阅读 多人点赞 2021-01-06 22:58:12
    数据结构算法是程序员内功体现的重要标准之一,且数据结构也应用在各个方面,业界更程序=数据结构+算法这个等式存在。各个中间件开发者,架构师他们都在努力的优化中间件、项目结构以及算法提高运行效率和降低...
  • 数据结构算法书籍推荐

    万次阅读 多人点赞 2019-03-16 18:49:31
    学习数据结构算法,还是很必要看几本相关的书籍,但根据不同基础的人,合适看的书也不一样,因此,针对不同层次、不同语言的人,推荐几本市面上口碑不错的书。 1. 入门级 针对刚入门的同学,建议不要急着去看...
  • 数据结构算法视频教程

    万人学习 2015-01-29 08:45:17
    数据结构算法视频培训课程,该教程主要是介绍在游戏开发中经常使用的数据结构,例如数组,链表,栈,队列,二叉树,递归等重要知识点讲解以及将它们里灵活的运用到算法里面。
  • 大家好,我是 Rocky0429,一个连数据结构算法都不会的蒟蒻… 学过数据结构算法的都知道这玩意儿不好学,没学过的经常听到这样的说法还没学就觉得难,其实难吗?真难! 难在哪呢?当年我还是个小蒟蒻,初学数据...
  • 数据结构算法—前导

    千次阅读 2019-07-25 23:53:34
    数据结构算法是程序员内功体现的重要标准之一,而数据结构的也应用在各个方面,更程序=数据结构+算法这个被人认证的等式存在。并且数据结构算法的应用无处不在,各个中间件开发者,架构师。他们都在努力的优化...
  • 前 WorldFinal 选手对学习算法的一点总结。五张思维导图解决你的困惑
  • 有关数据结构算法方面的经典书籍推荐

    万次阅读 多人点赞 2018-08-17 14:41:05
    下面列出一份数据结构算法书目,先从最著名的说起 A 原书名:The Art of Computer Programming 中文名:计算机程序设计艺术 作者:Donald E.Knuth 难度:***** 个人评价:******* 推荐程度:**** .....
  • 数据结构算法分析经典高清珍藏版 http://download.csdn.net/detail/oyy_ou/5071561
  • 数据结构排序算法系列】数据结构八大排序算法

    万次阅读 多人点赞 2016-03-25 22:36:40
    如Windows操作系统的文件管理中会自动对用户创建的文件按照一定的规则排序(这个规则用户可以自定义,默认按照文件名排序)因此熟练掌握各种排序算法是非常重要的,本博客将对数据结构中常见的八大排序算法进行详细...
  • 图解Java数据结构算法

    万人学习 2019-06-21 10:09:16
    4)系统全面的讲解了数据结构算法, 除常用数据结构算法外,还包括程序员常用10大算法:二分查找算法(非递归)、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普里姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、...
  • 数据结构算法】常见数据结构及基本操作

    万次阅读 多人点赞 2019-06-16 21:42:44
    数据结构及基本操作+排序算法+查找算法目录1.数据结构算法常见概念2.数据逻辑结构2.1线性结构2.2树形结构2.3图形结构2.4集合结构3.排序算法冒泡排序简单选择排序直接插入排序希尔排序堆排序归并排序快速排序4.查找...
  • ios 数据结构算法

    千次阅读 2017-09-07 10:29:51
    ios 数据结构算法
  • java数据结构算法(第二版)

    千次下载 热门讨论 2012-11-29 21:12:37
    数据结构算法能起到什么作用? 数据结构的概述 算法的概述 一些定义 面向对象编程 软件工程 对于C++程序员的Java Java数据结构的类库 小结 问题 第2章数组 Array专题Applet Java中数组的基础知识 将程序划分成类 类...
  • 数据结构算法之美

    千次阅读 2019-08-31 17:14:58
    数据结构是为算法服务的,算法要作用在特定的数据结构之上。 因此,我们无法孤立数据结构来讲算法,也无法孤立算法来讲数据结构。比如,因为数组具有随机访问的特点,常用的二分查找算法需要用数组来存储数据。但...
  • 【大总结1】数据结构与传统算法总结

    万次阅读 多人点赞 2018-12-18 13:28:38
    由于时间和水平有限,肯定错误或者写得不好的地方 欢迎在文章下评论指出。 ...c/c++:实现基础数据结构算法 java:实现较复杂数据结构 一、概述 c语言知识体系 算法体系参考 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,348,253
精华内容 539,301
关键字:

数据结构经典算法有哪些

数据结构 订阅