數據結構與算法之解析之路
本系列博客內容是根據狄泰軟件學院的C++深度解析教程的內容總結而來,包含各種數據結構類型,如鏈表、樹、圖等類型。
數據結構基礎
算法時間復雜度及效率
歡迎大家一起來學習數據結構,可以加我QQ:243343083。
數據結構與算法之解析之路
相關推薦
數據結構與算法學習筆記之如何分析一個排序算法?
編號 height href eight 代碼 [] www. 價值 它的 前言 現在IT這塊找工作,不會幾個算法都不好意思出門,排序算法恰巧是其中最簡單的,我接觸的第一個算法就是它,但是你知道怎麽分析一個排序算法麽?有很多時間復雜度相同的排序算法,在實際編碼中,那又如何
數據結構與算法學習筆記之 適合大規模的數據排序
時間復雜度 規模 數組 輸出 數據規模 tmp nlogn lan 情況 前言 在數據排序的算法中,不同數據規模應當使用合適的排序算法才能達到最好的效果,如小規模的數據排序,可以使用冒泡排序、插入排序,選擇排序,他們的時間復雜度都為O(n2),大規模的數據排序就可以使
數據結構與算法之解析之路
++ blank 知識 black 復雜 根據 nbsp 教程 情況 數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下,精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索算法
數據結構與算法之----線性表
還需要 序號 鏈式 apple 其他 前插 for循環 頭結點 end 01線性表 1.線性表的判斷方式就是元素有且只有一個直接前驅和直接後繼,元素可以為空,此時叫做空表 2.抽象數據類型標準格式 ADT 抽象數據類型名 DATA 數據
數據結構與算法之--基本概念
ant link 數據結構與算法 size 隨著 pan 提高 需要 bin 數據結構和算法各是指什麽?作用是什麽? 具體有哪些數據結構,又有哪些算法? 數據結構是數據在計算機內存或者外存中的組織方式,算法就是計算機操作數據結構中數據的方式方法,比如查找、排序。 很少有
數據結構與算法解析(一)——數據結構與算法簡介
數據結構數據結構與算法解析(一)——數據結構與算法簡介 本系列博客為學習狄泰學院《數據結構實戰開發教程》筆記並根據網絡資料總結而來。一、數據結構簡介數據結構是相互間存在特定關系的數據的集合,分為邏輯結構和物理結構。1、邏輯結構 集合結構:數據元素之間沒有特別的關系,僅同屬相同集合。 線性結構
java 數據結構與算法 之查找法
二分查找 strong div 變化 算法 color 折半查找 code else 一、二分查找法 二分查找就是將查找的鍵和子數組的中間鍵作比較,如果被查找的鍵小於中間鍵,就在左子數組繼續查找;如果大於中間鍵,就在右子數組中查找,否則中間鍵就是要找的元素。 @Test
數據結構與算法之二分查找
第一章 二分 找不到 問題解決 如果 但我 nbsp 第一個 com 問題:如果有一個有100個元素的已經排好序的數組,然後給你一個數,讓你判斷這個數組裏面是否有這個數,你該怎樣去做? 最簡單的方法就是從數組的第一個元素開始,逐一與所給的數比較,直到
數據結構與算法(四)-線性表之循環鏈表
log ddc 兩個 方向 http return close 單向 throw 前言:前面幾篇介紹了線性表的順序和鏈式存儲結構,其中鏈式存儲結構為單向鏈表(即一個方向的有限長度、不循環的鏈表),對於單鏈表,由於每個節點只存儲了向後的指針,到了尾部標識就停止了向後鏈的操作。
數據結構與算法之美專欄學習筆記-排序優化
str 原則 選擇排序 .com 實現一個函數 一個數 原因 通用 並排 選擇合適的排序算法 回顧 選擇排序算法的原則 1)線性排序時間復雜度很低但使用場景特殊,如果要寫一個通用排序函數,不能選擇線性排序。 2)為了兼顧任意規模數據的排序,一般會首選時間復雜度為O(nl
數據結構與算法之美專欄學習筆記-散列表(下)
檢查 速查 刪除 core 筆記 意思 前驅 表示 就是 散列表和鏈表組合使用 LRU緩存淘汰算法 借助散列表,我們可以把LRU緩存淘汰算法的時間復雜度降為O(1)。 一個緩沖cache系統主要包含以下操作 往緩存中添加一個數據; 從緩存中刪除一個數據; 在緩存中查找一個
數據結構與算法之美專欄學習筆記-哈希算法(上)
組裝 algorithm 數量 不同的 轉換 完全 負載 結構 快速 哈希算法的定義和原理 將任意長度的二進制串映射為固定長度的二進制串。 這個映射的規則就是哈希算法,而通過原始數據映射之後得到的二進制串就是哈希值。 設計一個優秀的哈希算法需要滿足: 從哈希值不能反向推導
數據結構與算法之美專欄學習筆記-二叉樹基礎(下)
binary 特性 child 數據大小 del delet 動態擴容 eve 怎麽 二叉查找樹 Binary Search Tree 二叉查找樹的定義 二叉查找樹又稱二叉搜索樹。其要求在二叉樹中的任意一個節點,其左子樹中的每個節點的值,都要小於這個節點的值,而右子樹的
數據結構與算法之美-堆的應用
並且 效率 先進先出 應該 成本 最短 特性 對比 查詢 堆的應用一:優先級隊列 優先級隊列首先應該是一個隊列。隊列最大的特性就是先進先出。但是在優先級隊列中,出隊順序不是先進先出,而是按照優先級來,優先級最高的,最先出隊。 用堆來實現優先級隊列是最直接、最高效的。這是因為
數據結構與算法之美-字符串匹配(上)
快速 ORC 如果 代碼實現 進制 匹配 情況下 暴力 是否 BF (Brute Force) 暴力/樸素匹配算法 主串和模式串 我們在字符串 A 中查找字符串 B,那字符串 A 就是主串,字符串 B 就是模式串。 我們把主串的長度記作 n,模式串的長度記作 m。因為我們是
數據結構與算法之有序數組(2)——in dart
ret sed next false cit () col 不能 class 本文比第一篇,采用了類實現。增加了運算符重載等功能。本來有序數組是不能修改某個位置的值的,因為這樣會打破數組的有序性;但為了演示,保留了修改的方法,但為此增加了排序。 1 import
數據結構與算法之排序(2)選擇排序 ——in dart
排序 冒泡 next 時間復雜度 交換 imp print gen 循環 選擇排序的算法復雜度與冒泡排序類似,其比較的時間復雜度仍然為O(N2),但減少了交換次數,交換的復雜度為O(N),相對冒泡排序提升很多。算法的核心思想是每次選出一個最小的,然後與本輪循環中的第一個
數據結構與算法之Stack(棧)——in dart
span on() art pre 一個 code overflow 數據結構 tostring 用dart 語言實現一個簡單的stack(棧)。 1 class Stack<E> { 2 final List<E> _stack; 3
python數據結構與算法之問題求解實例
算法設計 一個表 程序 nbsp ice 元素 因此 需要 測試 關於問題求解,書中有一個實際的案例。 上圖是一個交叉路口的模型,現在問題是,怎麽安排紅綠燈才可以保證相應的行駛路線互不交錯。 第一步,就是把問題弄清楚。 怎麽能讓每一條行駛路線不沖突呢? 其實,就
數據結構與算法之美——棧
數據結構 空間復雜度 空間 靈活 但是 時間 不能 並且 容易 如何理解棧? 我們平時放盤子的時候,都是從下往上一個一個放,取的時候是從上往下一個一個取,不能從中間抽出。後進者先出,這就是典型的“棧”結構。從棧的操作特性上來看,棧是一種&ldquo