数据结构与算法

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在这之前已经写了数组、链表、二叉树、栈、队列等数据结构，本篇一起探究一个新的数据结构：图（Graphs ）。在二叉树里面有着节点（node）的概念，每个节点里面包含左、右两个子节点指针；比对于图来说同样有着节点（node），在图里也称为顶点（vertex），顶点之间的关联不在局限于2个（左、右），一个顶点可以与任意（0-n个）个顶点进行链接，这称之为边（edge）。  一般会把一个图里面顶点的集合记作 V ，图里面边的集合记作 E，图也就用 G(V,E) 来表示。

数据结构与算法 | 图（Graph）

上一篇文末已经提到了记忆化搜索是动态规划（Dynamic Programming）的一种形式，是一种自顶向下（Top-Down）的思考方式，通常采用递归的编码形式；既然动态规划有自顶向下（Top-Down）的递归形式，自然想到对应的另外一种思考方式自底向上（ Bottom-Up ），也就是本篇要写的内容。

数据结构与算法 | 动态规划算法（Dynamic Programming）

在本系列的文章中已经写了二叉树(Binary Tree)、深搜（DFS）与广搜（BFS）、哈希表（Hash Table）等等，计划接下来要写的是动态规划（Dynamic Programming，DP），它算得上是最灵活的一种算法。回忆笔者学习动态规划的时候，最开始接触的是经典的 “01背包” 问题；不过现在想起来，以“01背包问题”作为初次接触的动态规划算法的问题并不友好；花费了不少时间才慢慢感悟到动态规划算法的核心思想。

数据结构与算法 | 记忆化搜索（Memorize Search）

在二分搜索中提到了在有序集合中查询某个特定元素的时候，通过折半的方式进行搜索是一种很高效的算法。那能否根据特征直接定位元素，而非折半去查找？哈希表（Hash Table），也称为散列表，就是一种数据结构，用于实现键-值对的映射关系。它通过将键映射到特定的值（哈希值）来实现快速的数据检索。

数据结构与算法 | 哈希表（Hash Table）

文承上篇，搜索算法中除了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），二分搜索（Binary Search）也是最基础搜索算法之一。

数据结构与算法 | 二分搜索（Binary Search）

在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： 在解空间中搜索满足特定条件的解，这其实就是搜索算法（Search）的一种描述。当然也有其他描述，比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”，又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据，以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。

数据结构与算法 | 深搜（DFS）与广搜（BFS）

二叉树（Binary Tree）是一种树形数据结构，由节点构成，每个节点最多有两个子节点：一个左子节点和一个右子节点。

数据结构与算法 | 二叉树(Binary Tree)

链表（Linked List）是一种线性数据结构，它由一系列节点（Node）组成，每个节点包含两部分：数据和指向下（上）一个节点的引用（或指针）。链表中的节点按照线性顺序连接在一起（相邻节点不需要存储在连续内存位置），不像数组一样存储在连续的内存位置。链表通常由头节点（Head）来表示整个链表，而尾节点的下一个节点指向null，表示链表的结束。

数据结构与算法 | 链表（Linked List）

数组（Array）应该是最基础的数据结构之一，它由相同类型的元素组成的集合，并按照一定的顺序存储在内存中。每个元素都有一个唯一的索引，可以用于访问该元素。

数据结构与算法 | 数组(Array)

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