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Qz学算法-数据结构篇(引入)

一.引入1.经典算法面试题字符串匹配问题 1)有一个字符串 str1 = "世界你好你好Java你好Java 你好数据结构菜鸟",和一个子串 str2 = "你好Java" 2)现在要判断str1是否含有暴力匹配KMP算法<<部分匹配表>>汉诺塔分治算法八皇后回溯问题马踏棋盘图的深度优化遍历算法(DFS)+贪心算法优化2.数据结构和算法的重要性算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算时，依然保持高速计算一般来讲程序会使用了内存计算框架目前程序员面试的门槛越来越高，很多一线IT公司，都会有数据结构和算法面试题(负责的告诉你，肯定有的)如果你不想永远都是代码工人，那就花时间来研究下数据结构和算法二.数据结构和算法的介绍1.数据结构和算法的关系数据要学习好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题，用程序去实现解决程序=数据结构+算法数据结构是算法的基础，换言之，想要学好算法，需要把数据结构学到位。所以说,要想算法好,学好数据结构是很有必要的,这要求我们要多想,多思考,在下面的基本结构中会有博主的个人思考,如果有小伙伴看了觉得有所启发,还请来个三连

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前端学数据结构与算法（一）：不会复杂度分析，算法等于白学

前言兜兜转转了这么久，数据结构与算法始终是逃不过命题。曾几何时，前端学习数据结构与算法，想必会被认为不务正业，但现今想必大家已有耳闻与经历，面试遇到链表、树、爬楼梯、三数之和等题目已经屡见不鲜。想进靠谱大厂算法与数据结构应该不止是提上日程那么简单，可能现在已经是迫在眉睫。这次决定再写一个系列也只是作为我这段时间的学习报告，也不绝对不会再像我之前的vue原理解析那般断更了，欢迎大家监督~ 学数据结构与算法的最好时机是十年前，其次就是现在。什么是数据结构与算法？同样数据结构与算法是相互依存的，数据结构为什么这么存，就是为了让算法能更快的计算。所以首先需要了解每种数据结构的特性，算法的设计很多时候都需要基于当前业务最合适的数据结构。最后就是复杂应用对数据结构和算法的应用，个人学习中所知的，如九宫格输入法的拼音匹配、编辑器里括号的匹配、浏览器历史记录前进和后退的实现、vue组件keep-alive的LRU缓存策略等，这些都需要对数据结构与算法有了解才行

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Qz学算法-数据结构篇(稀疏数组、队列)

数据结构包括：线性结构和非线性结构。所以博主会通过这两个角度来对线性结构和非线性结构进行梳理归纳。1.稀疏(sparse array)数组需求引入编写的五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能。是没有任何问题的,这代表了队头和队尾处于空的状态,后续只要有第一个元素加入那么这rear这个变量都会变为0,后续有数据加入就会自增1,出一个数据front就会自增11.2数组模拟队列队列本身是有序列表，若使用数组的结构来存储队列的数据

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小朋友学数据结构-10大排序算法（2）：直接插入排序

四、稳定性以{5，2，2，1}为例，首先是第一个2，插到5的前面，第二个2根据直接插入排序的算法只会插到第一个2和5之间，不会插到第一个2之前。所以直接插入排序法是一种稳定的排序算法。

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【数据结构】七大排序算法

算法的复杂性。按照算法的复杂度分类简单算法：冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序。复杂排序：希尔排序、堆排序、归并排序、快速排序。冒泡排序算法因为在冒泡排序中要用到顺序表结构和数组两元素的交换，先把这些写成函数 ? 它的思路就是让每一个关键字，都和它后面的每一个关键字比较，如果大则交换，这样第一位置的关键字在第一次循环后一定变成最小值。并且它把当前元素大的记录都往后移动，用以腾出“自己”该插入的位置。当n-1趟插入完成后该记录就是有序序列。 ? 代码说明直接插入排序的时间复杂度为O(n^2)。

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算法 | 数据结构常见的八大排序算法

01 前言八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。常见的八大排序算法，他们之间关系如下： ? 排序算法.png 他们的性能比较： ? 性能比较.png 下面，利用Python分别将他们进行实现。直接插入排序算法思想： ? 3．i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。，该算法是采用分治法的一个典型的应用。参考资料数据结构可视化：visualgo（http://zh.visualgo.net/en）希尔排序介绍：希尔排序（http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4303279

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【从0到1学算法】大O表示法

一般我们在选择算法时，都是想要选择效率最高的算法。那算法的效率，用什么表示？没错!就是用大O表示法。 PS: 大O表示法中，log即为log2，后面不再说明。使用简单查找时,最多需要猜测次数与列表长度相同,这被称为线性时间，大O表示法为O(n)。二分查找则不同,最多需要猜测次数为logn（n为列表长度），这被称为对数时间（log时间），大O表示法为O(logn)。基本概念大O表示法指出了算法的速度有多快。可能你会好奇，它的单位是多少？很显然，我们只要知道算法的增速，便能知道它在n个元素中运行的运行时间了，大O表示法就是用来表示算法增速的。专业描述:大O表示法表示操作数的增速，指出了算法运行时间的增速。比如旅行者问题大O表示法的不同维度时间复杂度上述的大O表示法都是用来表示时间复杂度，而且通常指的是最坏情况下的时间复杂度。

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「数据结构与算法Javascript描述」十大排序算法

「数据结构与算法Javascript描述」十大排序算法所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。本文将为大家介绍十大经典的排序算法。 1. 冒泡排序我们先来了解一下「冒泡排序」算法，它是最慢的排序算法之一，但也是一种最容易实现的排序算法。选择排序同样也是一个复杂度为O(n2)的算法。和冒泡排序一样，它包含有嵌套的两个循环，这导致了二次方的复杂度。然而，接下来要学的插入排序比选择排序性能要好。 3. 堆排序「堆排序」（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。将堆顶元素9和末尾元素4进行交换 img 重新调整结构，使其继续满足堆定义 img 再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换，得到第二大元素8.

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看图学算法（二）数据结构基本概念篇

一般算法教程的知识，要么有些碎片化，要么有点枯燥无味，而这篇文章尝试用思维导图的方法总结了算法的最基本的概念。以后也会更新有关数据结构和常见算法的其它知识点。过了一个星期，笔者花了整整几天时间学习的整理，下面是第二篇即数据结构基本概念篇。很辛苦，希望会对大家有一点帮助。另外，本文系列第一篇在这里：看图学算法（一）算法基本概念篇。 ?

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数据结构与算法－十大排序算法（动画演示）

排序算法复杂度 ? 插入排序（Insertion Sort） 1. 算法描述 (1). 从第2个元素开始，依次取出下一元素Key； (2). 算法描述 (1). 比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换它们两个； (2). 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对； (3). 算法描述 (1). 从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot）； (2). 重新排序数列，把所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。 // 右指针 int j = high; // 选择第一个元素作为基准 int privot = arr[low]; // 以privot为基准，按左小右大依次进行交换 while((arr[i]<=privot) && i<j){ ++i; }; // 左边找到比基准大的元素

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《数据结构》八大排序算法必读！

1.2 希尔排序希尔排序(Shell’s Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”(Diminishing Increment Sort),是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。 cur还没遇到比key大的数据之前，prev紧跟着cur，cur遇到比key大的值以后，prev和cur之间间隔着一段比key大的数据。 “栈”模拟（这个“栈”是数据结构中的“栈”，不是系统内部那个“栈”，一般用到栈难度都是略大的）这里的快排改非递归用的就是“栈”模拟。 “栈”模拟（这个“栈”是数据结构中的“栈”，不是系统内部那个“栈”，一般用到栈难度都是略大的）这里归并排序非递归实现就是采用“循环”。 6.3 八大排序时间/空间复杂度一览 ----

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前端学数据结构与算法（十三）：01执行的艺术 - 回溯算法(上)

前言在最初尝试学习算法时，对两个算法留下了深刻的印象，一个是动态规划，另一个就是回溯算法。如果说算法思想的艺术，那归于动态规划；但如果说用计算机执行机制解决问题的艺术，那非回溯算法莫属了，也由衷的赞叹，原来计算机还能这么执行。什么是回溯算法？它能解决什么问题？回溯算法是建立在递归之上，虽说第四章已经详细说明了递归的执行机制，但例子都是简单的单递归形式。所以本章首先复习下递归，之后层层递进，最后直至解决回溯的代表问题N皇后，逐步彻底搞懂回溯算法。回溯恰恰就是能把每种可能性都尝试的算法，这是一种暴力搜索算法，它可以对问题每个不同的分支进行尝试，不要说人生的十字路口，就是米字路口我也把每种结果给你整明白。回溯算法能解决什么问题？最后回溯算法的复杂度我们还没有分析，这里简单的说明下。其实从之前的题目不难发现，回溯算法的复杂度非常高。

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前端学数据结构与算法（十四）：01执行的艺术 - 回溯算法(下)

这题主要考察的是回溯中的剪枝问题，算法能优化到哪。递归终止条件不仅仅是前面两条，其实还有一条：需要截取的字符长度必须在4到12位之间，不然分割不出合法的IP。 return checkerboard; }; \_helper(0, []); // 从第0行开始放置 return res; }; 最后通过这两章的学习不难发现，回溯算法能解决的问题类型还挺多

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【趣学算法】Day2-数据结构入门篇

14天阅读挑战赛努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！ ---- 上一篇我们提到为什么要学算法？【趣学算法】Day1-为什么要学算法？ _跟着飞哥学编程的博客-CSDN博客数据结构 + 算法 = 程序从上面的公式中，可以看到，数据结构和算法是相辅相成的，二者密不可分。接下来，我就带大家了解一下什么是数据结构？目录 1、概念 1.1、数据 1.2、数据元素 1.3、数据项 1.4、数据对象 1.5、数据结构 2、数据结构的存在意义 3、数据结构的三要素 3.1、逻辑结构 3.1.1、集合 3.1.2、线性结构 1.5、数据结构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。数据结构：是带“结构”的数据元素的集合，结构指数据元素之间存在的关系。另外数据结构它跟什么编程语言是没有关系的，数据结构是一种抽象的组织数据元素的方式。 3、数据结构的三要素数据结构包含：逻辑结构、存储结构（物理结构）和运算三个要素。

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Python数据结构与算法实现八大经典排序算法

，本文总结了八大经典排序算法的 Python 实现。排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。算法原理：比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。算法原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。重复第二步，直到所有元素均排序完毕。 s)) # 结果如下： # [2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50] 八、堆排序堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法

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跟Google大佬一起学数据结构与算法

加我好友的人估计已经知道，我在朋友圈分享过两次极客时间的课程，一次是趣谈网络，看完后觉得不错，这次有位Google大佬给大家出了一个系列的数据结构与算法的图文音频教程。这让我想起了当初学数据结构与算法的痛苦，市面上的有关此类的书籍和网上的资料可以说大多比较苦涩难懂，这也是我之前写了一系列排序算法的原因（老读者可能印象比较深）。

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数据结构常见的八大排序算法

前言八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。常见的八大排序算法，他们之间关系如下： ? 他们的性能比较： ? 希尔排序算法思想： ? 快速排序算法思想： ? 3.i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。 4.再重复执行2，3二步，直到i==j，将基准数填入a[i]中代码实现： ? 归并排序算法思想： ? 来源：36大数据

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前端学数据结构与算法（十二）：有趣的算法 - 多指针与滑动窗口

前言如果说如何用算法高效有趣的解决某些问题，那多指针和滑动算法绝对是算其中的佼佼者。这也是笔者最初接触算法时觉得最有意思的一点，因为解决的问题是熟悉的，但配方却完全不同，本章我们从一个简单的交集问题出发，一步步的认识到多指针及滑动窗口解决某些问题时的巧妙与高效，本章主要以解LeetCode 我们可以设置头尾两个指针，每一次将它们的和与目标进行比较，如果比目标值大，尾指针向中间移动，减少它们相加的和；反之它们的和如果比目标值小则把头指针向中间移动，增加它们相加的和。因为如果数值大的指针向中间移动，小的那个值的指针并不会变，而它们之间的距离会缩短，乘积也会变小。想起笔者之前在遇到算法题目之前要么暴力求解，或者就是使用各种遍历api鼓捣一番，当时觉得代码量少还挺好。不过在深入理解了算法之后才明白，代码少不代表效率高，解题的逻辑思维能力才是最重要的。

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小朋友学十大排序算法（1）：冒泡排序

一、基本原理（由小到大）将相邻两个数比较，将大的调到后头。如果有n个数，则要进行n-1趟比较。在第1趟中要进行n-1次两两比较，在第j趟比较中要进行n-j次两两比较。 ? for(int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", a[i]); } printf("\n"); } // 冒泡排序算法排序过程为： 5，2，2，1 2，5，2，1 2，2，5，1 2，2，1，5 2，2，1，5 2，1，2，5 1，2，2，5 从整个过程可以看出，两个2的相对一直都保持不变，所以，冒泡排序是稳定的排序算法后面的课程中，会接触到不稳定的排序算法。

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小白学排序 | 十大经典排序算法（动图）

它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。具体算法描述如下：从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。堆排序（重点） python中sort排序的方法就是堆排序堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。【算法描述】这个比较复杂。先看动图然后慢慢细说。【动图演示】 ? 现在得到的最大堆的存储结构如下： ? 接着，最后一步，堆排序，进行（n-1）次循环。 ? 这个迭代持续直至最后一个元素即完成堆排序步骤。

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