算法和数据结构 著名计算机科学家N.Wirth教授提出一个公式: 算法+数据结构=程序 算法有五个重要特性 1.有穷性 2.确定性 3.可行性 4.输入 5.输出 要得到一个高效的算法，...在设计算法时，就要对算法的执行时间有一个客观的分析。...一般的，把算法中包含的简单操作的次数的多少称为算法的时间复杂度，它是一个算法运行的相对量度。...= temp; change = 1; } } } //最坏的情况n(n+1)/2 实际上，一般也没有必要精确的计算算法的时间复杂度
前言 本次文章包括算法、算法的特性、算法效率的度量、算法的计算。 ---- 算法定义 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列，每条指令表示一个或多个操作。...算法的特性 有穷性：一个算法必须总在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。算法必须是有穷的，而程序可以是无穷的。...T(n) 空间复杂度 算法的空间复杂度S(n)定义为该算法所耗费的存储空间，它是问题规模 n的函数，记为 S(n)=O(g(n)) 一个程序在执行时除需要存储空间来存放本身所用的指令、常数、变量和输入数据外...，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为实现计算所需信息的辅助空间。...若输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关，则只需要分析除输入和程序之外的额外空间。
数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程，本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。 ?...image 1.数据结构 数据结构是指数据的组织和操作方式。它试图找到提高数据访问效率的方法。在处理数据结构时，我们不仅关注一个数据，而且关注不同的数据集以及它们如何以有组织的方式相互关联。...它使用两个索引行和列来存储数据。 ? image 图：图包含一组节点和边。节点也称为顶点。边缘用于连接节点。节点用于存储和检索数据。 ? image 栈：栈是LIFO数据结构，其中只能访问顶层元素。...image 3.算法 算法是一种定义明确的过程，允许计算机解决问题。有很多算法。在这里，我列出了计算机科学中一些广泛使用的算法：排序，搜索，重复编程和动态编程。...image 更多 观看“数据结构和算法的风景”（YouTube）视频！
数据结构和算法 数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构。 ?...10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树； 10个算法：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。...时间复杂度和空间复杂度分析 数据结构和算法本身就是为了解决“快”和“省”的问题。让代码运行更快，更省储存空间。那首先我们就要先了解自己写的代码复杂度，这里就需要用到时间复杂度和空间复杂度分析。...3、乘法规则：嵌套代码的复杂度等于内外复杂度的乘积 T(n)代码执行时间，O(f(n))表示代码执行次数 T(n) = O(f(n)) 常用的复杂度级别 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...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，这列算法性能极差。包括，O(2^n)(指数阶)、O(n!)(阶乘阶) ?
哈希表 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。...} curEmp = curEmp.next; } return curEmp; } } 树 为什么需要树这种数据结构...顺序存储二叉树 基本说明 从数据存储来看，数组存储方式和树的存储方式可以相互转换，即数组可以转换成树，树也可以转换成数组....重要概念,举例说明 路径和路径长度：在一棵树中，从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路，称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。...赫夫曼编码 基本介绍 赫夫曼编码也翻译为 哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式, 属于一种程序算法 赫夫曼编码是赫哈夫曼树在电讯通信中的经典的应用之一。
（QNode* ptail）（下文称这两个指针为头指针和尾指针），且基本每个函数都要用到这两个变量，甚至一些函数还要修改这两个变量对应的值，那就不得不传二级指针了，这也就大大增加了代码的难度！...当队列只有一个节点时，删除后队尾和队头指针都应该指向空，但上述操作并不能达到此效果，所以要单独判断一下，将尾指针指向空。...队列相关题目 下面关于栈和队列的说法中错误的是（ A B ） A.队列和栈通常都使用链表实现 B.队列和栈都只能从两端插入、删除数据 C.队列和栈都不支持随机访问和随机插入 D.队列是“先入先出...”，栈是“先入后出” 这题主要考察对队列和栈的性质的区分，思路如下： A错误：栈是尾部插入和删除，一般使用顺序表实现，队列是头部删除尾部插入，一般使用链表实现 B错误：栈是后进先出，尾部插入和删除...；队列是先进先出，尾部插入头部删除 C正确：栈只能访问栈顶元素，不支持随机访问，队列也不支持 D正确：栈和队列的特性 关于队列还有一个知识点就是循环队列，因其结构复杂就单独拿出来讲。
0 目录 1 为什么要懂数据结构和算法 2 什么是数据结构和算法 3 什么是时间复杂度分析 4 什么是空间复杂度分析 5 总结 一般我们学习算法都是这样的经历: 是不是从学校开始，你就觉得数据结构难学...我觉得，无外乎就是大学里的那些基础课程，操作系统、计算机网络、编译原理等等，当然还有数据结构和算法。 1 为什么要懂数据结构和算法 想要通关大厂面试，千万别让数据结构和算法拖了后腿。...那我是不是就不用学数据结构和算法呢？当然不是，你别忘了，我们学任何知识都是为了“用”的，是为了解决实际工作问题的，学习数据结构和算法自然也不例外。 想作为业务开发工程师，一直写 CRUD的代码吗？...2 什么是数据结构和算法 从广义上讲，数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。 从狭义上讲，是指某些著名的数据结构和算法，比如队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。...5 总结 要想跨过数据结构这道门槛，必须要多想、多练、多实践以及多总结。 下面笔者会和大家一起学习数据结构和算法，谁说35岁的程序员就没有追求了呢？
# 数据结构和算法指南 # 1....为什么学习数据结构和算法 为了找到一份好工作：大厂面试喜欢考算法 更深入了解流行技术的设计思想：数据结构和算法是计算机基础学科，很多框架、中间、底层系统设的设计，都借鉴了其思想。...因此，掌握数据结构和算法，有利于更深入了解这些技术的设计思想。 提升个人的编程水平 不满足于做业务狗，拓展性能思考的视角 # 2. 如何学习数据结构和算法 数据结构就是指一组数据的存储结构。...算法就是操作数据的一组方法。 数据结构和算法是相辅相成的。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。 先要学会复杂度分析，才能识别数据结构和算法的利弊。...循序渐进 边学边练，适度刷题 学习并思考：学而不思则罔，思而不学则殆 知识需要沉淀，不要想试图一下子掌握所有 数据结构 算法
目录 数据结构 算法 查找算法 排序算法 数据结构 数组 结构特征：内存地址连续，大小固定 使用特点：查询快，插入慢 链表 结构特征：内存地址不连续，大小可变 使用特点：查询慢，插入快...B+树 结构特征：只在叶子节点存储数据，且叶子节点有序排列，通过链指针相连（只有叶子节点保存数据，其他节点都只保存索引，单次IO能加载更多节点） 使用用法：B树解决了磁盘IO问题，而B+树通过数据结构优化和区间访问加快了元素的查找效率...算法 查找算法 顺序查找 挨个遍历，时间复杂度为O(n) 二分查找 折半查找（前提：元素有序排列），时间复杂度为O(logn) 插值查找 二分查找的优化版，折半改为自适应 mid...中引入红黑树，时间复杂度为O(logn) 二叉查找树 时间复杂度为O(logn)，但在树不平衡的情况下可能为O(n) 平衡二叉树 时间复杂度为O(logn)，红黑树就是平衡二叉树的一种 排序算法...插入排序 直接插入排序和二分查找排序适合小规模且基本有序的数据 希尔排序适合大规模且无序的数据 直接插入排序 思想：第2个元素和第1个元素比，第3个元素和前两个元素比（遍历元素，在左侧合适的位置插入
相比于链表和顺序表，栈只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO（Last In First Out）的原则。...如果用双向链表实现：栈顶为链表的头和尾都可以，入栈和出栈时间复杂度都为O(1)，但双向链表结构较为复杂，一般不选用此结构 数组栈 数组栈的入栈和出栈的实现较为简单，且时间复杂度为O(1) 相较于链式栈...StackEmpty(ST* pst) { assert(pst); return pst->top == 0; } 栈的销毁： 栈的销毁本质上是释放先前realloc()开辟的数组，再将容量和栈顶置...，不过一般都使用顺序表，因为栈想当于是阉割版的顺序表，只用到了顺序表的尾插和尾删操作，顺序表的尾插和尾删不需要搬移元素,因此效率非常高O(1)，故一般都是使用顺序表实现； 栈结构中的top一般为要插入位置的下标...（即栈顶元素下一个位置），这是为了方便区分栈为空栈的情况，且后续函数更好实现； 栈只能在栈顶进行输入的插入和删除操作，不支持随机访问； 栈相关的题目 关于入栈和出栈顺序，如下： 若进栈序列为
Java数据结构和算法 数据结构 线性数据结构：常见的有一维数组，线性表，栈，队列，双队列，串。 非线性数据结构：常见的有：多维数组，集合，树，图，散列表(hash)....延申阅读 排序算法 查找算法 线性结构 数组 特点：我们都知道数组中的元素在内存中连续存储的，可以根据是下标快速访问元素，因此，查询速度很快，然而插入和删除时，需要对元素移动空间，比较慢。...数组使用场景：频繁查询，很少增加和删除的情况。...KMP算法： 这个算法一定要牢记，Java数据结构这本书里面针对字符串的查找匹配算法也只介绍了一种。关键点就是：在字符串比对的时候，主串的比较位置不需要回退的问题。...3：树 树形结构，作者觉得它是一种特殊的链形数据结构。最少有一个根节点组成，可以有多个子节点。树，显然是由递归算法组成。
数据结构和算法的关系 1) 数据 data 结构(structure)是一门研究组织数据方式的学科，有了编程语言也就有了数据结构.学好数据结构可以编写出更加漂亮,更加有效率的代码。...2) 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. 3) 程序 = 数据结构 + 算法 4) 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。...其它常见算法问题 1) 修路问题 => 最小生成树(加权值)【数据结构】+ 普利姆算法 2) 最短路径问题 => 图+弗洛伊德算法 3) 汉诺塔 => 分支算法 4) 八皇后问题 => 回溯法 线性结构和非线性结构...数据结构包括：线性结构和非线性结构。...线性结构 1) 线性结构作为最常用的数据结构，其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系 2) 线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构(数组)和链式存储结构(链表）。
数据结构和算法两个概念间的逻辑关系贯穿了整个程序世界，首先二者表现为不可分割的关系。没有数据间的有机关系，程序根本无法设计。 2、数据结构与算法关系：数据结构是底层，算法高层。数据结构为算法提供服务。...算法围绕数据结构操作。 3、解决问题（算法）需要选择正确的数据结构。例如：算法中经常需要对数据进行增加和删除用链表数据结构效率高，数组数据结构因为增加和删除需要移动数字每个元素所有效率低。...4、数据结构特点：每种数据结构都具有自己的特点。例如：队列：先进先出。栈：先进后出。等等 5、算法的特性：算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。...例如：树型数据结构：通过计算机语言中的数组（节点）和指针（指向父节点）来实现。 8、存储结构：逻辑数据结构的实现。存储结构通过计算机语言实现。...二、数据结构：分为逻辑数据结构和存储数据结构两种 （1）顺序存储方法（顺序存储结构） （2）链接存储方法（链式存储结构） 同一种逻辑结构可采用不同的存储方法（以上两种之一或组合），这主要考虑的是运算方便及算法的时空要求
引言： 前缀和算法就是一种常用的算法，用于快速计算数组或序列中某一区间的和。它在很多问题中都有广泛的应用，例如求解子数组的最大和、区间和等。本文将介绍前缀和算法的原理及其应用。...前缀和算法的作用： 前缀和算法可以将数组或序列中的每个位置的元素累加起来，得到一个前缀和数组。利用前缀和数组，我们可以在O(1)的时间复杂度内计算任意区间的和，从而提高计算效率。...总结 6.1 前缀和算法的优点 前缀和算法能够高效地计算数组或序列中某个区间的和，大大减少了重复计算的时间复杂度。 前缀和算法适用于需要频繁查询区间和或数组元素的更新和查询的场景。...前缀和算法可以通过差分运算来进一步优化，减少空间复杂度。 6.2 注意事项和适用范围 在使用前缀和算法时，需要注意边界情况和数组下标的处理，确保计算的正确性。...前缀和算法适用于静态数组，即数组元素在查询和更新操作之间不会发生改变的情况。 如果数组元素会发生频繁的更新操作，需要使用差分运算来处理，以避免重复计算前缀和。
什么是队列数据结构？ 队列被定义为两端开放的线性数据结构，并且操作按照先进先出（FIFO）顺序执行。 我们将队列定义为一个列表，其中对列表的所有添加都在一端进行，而对列表的所有删除都在另一端进行。...双端队列（Dequeue）：在双端队列中插入和删除操作，都可以从两端进行。 优先级队列：优先级队列是一种特殊的队列，其中的元素根据分配给它们的优先级进行访问。
一、常见排序算法 以下是一些常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。...每种排序算法的讲解以及附带C#和Java示例： 1.1 冒泡排序 (Bubble Sort) 讲解： 冒泡排序是一种简单的比较排序算法。...线性搜索适用于未排序的列表，二分搜索适用于已排序的列表，而哈希表查找适用于键值对的存储和检索。你可以根据你的需求选择适当的搜索算法。 三、总结 本文介绍了常见的排序算法和搜索算法。...排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序，它们分别用于按不同方式对数据进行排序。每个算法都伴随着C#和Java的示例代码。...搜索算法包括线性搜索、二分搜索和哈希表查找，用于在数据集中查找特定元素。这些算法有各自的优点和适用场景，可以根据需求选择合适的算法。
，可以参见博文简单易学的机器学习算法——K-近邻算法。...二、kd树 kd树是一种对kk维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构，且kd树是一种二叉树，表示对kk维空间的一个划分。...1、二叉排序树 在数据结构中，二叉排序树又称二叉查找树或者二叉搜索树。...对于二叉排序树的更多内容，可以参见数据结构和算法——二叉排序树。...最近邻算法的实现:k-d tree 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法 《统计机器学习》
请注意，偶数组和奇数组内部的相对顺序应该与输入时保持一致。 你必须在 O(1) 的额外空间复杂度和 O(n) 的时间复杂度下解决这个问题。...输出: [2,3,6,7,1,5,4] 提示: n == 链表中的节点数 0 <= n <= 104 -106 <= Node.val <= 106 二、题解 2.1 方法一：分离节点后合并 思路与算法...因此可以将奇数节点和偶数节点分离成奇数链表和偶数链表，然后将偶数链表连接在奇数链表之后，合并后的链表即为结果链表。...维护两个指针 odd 和 even 分别指向奇数节点和偶数节点，初始时 odd = head，even = evenHead。...通过迭代的方式将奇数节点和偶数节点分离成两个链表，每一步首先更新奇数节点，然后更新偶数节点。
给你一个整数数组 flowerbed 表示花坛，由若干 0 和 1 组成，其中 0 表示没种植花，1 表示种植了花。另有一个数 n ，能否在不打破种植规则的情况下种入 n 朵花？...2.2 贪心算法一般思路 贪心算法的思路是：从问题的某一个初始解出发，然后通过一系列的贪心选择，每一步都做出在当前看来最好的选择，从而希望导致结果是整体最优的算法。...这个算法并不会从整体最优上加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。 具体来说，贪心算法的步骤如下： 建立数学模型来描述问题。 把求解的问题分成若干个子问题。...贪心算法的关键在于贪心选择性质和制定贪心策略，其中贪心选择性质是指问题的最优解可以通过一系列局部最优的选择达到，且每一步的选择依赖于以前作出的选择，但不依赖于后面要作出的选择。...需要注意的是，贪心算法并不总是能够得到全局最优解，因为它每一步都只考虑当前的最优选择，而忽略了全局的情况。因此，贪心算法适用于那些具有最优子结构性质和贪心选择性质的问题。
动态规划算法 动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获取最优解的处理算法 动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题...贪心算法 贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法 贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解...String toString() { return "EData [= " + weight + "]"; } } 克鲁斯卡尔算法和普利姆算法的区别...和Dijkstra算法一样，弗洛伊德(Floyd)算法也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。...} } } } } } } 弗洛伊德算法和迪杰斯特拉算法不同之处
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