一、介绍 1、常见的数据结构 「队列」、「栈」这两种数据结构既可以使⽤链表也可以使⽤数组实现。⽤数组实现,就要处理扩容缩容的问题;⽤链表实现,没有这个问题,但需要更多的内存空间存储节点指针。 「图」的两种表⽰⽅法,邻接表就是链表,邻接矩阵就是⼆维数组。邻接矩阵判断连通性迅速,并可以进⾏矩阵运算解决⼀些问题,但是如果图⽐较稀疏的话很耗费空间。邻接表⽐较节省空间,但是很多操作的效率上肯定⽐不过邻接矩阵。 「散列表」就是通过散列函数把键映射到⼀个⼤数组⾥。⽽且对于解决散列冲突的⽅法,拉链法需要链表特性,操作
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📷 死磕算法系列文章 干货 | 手撕十大经典排序算法 剑指offer | 认识面试 剑指offer | 面试题2:实现Singleton模式 剑指offer | 面试题3:二维数组的查找 剑指offer | 面试题4:替换空格 剑指offer | 面试题5:从尾到头打印链表 剑指offer | 面试题6:重建二叉树 剑指offer | 面试题7:用两个栈实现队列 剑指offer | 面试题8:旋转数组的最小数字 剑指offer | 面试题9:斐波那契数列 剑指offer | 面试题10:青蛙跳台阶问题 剑指
每天学习编程,让你离梦想更新一步,感谢不负每一份热爱编程的程序员,不论知识点多么奇葩,和我一起,让那一颗四处流荡的心定下来,一直走下去,加油,2021加油!欢迎关注加我vx:xiaoda0423,欢迎点赞、收藏和评论
PAT甲级的题目有关于树的题目,1053,1086,1090,1102,1106,1115,1119,1038,1110,1020,1043
在计算机程序设计中,图也是一种非常常见的数据结构,图论其实是一个非常大的话题,在数学上起源于哥尼斯堡七桥问题。
对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根。图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树。给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点。
在编程中,算法是解决问题的一系列步骤或指令的集合。对于程序员来说,掌握一些常用的算法是非常必要的。下面,我将用JavaScript(JS)语言来详细讲解几个常用的算法。
对于许多开发人员而言,编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多,常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关,这只会增加压力。
图是由一组节点和连接这些节点的边组成的数据结构。图可以用于表示现实世界中的各种关系和网络。
算法和数据结构是计算机科学中的核心概念,它们贯穿了软件开发的方方面面。在本文中,我们将深入探讨一些重要的算法和数据结构,包括排序、双指针、查找、分治、动态规划、递归、回溯、贪心、位运算、深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)以及图算法。通过理解这些概念和技巧,您将能够更好地解决各种计算问题,提高编程技能,并准备好面对编程挑战。
学习数据分析的朋友们都知道,算法是不可或缺的,或者说算法在一定程度上可以更好的量化的一个人的学习能力和水平。本文整理了经典的八大算法,相关的资料希望能帮助大家了解。
对很多开发者来说,编程工作的面试准备很容易让人焦虑。面试要涉及的东西实在太多,其中很多还往往与开发者的日常工作无关,只会额外增添压力。
在查找路径时,BFS能够快速找到最短路径,但是它的空间复杂度更高,而DFS也可以找到一条路径,但是不保证它就是最短路径。如果一定要查找最短路径,那么它就需要遍历所有节点。
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最近在撸vue 和react的源码,虽然晦涩难懂,但是却发现新大陆,发现了数据结构和算法在前端的重要性,比如在react中,发现react的fiber树,对应的实际上是一个叫链表的数据结构,我们es6中新出的Map的数据结构其实就是对应字典的数据结构而Set对应的就是集合的数据结构,他是一个无序且唯一的数据结构。而在vue 中也是大量的用到栈和队列的数据结构,于是,遍寻资料,学习一番,记录如下,如有错误,请大佬指点!
首先,我说将后序遍历结果进行反转就是拓扑排序的结果,有的读者说他看到的很多解法直接使用后序遍历,并没有进行反转,本文新增了对此的解释。
基本就需要做到这两大板块就可以完成我们的任务了。重要的是这个过程如何实现:这里我们用到两个常用方法:广度优先搜索 (BFS)和 深度优先搜索(DFS)。下面初步解释一下两种算法:
算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法(Divideandconquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。 算法步骤: 1. 从数列中挑出一个元素,称为「基准」(pivot),
算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要 Ο(n log n) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。
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出自博客园 原文地址:http://kb.cnblogs.com/page/210687/ 算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法(Divideandconquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(s
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
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快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。
上一篇文章我们简单介绍了一下什么是图,以及用JS来实现一个可以添加顶点和边的图。按照惯例,任何数据结构都不可或缺的一个point就是遍历。也就是获取到数据结构中的所有元素。那么图当然也不例外。这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现图的遍历。 首先,有两种算法可以对图进行遍历:广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)。图的遍历可以用来寻找特定的顶点,可以寻找两个顶点之间有哪些路径,检查图是否是联通的,也可以检查图是否含有环等等。 在开始代码之前,我们需要了解一下图遍历的思想,也就是说,
给定一个 n×m 的二维整数数组,用来表示一个迷宫,数组中只包含 0 或 1,其中 0 表示可以走的路,1 表示不可通过的墙壁。
上一篇文章我们简单介绍了一下什么是图,以及用JS来实现一个可以添加顶点和边的图。按照惯例,任何数据结构都不可或缺的一个point就是遍历。也就是获取到数据结构中的所有元素。那么图当然也不例外。这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现图的遍历。
话虽如此,我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法,可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。
高速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下。排序n个项目要Ο(nlogn)次比較。
面试锦囊系列一直有收到大家的反馈,包括后台内推成功的消息、朋友的同事从创业小公司成功跳到huawei等等,非常高兴小破号的这些整理分享能够真正地帮助到大家
最近社群很多的小伙伴们对算法进行了激烈的讨论与学习,今天老九君就给大家介绍一些编程语言里的基础算法,提高小伙伴们的算法知识及编程里对算法的运用。 我们一起来看看十大基础算法吧~ 算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。 事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使
在前面,我写过一篇Java的深浅拷贝,那是基于对象的拷贝,但放眼数据结构与算法中,你有考虑过怎么拷贝一个图吗?(无向图)
github地址,阅读原文可查看仓库代码: https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
蒜头君在玩一个很好玩的游戏,这个游戏一共有至多 个地图,其中地图 是起点,房间 是终点。有的地图是补给站,可以加 点体力,而有的地图里存在怪物,需要消耗 点体力,地图与地图之间存在一些单向通道链接。蒜头君从 号地图出发,有 点初始体力。每进入一个地图的时候,需要扣除或者增加相应的体力值。这个过程持续到走到终点,或者体力值归零就会 Game Over。不过,他可以经过同个地图任意次,且每次都需要接受该地图的体力值。
关于排序,其实还有很多,比如常见的希尔排序,桶排序,计数排序和基数排序,今天一口气把十大排序剩下的全部解决。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念,它描述了数据之间的组织方式和关系,以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有:数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
这里与DFS就有一定的区别了,他的运转方式就是横向走遍所有的节点,虽然都是从上到下,但是横向的BFS是横向挨个找,一般会使用队列来完成BFS操作。
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