只要你打开电脑,就会涉及到查找技术。如炒股软件中查股票信息、硬盘文件中找照片、在光盘中搜DVD,甚至玩游戏时在内存中查找攻击力、魅力值等数据修改用来作弊等,都要涉及到查找。当然,在互联网上查找信息就更加是家常便饭。查找是计算机应用中最常用的操作之一,也是许多程序中最耗时的一部分,查找方法的优劣对于系统的运行效率影响极大。因此,本篇讨论一些查找方法。
《菜鸟也能“种”好二叉树!》一文中提到了:为了方便查找,需要进行分层分类整理。而满足这种目标的数据结构之一就是树。
对于二分查找存在一定的优 & 缺点,所以衍生出2种二分查找的变式方法:插值查找 & 斐波那契查找。具体如下:
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第6篇《二叉树查找》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想
那女孩看着诧异且表情僵硬的我,满意而又意味深长的笑笑:原来你这个男程序员也不会,看来我还得靠自己研究了。
要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
需和指定key进行比较的关键字的个数的期望值,称为查找算法在查找成功时的平均查找长度。
跳表由William Pugh 1989年发明。他在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中详细介绍了跳表的数据结构和插入删除等操作。论文是这么介绍跳表的:
我们通过两组添加元素,三组删除元素,一组查找元素的操作来理解二叉查找树的属性性质。
在上一篇《无死角“盘”它!二分查找树》中提到了:平衡二叉树的目的就是使得平均查找长度最短。那么这里就引出两个问题:
对于大部分人,数据结构一直是一个短板,当然我也是,不是学不会,而是容易忘,就拿最简单的排序来说吧,当时学习的时候明明已经弄得很清楚了,过了一段时间不用又忘记了,还要重新再看一遍,不知道有多少小伙伴和我有一样的烦恼。今天让我们用用动图的方式学习一下数据结构中的递归和二分查找吧,这种讲解方式非常生动,而且非常容易记住和理解。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第7篇《平衡查找树概述》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础:优先队列 二分查找 二叉树查找 在上面一篇分享中我们了解了二叉查找树,他有着 最多2 节点,在这个基础上我们去了解下二三数和红黑树。 在二叉查找树上基础上,噩梦改如何去优化来解决其查找成本较高的这个问题呢?(二叉查找树的查找平均速率 1.39LgN 二分查找平均速率在 LgN)。于是就想到能
数据结构的确很枯燥,尤其是初学时候,不知道到底有啥用。不过随着编码年限的增长,我们越会发现它真的很有用,巧妙的数据结构是算法高效实现的助推剂。
本文将告诉你学习Java的一些步骤,学习过程中可能遇到的问题,及学习路线。希望能够对你的学习有所帮助。
第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。
题意 给出一个所有元素以升序排序的单链表,将它转换成一棵高度平衡的二分查找树 样例 2 1->2->3 => / \ 1 3 3 1->2->3->4->5->6 => / \ 1 5 / \ / \ # 2 4 6 思路 本题要求是高度平衡的二叉树,那
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。
首先保证这一篇分析查找算法的文章,气质与大部分搜索引擎搜索到的文章不同,主要体现在代码上面,会更加高级,会结合到很多之前研究过的内容,例如设计模式,泛型等。这也与我的上一篇面向程序员编程——精研排序算法不尽相同。 关键字:二分查找树,红黑树,散列表,哈希,索引,泛型,API设计,日志设计,测试设计,重构 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算。 当今世纪,IT界最重要的词就是“数据!数据!数据!”,高效检索这些信息的能力是处理他们的重要前提。数据结
为了便于描述,文中涉及到的代码部分都是用Java语言编写的,其实Java本身对常见的几种数据结构,线性表、栈、队列等都提供了较好的实现,就是我们经常用到的Java集合框架,有需要的可以阅读这篇文章。Java – 集合框架完全解析
在优化慢接口的时候,遇到一个问题,在通过索引查询数据库表的时候根据时间区间去扫描表的时候,开始时间时表扫描的其实位置吗?或者说根据时间日期B+索引能一次性定位到具体的时间位置吗?是的不能。那为什么不能呢? 接下来我们来看看b+树索引的底层数据结构。
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 栈 结构特征:顺序栈(基于数组实现,继承数组特征),链式栈(基于链表实现,继承链表特征) 使用特点:先进后出,后进先出 队列 结构特征:顺序队列(基于数组实现,继承数组特征),链式队列(基于链表实现,继承链表特征) 使用特点:先进先出,后进后出 树 结构特征:每个节点有0个或多个子
1、排序树——特点:所有结点“左小右大 2、平衡树——特点:所有结点左右子树深度差≤1 3、红黑树——特点:除了具备二叉查找树的特性外还有5个特性以致保持自平衡。 4、字典树——由字符串构成的二叉排序树 5、判定树——特点:分支查找树(例如12个球如何只称3次便分出轻重) 6、带权树——特点:路径带权值(例如长度) 7、最优树——是带权路径长度最短的树,又称 Huffman树,用途之一是通信中的压缩编码。
前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点。
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顺序查找的基本思想:从表的一端开始,顺序扫描线性表,依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较,若当前扫描到的结点关键字与 K相等,则查找成功;若扫描结束后,仍未找到关键字等于 K的结点,则查找失败。
b)降低子线程优先级,使用Thread或者HandlerThread时,调用Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND)设置优先级,否则仍然会降低程序响应,因为默认Thread的优先级和主线程相同
4 TreeMap 上一篇,介绍了集合框架中的HashMap对象,主要讲述了HashMap的底层实现和基本操作。本篇,让我们继续来学习Map集合,今天的主角是TreeMap。 相比于HashMap来说,TreeMap理解起来更为复杂,你做好准备了吗? 4.1 TreeMap 在Map集合框架中,除了HashMap以外,TreeMap也是我们工作中常用到的集合对象之一。 与HashMap相比,TreeMap是一个能比较元素大小的Map集合,会对传入的key进行了大小排序。其中,可以使用元素的自然顺序,也可以使
上一篇文中,通过二分查找,我们实现了对数级别的查找方案,但因为使用了数组这一数据结构,插入时需要移动大量的元素,导致插入动作任然很慢。为了减少移动的元素,我们这次使用链表,为了保持二分查找的效率,我们将二者结合起来——二叉查找树。
3 月 12 号,是全国的重大节日:植树节。记得小时候就跟随老师一起植过树。现在参加工作了,虽然没有植过树,但是学到过很多树的结构,比如二叉树、B+ 树,红黑树。每次面试必问,恰逢植树节,本来是想讲解 B 树,但发现必须要理解了二叉树之后才能更好地讲解 B 树,所以先给大家讲下二叉树是什么,后面文章再更新 B 树。
数据结构在Java的语言体系中按逻辑结构可以分为两大类:线性数据结构和非线性数据结构。
上一篇:基于无序链表的的查找 参照数据结构--符号表API实现。 有序数组实现有序的符号表,使用一对平行的数组,一个保存键,一个保存值。键和值分别保存在两个数组的相同下标下,例如一个键值对,键保存在key[3]中,值就保存在val[3]中。这样,当我们查找时,找到键在key中的位置,就可以用下标去val[]数组中取到相应的值。而且,我们让Comparable类型的键有序,这样就可以用二分查找快速地在key数组中查找相应的键。 核心方法是rank()方法,它返回表中小于给定键的数量。只要给定的键在数组中,ra
在Java里面常用的util有:String [],int [],ArrayList,Vector,CopyOnWriteArrayList等。及可以同过一维数组[]自己实现不同逻辑结构的Util类。而ArrayList封装了一些[]的基本操作方法。ArrayList和Vector的区别是:Vector是线程安全的,方法同步。CopyOnWriteArrayList也是线程安全的但效率要比Vector高很多。
msdn叙述: The SortedDictionary<TKey, TValue> generic class is a binary search tree with O(log n) retrieval, where n is the number of elements in the dictionary. In this, it is similar to the SortedList<TKey, TValue> generic class. The two classes have similar object models, and both have O(log n) retrieval. Where the two classes differ is in memory use and speed of insertion and removal:
在JDK8之前其实就已经有红黑树的应用,比如TreeMap的底层就是用了红黑树的数据结构。本文主要是为了讲解JDK8中HashMap底层数据结构的铺垫。
大家都知道,排序算法是计算机学科最基础的知识之一,常见的排序算法有冒泡、快排等。这里讨论的文本排序不是一个排序算法,而是作为某个排序算法的底层依赖,常常在多语言环境下需要考虑,比如说中文的排序,日文的排序。
在学习算法的过程中,我们除了要了解某个算法的基本原理、实现方式,更重要的一个环节是利用big-O理论来分析算法的复杂度。在时间复杂度和空间复杂度之间,我们又会更注重时间复杂度。 时间复杂度按优劣排差不多集中在: O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n2), O(nk), O(2n) 到目前位置,似乎我学到的算法中,时间复杂度是O(log n),好像就数二分查找法,其他的诸如排序算法都是 O(n log n)或者O(n2)。但是也正是因为有二分的 O(log n), 才让很
SELECT name from person_info_large order by name desc;
二分查找是一个非常简单而实用的算法,其算法基本思想是在一个有序数组中查找某个元素时,通过对比数组中间位置元素与目标元素来淘汰数组中一半的元素,达到高效查找元素的算法目标。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第8篇《平衡查找树概述》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础:优先队列 二分查找 二叉树查找 平衡查找树概述 我们在上一节写了平衡树的一些理念和具体的实现名(算法基础7:平衡查找树概述),为了解决其查找成本较高的这个问题,我们采取了扩大节点来减少层级的方式来达到这个目标。根据这个理念,我们找到了平衡查找树树。 一、 下面我们来一起聊一聊平衡树的具体实现红黑
记得在大一懵懵懂懂的时候就接触了红黑树的算法。但由于当时内功尚浅,无法将其内化,只是觉得它很神奇,是个好算法,设计它的人很牛!现今重拾起这个算法,不得不再次被它的精妙所折服!编写本文,是希望以鄙人的理解将红黑树算法的精髓向博客园的园友陈述一番,也希望对其有独特见解的朋友能不吝赐教。准备好了的话,我们就开始吧~
You can assume there is no duplicate values in this tree + node.
3 月 12 号,是全国的重大节日:植树节,记得小时候就跟随老师一起植过树。现在参加工作了,虽然没有植过树,但是学到过很多树的结构,比如二叉树、B+ 树,红黑树。每次面试必问,恰逢植树节,这里给大家做个二叉树的总结,也方便自己复习。
上篇文章我们介绍了什么是索引和索引的类型,明白了索引其实也是通过特定的数据结构来存储的数据,作用是用来提升我们查询和更新数据的效率的,本文我们就来推演下索引的存储模型
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构,通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景,对范围查找就失效了。
N3/6-N2/2+N/3 ~ N3/6。使用 ~f(N) 来表示所有随着 N 的增大除以 f(N) 的结果趋近于 1 的函数。
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