对于逻辑结构来说,我们也是从最简单的开始。堆栈、队列,这两个词对于大部分人都不会陌生,但是,堆和栈其实是两个东西。在面试的时候千万不要被面试官绕晕了。堆是一种树结构,或者说是完全二叉树的结构。而今天,我们主要讲的就是这个栈的应用。
一说到数据结构与算法,大家都会避之不及。这本来是一门专业基础课,但是大部分人都并没有学好,更不用说我这种半路出家的码农了。说实话,还是很羡慕科班出身的程序员,因为你们在日常工作或者面试中,只需要复习一下就好了,而我则是完全的从头开始学。不过,还好一切都不晚,在这里,我们就用 PHP 作为示例代码,来和大家一起真正的从头学一遍恐怖的数据结构与算法。
树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因 为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的
PHP数据结构(二)——链式结构线性表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 线性表分为顺序结构和链式结构,链式结构里每一个数据单元除了有数据之外,还有一个空间指向下一个数据的位置(双向链表里面还有一个指向前一个单元的位置)。 链式结构根据其方向性分为单向链表和双向链表,根据其循环性分为普通链表和循环链表。 单向链表:每个数据单元有数据和指向后继数据单元的位置。 双向链表:每个数据单元有数据和指向前驱以及后继单元的位置。 循环链表:链表的最后一个数据指向链表的第一个数据。 普通链表:链表的最后一个数据指向空
第1题: PHP执行的时候有如下执行过程:Scanning(Lexing) - Compilation - Execution - Parsing,其含义分别为: A、将PHP代码转换为语言片段(Tokens)、将Tokens转换成简单而有意义的表达式、顺次执行Opcodes、将表达式编译成Opocdes B、将PHP代码转换为语言片段(Tokens)、将表达式编译成Opocdes、顺次执行Opcodes、将Tokens转换成简单而有意义的表达式 C、将PHP代码转换为语言片段(Tokens)、将To
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PHP数据结构(六)——树与二叉树之概念及存储结构 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、树的含义 1、树为非线性结构,是n(n>=0)个节点的有限集,非空树有一个根节点,n>1时有m(m>0)个互不相交的子树。 2、树的节点包含一个数据元素及若干指向其他节点的分支,节点拥有子树的数目称为树的度,度为0的节点称为叶子或终端节点,度不为0的节点称为非终端节点或分支节点。树的度为各节点度的最大值。 3、节点的子树称为节点的孩子,节点称为孩子的双亲,同一个双亲的节点称为兄弟,节点的祖先为从根到该节点所经分支上的
树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。
树是一种非线性的数据结构,它是由n(n >= 0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,叶朝下。
使用这种数据结构去存储树事实上存在一点的问题,只有在知道树的度的情况下使用这种结构才比较合理,另外也不是每个节点的度都是一样的,容易造成空间的浪费。
学习完索引管理相关的内容之后,我们就进入到了搜索技巧相关的学习了。其实对应在 XS 中,就是 SDK 中的 XSSearch 对象的相关学习和使用。同样的,在这一部分,我们也会普及很多搜索相关的知识。
类似$db- where("id=1")- limit("5")- order("id desc"),链式操作的实现方式
PHP数据结构(二十六)——基数排序实现36进制数排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 插入排序、选择排序、快速排序等,都是通过关键字之间的比较和移动进行的。基数排序完全不同,其是借助多个关键字排序的思想对单逻辑关键字进行排序的方法。 所谓多关键字,可以理解为带权值的关键字。例如: 现有序列{a0,a1,a2,a3,b0,b1,b2,b3},假设a<b,数字按数字正常的大小。现要求对这个序列进行排序,但是要求数字的优先级更高,即a0<b0<a1<b1。则这种排序可以认为是多关键字的排序
在逻辑结构中,我们已经学习了一个非常经典的结构类型:栈。今天,我们就来学习另外一个也是非常经典的逻辑结构类型:队列。相信不少同学已经使用过 redis 、 rabbitmq 之类的缓存队列工具。其实,数据库、程序代码,这些都可以实现队列的操作,就和栈一样,队列也是有其特定的规则,只要符合这个规则,它就叫做队列。
在 PHP 中引用意味着用不同的名字访问同一个变量内容,不论你用哪个名字对变量做出了运算,其他名字访问的内容也将改变。
图的概念介绍得差不多了,大家可以消化消化再继续学习后面的内容。如果没有什么问题的话,我们就继续学习接下来的内容。当然,这还不是最麻烦的地方,因为今天我们只是介绍图的存储结构而已。
数据结构?是一个又爱又恨的存在,不喜欢它的人认为枯燥,乏味,头大。但是喜欢它的人就恰恰相反,小梦也是属于不喜欢之列。如果你把编程看做是一项练就功夫的事情,那么数据结构就是内功,相信很多小伙伴内心多多少少都有一个武侠梦
PHP数据结构(六)——数组的相乘、广义表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 本文接PHP数据结构(五)的内容。 4.2 行逻辑链接的顺序表 行逻辑链接的顺序表,即在上述三元表的基础上,附加一个数组,用于存储每一行第一个非零元的位置。 该存储方式,主要是便于对两个稀疏矩阵进行乘法操作。 矩阵M(a行b列)和N(b行c列)相乘(m的行必须等于n的列),结果是一个a行c列的矩阵。 根据矩阵乘法的方式,计算步骤如下: 1、矩阵M的第a’行b‘列(0<=a’<=a,0<=b’<=b)的值(非零元),只需要和
去年我参加了很多次会议,其中八次会议里我进行了相关发言,这其中我多次谈到了 PHP 的引用问题,因为很多人对它的理解有所偏差。在深入讨论这个问题之前,我们先回顾一下引用的基本概念,明确什么是“引用传递”。
之前给大家介绍的Aorm库,都用上了吗?这可是迄今为止我见过的,go领域最好用的数据库操作库了。
二叉树的链式存储结构是指,用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示元素的逻辑关系。 通常的方法是链表中每个结点由三个域组成,数据域和左右指针域,左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址 。链式结构又分为二叉链和三叉链,当前我们学习中一般都是二叉链,后面学到高阶数据结构如红黑树等会用到三叉链。
本文实例讲述了PHP环形链表实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 环形链表是一种链式存储结构,类似于单链表。区别是环形链表的尾节点指向头节点。 从而形成一个环, 环形链表是一种非常灵活的存储结构,可解决许多实际问题,魔术师发牌问题和约瑟夫问题 都能利用环形链表来解决,下面是一个完整的环形链表实例,使用php来实现的(参照韩顺平老师的php算法教程)
PHP数据结构(二十五)——并归排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 并归排序是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。采用并归的思想进行排序的方式如下: 假设初始序列含有n个记录,则看成是n个有序的子序列,每个子序列长度是1,然后两两合并,得到n/2个长度为2或者1(元素总数是奇数时,最后一个元素是单个的)的子序列。然后再进行归并,直至归并成一个数组。此方法也成为2-路并归排序。 二、算法 并归排序有两个核心——拆分、合并。 1)对于拆分,需要把数组拆成仅含一
在上一篇文章中,我们学习完了图的相关的存储结构,也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了,那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦,也就是算法的部分。不管是图还是树,遍历都是很重要的部分,今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式。
PHP数据结构(十八)——直接插入排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 插入排序分为直接插入排序、其他插入排序、希尔排序。其他插入排序又分为折半插入排序、2-路插入排序。 二、直接插入排序 直接插入排序是一种最简单的排序方法,时间复杂度O(n2),实现方式是将一个记录插入到已经排序好的有序表,得到一个新的、记录数增加1的有序表。 插入排序的核心思想,即假设原数组的第0位至第i-1位都是有序排列的(如从小到大),当第i位出现顺序错误(如第i位的值小于第i-1位),则需要进行插入排序。 1、
PHP数据结构(四)——队列以及简单消息存取 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 队列也是一种特殊的线性表,和栈很相似,区别在于队列对于数据增加和删除的限制和栈不同,队列是FIFO(先进先出),允许
前几个周前前后后阅读了4个go框架(iris、gin、echo、beego)的生命周期,阅读过程中对它们在框架中间件的实现颇有印象,总觉着实现的都不是很完美。
一、什么是链式操作? 直接说链式操作,也许大家不清楚是什么,但是在平时使用框架的过程中,大家肯定见到过这样子的使用: $db->where()->limit()->order(); 这种链式操作写法的
使用DB类的静态方法select来查询数据库,DB::select(),参数:sql语句,参数值数组
PHP数据结构(八)——赫夫曼树实现字符串编解码(实践2) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 公众号规定不能超过3000字,只能分两篇,见谅。 由于需要分两篇来讲,本篇接上篇的内容,假定已经获取到编
PHP数据结构(二十一)——希尔排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 希尔排序,又称缩小增量排序,也属于插入排序类方法,时间上有较大改进。前面叙述的插入排序方法的时间复杂度都是O(n2),当待排序记录都是正序时,时间复杂度提高到O(n)。 希尔排序的基本思想是:先将整个待排记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录基本有序时,再对全体进行一次插入排序。 二、算法 希尔排序实质上就是跳跃版的直接插入排序,其每次都设定一个不同的增量,如第一次增量是5、第二次增量是3
这两种方案呢其实都可以,但在这里建议大家选择从1开始。 为什么呢? 因为如果我们认为根节点的层次是0,那要表示空树就是-1了。 而如果从1开始,那空树的层次就是0,空树是0 是不是好像更符合我们正常的逻辑啊。 当然只是建议,两种都可以。
树的概念:树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的
链表的操作相对顺序表(数组)来说就复杂了许多。因为 PHP 确实已经为我们解决了很多数组操作上的问题,所以我们可以很方便的操作数组,也就不用为数组定义很多的逻辑操作。比如在 C 中,数组是有长度限制的,而在 PHP 中我们就不会考虑这个问题。如果是使用 C 的话,这个长度限制就是数组结构的一大劣势,而链表,不管是在 C 还是在 PHP 中,都不会受到长度问题的限制。能够限制链表的只有内存的大小。另外,链表的链式结构也能够为我们带来一种全新的不同于数组操作的体验,对某些功能算法来说,链表也更有优势。
PHP数据结构(十)——有向无环图与拓扑算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、有向无环图概念 有向无环图又称为DAG图。与其对应的还有有向树、有环图。如下图所示。 二、、拓扑排序 拓扑排序
PHP数据结构(八)——赫夫曼树实现字符串编解码(实践1) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 公众号规定不能超过3000字,只能分两篇,见谅。 由于需要分两篇来讲,本篇主要讲解编码的
PHP数据结构(三)——运用栈实现括号匹配 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 栈在数据结构上是一种特殊的线性表,其限制是仅允许在表的一端进行插入和删除运算,即LIFO(后进先出),越往入栈的数据在
PHP数据结构(十七)——内部排序综述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、稳定性 假设Ki=Kj(1<=i,j<=n,i!=j),且排在序列前的序列中Ri领先于Rj(即i>j)。 1)若在排序后的序列中,Ri必然仍领先于Rj,则称所用的排序方法是稳定的。 2)如果Ri可能出现在Rj之后的情况,则称所用的排序方法是不稳定的。 用一句话描述,就是原数组中两个相同的数字,一个在前一个在后,经过某种排序后(无论重新使用该方法排序多少次),仍一个在前一个在后,则称为稳定。
PHP数据结构(十三) ——动态查找表(二叉排序树) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概念 1、动态查找表特点 当对动态查找表进行查找时,如果查找成功,会返回查找结果;如果查找失败,会对动态查找表插入查找结果,并且根据各类动态查找表的性质,对表进行动态调整。 2、二叉排序树(又称二叉查找树) 二叉排序树或者是一棵空树,或者满足以下特性: 1)若左子树非空,则左子树的所有节点小于根节点; 2)若右子树非空,则右子树的所有节点大
PHP数据结构(十五)——哈希表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 查找的效率与查找的次数有关,查找的次数越少速度越快。因此,希望能够一次查找出结果,此时键值一一对应,称满足这条件的f(k)为哈希函数。 1、定义 1)冲突 不同的关键字通过哈希函数,得到同一个地址,称为冲突。具有相同函数值的关键字称为同义词。 2)哈希表 根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突的方法,将一组关键字映像到一个有限连续的地址集上,以关键字的“像”作为记录的位置,此表称为哈希
PHP数据结构(二十二)——快速排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 前面的插入排序,都是以移动的方式进行排序。快速排序,则是以交换的方式进行排序。 二、冒泡排序 提到交换的方式进行排序,首先可以提到冒泡排序。 1、算法 冒泡排序是逐个进行比较再进行交换的排序方式,假设是以从小到大的顺序排列。 1)先用第一个数和第二个数比较,如果第一个数比较大,则和第二个数进行互换,否则两个数保持不变。 2)再用第二个数与第三个数比较,直至第n-1个数与第n个数进行比较。这称为一轮的冒
它包含了很多新功能与优化项, 包括命名参数、联合类型、注解、构造器属性提升、match 表达式、nullsafe 运算符、JIT,并改进了类型系统、错误处理、语法一致性。
PHP数据结构(十四) ——键树(双链树) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概念 键树又称为数字查找树,该树的度>=2,每个节点不是存储关键字,而是存储组成关键字的一个字符或数值的一个数字。
PHP数据结构(二十三)——选择排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 选择排序的基本思想,是每一趟在n-i+1(i=1,2…n-1)个记录中选取关键字最小的记录作为第i个记录。选择排序分为简单选择排序、树形选择排序、堆排序。 二、简单选择排序 简单选择排序,即完全按照上述的说法进行排序。时间复杂度O(n2)。由于比较简单,不具体描述。 1、算法 1)遍历整个数组,找到最小值放置于第一个位置。 2)遍历从第二个位置至末尾的数组,找到最小值放在第二个位置。
什么是查询构造器?其实就像我们上篇文章中学习过的使用原始 SQL 语句的方式来操作数据库一样,查询构造器这个东西就是在这个原始操作的基础上为我们封装了一系列的接口,能够让我们方便地来操作数据库。或者说,就是像我们很早前自己封装的那种 MySQL 类一样,框架帮我们完成了这一步。并且,最主要的是,它可以让我们以链式调用的形式来操作数据库,从而避免去写繁杂混乱的 SQL 语句。先卖个关子,想想这和哪个设计模式有关?(文中自会揭晓)
1 一个问题的解可以分解为几个子问题的解 2 这个问题与分解之后的子问题,除了数据规模不同,求解思路完全一样 3 存在递归终止条件
PHP数据结构(五)——数组的压缩与转置 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 1、数组可以看作是多个线性表组成的数据结构,二维数组可以有两种存储方式:一种是以行为主序,另一种是以列为主序。 2、当数组存在特殊情况时,为了节省存储空间,可以进行压缩存储,把相同值并有规律分布的元素只分配一个存储空间,对于零元素不进行存储。 有两种情况可以进行压缩存储——特殊矩阵与稀疏矩阵。 3、当数组为特殊的矩阵,例如数组为n阶对称矩阵(满足aij=aji)。对于该类型矩阵,可以只存储一半的数值加上对角线的内容,一共需要分配
PHP数据结构(十一)——图的连通性问题与最小生成树算法(2) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 再次遇到微信公众号限制字数3000字的问题。因此将Kruskal算法放于本文中进行描述。本文接上一篇文章。 4、Kruskal算法 1)该算法的时间复杂度为O(eloge),e表示边的数目,即该算法的时间复杂度和顶点数目无关。该算法适用于边数较少的稀疏网。 2)算法内容 假设N={V, {E}}是连通网,算法初始状态为包含图中的所有的点,没有边的T=(V, {
PHP数据结构(二十四)——堆排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、定义 堆排序也属于一种选择排序,效率较高且空间占用相对较少。 堆的定义:n个元素的序列(k1,k2…kn),当且仅当满足以下1或者2的其中一种关系时,称为堆。 1)大顶堆:ki<=k2i且,ki<=k2i+1,其中i=1,2…n/2 2)小顶堆:ki>=k2i且,ki>=k2i+1,其中i=1,2…n/2 可将堆对应的一维数组看成一个完全二叉树,且满足非终端节点对应的值不大于(或不小于)其
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