随笔分类 -  算法与数据结构

记录了算法与数据结构相关内容
摘要:上篇博客《iOS可视化动态绘制八种排序过程》可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西。在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如《图的物理存储结构与深搜、广搜》。当然之前写的程序是比较抽象的。上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程,今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分, 阅读全文
posted @ 2016-12-29 09:13 青玉伏案 阅读(4503) 评论(9) 推荐(12) 编辑
摘要:前面几篇博客都是关于排序的,在之前陆陆续续发布的博客中,我们先后介绍了冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序以及快速排序。俗话说的好,做事儿要善始善终,本篇博客就算是对之前那几篇博客的总结了。而本篇博客的示例Demo也是在之前那些博客Demo的基础上做的,也算是集成了各种排序的方法 阅读全文
posted @ 2016-12-23 09:28 青玉伏案 阅读(4353) 评论(10) 推荐(5) 编辑
摘要:前面几篇博客我们已经陆陆续续的为大家介绍了7种排序方式,今天博客的主题依然与排序算法相关。今天这篇博客就来聊聊基数排序,基数排序算法是不稳定的排序算法,在排序数字较小的情况下,基数排序算法的效率还是比较高的。今天就来聊一下基数排序算法的原理以及代码的具体实现。 一、基数排序算法示意图 下方的基数排序 阅读全文
posted @ 2016-12-21 09:41 青玉伏案 阅读(4417) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:上篇博客我们主要聊了比较高效的归并排序算法,本篇博客我们就来介绍另一种高效的排序算法:快速排序。快速排序的思想与归并排序类似,都是采用分而治之的方式进行排序的。快速排序的思想主要是取出无序序列中第一个值,然后通过比较将比该值小的元素放到该值的前方,将比该值大的元素放在该值的后方。这样一来该值前方的数 阅读全文
posted @ 2016-12-19 09:38 青玉伏案 阅读(4674) 评论(0) 推荐(7) 编辑
摘要:上篇博客我们主要聊了堆排序的相关内容,本篇博客,我们就来聊一下归并排序的相关内容。归并排序主要用了分治法的思想,在归并排序中,将我们需要排序的数组进行拆分,将其拆分的足够小。当拆分的数组中只有一个元素时,则这个拆分的数组是有序的。然后我们将这些有序的数组进行两两合并,在合并过程中进行比较,合并生成的 阅读全文
posted @ 2016-12-16 10:04 青玉伏案 阅读(2300) 评论(0) 推荐(5) 编辑
摘要:上篇博客主要讲了冒泡排序、插入排序、希尔排序以及选择排序。本篇博客就来讲一下堆排序(Heap Sort)。看到堆排序这个名字我们就应该知道这种排序方式的特点,就是利用堆来讲我们的序列进行排序。“堆”其实就是一种有着特定结构的完全二叉树,下方将会详细的介绍一下堆。本篇博客讲的就是堆排序,首先我们先对大 阅读全文
posted @ 2016-12-12 09:36 青玉伏案 阅读(3908) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要:本篇博客中的代码实现依然采用Swift3.0来实现。在前几篇博客连续的介绍了关于查找的相关内容, 大约包括线性数据结构的顺序查找、折半查找、插值查找、Fibonacci查找,还包括数结构的二叉排序树以及平衡二叉树的构建与查找,然后还聊了哈希表的构建与查找。接下来的几篇博客中我们就集中的聊一下常见的集 阅读全文
posted @ 2016-12-08 10:47 青玉伏案 阅读(6175) 评论(5) 推荐(5) 编辑
摘要:散列表又称为哈希表(Hash Table), 是为了方便查找而生的数据结构。关于散列的表的解释,我想引用维基百科上的解释,如下所示: 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一 阅读全文
posted @ 2016-12-01 10:18 青玉伏案 阅读(5659) 评论(4) 推荐(4) 编辑
摘要:今天的博客是在上一篇博客的基础上进行的延伸。上一篇博客我们主要聊了二叉排序树,详情请戳《二叉排序树的查找、插入与删除》。本篇博客我们就在二叉排序树的基础上来聊聊平衡二叉树,也叫AVL树,AVL是发明平衡二叉树的两个科学家的名字的缩写,在此就不做深究了。其实平衡二叉树就是二叉排序树的一种,比二叉排序树 阅读全文
posted @ 2016-11-23 10:15 青玉伏案 阅读(1831) 评论(0) 推荐(6) 编辑
摘要:在上一篇博客中,我们主要介绍了四种查找的方法,包括顺序查找、折半查找、插入查找以及Fibonacci查找。上面这几种查找方式都是基于线性表的查找方式,今天博客中我们来介绍一下基于二叉树结构的查找,也就是我们今天要聊的二叉排序树。今天主要聊的是二叉排序树的查找、插入与删除的内容,二叉排序的创建过程其实 阅读全文
posted @ 2016-11-18 09:20 青玉伏案 阅读(26571) 评论(8) 推荐(16) 编辑
摘要:今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法,当然本篇博客只是涉及了部分查找算法,接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容。本篇博客主要介绍查找表的顺序查找、折半查找、插值查找以及Fibonacci查找。本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码,并且给出相应的测试用例。当然本篇博客依然会使用面向 阅读全文
posted @ 2016-11-15 09:19 青玉伏案 阅读(3639) 评论(1) 推荐(7) 编辑
摘要:上篇博客我们介绍了AOV网的拓扑序列,请参考《数据结构(七) AOV网的拓扑排序(Swift面向对象版)》。拓扑序列中包括项目的每个结点,沿着拓扑序列将项目进行下去是肯定可以将项目完成的,但是工期不是最优的。因为拓扑序列是一个串行序列,如果按照该序列执行项目,那么就是串行执行的。我们知道在一个项目中 阅读全文
posted @ 2016-11-10 09:23 青玉伏案 阅读(5619) 评论(0) 推荐(6) 编辑
摘要:今天博客的内容依然与图有关,今天博客的主题是关于拓扑排序的。拓扑排序是基于AOV网的,关于AOV网的概念,我想引用下方这句话来介绍: AOV网:在现代化管理中,人们常用有向图来描述和分析一项工程的计划和实施过程,一个工程常被分为多个小的子工程,这些子工程被称为活动(Activity),在有向图中若以 阅读全文
posted @ 2016-11-08 09:21 青玉伏案 阅读(4154) 评论(2) 推荐(7) 编辑
摘要:上篇博客我们详细的介绍了两种经典的最小生成树的算法,本篇博客我们就来详细的讲一下最短路径的经典算法 迪杰斯特拉算法。首先我们先聊一下什么是最短路径,这个还是比较好理解的。比如我要从北京到济南,而从北京到济南有好多条道路,那么最短的那一条就是北京到济南的最短路径,也是我们今天要求的最短路径。 因为最短 阅读全文
posted @ 2016-11-02 10:30 青玉伏案 阅读(3680) 评论(0) 推荐(5) 编辑
摘要:上篇博客我们聊了图的物理存储结构邻接矩阵和邻接链表,然后在此基础上给出了图的深度优先搜索和广度优先搜索。本篇博客就在上一篇博客的基础上进行延伸,也是关于图的。今天博客中主要介绍两种算法,都是关于最小生成树的,一种是Prim算法,另一个是Kruskal算法。这两种算法是很经典的,也是图中比较重要的算法 阅读全文
posted @ 2016-10-28 09:24 青玉伏案 阅读(9562) 评论(2) 推荐(10) 编辑
摘要:开门见山,本篇博客就介绍图相关的东西。图其实就是树结构的升级版。上篇博客我们聊了树的一种,在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树,比如红黑树,B树等等,以及这些树结构的应用。本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索,这两者算是图结构的基础。下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯 阅读全文
posted @ 2016-10-26 09:34 青玉伏案 阅读(2444) 评论(0) 推荐(5) 编辑
摘要:前面两篇博客介绍了线性表的顺序存储与链式存储以及对应的操作,并且还聊了栈与队列的相关内容。本篇博客我们就继续聊数据结构的相关东西,并且所涉及的相关Demo依然使用面向对象语言Swift来表示。本篇博客我们就来介绍树结构的一种:二叉树。在之前的博客中我们简单的聊了一点树的东西,树结构的特点是除头节点以 阅读全文
posted @ 2016-10-24 10:14 青玉伏案 阅读(3555) 评论(2) 推荐(7) 编辑
摘要:数据结构中的栈与队列还是经常使用的,栈与队列其实就是线性表的一种应用。因为线性队列分为顺序存储和链式存储,所以栈可以分为链栈和顺序栈,队列也可分为顺序队列和链队列。本篇博客其实就是《数据结构之线性表的顺序存储于链式存储(Swift面向对象版)》这篇博客的应用。本篇博客会分别给出队列的顺序和链式存储, 阅读全文
posted @ 2016-10-19 09:26 青玉伏案 阅读(2818) 评论(1) 推荐(9) 编辑
摘要:温故而知新,在接下来的几篇博客中,将会系统的对数据结构的相关内容进行回顾并总结。数据结构乃编程的基础呢,还是要不时拿出来翻一翻回顾一下。当然数据结构相关博客中我们以Swift语言来实现。因为Swift语言是面向对象语言,所以在相关示例实现的时候与之前在大学学数据结构时C语言的实现有些出入,不过数据结 阅读全文
posted @ 2016-10-13 10:28 青玉伏案 阅读(7537) 评论(5) 推荐(9) 编辑
摘要:《算法导论》一书中对最大字段和可谓讲的是栩栩如生,楚楚动人。如果简单的说最大字段和,没有意义。而《算法导论》上举了一个股票的例子。根据股票每天结束的价格来求出一段时间内何时买入何时卖出能是收益最大。把问题做一个转换,求出相邻天数的股票价格的差值(周二 - 周一 = 差值),然后求出连续天数差值和的最 阅读全文
posted @ 2015-05-14 10:21 青玉伏案 阅读(2192) 评论(6) 推荐(4) 编辑