随笔分类 - 数据结构
摘要：LSM简介 Log Structured Merge Tree，下面简称 LSM。2006年，Google 发表了 BigTable 的论文。这篇论文提到 BigTable 单机上所使用的数据结构就是 LSM。目前，LSM 被很多存储产品作为存储结构，比如 Apache HBase, Apache
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摘要：题目：输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构bool IsChildTree(Node * father, Node * son){ if(father == NULL && son == NULL) return true; if(father == NULL && son != NULL) return false; if(father != NULL && son == NULL) return true; //如果当前结点相同，判断左右子树是否子结构 if(father->data == son->...
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摘要：链表： 1、注意是否有带头结点。 2、单链表的建立：顺序建表（尾插法）、逆序建表（头插法）。单链表插入、删除操作需要寻找前驱结点。 3、双向链表和单向链表相比，多了一个前驱指针，单向链表在删除结点时候要遍历链表，双向链表在删除不需要遍历。 一、判断两个链表是否相交：（假设两个链表都没有环） 1、判断
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摘要：BST 即二叉搜索树： 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； 2.所有结点存储一个关键字； 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树； 如： B-树（B树） 是一种多路搜索树（并不是二叉的）： 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2
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摘要：Trie—单词查找树Trie，又称单词查找树、前缀树，是一种哈希树的变种。应用于字符串的统计与排序，经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。性质：1.根节点不包含字符，除根节点外的每一个节点都只包含一个字符。2.从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。3.每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。优点：1.查询快。对于长度为m的键值，最坏情况下只需花费O(m)的时间；而BST需要O(m log n)的时间。2.当存储大量字符串时，Trie耗费的空间较少。因为键值并非显式存储的，而是与其他键值共享子串。操作：1.初始化或清空：遍历Trie，删除所有节点，只保留根节点。2.插
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摘要：hashmap的C++实现按照hashmap的基本原理用C++实现了简单的基本功能，复杂的实现参考C++库的源码，C++最新的标准库里已经有以下四种基于hashtable的容器：unordered_set (C++11) unordered_multiset (C++11) unordered_map (C++11) unordered_multimap (C++11)。具体参考：http://en.cppreference.com/w//* * HashMap.h * Author: luxiaoxun */#ifndef HASHMAP_H_#define HASHMAP_H_#inclu
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摘要：hashtable的C++实现，使用两种常用的解决冲突的方式，使用时需要自己提供针对HashedObj的hash函数。1、分离连接法（separate chaining）#include <vector>#include <list>using namespace std;template <typename HashedObj>class HashTable{ public: explicit HashTable(int size = 101); void makeEmpty() { for(int i = 0; i < theLists.size(
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摘要：1.冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序方法是最简单的排序方法。这种方法的基本思想是，将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。...
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摘要：1.DFS（深度优先搜索）深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节...
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摘要：1、后序表达式求值：后续表达式(逆波兰式)的特点：没有括号。求值方法：从前向后扫，遇到操作数压栈；遇到操作符，从栈中取出2个操作数运算，结果压栈。最终栈中所剩的数为结果。2、中序表达式求值我们先来定义运算符的优先级：(+,-*,/,%从上到下依次升高准备2个栈，一个专门存放运算符，另一个专门存放操作数。1.遇到)，那么退栈计算到(为止.结果压栈。2.遇到运算数.那么压栈。3.如果当前运算符优先级低于栈顶运算符.那么计算栈顶运算符并将结果压栈.4.否则压栈.计算带括号和浮点数的表达式：View Code #include<iostream> #include<stack>
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摘要：1.判断二叉树是否平衡//求树的高度int TreeDepth(Node* t){ int hl,hr,h; if(t != NULL) { hl = TreeDepth(t->left); hr = TreeDepth(t->right); h = hl>hr? hl:hr; return h+1; } return 0;}//判断二叉树是否平衡int isBalanced(Node* t) { if(t==NULL) return 1; int leftDepth = TreeDepth...
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摘要：二叉树的基本操作，都使用递归：//二叉树 class Node { public: char data; Node *left; Node *right; Node():data(' '),left(NULL),right(NULL){} Node(char ch):data(ch),left(NULL),right(NULL){} }; //广义表建立二叉树，输入：A(B(D,E(G,)),C(,F))* void CreateBinTree(Node* & Root,char *str) { stack<...
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摘要：题目：定义栈的数据结构，要求添加一个min函数，能够得到栈的最小元素。要求函数min、push以及pop的时间复杂度都是O(1)。分析：这是google的一道面试题。看到这道题目时，第一反应就是每次push一个新元素时，将栈里所有逆序元素排序。这样栈顶元素将是最小元素。但由于不能保证最后push进栈的元素最先出栈，这种思路设计的数据结构已经不是一个栈了。在栈里添加一个成员变量存放最小元素（或最小元素的位置）。每次push一个新元素进栈的时候，如果该元素比当前的最小元素还要小，则更新最小元素。乍一看这样思路挺好的。但仔细一想，该思路存在一个重要的问题：如果当前最小元素被pop出去，如何才能得到下
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摘要：//优先级队列实现的哈夫曼树的编码和译码 #include<iostream> #include<queue> #include<string> using namespace std; class Node { public: float weight; Node* left; Node* right; char ch; Node(float w,Node* l=NULL,Node* r=NULL,char c=' '):weight(w),ch(c...
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摘要：单向循环链表：空表：L->next = L。与单链表的联系：判断表尾的方法不同：单链表用p==NULL；循环链表用p==L。双向循环链表：一个结点包含指向后继(next) 和指向前驱(prior) 两个指针，两个方向又分别构成循环链表。双向循环链表的插入和删除：1.p之后插入ss->next = p->next;p->next = s;s->prior = p;s->next->prior = s;2.p之前插入ss->prior= p->prior;p->prior = s;s->next = p;s->prior-&g
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摘要：链表：1、注意是否有带头结点。2、单链表的建立：顺序建表（尾插法）、逆序建表（头插法）。3、单链表的插入、删除操作需要寻找前驱结点。单链表的建立、排序和翻转，都是针对有头结点的单链表。#include <iostream>using namespace std;typedef struct Node{ int data; Node * next;}Node,*List;//顺序建表：尾插法void CreateLinkList(List& L, int n){ // 建立空表 L = (List)malloc(sizeof(Node)); L->next = N...
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