02 2022 档案
摘要：桥接：连接到的是真实网络，可以和同网段的其他网卡连接 NAT：连接到的是虚拟网络 主机模式：只能和本机网络通信，不会占用真实网段的地址通信
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摘要：安装日志 /root/install.log:储存了安装在系统中的软件包及其版本信息 /root/install.log.syslog:存储了安装过程中·留下的时间记录 /root/anaconda-sk.cfg:以Kickstart配置文件的格式记录安装过程中设置的选项信息 软件包的选择 Desk
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摘要：格式化又称逻辑格式化，它是指根据用户选定的文件系统（如FAT16,FAT32,NTFS,EXT2,EXT3,EXT4等），在磁盘的特定区域写入特定的数据，在分区中划分出一片用于存放文件分配表，目录表等用于文件管理的磁盘空间 分区设备文件名 设备文件名 /dev/hdal(IDE硬盘接口) /dev/
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摘要：主分区：最多只能有4个 扩展分区： 最多只能有1个 主分区加入扩展分区最多只能有4个。 不能写入数据，只能包含逻辑分区 逻辑分区
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摘要：1967年，美国贝尔实验室肯。汤姆森在DEC-7机器上开发了unix系统。 1971年，丹尼斯。里奇发明c语言；1973年，unlix系统的绝大部分源代码用c语言重写，这位提高unnix系统的可移植性打下基础。 unix主要发行版本 linux系统由芬兰大学生李纳斯和后来陆续加入的众多爱好者共同开发
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摘要：思路： 1.创建棋盘chessBoard，是一个二维数组 2.将当前位置设置为已访问，然后根据当前位置，计算马还能走多少个位置，并放入到一个集合中ArrayList，最多有8个位置，每走一步，就使用step+1 3.遍历ArrayList中存放的所有位置，看看那个可以走得通，如果走得通就继续走，走不
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摘要：迪杰斯特拉算法是典型的求最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。它的特点是以起始点为中心到其他节点向外层层层扩展（广度优先搜索思想），直到扩展到终点为止。 算法过程 设置出发顶点v，顶点集合v{v1，v2...},V到各个顶点的距离集合Dis，Dis{d1,d2,..},Dis集合记录看
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摘要：1.用来求加权连通图的最小生成树的算法 2.基本思路：按照权值从小到大的顺序选择n-1条边，并保证这n-1条边不构成回路 3.具体做法：首先构成一个只含n个顶点的森林（图）， 然后依权值从小到大从联通网中选择边加入到森林（图）中， 并使森林（图）中不产生回路，直到森林（图）变成一个树为止。
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摘要：最短最少的路劲链接7个点 package com.zou.Algorithm.prim;import java.util.Arrays;public class Prim { public static void main(String[] args) { char[]data=new char[]
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摘要：1.给定一个带权的无向连通图，如何选取一棵树生成树，使树上所有边上权的总和为最小，这叫最小生成树 2.N个顶点，一定有N-1条边 3.包含全部顶点 4.N-1条边都在图中 5.举例说明如图 6.求最小生成路径算法主要的是普利姆算法和克鲁斯卡尔算法
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摘要：package com.zou.greedy;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;public class Greedy { public static void main(Stri
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摘要：package com.zou.Algorithm.kmp;import java.util.Arrays;public class KmpAlgorithm { public static void main(String[] args) { String str1="BBC ABCDAB ABC
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摘要：1.动态规划算法的核心思想是：将大问题划分成小问题进行解决，从而一步步获得最优解的处理方法 2.动态规划算法与分治算法类似，基本思想也是将待解决问题分解成若干个子问题，先求解子问题然后从这些子问题得到原问题的解 3.与分治算法不同的是，适合用于动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是相互独立的。
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摘要：分治算法是一种很重要的算法。字面上的解释是”分而治之“，就是把一个复杂的问题分解成两个或更多个相同或相似的问题，再把子问题分成更小的问题。。。直到最后的子问题可以直接求解阿，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法（快速排序，归并排序），博立叶变换（快速博立叶变换） 分
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摘要：1.二分查找只适合用于有序的数列中进行查找（比如数字和字母等），将数列排序后再进行查找 2.二分查找法的运行时间为对数时间O（2^n），即查找到所需的目标位置只需要log2^n布，假设从[0,99]的队列（100个数，即n=100）中寻找到目标数30，则需要步数为log2^100，及最多需要查找7次
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摘要：广度优先遍历基本思想 图的广度优先类似于分层搜索的过程，需要一个队列来保持访问过的节点的顺序，以便于按这些顺序来访问这些节点的邻接节点 广度优先遍历算法步骤 1.访问初始节点v并标记节点v已访问。 2.节点v入队列 3.当队列为非空时，继续执行，否则算法结束。 4.出队列，取得队列节点u。 5.查找
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摘要：遍历图的节点 一般有两种策略： 1.深度优先遍历 2.广度优先遍历 深度优先遍历的基本思想： 1.从初始访问节点出发，初始访问节点可能有多个邻接节点，深度优先遍历就是有可能有多个邻接节点，然后在以后访问的节点作为初始节点，访问它的初始邻接节点，访问它的第一个邻接节点，可以理解为：每次访问的是当前节点
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摘要：线性表（链表）局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系 树也只能有一个直接前驱也就是父节点 当我们需要表示多对多的关系时，就用到了图。 图是一种数据结构，其中可以具有以下零个或多个相邻元素。两个节点之间的链接称为边。节点也可以称为顶点 无向图 图的表示方式 图的表示方式有两种：二维数组表示（邻接矩阵）
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摘要：2-3树是最简单的B树结构，具有以下特点 2-3树所有的叶子节点都在同一层（B树也要满足这点） 有两个子节点的叫做二节点，二节点要么没有节点，要么有两个节点 有三个子节点的叫做三节点，三节点要么没有节点，要么有三个节点 2-3树是由二节点和三节点构成的树 myslq经常用，某种类型的索引是基于B树或
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摘要：二叉树的劣势 1.需要加载到内存，如果节点少没什么，但是如果节点很多比如1亿 2.构建二叉树时，需要进行多次i/o操作（海量数据存在数据库或文件中），节点海量，构建二叉树时，速度有影响 3.节点海量，也会造成二叉树的高度很大，会降低操作速度 多叉树 1.在二叉树中，每个节点有数据项，最多有两个节点。
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摘要：单旋转： 左旋转 当rightHeight-leftHeight（）>1成立，此时不是avl树 进行左旋转 右旋转 双旋转： 当符号单旋转没有转成 1.如果它的左子树的右子树高度大于它的左子树高度， 2.先对当前这个节点的左子树进行左旋转 3.再对当前节点进行右旋转的操作即可
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摘要：1.平衡二叉树也叫平衡二叉搜索树又被称为AVL树，可以保证查询效率较高 2.具有以下特点：它是一棵空树或它的左右两颗子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一颗平衡二叉树。平衡二叉树的常用实现方法有红黑树，AVL，替罪羊树，Treap，伸展树等 3.举例
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摘要：二叉排序树：BST，对于二叉排序树的任何一个非叶子节点，要求最子节点的值比当前节点的值小，右子节点比当前节点的值大 特别说明：如果，如果有相同的值，可以将该节点放左子节点或右子节点 比如针对前面的数据（7，3，10，12，5，1，9）
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摘要：1.赫夫曼编码也翻译为哈夫曼编码，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，属于一种程序算法 2.赫夫曼编码是赫夫曼树在电讯通信中经典的应用之一 3.赫夫曼码广泛地用于数据文件压缩。其压缩率通常在20%~90%之间 4.赫夫曼编码是可变字长编码的一种。称为最佳前缀编码。
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摘要：构建步骤 1.从小到大进行排序，将每一个数据，每个数据都是一个节点，每个节点可以看成是一颗简单的二叉树 2.取出根节点权值的最小的两个棵树 3.组成一颗新的二叉树，该新的二叉树的根节点的权值是前面两棵树根节点权值的和 4.再将这颗新的二叉树，以根节点的权值大小再次排序，不断重复1234的步骤，直到数
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摘要：1.给定n个权值作为叶子节点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为赫夫曼树 2.赫夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的节点里根较近 3.树的带权路径长度：树的带权路径长度规定为所有叶子节点的带权路径长度之和，记为WPL，权值越大的节点离根节点越近的二叉
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摘要：堆排序基本介绍 1.堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O（nlogn）， 它也是不稳定排序 2.对是具有以下性质的完全二叉树：每个节点的值都大于或等于其他左右孩子结点的值，称为大顶堆， 注意：没有要求节点的左右孩子的值的大小关系
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摘要：n个节点的二叉链表中含有n+1个空指针域。 利用二叉链表中的空指针域，存放该节点在某种遍历次序下的前驱和后继节点的指针称为线索。 这种加上了线索的二叉链表称为线索链表，相应的二叉树称为线索二叉树。 根据线索性质不同，线索二叉树可分为前序线索二叉树，中序线索二叉树和后续线索二叉树三种。 一个节点的前一
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摘要：基本说明 从数据存储来看，数组存储方式和树的存储方式可以相互转换，即数组可以转换成树，树也可以转换数组 顺序存储二叉树的特点 1.顺序存储二叉树只考虑完全二叉树 2.第n个元素的左节点为2*n+1 3.第n个元素的右节点为2*n+2 4.第n个节点的父节点为（n-1）/2 5.n：表示二叉树中的第几
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摘要：public class BinaryTreeDome { public static void main(String[] args) { BinaryTree binaryTree = new BinaryTree(); //创建节点 HeroNode R1 = new HeroNode(1,"
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摘要：1.创建一棵二叉树 2.前序遍历（父左右） 输出当前节点（初始化的时候是root节点） 如果左节点不为空，则递归继续前序遍历 如果右节点不为空，则递归继续前序遍历 3.中序遍历（左父右） 如果左节点不为空，则递归继续前序遍历 输出当前节点（初始化的时候是root节点） 如果右节点不为空，则递归继续前
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摘要：数的常用术语 1.节点 2.根节点 3.父节点 4.字节点 5.叶子节点（没有子节点） 6.节点的权（节点值） 7.路径（从root节点找到该节点的路径） 8.层 9.子树 10.树的高度（最大层数） 11.森林：多棵子树构成森林 二叉的概念 1.树有很多种，每种节点最多只能有两个子节点的一种形式称
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摘要：1.数组存储的分析 优点：通过下标方式访问元素，速度快。对于有序数组，还可以使用二分查找提高检索效率 缺点：如果要检索具体某个值，或者插入值会整体移动，效率较低 ArrayList底层维护的是数组Object[]，采用数组扩容：每次底层都需要创建新数组，无参构造器创建的对象初始化容量为0，如果使用指
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摘要：前提：有序数组 数组arr={1，2，3，...100} 假设查找1，使用二分查找的话，我们需要多少次递归，才能找到1 使用插值查找算法 int mid=left+(right-left)*(findVal-arr[left])/(arr[right]-arr[left]) //left和right
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摘要：前提：必须是有序数组 思路：首先确定该数组的中间的下标 mid=(left+right)/2 然后让需要查找的数findVal和arr（mid）比较，若你的数组是从小到大 findVal>arr[mid],说明你要找到的数在mid的右边，因此需要递归的向右查询 findVal<arr[mid],说明
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摘要：package com.zou.search;//线性查找public class SeqSearch { public static void main(String[] args) { int arr[]={1,9,11,-1,34,89};//没有顺序的数组 int index=seqSear
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摘要：稳定：如果a原本在b面前，而a=b，排序后a仍在b前面 不稳定：如果a原本在b前面，a=b，排序后a可能出现在b后面 内排序：所有排序操作都有内存中完成 外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行 时间复杂度：一个算法执行所消耗的时间 空间复杂度:运行完一个程
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摘要：基数排序又称桶排序，属于分配式排序，通过简直各个位的值，将要排序的元素分配到某些同种达到排序的效果 基数排序是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的稳定性排序法 基数排序是桶排序的扩展 基数排序的实现：将整数按位数切割不同的数字，然后按不同的数字，然后按每位数进行比较 基本思想：将所有带比较数值统
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摘要：快速排序是一种对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都要比另一部分的数据要小，然后再按此方法对这两部分的数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
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摘要：思想： 希尔排序把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接排序算法排序； 随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止 //希尔交换排序public class ShellSort { public static void main(String[]
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摘要：插入排序的思想; 把n个待排序的元素看成为一个有序表和无序数表，开始有序表中方只包含一个元素。无序表中包含n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，把它的排序依次与有序表的排序码进行比较，将他插入到有序表中的适当位置使之成为新的有序表 package com.zou.sort;impor
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摘要：思路分析 图解：从小到大 package com.zou.sort;import java.util.Arrays;public class SelectSort { public static void main(String[] args) { int []arr={101,34,119,1};
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摘要：public class BubbleSort { public static void main(String[] args) { //测试冒泡的时间复杂度O(n^2)// int arr[]={3,9,-1,10,20};// System.out.println("排序前");// Syste
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摘要：优化： 因为排序的过程中，各元素不断接近自己的位置，如果一趟比较下来没有进行交换，就说明序列有序，因为要在排序过程中设置一个flag标志判断元素是否进行交换，从而减少不必要的比较。 import java.util.Arrays;public class BubbleSort { public st
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摘要：算法的时间复杂度 度量一个程序（算法）执行的两种方法 1.事后统计的方法 这种方法可行，但有两个问题：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序：二是所的时间的统计量依赖于计算机的硬件，软件的环境因素，这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能比较那个算方快 2.事前估算的方法
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摘要：package com.zou.recursion;public class RecursionTest { public static void main(String[] args) { test(4); System.out.println(factorial(6)); } public st
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