算法与数据结构学习 - 随笔分类 - 成长的皮球

数据机构与算法学习（八）- 排序

摘要：一、如何分析一个“排序算法” 排序算法的执行效率 1. 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度第一，有些排序算法会区分，为了好对比做一下区分。第二，对于要排序的数据，有的接近有序有的接近无序。有序度不同的数据对于排序的执行时间肯定是有影响的，我们要知道在不同的数据下的性能表现。 2. 时间复杂度的阅读全文

posted @ 2021-04-13 08:03 成长的皮球阅读(68) 评论(0) 推荐(0) 编辑

归并排序

摘要：百度百科归并排序是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法的一个典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，在使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。归并操作的工作原理如下：第一步：申请空间，使其大小为两个已经排阅读全文

posted @ 2021-04-11 08:03 成长的皮球阅读(67) 评论(0) 推荐(0) 编辑

选择排序

摘要：工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。选择排序法的第一层循环从起始元素开始选到倒数第二个元素，主要是在每次进入的第二层循环之前，将外阅读全文

posted @ 2021-04-08 07:05 成长的皮球阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑

插入排序

摘要：插入排序是一种最简单的排序方法，它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而一个新的、记录数增1的有序表。它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而一个新的、记录数增1的有序表。在其实现过程使用双层循环，外层循环对除了第一个之外的所有元素，内层循环对当前元素前面有序表进行待阅读全文

posted @ 2021-04-07 07:53 成长的皮球阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据机构与算法学习（八）- 递归

摘要：递归需要满足三个条件 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，求解思路完全一致。 3. 存在递归终止条件如何编写递归代码最关键的是写出递推公式，找到终止条件，剩下将递推公式转化为代码假如有n个台阶，每次可以跨1个台阶或者2个台阶，请问走这阅读全文

posted @ 2021-04-06 08:02 成长的皮球阅读(93) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据机构与算法学习（七）- 队列

摘要：一、如何理解队列可以想象成排队买票，先来的先买，后来的人只能站末尾，不允许插队。先进先出，这就是典型的队列。栈只支持两个基本操作：入栈和出栈。队列和栈非常相似，支持的操作也很有限，基本的操作也是两个：入队，放一个数据到队列尾部；出队，从队列头取一个元素。所以队列和栈一样，也是一种操作受限的线性表阅读全文

posted @ 2021-03-15 18:36 成长的皮球阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据机构与算法学习（六）- 栈

摘要：一、如何理解栈举例说明一下，就是一摞叠在一起的盘子。我们平时放盘子的时候，都是从下往上一个一个放；取的时候，我们也是从上往下一个一个地依次取，不能从中间任意抽出。后进者先出，先进者后出，这就是典型的“栈”结构。栈是一种“操作受限”的线性表，只允许在一端插入和删除数据。当某个数据集合只涉及在一端插阅读全文

posted @ 2021-03-15 17:55 成长的皮球阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据机构与算法学习（五）- 数组VS链表

摘要：时间复杂度数组链表插入、删除 O(n) O(1) 随机访问 O(1) O(n) 数组在实现上使用的是连续的内存空间，可以借助CPU的缓存机制，预读数组中的数据，所以访问效率更高。而连败哦在内存中不连续，所以对CPU缓存不友好，没办法预读。数组的缺点是大小固定，一经声明就会占用整块连续内存空间阅读全文

posted @ 2021-03-15 14:36 成长的皮球阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据机构与算法学习（四）- 链表

摘要：数组和链表是两个非常基础、非常常用的数据结构。两者的区别：从底层的存储结构来看，数组需要一块连续的内存空间来存储，对内存的要求比较高。而链表恰恰相反，它并不需要一块连续的内存空间，它通过“指针”将一组零散的内存块串联起来使用。三种常见的链表结构：单链表、双链表和循环链表。单链表概念定义：我阅读全文

posted @ 2021-03-15 14:17 成长的皮球阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑

DFS深度优先

摘要：visited = set() def dfs(node, visited): visited.add(node) #process current node here ... for next_node in node.children(): if not next_node in visited 阅读全文

posted @ 2021-03-03 21:38 成长的皮球阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑

BFS广度优先

摘要：def BFS(graph, start,end): queue = [] queue.append(start) visited.add(start) while queue: node = queue.pop() visited.add(node) process(node) nodes = g 阅读全文

posted @ 2021-03-03 21:25 成长的皮球阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑

分治模板

摘要：def divide_conquer(problem, param1, param2, ...) #recursion terminator if problem is None: print_result return #prepare data data = prepare_data(probl 阅读全文

posted @ 2021-03-02 22:23 成长的皮球阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑

递归模板

摘要：def recursion(level, param1,param2, ...): #recursion terminator if level >MAX_LEVEL: print_result return #process logic in current level process_data( 阅读全文

posted @ 2021-03-02 22:09 成长的皮球阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据机构与算法学习（三）- 数组

摘要：数组的概念数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。根据定义里边的关键词详解数组定义。第一是线性表。线性表就是数据拍成像一条线一样的结构。每个线性表上的而数据最多只有前和后两个方向。第二个是连续的内存控件和相同类型的数据。因为有这两个特点阅读全文

posted @ 2021-02-08 11:31 成长的皮球阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据结构与算法学习（二）

摘要：复杂度分析复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。事后统计法把代码跑一遍，通过统计、监控，就能得到算法执行的时间和占用内存的大小。这样的话有很大的局限性。 1. 测试结果非常依赖测试环境 2. 测试结果受数据规模的影响很大我们需要一个不用具体的测阅读全文

posted @ 2021-01-24 09:04 成长的皮球阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据结构与算法学习（一）

摘要：如何系统高效的学习数据库结构首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的概念复杂度分析。数据结构和算法解决的是如何更省更快的存储和处理数据的问题，因此，我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法，这就是复杂度分析方法。其次总结了20个最常用、最基础数据结构与算法。 10个数据结构：数组、链表、栈、队列阅读全文

posted @ 2021-01-17 08:11 成长的皮球阅读(56) 评论(0) 推荐(0) 编辑

成长的皮球

随笔分类 - 算法与数据结构学习