随笔分类 - Algorithm
摘要：本文首发于我的公众号 Linux云计算网络（id: cloud_dev） ，专注于干货分享，号内有 10T 书籍和视频资源，后台回复 「1024」 即可领取，欢迎大家关注，二维码文末可以扫。 一、概述 此处所说的堆为数据结构中的堆，而非内存分区中的堆。堆通常可以被看做是树结构，满足两个性质：1）堆中
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摘要：本文首发于我的公众号 Linux云计算网络（id: cloud_dev） ，专注于干货分享，号内有 10T 书籍和视频资源，后台回复 「1024」 即可领取，欢迎大家关注，二维码文末可以扫。 《算法导论》第二版中在讨论斐波那契堆之前还讨论了二项堆，但是第三版中已经把这块的内容放到思考题中，究极原因我
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摘要：本文首发于我的公众号 Linux云计算网络（id: cloud_dev） ，专注于干货分享，号内有 10T 书籍和视频资源，后台回复 「1024」 即可领取，欢迎大家关注，二维码文末可以扫。 一、高级数据结构 本章以后到第21章（并查集）隶属于高级数据结构的内容。前面还留了两章：贪心算法和摊还分析，
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摘要：本文首发于我的公众号 Linux云计算网络（id: cloud_dev） ，专注于干货分享，号内有 10T 书籍和视频资源，后台回复 「1024」 即可领取，欢迎大家关注，二维码文末可以扫。 写在前面：从本章开始，算法导论章节进入第四部分：高级设计和分析技术。在读的过程中，可以明显感觉到本章内容跟之
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摘要：本文首发于我的公众号 Linux云计算网络（id: cloud_dev） ，专注于干货分享，号内有 10T 书籍和视频资源，后台回复 「1024」 即可领取，欢迎大家关注，二维码文末可以扫。 一、AVL树 AVL树是一种平衡查找树，在前面的两篇文章：二叉搜索树 和 红黑树 中都提到过。由于二叉搜索树
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摘要：本文首发于我的公众号 Linux云计算网络（id: cloud_dev） ，专注于干货分享，号内有 10T 书籍和视频资源，后台回复 「1024」 即可领取，欢迎大家关注，二维码文末可以扫。 一、概要 我们在教科书上所学的所有数据结构都是最常规、最精简的数据结构，即便如此，基本上所有能遇上的问题都能
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摘要：本文首发于我的公众号 Linux云计算网络（id: cloud_dev） ，专注于干货分享，号内有 10T 书籍和视频资源，后台回复 「1024」 即可领取，欢迎大家关注，二维码文末可以扫。 写在前面：这一章真的把我害惨了，之前至少尝试看过3遍，每次看之前都下定决定一定要把它拿下，可是由于内容较多，
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摘要：一、二叉搜索树概览 二叉搜索树（又名二叉查找树、二叉排序树）是一种可提供良好搜寻效率的树形结构，支持动态集合操作，所谓动态集合操作，就是Search、Maximum、Minimum、Insert、Delete等操作，二叉搜索树可以保证这些操作在对数时间内完成。当然，在最坏情况下，即所有节点形成一种链
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摘要：一、散列表的概念 本章介绍了散列表（or hash table）的概念、散列函数的设计及哈希冲突的处理。散列表（为了形象描述，我们通常叫槽）从表意上看是一种数据结构，但把它归为算法思想更为贴切。对于大部分的查找问题，使用散列表能达到O(1)的效率。现在很多大公司在面试大数据的题目时，解决方案里绝对少
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摘要：本章讲述的是基本的数据结构，如栈、队列和链表。这些都是最最基本的数据结构，具体的就不再啰嗦。然后本章也没有什么需要特别注意的点，哦，有一个小节：指针和对象的实现，可以认真看一下，大概就是用其他的实现方式来代替指针和对象的实现，因为有些语言不支持指针和对象数据类型，那在实现这种链式的数据结构就无法表示
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摘要：本篇博文意在对前几章中遗漏的，本人觉得有意思的习题当独拿出来练练手。 1、习题2-4，求逆序对，时间复杂度要求Θ(nlgn) 定义：对于一个有n个不同的数组A, 当i<j时，存在A[i]>A[j]，则称对偶(i, j)为A的一个逆序对。 譬如：<2,3,8,6,1>有5个逆序对。 解题思路：归并排序
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摘要：本章如果要归结成一个问题的话，可以归结为选择问题，比如要从一堆数中选择最大的数，或最小的数，或第几小/大的数等， 这样的问题看似很简单，似乎没有什么可研究的必要，因为我们已经知道了排序算法，运用排序+索引的方式不就轻松搞定了？但细想，排序所带来的时间复杂度是不是让这个问题无形之中变得糟糕。那算法研究
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摘要：一、线性时间排序算法历史概览 计数排序首先是由 Harold H. Seward 于1954年提出，而且他还提出将计数排序和基数排序进行结合的思想；基数排序是L.J.Comrie于1929年首次在一篇描述卡片穿孔机文档中提出的一种方法，它是从最低有效位开始，对一个有多位数组成的数进行排序的方法；而桶
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摘要：一、快速排序概述 关于快速排序，我之前写过两篇文章，一篇是写VC库中的快排函数，另一篇是写了快排的三种实现方法。现在再一次看算法导论，发现对快速排序又有了些新的认识，总结如下： （1）、快速排序最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，虽然最坏情况下性能较差，但快排在实际应用中是最佳选择。原因在于：其平
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摘要：优先队列可以说是堆的一个非常重要的应用，和堆对应，优先队列也分最小优先队列和最大优先队列。 优先队列是一种用来维护由一组元素构成的集合S的数据结构，其中每一个元素都有一个关键字(key)，关键字赋予了一个元素的优先级，故名为优先队列。之所以用堆来实现优先队列，我想最大的原因是堆很容易对元素按关键字进
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摘要：现在来看， 堆的含义大概有两种，一种是数据结构，一种是在一些语言中所定义的“垃圾回收机制”，如Java，在书本上的开篇强调了这两者，并强调若非特殊说明，皆把堆看做是一种数据结构。 （二叉）堆的定义： 1）它是一个数组，可以被看成是一棵近似的完全二叉树，树上的每一个节点看做是数组中的每一个元素。 2）
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摘要：在上一篇中，通过一个求连续子数组的最大和的例子讲解，想必我们已经大概了然了分治策略和递归式的含义，可能会比较模糊，知道但不能用语言清晰地描述出来。但没关系，我相信通过这篇博文，我们会比较清楚且容易地用自己的话来描述。 通过前面两章的学习，我们已经接触了两个例子：归并排序和子数组最大和。这两个例子都用
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摘要：一、第三章简单回顾 中间略过了第三章， 第三章主要是介绍如何从数学层面上科学地定义算法复杂度，以致于能够以一套公有的标准来分析算法。其中，我认为只要记住三个符号就可以了，其他的就看个人情况，除非你需要对一个算法剖根问底，不然还真用不到，我们只需有个印象，知道这玩意是用来分析算法性能的。三个量分别是：
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摘要：Author: bakari Date: 2015.9.11 《算法导论》真是一本让人又爱又恨的书，爱自然是因为它精简凝练的算法呈现，读来让人欲罢不能；至于恨，是因为它在进行算法分析的时候所体现的数学思想太过于强大， 对于我这种数学不上不下的人来说，自然有几分畏难，以致于我很早就接触这本书，前前后后
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摘要：给定链表的头指针和一个结点指针，在O(1)时间删除该结点。链表结点的定义如下： 函数的声明如下： 这是一道广为流传的Google面试题，考察我们对链表的操作和时间复杂度的了解，咋一看这道题还想不出什么较好的解法，但人家把题出在这，肯定是有解法的。一般单链表删除某个节点，需要知道删除节点的前一个节点，
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