随笔分类 - 数据结构
数据结构
摘要：实现并查集的查找、合并、类别size class UF{ constructor(n){ this.parent=Array(n) this.size=[] for (let i = 0; i < n; i++) { this.parent[i] = i; this.size[i] = 1; } }
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摘要：/** 文字识别 隐马尔可夫模型 共3+n种状态S B Mn E AMap 为状态转移概率矩阵 4*4,表示从{S B M E}到{S B M E}的概率 BMap 为当前字属于某种状态{S B M E}的概率 * */ //有限状态 const S = ['S', 'B', 'Mn', 'E']
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摘要：阅读目录 邻接矩阵 邻接表 示例图： 邻接矩阵 实现图的最简单的方法之一是使用二维矩阵。在该矩阵实现中，每个行和列表示图中的顶点。存储在行 v 和列 w 的交叉点处的单元中的值表示是否存在从顶点 v 到顶点 w 的边。当两个顶点通过边连接时，我们说它们是相邻的。单元格中的值表示从顶点 v 到顶点 w
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摘要：复杂度 1、求后缀数组，用的二分查找法和基类比较，所以时间复杂度是 n*lg2n，只保存后缀的位置，空间复杂度是n 2、比较查找，没有公共部分的情况，str1排名的最小值>str2排名的最大值 或者 str1排名的最大值>str2排名的最小值，就认为没有公共部分，复杂度为2 3、比较查找，有公共部分
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摘要：//查找 function find(str,hasSortArr,callback) { let l=0,r=hasSortArr.length; let index=-1; if(hasSortArr.length>0){ const ri=callback(str,hasSortArr[r-1
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摘要：const fs=require('fs');//比较字符基类大小 相同返回0，str1>str2 返回1，str1<str2 返回-1，function str_compare(str1,str2){ let index=0; let dis=0; while (dis 0&&index<str1
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摘要：后缀数组sa，告诉你,排第几的是谁 名次数组rank, 告诉你,你排第几 height数组，i为排名，排名为i的后缀为sa[i] height[i]表示后缀sa[i]和sa[i-1]的最长公共前缀的长度n //二分查找法，返回最接近的位置和实际位置function binary_find(id,ha
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摘要：//二分查找法，返回最接近的位置和实际位置 function binary_find(id,hasSortArr){ let l=0,r=hasSortArr.length; let index=-1; while(r-l>0){ const m=(l+r)>>1; const mid=hasSor
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