随笔分类 - 【012】计算机专业基础
数据结构与算法、操作系统原理、计算机网络原理、深入理解计算机系统...
摘要：
题目：实现函数double Power(doublebase, int exponent)，求base的exponent次方。不得使用库函数，同时不需要考虑大数问题。在.NET Framework提供的BCL中，Math类实现了一个Pow方法，例如要求2的三次方，可以通过以下代码实现，double result = Math.Pow(2, 3);本题就是要实现一个类似于该Pow方法的功能。
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题目：实现函数double Power(doublebase, int exponent)，求base的exponent次方。不得使用库函数，同时不需要考虑大数问题。在.NET Framework提供的BCL中，Math类实现了一个Pow方法，例如要求2的三次方，可以通过以下代码实现，double result = Math.Pow(2, 3);本题就是要实现一个类似于该Pow方法的功能。
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摘要：题目：请实现一个函数，输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。例如把9表示成二进制是1001，有2位是1。因此如果输入9，该函数输出2。一个基本的思路：先判断整数二进制表示中最右边一位是不是1。接着把输入的整数右移一位，此时原来处于从右边数起的第二位被移到最右边了，再判断是不是1。这样每次移动一位，直到整个整数变成0为止。
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题目：请实现一个函数，输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。例如把9表示成二进制是1001，有2位是1。因此如果输入9，该函数输出2。一个基本的思路：先判断整数二进制表示中最右边一位是不是1。接着把输入的整数右移一位，此时原来处于从右边数起的第二位被移到最右边了，再判断是不是1。这样每次移动一位，直到整个整数变成0为止。
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摘要：题目：写一个函数，输入n，求斐波那契（Fibonacci）数列的第n项。很多C/C++/C#/Java语言教科书在讲述递归函数的时候，大多都会用Fibonacci作为例子，因此我们会对这种解法烂熟于心。但是，上述递归的解法有很严重的效率问题，通过求解第10项的调用过程图来分析，在这棵树中有很多结点是重复的，而且重复的结点数会随着n的增大而急剧增加，这意味计算量会随着n的增大而急剧增大。
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题目：写一个函数，输入n，求斐波那契（Fibonacci）数列的第n项。很多C/C++/C#/Java语言教科书在讲述递归函数的时候，大多都会用Fibonacci作为例子，因此我们会对这种解法烂熟于心。但是，上述递归的解法有很严重的效率问题，通过求解第10项的调用过程图来分析，在这棵树中有很多结点是重复的，而且重复的结点数会随着n的增大而急剧增加，这意味计算量会随着n的增大而急剧增大。
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摘要：题目：把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。我们注意到旋转之后的数组实际上可以划分为两个排序的子数组，而且前面的子数组的元素都大于或者等于后面子数组的元素。我们还注意到最小的元素刚好是这两个子数组的分界线。在排序的数组中我们可以用二分查找法实现O(logn)的查找。
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题目：把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。我们注意到旋转之后的数组实际上可以划分为两个排序的子数组，而且前面的子数组的元素都大于或者等于后面子数组的元素。我们还注意到最小的元素刚好是这两个子数组的分界线。在排序的数组中我们可以用二分查找法实现O(logn)的查找。
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摘要：题目：用两个栈实现一个队列。队列的声明如下，请实现它的两个函数appendTail和deleteHead，分别完成在队列尾部插入结点和在队列头部删除结点的功能。原文是使用C++结合模板实现的定义，这里我们采用C#结合泛型来实现这个队列的定义，我们要实现的就是两个方法：AppendTail与DeleteHead
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题目：用两个栈实现一个队列。队列的声明如下，请实现它的两个函数appendTail和deleteHead，分别完成在队列尾部插入结点和在队列头部删除结点的功能。原文是使用C++结合模板实现的定义，这里我们采用C#结合泛型来实现这个队列的定义，我们要实现的就是两个方法：AppendTail与DeleteHead
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摘要：题目：输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建出如下图所示的二叉树并输出它的头结点。
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题目：输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建出如下图所示的二叉树并输出它的头结点。
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摘要：题目：输入一个链表的头结点，从尾到头反过来打印出每个结点的值。到解决这个问题肯定要遍历链表。遍历的顺序是从头到尾的顺序，可输出的顺序却是从尾到头。也就是说第一个遍历到的结点最后一个输出，而最后一个遍历到的结点第一个输出。这就是典型的“后进先出”，我们可以用栈实现这种顺序。
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题目：输入一个链表的头结点，从尾到头反过来打印出每个结点的值。到解决这个问题肯定要遍历链表。遍历的顺序是从头到尾的顺序，可输出的顺序却是从尾到头。也就是说第一个遍历到的结点最后一个输出，而最后一个遍历到的结点第一个输出。这就是典型的“后进先出”，我们可以用栈实现这种顺序。
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摘要：题目：请实现一个函数，把字符串中的每个空格替换成"%20"。例如输入“We are happy.”，则输出“We%20are%20happy.”。在网络编程中，如果URL参数中含有特殊字符，如空格、'#'等，可能导致服务器端无法获得正确的参数值。我们需要将这些特殊符号转换成服务器可以识别的字符。转换的规则是在'%'后面跟上ASCII码的两位十六进制的表示。
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题目：请实现一个函数，把字符串中的每个空格替换成"%20"。例如输入“We are happy.”，则输出“We%20are%20happy.”。在网络编程中，如果URL参数中含有特殊字符，如空格、'#'等，可能导致服务器端无法获得正确的参数值。我们需要将这些特殊符号转换成服务器可以识别的字符。转换的规则是在'%'后面跟上ASCII码的两位十六进制的表示。
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摘要：题目：在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找数字7，则返回true；如果查找数字5，由于数组不含有该数字，则返回false。
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题目：在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找数字7，则返回true；如果查找数字5，由于数组不含有该数字，则返回false。
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摘要：题目：设计一个类，我们只能生成该类的一个实例。只能生成一个实例的类是实现了Singleton（单例）模式的类型。由于设计模式在面向对象程序设计中起着举足轻重的作用，在面试过程中很多公司都喜欢问一些与设计模式相关的问题。在常用的模式中，Singleton是唯一一个能够用短短几十行代码完整实现的模式。因此，写一个Singleton的类型是一个很常见的面试题。
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题目：设计一个类，我们只能生成该类的一个实例。只能生成一个实例的类是实现了Singleton（单例）模式的类型。由于设计模式在面向对象程序设计中起着举足轻重的作用，在面试过程中很多公司都喜欢问一些与设计模式相关的问题。在常用的模式中，Singleton是唯一一个能够用短短几十行代码完整实现的模式。因此，写一个Singleton的类型是一个很常见的面试题。
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摘要：
排序（Sorting）是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为按关键字“有序”的记录序列。如何进行排序，特别是高效率地进行排序时计算机工作者学习和研究的重要课题之一。排序有内部排序和外部排序之分，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序为内部排序，反之则为外部排序。本篇主要介绍插入排序、交换排序、选择排序和归并排序这几种内部排序方法。
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排序（Sorting）是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为按关键字“有序”的记录序列。如何进行排序，特别是高效率地进行排序时计算机工作者学习和研究的重要课题之一。排序有内部排序和外部排序之分，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序为内部排序，反之则为外部排序。本篇主要介绍插入排序、交换排序、选择排序和归并排序这几种内部排序方法。
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摘要：
哈希（散列）技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。然而它与线性表、树、图等结构不同的是，前面几种结构，数据元素之间都存在某种逻辑关系，可以用连线图示表示出来，而哈希技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关联。因此，哈希主要是面向查找的存储结构。哈希技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。
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哈希（散列）技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。然而它与线性表、树、图等结构不同的是，前面几种结构，数据元素之间都存在某种逻辑关系，可以用连线图示表示出来，而哈希技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关联。因此，哈希主要是面向查找的存储结构。哈希技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。
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摘要：
只要你打开电脑，就会涉及到查找技术。如炒股软件中查股票信息、硬盘文件中找照片、在光盘中搜DVD，甚至玩游戏时在内存中查找攻击力、魅力值等数据修改用来作弊等，都要涉及到查找。当然，在互联网上查找信息就更加是家常便饭。查找是计算机应用中最常用的操作之一，也是许多程序中最耗时的一部分，查找方法的优劣对于系统的运行效率影响极大。因此，本篇讨论一些查找方法。
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只要你打开电脑，就会涉及到查找技术。如炒股软件中查股票信息、硬盘文件中找照片、在光盘中搜DVD，甚至玩游戏时在内存中查找攻击力、魅力值等数据修改用来作弊等，都要涉及到查找。当然，在互联网上查找信息就更加是家常便饭。查找是计算机应用中最常用的操作之一，也是许多程序中最耗时的一部分，查找方法的优劣对于系统的运行效率影响极大。因此，本篇讨论一些查找方法。
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摘要：
图的最重要的应用之一就是在交通运输和通信网络中寻找最短路径。例如在交通网络中经常会遇到这样的问题：两地之间是否有公路可通；在有多条公路可通的情况下，哪一条路径是最短的等等。这就是带权图中求最短路径的问题，此时路径的长度不再是路径上边的数目总和，而是路径上的边所带权值的和。
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图的最重要的应用之一就是在交通运输和通信网络中寻找最短路径。例如在交通网络中经常会遇到这样的问题：两地之间是否有公路可通；在有多条公路可通的情况下，哪一条路径是最短的等等。这就是带权图中求最短路径的问题，此时路径的长度不再是路径上边的数目总和，而是路径上的边所带权值的和。
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摘要：图的“多对多”特性使得图在结构设计和算法实现上较为困难，这时就需要根据具体应用将图转换为不同的树来简化问题的求解。对于一个无向图，含有连通图全部顶点的一个极小连通子图成为生成树（Spanning Tree）。其本质就是从连通图任一顶点出发进行遍历操作所经过的边，再加上所有顶点构成的子图。如果连通图是一个带权的网络，称该网络的所有生成树中权值综合最小的生成树为最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST），简称MST生成树。
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图的“多对多”特性使得图在结构设计和算法实现上较为困难，这时就需要根据具体应用将图转换为不同的树来简化问题的求解。对于一个无向图，含有连通图全部顶点的一个极小连通子图成为生成树（Spanning Tree）。其本质就是从连通图任一顶点出发进行遍历操作所经过的边，再加上所有顶点构成的子图。如果连通图是一个带权的网络，称该网络的所有生成树中权值综合最小的生成树为最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST），简称MST生成树。
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摘要：上一篇我们了解了图的基本概念、术语以及存储结构，还对邻接表结构进行了模拟实现。本篇我们来了解一下图的遍历，和树的遍历类似，从图的某一顶点出发访问图中其余顶点，并且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历（Traversing Graph）。如果只访问图的顶点而不关注边的信息，那么图的遍历十分简单，使用一个foreach语句遍历存放顶点信息的数组即可。但是，如果为了实现特定算法，就必须要根据边的信息按照一定的顺序进行遍历。图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求解关键路径等算法的基础。
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上一篇我们了解了图的基本概念、术语以及存储结构，还对邻接表结构进行了模拟实现。本篇我们来了解一下图的遍历，和树的遍历类似，从图的某一顶点出发访问图中其余顶点，并且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历（Traversing Graph）。如果只访问图的顶点而不关注边的信息，那么图的遍历十分简单，使用一个foreach语句遍历存放顶点信息的数组即可。但是，如果为了实现特定算法，就必须要根据边的信息按照一定的顺序进行遍历。图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求解关键路径等算法的基础。
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摘要：前面几篇已经介绍了线性表和树两类数据结构，线性表中的元素是“一对一”的关系，树中的元素是“一对多”的关系，本章所述的图结构中的元素则是“多对多”的关系。图（Graph）是一种复杂的非线性结构，在图结构中，每个元素都可以有零个或多个前驱，也可以有零个或多个后继，也就是说，元素之间的关系是任意的。现实生活中的很多事物都可以抽象为图，例如世界各地接入Internet的计算机通过网线连接在一起，各个城市和城市之间的铁轨等等。
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前面几篇已经介绍了线性表和树两类数据结构，线性表中的元素是“一对一”的关系，树中的元素是“一对多”的关系，本章所述的图结构中的元素则是“多对多”的关系。图（Graph）是一种复杂的非线性结构，在图结构中，每个元素都可以有零个或多个前驱，也可以有零个或多个后继，也就是说，元素之间的关系是任意的。现实生活中的很多事物都可以抽象为图，例如世界各地接入Internet的计算机通过网线连接在一起，各个城市和城市之间的铁轨等等。
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摘要：
一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分：1、栈区（stack）：又编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等，其操作方式类似于数据结构的栈。2、堆区（heap）：一般是由程序员分配释放，若程序员不释放的话，程序结束时可能由OS回收，值得注意的是他与数据结构的堆是两回事，分配方式倒是类似于数据结构的链表。
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一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分：1、栈区（stack）：又编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等，其操作方式类似于数据结构的栈。2、堆区（heap）：一般是由程序员分配释放，若程序员不释放的话，程序结束时可能由OS回收，值得注意的是他与数据结构的堆是两回事，分配方式倒是类似于数据结构的链表。
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摘要：void *表示一个“不知道类型”的指针，也就不知道从这个指针地址开始多少字节为一个数据。和用int表示指针异曲同工，只是更明确是“指针”。因此void*只能表示一个地址，不能用来&取值，也不能++--移动指针，因此不知道多少字节是一个数据单位。从输出结果可以看出，无论是无类型的void指针还是int类型指针，指向的地址都是一样的：
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void *表示一个“不知道类型”的指针，也就不知道从这个指针地址开始多少字节为一个数据。和用int表示指针异曲同工，只是更明确是“指针”。因此void*只能表示一个地址，不能用来&取值，也不能++--移动指针，因此不知道多少字节是一个数据单位。从输出结果可以看出，无论是无类型的void指针还是int类型指针，指向的地址都是一样的：
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摘要：当我们创建一个内存区域的时候，内存中的数据可能是乱七八糟的（可能是其他代码用过后遗留的数据），如下面一段代码.其运行结果是如下图所示的乱码，因为printf的%s是“打印一直遇到'\0'”。那么，如何解决上面我们有可能会访问的脏内存区域呢？在C语言中，可以采用如下的两种方法：（1）使用memset函数首先清理一下内存;（2）使用初始化填充0;
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当我们创建一个内存区域的时候，内存中的数据可能是乱七八糟的（可能是其他代码用过后遗留的数据），如下面一段代码.其运行结果是如下图所示的乱码，因为printf的%s是“打印一直遇到'\0'”。那么，如何解决上面我们有可能会访问的脏内存区域呢？在C语言中，可以采用如下的两种方法：（1）使用memset函数首先清理一下内存;（2）使用初始化填充0;
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