随笔分类 - 数据结构
摘要：要满足队列先入先出的特征需要2个指针，一个指向队头元素，一个指向队尾元素。 当入队列时，在链表的表尾插入元素；当出队列时，在链表的表头删除元素。对于单链表而言，删除当前指针所指的元素是不太好实现的（删除尾结点不太好实现），因此将出队列操作实现为在链表的表头删除元素。 tips：单链表删除表头元素易实
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摘要：这篇文章使用数组实现了栈(实现泛型接口，更加地面向对象)，本文使用链表（链式存储结构实现栈）。 链表是基于 Node 类实现。 a linked list is a recursive data structure that is either empty(null) or a reference
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摘要：一，问题描述 给定一棵二叉查找树，以及某个结点的值。查找该结点的下一个结点。如果该结点是最大的，则返回 null 对于二叉查找树而言，它是中序遍历有序的。某结点的下一个结点 就是：中序遍历输出的下一个结点。 二，问题分析 假设需要查找 node 结点的下一个结点，需要考虑三种情况： ①node 节点
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摘要：本文介绍使用java.util.*包中的HashMap 和 LinkedList 以及 ArrayList类快速实现一个有向图，并实现有向图的深度优先遍历算法。 如何构造图？ 本文根据字符串数组来构造一个图。图的顶点标识用字符串来表示，如果某个字符串A的第一个字符与另一个字符串B的最后一个字符相同，
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摘要：二叉树是很常用的一种数据结构。但是在使用它之前，得先构造一棵二叉树，下面这篇文章记录一下如何构造一棵二叉排序树 和 完全二叉树。 一，给定一组整数，请构造一棵二叉排序树 比如：2，4，5，1，3 构造二叉排序树，采用了递归方式来构造。 二，给定一组整数，请按照从上到下，从左到右的顺序构造一棵二叉树(
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摘要：一，二叉树的遍历 二叉树的递归遍历非常简洁，递归调用需要用到栈。因此，要想实现非递归遍历，就类似于模拟程序的自动压栈、出栈，就需要创建一个栈。 本程序使用java.util.LinkedList 来表示栈。 二，前序非递归遍历实现 先序遍历是先访问该结点，再访问左子树，然后再访问右子树 因此，先访问
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摘要：一，介绍 本文实现带权图的最短路径算法。给定图中一个顶点，求解该顶点到图中所有其他顶点的最短路径 以及 最短路径的长度。在决定写这篇文章之前，在网上找了很多关于Dijkstra算法实现，但大部分是不带权的。不带权的Dijkstra算法要简单得多（可参考我的另一篇：无向图的最短路径算法JAVA实现）；
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摘要：一，红黑树介绍 什么是红黑树？为什么需要红黑树？ 对数据集合进行 查找、插入、删除、找最大结点、找最小结点、找前驱/后继结点 是一种很常见的需求，那如何找到一种数据结构来高效地实现前面的各个基本操作呢？根据这篇博文对各种树 进行了的基本介绍。AVL树虽然能保证各种基本操作在O(logN)内实现，但是
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摘要：一，B-树的定义及介绍 为什么会有B-树？ 熟悉的树的结构有二叉树查找树或者平衡二叉树……平衡二叉树保证最坏情况下各个操作的时间复杂度为O(logN)，但是为了保持平衡，在插入或删除元素时，需要进行旋转啊...一系列操作，因此实现起来比较复杂。而对于二叉查找树，基本操作在最坏情况下会出现O(N)的时
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摘要：一，问题描述 构建一棵二叉树（不一定是二叉查找树），求出该二叉树中某两个结点的最低公共父结点。借用一张图如下： 结点8 和 结点5 的最低公共父结点为 结点2 二，二叉树的构建 与 求二叉树中第K层结点的个数 文章中的第二点：二叉树构建相同 三，求解最低公共父结点的算法实现 有两种思路，一种是通过中
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摘要：一，问题描述 构建一棵二叉树（不一定是二叉查找树），求出该二叉树中第K层中的结点个数（根结点为第0层） 二，二叉树的构建 定义一个BinaryTree类来表示二叉树，二叉树BinaryTree 又是由各个结点组成的，因此需要定义一个结点类BinaryNode，BinaryNode作为BinaryTr
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摘要：一，介绍 本文介绍使用Kruskal算法求解无向图的最小生成树。Kruskal是一个贪心算法，并且使用了并查集这种数据结构。关于并查集的介绍，参考：数据结构--并查集的原理及实现 二，构造一个无向图 图，肯定有顶点和边。由于求解最小生成树，故边还需要有权值。此外，对于每一条边，需要找到与它相关联的两
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摘要：一，介绍 本文使用数据结构：并查集 来实现 求解无向图的连通分量个数。 无向图的连通分量就是：无向图的一个极大连通子图，在极大连通子图中任意两个顶点之间一定存在一条路径。对于连通的无向图而言，只有一个连通分量。 二，构造一个简单的无向图 这里仅演示求解无向图的连通分量，因此需要先构造一个无向图。图由
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摘要：一，并查集的介绍 并查集（Union/Find）从名字可以看出，主要涉及两种基本操作:合并和查找。这说明，初始时并查集中的元素是不相交的，经过一系列的基本操作(Union)，最终合并成一个大的集合。 而在某次合并之后，有一种合理的需求：某两个元素是否已经处在同一个集合中了？因此就需要Find操作。
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摘要：一，介绍 什么是二项队列，为什么会用到二项队列？ 与二叉堆一样，二项队列也是优先级队列的一种实现方式。在 数据结构--堆的实现之深入分析 的末尾 ，简单地比较了一下二叉堆与二项队列。 对于二项队列而言，它可以弥补二叉堆的不足:merge操作的时间复杂度为O(N)。二项队列的merge操作的最坏时间复
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摘要：一，介绍 以前在学习堆时，写了两篇文章：数据结构--堆的实现(上) 和 数据结构--堆的实现(下)， 感觉对堆的认识还是不够。本文主要分析数据结构 堆(讨论小顶堆)的基本操作的一些细节，比如 insert(插入)操作 和 deleteMin(删除堆顶元素)操作的实现细节、分析建堆的时间复杂度、堆的优
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摘要：一，问题描述 在英文单词表中，有一些单词非常相似，它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词。比如：hive-->five；wine-->line；line-->nine；nine-->mine..... 那么，就存在这样一个问题：给定一个单词作为起始单词(相当于图的源点)，给定另一个单词作为终点，
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摘要：一，问题描述 给出一个无向图，指定无向图中某个顶点作为源点。求出图中所有顶点到源点的最短路径。 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目。 本文假设图的信息保存在文件中，通过读取文件来构造图。文件内容的格式参考这篇文章第一部分。 二，算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路
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摘要：一，问题描述 实现二叉树的层序遍历--从根开始，依次向下，对于每一层从左向右遍历。 二，算法分析 层序遍历与先序、中序、后序遍历不同。层序遍历用到了队列，而先、中、后序需要用到栈。 因此，先、中、后序遍历 可以 采用递归方式来实现，而层序遍历则没有递归方式。 算法步骤： 初始时，根结点入队列 然后，
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摘要：一，问题描述 给定一颗二叉树，已知其根结点。 ①计算二叉树所有结点的个数 ②计算二叉树中叶子结点的个数 ③计算二叉树中满节点（度为2）的个数 二，算法分析 找出各个问题的基准条件，然后采用递归的方式实现。 ①计算二叉树所有结点的个数 1)当树为空时，结点个数为0，否则为根节点个数 加上 根的左子树中
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