随笔分类 - 课程 / 数据结构
摘要：1.Hash Hash叫做”散列表“，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变成固定长度输出，该输出结果是散列值。 其实这种转换是一种压缩映射，散列表的空间通常小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不能从散列表来唯一的确定输入值。这就出现了Hash冲突。 Hash冲突： 根据key（键
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摘要：（一）DFS的复杂度分析 1.邻接表 对于邻接表的存储方式：因为邻接表中每条链表上的从第2个结点到表尾结点一定是表头结点的邻接点，所以遍历表头结点的邻接的过程中只需要遍历这些顶点即可，无需遍历其他的顶点，所以遍历某个顶点的所有邻接点的复杂度为O(ei), ei为每个顶点的邻接点个数,也就是每条链表的
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摘要：原文链接：算法学习笔记(28): 网络流 （一）介绍 网络流是算法竞赛中的一个重要的模型，它分为两部分：网络和流。 网络，其实就是一张有向图，其上的边权称为容量。额外地，它拥有一个源点和汇点。 其中1为源点，3为汇点 流，顾名思义，就像水流或电流，也具有它们的性质。如果把网络想象成一个自来水管道网络
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摘要：符合主递归式条件的情况 首先对于可以用主方法求解的形式，这里不再说明，符合主方法的三种情况只要套用公式即可得到正确答案。 不符合主递归式条件 除以 有类似 形式的递归式存在，其解为 ，有些解答认为是 实际上并不准确。 同样这种形式也不符合主方法的条件，同样使用递归树法进行近似的求解，然后再使用代入法
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摘要：（一）HashMap 这个问题我觉得可以从 HashMap 的一些关键点入手，例如 hash 函数、如何处理冲突、如何扩容。 HashMap 无非就是一个存储 <key,value> 格式的集合，使得通过 key 在 O(1) 的时间复杂下就能查找到 value。 基本原理就是将 key 经过 ha
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摘要：关于图的几个概念定义： 连通图：在无向图中，若任意两个顶点vi与vj都有路径相通，则称该无向图为连通图。 强连通图：在有向图中，若任意两个顶点都有路径相通，则称该有向图为强连通图。 连通网：在连通图中，若图的边具有一定的意义，每一条边都对应着一个数，称为权；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫
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摘要：（一）引入：构造大根堆 首先我们给定一个无序的序列，将其看做一个堆结构，一个没有规则的二叉树，将序列里的值按照从上往下，从左到右依次填充到二叉树中。 对于一个完全二叉树，在填满的情况下（非叶子节点都有两个子节点），每一层的元素个数是上一层的二倍，根节点数量是1，所以最后一层的节点数量，一定是之前所有
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摘要：一、A*算法 （一）算法思路 A*算法通过下面这个函数来计算每个节点的优先级。 f(n)=g(n)+h(n) 其中： f(n) 是节点n的综合优先级。当我们选择下一个要遍历的节点时，我们总会选取综合优先级最高（值最小）的节点。 g(n) 是节点n距离起点的代价。 h(n) 是节点n距离终点的预计代价
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摘要：一、Dijkstra算法简介 Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的贪心算法 该算法在计算的时候将所有的点分为两个集合，一个是目标点集U，初始时只有起点，Dijkstra算法的功能是，给定一个起点，计算它到其他所有点的最短路径 二、Dijkstra算法的基本思想 设置两点顶点的集合U和T，集合
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摘要：〇、总览 （一）术语说明 稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；内排序 ：所有排序操作都在内存中完成；外排序 ：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；时间复杂度
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摘要：一、平衡二叉树 平衡二叉树（balanced binary tree)又称AVL树（Adelson-Velskii and Landis) 一棵平衡二叉树或者是空树，或者是具有下列性质的二叉排序树： 左子树与右子树的高度之差的绝对值小于等于１； 左子树和右子树也是平衡二叉排序树 为了方便起见，给每个
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摘要：一、为什么需要红黑树？ 对于二叉搜索树，如果插入的数据是随机的，那么它就是接近平衡的二叉树，平衡的二叉树，它的操作效率（查询，插入，删除）效率较高，时间复杂度是O（logN）。但是可能会出现一种极端的情况，那就是插入的数据是有序的（递增或者递减），那么所有的节点都会在根节点的右侧或左侧，此时，二叉搜
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