随笔分类 - 数据结构与算法
摘要：Deque 接口表示一个双端队列（Double Ended Queue），允许在队列的首尾两端操作，所以既能实现队列行为，也能实现栈行为。 Deque常用的两种实现ArrayDeque和LinkedList，这篇主要介绍下Deque的常用操作，并重点看下ArrayDeque的实现逻辑。 1、接口AP
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摘要：堆是一种特殊类型的树，这种数据结构应用场景非常多，最经典的莫过于堆排序，堆排序是一种原地排序，它的时间复杂度是 O(nlogn)。 前面提到的快速排序，平均情况下时间复杂度也是 O(nlogn)，甚至堆排序比快速排序的时间复杂度还要稳定，但是实际开发中，快速排序要比堆排序好，这是为什么呢？带着这个问
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摘要：1、二叉树基础 1.1、树的几个概念 节点的高度：节点到叶子节点的最大路径（边数） 节点的深度：根节点到这个节点所经历的边数 节点的层数：节点的深度+1 树的高度：根节点的高度 高度和深度的计数都是从0开始，来看个例子： 1.2、满二叉树和完全二叉树 （1）满二叉树 叶子节点全都在最后一层，除叶子节
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摘要：跳表最典型的应用是在 Redis 的有序集合，是通过哈希表+跳表来实现的，因为有序集合中的元素是不重复的，这是通过哈希表来实现的。 今天我们主要看跳表。先来看一张图： 跳表底层是链表来存储节点数据，然后逐层建立索引。它查询数据的时间复杂度是 O(logn)，因为底层是链表，所以插入和删除的时间复杂度
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摘要：1、二分查找概念 1.1、核心思想 二分查找针对的是一个有序的数据集合，查找思想有点类似分治思想。每次都通过跟区间的中间元素对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为 0。 二分查找的时间复杂度是 O(logn)，当数据量较大时，O(logn) 往往优于常量时间复杂
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摘要：1、衡量排序算法的标准 其实几乎所有算法都可以从几个方便进行衡量：执行效率、内存开销、稳定性。 排序算法也一样，主要从： • 时间复杂度，包括：最好情况、最坏情况、平均时间复杂度、还有比较和交换的次数 • 空间复杂度，如：原地排序 • 排序算法的稳定性，即相同数值的元素，排序后的前后顺序不变则称为稳
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摘要：1、衡量算法的标准 衡量算法的两个维度：时间复杂度和空间复杂度。 （1）时间复杂度 时间复杂度一般用大 O 时间复杂度表示，它并不是具体指代码真正执行的时间，而是代码执行时间随着数据规模增长的变化趋势。 三个判断方法： • 只关注循环执行次数最多的一段代码 • 加法法则 • 乘法法则：嵌套代码的时间
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摘要：Java 8系列之重新认识HashMap hashMap为什么链表长度为8才转换？ 转换概率 链表查找速度和数组速度在8开始有差异 6个才还原，主要为了减少变换频率 hashMap为什么不使用AVL？ AVL树就是平衡树 B树是平衡树 B+树是多路平衡树、数据在叶子节点链表上 红黑树是二叉搜索树 h
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摘要：1、归并排序 基本思路：借助额外空间，合并两个有序数组，得到更长的有序数组。例如：「力扣」第 88 题：合并两个有序数组。 算法思想：分而治之（分治思想）。「分而治之」思想的形象理解是「曹冲称象」、MapReduce，在一定情况下可以并行化。 public class Solution { // 归
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摘要：1、底层原理 ArrayList底层是用数组实现的存储。通过无参构造方法的方式ArrayList()初始化，则赋值底层数Object[] elementData为一个默认空数组Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {}所以数组容量为0，只有真正对数
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