文章分类 - 数据结构与算法入门 python版
摘要：二叉搜索树是一颗二叉树且满足性质: 设x是二叉树的一个节点。如果y是x左子树的一个节点，那么y.key ≤ x.key; 如果y是x右子树的一个节点，那么y.key > xkey。 对于根节点，左子树中所有节点的值 < 根节点的值 < 右子树中所有节点的值，任意节点的左、右子树也是二叉搜索树，同样满
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摘要：正文 树 二叉树 树 树是一种可以递归定义的数据结构，例如目录结构 树是由n个节点组成的集合：如果n=0，那么就是一颗空树;如果n>0，那么存在1个节点作为树的根节点，其他节点可以分为m个集合，每个集合本身又是一颗树。 一些基本概念： 根节点：根结点为第1层，例如A 叶子节点：例如B、H、P等 树的
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摘要：「链表 Linked List」是一种线性数据结构，其中每个节点都是单独的对象，各个节点之间通过指针连接。 每个节点包括两部分：一是结点「值 Value」，二是指向下一结点的「指针 Pointer」 # 节点 class Node: def __init__(self, item): self.it
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摘要：给一个二维列表，表示迷宫（0表示通道，1表示围墙）。给出一条走出迷宫的路径 队列-广度优先搜索，使用队列存储当前正在考虑的节点（仅存储当前节点），从一个节点开始，寻找所有接下来能继续走的点，继续不断寻找直到找到出口 难点：这里用一个新的列表path存储了出队的元素，并在queue中用第三个位置记录了
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摘要：给一个二维列表，表示迷宫（0表示通道，1表示围墙）。给出一条走出迷宫的路径 栈-深度优先搜索，回溯法思路：使用栈存储当前路径，从一个节点出发，任意找一个能走的点，当找到不能找的点时，退回上一个点寻找是否有其他方向的点（出栈）。 # 深度优先搜索 又称回溯法 maze = [ [1, 1, 1, 1,
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摘要：「队列 Queue」是一种遵循「先入先出 first in, first out」数据操作规则的线性数据结构 队列的实现方式：环形队列(队列不能用列表简单实现，因此采用环形队列) 基于数组 基于链表 环形队列： size：队列的长度 front：队首指针 rear：队尾指针 队首指针前进1：fron
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摘要：括号匹配问题 算法分析 初始化一个空栈，顺序读入括号 若是右括号则与栈顶元素进行匹配（#若匹配，则弹出栈顶元素并进行下一元素 #若不匹配，则该序列不合法）栈顶一定是最里层的那个 若是左括号，则压入栈中 若全部元素遍历完毕，栈中仍然存在元素，则该序列不合法 # 栈 class ArrayStack:
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摘要：栈 Stack」是一种遵循「先入后出 first in, last out」数据操作规则的线性数据结构。 栈的两种实现方式： 基于数组 基于链表 基于数组 class ArrayStack: """ 基于数组实现的栈 """ def __init__(self): """ 构造方法 """ self
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摘要：基数排序（Radix Sort），列表最大值有几位数，就按几次进行分桶装桶，通过不停的分桶和装桶来实现排序，桶里面不需要排序，因为桶已经是有序的了。 第一次按照个位数进行分桶，分桶完毕桶里面的数按个位数是排好序的，然后进行第二轮按百位数进行分桶，这时列表已经是按个位数排好序的，然后依次分到按百位数排
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摘要：桶排序（Bucket sort），是计数排序的升级版，若元素的范围比较大（比如1到1亿之间），则使用桶排序，即将数据分到有限数量的桶子里，然后对每个桶里的元素进行排序 def bucket_sort(li, n=100, max_num=10000): # n为分桶数量，max_num要大于列表li
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摘要：计数排序（Counting sort），是一种 非比较 的排序算法，需要开辟一个新的至少 与待排序列表中最大数 大 的数组空间，并记录待排序列表中数字出现的次数，然后将这个次数作为键存储在新的数组空间中以达到排序的效果 def count_sort(li, max_num=100): # max_n
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摘要：希尔排序（Shell Sort），是将列表按某一规则（如d=len(li)//2）进行分组，然后对每组使用插入排序算法，接着再进行分组（d//2)，然后对每组进行插入排序，直到分组等于d=1，排序完毕。希尔排序的每一次分组都会使得局部变得更有序，直到整体有序。 def insert_gap(li,
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摘要：归并排序（Merge sort），对序列的元素进行逐层折半分组，然后从最小分组开始比较排序，合并成一个大的分组，逐层进行，最终使所有的元素都是有序 # 归并 def merge(li, low, mid, high): i = low j = mid + 1 ltmp = [] while i <=
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摘要：堆排序（Heapsort）是利用二叉堆的概念来排序: # 堆的向下调整函数（大根堆）def sift(li, low, high): """li:列表，low：堆的根节点位置，high:堆的最后一个元素的位置""" i = low # i 最开始指向根节点 j = 2 * i + 1 # j开始是左
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摘要：快速排序（Quick Sort）分为两部分：归位，递归。 归位：在每一轮挑选一个 数，将数列分成两部分，比它大的 数 移动到数列 右边，比它小的 数 移动到数列的 左边 递归：然后这个数的右边部分和左边部分重复上个过程，一直递归到所有数都排好序。 代码实现 # 归位函数def partition(l
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摘要：插入排序（Insertion Sort），初始 有序区 只有一个数，每次从 无序区 取一个数与 有序区 比较，然后在 有序区 中从后向前扫描，并插入有序区的正确位置。 代码实现 def insert_sort(li): for i in range(1, len(li)): # 遍历无序区 tmp
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摘要：选择排序（Selection sort）: 每一趟从列表 无序区 元素中选择最小的一个元素作为首元素，再一趟选择列表无序区最小的数放到第二个位置上，直到排完为止 选择排序简单易懂的形式: def select_sort_simple(li): li_new = [] # 创建新列表 for i in
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摘要：冒泡排序（Bubble Sort）:列表相邻的数，如果前面的比后面的大，则交换这两个数。 代码实现： def bubble_sort(li): # li为列表 for i in range(len(li)-1) # 只需列表长度减1趟，最后一趟已排好序 for j in range(len(li)-
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摘要：二分查找：从有序列表的初始候选区li[0:n]开始，通过对待查找的值与候选区中间值的比较，可以使候选区减少一半。 代码实现： # 二分查找 双闭区间 def binary_search(li, val): left = 0 # 列表左下标 right = len(li) - 1 # 列表右下标 wh
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摘要：顺序查找（线性查找）： 从列表第一个元素开始，顺序进行查找，直到找到元素或搜索到最后一个元素为止 def linear_search(li,val): # li为列表，val为要查找的元素 for i in range(len(li)): if li[i] == val: return i retu
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