合集-数据结构与算法
摘要：数组(Array) 数组（Array）应该是最基础的数据结构之一，它由相同类型的元素组成的集合，并按照一定的顺序存储在内存中。每个元素都有一个唯一的索引，可以用于访问该元素。 // java 数组示例 int[] numbers1 = {2,0,2,3,9,23}; // 或者 int[] numb
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摘要：
链表（Linked List）是一种线性数据结构，它由一系列节点（Node）组成，每个节点包含两部分：数据和指向下（上）一个节点的引用（或指针）。链表中的节点按照线性顺序连接在一起（相邻节点不需要存储在连续内存位置），不像数组一样存储在连续的内存位置。链表通常由头节点（Head）来表示整个链表，而尾节点的下一个节点指向null，表示链表的结束。
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链表（Linked List）是一种线性数据结构，它由一系列节点（Node）组成，每个节点包含两部分：数据和指向下（上）一个节点的引用（或指针）。链表中的节点按照线性顺序连接在一起（相邻节点不需要存储在连续内存位置），不像数组一样存储在连续的内存位置。链表通常由头节点（Head）来表示整个链表，而尾节点的下一个节点指向null，表示链表的结束。
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摘要：
"二叉树"（Binary Tree）这个名称的由来是因为二叉树的每个节点最多有两个子节点，一个左子节点和一个右子节点。其中，“二叉”指的是两个，因此“二叉树”表示每个节点最多可以分支成两个子节点。
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"二叉树"（Binary Tree）这个名称的由来是因为二叉树的每个节点最多有两个子节点，一个左子节点和一个右子节点。其中，“二叉”指的是两个，因此“二叉树”表示每个节点最多可以分支成两个子节点。
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摘要：
在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： _在解空间中搜索满足特定条件的解_，这其实就是搜索算法（Search）的一种描述。当然也有其他描述，比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”，又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据，以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。
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在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： _在解空间中搜索满足特定条件的解_，这其实就是搜索算法（Search）的一种描述。当然也有其他描述，比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”，又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据，以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。
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摘要：文承上篇，搜索算法中除了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），二分搜索（Binary Search）也是最基础搜索算法之一。二分搜索也被称为折半搜索（Half-interval Search）也有说法为对数搜索算法（Logarithmic Search），用于在已排序的数据集中查找特定元素。搜索过程从排序数据集的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束返回元素；如果...
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摘要：
借这题不妨讲一讲分块的编码风格。在日常生活中，我们一定有记忆手机号码的经历，一个长长的数字串（比如1234567890）可能很难记忆，但如果将其分成更小的组块，例如(123) 456-7890，就更容易记忆和处理。这个其实在认识心理学里面概念叫："信息分块"（chunking），指的是将大量的信息分割成更小的、有意义的单元，以便更容易处理和记忆。关键点是人类大脑通过将信息分成较小的组块，可以更有效地处理和记忆信息。所谓代码可读性其实就是对代码的认识...
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借这题不妨讲一讲分块的编码风格。在日常生活中，我们一定有记忆手机号码的经历，一个长长的数字串（比如1234567890）可能很难记忆，但如果将其分成更小的组块，例如(123) 456-7890，就更容易记忆和处理。这个其实在认识心理学里面概念叫："信息分块"（chunking），指的是将大量的信息分割成更小的、有意义的单元，以便更容易处理和记忆。关键点是人类大脑通过将信息分成较小的组块，可以更有效地处理和记忆信息。所谓代码可读性其实就是对代码的认识...
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摘要：回忆笔者学习动态规划的时候，最开始接触的是经典的 “01背包” 问题；不过现在想起来，以“01背包问题”作为初次接触的动态规划算法的问题_并不友好_；花费了不少时间才慢慢感悟到动态规划算法的核心思想。先前的文章中涉及了不少搜索算法，在搜索算法上融入动态规划算法思想的
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摘要：上一篇文末已经提到了记忆化搜索是动态规划（Dynamic Programming）的一种形式，是一种自顶向下（Top-Down）的思考方式；既然动态规划有自顶向下（Top-Down）的递归形式，自然想到对应的另外一种思考方式自底向上（ Bottom-Up ）。什么是自底向上的思考？不空谈理论...
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摘要：
在这之前已经写了数组、链表、二叉树、栈、队列等数据结构，本篇一起探究一个新的数据结构：图（Graphs ）。在二叉树里面有着节点（node）的概念，每个节点里面包含左、右两个子节点指针；比对于图来说同样有着节点（node），在图里也称为顶点（vertex），顶点之间的关联不在局限于2个（左、右），一个顶点可以与任意（0-n个）个顶点进行链接，这称之为边（edge）。 一般会把一个图里面顶点
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在这之前已经写了数组、链表、二叉树、栈、队列等数据结构，本篇一起探究一个新的数据结构：图（Graphs ）。在二叉树里面有着节点（node）的概念，每个节点里面包含左、右两个子节点指针；比对于图来说同样有着节点（node），在图里也称为顶点（vertex），顶点之间的关联不在局限于2个（左、右），一个顶点可以与任意（0-n个）个顶点进行链接，这称之为边（edge）。 一般会把一个图里面顶点
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