随笔分类 - CS专业课 / 数据结构与算法
Java实现
摘要：应用场景： 1. 算法概述 Dijkstra算法 是典型单源最短路径算法，用于计算一个顶点到其他顶点的最短路径 单源：从一个顶点出发，Dijkstra算法 只能求一个顶点到其他点的最短距离而不能任意两顶点 用于无权图，或者所有边的权都相等的图，Dijkstra 算法等同于BFS搜索 特点：以起始点为
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摘要：1. 简单介绍 将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较；本质上是一种多关键字排序； 基数排序(Radix Sort) 属于“分配式排序”，又称“桶子法”。顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用； 基数排序法是属于稳定的排序，基数排序法的是效
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摘要：1. 桶排序 简单介绍 桶排序是将待排序集合中处于同一个值域的元素存入同一个桶中，也就是根据元素值特性将集合拆分为多个区域； 拆分后形成的多个桶，从值域上看是处于有序状态的； 对每个桶中元素进行排序，则所有桶中元素构成的集合是已排序的； 桶排序过程中存在 2 个关键环节 元素值域的划分，也就是元素到
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摘要：应用场景：字符串匹配问题 1. 暴力匹配 《算法(第4版)》 1.1 思路分析 假设现在 str1 匹配到 i 位置，子串 str2 匹配到 j 位置，则有: 如果当前字符匹配成功 (即 str1[i] == str2[j])，则 i++，j++，然后继续匹配下一个字符 如果匹配失败 (即 str1
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摘要：将马随机放在国际象棋的8×8棋盘的某个方格中，马按走棋规则进行移动。要求每个方格只进入一次，走遍棋盘上全部64个方格。 1. 思路 1.1 步骤 (遍历 + 回溯) 创建棋盘 chessBoard，一个二维数组 将当前位置设置已访问标记(当前 step)，然后根据当前位置，计算出马下一步可走哪些位置
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摘要：1. 概述 Floyd算法是一个经典的动态规划算法，是解决任意两点间的最短路径(称为多源最短路径问题)的一种算法； 也可以正确处理有向图或负权的最短路径问题； Dijkstra ~ Floyd Dijkstra算法 单源最短路径，计算图中某一个顶点到其他顶点的最短路径 选定一个顶点作为出发访问顶点，
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摘要：1. 最小生成树 【加权图】一种为每条边关联一个权值的图模型； 【图的生成树】是该连通图的一个极小连通子图，含有图的全部顶点，但只有构成一棵树的(n-1)条边； 【加权图的最小生成树(MST)】在生成树的基础上，要求树的(n-1)条边的权值之和是最小的； 约定： 只考虑连通图 根据树的基本性质，我们
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摘要：1. 基本概念 所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。 也就是说，它不从整体最优上加以考虑，只顾眼前不顾大局，所以它所做出的也仅仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最好的解决办法，关键是贪心策略的选择
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摘要：1. 算法介绍 动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获取最优解的处理算法； 动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解； 与分治法不同的是，适合于用
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摘要：1. 设计思想 分而治之 就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题 (这些子问题互相独立且与原问题形式相同)…… 直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解 即 子问题的解的合并 分治 & 递归 如果原问题可分割成k个子问题，1<k≤n，且这些子问题都可解
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摘要：建议去看原文，下文只摘出了KMP过程且做了少许修改；https://www.cnblogs.com/SYCstudio/p/7194315.html 1. 引入 首先我们来看一个例子，现在有两个字符串 A 和 B，问你在 A 中是否有 B，有几个？为了方便叙述，我们先给定两个字符串的值 A = "a
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摘要：图的遍历 遍历，即是对图中订点的访问。一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，则可根据搜索路径的不同，将遍历图的方法分为 2 种： 深度优先遍历 (Depth First Search) 广度优先遍历 (Broad First Search) 深度优先遍历 基本思想 DFS 类似于树的先序遍历 首先
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摘要：1. 为什么要有图? 前面学了线性表和树，线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系，树也只能有一个直接前驱也就是父结点。当需要表示多对多的关系时， 这里就用到了图。 2. 图的举例说明 3. 图的常用概念 顶点(vertex) 图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素 结点也可以称为
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「Chida15」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40953222/article/details/80544928
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摘要：1. 二叉树的问题分析 二叉树的操作效率较高，但是也存在问题, 请看下面的二叉树： 二叉树需要加载到内存的，如果二叉树的结点少，没有什么问题，但是如果二叉树的结点很多(比如 1 亿)， 就存在如下问题: 问题1：在构建二叉树时，需要多次进行I/O操作(海量数据存在数据库或文件中)，结点海量，构建二叉
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摘要：1. 引入 给你一个数列 {1,2,3,4,5,6}，要求创建一颗二叉排序树(BST) 上述 BST 存在的问题分析 左子树全部为空，从形式上看，更像一个单链表 插入速度没有影响 查询速度明显降低，不能发挥 BST 的优势 // 因为每次还需要比较左子树，其查询速度比单链表还慢 [解决方案] 平衡二
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摘要：1. 引入 给你一个数列 {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9}，要求能够高效的完成对数据的查询和添加。 1. 使用数组 数组未排序 优点：直接在数组尾部添加，速度快 缺点：查找速度慢 数组排序 优点：可以使用二分查找，查找速度快 缺点：为了保证数组有序，在添加新数据时，找到插入位置后，后面
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摘要：1. 基本介绍 赫夫曼编码(Huffman Coding) 是 Huffman 于 1952 年提出一种编码方法，称之为最佳编码，属于一种程序算法。 赫夫曼编码是 {赫夫曼树} 在电讯通信中的经典的应用之一，赫夫曼编码广泛地用于数据文件压缩，其压缩率通常在 20%～90% 之间。赫夫曼码是可变字长编
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摘要：1. 几个重要概念 1.1 路径和路径长度 路径：在一棵树中，从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路； 路径长度：通路中分支的数目；若规定根结点的层数为 1，则从根结点到第 L 层结点的路径长度为 L-1。 1.2 结点的权及带权路径长度 结点的权：将树中结点赋给一个有着某种含义的数值；
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摘要：1. 引入 2. 基本介绍 n 个结点的二叉链表中含有 n+1 个空指针域 利用二叉链表中的空指针域，存放指向该结点在某种遍历次序下的前驱和后继结点的指针（这种附加的指针称为"线索"） 一个结点的前一个结点，称为“前驱结点” 一个结点的后一个结点，称为“后继结点” 这种加上了线索的二叉链表称为线索链
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