摘要：简介 上文中，我们讲到了选择排序，冒泡排序，插入排序，希尔排序。 都是相对比较简单的实现方式，因为它们都是以人的思维，维护一个index,将index与周围元素逐步对比。直到整个数组有序。 但越是效率高的算法，反而要越接近计算的的思维。否则非常难以突破O(N^2)的桎梏。 而接下来的几种效率高算法， 阅读全文

摘要：简介 排序算法有三个重要的指标： 时间/空间复杂度 在前面的文章中，虽然经常强调空间换时间能解决大多数问题。但如果时间与空间都比较小，自然是更好的选择。 排序稳定性 相同的元素，如果排序之后相对位置没有发生改变，那可以被称为稳定排序，否则就是不稳定排序。 比如说两个相同的数，排序前它们的顺序是 a 阅读全文

摘要：简介 上文讲到，图的本质是多叉树。因此主要遍历方式还是DFS与BFS。 唯一的区别在于，树结构中不存在环，而图中可能回成环。因此我们需要记录一下已经访问过的节点，避免死循环。 深度优先遍历(DFS) 遍历所有节点 /// <summary> /// 邻接表实现DFS /// </summary> / 阅读全文

摘要：简介 图结构本质上还有多叉树的变种,图结构在逻辑上，由于若干个节点和边组成。但在实际落地中，一般用邻接表，邻接矩阵来存储图 在标准的树结构中，一般都是单链表表示，即只允许父节点指向子节点，两个子节点之间也不允许互相指向。 而图中，则是双链表放飞自我版，既可以父子之间互相指向，又可以子节点互相链接，形 阅读全文

摘要：挖坑待埋 由于二叉树有很多变种，目前只提供逻辑概念，具体实现日后慢慢补充 二叉搜索树 上文简单的介绍了一下二叉搜索树(BST),这个树可以说是梦的起点。无数高性能搜索方案，底层核心都是基于BST来构建。 那二叉搜索树有什么优势呢？ 它的优势即左小右大，左子树的每个节点都小于当前节点，右子树的每个节点 阅读全文

摘要：简介 二叉树作为链表的衍生，本身不难。但它同样是其它复杂数据结构的前身。比如红黑树，多叉数，二叉堆，图，字典数等等。如果不熟悉二叉树，就会陷入一个难者不会，会者不难的境地。 几种简单的二叉树 树的顶点(1)，一般称为根节点,下方直接相连的节点称之为子节点,上方直接相连的节点称之为父节点，最下方没有子 阅读全文

摘要：简介 hash的基本原理，可以理解为一个加强版的数组。为什么这么说呢，数组通过index来实现随机访问Log(1),而hash的key也是类似，把key理解为index,本质上还是一个基于数组的随机访问。 那么问题来了，如何把hash的key转换成数组的index呢？ hash函数如何实现 hash 阅读全文

摘要：简介 上文说到，数据结构只有两种。其它的数据结构都是它的整花活。 栈 栈只能在表的一端（称为栈顶）进行插入和删除操作，遵循 “后进先出”（Last In First Out，LIFO）的原则。就像生活中的一摞盘子，最后放上去的盘子会最先被拿走 队列 它只允许在表的一端进行插入操作（队尾），在另一端进 阅读全文

摘要：简介 数据结构的本质，只有两种结构，数组与链表。其它的都是它的衍生与组合 算法的本质就是穷举。 数组 数组可以分为两大类，静态数组与动态数组。 静态数组的本质是一段连续的内存，因为是连续的，所以我们可以采用偏移量的方式来对元素实现快速访问。 而动态数组则是对静态数组的封装，使得更加方便操作元素。有了 阅读全文