随笔分类 - 数据结构
摘要：(1) 冒泡排序 冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶
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摘要：查找 【知识框架】 1.查找概论 查找的基本概念: 查找(Searching)：就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素( 或记录)。 查找表(Search Table)：是由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合。 关键字(Key)：数据元素中唯一标识该元素的某个数据项
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摘要：1、AOE-网介绍 我们在学习拓扑排序（如果没学，可以看看这篇博客：拓扑排序详解）的时候，已经接触了什么是AOV-网，AOV-网是优先考虑顶点的思路，而我们也同样可以优先考虑边，这个就是AOE-网的思路。 若在带权的有向无环图中，以顶点表示事件，以有向边表示活动，边上的权值表示活动的开销（如该活动持
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摘要：在一个表示工程的有向图中，用顶点表示活动，用弧表示活动之间的优先关系，这样的有向图为顶点表示活动的网，我们称为AOV网。AOV网中的弧表示活动之间存在的某种制约关系，且不能存在回路。 设G=(V，E)是一个具有n个顶点的有向图， V中的顶点序列v1，v2，……， vn, 满足若从顶点vi到vj有一条
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摘要：对于网图来说，最短路径，是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径，并且我们称路径上的第一个顶点是源点，最后一个顶点是终点。关于最短路径主要有两种算法，迪杰斯特拉(Dijkstra) 算法和弗洛伊德(Floyd) 算法。 1. 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 对于网N=（V，E），将N中的顶点分
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摘要：如下图是个带权值的网结构图。要用最小的成本将所有元素连接起来，即n个顶点，用n-1条边把连通图连接起来，并且使得权值的和最小。定义：把构造连通网的最小代价生成树称为最小生成树。这里介绍两种经典算法。 1. 普里姆（Prim）算法 假设N=(V,E)是连通图，TE是N上的最小生成树中边的集合。 U={
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摘要：从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历。 (1)深度优先遍历 深度优先遍历类似于数的先序遍历，是树的先序遍历的推广。 从图中某个顶点v出发，访问v。 找到刚访问过得顶点的第一个未被访问的邻接点，访问该顶点。以该顶点为新顶点，重复此步骤，直至刚访问的顶点
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摘要：(1) 邻接矩阵 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组存储图中顶点信息，一个二维数组（称为邻接矩阵）存储图中的边或弧的信息。设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个nxn的方阵，定义为: 如下无向图： 如下有向图： 我们知道，每条边上带有权的图叫做网，如果要将这些权值保存下来，可以采用权
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摘要：线性结构中，元素仅有线性关系，每个元素只有一个直接前驱和直接后继； 树形结构中，数据元素（结点）之间有着明显的层次关系，每层上的元素可能和下一层中多个元素相关，但只能和上一层中一个元素相关； 图形结构中，数据元素（顶点）之间具有任意关系，图中任意两个数据元素之间都可能相关。 (1) 图的定义 图是由
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摘要：3.1基本概念 路径和路径长度：树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径；路径上的分枝数目称作路径长度，它等于路径上的结点数减1. 结点的权和带权路径长度：在许多应用中，常常将树中的结点赋予一个有着某种意义的实数，我们称此实数为该结点的权；结点的带权路径长度规定为从树根结点到该结点
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摘要：python实现二叉树并且遍历 2.1 二叉树的遍历 2.1.1 前序遍历 (根左右) 二叉树的前序遍历的步骤如下： 访问树的根节点 > 访问当前节点的左子树 >若当前节点无左子树，访问当前节点的右子树。 以上图为例，对其进行前序遍历的步骤为： 先访问根节点，得到1 访问根节点1的左子节点2，发现左
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摘要：树结构 1.1 树的定义 树(Tree)：个节点构成的有限集合。当n = 0时，称为空树。对于任一棵非空树(n>0)，它具备以下性质： 树中有一个称为"根(Root)"的特殊节点，用r表示；其余节点可分为m(m>0)个互不相交的有限集、，...,，其中每个集合本身又是一棵树，称为原来树的子树(Sub
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