随笔分类 - 数据结构与算法
摘要：1. 快速排序 1.1 排序原理 在数组中找一个分界元素，将数组分为两个区间，小于分界元素的全部放在分界元素之前，其他的放在分界元素之后； 在分出来的两个区间（不包括分界元素）重复上述过程，直到区间缩小为1； 1.2 性能分析 1.2.1 执行效率 最好情况时间复杂度：数据每次分为对等的两个区间，时
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摘要：1. 归并排序 1.1 排序原理 采用分治思想，一般用递归实现 将一个无序数组从中间分成两个无序数组，然后对两个无序数组排序，排序之后再将两个有序数组合并为一个有序数组； 1.2 性能分析 1.2.1 执行效率 它的效率和原始数组的元素顺序无关，效率稳定；最好，最坏，平均复杂度都一样； 假设n个元素
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摘要：1. 选择排序 1.1 排序原理 将数组分为两个区间，一个有序区间，一个无序区间。开始默认数组为无序区间； 从无序区间取最小的一个元素，将最小的元素与无序区间的第一个元素交换位置，即插入有序区间的末尾； 重复这个过程，直到无序区间没有元素； 1.2 性能分析 1.2.1 执行效率 最小时间复杂度：数
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摘要：1. 插入排序 1.1 排序原理 将数组分为两个区间，一个有序区间，一个无序区间。开始默认第一个元素为有序区间； 从无序区间取一个元素，在有序区间找到合适的位置将其插入； 重复这个过程，直到无序区间没有元素； 1.2 性能分析 1.2.1 执行效率 最小时间复杂度：数据完全有序时，只需进行一次遍历操
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摘要：1. 如何分析一个排序算法？ 1.1 执行效率 从以下3个方面来衡量： 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度； 时间复杂度的系数、常数、低阶：排序的数据量比较小时考虑； 比较次数和交换（或移动）次数； 1.2 内存消耗 通过空间复杂度来衡量。针对排序算法的空间复杂度，引入原地排序的概念，原地排序算
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摘要：一. 递归 方法或函数调用自身的方式称为递归调用，调用称为递，返回称为归。 递归是一种非常高效、简洁的编码技巧，一种应用非常广泛的算法，比如DFS深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等都是使用递归。 常见的递归公式： f(n) = f(n-1) + 1; f(n) = f(n-1) + f(n-2);
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摘要：一、概念 队列也是一种操作受限的线性表。 先进先出，后进后出。这就是典型的“队列”结构。 两个基本属性： head：指向队头的指针；一般指向第一个元素的位置。 tail ：指向队尾的指针；一般指向最后一个元素的下一个位置。 两个基本操作： 入队enqueue()，将一个元素放到队列末尾； 出队deq
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摘要：一、什么是栈？ 二、为什么需要栈？ 三、如何实现栈？ 1. 栈既可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的栈，我们叫作顺序栈，用链表实现的栈，我们叫作链式栈。 2.数组实现（自动扩容） 时间复杂度分析：根据均摊复杂度的定义，可以得数组实现（自动扩容）符合大多数情况是O(1)级别复杂度，个别情
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摘要：一、什么是链表 二、链表的优劣 三、常用链表 3.1 单链表 3.2 循环链表 3.3 双向链表 和单链表相比，存储相同的数据，需要消耗更多的存储空间。 插入、删除操作比单链表效率更高O(1)级别。 以删除操作为例，删除操作分为2种情况：给定数据值删除对应节点和给定节点地址删除节点。 对于前一种情况
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摘要：1. 数组 2. 数组下标随机访问 查询效率高。 计算机随机访问数组中的某个元素时，通过下面的寻址公式计算元素存储的的内存地址；若下标以1开始，则要进行一次（i -1）操作。 数组的查找操作时间复杂度并不是O(1)。即便是排好的数组，用二分查找，时间复杂度也是O（logn）。 正确表述：数组支持随机
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摘要：一、复杂度分析的4个概念 二、为什么要引入这4个概念？ 三、如何分析平均、均摊时间复杂度？ 1.平均时间复杂度 代码在不同情况下复杂度出现量级差别，则用代码所有可能情况下执行次数的加权平均值表示。 2.均摊时间复杂度 两个条件满足时使用： 1）代码在绝大多数情况下是低级别复杂度，只有极少数情况是高级
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摘要：一、什么是复杂度分析？ 二、为什么要进行复杂度分析？ 2.1 事后统计法 2.2.1 概念 通过运行代码跑，统计、监控，得到算法执行的时间和占用的内存大小。 2.2.2 劣势 2.2 复杂度分析 三、如何进行复杂度分析？ 3.1.大O表示法 1）来源 算法的执行时间与每行代码的执行次数成正比，用T(
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摘要：此系列文章内容全部来自：极客时间 王铮老师的数据结构与算法之美以及留言部分 1. 基本概念 数据结构：一组数据的存储结构。 算法：操作数据的一组方法。 数据结构为算法服务，算法要作用于特定的数据结构上。 2. 复杂度分析 3. 数据结构 4. 算法
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