随笔分类 - 数据结构
摘要：1.基本介绍 给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度(wpl)达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。 赫夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。 路径和路径长度：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
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摘要：1.堆排序基本介绍 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏、最好的平均时间复杂度均为O(nlogn),它是不稳定排序； 堆是具有一下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆，注意：没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。
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摘要：0.遗留问题（只实现中序，没有实现前序和后序） 1.为什么需要线索二叉树 答： 如上图所示，有些结点的左右指针并没有完全得到利用 为了使所有的指针都得到利用，线索二叉树是有效的解决办法。 2.线索二叉树基本介绍 n个结点的二叉链表中含有n+1个空指针{公式2n-(n-1)=n+1;2n表示总指针域数
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摘要：1.基本概念 从数据存储方式来看，数组存储方式和树的存储方式可以相互转换，即数组可以转换成树，树也可以转换成数组。 2.顺序存在二叉树的特点 顺序存储二叉树通常只考虑完全二叉树 第n个元素的左子结点为 2*+1(对应于数组的下标值) 第n个元素的右子结点为 2 * n + 2(对应于数组的下标值)
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摘要：1.删除的规定（剩下的后面补充） 如果删除的是叶子结点，则删除该结点； 如果删除的结点是非叶子结点，则删除该子树 2.删除思路 首先，考虑如果树是空树root，或者只有一个结点，则等价于二叉树置空。 因为我们的二叉树是单向的，所以我们是判断当前结点的子结点是否需要删除，而不能去判断当前这个结点是不是
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摘要：1.前序查找思路 先判断当前结点的no是否等于要查找的no 如果no相等，则返回该结点 如果no不相等，则判断当前结点的左子结点是否为空，如果不为空，则递归前序查找 如果左递归前序查找到结点，则返回 否则继续判断，当前结点的右子结点是否为空，如果不为空，则继续递归前序查找 2.中序查找思路 判断当前
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摘要：1.说明 前序遍历: 先输出父节点，再遍历左子树和右子树 中序遍历: 先遍历左子树，再输出父节点，再遍历右子树 后序遍历: 先遍历左子树，再遍历右子树，最后输出父节点 小结: 看输出父节点的顺序，就确定是前序，中序还是后序 2.分析遍历的步骤 1.先创建一棵二叉树 2.前序遍历 2.1 先输出当前结
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摘要：1.哈希表的基本介绍 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 哈希表与缓存层联系学习，有助于理解。 2.图
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摘要：1.斐波那契(黄金分割法)查找基本介绍 黄金分割点是指把一条线段分割为两部分，使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。取其前三位数字的近似值是0.618。由于按此比例设计的造型十分美丽，因此称为黄金分割，也称为中外比。这是一个神奇的数字，会带来意向不到的效果。 斐波那契数列 {1,1, 2,
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摘要：1.插值查找原理介绍 1)插值查找算法类似于二分查找，不同的是插值查找每次从自适应mid处开始查找。 2)将折半查找中的求mid 索引的公式, low表示左边索引left,high表示右边索引right.key 就是前面我们讲的 findVal。 2.插值查找举例（自适应很神奇）（查找一次即可） 插
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摘要：1.二分查找算法介绍 二分查找算法必须是有序的。 二分查找的思路分析 首先确定该数组的中间的下标 mid = (left + right) / 2 然后让需要查找的数 findVal 和 arr[mid] 比较 1 findVal > arr[mid] , 说明你要查找的数在mid 的右边, 因此需
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摘要：1.常用查找算法 1)顺序(线性)查找 二分查找/折半查找 3)插值查找 斐波那契查找 2.线性查找算法实现 有一个数列： {1,8, 10, 89, 1000, 1234} ，判断数列中是否包含此名称【顺序查找】 要求:如果找到了，就提示找到，并给出下标值。 package com.yt.sear
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摘要：1.基数排序介绍（桶排序） 基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，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性的排序 2.
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摘要：1.归并排序介绍 归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法； 该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而 治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起，即分而治之)。 2.归
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摘要：1.快速排序介绍 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。 2.快速排序基本思想 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按照此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
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摘要：1.简单插入排序存在的问题 数组 arr = {2,3,4,5,6,1} 这时需要插入的数 1(最小) 结论: 当需要插入的数是较小的数时，后移的次数明显增多，对效率有影响. 2.希尔排序介绍 希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的更有效的版本，也称为缩小增量排序。 3.希尔排序基
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摘要：插入排序的思想 插入排序（Insertion Sorting）的基本思想是： 把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表，开始时有序表中只包含一个元素，无序表中包含有n-1个元素， 排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，把它的排序码依次与有序表元素的排序码进行比较， 将它插入到有序表中的适当位
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摘要：排序速度的比较：选择排序的速度比冒泡排序快 package com.yt.sort; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Arrays; import java.util.Date; public class SelectSort
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摘要：数据结构的学习 冒泡排序 排序花费的时间探索 package com.yt.sort; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Arrays; import java.util.Date; public class BubbleSort
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