08 2022 档案
摘要：1.应用场景-集合覆盖问题 假设存在下面需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区。 如何选择最少的广播台，让所有的地区都可以接收到信号 2.贪心算法介绍 1)贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法
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摘要：1.应用场景-字符串匹配问题 字符串匹配问题：： 1)有一个字符串 str1= ""算算法 算法你算 算法你算法你算你好""，和一个子串 str2="算法你算" 2)现在要判断 str1 是否含有 str2, 如果存在，就返回第一次出现的位置, 如果没有，则返回-1 2.暴力匹配算法 如果用暴力匹配
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摘要：1.应用场景-背包问题 背包问题：有一个背包，容量为4磅 ，现有如下物品 1)要求达到的目标为装入的背包的总价值最大，并且重量不超出 2)要求装入的物品不能重复 2.动态规划算法介绍 1)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
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摘要：1.分治算法介绍 1)分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“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……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。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序，傅立叶变换(
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摘要：1.二分查找算法(非递归)介绍 我们讲过了二分查找算法，是使用递归的方式； 二分查找法只适用于从有序的数列中进行查找(比如数字和字母等)，将数列排序后再进行查找 二分查找法的运行时间为对数时间O(㏒₂n)，即查找到需要的目标位置最多只需要㏒₂n步，假设从[0,99]的队列(100个数，即n=100)
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摘要：1.广度优先遍历基本思想 图的广度优先搜索(Broad First Search) 。 类似于一个分层搜索的过程，广度优先遍历需要使用一个队列以保持访问过的结点的顺序，以便按这个顺序来访问这些结点的邻接结点。 2.广度优先遍历算法步骤 1)访问初始结点v并标记结点v为已访问。 2)结点v入队列 3)
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摘要：1.图遍历介绍 所谓图的遍历，即是对结点的访问。一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种访问策略: (1)深度优先遍历 (2)广度优先遍历 2.深度优先遍历基本思想 图的深度优先搜索(Depth First Search) 。 1)深度优先遍历，从初始访问结点出发，初始访问结
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摘要：1.为什么要有图 1)线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系 2)树也只能有一个直接前驱也就是父节点 3)当我们需要表示多对多的关系时， 这里我们就用到了图 2.图的举例说明 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。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。如图： 3.图的
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摘要：1.二叉树问题分析 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 1)二叉树需要加载到内存的，如果二叉树的节点少，没有什么问题，但是如果二叉树的节点很多(比如1亿， 就存在如下问题 2)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)，节点海量，构建二叉树时，
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摘要：1.为什么需要平衡二叉树？ 二叉排序树可能的存在的问题 给你一个数列{1,2,3,4,5,6}，要求创建一颗二叉排序树(BST), 并分析问题所在. 上图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(因为需要依次比较), 不能发挥BST的优
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摘要：1.为什么要用二叉排序树 使用数组 数组未排序，优点：直接在数组尾添加，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，后面的数据需整体移动，速度慢。 使用链式存储-链表 不管链表是否有序，查找速度都慢，添加数据速度
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摘要：1.基本介绍 赫夫曼编码是赫哈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码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，称之为最佳编码。 2.原理剖析 1.定长编码 2.变长编码 3.赫夫曼编码
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摘要：1.版本控制 1.1什么是版本控制 版本控制（Revision control）是一种在开发的过程中用于管理我们对文件、目录或工程等内容的修改历史，方便查看更改历史记录，备份以便恢复以前的版本的软件工程技术。 实现跨区域多人协同开发 追踪和记载一个或者多个文件的历史记录 组织和保护你的源代码和文档
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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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