随笔分类 -  数据结构与算法学习

最大堆
摘要：class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data = [] # 创建堆 # self.count = len(self.data) # 元素数量 def __init__(self, arr): self.data = copy.copy(arr) sel... 阅读全文
posted @ 2018-05-16 15:49 Erick-LONG 阅读(183) 评论(0) 推荐(0)
python 堆排序
摘要：堆排序就是把堆顶的最大数取出, 将剩余的堆继续调整为最大堆,具体过程在第二块有介绍,以递归实现 剩余部分调整为最大堆后,再次将堆顶的最大数取出,再将剩余部分调整为最大堆,这个过程持续到剩余数只有一个时结束 堆排序详解：http://www.cnblogs.com/0zcl/p/6737944.htm 阅读全文
posted @ 2017-08-01 08:19 Erick-LONG 阅读(241) 评论(0) 推荐(0)
python 二叉堆
摘要：BinaryHeap() 创建一个新的，空的二叉堆。 insert(k) 向堆添加一个新项。 findMin() 返回具有最小键值的项，并将项留在堆中。 delMin() 返回具有最小键值的项，从堆中删除该项。 如果堆是空的，isEmpty() 返回 true，否则返回 false。 size() 阅读全文
posted @ 2017-07-24 11:44 Erick-LONG 阅读(909) 评论(0) 推荐(0)
Python 二叉树
摘要：性质1: 在二叉树的第i层上至多有2^(i-1)个结点（i>0）性质2: 深度为k的二叉树至多有2^k - 1个结点（k>0）性质3: 对于任意一棵二叉树，如果其叶结点数为N0，而度数为2的结点总数为N2，则N0=N2+1;性质4:具有n个结点的完全二叉树的深度必为 log2(n+1)性质5:对完全 阅读全文
posted @ 2017-07-24 09:04 Erick-LONG 阅读(541) 评论(0) 推荐(0)
Python 二分查找
摘要：（非递归实现） （递归实现） 最优时间复杂度：O(1) 最坏时间复杂度：O(logn) 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。 阅读全文
posted @ 2017-07-24 08:10 Erick-LONG 阅读(228) 评论(0) 推荐(0)
python 归并排序
摘要：最优时间复杂度：O(nlogn) 最坏时间复杂度：O(nlogn) 稳定性：稳定 将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。 阅读全文
posted @ 2017-07-24 07:47 Erick-LONG 阅读(227) 评论(0) 推荐(0)
Python 快速排序
摘要：最优时间复杂度：O(nlogn) 最坏时间复杂度：O(n2) 稳定性：不稳定 三行代码版本 三路快速排序，重复值 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 阅读全文
posted @ 2017-07-23 22:04 Erick-LONG 阅读(1050) 评论(0) 推荐(0)
Python 希尔排序
摘要：最优时间复杂度：根据步长序列的不同而不同 最坏时间复杂度：O(n2) 稳定想：不稳定 希尔排序的基本思想是：将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序，重复这过程，不过每次用更长的列（步长更长了，列数更少了）来进行。最后整个表就只有一列了。将数组转换至表是为了更好地理解这算法，算法本身还是使用数组进行 阅读全文
posted @ 2017-07-23 20:33 Erick-LONG 阅读(202) 评论(0) 推荐(0)
python 插入排序
摘要：最优时间复杂度：O(n) （升序排列，序列已经处于升序状态） 最坏时间复杂度：O(n2) 稳定性：稳定 更容易理解版本 工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供 阅读全文
posted @ 2017-07-21 08:51 Erick-LONG 阅读(1337) 评论(0) 推荐(0)
python 选择排序
摘要：最优时间复杂度：O(n2) 最坏时间复杂度：O(n2) 稳定性：不稳定（考虑升序每次选择最大的情况） 它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 选择 阅读全文
posted @ 2017-07-21 08:25 Erick-LONG 阅读(260) 评论(0) 推荐(0)
python 递归
摘要：递归的三定律 整数转换为任意进制字符串 栈帧：实现递归字符串转换器 可视化递归 谢尔宾斯基三角形 汉诺塔游戏 探索迷宫问题 参考：https://facert.gitbooks.io/python-data-structure-cn/4.%E9%80%92%E5%BD%92/4.11.%E6%8E% 阅读全文
posted @ 2017-07-20 17:00 Erick-LONG 阅读(344) 评论(0) 推荐(0)
Python 实现双端队列 Deque
摘要：操作 Deque() 创建一个空的双端队列 add_front(item) 从队头加入一个item元素 add_rear(item) 从队尾加入一个item元素 remove_front() 从队头删除一个item元素 remove_rear() 从队尾删除一个item元素 is_empty() 判 阅读全文
posted @ 2017-07-20 09:13 Erick-LONG 阅读(1443) 评论(0) 推荐(0)
Python 实现队列
摘要：操作 Queue() 创建一个空的队列 enqueue(item) 往队列中添加一个item元素 dequeue() 从队列头部删除一个元素 is_empty() 判断一个队列是否为空 size() 返回队列的大小 烫手山芋 模拟：打印机 主要模拟步骤 每秒（currentSecond）： 是否创建 阅读全文
posted @ 2017-07-20 09:12 Erick-LONG 阅读(1541) 评论(0) 推荐(0)
Python 双向链表
摘要：操作 is_empty() 链表是否为空 length() 链表长度 travel() 遍历链表 add(item) 链表头部添加 append(item) 链表尾部添加 insert(pos, item) 指定位置添加 remove(item) 删除节点 search(item) 查找节点是否存在 阅读全文
posted @ 2017-07-20 09:00 Erick-LONG 阅读(1767) 评论(0) 推荐(0)
Python 单向循环链表
摘要：操作 is_empty() 判断链表是否为空 length() 返回链表的长度 travel() 遍历 add(item) 在头部添加一个节点 append(item) 在尾部添加一个节点 insert(pos, item) 在指定位置pos添加节点 remove(item) 删除一个节点 sear 阅读全文
posted @ 2017-07-20 08:34 Erick-LONG 阅读(5093) 评论(0) 推荐(0)
python 单向链表实现
摘要：单链表的操作 is_empty() 链表是否为空 length() 链表长度 travel() 遍历整个链表 add(item) 链表头部添加元素 append(item) 链表尾部添加元素 insert(pos, item) 指定位置添加元素 remove(item) 删除节点 search(it 阅读全文
posted @ 2017-07-19 09:17 Erick-LONG 阅读(941) 评论(1) 推荐(0)
Python实现栈
摘要：栈的操作 Stack() 创建一个新的空栈 push(item) 添加一个新的元素item到栈顶 pop() 弹出栈顶元素 peek() 返回栈顶元素 is_empty() 判断栈是否为空 size() 返回栈的元素个数 用栈处理简单括号匹配问题 多括号匹配问题 进制转换 阅读全文
posted @ 2017-07-17 17:28 Erick-LONG 阅读(1036) 评论(0) 推荐(0)
python 冒泡排序
摘要：主要原理为，两个数值比较大小，然后通过赋值交换位置 最优时间复杂度：O(n) （表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素，排序结束。） 最坏时间复杂度：O(n2) 稳定性：稳定 阅读全文
posted @ 2017-02-15 08:05 Erick-LONG 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)