随笔分类 -  数据结构

支持快速查询的字符串数组
摘要：大致思路就是从string中得到一个hash码，然后比较hash码。 从Python的string源码中的发现的；线性搜索；时间复杂度O(n)吧大概。 这是Python的部分源码 hash码多次打乱可以理解，但是具体为什么就不知道了。如果有dalao求告知|･ω･｀) 下面是我的代码，仅做记录用。 阅读全文
posted @ 2018-04-02 23:55 backinfile 阅读(202) 评论(0) 推荐(0)
下一个排列问题的思考过程
摘要：题目链接：下一个排列 不妨先看一下全排列的生成, 例如 nums = [1,2,3,4] 1.取出最小值1，再将[2,3,4]排列, 暂令nums = [2,3,4] 2.再取出最小值2， 令nums = [3,4] 3.再取出最小值3， 令 nums = [4] 4,将以上取出的值合并，为[1,2 阅读全文
posted @ 2017-02-26 21:13 backinfile 阅读(244) 评论(0) 推荐(0)
两指针--减少数组循环
摘要：题目(lintcode)： 1.二数之和 2.三数之和 3.最接近的三数之和 4.四数之和 取三数之和为例： （一） 普通算法，多重遍历数组，需要多重for嵌套，但严重超时。 （二） 剪枝，在外层循环中考虑有没有“不可能符合要求”的情况。 例如，在三数之和中，若两个数之和大于0，直接break。但题 阅读全文
posted @ 2016-09-19 18:52 backinfile 阅读(339) 评论(0) 推荐(0)
c++ 能够记录状态的vector
摘要：这个想法来自于数组链表，在数组链表中，数组的每一个元素对应一个指针，这个指针是下一个元素的index。用整数表示指针。 这是这个vector的源码： 1 #include <iostream> 2 using std::cout; 3 4 template <typename T> 5 class 阅读全文
posted @ 2016-09-04 16:18 backinfile 阅读(564) 评论(0) 推荐(0)
排序方法汇总（三）归并排序
摘要：分治思想：递归，使前一半和后一半排好序，再合并。时间复杂度O(nlgn) 阅读全文
posted @ 2016-09-01 13:44 backinfile 阅读(190) 评论(0) 推荐(0)
C++实现vector
摘要：用了双向链表，快排，<<,=,[]重载，还有erase的实现比较好玩 阅读全文
posted @ 2016-08-31 22:20 backinfile 阅读(928) 评论(0) 推荐(0)
排序方法汇总（二）快速排序
摘要：快速排序使用了分治思想，分解为求 a(p..q-1)<a[q]<a(q+1) 的问题 + 分别递归a(p..q-1),a(q+1). 阅读全文
posted @ 2016-08-31 21:12 backinfile 阅读(221) 评论(0) 推荐(0)
排序方法汇总（一）堆排序
摘要：最大堆(二叉)排序分几个步骤： 1.maxheap(),维护最大堆的性质，即节点的值大于子节点的值，时间复杂度O(lgn) 2.bulid_max_heap(),从无序数组中构造最大堆，时间复杂度O(n) 3.heap_sort(),对无序数组进行排序，时间复杂度O(nlgn) 代码有注释 阅读全文
posted @ 2016-08-31 14:16 backinfile 阅读(333) 评论(0) 推荐(0)
c++利用循环数组建立FIFO模板队列
摘要：可直接编译运行，其中status()方法效果如图： 阅读全文
posted @ 2016-08-30 14:15 backinfile 阅读(1804) 评论(0) 推荐(0)
分治策略解决最大子数组问题
摘要：分治策略的思路： 1.将问题分解为一些子问题，其中有的子问题的形式与原问题相同，只是规模更小 2.递归，求解使递归停止的边界条件 3.合并 对于最大子数组问题， 阅读全文
posted @ 2016-08-30 13:28 backinfile 阅读(256) 评论(0) 推荐(0)
c++用双向链表实现模板栈
摘要：可直接编译运行，其中方法status为形象的显示出栈的结构： 1 // visual stack , need define "cout 4 using std::cout; 5 6 template 7 struct item 8 { 9 item():value(),last(NULL),next(NULL){} 10 item *las... 阅读全文
posted @ 2016-08-30 01:14 backinfile 阅读(343) 评论(0) 推荐(0)