随笔分类 - 数据结构与算法
摘要：动态规划 Dynamic Programming 一种设计的技巧，是解决一类问题的方法 dp遵循固定的思考流程：暴力递归 —— 递归+记忆化 —— 非递归的动态规划（状态定义+转移方程） 斐波那契数列 暴力递归，看上去很简洁 def fib(n): return n if n <= 1 else f
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摘要：染色问题 其实就是对图进行上下左右四个方向的dfs或者bfs，再加上一些条件判断并做一些操作。举例说明 Leetcode #733. 图像渲染：有一幅以二维整数数组表示的图画，每一个整数表示该图画的像素值大小，数值在 0 到 65535 之间。给你一个坐标 (sr, sc) 表示图像渲染开始的像素值
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摘要：Cache 缓存 1. 记忆 2. 空间有限 3. 钱包 - 储物柜 4. 类似背代码模板，O(n) 变 O(1) LRU Cache 缓存替换算法 1. Least Recently Used（最近最少使⽤的淘汰掉） 2. Hash Table + Double LinkedList（哈希表 +
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摘要：并查集 union & find 是一种树型的数据结构，用于处理一些不交集（Disjoint Sets）的合并及查询问题。一般用数组实现。 Find：确定元素属于哪一个子集。它可以被用来确定两个元素是否属于同一子集。 Union：将两个子集合并成同一个集合。 在现实生活中的例子 1. 小弟 => ⽼
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摘要：位运算 Bitwise operations 由于位运算直接对内存数据进行操作，不需要转成十进制，因此处理速度非常快。 常见位运算符： 编程常用的位运算操作 x & 1 == 1 or == 0 判断 x 的二进制最后是 1 还是 0，即判断奇偶性（x % 2 == 1） x = x & (x -
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摘要：哈希函数 通过哈希表可以实现 O(1) 复杂度的查找。 哈希函数构造方法：设计好的哈希函数的两个基本原则，计算简单+分布均匀 1. 直接定址法 用key自身的某个线性函数来定址，f(key) = a*key + b。但需要知道关键字的分布情况。 2. 数字分析法 适合处理关键字位数比较大的情况。抽取
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摘要：排序算法的稳定性：一个稳定的排序算法，如果两个等值键R和S在排序前后次序不变，称其是稳定的 例如排序之前的序列为：(4, 1) (3, 1) (3, 7)（5, 6） (3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) 维持次序，稳定 (3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) 次序
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摘要：静态查找：数据集合稳定，不需要添加删除元素的查找操作。 动态查找：查找过程中需要同时添加或删除元素。 查找结构 静态：线性表 动态：二叉排序树、哈希 1. 顺序查找：遍历待查数组，逐个与关键字比较，匹配则查找成功。O(n) 2. 二分查找 数组必须要有序；数组存在明确的上下界；能够通过索引访问（所以
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摘要：多对多关系。顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合构成，表示为G(V, E)。 数据元素在线性表中叫元素、树中叫结点、图中叫顶点vertex。边无方向称为无向边，用无序偶(Vi, Vj)来表示。有向边（也称为弧）用有序偶<Vi, Vj>来表示。<弧尾，弧头> 基础概念 简单图：不存在顶点到自身的边，且
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摘要：树：n（n>=0）个节点的有限集。有且只有一个root，子树的个数没有限制但互不相交。结点拥有的子树个数就是该结点的度（Degree）。度为0的是叶结点，除根结点和叶结点，其他的是内部结点。结点的层次（Level）从根结点开始从1计数，树中结点的最大深度称为树的深度（Depth）。树中结点的子树看成
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摘要：用数值模拟非数值，比如ASCII码表 string：由零个或多个字符组成的有限序列 字符串的存储结构和线性表一样，也分顺序存储和链式存储，习惯上还是用顺序表。 子串匹配： Brute Force 算法 朴素的模式匹配方法，按字符依次匹配，一个文本串s和一个模式串p，查找p在s中的位置，最坏时间复杂度
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摘要：递归 Recursion 通过函数体来进行的循环，一种编程技巧。倒着思考，看到问题的尽头。思路简单但效率低（建立函数的副本，消耗大量时间和内存）。递归是分治和动态规划的基础，而贪心是动态规划中的一种特殊情况（局部最优也是全局最优）。 终止条件（最简子问题的答案） + 自身调用（解决子问题），不要试图
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摘要：栈 一种重要的线性结构；后进先出。特殊的线性表，只能在表尾进行插入（push）和删除（pop）操作。 表尾称为栈顶（top），表头称为栈底（bottom）。一般用顺序表实现。 清空一个栈：s->base = s->top 销毁一个栈：释放其所占的物理内存空间。 for(i=0, i<s->stack
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摘要：线性表：由零个或多个数据元素组成的有限序列。 元素之间有先后关系，若有多个元素，第一个无前驱最后一个无后继，其他元素都只有一个前驱和后继。（一对一关系） 数据类型：一组性质相同的值的集合及定义在此集合上的一些操作的总称。 抽象数据类型：一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。（对已有数据类型进行抽象
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摘要：程序设计 = 数据结构 + 算法 数据结构：逻辑结构（数据对象中数据元素之间的相互关系）和物理结构（数据的逻辑结构在计算机中的存储形式）。 逻辑结构：集合结构（只有同属一个集合的关系）、线性结构（一对一的关系）树形结构（存在一对多的层次关系）、图形结构（多对多的关系）。 物理结构：顺序存储（把数据放
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