随笔分类 - 数据结构与算法
摘要：http://zhangshijuyouyou.blog.163.com/blog/static/12291144820142794641590/一：操作系统1. 进程的有哪几种状态，状态转换图，及导致转换的事件。2. 进程与线程的区别。3. 进程通信的几种方式。4. 线程同步几种方式。(一定要会写...
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摘要：http://blog.itpub.net/23241791/viewspace-1119055/作者：July--结构之法算法之道blog之博主。时间：2010年10月-2012年9月(一直在收录本blog最新updated文章)。出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。...
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摘要：http://blog.csdn.net/walkinginthewind/article/details/7393134链表是最基本的数据结构，面试官也常常用链表来考察面试者的基本能力，而且链表相关的操作相对而言比较简单，也适合考察写代码的能力。链表的操作也离不开指针，指针又很容易导致出错。综合多方面的原因，链表题目在面试中占据着很重要的地位。本文对链表相关的面试题做了较为全面的整理，希望能对找工作的同学有所帮助。链表结点声明如下：structListNode{ int m_nKey; ListNode * m_pNext;};题目列表：1.求单链表中结点的个数2. 将单链表反转3. 查..
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摘要：完全二叉树： 一种是：二叉树的所有子树要么没有孩子，要么一定有左孩子。另一种是：二叉树要么没有子树，要么一定左右子树都有若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。平衡二叉树：AVLAVL是最先发明的自平衡二叉查找树算法。在AVL中任何节点的两个儿子子树的高度最大差别为一，所以它也被称为高度平衡树。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O（log n）。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。红黑树红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色或红色或黑色。在二叉查找树强制.
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摘要：http://www.cnblogs.com/waytofall/archive/2012/04/10/2439820.html求子数组的最大和题目描述：输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5，和最大的子数组为3, 10, -4, 7, 2，因此输出为该子数组的和18。思路1 当我们加上一个正数时，和会增加；当我们加上一个负数时，和会减少。如果当前得到的和是个负数，那么这个和在接下来的累加中应该抛弃并重新清零，
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摘要：http://www.cnblogs.com/newpanderking/archive/2012/10/18/2729552.html拓 扑 排 序 一个较大的工程往往被划分成许多子工程，我们把这些子工程称作活动(activity)。在整个工程中，有些子工程(活动)必须在其它有关子工程完成之后才能开始，也就是说，一个子工程的开始是以它的所有前序子工程的结束为先决条件的，但有些子工程没有先决条件，可以安排在任何时间开始。为了形象地反映出整个工程中各个子工程(活动)之间的先后关系，可用一个有向图来表示，图中的顶点代表活动(子工程)，图中的有向边代表活动的先后关系，即有向边的起点的活动是终点活动的
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摘要：http://blog.csdn.net/walkinginthewind/article/details/7518888树是一种比较重要的数据结构，尤其是二叉树。二叉树是一种特殊的树，在二叉树中每个节点最多有两个子节点，一般称为左子节点和右子节点（或左孩子和右孩子），并且二叉树的子树有左右之分，其次序不能任意颠倒。二叉树是递归定义的，因此，与二叉树有关的题目基本都可以用递归思想解决，当然有些题目非递归解法也应该掌握，如非递归遍历节点等等。本文努力对二叉树相关题目做一个较全的整理总结，希望对找工作的同学有所帮助。二叉树节点定义如下：struct BinaryTreeNode{ int m_n.
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摘要：http://kimibob.blog.163.com/blog/static/163873051201153093851369/平衡二叉树(Balanced binary tree)是由阿德尔森-维尔斯和兰迪斯(Adelson-Velskii and Landis)于1962年首先提出的，所以又称为AVL树。定义：平衡二叉树或为空树,或为如下性质的二叉排序树:（1）左右子树深度之差的绝对值不超过1;（2）左右子树仍然为平衡二叉树.平衡因子BF=左子树深度－右子树深度.平衡二叉树每个结点的平衡因子只能是1，0，-1。若其绝对值超过1，则该二叉排序树就是不平衡的。如图所示为平衡树和非平衡树示意图
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摘要：1）判断数据在各位的大小，排列数据；2）根据1的结果，判断数据在十分位的大小，排列数据。如果数据在这个位置的余数相同，那么数据之间的顺序根据上一轮的排列顺序确定；3）依次类推，继续判断数据在百分位、千分位......上面的数据重新排序，直到所有的数据在某一分位上数据都为0。#include #include #include #include int pre_process_data(int array[], int length, int weight){ int index; int value = 1; assert(NULL != array && 0 != lengt
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摘要：#include #include void swap(int *a, int *b){ int c; c = *a; *a = *b; *b = c;}void set_sorted_value(int array[], int length){ int index = length; if(length 1) { if(array[index >> 1] >= array[index]) break; swap(&(array[index >> 1]), &array[index]); index >>= 1; }}void con
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摘要：1）把0~length-1的数组分成左数组和右数组 2）对左数组和右数组进行迭代排序 3）将左数组和右数组进行合并，那么生成的整个数组就是有序的数据数组(关键)#include #include #include #include void merge(int *array, int start, int middle, int end){ int left = start; int right = middle + 1; int length = end - start + 1; int *p = malloc(sizeof(int) * length); assert(NULL != p.
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摘要：把数组的第一个数据作为比较的原点，比该数据小的数据排列在左边，比该数据大的数据排列在右边#include #include #include #include void swap(int *a, int *b){ int c; c = *a; *a = *b; *b = c;}void _quick_sort(int array[], int start, int end){ int middle; if(start > end) return; middle = get_middle1(array, start, end); //middle = get_middle2(array,
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摘要：LRU（least recently used）最少使用。假设 序列为 4 3 4 2 3 1 4 2物理块有3个 则首轮 4调入内存 4次轮 3调入内存 3 4之后 4调入内存 4 3之后 2调入内存 2 4 3之后 3调入内存 3 2 4之后 1调入内存 1 3 2（因为最少使用的是4，所以丢弃4）之后 4调入内存 4 1 3（原理同上）最后 2调入内存 2 4 1又如：考虑下述页面走向：1，2，3，4，2，1，5，6，2，1，2，3，7，6，3，2，1，2，3，6发生缺页中断的次数为15。在LRU算法中，最少使用的页面被先换出。当页6要调入时，内存的状态为5、2、1，考查页6之前调入的页
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摘要：前序遍历： 1.访问根节点 2.前序遍历左子树 3.前序遍历右子树中序遍历： 1.中序遍历左子树 2.访问根节点 3.中序遍历右子树后序遍历： 1.后序遍历左子树 2.后序遍历右子树 3.访问根节点
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摘要：http://blog.csdn.net/feixiaoxing/article/category/878822各种排序算法的总结和比较1 快速排序（QuickSort）快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。从本质上来说，它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。（1）如果不多于1个数据，直接返回。（2）一般选择序列最左边的值作为支点数据。（3）将序列分成2部分，一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。（4）对两边利用递归排序数列。快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。快速排序
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