随笔分类 - 算法与数据结构
摘要：堆（英语：heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。堆总是满足下列性质： 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； 堆总是一棵完全二叉树。 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； 堆总是一棵完全二叉树。 将根节点最大的堆叫做最大堆或大
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摘要：树的概念 树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点： 每个节点有零个或
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摘要：栈（Stack），也叫做堆栈， 是一种容器， 可存入数据元素、访问元素、删除元素，它的特点在于只能允许在容器的一端（称为栈顶端指标，英语：top）进行加入数据（英语：push）和输出数据（英语：pop）的运算。没有了位置概念，保证任何时候可以访问、删除的元素都是此前最后存入的那个元素，确定了一种默认
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摘要：顺序查找非常简单，只是个开胃菜，今天主要练习的是哈希查找 先上顺序查找代码： 在来看hash查找： 算法思想 哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更
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摘要：def reverse1(self): """反转链表""" temp = self.first prev = None while temp: temp_next = temp.next temp.next = prev prev = temp temp = temp_next self.firs
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摘要：# 将递归分解列表，直至最小（即每个列表仅有一个元素） # 将列表分解最小之后，递归合并两个列表，即挨个比较两个列表中最前面的元素，谁较小就将谁加入新的列表，而后该列表的下标后移一位，继续比较，直至其中一个列表为空，而后将另一个列表中剩余的元素加入新列表 # 不断合并，直至完全排序完成 # 时间复杂
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摘要：选择排序: 默认最左侧的元素为最小，而后依次将右侧的每个元素与最左侧的元素比较，如果比最左测的元素小，则交换位置 第一遍遍历会将最小的元素放在最左边，而后继续遍历，依次得出第二小、第三小...第二大的元素
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摘要：shell(希尔)排序是插入排序的一种,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本, 其思想是使数组中任意间隔h的元素都是有序的,其目的是为了减少元素的移动距离. 时间复杂度: O(nlogn)~O(n^2) array_0 = [12, 23, 54, 32, 11, 76, 5, 73,2, 89
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摘要：# 从待排序的n个记录中的第二个记录开始，依次与前面的记录比较并寻找插入的位置，每次外循环结束后，将当前的数插入到合适的位置。# 时间复杂度: O(n)~O(n^2) def insert_sort1(array): n = len(array) for i in range(1, n): for j in range(i, 0, -1): ...
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摘要：冒泡排序算法的原理如下： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较 时
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摘要：# 快速排序的基本思想是：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，以此达到整个数据变成有序序列。# 时间复杂度O(nlog2n）def quick_sort(array): if len(array) array[first]] re...
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摘要：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 二分查找即搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果中间元素大于或小于要查找元素,则在小于或大于中间元素的那一半进行搜索,而且跟开始一样从中间元素开始比较. 如果在某一步骤数组为空,则代表找不到.
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