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摘要： 队列特性：先进先出（FIFO)——先进队列的元素先出队列。来源于我们生活中的队列（先排队的先办完事）。 队列有下面几个操作： InitQueue（） ——初始化队列 EnQueue（） ——进队列 DeQueue（） ——出队列 IsQueueEmpty（）——判断队列是否为空 IsQueueFul 阅读全文

摘要： 图示 插入排序的基本思想是：对于数组前边部分已经是排好序的了，对于接下来的元素查找其在前面的位置，插入之。如下图中1 2 4 7 已经排好序，接下来找到2的位置，插入到1和3之间。之后同样处理4和9.参考代码void insertSort(int A[], int lens){ if (A... 阅读全文

摘要： 基本思想假设数序列中小于元素a的个数为n，则直接把a放到第n+1个位置上。当存在几个相同的元素时要做适当的调整，因为不能把所有的元素放到同一个位置上。计数排序假设输入的元素都是0到k之间的整数。参考代码#include void COUNTINGSORT(int *A, int *B, int ar... 阅读全文

摘要： 思路像合并排序一样，快速排序是基于分支模式的：分解：数组A[n]被划分两个字数组A[0..q-1]和A[q+1..n],使得对于数组A[0..q-1]中的元素都小于A[q], A[q+1..n]中的元素都大于等于A[q]。此时A[q]就得排好序。解决：通过递归调用快速排序，对字数组A[0..q-1]... 阅读全文

摘要： 一 初识堆堆 数据结构是一种数组，它可以视为一颗完全二叉树。如下图： 图中的树是数组，A={16, 14, 10, 8, 7, 9, 3, 7}，圈内表示数值，圈外红色的数字表示数组的下标。array_size是数组的大小（此时是8），heap_size是构建堆的元素的多少。满足heap_size... 阅读全文

摘要： 递归算法是把一个问题分解成和自身相似的子问题，然后再调用自身把相应的子问题解决掉。这些算法用到了分治思想。其基本模式如下： 分解：把一个问题分解成与原问题相似的子问题 解决：递归的解各个子问题 合并：合并子问题的结果得到了原问题的解。 现在就用递归算法，采用上面的分治思想来解合并排序。 合并排序（非 阅读全文

摘要： 假设字典为dics = {0:'a', 1:'b', 'c':3} 1.从字典中取值，当键不存在时不想处理异常 [方法] dics.get('key', 'not found') [例如] [解释] 当键'key'不存在是，打印'not found'(即想要处理的信息)，当存在是输出键值。 【其他解 阅读全文

摘要： 【任务】有一个包含列表（行）的列表，现在想获得另一个列表，该列表包含相同的行，但是一些列被删除和重新排序了。【解决方案】假设我们的列表是 listeg = [[0,1,2], [3,4,5], [6,7,8]],现在我们想去除第2列，同时把第1列和第3列互换。方法一： 格式：[[ ] for row in listeg],在内部[ ]写上自己想要的列，本要求中为[row[2], row[0]]方法二： 格式：[[ ] for row in listeg] ,在内部[ ]写上自己想要的列，但是内层的列也采用了和外层相同的格式，即[row[i] for i in [2, 0]]点评：方法一直接采. 阅读全文

摘要： 小例奉上： 可以看出，赋值号“=”是引用，即a 和 b 是指向一个对象。 如何实现对象的拷贝呢，python 有 copy模块。用法：import copy 对象2 = copy.copy(对象1)例子： 问题： 可以看出：copy 可以实现浅层拷贝，可以通过copy.deepcoppy(）来实现深层拷贝。例如上例： 判断是否是一个对象： is "b = a"是引用 指向的一个对象，所以a is b返回 True "c = copy.copy(a)"c是a的拷贝，不是指向一个对象，返回False判断是否值相同： == 阅读全文

摘要： 作为一个计算机工程人员，编程最基础的工作，犹如厨师会做饭、建筑工人会垒砖。但算法重在思想，没有精美的菜谱不会有美味的菜肴、没有设计师的图纸盖不起绝世的建筑。 时间是宝贵的，但又是冗余的。往事越千年，弹指一挥间，从人类历史长河的角度来审视我们的人生，短短几十年，何其宝贵。但是再看看现实中的我们，有多少人在毫无价值的事情浪费了多少精力。时间是宝贵的，人生只能活一回。为了更好地生活、为了爱我的人和我爱的人、为了不虚度此生，好好珍惜时光，干点正事。 阅读全文