随笔分类 - DataStructures&Algorithms
学习笔记：用Python来实现的数据结构与算法
摘要：理解HashMap底层，首先应该理解Hash函数 从解决一个问题入手：大量的数据要存储查询，构造哈希表来解决 初步想法 借鉴数组下标访问的思路来做，只需知道起始位置和下标值， 不管数组中有多少个元素，都可以一次访问到， 将元素和元素位置建立一种一一对应的关系 Hash函数的出现 输入的元素的范围可能
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摘要：在图的基本算法中，最初需要接触的就是图的遍历算法，根据访问节点的顺序，可分为深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 DFS(深度优先搜索)算法 Depth-First-Search 深度优先算法，是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。 当节点v
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摘要：本篇学习笔记内容为图的各项性质、图的表示方法、图ADT的python实现 图（Graph） 是数据结构和算法学中最强大的框架之一（或许没有之一）。图几乎可以用来表现所有类型的结构或系统，从交通网络到通信网络，从下棋游戏到最优流程，从任务分配到人际交互网络，图都有广阔的用武之地。 我们会把图视为一种由
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摘要：本篇学习内容为堆的性质、python实现插入与删除操作、堆复杂度表、python内置方法生成堆。 区分堆(heap)与栈(stack)：堆与二叉树有关，像一堆金字塔型泥沙；而栈像一个直立垃圾桶，一列下来。 堆(heap) 又被为优先队列(priority queue)。尽管名为优先队列，但堆并不是队
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摘要：本篇学习笔记记录二叉查找树的定义以及用python实现数据结构增、删、查的操作。 二叉查找树（Binary Search Tree） 简称BST，又叫二叉排序树（Binary Sort Tree），是对称顺序的二叉树，支持多种动态集合操作。 二叉树也是： 空 两个不相交的二叉树（左和右） 对称顺序
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摘要：树是数据结构中非常重要的一种，主要的用途是用来提高查找效率，对于要重复查找的情况效果更佳，如二叉排序树、FP-树。 本篇学习笔记来自：二叉树及其七种遍历方式、python遍历与非遍历方式实现二叉树 介绍： 树的遍历主要有两种，一种是深度优先遍历，像前序、中序、后序；另一种是广度优先遍历，像层次遍历。
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摘要：树 在计算机科学中,树是分层结构的抽象模型 。本篇学习笔记记录树的内容如下： 树的基本功能：定义、术语、ADT 树的遍历方法：前序、中序、后序 树的定义 第一种：树由一组节点和一组连接节点的边组成。树具有以下属性： 树的一个节点被指定为根节点。 除了根节点之外，每个节点 n 通过一个其他节点 p 的
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摘要：哈希表（Hash table） 众所周知，HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对（Entry）分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap的主干。 使用哈希表可以进行非常快速的查找操作，查找时间为常数，同时不需要元素排列有序；py
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摘要：本篇我以队列的数据类型和操作方法两个方面总结学习笔记 队列(Queue) 一种先进先出（FIFO）的线性数据结构，插入操作在队尾（tail）进行，删除操作在队首（head）进行。 列可以通过（循环）数组或链表轻松实现 一、数据类型 Queue() 创建队列 enqueue(item) 向队尾插入项
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摘要：本篇我以堆栈的数据类型和操作方法两个方面总结学习笔记 堆栈（Stack） 一种后进先出（LIFO）的线性数据结构，对堆栈的插入和删除操作都只能在栈顶（top）进行。 堆栈可以通过数组和链表轻松实现 一、数据类型 Stack() 创建堆栈 push(item) 向栈顶插入项(平时的insert) /
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摘要：链表(Linked List) 很多的教材都是用C语言实现链表，因为c有指针，可以很方便的控制内存，很方便就实现链表，其他的语言，则没那么方便，由于python是动态语言，可以直接把对象赋值给新的变量，于是在python一切皆为对象的原理上实现链表的各项操作。 在实现链表python类的属性和方法操
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摘要：在前面的排序算法学习中，归并排序和快速排序就是用的分治法，分治法作为三大算法之一的，有非常多的应用例子。 分治法概念 分治法特征 第一条特征是绝大多数问题都可以满足的，因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加； 第二条特征是应用分治法的前提它也是大多数问题可以满足的，此特征反映了递归思想的
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摘要：承接上一篇：查找：顺序查找与二分法查找，将二分法更多详细的python实现解题写下笔记。 简单方法 改进方案：如果我要找一个数组中相同数字最前面的那个数字。比如lis = [1,2,2,2,2,3,3,5,6],用上面的代码会返回index为4，下面代码解决如何返回相同元素的最前一个 经典方法 下面
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摘要：快速排序( Quick sort） 快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行递归排序，以达到整个序列有序。 1.算法描述： 另一个分而治之 将数组划分为两个部分,然后独立地对部分进行排序： 首先选择一个
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摘要：归并排序( Merge sort），也成合并排序、二分排序 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序
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摘要：计数排序( Count sort） 一个不需要比较的，类似于桶排序的线性时间排序算法。该算法是对已知数量范围的数组进行排序。其时间复杂度为O(n)，适用于小范围集合或重复元素多的排序。计数排序是用来排序0到100之间的数字的最 好的算法。 1.算法描述： “抽屉原理” 找出待排序的数组中最大和最小的
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摘要：希尔排序( Shell sort） 插入排序的改进版本，其核心思想是将原数据集合分割成若干个子序列，然后再对子序列分别进行直接插入排序，使子序列基本有序，最后再对全体记录进行一次直接插入排序。 我的面向人类的理解：挑选间隔为k的数进行排序，然后不断缩小k，最终降到1，此时相当于插入排序。 1.算法描
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摘要：插入排序( Insert sort） 通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入； 由于不需要全部都比较完，所以排序速度优于冒泡和选择排序。 #插入排序就像是斗地主摸牌 1.算法描述： 2.算法属性: 时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1) 稳定性：稳定
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摘要：选择排序( Selection sort） 1.算法描述： 通过n-i次关键字之间的比较，从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录，并和第i（1<=i<=n)个记录进行交换。 对尚未完成排序的所有元素，从头到尾比一遍，记录下最小的那个元素的下标，也就是该元素的位置， 把该元素交换到当前遍历的最前面。
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摘要：冒泡排序(Bubble sort） 两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直到没有反序记录为止。 1.算法描述： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在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，
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