随笔分类 - 数据结构与算法
摘要：首先，BST节点的删除分为几种情况： （a）当该节点为叶子节点，则让该节点的父节点指向其变为NULL，然后释放节点； （b）当该节点不是叶子节点，但左子树或者右子树为空，则： （1）若左子树为空，则让该节点父节点指向其右节点； （2）若右子树为空，则让该节点父节点指向其左节点。 （c）当该节点不是叶
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摘要：1. WM（Wu-Manber）算法的简单理解： （1）WM算法需要的参数： ∑：字母集 c： 字母集数目 m：模式串集合中，字符串长度最小的模式串的长度 B：字符块长度，是shift表的索引，一般取2或者3 h：当前扫描过程中长度为B的模式串子串 T：文本串 N：文本串总长度 P=｛P1, P2.
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摘要：1. 定义： LRU算法，也就是最近最少使用算法，是一种用于操作系统缺页置换的算法，大概的思想是：操作系统维护一个页面单链表，新进入的页面和链表中被访问的页面移到链表头，链表满需要置换时从链表尾移除页面。 2. 程序代码： 实现LRU算法，维护一张链表，将新来的节点、访问到的节点都插入到链表的头部，
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摘要：首先，来看这样一个问题：在一个元素很多的集合中，判断某个元素是否在这个集合中。例如：有两个URL集合，每个集合中有1亿个URL字符串，每个字符串64字节，判断两个结合中重复的URL个数。如果使用Hash的方法，将所有的URL都存入hash表中，那么至多需要的内存是：2*1*10^8*64=12.8G
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摘要：在LintCode上刷题，刷到一道atoi，以为很简单，轻松写完后发现测试用例简直丧心病狂。 也许是刚开始的思路就被局限了，于是硬着头皮走上“添砖加瓦”的道路（其实就是加点if-else），最后成功AC，代码如下：
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摘要：前些日子研究了一下字符串匹配算法，突发奇想自己设计了一种新的字符串匹配算法，因为是基于BM的思想，所以暂且叫他BMY算法吧。传统的BM算法是基于坏字符规则和好后缀规则，从后向前的匹配字符串，每次发现失配时，会比较坏字符表和好后缀表，哪个对应的跳跃值大就用哪个跳跃值，这样的跳跃幅度比KMP算法要大很多
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摘要：1. 定义： 分支限界算法是按照广度优先的方式对解空间树（状态空间树）进行搜索，从而求得最优解的算法。在搜索的过程中，采用限界函数（bound function）估算所有子节点的目标函数的可能取值，从而选择使目标函数取极值（极大值或者极小值）的节点作为扩展结点（如果限界值没有超过目前的最优解，则剪枝
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摘要：1.定义： 回溯算法是一种在穷举查找基础上的增强变形。主要是在尝试搜索的过程中，每次只构造解的一个分量，当发现部分构造解满足求解条件时，就接受下一个分量所做的第一个合法选择；当发现部分构造解不满足求解条件时，就回溯返回，尝试另外的路径。这种走不通就回头的算法称为回溯算法。 主要思想：通过对所做的选择
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摘要：1 动态规划的概念： 把问题转变成状态（计算机的本质就是一个状态机，内存里的各种数据构成了当前的状态，CPU只能利用当前的状态去计算下一个状态），并且将状态作为缓存进行存储，当求第 i 个阶段的最优解时，可由前 i-1 个阶段的最优解得到。动态规划的方程是： 2 动态规划的理解： 先“记忆”之前的某
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摘要：1.定义： b树是为了硬盘快速读取数据而设计的一种多路查找树。目前大多数数据库及文件索引，都是采用b树来储存实现的。一颗m阶B树满足如下性质： （1）树中每个节点至多有m颗子树，至少有ceil(m/2)颗子树 （2）树根节点至少有2颗子树 （3）所有叶节点都在同一层 （4）每个节点包括的数据形式是：
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摘要：1. 定义： 桶排序(Bucket Sort)的基本思想是：将输入数据均匀地分配到有限数量的桶中，然后对每个桶再分别进行内部排序，最后按顺序将每个桶中的数据有序的组合起来。 2. C++程序： #include <iostream> #include <vector> using namespace
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摘要：二叉树的前序遍历： （1）基本原理：首先访问当前节点，然后遍历左子树，最后遍历右子树。 （2）代码实现： void preordertravel(vector<int> & vi, TreeNode *root) { if(root == NULL) return; vi.push_back(roo
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摘要：1. 定义： 平衡二叉树具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。常用算法有红黑树、AVL、Treap、伸展树等。其高度一般都良好地维持在O（log（n）），大大降低了操作的时间复杂度。 2. 判断二叉树是否平衡： 1. 定义： 平衡二
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摘要：1. 二叉搜索树，又称BST。满足三个性质： （1）若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； （2）若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； （3）它的左、右子树也分别为二叉排序树。 2. 二叉搜索树的遍历： 前序：先根节点，再左子树，后右子树 中序：先左
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摘要：1. hash表： 又称散列表，以key-value的形式存储数据，能够由key快速定位到其指定的value，而不经过查找。它采用了函数式的映射思想，将记录的存储位置与关键词相关联，从而快速定位进行查找，复杂度为O(1)。 2. hash函数： key和value的映射关系称为HASH函数，通过该函
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摘要：1. 定义： 从字面意思上理解，bitmap翻译为位图，更准确地说应该是位的映射。bitmap一般应用于海量数据的处理，如查找、去重、排序。 举个例子：40亿个int数字中，要找出只出现一次的数字集合。用普通的遍历查找的话，40亿int需要的内存空间是：40*10^8*4 = 16*10^9，即16
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摘要：1. 拓扑排序的先决条件： 图必须是一个无环有向图。序列必须满足的条件： （1）每个顶点出现且只出现一次。 （2）若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径，那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面。 2.拓扑排序的思想（源删除算法）： （1）选择一个没有输入边（入度为0）的源顶点（若有多个则任选
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摘要：1. 从网上找到一张归并排序的图解，如下： 可以看出，归并排序主要运用分治的思想，将要排序的数组由大化小，分别排序后再进行合并。时间复杂度是 O（nlogn）。 2. 归并排序的特点： 优点：稳定，时间复杂度是O（nlogn） （ps：所谓的稳定性是指在对元素A排序后，不会影响其他元素的相对位置。稳
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摘要：1. 快排的基本原理： （1）在数据集之中，选择一个元素作为"基准"（pivot）。 （2）所有小于"基准"的元素，都移到"基准"的左边；所有大于"基准"的元素，都移到"基准"的右边。 （3）对"基准"左边和右边的两个子集，不断重复上述过程，直到所有子集只剩下一个元素为止。 2. 快排的特点： 快速
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