09 2021 档案
摘要：应用场景-修路问题 胜利乡有 7 个村庄(A, B, C, D, E, F, G) ，现在需要修路把 7 个村庄连通，各个 村庄的距离用边线表示(权) ，比如 A – B 距离 5 公里 问：如何修路保证各个村庄都能连通，并且总的修建公路 总里程最短? 思路: 只满足连通：将 10 条边，连接即可，
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摘要：应用场景-集合覆盖问题 贪心算法可以解决很多场景的问题，这里以集合覆盖问题为例。 假设存在下面需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区。如何选择最少的广播台，让所有的地区都可以接收到信号？ 广播台 覆盖地区 K1 "北京", "上海", "天津" K2 "广州", "北京", "深圳" K3
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摘要：应用场景-字符串匹配问题 str1 = "硅硅谷 尚硅谷你尚硅 尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好" str2 = "尚硅谷你尚硅你" 求：str2 在 str1 中是否存在，如果存在，返回第一次出现的位置，如果没有则返回 -1 暴力匹配 思路 假设 str1 匹配到 i 位置，子串 str2 匹配到 j 位
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摘要：应用场景：背包问题 有一个背包，容量为 4 磅，现有物品如下： 物品 重量 价格 吉他(G) 1 1500 音响(S) 4 3000 电脑(L) 3 2000 要求： 达到的目标为装入的背包的总价值最大，并且重量不超出 装入的物品不能重复 介绍 动态规划（Dynamic Programming） 算
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摘要：介绍 分治法 是一种很重要的算法。字面上的解释是 分而治之，把一个复杂的问题 分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题.... 直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即 子问题的解的合并。 这个技巧是很多高效算法的基础，比如 排序算法：快速排序、归并排序，傅里叶变换、快速
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摘要：为什么要有图？ 前面学过的 线性表 和 树： 线性表：局限于一个 直接前驱 和 一个 直接后继 的关系 树：只能有一个直接前驱（父节点） 当我们需要表示 多对多 的关系时，就需要用到 图 图的举例说明 比如：城市交通图。他就是一个图，对应程序中的图如下所示 图是一种 数据结构，其中节点可以具有 零个
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摘要：tip：这里对多路查找树是简单介绍和讲解，因为这部分属于深入学习了 二叉树存在的问题 二叉树的操作效率较高，但是也存在问题，如下图所示 当二叉树的节点较少时，不会出现什么问题。但是当节点过多时（海量，如 1 亿），就会出现如下的问题： 构建二叉树时，需要进行多次 I/O 操作 节点较多时，一般会存储
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摘要：二叉排序树存在的问题 一个数列 {1,2,3,4,5,6}，创建一颗二叉排序树（BST） 创建完成的树如上图所示，那么它存在的问题有以下几点： 左子树全部为空，从形式上看，更像一个单链表 插入速度没有影响 但查询速度明显降低 因为需要依次比较，不能利用二叉排序树的折半优势。而且每次都还要比较左子树，
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摘要：给你一个数列 7, 3, 10, 12, 5, 1, 9，要求能够高效的完成对数据的查询和添加。 在 为什么需要树这种数据结构 中讲解了数组、链表数据结构的优缺点，简单说： 数组访问快，增删慢 新增或移除时，需要整体移动数据 链表增删快，访问慢 只能从头开始遍历查找 那么利用 二叉排序树（Binar
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摘要：tip：学习本篇需要懂得赫夫曼树（哈夫曼树），数据结构与算法——赫夫曼树（哈夫曼树） 基本介绍 赫夫曼编码也翻译为 哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种 编码方式,是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法 赫夫曼编码是 赫哈夫曼树 在电讯通信中的经典的应用之一。 赫
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摘要：基本介绍 赫夫曼树（Huffman tree）： 给定 n 个 权值 作为 n 个 叶子节点，构造一颗二叉树，若该树的 带权路径长度（WPL）达到最小，称这样的二叉树为 最优二叉树，也称为 哈夫曼树（Huffman Tree），还有的叫 霍夫曼树 赫夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的节点离根节
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摘要：注意：学习本篇需要学会二叉树 关于二叉树的学习 请看 数据结构与算法——二叉树 基本介绍 堆排序（英语：Heapsort）是利用 堆 这种 数据结构 而设计的一种排序算法，堆是一个近似完全二叉树的结构，它是一种选择排序，最坏 、最好、平均时间复杂度均为 O(nlogn)，它是不稳定排序。 堆是具有以
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摘要：为什么需要树这种数据结构？ 数组存储方式的分析 优点： 通过 下标 方式访问元素，速度快 对于 有序数组，还可以使用二分查找提高检索速度 缺点：如果无序数组要检索具体某个值，或插入值（按一定顺序）会整体移动，并且数组的大小固定，如果该数组已经满了但又想插入数据，那就必须对该数组进行扩容，效率较低，如
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摘要：哈希表是一种数据结构，不是算法。 Google 上机题场景 有一个公司，当有新的员工来报道时,要求将该员工的信息加入 (id,性别,年龄,住址..), 当输入该员工的 id 时，要求查 找到该员工的 所有信息。 要求：不使用数据库、尽量节省内存、速度越快越好。 那么这道题，就可以使用哈希表 基本介绍
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摘要：**tip：**在学习该篇前，建议去搞懂 二分查找，关于 二分查找 请看 数据结构与算法——查找算法-二分查找 基本介绍 斐波那契(黄金分割法)搜索(Fibonacci search) ，又称斐波那契查找，是区间中单峰函数的搜索技术。 斐波那契搜索就是在**二分查找的基础上**根据斐波那契数列进行分
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摘要：在讲插值查找前，我们先来看一个二分查找的场景。 **tip：**建议先搞懂二分查找再来看本篇。关于二分查找请看 数据结构与算法——查找算法-二分查找 先来看一个场景 /** * 先来看一个场景，在二分查找中查找需要几次 */ @Test public void binary2Test() { int
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摘要：简单介绍 二分查找 也称 折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列，说简单点就是要求查找的数组是有序的。 思路分析 搜索过程从数组（有序的）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
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摘要：相关术语解释： 稳定：如果 a 原本在 b 前面，而 a=b，排序之后，a 仍然在 b 的前面 不稳定：不满足稳定定义 内排序（In-place）：所有排序操作都在内存中完成 外排序（Out-place）：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行。 时间复杂度：一个
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摘要：简单介绍 **基数排序（radix sort）**属于 分配式排序（distribution sort），又称 桶子法（bucket sort 或 bin sort），顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的 元素分配 至某些「桶」中，达到排序的作用。基数排序是对 传统桶排序 的扩展。 基数排
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摘要：简单介绍 **归并排序（merge sort）**是利用 归并 的思想实现的排序方法，该算法采用经典的 分治（divide-and-conquer）策略 ： 分（divide）：将问题分成一些小的问题，然后递归求解 治（conquer）：将分的阶段得到的各答案「修补」在一起 即：分而治之 该算法是采
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