随笔分类 - C++
摘要：一、STL简介 STL提供六大组件，彼此可以组合套用： 二、关于容器的一些问题 2.1 当vector的内存用完了，它是如何动态扩展内存的？它是怎么释放内存的？用clear可以释放掉内存吗？是不是线程安全的？ 2.2 map是怎么实现的？查找的复杂度是多少？能不能边遍历边插入？ 红黑树和散列 O(l
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摘要：STL概貌 STL 包含 5 个主要的部分 ·算法(Algorithm)：能运行在不同容器(container)上的计算过程 ·容器(Container)：能够保留并管理对象的对象 ·迭代器(Iterator)：算法存取容器(algorithm-access to containers)的抽象，以便
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摘要：一、狄杰斯特拉算法介绍 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想)，直到扩展到终点为止。 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时，需要指定起点s(即从顶点s开始计算)。 此外
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摘要：一、介绍 希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种，它是针对直接插入排序算法的改进。该方法又称缩小增量排序，因DL．Shell于1959年提出而得名。 希尔排序实质上是一种分组插入方法。它的基本思想是：对于n个待排序的数列，取一个小于n的整数gap(gap被称为步长)将待排序元素分成若干个组
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摘要：一、介绍 直接插入排序(Straight Insertion Sort)的基本思想是：把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表。开始时有序表中只包含1个元素，无序表中包含有n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表，重复n-1次可完成
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摘要：一、介绍 快速排序(Quick Sort)使用分治法策略。它的基本思想是：选择一个基准数，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。 快速排
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摘要：一、介绍 冒泡排序(Bubble Sort)，又被称为气泡排序或泡沫排序。 它是一种较简单的排序算法。它会遍历若干次要排序的数列，每次遍历时，它都会从前往后依次的比较相邻两个数的大小；如果前者比后者大，则交换它们的位置。这样，一次遍历之后，最大的元素就在数列的末尾！ 采用相同的方法再次遍历时，第二大
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摘要：一 普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法，是用来求加权连通图的最小生成树的算法。 基本思想 对于图G而言，V是所有顶点的集合；现在，设置两个新的集合U和T，其中U用于存放G的最小生成树中的顶点，T存放G的最小生成树中的边。 从所有uЄU，vЄ(V-U) (V-U表示出去U的所有顶点)的边中选取权值
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摘要：一、 最小生成树 在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边，构成一棵极小连通子图，并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小，则称其为连通网的最小生成树。 例如，对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树。 二、克鲁斯卡尔算法介绍 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求加权连通图
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摘要：一、拓扑排序介绍 拓扑排序(Topological Order)是指，将一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)进行排序进而得到一个有序的线性序列。 这样说，可能理解起来比较抽象。下面通过简单的例子进行说明！ 例如，一个项目包括A、B、C、D四个子部分来完成，并且A依
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摘要：一、介绍 邻接表有向图是指通过邻接表表示的有向图。 上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点，而且包含了"<A,B>,<B,C>,<B,E>,<B,F>,<C,E>,<D,C>,<E,B>,<E,D>,<F,G>"共9条边。 上图右边的矩阵是G2在内存中的邻接表示意图。每一个顶点都
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摘要：一、邻接矩阵有向图的介绍 邻接矩阵有向图是指通过邻接矩阵表示的有向图。 待补充； 上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点，而且包含了"<A,B>,<B,C>,<B,E>,<B,F>,<C,E>,<D,C>,<E,B>,<E,D>,<F,G>"共9条边。 上图右边的矩阵是G2在内存
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摘要：一、邻接表无向图的介绍 邻接表无向图是指通过邻接表表示的无向图。 上面的图G1包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点，而且包含了"(A,C),(A,D),(A,F),(B,C),(C,D),(E,G),(F,G)"共7条边。 上图右边的矩阵是G1在内存中的邻接表示意图。每一个顶点都包含一条链
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摘要：一、邻接矩阵无向图的介绍 邻接矩阵无向图是指通过邻接矩阵表示的无向图。 上面的图G1包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点，而且包含了"(A,C),(A,D),(A,F),(B,C),(C,D),(E,G),(F,G)"共7条边。由于这是无向图，所以边(A,C)和边(C,A)是同一条边；这里
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摘要：一、介绍 斐波那契堆(Fibonacci heap)是一种可合并堆，可用于实现合并优先队列。它比二项堆具有更好的平摊分析性能，它的合并操作的时间复杂度是O(1)。与二项堆一样，它也是由一组堆最小有序树组成，并且是一种可合并堆。与二项堆不同的是，斐波那契堆中的树不一定是二项树；而且二项堆中的树是有序排
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摘要：二项树的介绍 二项树的定义 二项堆是二项树的集合。在了解二项堆之前，先对二项树进行介绍。 二项树是一种递归定义的有序树。它的递归定义如下：(01) 二项树B0只有一个结点；(02) 二项树Bk由两棵二项树B(k-1)组成的，其中一棵树是另一棵树根的最左孩子。如下图所示： 上图的B0、B1、B2、B3
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摘要：一、斜堆的介绍 斜堆(Skew heap)也叫自适应堆(self-adjusting heap)，它是左倾堆的一个变种。和左倾堆一样，它通常也用于实现优先队列；作为一种自适应的左倾堆，它的合并操作的时间复杂度也是O(lg n)。它与左倾堆的差别是：(01) 斜堆的节点没有"零距离"这个属性，而左倾堆
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摘要：一、左倾堆的介绍 左倾堆(leftist tree 或 leftist heap)，又被成为左偏树、左偏堆，最左堆等。它和二叉堆一样，都是优先队列实现方式。当优先队列中涉及到"对两个优先队列进行合并"的问题时，二叉堆的效率就无法令人满意了，而本文介绍的左倾堆，则可以很好地解决这类问题。 左倾堆的定义
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摘要：二叉堆的介绍 二叉堆是完全二元树或者是近似完全二元树，按照数据的排列方式可以分为两种：最大堆和最小堆。最大堆：父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值；最小堆：父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值。示意图如下： 二叉堆一般都通过"数组"来实现。数组实现的二叉堆，父节点和子节点的位置存
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摘要：哈夫曼树的介绍 Huffman Tree，中文名是哈夫曼树或霍夫曼树，它是最优二叉树。 定义：给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若树的带权路径长度达到最小，则这棵树被称为哈夫曼树。 这个定义里面涉及到了几个陌生的概念，下面就是一颗哈夫曼树，我们来看图解答。 (01) 路径和路径长度 定义
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