随笔分类 - 算法与数据结构
摘要：广度优先搜索算法（英语：Breadth-First-Search，缩写为BFS），又译作宽度优先搜索，是一种图形搜索算法。 简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。 时间与空间复杂度： 时间复杂度： 空间复杂度： 树的BSF: 首先将根节点放入队列
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摘要：深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）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的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的
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摘要：笔者在学习之余，整理了经典的十大排序算法，并对每一种算法写了一篇介绍性的文章，感兴趣的朋友们可以点击下面的链接浏览这些文章。 由于笔者是初学者，文章措辞难免有不当之处，还望前辈指教！！！ 每一篇分为四个部分： 基本思想：描述该排序算法解决问题的思路； 算法复杂度：描述该算法的时间与空间复杂度 ； 动
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摘要：【基本思想】 计数排序类似与桶排序，也是用空间换取了时间，计数排序要求数组必须在一个确定的区间内。 过程：1. 首先找出数组的最大值和最小值；2. 遍历数组，以数字作为键，该数字出现的次数作为值插入哈希表中；3. 在最小值到最大值这个区间内遍历哈希表，将数字反向插入数组中。 【算法复杂度】 计数排序
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摘要：【基本思想】 把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到所有的记录插入完为止，得到一个新的有序序列。 【算法复杂度】 时间复杂度（平均）时间复杂度 （最坏）时间复杂度（最好）空间复杂度稳定性 O(n^2) O(n^2) O(n) O(1) 稳定 时间复杂度>>> 如果
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摘要：【概念】 Dijkstra算法是求解从一个顶点到其余各顶点的最短路径的算法，解决的是有向无环图中最短路径问题。 【原理】 1.首先，引入一个辅助向量D，它的每个分量 D 表示当前所找到的从起始点 （即源点 ）到其它每个顶点的长度。例如，D[3] = 2表示从起始点到顶点3的路径相对最小长度为2。这里
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摘要：【基本思想】 将待排序序列构造成一个大根堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值，然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值，如此反复执行，便能得到一个有序序列了。 堆：具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子
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摘要：【基本思想】 将所有待排序的数统一为相同的数位长度，数位较短的数前面补零，然后从低位到高位按位比较，位数字小的排在前面，大的排在后面，这样当比较第N位时前N-1位都是有序的，如此循环的比较，直到最高位比较完成，整个序列就是有序的了。 基数排序图文说明 通过基数排序对数组{53, 3, 542, 74
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摘要：【基本思想】 首先选取一个初始值（一般选取待排序序列的第一个值），通过一趟排序将待排序序列分成两个子序列，使左子序列的所有数据都小于这个初始值，右子序列的所有数据都大于这个初始值，然后再按此方法分别对这两个子序列进行排序，递归的进行上面的步骤，直至每一个数据项都有如下性质：该数据项左边的数据都小于它
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摘要：【基本思想】 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。 归并过程为：比较a[i]和a[j]的大小，若a[i]≤a[j]，则将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中
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摘要：【基本思想】 先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把数组元素分组，所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中，先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量 =1( < …<d2<d1)，即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。 【算法复杂度】 时
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摘要：【基本思想】 假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排)。 【算法复杂度】 桶排序最好情况下使用线性时间O(n),桶排序的时间复杂度,取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度,因为其它部分的时间复杂度都为O(n
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摘要：邻接矩阵 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图：一个一维数组存储图中顶点信息，一个二维数组（称为邻接矩阵）存储图中的边或弧的信息。 设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个n×n的方阵，定义为： 无向图的邻接矩阵： 1.我们要判定任意两顶点是否有边无边就非常容易了。 2.我们要知道某个顶点的度，其实就
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摘要：无向边：若顶点Vi 到 Vj 之间的边没有方向，则称这条边为无向边，用无序偶对(Vi ,Vj )来表示。无向图：1. 如果图中任意两个顶点之间的边都是无向边，则称该图为无向图；2. 对于无向图，连接顶点A与D的边，可以表示成无序对(A,D)，也可以写成(D,A)；3. 在无向图中，如果任意两个顶点之
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摘要：存储位置 = F(关键字) 散列函数的构造方法 【直接定址法】 取关键字的某个线性函数值为散列地址,即 f(key)=a×key+b (a、b为常数)。 【数字分析法】 若事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布较均匀使用关键字的一部分来计算散列存储位置。 【平方取中法】 若不知道关键字的分布,而位
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摘要：多路查找树:每一个结点的孩子数可以多于两个,且每一个结点处可以存储多个元素 2结点树：一个2结点树包含一个元素和两个孩子(或没有孩子),且与二叉排序树类似,左子树包含的元素小于该元素,右子树包含的元素大于该元素；不过,与二叉排序树不同的是,这个2结点要么没有孩子,要有就有两个,不能只有一个孩子。 3
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摘要：AVL树：要么它是一棵空树,要么它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。 平衡因子BF：二叉树上结点的左子树深度减去右子树深度的值 注：平衡二叉树上所有结点的平衡因子只可能是-1、0和1，只要二叉树上有一个结点的平衡因子的绝对值大于1,则该二叉树就是不平衡的。
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摘要：[二叉排序树] 又称为二叉查找树；它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树： 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构的值; 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; 它的左、右子树也分别为二叉排序树。 /* 二叉排序树存储结构 */ typedef str
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摘要：稠密索引：在线性索引中,将数据集中的每个记录对应一个索引项 分块索引：把数据集的记录分成了若干块 满足两个条件: 块内无序,即每一块内的记录不要求有序。当然,你如果能够让块内有序对查找来说更理想,不过这就要付出大量时间和空间的代价,因此通常我们不要求块内有序。 块间有序,例如,要求第二块所有记录的关
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摘要：折半查找/二分查找 前提：线性表中的记录必须是关键码有序(通常从小到大有序),线性表必须采用顺序存储。 基本思想:在有序表中,取中间记录作为比较对象,若给定值与中间记录的关键字相等,则查找成功;若给定值小于中间记录的关键字,则在中间记录的左半区继续查找;若给定值大于中间记录的关键字,则在中间记录的右
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