随笔分类 -  数据结构与算法

摘要：之前的第4部分提到了二叉搜索树的查找，插入，删除操作，那二叉树的效率如何呢？ 在一个满树中，大约有一半的节点在最低层，因此，查找、插入、删除节点的操作大约有一半都需要找到最低层的节点。 按照满树的计算方法，树的操作复杂度为O（logN）。但是遍历树相对来说要慢上许多，因此，如果不涉及到遍历操作的，二叉搜索树是一种很多好的数据结构。 二叉树完整代码：包含查找，插入，删除，遍历操作。 ... 阅读全文

摘要：删除节点是二叉搜索树比较比较复杂的，一般删除节点有三种情况： 1.删除节点是叶子节点（没有字节点）。 2.删除节点只有一个子节点。 3.删除节点有两个子节点。 第一种是情况是最简单的；第二种情况也比较简单；第三种情况是最复杂的。 在真正删除节点前，还需要执行步骤：查找删除的节点 代码如下： Node current = root; // 当前节点 ... 阅读全文

摘要：遍历树是根据一种特定的顺序访问树的每一个节点。这个过程相对比较慢，所以一般不常用。 常用的遍历方法有三种，分别是：前序遍历，中序遍历，后序遍历。其中最常用，也最简单的是中序遍历。 遍历的最简单方法是用敌对调用，这里我们将三种排序方法都使用递归调用。 1.中序遍历 二叉树会使所有的节点按关键字值升序被访问到。如果需要创建有序的数据序列，使用中序遍历将会非常简单。 方法： ... 阅读全文

摘要：插入一个节点，首先要找到插入的地方。需要从根节点开始，找到需要插入节点的父节点， 如果插入节点比父节点小，则插入到左子节点处；如果插入节点比父节点大，则插入到右子节点处。 图解：根据二叉树的节点的特点，找到插入节点的位置。 代码： /** * 插入节点，跟查找节点代码类似，只是在遇到null时，将节点插入，修改引用 * @param id... 阅读全文

摘要：有序数组的优点： 在有序数组中查找数据可以用二分查找法，用这个方法在查找时效率很高，所需时间是0（logN）， 然而在插入或者删除数据时，需要平均移动N/2项数据，如果需要做很多的插入删除操作，就不应该用有序数组。 链表的优点： 链表在插入或者删除时，操作很快，只需要修改对前一个节点的引用，修改后一个节点的引用，就能完成，所需时间复杂度为O（1）， 但是在查找数据是，需要链表头开始... 阅读全文

摘要：快速排序是目前最流行的算法，在大多数情况下，快速排序都是最快的，执行时间为O(N*logN)。 快速排序本质上是通过把一个数组划分为两个子数组，然后在递归调用自身对每一个字数组进行快速排序。 即数组划分为字数组A，B，在对A进行划分为A1，A2，对A1划分为A11，A12。。B也是如此执行，这就涉及到递归调用自身的操作。 1.取右值作为枢纽的情形 /** * 快速排序... 阅读全文

摘要：划分是快速排序的根本机制，主要是把数组分为两组：小于关键字的数据项在一组，大于关键字的数据项在一组。 /** * 划分数据 * * @param left 左边数据 * @param right 右边数据 * @param pivot 参照值 * @return */ public static int partiti... 阅读全文

摘要：希尔排序比简单排序快得多，大约需要O（N×（logN）2）的时间，而且容易实现。希尔排序是基于插入排序，只是希尔排序不是比较相邻的数据，而是比较一定间隔的两个数据。 我们在选择排序算法时，基本上都可以使用希尔排序，如果有特殊要求或者算法不够快，在选择其他的排序算法。我们从插入排序的缺陷入手，看看问题： 问题： 插入排序思路：在标记符左边的数据是已经排序的，而右边的数据是没有排序，它有一个临时... 阅读全文

摘要：一.冒泡排序冒泡排序是运行最慢点排序算法，但是确实最简单的。下图可以理解为队员排队。遵循的规则：1． 比较两个队员。2． 如果左边的队员高，则两队员位置交换。3． 向右移动一个位置，比较下面的两个队员。参照这样比较下去，虽然没有把所有队员位置排好，但是最高的队员已经在最右边的位置（如图d），此时，已经完成了第一趟排序，进行了N-1次比较。现在重新回到队伍的最左端，开始第二趟排序，需要比较N-2次，完成后，第二高的队员已经在倒数第二的位置上。不断执行这个过程，直到所有的队员都排定。需要记住的2点：1.相邻的两个数据比较。2.一趟比较下来后，数组最右边的数据是有序的。代码：主要代码逻辑 /*... 阅读全文