随笔分类 - 数据结构与算法
摘要：动态规划实战 新的搜索问题：搜索引擎纠错功能实现？ 量化字符串相似度--》编辑距离：将一个字符串转化成另一个字符串，需要的最少编辑操作次数（比如增加一个字符、删除一个字符、替换一个字符） 莱文斯坦距离（Levenshtein distance）：允许增加、删除、替换字符这三个编辑操作 最长公共子串长
阅读全文
摘要：动态规划理论 一个模型三个特征 多阶段决策最优解模型 最优子结构 最优子结构指的是，问题的最优解包含子问题的最优解。反过来说就是，我们可以通过子问题的最优解，推导出问题的最优解。 如果我们把最优子结构，对应到我们前面定义的动态规划问题模型上，那我们也可以理解为，后面阶段的状态可以通过前面阶段的状态推
阅读全文
摘要：动态规划(Dynamic Programming） 初识 使用动态规划解决回溯算法中的 0-1背包问题： 把整个求解过程分为 n 个阶段，每个阶段会决策一个物品是否放到背包中。 每个物品决策（放入或者不放入背包）完之后，背包中的物品的重量会有多种情况，也就是说，会达到多种不同的状态，对应到递归树中，
阅读全文
摘要：回溯算法 如何理解 人的一生中，会遇到很多重要的岔路口。在岔路口上，每个选择都会影响我们今后的人生。有的人在每个岔路口都能做出最正确的选择，最后生活、事业都达到了一个很高的高度；而有的人一路选错，最后碌碌无为。如果人生可以量化，那如何才能在岔路口做出最正确的选择，让自己的人生“最优”呢？ 每个岔路口
阅读全文
摘要：分治算法（divide and conquer） 算法思想 核心思想：分而治之 ，将原问题划分成 n 个规模较小，并且结构与原问题相似的子问题，递归地解决这些子问题，然后再合并其结果，就得到原问题的解。 适合用递归来实现。 分治算法的递归实现中，每一层递归都会涉及这样三个操作： 分解：将原问题分解成
阅读全文
摘要：贪心算法 贪心算法问题解决步骤 本质就是"在满足限制条件下，只考虑当前最优的步骤，而不顾全大局" 贪心算法实战分析 分糖果：有 m 个糖果和 n 个孩子。要把糖果分给这些孩子吃，但是糖果少，孩子多（m<n），所以糖果只能分配给一部分孩子。每个糖果的大小不等，这 m 个糖果的大小分别是 s1，s2，s
阅读全文
摘要：搜索算法 深度优先、广度优先搜索 简单、暴力 基于“图” 无向图的定义 public class Graph { // 无向图 private int v; // 顶点的个数 private LinkedList<Integer> adj[]; // 邻接表 public Graph(int v)
阅读全文
摘要：图（Graph） 概念 顶点--图中的元素 边--顶点与顶点之间的关系 度--连向某顶点的边的个数称为该顶点的度 无向图、有向图、加权图 无向图--没有方向，关系是相互的，应用如微信好友，好友关系是相互的 有向图--有方向，度分为入度和出度，应用如微博关注，关注是有可以单向的 带权图--关系增加权重
阅读全文
摘要：Trie树 概念 多叉树，节点为字符串中的单个字符。 Trie 树的本质，就是利用字符串之间的公共前缀，将重复的前缀合并在一起。 将多个字符串按字符拆分插入Trie树，用于字符串查找，关键词提示等 举例：我们有 6 个字符串，它们分别是：how，hi，her，hello，so，see。我们希望在里面
阅读全文
摘要：字符串匹配 在字符串 A 中查找字符串 B 主串为A 模式串为B BF算法(Brute Force) 最简单、粗暴的字符串匹配算法。 实现思路是，拿模式串与主串中是所有子串匹配，看是否有能匹配的子串。时间复杂度也比较高，是 O(n*m)，n、m 表示主串和模式串的长度。 满足KISS（Keep it
阅读全文
摘要：堆 概念 堆是一个完全二叉树； 堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。 根据节点值跟子树的大小关系分为：大顶堆和小顶堆。 如何实现 如何存储 二叉树章节有讲到完全二叉树适合用数组存储，所以用数组来存储堆 二叉树章节有讲到完全二叉树适合用数组存储，所以用数组来存储堆 有哪
阅读全文
摘要：二叉树（Binary Tree） 树 根节点、父节点、兄弟节点、叶子节点 高度、深度、层的概念 二叉树 顾名思义，每个节点最多有两个“叉”，也就是两个子节点，分别是左子节点和右子节点，并不要求都要有二个节点，有的只有左节点，有的只有右节点 满二叉树 图中编号2的二叉树，叶子节点全都在最底层，除了叶子
阅读全文
摘要：散列表 概念 1.散列表来源于数组，它借助散列函数对数组这种数据结构进行扩展，利用的是数组支持按照下标随机访问元素的特性。2.需要存储在散列表中的数据我们称为键，将键转化为数组下标的方法称为散列函数，散列函数的计算结果称为散列值。3.将数据存储在散列值对应的数组下标位置。 散列函数 1.散列函数计算
阅读全文
摘要：跳表 定义 为一个值有序的链表建立多级索引，比如每2个节点提取一个节点到上一级，我们把抽出来的那一级叫做索引或索引层。如下图所示，其中down表示down指针，指向下一级节点。以此类推，对于节点数为n的链表，大约可以建立log2n-1级索引。像这种为链表建立多级索引的数据结构就称为跳表。 时间复杂度
阅读全文
摘要：如何选择排序 小规模用插入排序 大规模用快速排序 通用用快速排序 特殊场景用桶排序、计数排序、基数排序 为什么用快速排序不用归并排序 归并排序虽然在最坏情况下时间复杂度为O(nlogn)，比快速排序好，但不是原地排序，空间复杂度过高，意味着耗费较多内存 快速排序在最坏情况下时间复杂度为O(n2)，可
阅读全文
摘要：线性排序 线性排序即时间复杂度为O(n)的排序算法 桶排序 >分桶+归并排序-->取出结果 计数排序 >分桶+计数-->先统计计数，再取出来，实现排序 基数排序 >在每个位上桶排序 桶排序的思想可用来对数据分类 桶排序--将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序(桶内使用归并排
阅读全文
摘要：排序算法 如何分析一个“排序算法”？三个方面着手： 执行效率 如何分析一个“排序算法”？三个方面着手： 内存消耗 稳定性 排序比较 排序比较 排序算法动画演示：https://visualgo.net/zh/sorting 插入排序比冒泡排序高效--冒泡排序的数据交换有三个操作，插入排序数据移动只有
阅读全文
摘要：递归 搞懂递归非常重要：递归应用非常广泛，很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归，比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。 简单讲就是自己调自己 两个步骤：递--层层调用的过程；归--层层返回的过程 可以写出递推公式，如： 优点：代码的表达力很强，写起来简洁。 缺点：空间复杂度高、有堆
阅读全文
摘要：栈 操作受限的线性表 先进后出，后进先出；只能一头进出 顺序栈--基于数组; 链式栈--基于链表 动态扩容栈--基于动态数组结构 栈应用：函数调用栈，表达式求值(操作数栈，运算符栈(比较优先级决定是出栈运算还是入栈))，括号匹配 浏览器前进后退功能实现：两个栈A和B，依次打开的链接，依次入栈A， 后
阅读全文
摘要：数组 线性表 连续内存空间和相同数据类型 随机访问高效，插入删除低效(n数据移动) 容器方案：ArrayList（JAVA)，vector（C++） 链表 线性表 非连续内存空间，数据类型可不同，通过指针连接多个结点实现 插入删除高效，查询低效（n遍历） 多种实现：单向链表，循环链表，双向链表 回文
阅读全文
浙公网安备 33010602011771号