随笔分类 - 算法
摘要：分治法的核心思想就是分而治之，具体来说，它先将一个难以直接解决的大问题，分割成一些可以直接解决的小问题。如果分割后的问题仍然无法直接解决，那么就继续递归地分割，直到每个小问题都可解。 分治法的使用方法 几个特征 1）难度在降低，即原问题的解决难度，随着数据的规模的缩小而降低。这个特征绝大多数问题都是
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摘要：树的机构与线性结构的区别 1）一个结构如果不空，其中就存在着唯一的起始结点，称为根(root) 2）按结构的连接关系，树根外的其余结点都有且只有一个前驱，但是一个结点可以有0个或者多个后继。在非空的树结构中一定有些结点并不连接到其他结点。这种结点与表的尾结点性质类似，但在一个数结构里可以存在多个这种
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摘要：概述 栈和队列都是保存数据元素的容器，这就意味着可以把元素存入其中，或者从中取出元素使用。这两种结构支持的元素访问数据操作包括查看，即只是取得元素的有关信息；还包括元素弹出，即在取得元素的同时将其从容器中删除。 栈、队列和数据使用顺序 栈和队列也是最简单的缓存结构，它们只支持数据项的存储和访问，不支
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摘要：串匹配和朴素匹配算法 t为目标串，p为模式串，字符串匹配就是在t中查找与p相同的子串的操作 朴素的串匹配算法 最简单的朴素匹配算法采用最直观可行的策略：1）从左到右逐个字符匹配；2）发现不匹配时，转去考虑目标串里的下一个位置是否与模式串匹配。 def naive_matching(t, p): m,
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摘要：表的概念和性质 在抽象地讨论线性表时，首先要考虑一个（有穷的或无穷的）基本元素集合E，集合E中的元素可能都是某个类型的数据对象。 在一个非空的线性表里，存在着唯一的一个首元素和唯一的尾元素。除首元素之外，表中的每个元素e都有且仅有一个前驱元素；除了尾元素之外的每个元素都有且仅有一个后继元素。 线性表
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摘要：抽象数据类型 抽象数据类型（ADT）是计算机领域中被广泛接受的一种思想和方法，也是一种用于设计和实现程序模块的有效技术。抽象数据类型的基本思想是抽象，或者说是数据抽象（与函数定义实现的计算抽象或称过程抽象对应）。 数据类型和数据构造 类型（数据类型）是程序设计领域最重要的基本概念之一。在程序里描述的
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摘要：问题、问题实例、算法： 在考虑问题时，需要清晰的区分问题、问题实例和算法三个概念，并理解它们之间的关系。 问题：一个问题W是需要解决（需要用计算求解）的一个具体需求。例如判断任一个正整数N是否为素数，虽然可以严格定义“问题”的概念，但在这里还是想依靠读者的直观认识。总而言之，现实世界中存在许多需要用
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摘要：复杂度是什么 复杂度是衡量代码运行效率的重要的度量因素。 计算机通过一个个程序去执行计算任务，也就是对输入数据进行加工处理，并最终得到结果的过程。每个程序都是由代码构成的。可见，编写代码的核心就是要完成计算。但对同一个计算任务，不同计算方法得到结果的过程复杂度是不一样的，这对你实际的任务处理效率就有
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摘要：快速排序 时间复杂度：O(nlogn) def partition(li, left, right): tmp = li[left] while left < right: while left < right and li[right] >= tmp: # 从右边找比tmp小的数 right -=
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摘要：时间复杂度：O(n ** 2) def insert_sort(li): for i in range(len(li)): temp = li[i] j = i - 1 while j >= 0 and li[j] > temp: li[j + 1] = li[j] j -= 1 li[j + 1]
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摘要：# 选择排序 时间复杂度：O(n**2) 代码： 思路： min_loc=1记录当前列表索引为i进行替换无序区的最小值，如果比i位置的值小，用min_loc标记此位置，直到min_loc标记的位置是无序区最小的值。最后将该索引的值与min_loc标记的最小值进行换位，该趟完成......
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摘要：# 冒泡排序 时间复杂度：O(n**2) 加一个exchange标识，如果一趟走完列表没有发生任何改变，默认为他已经是有序的，因此，直接返回！
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摘要：# 顺序查找 时间复杂度：O(n) 代码： # 二分查找(需要排序) 时间复杂度：O(logn)
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