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http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B…
目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记法): 对于其中的g(x)是关于操作元素数x为自变量的计算次数函数,而x趋近无穷大从而只留下最高项且忽略其常数项是为了集中看函数随着元素个数的大量增加后运行时间的增加速度从而用来衡量时间复杂度. e.g: for i in range(x): print(‘aha’) print(i) print(…
[输入]共计151道题的算法&数据结构基础数据 (见附录A) [输出-算法]其中有算法记录的共计 97道 ,统计后 结果如下  top3(递归,动态规划,回溯) 递归 动态规划 回溯 BFS 类二分查找 循环遍历 二分查找 BFS|前序遍历 类快速排序 类二进制 合并排序 前序遍历 位运算 矢量旋转与平移 后序中序遍历 前序中序遍历 类杨氏矩阵 类合并排序 背包问题 类外排序 插入排序 后续遍历 中序遍历 算法 类BFS STL经典算法 STL函数 KMP算法 [输出-数据结构]其中数据结构记录…
JavaScript算法与数据结构知识点记录 zhanweifu…
算法和数据结构纷繁复杂,但是对于Linux Kernel开发人员来说重点了解Linux内核中使用到的算法和数据结构很有必要. 在一个国外问答平台stackexchange.com的Theoretical Computer Science子板有一篇讨论实际使用中的算法和数据结构,Vijay D做出了详细的解答,其中有一部分是Basic Data Structures and Algorithms in the Linux Kernel对Linux内核中使用到的算法和数据结构做出的归纳整理.详情参考…
Python算法与数据结构--求所有子数组的和的最大值 玄魂工作室-玄魂 玄魂工作室秘书 玄魂工作室 昨天 题目:输入一个整形数组,数组里有正数也有负数.数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和. 求所有子数组的和的最大值.要求时间复杂度为O(n). 这个题目有多个解法,比如可以用一个二维数组存之前每个数据的和,然后在进行大小比较:但是这样时间负责度就是O(n2)了. 换个思路思考下,因为是要最大数,那么就不需要存储,只需要找最大值就可以了.但是为了找子序列的最大和,在遇到…
上篇我们讲了BitMap是如何对数据进行存储的,没看过的可以看一下[算法与数据结构专场]BitMap算法介绍 这篇我们来讲一下BitMap这个数据结构的代码实现. 回顾下数据的存储原理 一个二进制位对应一个非负数n,如果n存在,则对应的二进制位的值为1,否则为0.这个时候,我们的第一个问题:我们在使用byte,int,short,long等这些数据类型在存储数据的时候,他们最小的都要占用一个字节的内存,也就是8个bit,也就是说,最小的操作单位是8个bit.根本就没有可以一个一个bit位操作的数…
温故而知新,在接下来的几篇博客中,将会系统的对数据结构的相关内容进行回顾并总结.数据结构乃编程的基础呢,还是要不时拿出来翻一翻回顾一下.当然数据结构相关博客中我们以Swift语言来实现.因为Swift语言是面向对象语言,所以在相关示例实现的时候与之前在大学学数据结构时C语言的实现有些出入,不过数据结构还是要注重思想,至于实现语言是面向对象的还是面向过程的影响不大. 接触过数据结构的小伙伴应该都知道程序 = 数据结构 + 算法.数据结构乃组织组织数据的结构,算法就是对这些结构中的数据进行操作,可见…
一.程序设计 1.设计功能系统——数据表设计.数据表创建语句.连接数据库的方式.编码能力 二.框架基础知识 1.MVC框架基本原理——原理.常见框架.单一入口的工作原理.模板引擎的理解 2.常见框架的特性——PHP框架的差异和优缺点 三.算法与数据结构 1.常见算法——算法的概念.时间复杂度和空间复杂度.常见排序算法.常见查找算法 2.常见数据结构——数组.链表.栈.队列.树.集合.字典.图 3.逻辑思维能力 4.对PHP内置函数熟悉的程度.字符串和数组的处理能力 四.高并发解决方案 1.高并发…
可以将10进制数据转换成2进制,8进制,16进制等. 晚上练练算法和数据结构哈. # coding = utf-8 class Stack: def __init__(self): self.items = [] # 是否为空 def is_empty(self): return self.items == [] # 进栈 def push(self, item): self.items.append(item) # 出栈 def pop(self): return self.items.pop…
//数据结构与算法基础题1:线性表操作,实现A并B,结果放入A中 #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <algorithm> #pragma warning(disable:4996) using namespace std; int main() { vector<int> set_A, se…
关系型数据库排序算法和数据结构以及关联查询 1. Merge sort 理解merge sort算法将有助于更好地理解数据库join操作 - merge join 算法逻辑 将2个有序的大小为N/2的队列合并为N元素的有序队列 上面是排序最后的8元素数组, 仅仅需要重复一次2个4元素的数据排序(4元素已经是有序的了): 比较2个数组中的第一个元素 将较小的一个元素放在有序的8元素队列中 然后再从较小的元素所在的4元素数组中拿到下一个元素 将第三步中拿到的元素与第一步比较中较大的元素再比较, 将较…
为什么我先拿“数据结构和算法”说事捏?这玩意是写程序最最基本的东东.不管你使用 Java 还是其它的什么语言,都离不开它.而且这玩意是跨语言的,学好之后不管在哪门语言中都能用得上. 既然“数据结构和算法”这么重要,为什么很多 Java 新手却很不熟悉捏?我琢磨了一下,估计有两种可能.有些人虽然是计算机系毕业的,但是当初压根没好好学过这门课程,到工作时早都还给老师了:还有一些人是中途转行干编程,转行后又没有好好地打基础(都指望速成). 下面我列出几个很基本的问题,如果你每一个问题都搞得很清楚,那说…
JavaScript 算法与数据结构 https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/blob/master/README.zh-CN.md…
堆基础 堆(Heap)是具有这样性质的数据结构:1/完全二叉树 2/所有节点的值大于等于(或小于等于)子节点的值: 图片来源:这里 堆可以用数组存储,插入.删除会触发节点shift_down.shift_up操作,时间复杂度O(logn). 堆是优先级队列(Priority queue)的底层数据结构,较常使用优先级队列而非直接使用堆处理问题.利用堆的性质可以方便地获取极值,例如 LeetCode 题目 215. Kth Largest Element in an Array,时间复杂度O(nl…
BFS基础 广度优先搜索(Breadth First Search)用于按离始节点距离.由近到远渐次访问图的节点,可视化BFS 通常使用队列(queue)结构模拟BFS过程,关于queue见:算法与数据结构基础 - 队列(Queue) 最直观的BFS应用是图和树的遍历,其中图常用邻接表或矩阵表示,例如 LeetCode题目 690. Employee Importance: // LeetCode 690. Employee Importance/* class Employee { publi…
Hash Table基础 哈希表(Hash Table)是常用的数据结构,其运用哈希函数(hash function)实现映射,内部使用开放定址.拉链法等方式解决哈希冲突,使得读写时间复杂度平均为O(1). HashMap(std::unordered_map).HashSet(std::unordered_set)的原理与Hash Table一样,它们的用途广泛.用法灵活,接下来侧重于介绍它们的应用. 相关LeetCode题: 706. Design HashMap  题解  705. Des…
二叉树基础 满足这样性质的树称为二叉树:空树或节点最多有两个子树,称为左子树.右子树, 左右子树节点同样最多有两个子树. 二叉树是递归定义的,因而常用递归/DFS的思想处理二叉树相关问题,例如LeetCode题目 104. Maximum Depth of Binary Tree: // 104. Maximum Depth of Binary Tree int maxDepth(TreeNode* root) { ; +max(maxDepth(root->left),maxDepth(roo…
分治法基础 分治法(Divide and Conquer)顾名思义,思想核心是将问题拆分为子问题,对子问题求解.最终合并结果,分治法用伪代码表示如下: function f(input x size n) if(n < k) solve x directly and return else divide x into a subproblems of size n/b call f recursively to solve each subproblem Combine the results…
双指针基础 双指针(Two Pointers)是面对数组.链表结构的一种处理技巧.这里“指针”是泛指,不但包括通常意义上的指针,还包括索引.迭代器等可用于遍历的游标. 同方向指针 设定两个指针.从头往尾(或从尾到头)遍历,我称之为同方向指针,第一个指针用于遍历,第二个指针满足一定条件下移动.例如 LeetCode题目 283. Move Zeroes: // 283. Move Zeroes void moveZeroes(vector<int>& nums) { ; ;j<nu…
贪心基础 贪心(Greedy)常用于解决最优问题,以期通过某种策略获得一系列局部最优解.从而求得整体最优解. 贪心从局部最优角度考虑,只适用于具备无后效性的问题,即某个状态以前的过程不影响以后的状态.紧接下来的状态仅与当前状态有关.和分治.动态规划一样,贪心是一种思路,不是解决某类问题的具体方法. 应用贪心的关键,是甄别问题是否具备无后效性.找到获得局部最优的策略.有的问题比较浅显,例如一道找零钱的题目 LeetCode 860. Lemonade Change: // 860. Lemonad…
图基础 图(Graph)应用广泛,程序中可用邻接表和邻接矩阵表示图.依据不同维度,图可以分为有向图/无向图.有权图/无权图.连通图/非连通图.循环图/非循环图,有向图中的顶点具有入度/出度的概念. 面对图相关问题,第一步是将问题转为用图表示(邻接表/邻接矩阵),二是使用图相关算法求解. 相关LeetCode题: 997. Find the Town Judge  题解 1042. Flower Planting With No Adjacent  题解 图的遍历(DFS/BFS) 图的遍历/搜索…
DFS基础 深度优先搜索(Depth First Search)是一种搜索思路,相比广度优先搜索(BFS),DFS对每一个分枝路径深入到不能再深入为止,其应用于树/图的遍历.嵌套关系处理.回溯等,可以用递归.堆栈(stack)实现DFS过程. 关于广度优先搜索(BFS)详见:算法与数据结构基础 - 广度优先搜索(BFS) 关于递归(Recursion)详见:算法与数据结构基础 - 递归(Recursion) 树的遍历 DFS常用于二叉树的遍历,关于二叉树详见: 算法与数据结构基础 - 二叉查找树…
数组基础 数组是最基础的数据结构,特点是O(1)时间读取任意下标元素,经常应用于排序(Sort).双指针(Two Pointers).二分查找(Binary Search).动态规划(DP)等算法.顺序访问数组.按下标取值是对数组的常见操作. 相关LeetCode题: 905. Sort Array By Parity  题解 922. Sort Array By Parity II  题解 977. Squares of a Sorted Array  题解 1150. Check If a…
原文链接 这是一本程序员面试宝典!书中对IT名企代码面试各类题目的最优解进行了总结,并提供了相关代码实现.针对当前程序员面试缺乏权威题目汇总这一痛点,本书选取将近200道真实出现过的经典代码面试题,帮助广大程序员的面试准备做到万无一失.“刷”完本书后,你就是“题王”!__eol__本书采用题目+解答的方式组织内容,并把面试题类型相近或者解法相近的题目尽量放在一起,读者在学习本书时很容易看出面试题解法之间的联系,使知识的学习避免碎片化.书中将所有的面试题从难到易依次分为“将.校.尉.士”四个档次,…
一.算法和数据结构 什么是算法和数据结构?如果将最终写好运行的程序比作战场,我们程序员便是指挥作战的将军,而我们所写的代码便是士兵和武器. 那么数据结构和算法是什么?答曰:兵法!故,数据结构和算法是一名程序开发人员的必备基本功,不是一朝一夕就能练成绝世高手的.冰冻三尺非一日之寒,需要我们平时不断的主动去学习积累. 二.算法的引入 先来看一道题:如果 a+b+c=1000,且 a*a+b*b=c*c(a,b,c 为自然数),如何求出所有a.b.c可能的组合? 普通解法: import time #…
大数据学习之BigData常用算法和数据结构 1.Bloom Filter     由一个很长的二进制向量和一系列hash函数组成     优点:可以减少IO操作,省空间     缺点:不支持删除,有误判     如果要支持删除操作: 改成计数布隆过滤器 2.SkipList(跳表)     核心思路: 由多层组成,每层都是一个有序链表,最底层包含所有元素,元素数逐层递减.每个节点包含两个指针,一个->,一个向下. 并行编程情况下可以用锁或者CAS操作.     CAS:     compare…
算法.数据结构.与设计模式等在游戏开发中的运用 (一):单例设计(Singleton Design) 作者: Compasslg 李涵威 1. 什么是单例设计(Singleton Design) 在学校学习面向对象编程中的一些常用的设计模式时,我第一次系统的接触到了单例设计(Singleton Design),或者说单例设计模式.所谓设计模式(Design Pattern),指的是在软件开发中针对一些常见问题提出的可复用的解决方式:而单例设计便是针对在面向对象编程中一些只会被实例化一次.或只允许…
本篇博客中的代码实现依然采用Swift3.0来实现.在前几篇博客连续的介绍了关于查找的相关内容, 大约包括线性数据结构的顺序查找.折半查找.插值查找.Fibonacci查找,还包括数结构的二叉排序树以及平衡二叉树的构建与查找,然后还聊了哈希表的构建与查找.接下来的几篇博客中我们就集中的聊一下常见的集中排序方式,并并给出相应的时间复杂度.本篇博客我们将会详细的介绍冒泡排序.插入排序.希尔排序以及选择排序,下篇博客将继续介绍堆排序.归并排序以及快速排序的相关内容.当然上述内容的代码实现我们依然采用S…
今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法,当然本篇博客只是涉及了部分查找算法,接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容.本篇博客主要介绍查找表的顺序查找.折半查找.插值查找以及Fibonacci查找.本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码,并且给出相应的测试用例.当然本篇博客依然会使用面向对象语言Swift来实现相应的Demo,并且会在github上进行相关Demo的分享. 查找在生活中是比较常见的,本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找.也就是说我们的查找表是一个线性表,我…