描述RANDOM(a,b)的过程的一种实现,它只调用RANDOM(0,1).作为a和b的函数,你的程序的期望运行时间是多少?(RANDOM(0,1)以等概率输出0或者1,RANDOM(a,b)以等概率输出[a,b]之间的数(整数)) 要RANDOM(a,b)等概率输出[a,b]之间的数,只要等概率得到[0,b-a]之间的一个数即可.既然可以通过RANDOM(0,1)得到1或者0,这时候就能等概率把[0,b-a]区间划分成更小的区间,假设当得到1时区间缩小为[(b-a)/2,b-a],0时为[0,…
为什么sort(()=>{return Math.random()-0.5)}乱序数组不准确.(注意结合插入排序原理来理解) @1.chrome浏览器对于数组长度10以内为插入排序.反之则快速排序和插入排序混合 @2.所以,对于[1,2,3] 第一此比较对1和2就行排序,可能为正序也可能为倒序,所以两种可能一种生成[1,2,3]一种[2,1,3]. 第二次比较使用3和上述两种数组的第二个元素进行比较,也有两种排序可能,倒序和正序,如果为正序则不变排序完成.如果为倒序则需要和1或者2交换位置,假设…
B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩…
1. 预备知识 (1) 基本概念     如图,(二叉)堆是一个数组,它可以被看成一个近似的完全二叉树.树中的每一个结点对应数组中的一个元素.除了最底层外,该树是完全充满的,而且从左向右填充.堆的数组A包括两个属性:A.length给出了数组的长度:A.heap-size表示有多少个堆元素保存在该数组中(因为A中可能只有部分位置存放的是堆的有效元素).     由于堆的这种特殊的结构,我们可以很容易根据一个结点的下标i计算出它的父节点.左孩子.右孩子的下标.计算公式如下: parent(i) =…
序 高速排序(QuickSort)也是一种排序算法,对包括n个数组的输入数组.最坏情况执行时间为O(n^2). 尽管这个最坏情况执行时间比較差.可是高速排序一般是用于排序的最佳有用选择.这是由于其平均性能相当好.期望的执行时间为O(nlgn).且O(nlgn)中隐含的常数因子非常小.另外它还能够进行就地排序在虚拟环境中也能非常好的工作. GitHub chapter 7 程序代码下载 原理 高速排序也和合并排序一样,基于分治法,分为分解.解决.合并三个步骤. 分解:数组array[low-hig…
前面我们学习二叉搜索树的时候发如今一些情况下其高度不是非常均匀,甚至有时候会退化成一条长链,所以我们引用一些"平衡"的二叉搜索树.红黑树就是一种"平衡"的二叉搜索树,它通过在每一个结点附加颜色位和路径上的一些约束条件能够保证在最坏的情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(nlgn).以下会总结红黑树的性质,然后分析红黑树的插入操作,并给出一份完整代码. 先给出红黑树的结点定义: #define RED 1 #define BLACK 0 ///红黑树结点定义,与普通…
其实算法本身不难,第一遍可以只看伪代码和算法思路.如果想进一步理解的话,第三章那些标记法是非常重要的,就算要花费大量时间才能理解,也不要马马虎虎略过.因为以后的每一章,讲完算法就是这样的分析,精通的话,很快就读完了.你所说的证明和推导大概也都是在第三章介绍了,可以回过头再认真看几遍. 至于课后题,比较难,我只做了前几章,如果要做完需要更多时间和精力.这可以通过之后做算法题来弥补,可以去leetcode等网站找一些经典的算法题做一做,加深理解. Facebook的工程师写的攻略,介绍了用算法导论来…
目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率…
序 在算法导论的第二部分主要探讨了排序和顺序统计学,第六章~第八章讨论了堆排序.快速排序以及三种线性排序算法.该部分的最后一个章节,将讨论顺序统计方面的知识. 在一个由n个元素组成的集合中,第i个顺序统计量是该集合中第i小的元素.正如我们经常遇到的中位数问题,一个中位数是它所在集合中的"中点元素".对于一个有序元素序列,当元素个数为奇数时,中位数位于 i = (n+ 1)/ 2 位置,当元素个数为偶数时,中位数又有下中位数 i = (n+1)/2 取下限 和上中位数 i = (n+1)…
序 到目前为止,关于排序的问题,前面已经介绍了很多,从插入排序.合并排序.堆排序以及快速排序,每一种都有其适用的情况,在时间和空间复杂度上各有优势.它们都有一个相同的特点,以上所有排序的结果序列,各个元素的次序都是基于输入元素之间的比较,因此,把这类排序成为比较排序. 对一个含有n个元素的输入序列,任何比较排序在最坏情况下都要用(nlogn)次比较来进行排序,由此也可以知道合并排序和堆排序是渐进最优的. 本章介绍了三种线性时间排序算法,计数排序.基数排序和桶排序,这些算法都是用非比较的操作来确定…