1.树结构: 我们不能说树结构比其他结构都要好,因为每种数据结构都有自己特定的应用场景. 但是树确实也综合了上面的数据结构的优点(当然有点不足于盖过其他的数据结构,比如效率一般情况下没有哈希表高) 并且也弥补了上面数据结构的缺点. 2.而且为了模拟某些场景,我们使用的树结构或更加方便. 因为树结构的非线性,可以表示一对多的关系. 比如文件的目录结构. 3.一般树的抽象 4.儿子-兄弟表示法旋转 所有树的本质都可以用二叉树来模拟出来 所以学习过程中二叉树非常重要 5.二叉树 1)二叉树特征: 2)…

1.二叉送搜索树的缺点: 2.红黑树难度: 3.红黑树五大规则: 4.红黑树五大规则的作用: 5.红黑树二大变换: 1)变色 2)旋转 6.红黑树的插入五种变换情况: 先声明--------插入的数据都是红色!! 1) 插入的位置是 根节点 --------------------------------------------直接插入根节点位置,并且把 颜色变为黑色. 2) 插入的位置 父节点 为 黑色--------------------------------------直接插入即可.…

1.先序遍历 2.中序遍历 3.后序遍历 4.递归调用栈详解: 详细见: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24291978 5.删除节点操作分析: 5.代码封装 //封装二叉搜索树 function BinarySearchTree() { //封装节点内部类 function Node(key) { this.key = key this.left = null this.right = null } //属性 this.root = null //方法 // 1.…

(js描述的)数据结构[双向链表](5) 一.单向链表的缺点 1.只能按顺序查找,即从上一个到下一个,不能反过来. 二.双向链表的优点 1.可以双向查找 三.双向链表的缺点 1.结构较单向链表复杂. 2.占用内存比单项链表多. 四.双向链表的结构 五.双向链表的代码实现 function DoublyLinkedList() { // 内部节点类 function Node(data) { this.data = data this.next = null this.prev = null }…

(js描述的)数据结构[哈希表1.1](8) 一.数组的缺点 1.数组进行插入操作时,效率比较低. 2.数组基于索引去查找的操作效率非常高,基于内容去查找效率很低. 3.数组进行删除操作,效率也不高. 二.哈希表 1.几乎所有的编程语言都有直接或间接的应用这种数据结构 2.哈希表是基于 数组 实现的,但相对于数组有很多优势. 1.它可以提供非常快速的 插入-删除-查找 操作 2.无论多少数据,插入和删除需要接近常量的时间.即O(1)的时间级 3.哈希表的速度比树还要快,基本可以瞬间找到想要的元素…

(js描述的)数据结构[字典](7) 一.字典的特点 1.字典的主要特点是一一对应关系. 2.使用字典,剋通过key取出对应的value值. 3.字典中的key是不允许重复的,而value值是可以重复,并且字典中的key是无序的. 字典和映射关系: 字典和数组: 字典和对象: 二.代码实现字典 function Dictionary() { this.dic = {} // 1. add方法 Dictionary.prototype.add = function(key, value) { th…

(js描述的)数据结构[集合结构](6) 一.集合结构特点 1.集合中的元素不能重复. 2.集合是无序的. 二.集合的代码实现 function Set() { this.items = {} //1. add方法 Set.prototype.add = function(value) { //判断集合中是否包含元素 if (this.has(value)) { return false } //把数据添加到集合中 this.items[value] = value return true }…

(js描述的)数据结构 [链表](4) 一.基本结构 二.想比于数组,链表的一些优点 1.内存空间不是必须连续的,可以充分利用计算机的内存,事项灵活的内存动态管理. 2.链表不必再创建时就确定大小,并且大小可无限的延申下去 3.链表再插入和删除数据时,比数组的效率高很多 三.相比于数组,链表的一些缺点 1.链表访问任何一个位置的元素时,都需要从头开始访问 2.无法通过下标直接访问元素,需要从头开始访问,直到找到对应的元素 四.链表的封装 // 封装链表类 function LinkedList(…

(js描述的)数据结构[队列结构](3) 一.队列结构的特点: 1.基于数组来实现,的一种受限的线性结构. 2.只允许在表头进行删除操作,在表尾进行插入操作. 3.先进先出(FIFO) 二.队列的一些应用: 1.按一定顺序打印文档,执行输出后的结果. 2.多线程的实际执行顺序,就如队列结构相似. 三.队列的封装: function Queue() { this.items = [] //向队尾添加一个元素 Queue.prototype.enqueue = function (element)…

(js描述的)数据结构[栈结构](2) 一.什么是栈结构 1.一种受限制的线性结构,这种结构可以基于数组来实现. 2.可以抽象成一个容器,上面的是栈顶,底下的是栈底.所以仅允许对栈顶进行操作, 二.栈结构的应用 1.函数式调用栈:基于栈的形式来进行函数的整体调用. 2.递归:栈溢出就是其中的一点. 三. 栈结构常见的操作 push(): 添加一个元素到栈顶. pop(): 移除栈顶的元素. peek(): 返回栈顶的元素,不对栈结构做任何的修改. isEmpty(): 判断栈是否为空,不空的话返…

前言:找了上课时数据结构的教程来看,但是用的语言是c++,所以具体实现在网上搜大神的博客来看,我看到的大神们的博客都写得特别好,不止讲了最基本的思想和算法实现,更多的是侧重于实例运用,一边看一边在心里隐隐歌颂大神的厉害,然后别人的厉害不是我的,所以到底看得各种受打击+头昏脑涨,写这个系列是希望自己能够总结学到东一块.西一下的知识,因为水平有限+经验不足,所以在此只说最基础的思想,附上我自己的算法实现(肯定还有更优解),如果要想看进阶版的,可以在园里搜“数据结构”,各种语言实现和进阶提升的文章有很…

1.哈希表的完善 1.容量质数(limit):需要恒为质数,来确保元素的均匀分布. 1)普通算法: 判断一个数是否为质数 function isPrime(num) { for (var i = 2; i < num; i++) { if (num % i == 0) { return false } } return true } 升级算法:只需要判断到(sqrt(num))就可以 function isPrime(num) { var temp = parseInt(Math.sqrt(nu…

一. 优秀的哈希函数 1.快速的计算: 需要快速的计算来获得对应的hashCode(霍纳法则来减少乘除次数) 2.均匀的分布: 尽可能将元素映射到不同的位置,让元素在哈希表中均匀分布 二.哈希表的扩容 三.哈希函数的实现 // 封装哈希表 function HashMap() { //属性 this.storage = [] //存储数据 this.count = 0 //插入元素数量 this.limit = 7 //数组容量 //方法 //哈希函数 HashMap.prototype.has…

js描述栈及栈的使用 栈的特性就是只能通过一端访问,这一段就是叫做栈顶.咖啡馆内的一摞盘子就是最形象的栈的例子: 根据栈的特性,就可以定义栈的一些特殊属性和方法;用js的描述栈的时候底层数据结构用的是数组,通过this.top来跟踪最后一个元素的索引来实现栈的数据结构: function Stack(){ this.dataSource=[]; this.top=0; this.push=push; this.pop=pop; this.peek=peek; this.clear=clear;…

(js描述的)数据结构 [数组的一些补充](1) 1. js的数组: 1.优点:高度封装,对于数组的操作就是调用API 2.普通语言的数组: 1.优点:根据index来查询,修改数据效率很高 2.缺点: *普通的数组不支持存放不同的数据类型,所以在对普通数组进行封装的时候一般用对象(例如: java ArrayList). *普通数组的删除,中间插入等操作效率很低. *普通的数组不支持扩容,即申请多少大小的数组数组的大小就不可改变,所以封装的思路就是重新申请一个新数组,把原数组的值再拷贝进去.…

js描述集合 function Set(){ this.datasource=[]; this.add=add; this.remove=remove; //this.size=size; //this.union=union; //this.intersect=intersect; //this.subset=subset; //this.difference=difference; this.show=show; } function add(data){ if(this.datasourc…

js描述队列 队列的特性是只能在队尾插入元素,在队首删除元素,先进先出: 队列被用在很多地方,比如提交操作系统执行的一系列进程,打印任务池,模拟现实中的排队: //队列类 function Queue (){ this.dataSource=[]; this.enqueue=enqueue; this.dequeue=dequeue; this.front=front; this.back=back; this.toString=toString; this.empty=empty; } //向…

纯数据结构Java实现(5/11)(Set&Map) Set 和 Map 都是抽象或者高级数据结构,至于底层是采用树还是散列则根据需要而定. 可以细想一下 TreeMap/HashMap, TreeSet/HashSet 的区别即可 只定义操作接口(操作一致),不管具体的实现,所以即便底层是 BST 亦可(只是效率不高) (我还是直说了吧,如果不要求有序,尽量用 Hash 实现的吧) 集合(Set) 二分搜索树不存放重复元素,所以 BST 就是一个很好的用于实现集合的底层结构 常见应用 其实主要…

js中的数据结构 1.列表 待办事项列表.购物清单.最佳十名榜单等等. 适用: 1)数据结构较为简单, 2)不需要在一个长序列中查找元素,或者对其进行排序 2.栈 一摞盘子 ----- 添加删除只能从最上面. 特点:栈被称为一种后入先出的数据结构.是一种高效的数据结构,因为数据只能在栈顶添加或删除,所以这样的操作很快. 适用:只要数据的保存满足后入先出或先进后出的原理,都优先考虑使用栈 3.队列 银行排队---- 特点:队列只能在队尾插入元素,在队首删除元素. 适用:只要数据的保存满足先进先出.…

js 实现各种数据结构 APP 常见数据结构: 数组,队列,栈,堆,链表,集合,字典,散列表,树, 图 Array, Queue, Link, Collection, Set,Map, HashMap, Tree, Graph, open source web app desktop app react native app flutter app SSR app / PWA app / AMP app refs xgqfrms 2012-2020 www.cnblogs.com 发布文章使用:…

js实现无限层级树形数据结构(创新算法) 转载:https://blog.csdn.net/Mr_JavaScript/article/details/82817177 由于做项目的需要,把一个线性数组转成树形数组,在网上查了很多文章,觉得他们写的太复杂了,于是自己写了一个,在折腾了一下午终于把它写出来啦(激动.gif),用两个filter过滤器就搞定了,代码简洁明了,数据结构小白都能看懂. js代码:把线性数据转成树形数据 function setTreeData(data){ let clo…

索引 思路1:暴力搜索 思路2:聪明一点的搜索 思路3:利用HashMap巧解 问题描述:https://leetcode.com/problems/two-sum/ 思路1:暴力搜索 一个很自然的想法就是暴力搜索了.根据排列组合原理,列举Cn取2对数字,逐对进行判断,效率是O(n^2-1/2n),代码如下: var twoSum = function(nums, target) { for (let i = 0; i != nums.length; ++i) { for (let j = i…

个人感觉,BST(二叉查找树)应该是众多常见树的爸爸,而不是弟弟,尽管相比较而言,它比较简单. 二叉树基础 理论定义,代码定义,满,完全等定义 不同于线性结构,树结构用于存储的话,通常操作效率更高.就拿现在说的二叉搜索树(排序树)来说,如果每次操作之后会让剩余的数据集减少一半,这不是太美妙了么?(当然不当的运用树结构存储,也会导致从 O(logN) 退化到 O(n)). 值得说明,O(logN) 其实并不准确,准确来说应该说 O(树的高度) 定义&性质&行话 树里面常见的二叉树: BST,…

1. 引言     从这篇博客开始,来介绍一些基本的数据结构知识.本篇及下一篇会介绍几种基本的数据结构:栈.队列.链表和有根树.此外还会介绍由数组构造对象和指针的方法.     这一篇主要介绍栈和队列,它们都是动态集合.     从数据的逻辑结构上讲,在它们上进行delete操作所移除的元素是固定的:在栈(stack)中,被删除的是最近插入的元素(后进先出,LIFO,last-in,first-out):而在队列(queue)中,被删除的元素是最先插入的元素(先进先出,FIFO,first-in…

索引 思路1:分治策略 思路2:Brute Force - O(n^3) 思路3:动态规划? O(n^2)版,错解之一:420 ms O(n^2)版,错解之二:388 ms O(n)版,思路转变: 100 ms 细节上的优化(JavaScript限定) 问题描述:https://leetcode.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/ 思路1:分治策略 感觉两下半写完了..没啥收获,就别出心载先写了个分治版本,结果…

索引 思路1:基本加法规则 思路2:移花接木法... 问题描述:https://leetcode.com/problems/add-two-numbers/ 思路1:基本加法规则 根据小学学的基本加法规则.....我们需要将两个数以最低位为基准对齐,然后逐个加,需要进位的给进位就行了....恰好这个链表是逆序的!!!已经为我们对齐了.用两个指针分别指向两个链表头,开始同步往后移动,边移动边计算结果,直到两个指针都到了尽头/没有进位.时间复杂度是O(max(m, n)),空间复杂度和时间复杂度一样…

为嘛要写 本来按照我的风格,其实很不喜欢去写这些细节的东西,因为笔记上直接带过了. 本来按照我的风格,如果要写,那也是直接上来就干,根本不解释这些大纲,参考依据. 本来按照我的风格,不想太显山露水,但要看了看互联网头部班子(大佬们),发现还是要推销和展示一下自我的.(但愿后面不会太过火) 本来....够了.琐碎. (补一句: 个人input, output都喜欢关注重点,默认认为都有基础,否则就太啰嗦了) 要点有二 其一: 本系列的所有内容,都是有理可循,有据可循的(不是我闭门造车.胡写一通)…

栈和队列的应用非常多,但是起实现嘛,其实很少人关心. 但问题是,虽然苹果一直宣传什么最小年龄的编程者,它试图把编程大众化,弱智化,但真正的复杂问题,需要抽丝剥茧的时候,还是要 PRO 人士出场,所以知根知底,实在是必要之举(而非无奈之举). 大门敞开,越往里走越窄,竞争会越激烈. 栈 基本特性 就一条,FILO.但是用在其他复杂数据结构,比如树,或者用在其他应用场景的时候,比如记录调用过程中的变量及其状态等,超有用. 应用举例 比如 撤销操作: 用户每次的录入都会入栈,被系统记录,然后写入文件:…

题外话: 篇幅停了一下,特意去看看其他人写的类似的内容:然后发现类似博主喜欢画图,喜欢讲解原理. (于是我就在想了,理解数据结构的确需要画图,但我的文章写给懂得人看,只配少量图即可,省事儿) 下面正题开始. 一般性的,都能想到 dummy head 的技巧以及Java中LinkedList(底层是双向(循环)链表). Leetcode 返回一个头结点对象,就算返回整个链表了,而我们自己实现一般会 new 一个链表对象实例,然后调用该实例的各类方法来操作整个链表. 单链表 基本认识 之前写的动态数…

堆其实也是树结构(或者说基于树结构),一般可以用堆实现优先队列. 二叉堆 堆可以用于实现其他高层数据结构,比如优先队列 而要实现一个堆,可以借助二叉树,其实现称为: 二叉堆 (使用二叉树表示的堆). 但是二叉堆,需要满足一些特殊性质: 其一.二叉堆一定是一棵完全二叉树 (完全二叉树可以用数组表示,见下面) 完全二叉树缺失的部分一定是在右下方.(每层一定是从左到右的顺序优先存放) 完全二叉树的结构,可以简单理解成按层安放元素的.(所以数组是不错的底层实现) 其二.父节点一定比子节点大 (针对大顶堆…