在接下来的数据结构博文中,我们将会开始接触到一些算法,也就是"解决某个问题的方法",而解决同一个问题总是会存在不同的算法,所以我们需要在不同的算法之中做出抉择,而做出抉择的根据往往就是算法耗费的时间(特殊情形下我们还需要考虑算法耗费的空间).因此我们今天就来学习如何简单的判断算法将会耗费的时间. 首先我们知道,同一个算法或者说同一个程序,在不同的计算机上耗费的时间是不一样的,因为不同的计算机硬件运算能力会存在不同.此外,在同一台计算机中,不同的操作,如加法和乘法要消耗的时间也会不同,整…

  相信学习过C语言的读者都已经接触过递归(不论是谭浩强的C程序设计还是C Primer Plus都有递归程序),本文就是对递归的基本原则进行简要介绍.首先,我们写一个基本的递归函数作为例子: int func ( int N ) { ) ; ); } 然后来看看递归的基本原则,在看基本原则的同时,我们可以对照这个示例进行一一比对.   递归基本原则: 1.基准情形.递归函数中必须要有某些基准情形,即不需递归就能求解的情况.(否则递归就相当于死循环.示例中基准情形为N<=1) 2.不断推进.对于…

在(17)中我们对排序算法进行了简单的分析,并得出了两个结论: 1.只进行相邻元素交换的排序算法时间复杂度为O(N2) 2.要想时间复杂度低于O(N2),算法必须进行远距离的元素交换 而今天,我们将对排序算法进行进一步的分析,这一次的分析将针对"使用比较进行排序"的排序算法,到目前为止我们所讨论过的所有排序算法都在此范畴内.所谓"使用比较进行排序",就是指这个算法实现排序靠的就是让元素互相比较,比如插入排序的元素与前一个元素比较,若反序则交换位置,再比如快速排序小于…

所谓算法的"时间复杂度",你可以将其理解为算法"要花费的时间量".比如说,让你用抹布(看成算法吧--)将家里完完全全打扫一遍大概要5个小时,那么你用抹布打扫家里的"时间复杂度"就是5个小时. 但是,在对算法进行分析时,并没有那么简单.大部分情况下我们不能一眼看出算法执行完需要耗费多少时间,一方面是因为我们很难考虑执行算法的具体机器在各种操作上花费的时间(比如不同机器的运算速度不同,同一机器的初始化和赋值占用的时间应该也不一样),另一方面是我们很难…

上一次我们从什么是表一直讲到了链表该怎么实现的想法上:http://www.cnblogs.com/mm93/p/6574912.html 而这一次我们就要实现所说的承诺,即实现链表应有的操作(至于游标数组--我决定还是给它单独写个博文比较好~). 那么,我们的过程应该是怎么样的呢?首先当然是分析需要什么操作,然后再逐一思考该如何实现,最后再以代码的形式写出来. 不难发现,我们希望链表能支持的(基础,可以由此延伸)操作就是: 1.给出第n个元素 2.在第n个元素的后面插入一个元素(包含在最后一个…

在深入浅出数据结构(7)的末尾,我们提到了栈可以用于实现计算器,并且我们给出了存储表达式的数据结构(结构体及该结构体组成的数组),如下: //SIZE用于多个场合,如栈的大小.表达式数组的大小 #define SIZE 1000 //表达式的单个元素所使用的结构体 typedef struct elem { ; //若元素存储操作数则num为该操作数 char oper = '='; //若元素存储操作符则oper为该操作符 bool IsNum = false; //用于判断元素是否为操作数…

在我们谈论本文具体内容之前,我们首先要说明一些事情.在现实生活中我们所说的"表"往往是二维的,比如课程表,就有行和列,成绩表也是有行和列.但是在数据结构,或者说我们本文讨论的范围内,我们所说的"表"是一维的,即所有"元素"都是前后排列的.就我个人而言,这样的"表"用"队列"来形容比较恰当.但是,数据结构中"队列"这个名词是被一种特殊的"表"给占用了的,所以我们没法再用…

在很多数据结构相关的书籍,尤其是中文书籍中,常常把数据结构与算法"混合"起来讲,导致很多人初学时对于"数据结构"这个词的意思把握不准,从而降低了学习兴趣和学习信心.然而实际上,数据结构就是其字面意思:数据的结构.而"结构"这个词的标准意思又是"组成整体的各部分的搭配和安排".所以,数据结构的意思就是"数据存储的结构",而我们学习数据结构其实就是为了研究"应该以什么样的(抽象的)结构存储数据&quo…

到目前为止,我们一直在谈论的数据结构都是"线性结构",不论是普通链表.栈还是队列,其中的每个元素(除了第一个和最后一个)都只有一个前驱(排在前面的元素)和一个后继(排在后面的元素),但是在深入浅出数据结构(9)中,我们发现有的时候"线性结构"是不能满足我们的需求的,必然存在某些场景需要我们使用非线性的数据结构.而今天,我们要讨论的就是典型的非线性数据结构--树. 该从哪里开始谈起树是一个很麻烦的问题,我想了很久决定还是先给出树的"模样",再说说树…

在很多有关数据结构和算法的书籍或文章中,作者往往是介绍完了什么是树后就直入主题的谈什么是二叉树balabala的.但我今天决定不按这个套路来.我个人觉得,一个东西或者说一种技术存在总该有一定的道理,不是能解决某个问题,就是能改善解决某个问题的效率.如果能够先了解到存在的问题以及已存在的解决办法的不足,那么学习新的知识就更容易接受,也更容易理解. 万幸的是,二叉树的讲解是可以按照上述顺序来进行的.那么,今天在我们讨论二叉树之前,我们先来讨论一种情形.一种操作:假设现在有一个数组,数组中的数据按照某…