判断题 1.AOE图的关键路径就是最长的路径      T      F 2.AOE图的权值最大的边(活动)一定是关键活动.      T      F 两条边相加可能比最大的边还要大. 3.在AOE-网工程中,减少任一关键活动上的权值后,整个工期也就会相应的减小.      T      F 关键路径有多条时不一定. 4.AOE-网工程工期为关键活动上的权之和.      T      F 工期为起点到终点的最大路径长度. 5.在关键路径上的活动都是关键活动,而关键活动也必在关键路径上.   

概念 很多问题都可转化为图, 利用图算法解决 例如早餐吃薄煎饼的过程 制作松饼的难点在于知道先做哪一步.从图7-18可知,可以首先加热平底锅或者混合原材料.我们借助拓扑排序这种图算法来确定制作松饼的步骤. 从工作流程图得到工作次序排列的算法,称为"拓扑排序" 拓扑排序处理一个DAG(向无环图), 输出顶点的线性序列使得两个顶点v,w,如果G中有(v,w)边,在线性序列中v就出现在w之前. 拓扑排序广泛应用在依赖事件的排期上,还可以用在项目管理. 数据库查询优化和矩阵乘法的次序优化上 算

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布

写在前面的话:关于数据结构与算法讲解的书籍很多,但是用python语言去实现的不是很多,最近有幸看到一本这样的书籍,由Brad Miller and David Ranum编写的<Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python>,地址为:http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html是英文的,写的不错,里面代码的实现也很详细,很多

自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算法补一补. Python讲数据结构和算法的书,我想说的是真的太少了!!广泛搜索,中文的图书基本上没有,倒是找到两本外文的: Problem Solving with Algorithms and Data Structures (用Python讲解数据结构与算法) Python Algorithms

<数据结构与算法JavaScript描述> 基本信息 作者: (美)Michael McMillan 译者: 王群锋 杜欢 丛书名: 图灵程序设计丛书 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115363398 上架时间:2014-8-5 出版日期:2014 年8月 开本:16开 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 网络编程 > javascript 更多关于>>> <数据结构与算法JavaScript描述> 编辑推荐 随着

第一篇 基本概念 01 什么是数据结构 02 什么是算法 03 应用实例-最大子列和问题 第二篇 线性结构 01 线性表及其实现 02 堆栈 03 队列 04 应用实例-多项式加法运算 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-c语言实现 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-python语言实现 第三篇 树(上) 01 树与树的表示 02 二叉树及存储结构 03 二叉树的遍历 04 小白专场-树的同构-c语言实现 04 小白专场-树的同构-python语言实现 第三篇 树(中) 01 二叉搜索树

PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-34 7-34 任务调度的合理性 (25 分)   假定一个工程项目由一组子任务构成,子任务之间有的可以并行执行,有的必须在完成了其它一些子任务后才能执行.“任务调度”包括一组子任务.以及每个子任务可以执行所依赖的子任务集. 比如完成一个专业的所有课程学习和毕业设计可以看成一个本科生要完成的一项工程,各门课程可以看成是子任务.有些课程可以同时开设,比如英语和C程序设计,它们没有必须先修哪门的约束:有些课程则不可以同时开设,因为它们有先后的依赖关系,比如C

PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-11 7-11 关键活动 (30 分)   假定一个工程项目由一组子任务构成,子任务之间有的可以并行执行,有的必须在完成了其它一些子任务后才能执行.“任务调度”包括一组子任务.以及每个子任务可以执行所依赖的子任务集. 比如完成一个专业的所有课程学习和毕业设计可以看成一个本科生要完成的一项工程,各门课程可以看成是子任务.有些课程可以同时开设,比如英语和C程序设计,它们没有必须先修哪门的约束:有些课程则不可以同时开设,因为它们有先后的依赖关系,比如C程序设计

断断续续地把这个系列写完了,就像上一个设计模式一样,算法这个系列也是前前后后写了将近有一年的时间.当然,都是在业余或者晚上的时间写完的,所以进度如此地慢.更主要的是,既然要写,总得要自己先弄懂吧,对于一个没上过高中的人来说,这还真的是有点困难. 所以说,在这一系列的文章中,可能有许多纰漏甚至是错误,这个也欢迎大家随时指正. 继续扩展提高 关于数据结构与算法这门课程,在我的系列文章中,只是简单的入了个门.仅仅从教材来说,就还有许多内容并没有涉及,实在是本人水平有限,大家可以自己再继续深入地学习.

在我的Linux刀耕开荒阶段,就想开始重拾C,利用C实现常用的基本数据结构和算法,而数据结构和算法的掌握的熟练程度正是程序的初学者与职业程序员的分水岭. 那么怎么开启这一段历程呢? 按照软件工程的思想,先从需求分析开始,用准确的共同的语言去表达需求,作出规格,到后面的设计,实现,维护. 基本数据结构和算法需求比较明朗,但提高沟通能力要用我们的语言表达出来,然后进行建模,画图分析,设计,最后到实现,优化维护. 对于画图工具,我选择Graphviz.刚开始使用Linux下的PhotoShop--GI

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

序 数据结构与算法JavaScript这本书算是讲解得比较浅显的,优点就是用javascript语言把常用的数据结构给描述了下,书中很多例子来源于常见的一些面试题目,算是与时俱进,业余看了下就顺便记录下来吧 git代码下载:https://github.com/JsAaron/data_structure.git   栈结构 特殊的列表,栈内的元素只能通过列表的一端访问,栈顶 后入先出(LIFO,last-in-first-out)的数据结构   javascript提供可操作的方法, 入栈 p

大学时并不是读计算机专业的, 之前并没有看过数据结构和算法,这是我第一次看.         从数据结构方面来说:                数组:最简单,遍历.查找很快:但是大小固定,不利于扩展,同时插入.删除比较麻烦.                链表:插入.删除很容易实现,没有限定大小,容易扩展:遍历.查找比较麻烦.                哈希表:它可以提供快速的插入操作和查找操作.哈希表也有一些缺点它是基于数组的,数组创建后难于扩展某些哈希表被基本填满时,性能下降得非常严重

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

javascript数据结构与算法--高级排序算法 高级排序算法是处理大型数据集的最高效排序算法,它是处理的数据集可以达到上百万个元素,而不仅仅是几百个或者几千个.现在我们来学习下2种高级排序算法---- 希尔排序和快速排序. 一:希尔排序: 希尔排序的核心理念是:首先比较距离较远的元素,而非相邻的元素. 基本原理:通过定义一个间隔序列来表示在排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔. 下面我们来看看数组[0,9,1,8,7,6,2,3,5,4] 来使用希尔排序的原理:如下图: 代码分析如下:

javascript数据结构与算法-- 二叉树 树是计算机科学中经常用到的一种数据结构.树是一种非线性的数据结构,以分成的方式存储数据,树被用来存储具有层级关系的数据,比如文件系统的文件,树还被用来存储有序列表.我们要研究的是二叉树,在二叉树上查找元素非常快,为二叉树添加元素或者删除元素,也是非常快的. 树的基本结构示意图如下: 我们现在最主要的是要来学习二叉树,二叉树是一种特殊的树,它的特征是 子节点个数不超过2个.如下图就是二叉树的基本结构示意图如下: 二叉树是一种特殊的树,相对较少的值保存

一:javascript数据结构与算法--散列  一:什么是哈希表? 哈希表也叫散列表,是根据关键码值(key,value)而直接进行访问的数据结构,它是通过键码值映射到表中一个位置来访问记录的,散列表后的数据可以快速的插入和使用,散列使用的数据结构叫做散列表.  散列表的优点及缺点: 优点:在散列表上插入,删除和取用数据都非常快. 缺点:对于查找来说效率低下,比如查找一组数据中的最大值与最小值时候,这个时候我们可以使用二叉树查找了.  散列表实现的具体原理? 散列函数的选择依赖于键值的数据类型

javascript数据结构与算法---队列 队列是一种列表,不同的是队列只能在队尾插入元素,在队首删除元素.队列用于存储按顺序排列的数据,先进先出,这点和栈不一样(后入先出).在栈中,最后入栈的元素反而被优先处理.我们现在可以把队列想象对我们去餐馆吃饭的情景,很多人排队吃饭,排在最前面的人先打饭.新来的人只能在后面排队.直到轮到他们为止. 一:对队列的操作 队列有2种主要的操作,向队尾中插入新元素enqueue()方法和删除队列中的队首的元素的dequeue()方法,另外我们还有一个读取队头的