php面试题之二--数据结构和算法(高级部分) 二.数据结构和算法 1.使对象可以像数组一样进行foreach循环,要求属性必须是私有.(Iterator模式的PHP5实现,写一类实现Iterator接口)(腾讯) <?php class Test implements Iterator{ private $item = array('id'=>1,'name'=>'php'); public function rewind(){ reset($this->item); } pub

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

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

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

javascript数据结构与算法---栈 在上一遍博客介绍了下列表,列表是最简单的一种结构,但是如果要处理一些比较复杂的结构,列表显得太简陋了,所以我们需要某种和列表类似但是更复杂的数据结构---栈.栈是一种高效的数据结构,因为数据只能在栈顶添加或删除,所以这样操作很快,而且容易实现. 一:对栈的操作. 栈是一种特殊的列表,栈内的元素只能通过列表的一端访问,这一端陈为栈顶.比如餐馆里面洗盘子,只能先洗最上面的盘子,盘子洗完后,也只能螺到这一摞盘子的最上面.栈被称为 "后入先出"(LI

javascript数据结构与算法---列表 前言:在日常生活中,人们经常要使用列表,比如我们有时候要去购物时,为了购物时东西要买全,我们可以在去之前,列下要买的东西,这就要用的列表了,或者我们小时候上学那段时间,每次考完试后,学校都会列出这次考试成绩前十名的同学的排名及成绩单,等等这些都是列表的列子.我们计算机内也在使用列表,那么列表适合使用在什么地方呢?不适合使用在什么地方呢? 适合使用在:当列表的元素不是很多的情况下,可以使用列表,因为对列表中的元素查找或者排序时,效率还算非常高,反之:如

前面学了一个星期的C++,以前阅读C++代码有些困难,现在好一些了.做了一些NOI的题目,这也是一个长期的目标中的一环.做到动态规划的相关题目时发现很多问题思考不通透,所以开始系统学习.学习的第一本是<数据结构与算法C++描述>第三版,边学边做一些笔记.所以这些笔记中的代码有很多将会非常简单,甚至可能只有一个记录或者结论. 辗转相除法用来求两个整数的最大公约数,即能同时整除两个数的最大整数.程序如下: int gdc(int m,int n){ int rem; ){ //0之前的那个数就是最

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教

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

集合: 联合.交叉.差异.子集 using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 数据结构和算法 { public partial class SCet { static void Main() { SCet setA = new SCet();

1.栈的实现   后进先出     自己实现栈的代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Collections; namespace 数据结构和算法 { //栈 class CStack { private ArrayList list; private int p_index; public CStack() { list = ne