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数据结构与算法（3）
算法笔记3 一、图 public class Graph { /** * 顶点的list集合 */ private ArrayList<String> vertexList （汉罗塔问题） /** * 分治算法模仿 汉罗塔问题 * @param num 罗盘数 * @param a 第一个柱子 * @param b 第二个柱子 * @param c 第三个柱子 此时盘数大于1，将盘看做两个盘： //第一个盘为上面所有盘， 第二个盘为最下面的盘 /* 分为三步： 1.把上面所有盘从a->b 2.把最下面的盘从a->c 3. num-1,a,c,b); //2.把最下面的盘从a->c System.out.println("第"+num+"个盘从"+a+"->"+c); //3. class DynamicProgramming { public static void main(String[] args) { int []weight = {1,4,3}
24020编辑于 2022-07-09 - 来自专栏python3
python数据结构与算法（3）
stmt参数是要测试的代码语句（statment）； setup参数是运⾏代码时需要的设置； timer参数是⼀个定时器函数，与平台有关。 t2(): l = [] for i in range(1000): l.append(i) def t3( , "from __main__ import t2") print("append ",timer2.timeit(number=1000), "seconds") timer3 = Timer("t3()", "from __main__ import t3") print("comprehension ",timer3.timeit(number=1000
38810发布于 2020-01-06 - 来自专栏Python数据结构与算法
数据结构与算法基础-(3)
以及内置函数sorted和sort.()的内置函数拓展 不记得的朋友可以点击http://t.csdn.cn/04nTx进行快速定位,接下来进行new knowledge 的学习 后面我们会用来实现各种数据结构 什么是确定性算法？什么是非确定性算法？ 什么是规约/约化？ 1. 多项式时间（Polynomial time） 时间复杂度是衡量算法执行效率的一个指标，它表示算法运行时间与问题规模之间的增长关系。 示例：二分查找算法。 线性时间复杂度 O(n)：算法执行时间与输入规模是正比的。 示例：双重循环嵌套的算法，比如冒泡排序、插入排序等。 指数时间复杂度 O(2^n)：算法执行时间的增长率与输入规模的指数成正比。 确定性算法与非确定性算法 确定性算法： 设A是求解问题B的一个解决算法，在算法的整个执行过程中，每一步都能得到一个确定的解，这样的算法就是确定性算法。
33510编辑于 2024-01-18 - 来自专栏WD学习记录
Python数据结构与算法笔记（3）
递归允许我们编写优雅的解决方案，解决可能很难编程的问题 递归算法必须服从三个重要的定律： 递归算法必须具有基本情况 递归算法必须改变其状态并向基本情况靠近 递归算法必须以递归的方式调用自身 整数转换为任意进制字符串 使用查找将单个位数字转换为字符串 3.
57410发布于 2018-09-03 - 来自专栏JavaEdge
数据结构与算法实战之图论3
3
41610发布于 2018-08-22 - 来自专栏yiyun 的专栏
LeetCode | 数据结构与算法 | 3月 合集
循环 压缩优化 ///
/// dp[i] 只与 dp[i - 1] 和 dp[i - 2] 有关，没有必要存储所有计算过的 dp 项。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 示例 1： 输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3 输出：[1,2,2,3,5,6] 解释：需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6 m + n <= 200 -109 <= nums1[i], nums2[j] <= 109 进阶： 你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗 画解算法：70. 爬楼梯 - 爬楼梯 - 力扣（LeetCode） 32620编辑于 2023-05-18 - 来自专栏小鄧子的技术博客专栏
算法与数据结构（3），并发结构
CopyOnWriteArrayList的内部实现与Vector不同，从字面中可以看出Copy-On-Write就是CopyOnWriteArrayList的实现机制。 与ConcurrentLinkedQueue相比BlockingQueue的主要功能不是在于提升高并发时的队列功能，而在于简化多线程间的数据共享。 void Test() { sparseArray.put(1, "1"); sparseIntArray.put(2, 2); sparseBooleanArray.put(3, 数据结构这个系列，暂且告一段落，最后，我想把这段话送给大家。 送给大家的话
41830发布于 2018-08-20 - 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3树
但由于每次插入或删除节点后，都可能会破坏 AVL 的平衡，而要动态保证 AVL 的平衡需要很多操作，这些操作会影响整个数据结构的性能，除非是在树的结构变化特别少的情形下，否则 AVL 树平衡带来的搜索性能提升有可能还不足为了平衡树所带来的性能损耗 因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。 （3）当节点有 2 个关键码时，节点有 3 个子树。 （4）所有叶子点都在树的同一层。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程，根据键值的比较来决定查找的方向。 img 删除节点为2-节点，父节点为3-节点 操作步骤：当前待删除节点的父节点是3-节点，拆分父节点使其成为2-节点，再将再将父节点中最接近的一个拆分key与中孩子合并，将合并后的节点作为当前节点。 但是2-3树需要维护两种不同类型的结点，查找和插入操作的实现需要大量的代码，而且它们所产生的额外开销可能会使算法比标准的二叉查找树更慢。 今日问题： 大家的开工状态怎么样？ ?
80010发布于 2019-09-03 - 来自专栏Java
【数据结构与算法】3.顺序表
线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构，常用的线性表：顺序表、链表、栈、队列… 线性表在逻辑上是线性结构，也就是说是连续的一条直线。 *** * 清空顺序表 防止内存泄漏 */ @Override public void clear() { usedSize = 0; } 3.
21910编辑于 2024-05-07 - 来自专栏石璞东 | haha
数据结构与算法 -3 ：复原IP地址
https://www.cnblogs.com/lsgxeva/p/9208298.html 思路提供 了解了基础知识补充的内容之后，是不是觉得很简单了呢，直接一种暴力的思路，使用4个for循环，每段循环遍历3次 to_string(B) + "." + to_string(C) + "." + to_string(D); if (t.size() == s.size() + 3)
56920发布于 2020-05-20 - 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3-4树
1）引言 在前几篇文章中介绍了 2-3 树的定义以及插入删除操作。本篇文章将在 2-3 树的基础上更进一步，介绍比 2-3 树更为复杂的数据结构 2-3-4树 。 之所以介绍 2-3-4 树是因为 2-3-4 树与极为重要的红黑树有着等价关系，通过先学习2-3-4 树为后面学习红黑树打下基础，增进对于红黑树的理解。 下移，与相邻兄弟节点合并，此时树满足2-3树，完成调整。 （3）-b：若当前节点的相邻兄弟节点为 3 个 key ，则父节点的一个 key 下移成 1 个 key 的节点，相邻兄弟节点的一个 key 上移与父节点合并，此时树满足 2-3-4 树，完成调整。 今日问题： 请说出 2-3-4 树与 2-3 树的一个区别。 打卡格式： 打卡 X 天，答：xxx 。
1.5K20发布于 2019-09-03 - 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南
《Java 数据结构与算法》第3章：队列
❞ 一、前言 二、队列数据结构 三、延迟队列介绍 1. 延迟队列说明 2. 二叉堆结构 四. 延迟队列实现 1. 实现介绍 2. 入队实现 3. 出队实现 4. 操作加锁 一、前言 什么是队列？ 本章节我们就借着数组结构的学习，实现一个延迟队列的 DelayQueue，让使用 Java 的读者既能了解学习数据结构，也能了解到 Java 源码实现。 源码地址：https://github.com/fuzhengwei/java-algorithms - Java 算法与数据结构 本章源码：https://github.com/fuzhengwei/ 因为只有实现这个对象，才能比较出当前元素与所需存放到对应位置的一个比对计算过程。 图3到图4，将根元素向下迁移，与子元素比对，并替换位置。如果这个位置与8相比，小于8则继续向下迁移。 图4到图5，继续迁移，在原节点4的位置对应的两个子元素，都比8大，这个时候就可以停下来了。
68810编辑于 2022-12-12 - 来自专栏一Li小麦
Js算法与数据结构拾萃（3）：链表
Js算法与数据结构拾萃（3）：链表 补白 准备阅读： 《javascript数据结构和算法》读书笔记：链表 这仍然是笔者一年前的笔记。 相对于传统的数组，链表是一个真正动态数据结构。 Example: Input: 1->2->6->3->4->5->6, val = 6 Output: 1->2-3->4->5 首先要明确这里给出的JavaScript链表形式是怎样的,以测试用例 题解二：哈希表 回想《Js算法与数据结构拾萃（1）[1]》中两数之和的相亲party问题。 References [1] Js算法与数据结构拾萃（1）: http://mp.weixin.qq.com/s?
80820发布于 2020-02-25 - 来自专栏Java3y
《数据结构与算法》O(3N)=O(N)？
本文来源：龙跃十二 作者：龙跃十二 数据结构的基本概念 数据结构 相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，我总结一下就是描述数据关系的一种载体。 数据结构包括逻辑结构和存储结构两个层次的描述。 逻辑结构 描述数据逻辑关系的一种方式，与数据的存储无关。逻辑结构中数据元素之间的关系主要分为四种：集合结构、线性结构、树结构、图结构。 抽象数据类型有自己的定义格式： ADT 抽象数据对象名 { 数据对象:(数据对象的定义) 数据关系:(数据关系的定义) 基本操作:(基本操作的定义) } 算法与数据结构 算法 解决一类问题而规定的一个有限长操作序列 在学习算法效率的时候一般会把O(3N)≈O(N)，N的常数倍都直接约等于O(N)。这也是约等于，不是完全相等。实际编程设计时特别是在一些效率要求较高的程序设计一定要考虑进去，不能约等于。 错误的把O(3N)=O(N)的算法上线了。把算法优化为O(N)之后，经过一番压力测试完全没问题。这次事件对我一个很大的启示是，高并发的场景下，O(3N)≠O(N)，一定不能等于。
75340发布于 2020-03-03 - 来自专栏JAVA高级架构
Java数据结构与算法解析——2-3树
平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。 2-3查找树概述 2-3树是最简单的B-树（或-树）结构，其每个非叶节点都有两个或三个子女，而且所有叶都在统一层上。2-3树不是二叉树，其节点可拥有3个孩子。不过，2-3树与满二叉树相似。 2)3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 2-3树的查找效率与树的高度是息息相关的: 1.在最坏的情况下，也就是所有的节点都是2-node节点，查找效率为lgN 2.在最好的情况下，所有的节点都是3-node节点，查找效率为log3N约等于0.631lgN 对于插入来说，只需要常数次操作即可完成，因为他只需要修改与该节点关联的节点即可，不需要检查其他节点，所以效率和查找类似。下面是2-3查找树的效率： ? 最后贴上一张2-3树的构造过程： ?
1.4K70发布于 2018-04-19 - 来自专栏学习/读书笔记
《学习JavaScript数据结构与算法》-- 3.链表(笔记)
除了使用排序算法外，我们还可以将元素插入到正确的位置来保证链表的有序性。 } current = current.next; } return i; } 3.5 创建基于链表的栈 可以使用LinkedList类及其扩展作为内部的数据结构来创建其他的数据类型 this.items.toString(); } } 详细代码： https://github.com/chenxiaohuan117/learning-javasrcipt-note/tree/main/%E3% 80%8A%E5%AD%A6%E4%B9%A0JavaScript%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84%E4%B8%8E%E7%AE%97%E6%B3%95%E3%80% 8B(%E7%AC%AC3%E7%89%88)
33010编辑于 2022-04-07 - 来自专栏运维开发王义杰
数据结构与算法：排序算法
排序算法概述 排序是计算机科学中的一个基础问题，排序算法的目的是将一串数字或字母按照特定的顺序重新排列。通常有升序和降序两种方式。 2. 常见的排序算法 2.1 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换过来。 2.2 快速排序 快速排序是一种分而治之的排序算法。 3. 排序算法的比较 效率：不同的排序算法有不同的时间复杂度。 稳定性：稳定排序算法会保留相等元素的相对顺序。 空间复杂度：一些排序算法可能需要额外的内存空间。 4. 排序算法的应用 排序算法在许多领域都有广泛应用，例如数据库查询、数据分析、机器学习等。 总结 排序算法是计算机科学中最基础的问题之一。 通过学习和理解不同的排序算法，我们可以更好地理解算法设计的原则和思想，以及如何选择合适的算法来解决实际问题。
36720编辑于 2023-09-26 - 来自专栏JavaPark
数据结构与算法：算法简介
有穷性 所谓有穷性，就是指一个算法在执行一定的步骤之后将自动结束，而不会出现无限循环的情况，而且每个步骤需要在有限的时间内完成。 3. 确定性 确定性指的是算法的每个步骤都要有具体的含义，不能有歧义。 算法程序对于的特殊的测试数据也有满足要求的输出。 2.可读性 可读性是指算法设计出来应该便于阅读、理解和交流。高可读性能够帮助我们更好地理解算法，更加方便我们调试和修改。 3. ，保留最高阶项后，成为 ； 若最高阶项存在，则省去最高阶项前的系数，如 ，省去最高阶项的系数后，成为 ； 分析时间复杂度的方法 总结起来，对于如何分析一段代码的时间复杂度，主要有如下 3 嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积； 常见的时间复杂度曲线 常见时间复杂度 即无论执行多少行，都不会影响到其他区域，此时代码的复杂度就是 ，如下面的代码中，假设执行每行代码时间都相同切为 ，则 2,3 ，表示算法的存储空间与数据规模间的增长关系，用 来代替； 常用空间复杂度 算法执行所需临时空间不随某一变量 n 的大小而变化，则该算法空间复杂度为一个常量，表示为 ； int num1
1.3K30编辑于 2022-05-23 - 来自专栏魔法书
【数据结构与算法】排序算法
3.7 排序算法 概述 比较排序算法 算法 最好 最坏 平均 空间 稳定 思想 注意事项 冒泡 O(n) O( nlogn nlogn) O(1) N 选择 堆排序的辅助性较强，理解前先理解堆的数据结构 比较最好情况需要额外判断选择O( n^2 )O( n^2 )O( n^2 )O(1)N比较交换次数一般少于冒泡堆O( nlogn )O( nlogn )O( nlogn )O(1)N选择堆排序的辅助性较强，理解前先理解堆的数据结构插入 // 3. 找到了比基准点大的5，j 找到比基准点小的3，停下来交换 j 到达right 处结束，right 与 i 交换，一轮分区结束 代码 public class QuickSortLomuto {
34210编辑于 2024-10-08 - 来自专栏Android小知识
算法与数据结构
什么是算法 算法是解决各种类型问题的方法，算法有优劣之分，可依据时间复杂度和空间复杂度进行判断，但大多数的算法都是用时间来换空间，或者用空间来换时间，很像古人说的鱼和熊掌不可兼得。 我们程序员就是要寻求一种平衡，不断地去优化算法从而得到时间和空间的兼顾的算法。 为什么要学习算法 优化用户体验，减少用户等待时间。 让用户能够使用我们写成的程序（即使用户的内存空间较小的情况）。 什么是数据结构 数据结构是对数据进行管理，从而可以高效的增删改查数据。 为什么学习数据结构 数据结构和算法是相辅相成的关系，不同的算法需要使用不同的数据结构。
42210发布于 2020-02-18
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