数据结构

关注公众号 MageByte，设置星标获取最新推送。公众号后台回复 “加群” 进入技术交流群获更多技术成长。 数据结构与算法是编程的基本功，当你算法掌握越来越深的时候你会发现写代码的时候，会不由自主考虑很多性能方面的问题。写出时间复杂度高、空间复杂度高的垃圾代码越来越少了，算法能力提升了很多，编程能力也有了质的飞跃。 首先一个三连问。 是不是从学校开始，你就觉得数据结构难学，然后一直没认真学？ 工作中，一遇到数据结构这个坑，你又发自本能地迅速避让，因为你觉得自己不懂，所以也不想深究，反正看起来无关大局？ 当你想换工作面试，或者研究某个开源项目源码，亦或者和团队讨论某个非框架层面的高可用难题的时候，你又发现，自己的基础跟不上别人的节奏？ 如果你有这种情况，其实你并不孤独。这不是你一个人遇到的问题。工作十间，见过许多程序员。他们有着各种各样的背景，有很多既有潜力又非常努力，但始终无法在自己现有水平上更进一步。少年不要慌，青叶带你跨越算法这道坎。 在技术圈里，我们经常喜欢谈论高大上的架构，比如高可用、微服务、服务治理等等。鲜有人关注代码层面的编程能力，而愿意沉下心来，花几个月时间啃一啃计算机基础知识、认认真真夯实基础的人，简直就是凤毛麟角。 基础知识就像是一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度。而要想快速做出点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”要到位 。

1.当初你是如何做出选择计算机专业的决定的？ 当初对计算机专业没什么了解，就是觉得这个比较高端能够做游戏就想要学学，此外这个专业也比较热门，于是就选了。 2.对比开篇博客，哪些方面还存在不足？ 总结还不够言简意赅。 3.回忆整个学期，如果重新来过一次，你打算做哪些（技术上，而不是态度上的）改变? 加强对指针和递归的学习，这两个东西真的是要多看多用多写才能真的掌握好，此外还想学习C++，因为C++写代码看起来好简单啊。 4.你预备如何规划剩余的2/3？ 编程这个东西还是需要时间去提升的，要多练。此外，大学生真的需要增加自学能力，还有需要有求知的欲望，有的时候如果只是应付作业而去打代码，那么自己的能力真的是提不高的。我希望我在 剩下的时间，首先能够好好学习课本内容，完成好老师布置好的作业，遇到自己敢兴趣的算法或者一些操作，要去搞懂它，记下来。 5.对于马上入学的2019级新生，如何学习专业课程（C语言、数据结构、数字逻辑等），请给出你的建议。 C语言： C语言还算比较简单的内容，都是教给你一些基本的概念和操作，我觉得只要完成老师的作业，多看翁凯的视频，基本都能掌握下来，当然了视频如果一遍看不懂的就看几遍，遇到不懂的地方 就暂停下来想想。（当初看链表我看了好几遍才懂的）。 数据结构：我觉得数据结构可以叫做进阶版的C语言，教你各种的数据结构和算法来运用C语言，这个科目比较难学

1.引子 1.1.为什么要学习数据结构与算法？ 有人说，数据结构与算法，计算机网络，与操作系统都一样，脱离日常开发，除了面试这辈子可能都用不到呀！ 有人说，我是做业务开发的，只要熟练API，熟练框架，熟练各种中间件，写的代码不也能“飞”起来吗？ 于是问题来了：为什么还要学习数据结构与算法呢？ #理由一： 面试的时候，千万不要被数据结构与算法拖了后腿 #理由二： 你真的愿意做一辈子CRUD Boy吗 #理由三： 不想写出开源框架，中间件的工程师，不是好厨子 1.2.如何系统化学习数据结构与算法？ 我想好了，还是需要学习数据结构与算法。但是我有两个困惑： 1.如何着手学习呢？ 2.有哪些内容要学习呢？ 学习方法推荐： #学习方法 1.从基础开始，系统化学习 2.多动手，每一种数据结构与算法，都自己用代码实现出来 3.思路更重要：理解实现思想，不要背代码 4.与日常开发结合，对应应用场景 学习内容推荐： 数据结构与算法内容比较多，我们本着实用原则，学习经典的、常用的数据结构、与常用算法 #学习内容： 1.数据结构的定义 2.算法的定义 3.复杂度分析 4.常用数据结构 数组、链表、栈、队列 散列表、二叉树、堆 跳表、图 5.常用算法 递归、排序、二分查找 搜索、哈希、贪心、分治 动态规划、字符串匹配 2.考考你 在上一篇【数据结构与算法系列八（递归见面礼）】中，通过两个小案例： 1

为什么学习数据结构？ 数据结构作为构建高效算法的必要基础，在计算机科学领域中，起到了技术体系的基石的作用。而其中涉及的知识，在相关专业的课程系统中也始终处于核心位置。以ACM/IEEE Computing Curricula（计算机教学大纲）2005年版为例，其中对于几个相关专业（计算机科学,计算机工程,信息系统,信息技术,软件工程）的共同要求中，数据结构与算法作为程序设计概念与技能的核心，紧随在数学之后排在第二位。 我们会从这门课程学到什么？ 在我们的这门课（《数据结构》）中，我们旨在围绕各类数据结构的设计与实现，揭示其中的规律原理与方法技巧；同时针对算法设计及其性能分析，使学生了解并掌握主要的套路与手段。讲授的主题从基础的数据结构，一直延伸至新近的研究成果。 而最终的目标，则是学习数据结构基本的实现原理及其优化技巧，并掌握算法设计及其性能分析的基本方法。 我的知识储备是否足够应付数据结构课程？ 虽然我们常说这门课对于数学基础和编程基础有一定的要求，但这并不意味着你需要精通所有相关课程。实际上，你只需掌握若干重要的数学概念及方法，以及C/C++语言编程的基本技巧。为确认自己是否适宜选修这门课程，不妨对照以下清单做一清点： C++语言程序设计基础：类、继承、重载、重写、虚方法、模板 离散数学基础: 集合、偏序集、良序、数学归纳法、级数、递归、递推 概率基础: 随机分布、概率

　　python数据结构之 列表和元组 　　序列：序列是一种数据结构，它包含的元素都进行了编号(从0开始)。典型的序列包括列表、字符串和元组。其中，列表是可变的(可以进行修改)，而元组和字符串是不可变的(一旦创建了就是固定的)。序列中包含6种内建的序列，包括列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象、xrange对象。 　　列表的声明： 　　mylist = [] 　　2.列表的操作： 　　(1) 序列的分片： 　　用法：mylist[startIndex:endIndex:step] 　　exam： 　　mylist[2:10] 检索第2个字符到第10个字符，默认步长为1. 　　mylist[2:10:2] 检索第2个字符到第10个字符，指定步长为2. 　　mylist[-2:-1:2] 正数索引是相对于首部的坐标，负数是相对于尾部的坐标。其实坐标一定要小于终止坐标，否则返回空的分片。 　　mylist[-12:-2:-2] 步长也可以是负数，表示从右向左提取元素。 　　(2) 序列的索引： 　　用法：mylist[index] 　　exam： 　　mylist[2] mylist[-2] 　　ps:正数是相对于首部的坐标，负数是相对于尾部的坐标。 　　(3) 序列相加： 　　用法： mylist1 + mylist2 <==> [1,2] + [3,4] 　　

文章目录 FBI树 求先序排列 新二叉树 FBI树 题目描述 我们可以把由“0”和“1”组成的字符串分为三类：全“0”串称为B串，全“1”串称为I串，既含“0”又含“1”的串则称为F串。FBI树是一种二叉树，它的结点类型也包括FF结点，BB结点和I结点三种。由一个长度为 2 ^N的“01”串S可以构造出一棵FBI树T，递归的构造方法如下： T的根结点为R，其类型与串S的类型相同； 若串S的长度大于1，将串S从中间分开，分为等长的左右子串S1和S2；由左子串S1构造R的左子树T1，由右子串S2构造R的右子树T2。 现在给定一个长度为2^N 的“01”串，请用上述构造方法构造出一棵FBI树，并输出它的后序遍历序列。 输入格式 第一行是一个整数N(0≤N≤10)， 第二行是一个长度为2^N的“01”串。 输出格式 一个字符串，即FBI树的后序遍历序列。 输入 3 10001011 输出 IBFBBBFIBFIIIFF #include < iostream > #include < math . h > #include < cstdio > #include < cstdlib > using namespace std ; int n ; string str ; struct TreeNode { char data ; TreeNode * left ; TreeNode *

哈希索引：通过对键值进行一定的哈希算法得到新的哈希值，检索时不需要像btree那样从根节点到叶子节点逐级查找，而是通过哈希算法就可以快速定位到位置 btree和哈希结构的比较： 1、哈希结构的索引适合等值查询，前提是值唯一，因为会出现哈希碰撞的情况，就会导致找到具体的位置后，还得扫描链表 2、哈希结构不适合范围查找，原本有序的磁盘数据经过键值的哈希算法后可能试键值出现不连续，导致不能范围查找 3、哈希机构不适合排序、模糊查询、分组查询，因为这些本质上是范围查询 4、哈希结构不能遵循复合索引的最左原则 B-tree索引：是一个多路平衡搜索树，和二叉树的区别是二叉树每个节点只允许有两个子节点，而btree可以有多个节点 其特点是： 1、所有键值分布在整棵树中 2、任何一个关键字出现且只出现在一个节点中 3、一次查询可能未到叶子节点就可以查询结束，因为真实数据也存储在非叶子节点；性能逼近二分查找 B+tree也是一种多路平衡搜索树，它和B-tree的区别是： 1、B+tree存储的真实数据只在叶子节点 2、为所有叶子节点增加了一个链指针 为什么使用B+tree 1、B+树更适合外部存储,由于内节点无 data 域,一个结点可以存储更多的内结点,每个节点能索引的范围更大,也意味着 B+树单次磁盘IO的信息量大于B-树,I/O效率更高。 2、Mysql是一种关系型数据库

文章目录 5 排序 5.1 冒泡排序 5.2 选择排序 选择排序分析 自己初步实现的代码 实现代码（正确） 5 排序 5.1 冒泡排序 数据结构与算法 python–第五节 排序（一）冒泡排序 5.2 选择排序 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下： 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。 选择排序分析 排序过程：（此处以选择最大元素为例，代码实现为选择最小元素） 自己初步实现的代码 def select_sort ( alist ) : n = len ( alist ) for j in range ( n - 1 ) : for i in range ( j + 1 , n ) : if alist [ j ] > alist [ i ] : alist [ j ] , alist [ i ] = alist [ i ] ,

数据结构与算法是编程的基本功，当你算法掌握越来越深的时候你会发现写代码的时候，会不由自主考虑很多性能方面的问题。写出时间复杂度高、空间复杂度高的垃圾代码越来越少了，算法能力提升了很多，编程能力也有了质的飞跃。 首先一个三连问。 是不是从学校开始，你就觉得数据结构难学，然后一直没认真学？ 工作中，一遇到数据结构这个坑，你又发自本能地迅速避让，因为你觉得自己不懂，所以也不想深究，反正看起来无关大局？ 当你想换工作面试，或者研究某个开源项目源码，亦或者和团队讨论某个非框架层面的高可用难题的时候，你又发现，自己的基础跟不上别人的节奏？ 如果你有这种情况，其实你并不孤独。这不是你一个人遇到的问题。工作十间，见过许多程序员。他们有着各种各样的背景，有很多既有潜力又非常努力，但始终无法在自己现有水平上更进一步。少年不要慌，青叶带你跨越算法这道坎。 在技术圈里，我们经常喜欢谈论高大上的架构，比如高可用、微服务、服务治理等等。鲜有人关注代码层面的编程能力，而愿意沉下心来，花几个月时间啃一啃计算机基础知识、认认真真夯实基础的人，简直就是凤毛麟角。 基础知识就像是一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度。而要想快速做出点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”要到位 。 那技术人究竟都需要修炼哪些“内功”呢？我觉得，无外乎就是大学里的那些基础课程，操作系统、计算机网络、编译原理等等

数组存储方式和树的存储方式可以相互转换。即数组可以转换成树, 树也可以转换成数组。 数组顺序存储二叉树通常只考虑完全二叉树。 从数组下标0开始存储,有如下关系: 1). 第n个元素的左子结点为 2 * n + 1; 2). 第n个元素的右子结点为 2 * n + 2; 3). 第n个元素的父结点为: (n-1)/2 来源： CSDN 作者： 请叫我大虾 链接： https://blog.csdn.net/m0_37564426/article/details/104683387