基础数据结构
2020-06-04 14:21:55 2 举报
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大纲/内容
概述
数据结构概述
什么是数据结构
数据的存储结构
顺序存储结构
链式存储结构
两种方式的区别
数据的逻辑结构
集合结构
线性结构
树形结构
图形结构
算法概述
算法的定义
算法的特性
输入
输出
有穷性
确定性
可行性
算法的基本要求
正确性
可读性
健壮性
时间复杂度
空间复杂度
线性结构
数组
数组的基本使用
面向对象的数组
数组的有序性
二分查找法
栈
队列
单链表
循环链表
双链表
递归
排序算法
排序算法
时间复杂度和空间复杂度对比
各类排序算法的对比图表
十大经典排序算法
非线性时间比较类排序
交换排序
冒泡排序
算法步骤
1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
2. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
2. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
示意图
冒泡排序
快速排序
算法步骤
1. 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);
2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。
在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;
3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序;
2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。
在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;
3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序;
示意图
快速排序
插入排序
直接插入排序
算法步骤
1. 将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
2. 从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。
(如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等,则将待插入元素插入到相等元素的后面)
2. 从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。
(如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等,则将待插入元素插入到相等元素的后面)
示意图
插入排序
希尔排序(缩小增量排序)
算法步骤
1. 选择一个增量序列 t1,t2,……,tk,其中 ti > tj, tk = 1;
2. 按增量序列个数 k,对序列进行 k 趟排序;
3. 每趟排序,根据对应的增量 ti,将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列,
分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时,整个序列作为一个表来处理,
表长度即为整个序列的长度
2. 按增量序列个数 k,对序列进行 k 趟排序;
3. 每趟排序,根据对应的增量 ti,将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列,
分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时,整个序列作为一个表来处理,
表长度即为整个序列的长度
示意图
希尔排序
选择排序
简单选择排序
算法步骤
1. 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
2. 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。
3. 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
2. 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。
3. 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
示意图
选择排序
堆排序
算法步骤
1. 创建一个堆 H[0……n-1];
2. 把堆首(最大值)和堆尾互换;
3. 把堆的尺寸缩小 1,并把新的数组顶端数据调整到相应位置;
4. 重复步骤 2,直到堆的尺寸为 1。
2. 把堆首(最大值)和堆尾互换;
3. 把堆的尺寸缩小 1,并把新的数组顶端数据调整到相应位置;
4. 重复步骤 2,直到堆的尺寸为 1。
示意图
大顶堆排序
大顶堆
大顶堆排序示意图
小顶堆
归并排序
二路归并排序
算法步骤
1. 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列;
2. 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置;
3. 比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置;
4. 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾;
5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
2. 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置;
3. 比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置;
4. 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾;
5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
示意图
图一
归并排序
图二
归并排序
多路归并排序
线性时间非比较类排序
计数排序
算法步骤
1. 花O(n)的时间扫描一下整个序列 A,获取最小值 min 和最大值 max
2. 开辟一块新的空间创建新的数组 B,长度为 ( max – min + 1)
3. 数组 B 中 index 的元素记录的值是 A 中某元素出现的次数
4. 最后输出目标整数序列,具体的逻辑是遍历数组 B,输出相应元素以及对应的个数
2. 开辟一块新的空间创建新的数组 B,长度为 ( max – min + 1)
3. 数组 B 中 index 的元素记录的值是 A 中某元素出现的次数
4. 最后输出目标整数序列,具体的逻辑是遍历数组 B,输出相应元素以及对应的个数
示意图
计数排序
桶排序
算法步骤
1. 设置固定数量的空桶。
2. 把数据放到对应的桶中。
3. 对每个不为空的桶中数据进行排序。
4. 拼接不为空的桶中数据,得到结果
2. 把数据放到对应的桶中。
3. 对每个不为空的桶中数据进行排序。
4. 拼接不为空的桶中数据,得到结果
示意图
桶排序
基数排序
1. 将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零
2. 从最低位开始,依次进行一次排序
3. 从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列
2. 从最低位开始,依次进行一次排序
3. 从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列
示意图
基数排序
在线动画演示网址
http://www.jsons.cn/sort/
树结构
树结构概述
什么是树结构
红黑树
为什么使用树结构
树的基本概念
根节点
双亲节点
子节点
路径
节点的度
节点的权
叶子节点
子树
层
树的高度
森林
二叉树
什么是二叉树
任何一个节点的子节点数量不超过2,
二叉树的子节点分左节点和右节点
二叉树的子节点分左节点和右节点
满二叉树
完全二叉树
链式存储的二叉树
创建二叉树
添加节点
树的遍历
前序遍历
中序遍历
后序遍历
删除节点
查找节点
顺序存储的二叉树
顺序存储的二叉树的性质
遍历
线索二叉树
线索二叉树的概述
分类
前序线索二叉树
中序线索二叉树
后序线索二叉树
节点
线索化二叉树时, 一个节点的前一个节点叫前驱节点
线索化二叉树时, 一个节点的后一个节点叫后继节点
线索二叉树代码实现
赫夫曼树
赫夫曼树概述
最优二叉树
叶节点的带权路径
树的带权路径长度WPL
树的带权对镜长度WPL
WPL路径长度计算
赫夫曼树的代码实现
赫夫曼编码概述
赫夫曼编码的运用
赫夫曼编码代码实现
统计字符数并排序
创建赫夫曼树
创建赫夫曼树编码表
编码
二叉排序树
二叉查找树概述
添加节点
查找节点
删除节点
AVL树
AVL树概述
单旋转
左旋
右旋
双旋转
多路查找树
计算机的存储
2-3树和2-3-4树
B树和B+树
哈希表
哈希表概述
散列函数
直接定址法
数字分析法
平方驱中法
取余法
随机数法
散列冲突的解决方案
开放地址法
线性探测法
二次探测法
再哈希法
链地址法
图结构
图的基本概念
图结构
领接
路径
有向图和无向图
带权图
图的代码实现
图的遍历
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