《数据结构》专题

贪心算法 建议观看MIT算法导论-贪心算法中的课程。

洗牌算法 洗牌算法，顾名思义，就是只利用一次循环等概率的取到不同的元素(牌)。 如果元素存在于数组中，即可将每次 random 到的元素 与 最后一个元素进行交换，然后 count—，即可。 这相当于把这个元素删除，代码如下： #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; const int maxn = 10; int a[m

排序算法的评价 稳定性 稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串行中R出现在S之前，在排序过的串行中R也将会是在S之前。 计算复杂度（最差、平均、和最好表现） 依据串行（list）的大小（n），一般而言，好的表现是O(nlogn)，且坏的行为是O(n2)。对于一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个

单链表 单链表就地翻转 递归算法： void reverse(struct list_node *head) { if(NULL == head || NULL == head->next) return; reverse1(head->next); head->next->next = head; head->next = NULL; } 非递归算

也称为跳跃表(Skip List)是一种基于【有序链表】的扩展，简称【跳表】。 存储的数据是有序的。 所以跳表对标的是平衡树（AVL Tree）和二分查找，是一种插入/删除/搜索都是O(log n)的数据结构。 它最大的优势是原理简单、容易实现、方便扩展、效率更高。 定义 增加了向前指针的链表叫作跳表。跳表全称叫做跳跃表，简称跳表。 跳表是一个随机化的数据结构，实质就是一种可以进行二分查找的有序链

分治和回溯其实本质上就是递归，只不过它是递归的其中一个细分类。可以认为 分治和回溯 最后就是 一种特殊的递归 或者是较为复杂的递归即可。 分治算法，即分而治之（divide and conquer，D&C），把 一个复杂问题 分成 两个或更多 的相同或相似 子问题，直到最后子问题可以简单地直接求解，最后将子问题的解合并为原问题的解。 分治法的核心思想就是，将原问题分解成小问题来求解，只要遵循三个步

链表的概念 逻辑结构上一个挨一个的数据，在实际存储时，并没有像顺序表（数组）那样也相互紧挨着。恰恰相反，数据随机分布在内存中的各个位置，这种存储结构称为线性表的链式存储。 每个元素本身由两部分组成： 本身的信息，称为 数据域 指向直接后继的指针，称为 指针域 内存分布 数据是连续存储的，一个挨着一个，连续的。链表是存储单元不一定是连续的， 主要分类 单向链表 循环链表 双向链表 双向循环链表 单向

5种数据结构组成了Redis的基础，其他没有关联特定数据结构的命令也有很多。我们已经看过一些这样的命令：info, select, flushdb, multi, exec, discard, watch和keys。这一章将看看其他的一些重要命令。 使用期限（Expiration） Redis允许你标记一个关键字的使用期限。你可以给予一个Unix时间戳形式（自1970年1月1日起）的绝对时间，或者

在上一章里，我们谈论了Redis的5种数据结构，对于一些可能的用途也给出了用例。现在是时候来看看一些更高级，但依然很常见的主题和设计模式。 大O表示法（Big O Notation） 在本书中，我们之前就已经看到过大O表示法，包括O(1)和O(N)的表示。大O表示法的惯常用途是，描述一些用于处理一定数量元素的行为的综合表现。在Redis里，对于一个要处理一定数量元素的命令，大O表示法让我们能了解该

基数树 正如你所知道的 Linux 内核通过许多不同库以及函数提供各种数据结构以及算法实现。 这个部分我们将介绍其中一个数据结构 Radix tree。Linux 内核中有两个文件与 radix tree 的实现和API相关： include/linux/radix-tree.h lib/radix-tree.c 首先说明一下什么是 radix tree 。Radix tree 是一种 压缩 tr

Linux内核对很多数据结构提供不同的实现方法，比如，双向链表，B+树，具有优先级的堆等等。 这部分考虑这些数据结构和算法。 双向链表 基数树 位数组

通过Three.js模型数据导入导出过程的学习，可以让你对Threejs解析加载外部模型的过程更为了解。 Threejs导出模型信息 你可以通过下面代码导出模型的各类信息，然后在浏览器控制台打印出来模型数据，然后复制浏览器控制台模型数据粘贴到json文件中，最后可以尝试加载解析这些Threejs导出的json文件。之所以这么做，是为了让你理解其它三维软件，比如3dmax、blender软件导出的三

6.5 几种高级数据结构* 以上介绍的各种数据集合体都是 Python 直接提供的数据类型，属于基本的数据结构。 本节介绍几种高级数据结构，编程语言不直接支持它们的表示和操作，需要程序员自己实现。

本部分讨论三个库：Boost.Any, Boost.Variant, 和 Boost.Tuple. 在某种意义上，它们都是容器，虽然它们与标准库的容器类毫无共同之处。它们都是非常有用的库，许多人和我一样，每天都在使用它们来解决编程上的问题。它们 所解决的问题是C++或C++标准库所未能覆盖的范畴，因此它们确实是我们的库工具箱的非常重要的扩展。想一下基础数据结构的有效性将影响我们编程及设计 的方法，

列表数据结构是Python中的通用数据类型，可以写为方括号之间逗号分隔值的列表。 语法 (Syntax) 这是结构的基本语法 - List_name = [ elements ]; 如果您观察到，语法被声明为数组，唯一的区别是列表可以包含具有不同数据类型的元素。 数组包含相同数据类型的元素。 列表可以包含字符串，整数和对象的组合。 列表可用于堆栈和队列的实现。 列表是可变的。 这些可以在需要时更