《数据结构》专题

DisjointSet 并查集 FenwickTree(BinaryIndexTree) 树状数组 SegmentTree 线段树 LeftistTree(LeftistHeap) 左偏树（左偏堆） PrefixTree 前缀树 SuffixTree 后缀树 AVLTree AVL平衡树 RedBlackTree 红黑树

哈希表（Hash Table，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。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。哈希表的实现主要需要解决两个问题，哈希函数和冲突解决。 哈希函数 哈希函数也叫散列函数，它对不同的输出值得到一个固定长度的消息摘要。理想的哈希函数对于不同的输入应该产生不同的结构，同时散列结果应当具有同一性（输出值尽

哈希表也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术核心就是在内存中维护着一张巨大的哈希表。 学过Java对这个应该很熟悉，Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是 HashMap 、 Hashtable 、 LinkedHashMap 和 TreeMap ，类继承关系如下图所示： HashMap是Java程序员

什么是迭代器失效？ 对于vector而言，添加和删除操作可能使容器的部分或者全部迭代器失效。那为什么迭代器会失效呢？vector元素在内存中是顺序存储，试想：如果当前容器中已经存在了10个元素，现在又要添加一个元素到容器中，但是内存中紧跟在这10个元素后面没有一个空闲空间，而vector的元素必须顺序存储一边索引访问，所以我们不能在内存中随便找个地方存储这个元素。于是vector必须重新分配存储空

KMP算法解决的问题是字符匹配，这个算法把字符匹配的时间复杂度缩小到O(m+n),而空间复杂度也只有O(m),n是target的长度，m是pattern的长度。 部分匹配表（Next数组）：表的作用是 让算法无需多次匹配S中的任何字符。能够实现线性时间搜索的关键是 在不错过任何潜在匹配的情况下，我们”预搜索”这个模式串本身并将其译成一个包含所有可能失配的位置对应可以绕过最多无效字符的列表。 Nex

程序设计离不开数据结构和算法。数据结构是数据组织和存储的逻辑形式，以达到方便访问和修改数据的目的。而算法是根据实际输入输出的需求设计的一系列计算过程，被认为是程序的灵魂。设计良好的算法的重要意义正如Thomas在《算法导论》中提到“计算机可以做得很快，但不是无限快；存储器可以做到很便宜，但不是免费的。因此，计算时间是一种有限的资源，存储空间也是一种有限的资源。这些有限的资源必须有效地使用，那些时间

Go的调度的实现，涉及到几个重要的数据结构。运行时库用这几个数据结构来实现goroutine的调度，管理goroutine和物理线程的运行。这些数据结构分别是结构体G，结构体M，结构体P，以及Sched结构体。前三个的定义在文件runtime/runtime.h中，而Sched的定义在runtime/proc.c中。Go语言的调度相关实现也是在文件proc.c中。 结构体G G是goroutine

熊猫处理以下三种数据结构 - Series DataFrame Panel 这些数据结构构建在Numpy数组之上，这意味着它们很快。 尺寸和描述 考虑这些数据结构的最佳方式是较高维度的数据结构是其较低维度数据结构的容器。 例如，DataFrame是Series的容器，Panel是DataFrame的容器。 数据结构 外形尺寸 描述 Series 1 1D标记的同质阵列，sizeimmutable。

链表简介 链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。 由于不必须按顺序存储，链表在给定位置插入的时候可以达到O(1)的复杂度，比另一种线性表顺序表快得多，但是在有序数据中查找一个

队列简介 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。 在队列的形成过程中，可以利用线性链表的原理，来生成一个队列。基于链表的队列，要动态创建和删除节点，效率较低，但是可以动态增长。队列采用的 FIFO

为了演示一些在设计无锁数据结构中所使用到的技术，我们将看到一些无锁实现的简单数据结构。这里不仅要在每个例子中描述一个有用的数据结构实现，还将使用这些例子的某些特别之处来阐述对于无锁数据结构的设计。 如之前所提到的，无锁结构依赖与原子操作和内存序及相关保证，以确保多线程以正确的顺序访问数据结构。最初，所有原子操作默认使用的是memory_order_seq_cst内存序；因为简单，所以使用(所有me

# pprint_data.py data = [ (1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}), (2, {'e': 'E', 'f': 'F', 'g': 'G', 'h': 'H', 'i': 'I', 'j': 'J', 'k': 'K', 'l': 'L'}), (3, ['m', 'n']),

更多面试题总结请看：【面试题】技术面试题汇总 基数排序：$r$ 代表关键字的基数，比如对十进制数字的 $r == 10$；$d$ 代表位数，比如 [0~999] 范围内的数字的 $d == 3$。 桶排序：$m$ 代表桶的个数。 稳定的排序算法：冒泡排序、归并排序、基数排序、直接插入排序、桶排序。 不稳定的排序算法：快速排序、堆排序、直接选择排序、希尔排序。 O(nlogn) 的排序算法：快速排序

本文向大家介绍详解ES6中的 Set Map 数据结构学习总结，包括了详解ES6中的 Set Map 数据结构学习总结的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 ES6中的 Set 数据结构 ES6 新增了一种 Set 数据结构。它类似数组。 最重要的一点是 Set中的结构成员没有重复的, 可用这点 一行代码实现数组去重。 Set 本身是一个构造函数。通过 new Set() 来创建Set结构。 通

本文向大家介绍python字符串和常用数据结构知识总结，包括了python字符串和常用数据结构知识总结的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 使用字符串 第二次世界大战促使了现代电子计算机的诞生，当初的想法很简单，就是用计算机来计算导弹的弹道，因此在计算机刚刚诞生的那个年代，计算机处理的信息主要是数值，而世界上的第一台电子计算机ENIAC每秒钟能够完成约5000次浮点运算。随着时间的推移，虽然对