卧学算法

前言 在前面两篇中我们通过深度优先搜索可以从图中找出一条通过顶点v到顶点w的路径，但是深度优先搜索与顶点的输入有很大的关系，找出来的路径也不一定是最短的，通常情况下我们很多时候需要找出图中的最短路径，

在上篇中我们学习了深度优先搜索，知道了如何通过深度优先搜索在图中寻找路径；本篇我们继续一起来学习深度优先搜索算法的其他应用场景 连通分量 从一幅图中找出所有的连通分量，这是也是深度优先搜索的一个应用场

前言 在上一篇中我们把图通过邻接表数组表示出来了，这个数据结构将会做我们实现图算法的基础，本篇我们将一起开始学习图算法的第一个搜索算法 - 深度优先搜索 搜索API的定义 在开始实现算法之前，我们依然

前言从本篇开始我们将会一起来学习图相关的算法，图算有很多相当实用算法，比如：垃圾回收器的标记清除算法、地图上求路径的最短距离、拓扑排序等。在开始学习这些算法之前我们需要先来了解下图的基本定义，以及使用

散列表实现Map主要分为了两个步骤: 1. 基于散列函数将被查找键转换为数组的下标 2. 处理散列值冲突的情况，有两种方式来处理冲突：拉链式和线性探测

红黑树算是数据结构中比较有难度的知识点，虽然在实际的业务开发工作中使用的不多，但是这是面试官最喜欢问的知识点。 我在之前也看过很多关于红黑树的文章，但是很多都是从红黑树的性质来讲红黑树，根本未从红黑树的理论模型出发讲红黑树，所以造成红黑树比较难理解。 在学习红黑树之前，我们先来…

二叉树中每个节点都包含了两个指针指向自己的左子树和右子树。 二叉树的每个节点都包含了一个Key, 并且每个节点的Key都大于其左子树中的任意节点，小于右子树中的任意节点。 插入操作的实现思路： 与查询操作类似，依然是递归，如果put的key值比当前节点大就需要去右子树递归，如果…

JAVA中的Map主要就是将一个键和一个值联系起来。虽然JAVA中已经提供了很多Map的实现，为了学习并掌握常用的数据结构，从本篇开始我将自己实现Map的功能，本篇主要是通过数组和链表两种方式实现，之后提供二叉树，红黑树，散列表的版本实现。通过自己手写各个版本的Map实现，掌握…

在上一篇中我们一起使用二叉堆实现了优先级队列，假如我们从构建好的优先级队列中持续调用删除最小（或者最大），把结果输出到另一个数组中，那么就可以把数组的所有元素进行排序，这就是本篇我们需要学习的堆排序。在看本篇之前需要先看下前一篇《原来实现优先级队列如此简单》 由于数组中的每个位…

在二叉堆中，每个节点都将大于等于它的子节点，也成为堆有序；其中根节点是最大的节点。 文中或许会存在或多或少的不足、错误之处，有建议或者意见也非常欢迎大家在评论交流。

快速排序可以说是使用最广的排序算法了，主要的特点是基于原地排序（不需要使用辅助数组，节省空间）；其实对于长度为N的数组使用快速排序时间复杂度为 NlogN；在前几篇也一起讨论了其他的排序算法，都没能够把这两个特点结合起来。 快速排序也是一种分治的排序算法，把数组划分为两个子数组…

在上一篇《常见的初级排序算法，这次全搞懂》，主要谈了常用的初级算法，这些算法的时间复杂度都是O(n²)，这些算法无法处理大量数据；本篇我们谈一种基于归并操作完成排序的算法。 要将一个数组排序，可以先将数组分为两个数组分别排序，然后再将结果归并在一起，重复递归这个过程，直到数组整…

相信所有的程序员刚开始接触到的算法都会是排序算法，因为排序在对数据处理和计算有这重要的地位，排序算法往往是其他算法的基础；本文我们就先从初级排序算法开始学习算法。 想象我们在玩扑克牌时，整理扑克牌都是把每一张插入到左边已经排好序的牌中适当的位置。插入排序的思路类似 从代码的实现…

好了，言归正传。 有时候我们可以需要判断在大型网络中两台计算机是否相连，是否需要建立一条新的连接才能通信；或者是在社交网络中判断两个人是否是朋友关系（相连表示是朋友关系）。在这种应用中，通常我们可能需要处理数百万的对象和数亿的连接，如何能够快速的判断出是否相连呢？这就需要使用到…

到公司后，我依然被带到了那个小黑屋，等待着面试官的到来。没想等来的是一位美女小姐姐。 我：二分查找法是在一个有序的数组中查到一个值，如果存在就返回在数组中的索引，否则就返回-1；算法维护了两个变量lo(最小)和hi(最大)，每次查找都与中间值(mid)进行比较，如果等于就返回m…

在之前写了两篇关于缓存的文章《万字长文聊缓存（上）- http缓存》《万字长文聊缓存（下）- 应用级缓存》，谈到缓存不说一下一致性Hash算法那就是在耍流氓。 同理，当我们需要扩展一组新的redis机器，计算的公式index=hash(key) % 4，大量的key会被重新定位…