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前端算法
夜阑人却静
创建于2021-06-15
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小白从零开始学算法。 此专栏旨在记录学习算法的相关知识,后续会不断完善和改善已发布的内容,并持续不定期更新,欢迎关注。
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前端算法技巧锻炼之双指针法
双指针:指的是在遍历对象的过程中,不是普通的使用单个指针进行访问,而是使用两个相同方向(快慢指针)或者相反方向(对撞指针)的指针进行扫描,从而达到相应的目的。
排序算法之快速排序
快速排序:核心思想: 从数组中选择中间一项作为主元。 接着,(进行划分操作):创建两个指针,左边一个指向数组的第一项,右边一个指向数组的最后
排序算法之归并排序
归并排序 之前我们学到的冒泡排序、选择排序、插入排序因为性能不好的原因,而在实际的开发过程中几乎很少用到。而我们现在要准备学的归并排序性能不错,在实际开发中用的较多。
排序算法之插入排序
插入排序:每次排一个数组项,以此方式构建最后的排序数组。 实现思路:假定第一项已经排序了,接着,拿它和第二项进行比较,以此来确定,第二项是应该待在原位还是插到第一项之前。以此类推。
排序算法之选择排序
选择排序 选择排序:是一种原址比较的排序算法。 核心思想:找到数据结构中的最小值,并将其放在第一位,接着找到第二小的值,将其放在第二位,以此类推。 实现 注意:minIndex 始终保存着最小值的位置
排序算法之冒泡排序
冒泡排序 冒泡排序的核心思想:比较任何两个相邻的项,如果第一个比第二个大,则交换它们。 因为元素项向上移动至正确的顺序,就好像气泡升至表面一样,所以叫冒泡排序。
数据结构之图的深度优先搜索
深度优先搜索 深度优先搜索算法将会从第一个指定的顶点开始遍历图,沿着路径直到这条路径的最后一个顶点被访问了,接着按照原路回退并探索下一条路径。 也就是说,它是先深度后广度地访问顶点。
数据结构之图的广度优先搜索(寻找最短路径)
附相关文章的地址: 数据结构之图简介 数据结构之图的创建 数据结构之图的遍历 数据结构之图的广度优先搜索 上一篇文章中,我们实现了基本的广度优先搜索,也就是BFS的工作原理。而广度优先搜索可以做很多事
数据结构之图的广度优先搜索
广度优先搜索 首先,我们要知道广度优先搜索需要标注被访问过的顶点。用来记录哪些顶点被访问过,哪些未被访问。
数据结构之图的遍历
上篇文章中,我们简单的实现了图的创建,那么创建好之后呢,接下来我们一起来看看图的遍历。 图的遍历 图的遍历可以干哪些事情
数据结构之图的创建
创建图 之前的系列文章,我们已经了解到了图是什么,接下来,我们一起来看看图的创建。 按照惯例,首先声明图类的骨架,我们采用邻接表来实现 在上述我们创建的类中,我们使用一个数组来存储图中所有顶点的名字,
数据结构之图简介
这是我参与更文挑战的第30天,活动详情查看:更文挑战 什么是图 图是网络结构的抽象模型。 图是一组由边连接的节点(或顶点)。 因为任何二元关系都可以用图来表示
数据结构之树(操作树的节点)
这是我参与更文挑战的第29天,活动详情查看:更文挑战 本篇文章中,我们来实现树的remove方法。 remove(key): 从树中移除某个键。
数据结构之树(搜索树中的值)
这是我参与更文挑战的第28天,活动详情查看:更文挑战 通常来讲,在树中会有三种搜索类型: 搜索最小值 搜索最大值 搜索特定的值 我们都知道二叉树左侧的子节点值父节点,右侧的子节点值大于等于父节点。
数据结构之树(二叉树的遍历)
这是我参与更文挑战的第27天,活动详情查看:更文挑战 先序遍历 先序遍历是以优先于后代节点的顺序访问每个节点。 先序遍历的一种应用是打印一个结构化的文档
数据结构之树(二叉树的遍历)
这是我参与更文挑战的第26天,活动详情查看:更文挑战 树的遍历 遍历一颗树就是指访问树的每个节点并对它们进行某种操作的过程。 遍历方式又分为: 中序遍历,是一种以上行顺序访问BST所有节点的遍历方式,
数据结构之树(二叉树和二叉搜索树)
这是我参与更文挑战的第25天,活动详情查看:更文挑战 什么是二叉树 二叉树:是每个结点最多有两个子树的树结构。一个是左侧子节点,一个是右侧子节点。
数据结构之树(简介)
这是我参与更文挑战的第24天,活动详情查看:更文挑战 什么是树 树,在我们数据结构中的树是一种分层数据的抽象模型。类似于现实中的树有很多枝桠,也类似于家谱,或者说公司的组织架构图等等。
数据结构之散列表(三)
这是我参与更文挑战的第23天,活动详情查看:更文挑战 冲突解决 1. 书写更好的散列函数 既然我们知道了冲突是由于在创建之初由于散列函数给出了相同的hash导致的,那么根源的上的解决办法就是重写一个更
数据结构之散列表(二)
我们在上一篇散列表中简单的实现了散列函数和散列表。仔细想来,我们简单实现的散列函数会存在问题,就是可能会产生一些重复的hash值出来,这时候就会造成冲突,俗称散列表的冲突。
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