《数据结构》（C++语言版）（第3版）读书笔记

第12章 排序 此前各章已结合具体的数据结构，循序渐进地介绍过多种基本的排序算法：2.8节和3.5节分别针对向量和列表，统一以排序器的形式实现过起泡排序、归并排序、插入排序以及选择排序等算法；9.4.

11.3 KMP算法 11.3.1 构思 蛮力算法中存在大量的局部匹配：每一轮的m次比对中，仅最后一次可能失配。而一旦发现失配，文本串、模式串的字符指针都要回退，并从头开始下一轮尝试。实际上，这类重复

第11章 串 串或字符串 (string) 属于线性结构，自然地可直接利用向量或列表等序列结构加以实现，但字符串作为数据结构，特点也极其鲜明，这可归纳为：结构简单，规模庞大，元素重复率高。 以字符串形

10.2 堆 列表或向量等结构的实现方式，对优先级的理解过于机械，始终都保存了全体词条之间的全序关系，故无法同时保证insert()和delMax()操作的高效率。比如执行delMax()操作时，只要

第10章 优先级队列 此前的搜索树结构和词典结构，都支持覆盖数据全集的访问和操作——其中存储的每一数据对象都可作为查找和访问目标。为此，搜索树结构需要在所有元素之间定义并维护一个显式的全序 (full

9.3.5 冲突及其排解 冲突的普遍性 散列表的基本构思，可概括为： 开辟物理地址连续的桶数组ht[]，借助散列函数hash()，将词条关键码key映射为桶地址hash(key)，从而快速地确定待操作

9.3 散列表 以下将围绕散列、散列函数以及冲突排解三个主题，逐层深入地展开介绍。 9.3.1 完美散列 散列表 散列表(hashtable)是散列方法的底层基础，逻辑上由一系列可存放词条（或其引用）

第9章 词典 借助数据结构来表示和组织的数字信息，可将所有数据视作一个整体统筹处理，进而提高信息访问的规范性及其处理的效率。例如，借助关键码直接查找和访问数据元素的形式，已为越来越多的数据结构所采用，

8.3.4 节点删除算法 节点删除与双黑现象 代码8.18 红黑树remove()接口： 如代码8.18所示，为删除关键码e，首先调用标准接口BST::search(e)，查找目标节点x。 若查找成功

8.3.2 红黑树接口定义 基于BST定义的红黑树接口： 基用以简化红黑树算法描述的宏： 红黑树节点的黑高度更新： 8.3.3 节点插入算法 节点插入与双红现象 如代码8.16所示，不妨假定经调用接口

8.3 红黑树 平衡二叉搜索树的形式多样，且各具特色。 比如，8.1节的伸展树实现简便、无需修改节点结构、分摊复杂度低，但可惜最坏情况下的单次操作需要Ω(n)时间，故难以适用于核电站、医院等对可靠性和

8.2.5 关键码插入 插入失败：首先调用search(e)在树中查找该关键码。若查找成功，则不予插入，操作完成并返回false。 插入成功：查找过程必然终止于某一外部节点v，且其父节点由变量 _ho

8.2.2 ADT接口及其实现 节点 这里，同一节点的所有孩子组织为一个向量，各相邻孩子之间的关键码也组织为一个向量。当然，按照B-树的定义，孩子向量的实际长度总是比关键码向量多一。 B-树 后面将会

8.2 B-树 8.2.1 多路平衡查找 分级存储 计算机存储能力提高速度相对滞后，是长期存在的现象，而且随着时间的推移，这一矛盾将日益凸显。鉴于在同等成本下，存储器的容量越大（小）则访问速度越慢（快

第8章 高级搜索树 8.1 伸展树 与前一章的AVL树一样，伸展树(splay tree)也是平衡二叉搜索树的一种形式。相当于前者，后者的实现更为简捷。伸展树无需时刻都严格地保持全树的平衡，但却能够在

7.4 AVL树 在渐进意义下，AVL树可始终将其高度控制在O(logn)以内，从而保证每次查找、插入或删除操作，均可在O(logn)的时间内完成。 定义与性质 平衡因子 任一节点v的平衡因子（bal

7.3 平衡二叉搜索树 树高与性能 树高与性能 若不能有效控制树高，则就实际的性能而言，较之此前的向量和列表，二叉搜索树将无法体现出明显优势。 随机生成 n个互异关键码随机生成一颗二叉搜索树。（ran

第7章 搜索树 总之，若既要求对象集合的组成可以高效率地动态调整，同时也要求能够高效率地查找，则以上线性结构（如向量、列表、栈和队列），均难以胜任。 那么，高效率的动态修改和高效率的静态查找，究竟能否

6.11 最短路径 最短路径问题： 给定带权网络G = (V, E)，以及源点（source）s∈V，对于所有的其它顶点v，s到v的最短通路有多长？该通路由哪些边构成？ 最短路径树： 单调性：最短路径

6.10 最小支撑树 支撑树： 如图6.18所示，连通图G的某一无环连通子图T若覆盖G中所有的顶点，则称作G的一棵支撑树或生成树（spanning tree）。 就保留原图中边的数目而言，支撑树既是“