数据结构&算法

以上部分知识比较简单就不特意做笔记了 重点学习一下 二叉排序树，平衡二叉树，多路查找树和哈希表。 二叉排序树（二叉查找树） 二叉排序树(Binary Sort Tree)，它或者是一棵空树，或者是具有

2020.1.11 做题的时候发现自己还是不太会运用这两种算法，所以决定还是先把它学清楚再做题。 学习方法：看书（啊哈算法），看网站（CSDN，博客园） DFS（深度优先搜索） dfs的实现方法：递归

目录 一、线性排序算法介绍 二、桶排序（Bucket sort） 1.算法原理： 2.使用条件 3.适用场景 4.应用案例 1）需求描述： 2）解决思路： 3）注意点： 三、计数排序（Counting

一、排序方法与复杂度归类 （1）几种最经典、最常用的排序方法： 冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。 （2）复杂度归类 冒泡排序、插入排序、选择排序 O(n^

目录 一、如何理解“栈”？ 二、如何实现一个“栈”？ 三、支持动态扩容的顺序栈 四、栈在函数调用中的应用 五、栈在表达式求值中的应用 六、栈在括号匹配中的应用 一、如何理解“栈”？ 1、栈是一种操作受

目录 一、什么是链表？ 二、链表的特点 三、常用链表：单链表、循环链表和双向链表 1.单链表 2.循环链表 3.双向链表 四、选择数组还是链表？ 1.插入、删除和随机访问的时间复杂度 2.数组缺点 3

数组支持随机访问，根据下标随机访问的时间复杂度为O(1)。 容器能否完全替代数组？ 针对数组类型，很多语言都提供了容器类，比如Java中的ArrayList、C++ STL中的vector。在项目开发

几种常见的多项式时间复杂度 1. O（1） O(1)是常量级时间复杂度的一种表示方法，并不是指只执行了一行代码。 比如这段代码，即便有3行，它的时间复杂度也是O(1），而不是O(3)。 只要代码的执行

一、什么是复杂度分析？ 1.数据结构和算法解决是“如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。 2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。 3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个