据结构和算法
2017-04-05
- 数据结构和算法概述
- 数据结构的定义
- 数据结构的特点
- 算法
- 衡量算法的标准
- 线性结构
- 数组和链表的区别
- 连续存储(数组)
- 离散存储(链表)
- 数组和链表的性能比较
- 线性结构的两种应用方式之栈
- 栈的定义
- 栈的分类
- 栈的算法
- 栈的应用
- 线性结构的两种应用方式之队列
- 队列的定义
- 队列的分类
- 链式队列的算法
- 队列的实际应用
- 递归
- 定义
- 多个函数调用
- 递归满足的条件
- 求阶乘
- 1+2+3…+100的和
- 递归和循环的区别
- 递归的应用
- 阶段总结
- 非线性结构
- 树
- 树的定义
- 树的专业术语
- 树的分类
- 树的操作(伪算法)
- 二叉树具体的操作
- 树的应用
- 树
- 总结
- 推荐的学习书籍
数据结构和算法概述
数据结构的定义
我们如何把现实中大量而且非常复杂的问题以特定的数据类型(个体)和特定的存储结构(个体的关系)保存到相应的主存储器(内存)中，以及在此基础上为实现某个功能而执行的相应操作，这个相应的操作也叫做算法
数据结构 == 个体 + 个体的关系
算法 == 对存储数据的操作
数据结构的特点
数据结构是软件中最核心的课程
程序 = 数据的存储 + 数据的操作 + 可以被计算机执行的语言
算法
衡量算法的标准
- 时间复杂度 指的是大概程序执行的次数，而非程序执行的时间
- 空间复杂度 指的是程序执行过程中，大概所占有的最大内存
- 难易程度
- 健壮性
常见的几个排序：
- 冒泡排序
- 选择排序
- 插入排序
- 快速排序
- 归并排序
- 计数排序
常见的查找：
- 顺序查找
- 二分查找
应用场景：
- 各种榜单
- 各种表格
- 给二分查找用
- 给其他算法用
timeit的使用：
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from timeit
import Timer
def t1():
li = []
for i
in range(
10000):
li.append(i)
def t2():
li = []
for i
in range(
10000):
li = li + [i]
def t3():
li = [ i
for i
in range(
10000)]
def t4():
li = list(range(
10000))
def t5():
li = []
for i
in range(
10000):
li.extend([i])
tm1 = Timer(
"t1()",
"from __main__ import t1")
print(
"append:", tm1.timeit(
1000))
tm2 = Timer(
"t2()",
"from __main__ import t2")
print(
"+:", tm2.timeit(
1000))
tm3 = Timer(
"t3()",
"from __main__ import t3")
print(
"[i for i in range]:", tm3.timeit(
1000))
tm4 = Timer(
"t4()",
"from __main__ import t4")
print(
"list:", tm4.timeit(
1000))
tm5 = Timer(
"t5()",
"from __main__ import t5")
print(
"extend:", tm5.timeit(
1000))
### 测试往队头和队尾进行添加
def t6():
li = []
for i
in range(
10000):
li.append(i)
def t7():
li = []
for i
in rnage(
10000):
li.insert(
0,i)
tm6 = Timer(
"t6()",
"from __main__ import t6")
print(
"append:", tm6.timeit(
1000))
tm7 = Timer(
"t7()",
"from __main__ import t7")
print(
"insert:", tm7.timeit(
1000))
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算法的思想：
- 穷举法 brute force
- 分治法 divide conquer
- 模拟
- 递归
- 贪心
- 动态规划
线性结构
把所有的节点用一根线串起来
数组和链表的区别
数组需要一块连续的内存空间来存储，对内存的要求比较高。如果我们申请一个 100MB 大小的数组，当内存中没有连续的、足够大的存储空间时，即便内存的剩余总可用空间大于 100MB，仍然会申请失败。 而链表恰恰相反，它并不需要一块连续的内存空间,它通过“指针”将一组零散的内存块串联起来使用，所以如果我们申请的是 100MB 大小的链表，根本不会有问题。
连续存储(数组)
数组，在其python语言中称为列表，是一种基本的数据结构类型
关于列表的问题：
- 数组(列表)中的元素是如何存储的
- 列表提供了哪些最基本的操作？
- 这些操作的时间复杂度是多少？
- 为啥数组(列表)的索引或者下标是从0开始？
关于数组(列表)的优缺点
- 优点:
- 存取速度快
- 缺点：
- 事先需要知道数组的长度
- 需要大块的连续内存
- 插入删除非常的慢，效率极低
离散存储(链表)
1.定义：
- n个节点离散分配
- 彼此通过指针相连
- 每个节点只有一个前驱节点，每个节点只有一个后续节点
- 首节点没有前驱节点，尾节点没有后续节点
优点:
- 空间没有限制，插入删除元素很快
缺点：
- 查询比较慢
链表的节点的结构如下：
| 值 | 指针域 |
|---|---|
| data | next |
data为自定义的数据，next为下一个节点的地址。
2.专业术语：
- 首节点：第一个有效节点
- 尾节点：最后一个有效节点
- 头结点：第一个有效节点之前的那个节点，头结点并不存储任何数据，目的是为了方便对链表的操作
- 头指针：指向头结点的指针变量
- 尾指针：指向尾节点的指针变量
3.链表的分类：
- 单链表
- 双链表 每一个节点有两个指针域
- 循环链表 能通过任何一个节点找到其他所有的节点
- 非循环链表
4.算法：
- 增加
- 删除
- 修改
- 查找
- 总长度
有一堆数据1,2,3,5,6,7我们要在3和5之间插入4,如果用数组，我们会怎么做？当然是将5之后的数据往后退一位，然后再插入4,这样非常麻烦，但是如果用链表，我就直接在3和5之间插入4就行，听着就很方便
5.如果希望通过一个函数来对链表进行处理操作，至少需要接受链表的哪些参数？
只需要一个参数，头结点即可，因为我们可以通过头结点来推算出链表的其他所有的参数
6.单链表的算法
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class Hero(object):
def __init__(self, no=0, name="", nickname="", pNext=None):
self.no = no
self.name = name
self.nickname = nickname
self.pNext = pNext
def getHero(head, no):
cur = head
while cur.pNext !=
None:
if cur.no == no:
print(
"找到的英雄的编号是： %s，姓名是：%s，外号是：%s" % (cur.no, cur.name, cur.nickname))
break
cur = cur.pNext
else:
print(
"没有这个英雄")
def add(head, hero):
# 1. 直接在链表的最后加上
# 先找到链表的最后
cur = head
# while cur.pNext != None:
# cur = cur.pNext
# # 当退出链表的时候，就算是队尾了
# cur.pNext = hero
# 2. 指定位置进行添加
while cur.pNext !=
None:
if cur.pNext.no >= hero.no:
# 找到位置
break
# 继续往下走
cur = cur.pNext
hero.pNext = cur.pNext
cur.pNext = hero
def showAll(head):
cur = head
while cur.pNext !=
None:
print(
"英雄的编号是： %s，姓名是：%s，外号是：%s" % (cur.pNext.no,cur.pNext.name,cur.pNext.nickname))
cur = cur.pNext
def delHero(head, no):
cur = head
while cur.pNext !=
None:
if cur.pNext.no == no:
# 开始删除
cur.pNext = cur.pNext.pNext
break
cur = cur.pNext
else:
print(
'没有找到')
def updateHero(head, no, name):
cur = head
while cur.pNext !=
None:
if cur.pNext.no == no:
cur.pNext.name = name
break
cur = cur.pNext
else:
print(
'没有找到英雄')
def is_empty(head):
if head.pNext ==
None:
return
True
return
False
def length(head):
cnt =
0
cur = head
while cur.pNext !=
None:
cnt = cnt +
1
cur = cur.pNext
return cnt
# 创建一个head头，该head只是一个头，不存放数据
head = Hero()
# print(is_empty(head))
hero = Hero(
1,
'宋江',
'及时雨')
# head.pNext = hero
add(head, hero)
hero = Hero(
2,
'卢俊义',
'玉麒麟')
# hero.pNext = hero2
add(head, hero)
hero = Hero(
6,
'林冲',
'豹子头')
add(head, hero)
hero = Hero(
3,
'吴用',
'智多星')
add(head, hero)
# 遍历所有的英雄
showAll(head)
# delHero(head, 3)
# print('删除之后的排列：')
updateHero(head,
3,
'张三')
print(
'###############修改之后的排列：################')
showAll(head)
print(length(head))
# getHero(head, 3)
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7.双向链表
双链表中每个节点有两个指针：一个指向后面节点、一个指向前面节点
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class Node(object):
def __init__(self, data=None):
self.data = data
self.next =
None
self.prior =
None
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双向链表的操作：
插入：
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p.next = curNode.next
curNode.next.prior = p
curNode.next = p
p.prior = curNode
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删除：
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p = curNode.next
curNode.next = p.next
p.next.prior = curNode
del p
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8.循环链表
循环链表是另一种形式的链式存贮结构。它的特点是表中最后一个结点的指针域指向头结点，整个链表形成一个环。
9.约瑟夫问题
设编号为1，2，… n的n个人围坐一圈，约定编号为k（1<=k<=n）的人从1开始报数，数到m 的那个人出列，它的下一位又从1开始报数，数到m的那个人又出列，依次类推，直到所有人出列为止，由此产生一个出队编号的序列
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# 循环链表
class Child(object):
first =
None
def __init__(self, no = None, pNext = None):
self.no = no
self.pNext = pNext
def addChild(self, n=4):
cur =
None
for i
in range(n):
child = Child(i +
1)
if i ==
0:
self.first = child
self.first.pNext = child
cur = self.first
else:
cur.pNext = child
child.pNext = self.first
cur = cur.pNext
def showChild(self):
cur = self.first
while cur.pNext != self.first:
print(
"小孩的编号是：%d" % cur.no)
cur = cur.pNext
print(
"小孩的编号是: %d" % cur.no)
def countChild(self, m, k):
tail = self.first
while tail.pNext != self.first:
tail = tail.pNext
# 出来后，已经是在first前面
# 从第几个人开始数
for i
in range(k
-1):
tail = tail.pNext
self.first = self.first.pNext
# 数两下，就是让first和tail移动一次
# 数三下，就是让first和tail移动两次
while tail != self.first:
# 当tail == first 说明只剩一个人
for i
in range(m
-1):
tail = tail.pNext
self.first = self.first.pNext
self.first = self.first.pNext
tail.pNext = self.first
print(
"最后留在圈圈中的人是：%d" % tail.no)
c = Child()
c.addChild(
4)
c.showChild()
c.countChild(
3,
2)
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数组和链表的性能比较
线性结构的两种应用方式之栈
栈的定义
一种可以实现“先进后出”的存储结构
栈类似于一个箱子，先放进去的书，最后才能取出来，同理，后放进去的书，先取出来
栈的分类
-
静态栈
- 静态栈的核心是数组，类似于一个连续内存的数组，我们只能操作其栈顶元素
-
动态栈
- 动态栈的核心是链表
栈的算法
栈的算法主要是压栈和出栈两种操作的算法，下面我就用代码来实现一个简单的栈。
首先要明白以下思路：
- 栈操作的是一个一个节点
- 栈本身也是一种存储的数据结构
- 栈有
初始化、压栈、出栈、判空、遍历、清空等主要方法
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class Stack(object):
def __init__(self):
self.pTop =
None
self.pBottom =
None
class Node(object):
def __init__(self, data=None, pNext = None):
self.data = data
self.pNext = pNext
def push(s, new):
new.pNext = s.pTop
s.pTop = new
def pop(s):
cur = s.pTop
# while cur != s.pBottom:
# if cur.data == val:
# s.pTop = cur.pNext
# break
# cur = cur.pNext
# else:
# print('没有找到此元素')
while cur != s.pBottom:
s.pTop = cur.pNext
print(
"出栈的元素是: %d" % cur.data)
cur = cur.pNext
else:
print(
"出栈失败")
def getAll(s):
cur = s.pTop
while cur != s.pBottom:
print(cur.data)
cur = cur.pNext
def is_empty(s):
if s.pTop == s.pBottom:
return
True
else:
return
False
def clear(s):
if is_empty(s):
return
None
p = s.pTop
q =
None
while p != s.pBottom:
q = p.pNext
del p
p = q
else:
s.pBottom = s.pTop
head = Node()
s = Stack()
s.pTop = s.pBottom = head
n1 = Node(
2)
push(s, n1)
n1 = Node(
5)
push(s, n1)
n1 = Node(
89)
push(s, n1)
print(
"##############遍历元素##########")
getAll(s)
# print("##############出栈元素#######")
# pop(s)
print(
"##############清空栈##########")
clear(s)
print(
"##############遍历元素##########")
getAll(s)
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栈的应用
- 函数调用
- 浏览器的前进或者后退
- 表达式求值
- 内存分配
…..
线性结构的两种应用方式之队列
队列的定义
一种可以实现“先进先出”的数据结构
队列的分类
- 链式队列
- 静态队列
链式队列的算法
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class Node:
def __init__(self, value):
self.data = value
self.next =
None
class Queue:
def __init__(self):
self.front = Node(
None)
self.rear = self.front
def enQueue(self, element):
n = Node(element)
self.rear.next = n
self.rear = n
def deQueue(self):
if self.empty():
print(
'队空')
return
temp = self.front.next
self.front = self.front.next
if self.rear == temp:
self.rear = self.front
del temp
def getHead(self):
if self.empty():
print(
'队空')
return
return self.front.next.data
def empty(self):
return self.rear == self.front
def printQueue(self):
cur = self.front.next
while cur !=
None:
print(cur.data)
cur = cur.next
def length(self):
cur = self.front.next
count =
0
while cur !=
None:
count +=
1
cur = cur.next
return count
if __name__ ==
'__main__':
queue = Queue()
queue.enQueue(
23)
queue.enQueue(
2)
queue.enQueue(
4)
queue.printQueue()
queue.deQueue()
# queue.printQueue()
l = queue.length()
print(
"长度是: %d" % l)
queue.deQueue()
# queue.printQueue()
l = queue.length()
print(
"长度是: %d" % l)
queue.deQueue()
# queue.printQueue()
l = queue.length()
print(
"长度是: %d" % l)
|
队列的实际应用
所有和时间有关的操作都和队列有关
递归
定义
一个函数自己或者间接调用自己
多个函数调用
当有多个函数调用时，按照“先调用后返回”的原则，函数之间的信息传递和控制转移必须借助栈来实现，即系统将整个程序运行时所需要的数据空间安排在一个栈中，每当调用一个函数时，就在栈顶分配一个存储区，进行压栈操作，每当一个函数退出时，就释放他的存储区，即进行出栈操作，当前运行的函数永远在栈顶的位置
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def f():
print(
'FFFFFFF')
g()
def g():
print(
'GGGGGGG')
k()
def k():
print(
'KKKKKKK')
if __name__ ==
"__main__":
f()
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自己调用自己也是和上面的原理一样
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def f(n):
if n ==
1:
print(
'hello')
else:
f(n
-1)
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递归满足的条件
- 递归必须有一个明确的终止条件
- 该函数所处理的数据规模是必须递减的
- 这个转化必须是可解的
求阶乘
n规模的实现，得益于n-1规模的实现
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# for循环实现
multi =
1
for i
in range(
3):
multi = multi * (i+
1)
print(multi)
# 递归实现
def f(n):
if
1 == n:
return
1
else:
return f(n
-1)*n
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1+2+3…+100的和
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def sum(n):
if
1 == n:
return n
else:
return sum(n
-1) + n
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递归和循环的区别
- 递归
- 不易于理解
- 速度慢
- 存储空间大
- 循环
- 易于理解
- 速度快
- 存储空间小
递归的应用
树和森林就是以递归的方式定义的
树和图的算范就是以递归的方式实现的
很多数学公式就是以递归的方式实现的（斐波那楔序列）
阶段总结
数据结构：
从狭义的方面讲：
- 数据结构就是为了研究数据的存储问题
- 数据结构的存储包含两个方面：个体的存储 + 个体关系的存储
从广义方面来讲：
- 数据结构既包含对数据的存储，也包含对数据的操作
- 对存储数据的操作就是算法
算法
从狭义的方面讲：
- 算法是和数据的存储方式有关的
从广义的方面讲：
- 算法是和数据的存储方式无关，这就是泛型的思想
非线性结构
树
树的定义
我们可以简单的认为：
- 树有且仅有一个根节点
- 有若干个互不相交的子树，这些子树本身也是一颗树
通俗的定义：
1.树就是由节点和边组成的
2.每一个节点只能有一个父节点，但可以有多个子节点。但有一个节点例外，该节点没有父节点，此节点就称为根节点
树的专业术语
- 节点
- 父节点
- 子节点
- 子孙
- 堂兄弟
- 兄弟
- 深度
- 从根节点到最底层节点的层数被称为深度，根节点是第一层
- 叶子节点
- 没有子节点的节点
- 度
- 子节点的个数
树的分类
- 一般树
- 任意一个节点的子节点的个数不受限制
- 二叉树
- 定义：任意一个节点的子节点的个数最多是两个，且子节点的位置不可更改
- 满二叉树
- 定义：在不增加层数的前提下，无法再多添加一个节点的二叉树
- 完全二叉树
- 定义：只是删除了满二叉树最底层最右边连续的若干个节点
- 一般二叉树
- 满二叉树
- 定义：任意一个节点的子节点的个数最多是两个，且子节点的位置不可更改
- 森林
- n个互不相交的数的集合
树的操作(伪算法)
如何把一个非线性结构的数据转换成一个线性结构的数据存储起来？
- 一般树的存储
- 双亲表示法
- 求父节点方便
- 孩子表示法
- 求子节点方便
- 双亲孩子表示法
- 求父节点和子节点都很方便
- 二叉树表示法
- 即把一般树转换成二叉树，按照二叉树的方式进行存储
- 具体的转化办法：
- 设法保证任意一个节点的：
- 左指针域指向它的第一个孩子
- 右指针域指向它的下一个兄弟
- 只要能满足上述的条件就能够转化成功
- 设法保证任意一个节点的：
- 双亲表示法
-
二叉树的操作
- 连续存储 （完全二叉树，数组方式进行存储）
- 优点：查找某个节点的父节点和子节点非常的快
- 缺点：耗用内存空间过大
- 转化的方法：先序 中序 后序
- 链式存储 （链表存储）
- data区域 左孩子区域 右孩子区域
- 连续存储 （完全二叉树，数组方式进行存储）
-
森林的操作
- 把所有的树转化成二叉树，方法同一般树的转化
二叉树具体的操作
1.二叉树的先序遍历[先访问根节点]
- 先访问根节点
- 再先序遍历左子树
- 再先序遍历右子树
2.二叉树的中序遍历 [中间访问根节点]
- 先中序遍历左子树
- 再访问根节点
- 再中序遍历右子树
3.二叉树的后序遍历 [最后访问根节点]
- 先中序遍历左子树
- 再中序遍历右子树
- 再访问根节点
4.已知先序和中序，如何求出后序？
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#### 例一
先序：ABCDEFGH
中序：BDCEAFHG
求后序？
后序：DECBHGFA
#### 例二
先序：ABDGHCEFI
中序：GDHBAECIF
求后序？
后序：GHDBEIFCA
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5.已知中序和后序，如何求出先序？
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中序：BDCEAFHG
后序：DECBHGFA
求先序？
先序：ABCDEFGH
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class Node(object):
"""节点类"""
def __init__(self, elem=-1, lchild=None, rchild=None):
self.elem = elem
self.lchild = lchild
self.rchild = rchild
class Tree(object):
"""树类"""
def __init__(self):
self.root = Node()
self.myli = []
def add(self, elem):
"""为树添加节点"""
node = Node(elem)
if self.root.elem ==
-1:
# 如果树是空的，则对根节点赋值
self.root = node
self.myli.append(self.root)
else:
treeNode = self.myli[
0]
# 此结点的子树还没有齐。
if treeNode.lchild ==
None:
treeNode.lchild = node
self.myli.append(treeNode.lchild)
else:
treeNode.rchild = node
self.myli.append(treeNode.rchild)
self.myli.pop(
0)
def front_digui(self, root):
"""利用递归实现树的先序遍历"""
if root ==
None:
return
print(root.elem)
self.front_digui(root.lchild)
self.front_digui(root.rchild)
def middle_digui(self, root):
"""利用递归实现树的中序遍历"""
if root ==
None:
return
self.middle_digui(root.lchild)
print(root.elem)
self.middle_digui(root.rchild)
def later_digui(self, root):
"""利用递归实现树的后序遍历"""
if root ==
None:
return
self.later_digui(root.lchild)
self.later_digui(root.rchild)
print(root.elem)
if __name__ ==
'__main__':
"""主函数"""
elems = range(
10)
#生成十个数据作为树节点
tree = Tree()
#新建一个树对象
for elem
in elems:
tree.add(elem)
#逐个添加树的节点
print(
'递归实现先序遍历:')
tree.front_digui(tree.root)
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树的应用
- 树是数据库中数据组织的一种重要形式
- 操作系统子父进程的关系本身就是一颗树
- 面型对象语言中类的继承关系
总结
数据结构研究的就是数据的存储和数据的操作的一门学问
数据的存储又分为两个部分：
- 个体的存储
- 个体关系的存储
从某个角度而言，数据存储最核心的就是个体关系如何进行存储
个体的存储可以忽略不计
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