——算法学习笔记

聚类算法学习笔记（一）——基础

  1. 聚类定义 “聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。”                   &n
·2015-11-11 07:00

莫队算法学习笔记【BZOJ2038：小Z的袜子】【SPOJ3267：D-query】

很久以前傻乎乎地看来源奇怪的资料的时候被各种曼哈顿弄晕了。 然后现在学会的是分块方法。另新创一个分块方法。   让我们考虑这样一个区间询问问题…… 它有如下的性质： 0，n个数，Q个询问。 1，它没有修改操作，这意味着我们可以按我们喜欢的次序跟询问玩耍。实际上后面会讲到我们完全可以按任意次序玩耍。 2，如果我们知道区间询问 [L , R] 对应的值，我们可以轻易求出&nbs
·2015-11-11 01:26

【几何-图形学算法学习笔记一】三维空间线段相交，求交点

原创文章，转载请注明出处！ 第一步：计算三维空间内两条弧段的距离d， We first consider two infinite lines L1: P(s) = P0 + s (P1-P0) = P0 + su and L2: Q(t) = Q0 + t (Q1-Q0) = Q0 + tv.  Let w(s,t) = P(s)-Q(t) be a vector between
·2015-11-08 16:05

【算法学习笔记】02.wikioi1205 单词翻转

题目链接：http://www.wikioi.com/problem/1205/ 1.先分析一下自己的垃圾代码（通不过3.in）   #include <stdio.h> #include <string.h> char a[1000],b[1000]; //虽然b可以是int型的 但是无法判断长度 int main() { int i,j=0,al,
·2015-11-03 22:12

【算法学习笔记】30.动态规划 01背包和完全背包的关系

首先先说明一下01背包和完全背包问题的区别 01背包：有 N 件物品和一个容量为 V 的背包。放入第 i 件物品耗费的费用是 Ci,得到的价值是 Wi。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。（可以不装满） 完全背包：有 N 种物品和一个容量为 V 的背包,每种物品都有无限件可用。放入第 i 种物品 的费用是 Ci,价值是 Wi。求解:将哪些物品装入背包,可使这些物品的耗费的费用总和不超过背包
·2015-11-02 15:47

【算法学习笔记】14.暴力求解法03 回溯法01 N皇后和素数环

回溯法的含义 百度百科 回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。 在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索的策略，从根结点出发深度探索解空间树。当探索到某一结点时，要先判断该结点是否包含问
·2015-11-02 15:46

【算法学习笔记】21.算法设计初步 求第k个数 划分法 快排法

第一种方法， 主要是分组每组五个排序，取中位数，再取中位数的中位数然后进行分割，根据MoM和k的比较进行递归查找。 但是貌似当数量一大的时候，容易出现问题。暂时留有一定的疑问。这个的复杂度也是O(n)。 //选择排序 void SelectSort(long* A,int len=5){ for (int i=0; i<len; i++) { for
·2015-11-02 15:45

寻路算法学习笔记：Toward More Realistic Pathfinding

原文地址：Toward More Realistic Pathfinding by Marco Pinter   A Faster Implementation of the Standard A* 作者实现的快速A*算法是使用一个虚拟的matrix嵌套在地图方格上，matrix为固定大小60*60，matrix和地图方格对齐方式为：matrix的正中心点(30,30)与起点终点的
·2015-11-02 09:14

javascript动画、运动算法详细解释与分析 （一、Tween 运动算法学习笔记）

现在网上有很多javascript特效，这些特效最大的特点就是“会动”，也就是动画效果。实际上近年来使用javascript在网页中实现动画已经成为一种趋势，而前几年在网页动画领域相当风骚的Flash今年来也稍显低调。毕竟作为富客户端程序，Flash对于目前让人纠结的带宽来说还是稍显笨重了点儿，而且Flash必须要有插件支持。但javascript这种客户端脚本语言却可以只占用相当少的空间而
·2015-11-01 12:51

【算法学习笔记】03.白书练习题stat（排序入门：冒泡，桶）

原题： 输入一些学生的分数，哪个分数出现的次数最多？如果有多个并列，从小到大输出。 任务1，分数为不超过100的非负整数。（题眼。） 任务2，分数为不超过100.00的非负实数。保留两位小数（两位的处理） 依照惯例，先看看我的垃圾代码。 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <math.h>
·2015-10-31 15:34

【算法学习笔记】04.C++中结构体定义练习（bign初步）

练习基本上是照着源码打的，，主要是各种const想不清楚原因和来由。 以下是自己的代码，已存为bign.h #include <stdio.h> #include <iostream> #include <string> //此处不用.h using namespace std;//使用命名空间std struct bign//C++中取
·2015-10-31 15:33

【算法学习笔记】06.数据结构基础 队列与堆栈初步

队列是FIFO，因为先进先出，和排队一样。 卡牌游戏 扔出第一张并把新的第一张放入最后  //int q[100]={1,2,3,4,5,6,7}; int q[100]; void c() { int front,rear; //front是第一个元素，rear是最后一个元素的后一个位置 front=0; rear=7; while(front<rear
·2015-10-31 15:32

【算法学习笔记】05.qsort的初步应用

第一个题比较小，wikioi的1076排序题，先说小题，展示一下qsort的基本用法。 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <stdlib.h> using namespace std; int a[100000]; int cmp_int(const void* _a,const voi
·2015-10-31 15:32

【算法学习笔记】07.数据结构基础 链表 初步练习

写这篇文章时离学完列表已经很久了 最近真的是很懒。 数据结构这部分在刘汝佳的白书上的部分太少了，我一点要找个时间好好的看一下程杰的大话。 链表的优点是它强调的是相关元素之间的相对顺序，左和右。其实可以是个环状结构。 用left 和 right两个数组分别记录某个元素相应左右的值，再用link函数进行元素之间的重新排序，抽取和添加。 下面以一个小球移动的题为例子来练习链表。 #incl
·2015-10-31 15:31

【算法学习笔记】08.数据结构基础 二叉树初步练习1

此次重点在于一个二叉树的引例题，其实和二叉树没什么太大的关系，但是很经典。 小球下落 刘汝佳白书P99  比较傻瓜化的方式是，对每个小球进行路线分析，在路线分析的过程中不断动态的改变节点的状态从而实现累积效果使最后一个小球的路线得以确定。 int s[1<<20]={0};//左移运算 二进制 1<<20= 2^20 /
·2015-10-31 15:30

【算法学习笔记】25.贪心法 均分纸牌问题的分析

贪心法： 贪⼼算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪⼼心策略的选择,选择的贪⼼策略必须具备⽆后效性,即某个状态以后的过程不会影响以前的状态,只与当前状态有关。 太概念化了。总结起来三点： 可行性：必须满足问题的约束 局部最优：当
·2015-10-31 11:24

【算法学习笔记】12.数据结构基础 图的初步1

= ，=  妈蛋，拓扑排序和欧拉回路先放一放，实在有点力不从心。先继续学习暴力破解法。在那之前，把八连块和走迷宫先记录一下。 八连块，此名字十分坑爹，其实只要是连着的黑色区域都叫做一个八连块。计算一个图中黑色八连快的个数， 分析：利用DFS的思想来从0,0起点遍历整个图，遍历的过程中先是寻找到一个没有被访问过的黑色点，然后对这个点开始分散地递归地分析其周围的连块，直到遇到边界。此时
·2015-10-31 11:24

【算法学习笔记】13.暴力求解法01 枚举排列

所谓 暴力求解法，大意 应该是根据提议分析出的所有可能的情况（优化过的研究域）来一一研究，得到最终结果。 第一节呢就是枚举排列。 这里的排列指的是一个集合的元素中根据字典序进行排列。用wikioi的一道题来进行解释吧 样例输入 Sample Input 3 样例输出 Sample Output 1 2 3 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 1 2 3 2 1  此排
·2015-10-31 11:24

【算法学习笔记】09.数据结构基础 二叉树初步练习2

此次重点在于 二叉树的结构体构造（指针的大量练习），数组方式构造（简易） 建树的输入方式为， (11,LL) (7,LLL) (8,R) (5,) (4,L) (13,RL) (2,LLR) (1,RRR) (4,RR) ()  ()表示结束LL表示从根节点开始向右移两次，并且同时延伸 (5,)表示根节点 首先还是先来比较麻烦的结构体构造方法，但是看起来很高端。 char
·2015-10-31 11:24

【算法学习笔记】10.数据结构基础 二叉树初步练习3（遍历与递归复习）

首先先来复习一下递归法解决问题。引例就用十分经典的汉诺塔问题。 先用数学归纳法，算出n个盘子所需要的最少步骤为2^n-1次。（动态规划的数学基础是数学归纳法，此处的递归也有某种通性） 递归时要考虑最基础的步骤，那就是分三步。 第一步，将上面的n-1个盘子从A移到B 第二步，将第n个盘子从A移到C 第三部，将那n-1个盘子从B移到C 所以可以写出递归函数 //a 起始  
·2015-10-31 11:24

【算法学习笔记】11.数据结构基础 二叉树初步练习4

记录二叉树的最大宽度W和深度D 根据输入树的方式，考虑用循环更新的方法来记录，这就需要每一个节点都要有一个所在层的属性，每一层有一个所拥有的宽度的属性 不要去考虑如何记录整个树，没必要 int f[17]={0},w[17]={0};//f中存储着对应节点号的所在层数，方便记录和递增 //w中存储着每层的节点数 int main() { freopen("in31.txt
·2015-10-31 11:24

【算法学习笔记】15.暴力求解法04 回溯法02 困难的串

发现好久没来更新了，开学之后各种杂事，好久都没学习算法了，还好最近马上要学习计导里有关算法的部分了。明天还要预习一下，今天先暂时把上次写完的困难的串(“好久之前的事”)更新一下，再在十一假期中强烈补充算法知识。   困难的串仍然是回溯法的部分，既然是回溯法那么就要DFS然后及时返回。   题目：如果一个字符串包含两个相邻的重复子串，则称它是”容易的串“，其他串成为”困难
·2015-10-31 11:24

【算法学习笔记】14.暴力求解法02 子集生成的三种方法

子集的生成 实例 input  4 output   1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 4 1 3 1 3 4 1 4 2 2 3 2 3 4 2 4 3 3 4 4 请按任意键继续. . .(第一行是空行表示空集) 第一种方法：增量构造法 顾名思义，就是要用不断在已有子集的基础上不断增加新元素一直到无法继续增加时为止（这种方法的递归边界
·2015-10-31 11:24

【算法学习笔记】16.暴力求解法04 回溯法03 剪枝法 带宽

在之前的 N 皇后和困难的串问题中，回溯法都是在解决可行性约束。换一句话说，对于回溯点的判断是用来验证此点是否合法。 但是在一些优化问题的求解过程中，每一个点都是合法的，所以我们要进行剪枝。 1.先得到一个解。（一般情况下不是最优解，实现细节：用一个极大的数先作为结果。） 2.在回溯的过程中，判断继续进行是否肯定超过最优解。若是，则剪去。 例子：UVa 140  题意 &nb
·2015-10-31 11:23

【算法学习笔记】18.暴力求解法06 隐式图搜索2 八数码问题 未启发

<p>/* 因为注释很详细，就直接上代码了，需要注意的是，用了白书的三种方法来进行判重，其中最快捷的方法还是stl的set，还有哈希技术涉及到了多个链表的处理，还有一种就是编码解码技术，这个需要找到一个非常好的函数才能达到一一对应。而哈希表不需要一一对应（因为有链表）。</p><div>*/</div>// // main.cpp // Ei
·2015-10-31 11:23

【算法学习笔记】20.算法设计初步 归并排序 求逆序数

先放上老版代码，这个并不好，由于用到了各种指针和动态数组申请和释放，容易出现问题，不如第二种方法直接用临时数组来解决这个问题 老版: //归并 left是左边数组 left_len长度 int* Merge(int* left,int left_len, int* right,int right_len){ //申请一个数组res来存储结果 int* res = (in
·2015-10-31 11:23

【算法学习笔记】19.算法设计初步 最大子列和问题的三种方法

第一种就是纯粹的暴力枚举起始、终点。 O(n^3) 第二种在第一种的基础上先进行初始化，将以第一个元素为起点，所有元素为终点的所有子列和存储在S数组中，所以在第三层循环中计算子列和是直接用S[j]-S[i-1]即可，这是利用了空间去换时间。O(n^2) 第三种也是O(n^2)，但是在第二种的基础上，要先算出非负数所在的下标从而减少计算和的次数，但是效果并不好。 //算法3 O(n^
·2015-10-31 11:23

【算法学习笔记】17.暴力求解法05 隐式图搜索1 迭代加深搜索 埃及分数

题目 http://codevs.cn/problem/1288/ 卧槽。整了一天还是没全 AC 后面多层的时候不知道问题出在哪里了，跑不出来。 这个题的难点在于解答树的每一层都是无穷多，这导致我们必须要强烈的剪枝！否则绝对没有办法跑完。由于题目的特殊性（拆分），所以我们要尽量剪枝，估计是因为我这个剪的还不够，一到难题就不行了。还有3/997 算不出来的原因有点特别。以后再仔细想想。
·2015-10-31 11:23

【算法学习笔记】22.算法设计初步 二分查找 上下界判断

  二分查找的两种写法，递归和普通循环~ 大部分情况下都用普通的循环，因为递归法费空间。 /* 时间复杂度： 1.最坏情况 查找最后一个元素（或者第一个元素） Master定理 T(n)=T(n/2)+O(1) 这个O(1)是判断 所以 T(n)=O(logn) a=1 b=2 所以要比较的是 O(1)和 n^(l
·2015-10-31 11:23

【几何-图形学算法学习笔记二】线围成的面多边形自动构建

　　这个算法是去年10月份因为需要实现了的。基本上完全依照蒋波涛在《插件式GIS》一书中的介绍。 　　需求：多条Polyline，它们两两相交，这样形成了线围成多边形面的情况，需要将这些多边形面利用程序自动提取。 　　实现方法：构建图，通过左转算法实现。 　　详细介绍可以参考蒋波涛的书，里面的算法基本上可以完成所需功能。 2014年2月19日补充： 　　这篇文章是12年3月份写的，现在因
·2015-10-31 11:26

舍伍德(Sherwood)算法学习笔记

一.概念引入         设A是一个确定性算法，当它的输入实例为x时所需的计算时间记为tA(x)。设Xn是算法A的输入规模为n的实例的全体，则当问题的输入规模为n时，算法A所需的平均时间为。这显然不能排除存在x∈Xn使得的可能性。希望获得一个随机化算法B，使得对问题的输入规模为n的每一个实例均有。这就是舍伍德算法设
·2015-10-31 08:33

银行家算法学习笔记

一.概念引入         银行家算法（ banker's algorithm ）由 Dijkstra于1965提出，关键是将死锁的问题演示为一个银行家贷款的模型，由于能用于银行系统的现金贷款而出名。一个银行家向一群客户发放信用卡，每个客户有不同的信用额度。每个客户可以提出信用额度内的任意额度的请求，直到额度用完后再
·2015-10-23 08:47

算法学习笔记——贪婪

一个、基本概念 所谓贪婪算法的手段。当问题解决，在目前看来总是做出最好的选择。 那。不能从整体上最好考虑，他提出的最佳解决方案，只有一个部分有义。 没有固定的算法贪心算法框架，关键是要选择贪心算法设计策略。 ，贪心算法不是对全部问题都能得到总体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响曾经的状态，仅仅与当前状态有关。 所以对所採用的贪心策略一定要细致分析其是否
·2015-10-23 08:11

SPFA算法学习笔记

一.理论准备         为了学习网络流，先水一道spfa。         SPFA算法是1994年西南交通大学段凡丁提出，只要最短路径存在，SPFA算法必定能求出最小值，SPFA对Bellman-Ford算法优化的关键之处在于意识到：只有
·2015-10-21 12:35

算法学习笔记

... 1.比较容易理解的“冒泡排序”的写法：========================================================================================================== 2. 快速排序：==============================================================
赵康·2015-10-08 22:00

【算法学习笔记】-动态规划

动态规划应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子子问题（子问题的求解是递归进行的，将其划分为更小的子子问题）。在这种情况下，分治法会做许多不必要的工作，它会反复地求解那些公共子子问题。而动态规划算法对每个子子问题只求解一次，将其解保存在一个表格中，从而无需每次求解一个子子问题时都重新计算，避免了这种不必要的计算工作。我们通常按如下4个步骤来设计一个动态规划算法：1.刻画一个最优解的结构特
Kevin_zhai·2015-09-11 18:07

AES分组对称加密算法学习笔记

State说明S盒变换SubBytes行变换ShiftRows列变换MixColumns与扩展密钥的异或运算AddRoundKey密钥扩展程序KeyExpansion参考文献我们首先对AES分组对称加密算法有一个宏观的了解，它的模式主要为以下是AES主要加密过程的伪代码。Cipher(bytein[4*4],byteout[4*4],wordw[4*(Nr+1)]) begin bytestate
a358463121·2015-08-25 20:00

【算法学习笔记】-二分查找算法

二分搜索是一种常用的搜索方法，它要求数组中的元素必须是有序存放的。不失一般性，我们假定数组元素按升序存放。二分搜索方法首先将关键字与位于数组中央的元素进行比较，比较结果有三种情况：1）如果关键字小于中央元素，我们只需要继续在数组的前半部分进行搜索。2）如果关键字与中央元素相等，则搜索结束，找到匹配元素。3）如果关键字大于中央元素，我们只需要继续在数组的后半部分进行搜索。二分搜索的代码如下：#inc
Kevin_zhai·2015-08-25 17:07

CMT跟踪算法学习笔记（一）

近期在学习目标跟踪算法的过程中发现，CMT算法的代码实测效果非常不错。对比之前学习过的SCM之类基于稀疏表示的跟踪算法，CMT的鲁棒性虽然不一定比之更高，但稀疏表示的方法普遍耗时很严重，导致其无法应用于实际工程项目，而CMT却能兼顾实时性和鲁棒性。查阅资料发现，CMT对应的论文曾经拿下了2014年wacv会议的最佳论文奖。作者后来进一步完善了该算法，并在CVPR2015上发表了相关的论文，由此看来
roamer_nuptgczx·2015-08-24 16:00

大数据算法学习笔记(七):外存算法

当数据量巨大时，传统随机存储模型无法适用。一、存储结构标准计算理论模型：1、无限内存2、统一访问代价3、模型简单分层存储：1、存储量得到较大提升，较慢的层次远离CPU2、以块为单位的数据移动可扩展性问题：大多数程序在RAM模型中运行，操作系统按需访问块。但如果程序分散地访问磁盘数据，即便是好的操作系统也无法利用数据块存取优势。外部存储器模型：N=#问题实例数据项个数B=#每个磁盘块数据项个数M=#
u014679804·2015-08-17 21:00

大数据算法学习笔记(六):数组有序性判定

问题：N个数的数组，x1,x2,……,xn，判定该数组是否有序。定义ε远离：必须删除大于εn个元素才能保证剩下的元素有序。亚线性算法：fork=1to2/εdo    选择数组中第i个元素xi    用xi在数组中做二分查找    ifixjthenreturnfalsereturntrue时间复杂度：O(1/ε*logn)精确性：显然，当输入序列有序时，总返回true。下面证明，当输入数列ε远离
u014679804·2015-08-17 10:00

大数据算法学习笔记(五):生成树权重

1、问题：无向简单图，求最小生成树的权重。精确解：prime、kruskal2、亚线性算法基本思想：用特定子图联通分量的数量估计MST的权重。假设某个无向图中所有边的权重都是1或者2，求MST的权重。则其MST的权重=N1+N2（N1：MST中权重至少为i的边的数量）显然N1=n-1，n为顶点数。而N2为权重为1的边构成的导出子图的联通分量个数-1，即把MST中边权为2的边去掉后，形成若干个联通分
u014679804·2015-08-16 19:00

大数据算法学习笔记(四):数据流模型

一、数据流模型：1、数据只能顺序扫描1次或几次。(超过O(n)的算法不可行)2、能够使用的内存是有限的。(空间亚线性)3、希望通过维护一个内存结果来给出相关性质的一个有效估计。二、基础知识：1、频繁元素：数据流中同一个元素可以出现多次，出现最频繁的元素。n:不同元素个数。m:数据流中元素个数。2、zipf原则：典型的概率分布是高度倾斜的。只有少数是频繁元素三、算法与分析：MisraGries(MG
u014679804·2015-08-16 12:00

大数据算法学习笔记(3):亚线性算法概述

定义：线性时间、空间、IO、通讯、能量等消耗是o（输入规模)亚线性时间算法：亚线性时间近似算法、性质检测算法。亚线性空间算法：数据流算法亚线性时间问题：求图中节点的平均度。能否在不访问所有顶点的情况下完成此任务。亚线性空间问题：源源不断的数据流，只扫描一次，如何求中位数。水库抽样——亚线性空间算法问题概述：一组数据，大小未知，要求扫描数据一次，空间复杂度O(k)，扫描到数据的前n个数字(n>k)时
u014679804·2015-06-29 19:00

大数据算法学习笔记(2):大数据算法

大数据上问题求解问题的过程：1、可计算否？(图灵机模型)2、能行可计算否？（利用现有的资源在时间约束内完成）3、算法设计与分析4、用计算机语言实现算法。5、构建一个面向大数据的软件系统大数据算法：定义：在给定的资源约束下，以大数据为输入，在给定时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法。与传统算法区别：可以不是精确算法、内存算法、串行算法、仅在电子计算机上运行(有人参与)不仅是云计算、MapRedu
u014679804·2015-06-28 10:00

大数据算法学习笔记(1):定义与特点

大数据定义：至今无公认。1、所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理为人类所能解读的信息。2、不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。3、需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点：1、多样性、复杂性(Variety):多源异构。多个信息源，构造方式多样。2、速度(Velocity)
u014679804·2015-06-28 10:00

强连通分量(SCC)Kosaraju算法学习笔记

一、深度优先生成树在对无向图或有向图G进行从顶点v出发的深度优先搜索时，由v引向未被访问（标记）的顶点的边，构成以v为根的一棵树，这棵树被称为深度优先生成树（DFST）。始点v称为树根、树上的每条边称为树边。对G的完整地深度优先搜索，可能把G的顶点分划在若干棵DFST上，这若干棵DFST合在一起称为图G的深度优先生成森林（DFST）。 二、有向图的边分类1.祖先点和子孙点在G的DFST中,若顶点x
u014679804·2015-06-25 18:00

EM算法学习笔记2：深入理解

文章《EM算法学习笔记1：简介》中介绍了EM算法的主要思路和流程，我们知道EM算法通过迭代的方法，最后得到最大似然问题的一个局部最优解。本文介绍标准EM算法背后的原理。
happyer88·2015-06-18 20:00

EM算法学习笔记1：简介

    EM(ExpectationMaximization)算法是以迭代的方式来解决一类最大似然（maximumlikelihood）问题的方法，这类问题通常比较难直接求解，通常需要引入隐变量，在假设隐变量已知的情况下，再求最大似然解，求解时隐变量一般用它的期望代替，这样反复迭代，直到收敛。    现在观测到一个样本集X，它对应隐变量集为Z，模型参数为θ。要使用最大似然的方法确定模型参数，其lo
happyer88·2015-06-11 14:00

算法学习笔记（一）

有两种思想,像珠宝商放在天鹅绒上的宝石一样濯濯生辉,一个是微积分,另一个就是算法。微积分以及在微积分基础上建立起来的数学分析体系造就了现代科学，而算法则造就了现代世界。                                       ――《算法的出现》基本数据结构1、线形数据结构(1)    数组:“串”(如:数据串,二进制串)(2)    链表: 单链表:数据+下一个元素的地址指针 
羽化飞仙·2015-05-17 21:12
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