Java算法与数据结构——数组模拟队列什么是队列队列的结构应用数组模拟队列代码演示：扩展注意：什么是队列队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear

转载自：五分钟算法小吴花了几天时间整理了一下学习「数据结构与算法」可以参考的书籍，希望能在学习的道路上帮到你,文末提供收集的PDF版。一.入门系列这些书籍通过图片、打比方等通俗易懂的方法来讲述，让你能达到懂一些基础算法，线性表，堆栈，队列，树，图，DP算法，背包问题等，不要求会实现，但是看过以下这些书对于之后实现算法打下坚实的思维基础。很适合在闲暇之余拿出来阅读一番。1.1《啊哈！算法》阅读链接：

反转单双链表链表长度为n,时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1).反转单链表代码块publicclassNode{publicintval;publicNodenext;publicNode(intval){this.val=val;}}publicNodereverseList(Nodehead){Nodepre=null;Nodenext=null;while(head!=null){//

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欢迎关注更多精彩关注我，学习常用算法与数据结构，一题多解，降维打击。背景知识voronoi提出voronoi图一开始是由荷兰气候学家A·H·Thiessen提出，是用来计算区域内的降雨量。

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数组模拟环形队列环形队列环形队列队满环形队列对空有效数据个数代码程序截图：环形队列头尾相连的队列front:队头指针，指向第一个元素，初值为0rear:队尾指针，指向队尾元素的后一个位置，初值为0maxsize:最大容载量约定：环形队列中需要空出一个位置环形队列队满front=(rear+1)%maxsize环形队列对空front=rear有效数据个数(rear+maxsize-front)%ma

一填空题1.数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据，它与数据的具体存储无关，是独立于计算机的。2.在一个带头结点的单循环链表中，p指向尾结点的直接前驱，则指向头结点的指针head可用p表示为head=p->next->next.尾结点表示为p->next3.栈顶的位置是随着入栈和出栈操作而变化的。4.在串S=“structure”中，以t为首字符的子串有12个第一个t为首的子串有t、tr、tru.、

1【单选题】串是一种特殊的线性表，其特殊性体现在：A、可以顺序存储B、数据元素是一个字符C、可以链式存储D、数据元素可以是多个字符正确答案：B2【单选题】设有两个串p和q，求q在p中首次出现的位置的运算称作：Ａ．Ｂ．Ｃ．Ｄ．A、连接B、模式匹配C、求子串D、求串长正确答案：B3【单选题】设串s1=’ABCDEFG’，s2=’PQRST’，函数con(x,y)返回x和y串的连接串，subs(s,i,

1【单选题】结构是数据元素之间存在一种（）：A、一对多关系B、多对多关系C、多对一关系D、一对一关系正确答案：D2【单选题】数据结构中，与所使用的计算机无关的是数据的（）结构；A、存储B、物理C、逻辑D、物理和存储正确答案：C3【单选题】算法分析的目的是（）：A、找出数据结构的合理性B、研究算法中的输入和输出的关系C、分析算法的效率以求改进D、分析算法的易懂性和文档性正确答案：C4【单选题】算法分

接触过数据结构的小伙伴应该都知道程序=数据结构+算法。数据结构乃组织组织数据的结构，算法就是对这些结构中的数据进行操作，可见数据结构的重要性，就连算法也是依赖于数据结构的。在博客的开头，我们先简单的聊些数据结构整体的东西。数据结构整体可以分为物理结构和逻辑结构，物理结构指的是数据在磁盘、内存等硬件上的存储结构，主要包括顺序结构和链式结构。而逻辑结构是数据本身所形成的结构，包括集合结构、线性结构、树

一、项目管理中的算法应用在项目管理中，算法和数据结构的应用涉及项目进度、资源分配、风险管理等方面。以下是一些案例研究，展示了算法在项目管理中的实际应用：项目进度管理：甘特图算法：甘特图是一种项目进度管理工具，它使用甘特图算法来展示项目任务和里程碑的时间表。算法用于确定任务的开始和结束日期，考虑任务依赖关系和资源可用性。关键路径分析：关键路径分析使用网络图算法，如关键路径方法（CPM）或程序评审和评

目录问题描述一、什么是分治法（Divide-and-Conquer）？1.分治法的基本思想2.分治法的使用场景二、分治法解决棋盘覆盖问题1.数据抽象2.递归求解三、Python实现算法可视化1.代码实现2.运行界面问题描述在一个个方格组成的棋盘中，恰有一个方格与其它方格不同，称该方格为一特殊方格，且称该棋盘为一特殊棋盘。在棋盘覆盖问题中，要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方

写在前面可能有些人会吐槽，学算法有什么用，顶多就是去面试大厂的时候能用上，大厂面试算法也只是强中筛强的一个敲门砖而已，我又不去面大厂，不用学它，真的是这样吗？肯定不是，在计算机行业发展，不管是前端亦或是后端，算法都是进阶的一个绊脚石，可以说不会算法永远也成不了一个合格的高级工程师，想要进大厂确实要会些算法，但是它并不只是为了面试，它和我们的程序是息息相关的，有人说前端不需要算法？你把大名鼎鼎的虚拟

最近无意间看见了一本【图解算法数据结构】，感觉很有兴趣，故边学习边做下笔记，当然也会加入一些自己的以前的学习心得，原书直通车：力扣0.前言0.1算法的5个重要特性确定性、有穷性、可行性、输入（0个或多个）、输出（1个或多个）0.2"好"的算法特征正确性、可读性、健壮性、效率和低存储量需求（时、空复杂度都尽量低）1.时间复杂度1.1概念时间复杂度指算法的数据规模为N时，算法运行所花费的时间。【注意】

第一步：计算机基础下面五大课程，是大学老师当年教给我们不管你是什么技术方向最好都好好学的技术，如今看来，仍然不过时：计算机网络计算机组成原理操作系统算法与数据结构数据库这每一门课程其实都内有乾坤，基本都不能做到一次学习就能掌握

原本今天是想要介绍堆排序的。虽然堆排序需要用到树，但基本上也就只需要用一用树的概念，而且还只需要完全二叉树，实际的实现也是用数组的，所以原本想先把主要的排序算法讲完，只简单的说一下树的概念。但在写的过程中才发现，虽然是只用了一下树的概念，但要是树的概念没讲明白的话，其实不太好理解。所以决定先介绍一下基本的数据结构，然后下一篇文章再介绍堆排序。读书人的事，怎么能叫鸽呢？这是战略调整，战略调整懂不懂？

【本人亲测，真实有效】1、尽可能推荐较新的课程2、大部分视频在B站上直接搜关键词就行【自学，B大的学生】文章目录JAVA学习-愚见前期准备Java基础课程练手项目算法与数据结构（按需-学校也会开数据结构的课时间有差异

文章目录什么是贪心算法贪心算法实战分析1.分糖果2.钱币找零3.区间覆盖4.霍夫曼编码什么是贪心算法关于贪心算法，我们先看一个例子。假设我们有一个可以容纳100kg物品的背包，可以装各种物品。我们有以下5种豆子，每种豆子的总量和总价值都各不相同。为了让背包中所装物品的总价值最大，我们如何选择在背包中装哪些豆子？每种豆子又该装多少呢？实际上，这个问题很简单，我估计你一下子就能想出来，没错，我们只要先

一、引言相信很多小伙伴都和朋友做过一个小互动：今天李雷和韩梅梅一起相约去逛街，期间李雷发现韩梅梅穿了一双限量款的球鞋。李雷：韩同学，你这双鞋好漂亮哦，在哪里买的呢？韩梅梅：这是我在莆田的网友卖给我的，物美价廉。李雷：多少钱呢？韩梅梅：你猜！二、场景模拟已知：该款球鞋在某平台正版售价为2000元，莆田网友售价一定小于正版价格。2.1笨蛋式猜测方法（穷举）最近盗版脑白金喝多的李雷同学不假思索地从1块钱

这一篇文章我们首先会介绍一下归并排序，并以归并排序和我们上一章所说的插入排序为例，介绍时间复杂度。此系列的所有代码均可在我的github上找到。点此查看本文归并排序的完整代码。分治法在介绍归并排序前，我们需要首先介绍一下分治法，归并排序正是分治法的一个典型应用。分治法：将原问题分解为多个规模较小的但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后再合并这些子问题的解来建立原问题的解。分治法一般而言

1.顺序容器list列表（基于双向链表，非连续）某些STL中用的甚至是双向循环链表。既然是基于双向链表显然其不是连续存储的。所以每个节点不光包括val值，还有前后两个指针。list包含了一个指针，重载了运算符，实现迭代器的递增递减与取值操作list实际上是一个带有头节点的双向循环链表，node指针指向空的头节点由此begin就是node->next的valend就是node本身，因为是循环的emp

本文是算法与数据结构的学习笔记第二篇，将持续更新，欢迎小伙伴们阅读学习。有不懂的或错误的地方，欢迎交流什么是算法复杂度？

一、算法在搜索引擎中的应用搜索引擎是计算机科学中算法应用的典型领域之一。搜索引擎的主要任务是帮助用户在海量数据中快速找到相关信息。以下是算法在搜索引擎中的主要应用：爬虫算法：爬虫是搜索引擎的基础，用于自动抓取互联网上的网页和文档。爬虫算法定义了如何遍历互联网，选择要抓取的网页，以及如何跟踪链接。这通常涉及广度优先搜索和深度优先搜索等图算法。信息检索算法：一旦网页被抓取，搜索引擎需要对其建立索引，以

published:truedate:2022-1-22tags:‘算法与数据结构’栈和队列本章主要介绍并用cpp代码从零实现了栈和队列两个数据结构，同时引出了递归以及栈帧(函数调用)的介绍，以及对栈和队列的相关经典问题的解决

#include#include#includeusingnamespacestd;classva{int*pRoot;intnum;public:va(){pRoot=newint[10];for(inti=0;ipRoot[i]&&datapRoot[num-1]){int*pNew=newint[++num];memcpy(pNew,pRoot,sizeof(int)*(num-1));pN

课程目录第一章：当我们在讨论算法的时候，我们在讨论什么？1-1我们究竟为什么要学习算法1-2课程介绍第二章：排序基础2-1选择排序法2-2使用模板(泛型)编写算法2-3随机生成算法测试用例2-4测试算法的性能2-5插入排序法2-6插入排序法的改进2-7更多关于O(n*2)排序算法的思考第三章：高级排序问题3-1归并排序法3-2归并排序法的实现3-3归并排序法的优化3-4自底向上的归并排序算法3-5

title:剑指Offer--(5)重建二叉树categories:算法与数据结构tags:数据结构题目描述输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。

刷了无数遍的LeetCode第一题，为啥刷了无数遍呢，因为每次想提高自己算法与数据结构能力的时候我都会下定决心来LeetCode刷题，而每次刷题，都是从第一题开始…不多扯淡，直接开题。

第四章软件工程基础知识点汇总][第五章数据库基础知识[pyhon基础知识（理论）][Python常见标准库与第三方库][【可与python】数据结构与算法python实现，内含思路讲解][【挑战30天掌握】算法与数据结构

一、堆和优先队列堆（Heap）是一种特殊的树状数据结构，通常用于实现优先队列。堆有两种主要类型：最大堆和最小堆。最大堆是一棵树，其中每个父节点的值都大于或等于其子节点的值，而最小堆是一棵树，其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。堆的主要特点是根节点具有最大或最小值，这使得堆非常适合处理具有优先级的数据。优先队列（PriorityQueue）是一种抽象数据类型，通常基于堆实现。它允许在插入元素

LienJackhttps://juejin.im/post/5e85ec79e51d4547153d0738本文将先从个人背景讲起，然后谈谈在字节跳动、虎牙、YY以及BIGO的面试经过，最后讲一下关于计算机基础、算法与数据结构

前面三篇我们介绍了二叉树以及二叉树的代码实现，这篇介绍一下堆这种数据结构，是对二叉树的一个应用，堆其实是用二叉树实现的，只不过堆用到的二叉树是一种特殊的完全二叉树，这里的特殊性体现在堆中的某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值。根节点最大的堆叫做最大堆或大顶堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小顶堆。完全二叉树适合用数组来存储，所以堆一般用数组来顺序存储。下图列出了最大堆，并用数组存储的例子图一最大

秋招-准备计划基本信息时间：9月——10月岗位：java后端开发目标：中厂、大厂，有高用户量的项目、企业优先准备简历基本信息获奖情况项目经历（实习经历）笔试算法与数据结构面试Java篇：基本知识、JVM

本文是算法与数据结构的学习笔记第三篇，将持续更新，欢迎小伙伴们阅读学习。

算法与数据结构-链表链表单链表概述任务：英雄结点双向链表概述代码示例（修改自单向链表）练习430.扁平化多级双向链表环形链表概述代码实现练习141.环形链表142.环形链表II链表单链表概述链表是以结点的方式进行存储每个结点包含

每日一题嗯，也就没事刷会力扣~全部收集到我的LeetCode同名专栏，部分经典问题会针对性收集到算法与数据结构基础子专栏。

一、二叉树二叉树（BinaryTree）是一种重要的树状数据结构，它由节点构成，每个节点最多有两个子节点：一个左子节点和一个右子节点。这种结构使得二叉树在计算机科学和编程中具有广泛的应用。1.1二叉树的基本特性：根节点：二叉树的顶部节点称为根节点，它是树的起点。子树：树中的任何节点都可以作为根节点形成子树。父节点和子节点：节点可以有零、一个或两个子节点。父节点指向子节点。叶子节点：没有子节点的节点

算法与数据结构排序算法-基数排序/桶排序多关键字排序有时我们需要对多关键字数据进行排序，如扑克牌有花色和数字两个关键字，如果我们对扑克牌排序，假设四种花色为A、B、C、D，要求花色优先级高于数字，有两种方法

一、常见排序算法以下是一些常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。每种排序算法的讲解以及附带C#和Java示例：1.1冒泡排序(BubbleSort)讲解：冒泡排序是一种简单的比较排序算法。它多次遍历待排序的元素列表，比较每一对相邻元素，如果它们的顺序不正确，就交换它们，直到没有需要交换的元素。C#示例：usingSystem;publicclassBubbleSor

概述程序=算法+数据结构算法是计算机科学的本质，是计算机世界的基石。算法决定了程序如何运行数据结构决定了程序的数据如何被存储算法的复杂度时间复杂度定性描述算法的运行时间O(1)=>常数时间=>运行时间与问题的规模无关=>哈希桶|数组随机寻址=>数组(Array)|线性表(LinearTable)O(n)=>线性时间=>运行时间与问题的规模成正比=>遍历|求数组、链表的最大值O(log(n))=>对

1、7A版优质实用文档算法与数据结构试验报告一专业班级10级计算机工程02试验地点计算机大楼计工教研室学生学号1005080222指导教师蔡琼学生姓名肖宇博试验时间20GG-2-29试验项目算法与数据结构试验类别基础性

《算法与数据结构》试验报告［一］专业班级10级计算机工程02试验地点计算机大楼计工教研室学生学号1005080222指导教师蔡琼学生姓名肖宇博试验时间20GG-2-29试验项目算法与数据结构试验类别基础性

顺序表实现约瑟夫环地问题,C语言计算机科学与工程学院PAGEPAGE2《算法与数据结构》试验报告计算机科学与工程学院《算法与数据结构》试验报告[一]专业班级10级计算机工程02试验地点计算机大楼计工教研室学生学号

目录一、判断题一、判断题1、算法独立于具体的程序设计语言，与具体的计算机无关。T解析：与计算机无关，但是与具体的程序设计语言有一定的相关性。2、在选择数据对象的存储结构时，主要考虑该对象有哪些运算、节点的多少以及所采用的编程语言是否适合实现这种结构，不必考虑数据对象中各元素的取值。T解析：存储结构与数据取值无关。3、关于《数据结构》学科《数据结构》是一门研究数值计算的程序设计问题的学科。F解析：《

文章目录第一章概论基本概念和术语时间复杂度第一章概论基本概念和术语数据是信息的载体数据元素是数据的基本单位数据项是数据的最小单位数据对象是具有相同性质的数据元素的集合数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合数据结构包括三方面的内容：逻辑结构、物理结构和数据的运算逻辑结构是数据元素之间的逻辑关系，与存储无关，是独立于计算机的存储结构是数据结构在计算机中的表示，它包括数据元素的定义和数

一、什么是复杂度分析数据结构和算法本身解决的是如何让代码运行得更快、更节省时间。因此需要从执行时间和空间两个维度来评估数据机构和算法的性能二、为什么要进行复杂度分析由于事后统计的测试结果非常依赖测试环境和数据规模。我们可以靠分析在事前对算法和数据结构进行渐进复杂度分析。三、如何进行复杂度分析1.大O复杂度表示法1）来源算法的执行时间与每行代码的执行次数成正比，用T(n)=O(f(n))表示，其中T

上海交大ACM班C++算法与数据结构——数据结构之线性表1.线性表定义虚构类里面全部是虚构函数，以此为基类的类必须全部实现规定的功能才能实例化，以此来规定相应的类的功能。

一、栈栈（Stack）是一种基本的数据结构，具有后进先出（LIFO）的特性，类似于现实生活中的一叠盘子。栈用于存储一组元素，但只允许在栈顶进行插入（入栈）和删除（出栈）操作。以下是栈的关键特性和操作：1.1栈的特性：后进先出（LIFO）：最后进栈的元素将首先出栈，类似于将盘子放在一叠盘子的顶部，取盘子时总是从顶部开始。只能操作栈顶元素：栈只允许对栈顶元素进行插入和删除操作，其他元素必须等待。1.2