插入排序：稳定 时间复杂度：最坏情况 O(n^2) 最好 O(n) 平均 O(n^2) 空间复杂度：O(1) 1 public void insertSort(int[] arr){ 2 int n = arr.length; 3 for(int i =1;i<n;i++) 4 { 5 int va ...
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2020-01-10 20:46:07
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一、快速排序算法步骤： 1. 在数组中选一个基准数（通常为数组第一个）； 2. 将数组中小于基准数的数据移到基准数左边，大于基准数的移到右边； 3. 对于基准数左、右两边的数组，不断重复以上两个过程，直到每个子集只有一个元素，即为全部有序。 实例演示 1、将第一个元素49设置为基准，low=0,hi ...
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2020-01-10 18:30:13
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B树 如果数据装不下主存，那么这就意味着必须把数据结构放在磁盘上，此时，因为大O模型不再适应，所以导致规则发生了变化。 不平衡二叉树的最坏情形下它具有线性的深度，由于典型的AVL树接近到最优的高度，但二叉查找树不能进到低于LogN。一棵完全二叉树的高度大约为与log2N,而一棵完全M叉树的高度大约是 ...
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2020-01-09 20:45:15
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优先级队列的底层实现是堆（最大堆、最小堆） 堆的特点 1. 完全二叉树 2. 每个节点的值都必须大于等于或小于等于子树中节点的值（对应最大堆、最小堆） 3. 往堆中插入和删除一个元素的时间复杂度都是O(logn) 一、实现 最大堆和最小堆实现原理基本一样，下面实现一个最大堆 输出 二、堆排序 1.每 ...
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2020-01-07 14:44:07
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①维护堆的性质，max_heapify通过让A[i]的值在最大堆中“逐级下降”，从而使得下标i为根节点的子树重新遵循最大堆性质。 void max_heapify(int A[], int i) { int left = 2 * i; int right = 2 * i + 1; int large ...
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2020-01-07 01:02:59
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1、优先队列 每次取出的元素是队列中优先级(自定义)最高的 常用场景：按一定的规则顺序筛选数据 本质结构：二叉堆(可利用数组结构来实现完全二叉树) 特性： 第一个元素array[0]优先级最高 下表i，对于元素array[i]: 父节点，下标为 (i-1)/2 左孩子，2*i+1 右孩子，2*i+2 ...
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2020-01-07 00:52:01
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1、直接插入排序： 从后面的序列中先把第一个数字提出来，然后拿第二个数字和它比较，如果大则放在右面，如果小则排在左面，排好之后，再把第三个数字排好的数字从右往左依次比较，找到适合的位置插入 平均时间复杂度O(n2)。 2、折半插入排序： 注意！ 折半插入是把新的元素插入到一个已经有序的序列中思路类似 ...
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2020-01-06 14:58:59
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堆排序(Heap Sort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。因此，学习堆排序之前，有必要了解堆！ 我们知道，堆分为"最大堆"和"最小堆"。最大堆通常被用来进行"升序"排序，而最小堆通常被用来进行"降序"排序。鉴于最大堆和最小堆是对称关系，理解其中一种即可。本文将对最大堆实现的升序排序进行 ...
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2020-01-04 22:29:55
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序言 二叉堆本质上是一种完全二叉树， 它分为两个类型。 1. 最大堆 2. 最小堆 最大堆 什么是最大堆呢？ 最大堆的任何一个父节点的值， 都大于或等于它左、 右孩子节点的值。 最小堆 什么是最小堆呢？ 最小堆的任何一个父节点的值， 都小于或等于它左、 右孩子节点的值。 二叉堆的根节点叫作堆顶。最大 ...
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2020-01-03 00:39:23
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度：节点的子节点个数，称为度。 根节点：顾名思义，根节点是树的最顶层的节点，其他节点由它“生”出。代码中多用root表示。 叶子节点：叶子是树的最端位置，因此叶子节点的意思便是度为0的节点。 双亲节点：节点的上一个节点。 孩子节点：节点的下一个节点。 满二叉树与完全二叉树 1.满二叉树：节点的度要么 ...
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2019-12-29 20:39:07
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