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Java数据结构与算法

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  有个字符串”大中中国 中国我爱 中中国我爱 你中国我爱你中国我爱你好”,怎样判断出”中国我爱你”是否存在,如存在则返回位置。非算法思路则是进行暴力匹配,依次匹配,遇到不匹配的再从字符串开头重新依次匹配,如下:

  因为二位数据的很多默认值是0,因为记录了很多无意义的数据,如果优化存储空间就需要稀疏数组。

  左图棋盘用二维数据则元素个数是11*11,优化使用稀疏数组则为9*3,对比如下:

  这就是数据结构与算法的重要性。不同的数据结构有不同的算法,算法是为数据结构服务的。

  这是最常用的数据结构,特点是数据元素之间是一对一的线)。体现为数组、队列、链表、栈等。线性结构有两种不同的存储结构:顺序存储结构、链式存储结构

  这是最常用的数据结构,特点是数据元素之间是一对一的线)。体现为数组、队列、链表、栈等。

  顺序存储的线性表称为顺序表,表中的存储元素是连续的(更主要指元素的地址是连续的)。

  链式存储的线性表称为链表,表中存储的元素不一定是联系的,元素节点中存放的是数据元素以及相邻元素的地址信息。

  备注:链式要存储相邻元素地址非常重要,因为如果与相邻元素没有关系就是一个个孤立的元素就无法沟通链式结构了,看到上述加粗字体,应联想到与顺序存储结构在查找、插入效率上的区别,想象其结构图形更能推论出链式在查找上对算法依赖的重要。

  想象顺序存储结构:相邻的数据元素,物理存储位置也相邻,依次排列,在顺序表中做插入、删除操作时,平均移动表中的一半元素(要看插入和删除的位置),因此对n较大的顺序表效率低。即插入或删除元素效率不高,适合查找操作。

  想象链式存储结构:插入、删除运算应该方便,因为其他元素不用依次位移。但因为数据之前没有依次排列所以存储密度低。即存储空间利用率低,适合插入、删除元素操作,查找效率一般。

  总结:数据量小的时候首选顺序存储结构,比如ArrayList,数据量大且插入、删除频繁时选用链式存储结构,比如LinkedList。

  2、把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模

  maxSize 是该队列的最大容量因为队列的输出、输入是分别从前后端来处理,需要两个变量front及rear分别记录队列前后端的下标,front 会随着数据输出而改变,而rear则是随着数据输入而改变。

  当将数据存入队列时称为”addQueue”,addQueue 的处理需要有两个步骤:将尾指针往后移:rear+1 , 当front == rear【空】。若尾指针rear 小于队列的最大下标maxSize-1,则将数据存入rear所指的数组元素中,否则无法存入数据。rear == maxSize - 1【队列满】

  1、front队头指针指向队列的第一个元素下标,即数组[front]就是队列的第一个元素

  链表是有序的列表,以节点的方式来存储,每个节点包含data域、next域名(指向下一个节点),链表的各个节点不一定是连续存储。

  链表分带头节点链表和没有头节点的链表。链表是学树结构的基础,是有一定的实战威力的。单列表结构图:

  2、遍历原来的链表,每取出一个节点及相邻的后节点,将相邻的后节点放到reversetNode链表的最前端

  [if !supportLists]1)   [endif]单向链表,查找的方向只能是一个方向,而双向链表可以向前或者向后查找。

  [if !supportLists]2)   [endif]单向链表不能自我删除,需要靠辅助节点 ,而双向链表,则可以自我删除,所以前面我们单链表删除时节点,总是找到temp,temp是待删除节点的前一个节点(认真体会).

  约瑟夫问题为,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。

  用一个不带头结点的循环链表来处理Josephu 问题:先构成一个有n个结点的单循环链表,然后由k结点起从1开始计数,计到m时,对应结点从链表中删除,然后再从被删除结点的下一个结点又从1开始计数,直到最后一个结点从链表中删除算法结束。

  //需求创建一个辅助指针(变量) helper , 事先应该指向环形链表的最后这个节点

  一、线性表的顺序存储设计与实现(顺序表) 1.1 顺序存储结构的设计原理概要 顺序存储结构底层是利用数组来实现的,...

  数据是基础,算法是灵魂 版权声明,本文来自门心叼龙的博客,属于原创内容,转载请注明出处。

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