cathemlin的博客

取自JAVA书籍，数据结构与算法分析。其中remove方法添加了理解信息。1、整体源码结构public Class BinarySearchTree<AnyType extends Comparable<? super AnyType>> { //二叉树结构 private static class BinaryNode<AnyType> { /*-----*/} privat

插入排序的基本思想，假设数组前面位置的元素已经排序好，新插入一个元素a[p], 由a[p]与前面a[p-1]比较，若a[p]public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void insertSort(AnyType [] a) { int j; for(int p=1; p< a.length; p++)

shellSort 又称为增量排序，间隔gap的位置组成的数组都各自排好序，再gap越来越小直到1，排好整个数组。public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void shellSort(AnyType [] a) { int j; for(int gap= a.length/2; gap> 0; gap/=2)

/** *heapsort */ private static int leftChild(int i) { return 2 * i +1; }private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void percDown(AnyType [] a, int i, int n) { int child; A

堆是一颗完全被填满的二叉树，有可能的例外是在底层，底层的元素从左到右填满。完全二叉树 二叉堆又可分为最大堆，最小堆。最小堆就是节点元素值小于等于两儿子。 完全二叉树可以用一个数组表示，a[0] 位置空出（后面有用）对于数组任意位置i上的元素， 其左儿子在位置2i上，右儿子在位置2i+1上， 父节点在i/2上。因此不需要链。问题在最大的堆的大小需要事先估计，但是一般不成问题，可以调整大小。// B

快速排序，枢纽元（比较值）理论上选哪个都可以。实际快速排序包括划分策略 和递归调用。public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void quicksort(AnyType [] a) { quicksort(a, 0, a.length-1); }private static final int CUTOFF= 3;

选择第K个最大（小）元private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void quickSelect(AnyType a, int left, int right, int k) { if(left+ CUTOFF <= right) { AnyType pivot= median3(a, left,

采用一个表代替递归/** *Compute Fibonaci numbers * f(0)=1, f(1)=1 * f(n)= f(n-1)+ f(n-2); *程序效率低下，运行时间也是T(N) 成指数级增长 */ public static int fib( int n) { if(n<= 1) return 1; else return fib(

/**求解递归关系 *Sum=C(0)+C(1)+...+C(N-1); 即求和运算 *C(N)=(2/N) Sum +N **/ public static double eval( int n) { if (n == 0) return 1.0; else { duoble sum= 0.0; for(int i= 0; i< n; i