散列表的基本概念假设某应用要用到一个动态集合，其中每个元素都有一个属于[0..p]的关键字，此处p是一个不太大的数，且没有两个元素具有相同的关键字，则可以用一个数组[p+1]存储该动态集合，并且使用关键字作为数组下标进行直接寻址。这一直接寻址思想在前面的非比较排序中就有所应用。然而，当p很大并且实际要存储的动态集合大小n散列表(Hashtable)，使用具有m个槽位的数组来存储大小为n的动

树的遍历，尤其是二叉树的遍历算法是常见并且非常重要的，关于这个问题的讨论网上已经有很多，并且很多教材也做了分析，从递归实现，到非递归用栈来实现，以及非递 归不用栈来实现，最后一种被认为是繁琐的，特别具体实现时要考虑不少细节，下面是 我整理的比较容易写出来且容易记忆的一种写法，算是抛砖引玉吧。目录 [隐藏]in-order(中序)pre-order(前序)post-order(后

参考文章：http://dsqiu.iteye.com/blog/1705530参考文章：http://www.cnblogs.com/xuqiang/archive/2011/05/22/2053516.html

如何用栈实现递归与非递归的转换一.为什么要学习递归与非递归的转换的实现方法?   1)并不是每一门语言都支持递归的.   2)有助于理解递归的本质.   3)有助于理解栈,树等数据结构.二.递归与非递归转换的原理.   递归与非递归的转换基于以下的原理:所有的递归程序都可以用树结构表示出来.需要说明的是,这个"原理"并没有经过严格的数学证明,只是我的一个猜想,不

从《基于比较的排序结构总结 》中我们知道：全依赖“比较”操作的排序算法时间复杂度的一个下界O(N*logN)。但确实存在更快的算法。这些算法并不是不用“比较”操作，也不是想办法将比较操作的次数减少到 logN。而是利用对待排数据的某些限定性假设 ，来避免绝大多数的“比较”操作。桶排序就是这样的原理。 桶排序的基本思想       假设有一组长度为N的待排关键字序列K[1..

《桶排序 》中我们能够看到，数据值的范围越大，可能需要桶的个数也就越多，空间代价也就越高。对于上亿单位的关键字，桶排序是很不实用的。基数排序是对桶排序的一种改进，这种改进是让“桶排序”适合于更大的元素值集合的情况，而不是提高性能。 多关键字排序问题(类似于字典序)： 我们先看看扑克牌的例子。一张牌有两个关键字组成：花色(桃 (1) 首先按照花色对所有