August_1989

用过map吧？map提供一个很常用的功能，那就是提供key-value的存储和查找功能。例如，我要记录一个人名和相应的存储，而且随时增加，要快速查找和修改： 岳不群－华山派掌门人，人称君子剑 张三丰－武当掌门人，太极拳创始人 东方不败－第一高手，葵花宝典 ... 这些信息如果保存下来并不复杂，但是找起来比较麻烦。例如我要找"张三丰"的信息，最傻的方法就是取得所有的记录，然后

1.稳定性比较 插入排序、冒泡排序、二叉树排序、二路归并排序及其他线形排序是稳定的 选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序是不稳定的 2.时间复杂性比较 插入排序、冒泡排序、选择排序的时间复杂性为O(n2) 其它非线形排序的时间复杂性为O(nlog2n) 线形排序的时间复杂性为O(n); 3.辅助空间的比较 线形排序、二路归并排序的辅助空间为O(n),

排序算法是经常使用的算法，在STL中也有一个比较牛X的快速排序（sort），但是我们不能只会调用sort呀！？作为一个好学的同学，我们要知道各种排序的内部是怎么实现滴~~~提到排序算法我们要知道两个经常提到的概念： （1）排序算法的稳定性：所谓“稳定性”是指，在待排序数组出现的两个相同的元素，排序之后相对维持保持不变。比如：待排序数组为arr[] = {1,4,3,1}，排序之后元素变为ar

哈希表是种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。第一次接触哈希表时，它的优点多得让人难以置信。不论哈希表中有多少数据，插入和删除（有时包括侧除）只需要接近常量的时间即0(1）的时间级。实际上，这只需要几条机器指令。 　　对哈希表的使用者一一人来说，这是一瞬间的事。哈希表运算得非常快，在计算机程序中，如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希表（例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快

从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树   转自： 作者：July、weedge、Frankie。编程艺术室出品。 说明：本文从B树开始谈起，然后论述B+树、B*树，最后谈到R 树。其中B树、B+树及B*树部分由weedge完成，R 树部分由Frankie完成，全文最终由July统稿修订完成。   第一节、B树、B+树、B*树 1.前言： 动态查找树主要有：二叉查找树（Binary

从Trie树（字典树）谈到后缀树 转自： 作者：July、yansha。 出处：http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v 。  引言     常关注本blog的读者朋友想必看过此篇文章：从B树、B+树、B*树谈到R 树，这次，咱们来讲另外两种树：Tire树与后缀树。不过，在此之前，先来看两个问题。     第一个问题： 一个文本文件，大约有一万

最长公共子序列（不连续）问题：一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。给定两个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时，称Z是序列X和Y的公共子序列。最长公共子序列就是求给定两个序列的一个最长公共子序列。例如，X=“ABCBDAB”，Y=“BCDB”是X的一个子序列。 问题分析： 给定两个序列A和B，称序列Z是A和B的公共子序列，是指Z同是A和B的子序列