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Bit manipulation is the act of algorithmically manipulating bits or other pieces of data shorter than a word. Computer programming tasks that require bit manipulation include low-level device control, error det

前面两篇博文介绍了各种排序算法的原理、特点和Java实现，本文将对前述各种算法进行比较分析。1、排序算法总结2、排序算法的选择（1）数据规模较小待排序列基本序的情况下，可以选择直接插入排序对稳定性不作要求宜用简单选择排序，对稳定性有要求宜用插入或冒泡（2）数据规模不是很大完全可以用内存空间，序列杂乱无序，对稳定性没有要求，快速排序，此时要付出log（N）的额外空间序列本身可能有序，对稳定性

三、交换排序3.1 冒泡排序（1）基本思想 在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。（2）特点冒泡排序是一种稳定的排序方法冒泡排序是最慢的排序算法。在实际运用中它是效率最低的算法起泡排序平均时间复杂度为O(n2)（3）Java实现pa

排序算法，从大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序。如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。内排序有可以分为以下几类：插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。选择排序：简单选择排序、堆排序。交换排序：冒泡排序、快速排序。归并排序基数排序

前面介绍的链表结构的线性访问时间，在大规模输入数据时显得太慢了，因此，需要介绍一种新的数据结构，二叉查找树（BST）。我们先对BST及其引申树的因果关系作介绍，再分别进行详细介绍，最后进行一些比较。BST可以实现对数平均开销，但这严重依赖于输入，即要求输入是随机的，如果输入是有序数据，由于BST失衡，导致线性平均开销。因此，需要对BST进行改造，引入平衡的结构条件。平衡二叉树的常用算法很多，形成的树

本文实现了AVL树，有几个注意点：insert和remove引起的失衡都可以用同样的旋转进行修复：Case1：k2的左子树的左子树比其右子树高2 —— k2进行左单旋Case4：k1的右子树的右子树比其左子树高2 —— k1进行右单旋Case2：k3的左子树的右子树比其右子树高2 —— k3进行左双旋 —— k3左子树先进行右单旋再对k3进行左单旋Case3：k1的右子树的左子树比其左子树高

本文旨在对递归算法的方法调用过程进行深入的研究，理清调用过程。

本文讨论三种最简单的数据结构，也是抽象数据类型（ADT）的最基本的例子：表、栈和队列。1、ADTADT即带有一组操作的一些对象的集合。诸如表、集合、图以及它们与各自的操作一起形成的这些对象都可以被看做是ADT。ADT的定义中并没有对其实现有任何提起，Java类虽然考虑到了ADT的实现，但也隐藏了实现的细节。对于每种ADT并不存在什么法则来约束他们必须要有哪些操作。我们下面详细讲述的三种ADT都有多种

在学习数据结构与算法分析过程中，便于使用的ArrayList类的实现是个很好的练手项目，本博文将提供详细的代码，给出一个便于使用的ArrayList泛型类的实现。为了避免与类库中的类相混淆，我们将其命名为MyArrayList。由于程序较长，也相对简单，不太想逐段分析，我们先将几个注意点指出，后面放出整段程序。（1）首先，注意Collection和Collections是完全不同的两个概念。java

在学习数据结构与算法分析过程中，便于使用的LinkedList类的实现是个很好的练手项目，本博文将提供详细的代码，给出一个便于使用的LinkedList泛型类的实现。为了避免与类库中的类相混淆，我们将其命名为MyLinkedList。由于程序较长，也相对简单，不太想逐段分析，我们先将几个注意点指出，后面放出整段程序。很多关于接口的知识可以参阅 数据结构与算法分析（二） —— ArrayList泛型类

BST 实现算法

这段时间，该开始数据结构与算法分析的学习了。跟以前一样，学习同时整理成博文是个不错的学习方式，因此，后面一段时间将对数据结构与算法分析进行讲解学习，希望有兴趣的同学一起讨论学习。数据结构，即组织大量数据的方法；算法分析，即算法运行时间的估计。很多时候，写出一个工作程序并不够，如果这个程序需要在巨大的数据集上运行，那么运行时间就成为了重要的问题。

这里的排序算法指内部排序算法，即对内存中的数据进行排序。1 概述排序算法大体可分为两种：比较排序 时间复杂度 O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。非比较排序 当数据本身包含了定位特征时，才能不通过比较来确定元素的位置。时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。选择排序算法，需要