liu_wenbin的博客

初级排序算法初级排序算法选择排序插入排序冒泡排序选择排序1、算法思想： 将待排序序列分为两部分，一部分为有序序列，另一部分为无序序列。第一趟：从a[0]到a[n-1]中找到最小的数a[i]，然后将a[i]与a[0]交换，第二趟：从a[1]到a[n-1]中找到最小的数a[j]，然后将a[j]与a[1]交换,第三趟：从a[2]到a[n-1]中找到最小的数a[k],然后将a[k]与a[2]交换

前序遍历递归版本public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> res = new LinkedList<Integer>(); preHelper(root,res); return res; }public void preHelper(TreeN

大家都知道什么是数组与字符串，这里不再累述。重点放在数据结构相关的一些技巧和问题的总结上。请注意，数组问题与字符串问题往往是相通的。很多数组问题都可以以字符串的形式出现，反之亦然。散列表散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称

定义二叉查找树（Binary Search Tree），也称二叉搜索树，是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树；没有键值相等的节点。二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n)。

概念链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。由于不必须按顺序存储，链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度，比另一种线性表顺序表快得多，但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间，而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。创建链表下面的代码实现了基本的

背景及原理1991年的计算机先驱奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德(Robert W．Floyd）和威廉姆斯(J．Williams）在1964年共同发明了著名的堆排序算法（ Heap Sort )。堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的

背景及原理：快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。算法思路：基本思路：快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一个序列分為兩个子序列。步驟

1,原理：希尔排序算法是按其设计者希尔（Donald Shell）的名字命名，该算法由1959年公布，是插入排序的一种更高效的改进版本。它的做法不是每次一个元素挨一个元素的比较。而是初期选用大跨步（增量较大）间隔比较，使记录跳跃式接近它的排序位置；然后增量缩小；最后增量为 1 ，这样记录移动次数大大减少，提高了排序效率。希尔排序对增量序列的选择没有严格规定。希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出

1,背景及原理归并排序（英语：Mergesort），是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，效率为O(nlogn)。1945年由约翰·冯·诺伊曼首次提出。该算法是采用分治法的一个非常典型的应用，且各层分治递归可以同时进行。2，算法思路基本思路归并排序就是先递归地分解数组，再合并数组。下面是实现过程：首先考虑下如何将二个已经排好序的数列合并。这个很简单，只要从比较二个数列的第一个数，谁小就先取谁，

1 序列化：参考上一篇博客提到的前序遍历二叉树的方法，不难得出序列化BST的方法。其实就是通过前序遍历，将遍历到的节点依次存到字符串里面。2反序列化先将待反序列化的字符串内的元素按顺序存到队列内；将跟节点设为队列的头元素；遍历队列，找到大于根节点的元素，并以此为分界，分别递归调用队列的左区间和右区间；左区间返回的值作为跟节点的左孩子，右边返回的值作为根节点的右孩子。代码实现如下：publ