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人生目标当学霸

数据结构-哈希表 key ：就是关键值的意思，在哈希表中的key 值是不允许重复的，就说明它是唯一的，可以通过唯一的 key 来查找相应的 value 值。key - value：哈希表中的一对键值对；一对键值对通过哈希函数获得对应下标并映射到表中；哈希表（Hash Table）：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。哈希函数（Hash Function）：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。

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云边有个稻草人

【数据结构初阶第十九节】八大排序系列(下篇)—[详细动态图解+代码解析] 假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；⾸先从右向左找出⽐基准⼩的数据，找到后⽴即放⼊左边坑中，当前位置变为新的"坑"，然后从左向右找出⽐基准⼤的数据，找到后⽴即放⼊右边坑中，当前位置变为新的"坑"，结束循环后将最开始存储的分界值放⼊当前的"坑"中，返回当前"坑"下标（即分界值下标）计数排序又称为鸽巢原理，是对。

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流浪者与猴

【C语言】数据结构——小堆实例探究堆是一种特殊的数据结构，它可以看做是一个完全二叉树（或者近似二叉树），其中每个节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值。在一个最大堆中，根节点的值是最大的；在一个最小堆中，根节点的值是最小的。

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爱摸鱼的孔乙己

【数据结构】栈和队列然后，我们可以使用STTop取出栈(st)中的数据，进行对栈(s)的左右括号的匹配，如果匹配不成功，则返回false，直到栈(s)为空时，过程结束。若节点大于一个，那我们可以创建一个QNode*的next节点指向队头指向的下一个节点，然后再将队头的节点free，再重新将队头的节点改为next指针指向的新节点。首先，我们来了解一种新的数据结构——栈。将数据导入栈中，首先，将空间进行扩容（防止空间不足引起的越界访问）,并将扩容后的空间传给数组a，然后，再于新空间进行导入数据的操作，结尾记得改变新栈的个数。

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【存储中间件】Redis核心技术与实战（一）：Redis入门与应用（高级数据结构：Bitmaps、HyperLogLog、GEO） 1970 年布隆提出了一种布隆过滤器的算法，用来判断一个元素是否在一个集合中。这种算法由一个二进制数组和一个 Hash 算法组成。本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。

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爱编程的小新☆

【数据结构】从王者荣耀血条到滴滴派单：堆结构在真实世界的权力游戏优先级队列

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数据结构：八大排序(冒泡，堆，插入，选择，希尔，快排，归并，计数)详解 end的实际值是一直在改变的。

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源博不太 “ 渊博 ”

数据结构——哈希表的实现目录1 哈希概念 1.1 直接定址法 1.2 哈希冲突 1.3 负载因子 1.4 将关键字转成整数 1.5 哈希函数 1.5.1 除法散列法 / 除留余数法 1.5.2 乘法散列法 1.5.3 全域散列法 1.5.4 其他方法 1.6 处理哈希冲突 1.6.1 开放地址法 1.6.1.1 线性探测编辑 1.6.1.2 二次探测 1.6.2 代码实现开放地址法 1.6.2.1 扩容操作 1.6.2.2 Key不能取模的问

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C语言之数据结构顺序表的实现在头文件内定义所需的数据类型和结构体。例如：//不要丢了";int size;}SL;- 声明并定义你需要用到的函数。例如：//尾插//头插//尾删//头删//间插//间删//查找。

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云边有个稻草人

【数据结构初阶第十八节】八大排序系列(上篇)—[详细动态图解+代码解析] 冒泡排序代码见下时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(1)

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百锦再@新空间代码工作室

最流行的6种自定义数据结构全面分析与设计技巧哈希映射是一种基于哈希函数的数据结构，提供高效的键值存储。

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迷迭所归处

数据结构 —— 红黑树新增结点标识为c(cur)，c的⽗亲标识为p(parent)，p的⽗亲标识为 g(grandfather)，p的兄弟标识为u（uncle)新增结点标识为c(cur)，c的⽗亲标识为p(parent)，p的⽗亲标识为 g(grandfather)，p的兄弟标识为u（uncle)c为红，p为红，g为⿊，u不存在或者u存在且为⿊，u不存在，则c⼀定是新增结点。c为红，p为红，g为⿊，u不存在或者u存在且为⿊，u不存在，则c⼀定是新增结点。u存在且为⿊，则c⼀定不是新增，c之前是⿊⾊的，是在c的⼦树中插⼊。

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【用Java学习数据结构系列】七大排序要悄咪咪的学（直接插入，希尔，归并，选择，堆排，冒泡，快排）以及计数排序（非比较排序）今天就写一篇关于排序的文章，本文章包含了，如标题所写的八大排序。八大排序各有各的使用场景，在某个特定场景，那么可能有一个排序就非常适合，所以排序我们是多多益善。

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【数据库】小白也能看懂的MySQL索引底层数据结构（深度解析）理解B+树索引的原理，如同掌握图书馆的智能导航系统。通过合理设计索引，可让数据库查询从“海底捞针”变为“按图索骥”。记住：索引不是越多越好，而是越精准越好。

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小六子成长记

C语言笔记数据结构（链表）判断的遍历循环的结束条件是tail->next->next!= NULL，循环结束的时候 tail指向的是倒数第二个结点，将tail指向的这个结点的tailnext=NULL，就可以将最后一个结点和之前结点的指针连接断开。当然在删除掉结点的时候一定要将结点申请的空间释放掉，需要的是指向内存的的指针，即要在置为NULL之前使用，防止内存泄漏。

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【数据结构】排序算法数据结构排序篇.内容包括,排序的定义,排序的稳定性,内排序与外排序,八大内排序算法思路及其单趟排序可视逻辑.

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花开盛夏^.^

自学数据结构的网站自学数据结构的网站

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手撕初阶数据结构之---排序排序：所谓排序，就是使⼀串记录，按照其中的某个或某些关键字的⼤⼩，递增或递减的排列起来的操作。常见的排序算法直接插入排序的时间复杂度是O(N^2)这个是最差的情况下，就是大的在前面，小的在后面希尔排序就是直接插入排序的优化版本将时间复杂度优化为O(N^1.3)时间选择排序是雷打不动的O(N^2)堆排序是O(N logN)冒泡排序是O(N^2)在数组有序的情况下我们能优化成O(N)，但是这种情况很少见。

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【数据结构】二叉搜索树本文主要介绍二叉搜索树，其概念为左子树节点值小于根节点，右子树节点值大于根节点，插入时依此规则确定位置。性能方面，最优时类似完全二叉树，时间复杂度低；最差时退化为单支树，时间复杂度高，平衡二叉搜索树等为此而生。实现上，插入操作在树空或遍历找到合适位置后插入新节点；查找是依据节点值大小比较来确定查找方向；删除需分多种情况处理，以维持二叉搜索树特性。使用场景包括 key 搜索场景如小区车库车牌识别、文章单词拼写检查，以及 key/value 搜索场景如中英互译字典、商场车库计费、文章单词计数等，还给出了相应代码

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数据结构--堆堆的图文详解讲解和代码实现

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