Peterclass的博客

哈夫曼的构造算法：每次把权值最小的两颗二叉树合并typedef strcut TreeNode *HuffmanTree; struct TreeNode { int Weight; HuffmanTree Left, Right; }HuffmanTree Huffman( MinHeap H ) { int i; HuffmanTree T; BuildM

堆是用数组来组织的树结构，具有两个特性： 结构性：用数组表示的完全二叉树。 有序性：任一结点的关键字是其子树所有结点的最大值（or最小值）。 最大堆（MaxHeap）：任一关键字是其子树所有结点的最大值。 最小堆（MinHeap）：同理。堆的抽象数据类型描述：类型名称：最大堆(MaxHeap) 数据对象集：完全二

素数的定义 只能被1和它本身整除的数叫素数。如2、3、5、7. 合数的定义 除了“1”和它本身以外，还能被其他数整除的数叫合数，如：4、6、8、9.在介绍质数、合数的概念时，我们都会追加一句:“1”既不是质数也不是合数。 有人要问，“1”也只能被1 和它本身整除，为什么不能算质数呢？而且“1”算作质数后，就不用再追加这么一句，岂不是更简单吗？

深度优先搜索的伪码描述：void DFS( Vertex V ){ visited[ V ] = true; for ( V的每个邻接点W ){ if( !visited[ W ] ){ DFS( W ); } } }从点V进入，将点V标识为已访问，visited[ V ] = true。然后对于V的每一个邻接点，对于每

图的广度优先搜索，类似于树的层次遍历。树的层次遍历，就是从根节点开始，一层一层的遍历各个结点。 具体的实现，是用一个队列，把根节点入队，然后根节点出队。根节点的左右两个孩子入队，然后按照左右顺序，弹出左孩子。 弹出左孩子时，将左孩子的两个孩子入队。以此类推。树是一种特殊的图，在图中实现广度优先搜索。在图中选定一个点，将这个点压入队列，将这个点弹出队列的时候，顺序的将与这个点直接相连的点一一压入队

连通：如果从V到W存在一条（无向）路径，则称V和W是连通的。 路径：V到W的路径是一系列顶点{V，V1，V2，V3,….,Vn, W}的集合，其中任一对相邻的顶点间都有图中的边。路径的长度是路径中的边数（如果图为带权图，则是所有边的权重和）。如果V到W之间的所有顶点都不同，则称简单路径。 回路：起点等于终点的路径。 连通图：图中任意两顶点均连通。 连通分量：无向图的极大连通子图。 极大顶点数

最短路径问题的抽象在网络中（带权图），求两个不同顶点之间的所有路径中，边的权值之和最小的那一条路径。 这条路径就是两点之间的最短路径（Shortest Path） 第一个顶点为源点（Source） 最后一个顶点为终点（Destination） 最短路径问题，其实不是一个问题，而是一套问题，这一套问题至少可以分为两大类： 单源最短路径问题：从某固定源点出发，求其到所有其他顶点的最短路径。 无权图 有