海星的博客

      并查集，在一些有N个元素的集合应用问题中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其特点是看似并不复杂，但数据量极大并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。       并查集通常包含两个常用的函数 : find() 和 join() ，find()函数是用来查看某个体祖先...

      今天学到了搜索二叉树赶紧来巩固一下。       简单介绍一下数据结构中的树 ，在《离散数学》中树的定义是：连通无回路的图 。       树（tree）是包含n个结点的有穷集，其中 每个元素称为节点，树中边的条数 为 n - 1。       相关术语：       节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度；       叶节点或终端节点：度为0的节点称为叶节点； ...

单调队列是通过维护队列严格单调来解决问题，先看一个问题（北大OJ 2823）: 分析一下问题：这是一个滑动窗口问题，题意是(英语菜鸡的翻译)： 给你一个大小为 n (n<=10^6)的数组，有一个大小为k的滑动窗口从最左边移动到最右边，你只能看到窗口里的k个数字，每次滑动窗口移动一个位置，下面是一个例子(如上图)其中数组是[1 3 -1 -3 5 3 6 7],k 是 3你的任务...

      我们这里说的堆并不是内存中的堆，我们所说的是数据结构-堆，堆 也叫优先队列是一种特殊的完全二叉树，看下图这棵完全二叉树有什么特点？ 他的每个父节点的值都不小于其子节点的值。这称为一个最大堆，最小堆就是父节点的值均不大于字节点的值的完全二叉树。 二叉堆有两点性质：       ①结构性：堆具有完全树的结构       ②有序性：堆的父节点值一定不小大于（小于）其子节点的值 那...

我学过的图的存储方式有两种，一种是用邻接矩阵存储，邻接矩阵的优点是可以快速判断两个顶点之间是否存在边，可以快速添加边或者删除边。但是他也有很明显的不足，那就是邻接矩阵的大小只能根据点来定义，若一个图的点较多但是边很少，如果用邻接矩阵来储存会浪费很大多的空间资源，这时我们的邻接表登场了！！！邻接表就是根据边来定义大小的。 介绍一下邻接表，邻接表可以用结构体 + 指针实现 ...