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这里写自定义目录标题122. 买卖股票的最佳时机 II122. 买卖股票的最佳时机 IIclass Solution { public int maxProfit(int[] prices) { int maxprofit = 0; for (int i = 1; i < prices.length; i++) { if (prices[i] > prices[i - 1]) maxprofit

冒泡排序思想排序原理：比较相邻的元素。如果前一个元素比后一个元素大，就交换这两个元素的位置。最终最后位置的元素就是最大值。两个for循环，第一个for循环是比较的趟数，第二个for循环是每趟比较的次数。第一个for循环的arr.length - 1是为了防止数组的越界，arr.length - 1- i中的-i是每次比较最大的都放在了后面的位置，后面的位置已经有序了，不需要比较，-i是减掉后面的位置代码package other.BubbleSort;import java.util

这里写自定义目录标题P96 96_堆_堆的概述、插入删除、堆排序插入删除P96 96_堆_堆的概述、插入删除、堆排序区别：查找树，父节点比左子结点要大，父节点比右子结点要小提供比较规则。因为堆中，每一个结点都大于等于它的两个结点。插入索引0处，我们是不用的。子节点和父节点比较。直到父节点比子节点要大。删除package heap;public class Heap<T extends Comparable<T>> { //存

这里写自定义目录标题P79 79_树_树的定义P80 80_树_树的相关术语# P81 81_树_二叉树定义P82 82_树_二叉查找树创建_API设计P83 83_树_二叉查找树创建_插入方法P84 84_树_二叉查找树创建_获取方法P85 85_树_二叉查找树创建_删除方法P79 79_树_树的定义P80 80_树_树的相关术语# P81 81_树_二叉树定义每一层的结点个数：2^(k-1)P82 82_树_二叉查找树创建_API设计为什么要用泛型？因为可以存储多个类

这里写自定义目录标题P6565_线性表_栈_概述P6666_线性表_栈_代码实现P6565_线性表_栈_概述P6666_线性表_栈_代码实现

这里写自定义目录标题P3838_线性表_线性表概述P3838_线性表_线性表概述

这里写自定义目录标题P3232_排序_快速排序1P3232_排序_快速排序1

这里写自定义目录标题P2424_排序_归并排序1P2525_排序_归并排序2P2626_排序_归并排序3P2727_排序_归并排序4P2828_排序_归并排序5P2929_排序_归并排序6P3030_排序_归并排序7P3131_排序_归并排序8package test;public class TestFactorial { public static void main(String[] args) {// int method = method(5);

5希尔排序P2121_排序_希尔排序1P2121_排序_希尔排序1

插入排序P1818_排序_插入排序1P1919_排序_插入排序2P2020_排序_插入排序3P1818_排序_插入排序1然后是倒叙遍历。第二趟排序的过程是？2和4比较，2比4小，2、4交换。2和3比较，2比3小，2、3交换。第六趟排序的过程是？5和12比，5比12小，5、12交换。同理10。5和4比，5比4大，5、4部交换。5找到正确位置。P1919_排序_插入排序2package cn.itcast.algorithm.sort;public class Insertio

选择排序P15_15_排序_选择排序1P16_16_排序_选择排序2P17_17_排序_选择排序31、适合场景和冒泡排序一样，少量元素。规模较小。P15_15_排序_选择排序1我的理解：选出最小的放在此排序的第一个位置，已经排序过得元素，不参与此排序。从原排序中，选出最小的放在此排序的第一个位置。假如长度是L然后再从剩下的排序中选出最小的放在此排序（L-1）的第一个位置。这个只是思路，具体编程需要更加细化。比如说如何找到最小的值？找到最小元素的索引，然后和此排序中的第一个交换元素。P16

2排序P11_11_排序_Comparable接口P11_11_排序_Comparable接口

数据结构与算法P2_02_数据结构与算法概述_数据结构1、什么是数据结构？2、分类？3、物理结构：P3_03_数据结构与算法概述_算法1、什么是算法？2、算法的要求？P4_04_算法分析_时间复杂度分析11、事后分析估算方法：不推荐2、事前分析估算方法：3、在研究算法的效率时，我们只考虑核心代码的执行次数，这样可以简化分析。P5_05_06算法分析_时间复杂度分析2/3P7_07_算法分析_时间复杂度分析4P808_算法分析_时间复杂度分析5总结：P9_09_算法分析_时间复杂度分析6P2_02_数据结构