Skrrapper的博客

递归，其中函数在其定义的过程中调用自身。递归基（Base Case）这是停止递归调用的条件。当满足某个条件时，函数返回一个结果，而不再进行进一步的递归调用。递归步骤（Recursive Step）这是函数如何将问题分解成更小的子问题的部分。函数调用自身来处理这些子问题，并通常会将结果合并以生成最终结果。}BTNode;

读完这篇文章，相信你对TopK问题已经有了大致的了解并且基本知道其算法思想了。TopK问题是我们生活中也会常常遇见的问题，所以说掌握它的常见算法绝对不是一件坏事。排序法适用于数据集较小且有排序需求的情况。快速选择法适用于期望时间复杂度较低，能容忍最坏情况的场景。堆排序法适用于数据集较大且k远小于n的情况。这三种方法各有优缺点，我们可以根据具体需求选择合适的算法，从而在生活和工作中提高时间效率。

单纯的树实际上用处不大（子节点过多）。但是对于文件系统、目录以及某些分层过多的系统，使用的就是树。通常在优化的数据结构中，使用更多的是叫做二叉树的数据结构这是基于树的数据结构，一个根节点只有两个孩子结点，在下一节我们将会对二叉树进行剖析，敬请期待。

队列作为一种重要的数据结构，具有简单但实用的特性。在本文中，我们介绍了队列的基本概念、实现方法、常见操作、实际应用以及使用时需要注意的问题。通过实践代码示例，相信读者能更好地理解和掌握队列的使用。队列在编程中的应用广泛，相信掌握了它将为你的编程技能打下坚实的基础。

栈（Stack）是一种常见的数据结构，它具有**后进先出（Last In, First Out, LIFO）**的特点。栈的运作类似于物理世界中的叠盘子：最新放上去的盘子最先被拿走，而最底部的盘子最后才能被取出。如果你先拿底下的盘子，那么就有可能出现整个盘子组全部倒塌碎落一地——这也就是所谓的栈出错。栈有着的特点。所以它的出栈和入栈也遵循着这个特点。我们在存取元素的时候，一般是在进行——也就是所谓的盘子顶；而另一端称为，一般就是数据结构的头结点。入栈出栈的顺序只需记住：顺序必须有规律，例如。

在我们写算法的时候，常常会需要考虑一个问题：这个算法好不好？而这个“好”实际上就取决于是算法的复杂度。算法复杂度）是指算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源。应用于数学和计算机导论。我们知道，同一个问题可以使用不同的算法来解决，而这里的不同一般来说也是可以从复杂度来看出的，当然，也不排除有相同复杂度但不同写法的算法，这里只作参考。一个算法的好坏影响到了很多实际性的问题，在程序中效率是极其重要的，一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

请想象一个情景：当你脑海中突然浮现出一个词，你该怎么去找到这个词的有关内容？打开我们浏览器的搜索框，你想的这个词，然后点击。浏览器就会自动搜索与该词匹配的内容。这个过程实际上可以简化成以下形式：有一个，一个（也叫），现在要查找在中的位置。我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。针对模式串中的一个个字符与主串进行匹配，匹配成功则继续往后匹配；