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1.trie树 字典树（trie）可以保存一些字符串->值的对应关系，字典树的插入和查询时间复杂度都是O（k），其中k是key的长度，与字典树中保存元素数无关。其缺点是空间消耗高。 其核心思想是以空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间开销已达到提高效率的目的。 trie树的结点信息结构体： struct TrieNode{ int count; //统计该结点的单词出现的

1.前序非递归 /*非递归前序遍历*/ void PreOrderNonRecurive(TreeNode *root) { if (!root) return; stack s; s.push(root); while (!s.empty()) { TreeNode *temp = s.top(); cout data << ""; s.pop(); if (temp

题目： 对于一个链表，请设计一个时间复杂度为O(n)，额外空间复杂度为O（1）的算法，判断该链表是否回文。 边界条件： 传入指针为空。 思路： 先通过两个指针，来找到中间结点指针mid，然后mid指针到链表末端开始回溯，另一个指针head开始和这个指针的值进行比较。 #include using namespace std; struct ListNode {

路径长度： 从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成两个结点之间的路径，路径上的分支数目称作路径长度。 树的路径长度： 树的路径长度就是从树根到每一个结点的路径长度之和。 哈夫曼树： 带权路径长度WPL最小的二叉树称作哈夫曼树。也称为最优二叉树。 二叉树a的WPL=5*1+15*2+40*3+30*4+10*4=315 二叉树b的WPL=5*3+15*3+40*2+30*2+

bitmap是一个非常有用的结构。所谓的bitmap是用一个bit位来标记某个元素对应的value，而key即是该元素。 例如bitmap[key]=0x1;表示key这个元素有出现。 由于采用了bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。 使用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围在int的10倍以下. 问题实例： 1.已知某个文件包含一些电话号码，每个

一、相关面试题： 1.跳跃表有没有听说过？ 2.如何让链表的元素查询接近线性时间？ 二、跳跃表的引入 我们知道，普通单链表查询一个元素的时间复杂度为O(n)，即使该单链表是有序的，我们也不能通过二分的方式缩减时间复杂度。    如上图，我们要查询元素为55的结点，必须从头结点，循环遍历到最后一个节点，不算-INF(负无穷)一共查询8次。那么用什么办法能够用更少的