u012133341的博客

散列表是计算机科学中实现高效查找、插入和删除操作的关键数据结构。它通过哈希函数将键映射到存储位置，理想情况下可实现O(1)的平均时间复杂度。本文详细解析了散列表的核心机制：哈希函数的设计原则（确定性、高效计算、均匀分布）和两种主要冲突处理策略——链地址法（使用链表存储冲突元素）与开放寻址法（在表内探测空闲位置）。文章还探讨了负载因子的重要性及再哈希扩容机制，并列举了散列表在数据库索引、缓存、编译器符号表等领域的广泛应用。尽管存在空间开销，但散列表通过"以空间换时间"的设计理念，成为实现极

本文系统介绍了图数据结构及其核心算法。首先阐述了图在表达复杂网络关系中的必要性，并详细讲解了图的基本术语与分类（有向/无向图、带权/无权图、稠密/稀疏图）。接着对比了邻接矩阵和邻接表两种存储方式，重点分析了图遍历方法（DFS和BFS）的实现原理。在算法层面，文章深入讲解了Dijkstra和Floyd-Warshall最短路径算法、Prim和Kruskal最小生成树算法，以及拓扑排序的应用场景与实现。通过Python代码示例展示了各类图算法的具体实现，为处理社交网络、交通规划等实际问题提供了系统的解决方案。

本文介绍了非线性数据结构中的树结构及其广泛应用。文章首先阐述了线性结构的局限性，然后详细讲解了树的基本概念、术语和表示方法（重点介绍了孩子兄弟表示法）。接着分类讨论了二叉树、二叉搜索树和平衡二叉搜索树的特点及应用场景。文章还深入讲解了树的四种经典遍历方式（前序、中序、后序和层序遍历），并提供了Python代码实现。最后，列举了树结构在文件系统、数据库索引、编译器等领域的实际应用，展示了树结构在计算机科学中的重要性。

这种行为模式，我们称之为。

链表相对于数组的优势：动态大小：无需预先知道数据规模，可按需扩展。高效的插入和删除操作：在已知节点引用或其前一个节点的情况下，时间复杂度为O(1)。链表相对于数组的劣势：不支持随机访问：访问任意元素需要从头开始遍历，时间复杂度为O(n)。更大的内存开销：每个节点都需要额外的指针空间。缓存不友好：由于节点分散在内存中，CPU缓存命中率可能较低。何时选择链表？当数据量不确定，需要频繁地在列表中间进行插入或删除操作时。当内存空间不是连续的，但需要将数据逻辑上连接起来时。何时选择数组？

定义一个函数就像制造一个工具。你需要给它一个名字（

欢迎来到数据结构的学习之旅！本章将带你回顾编程基础，学习如何衡量代码效率，并深入了解最基本但极其重要的数据结构——数组。

#include <stdio.h>#define ElemType int#define MAXSIZE 1000#define TRUE 1#define FAULSE -1typedef struct{ ElemType data[MAXSIZE]; unsigned int length;}SeqList;...