u012271280的专栏

//快速排序入口 public void QuickSort(int[] lists) { MyQuickSort(lists, 0, lists.length-1); } /*递归调用该函数。原理：每次从数组从选一个标兵（本实现为简单起见直接选取给定范围内的第一个元素为标兵）， 让后在给定范围内进行双向遍历，目的是以标兵为分界线，将所有小于标兵值的数字排一边，将所有大于标兵

由数组实现的list,相当于ArrayList，简单起见，未实现为泛型。public class MyArrayList { private int[] array; private int capacity; //容量 private int size; //实际填充的数值个数 private static final int DEFAULT_CAPACI

//冒泡排序，即通过相邻数字的比较将较大的数字往高处挤 public void PuppleSort(int[] lists) { boolean needSort=true; //检查是否有必要排序。如果数组已经是从小到大的顺序，则立刻返回 for(int i=0;i<lists.length&&needSort;i++){ needSort=false; for(i

//二叉查找树排序，原理：构造二叉查找树，用数组数据进行填充，然后每次删除二叉查找树之最小元素，返回的即是树中剩余元素中的最小值。 //该算法的局限是不能有重复元素的存在 //关于BinaryTree的构建，请参考本系列数据结构之二叉查找树 public void BinaryTreeSort(int[] lists) { BinaryTree tree=new BinaryT

图的实现public class Graph {    private List nodes; //所有节点的集合    private Map> sides; //图的构成数据，每一个节点包含一个list,list里面是所有和该节点相邻的side        public Graph(){    nodes=new ArrayList();    sides

栈(stack)这种数据结构用得相当那个广泛。用list实现相当方便。特点就是FILO(先进，后出)public class MyStack { private MyLinkedList lists; public MyStack(){ lists=new MyLinkedList(); } //将新元素压入栈中，位居栈顶 public void push(i

//归并排序入口 public void MegerSort(int[] lists) { MyMegerSort(lists); } //递归调用的函数，原理：每次将数组平分为两个数组，递归下去，当每个数组仅包含一个元素时候，再递归合并 private void MyMegerSort(int[] lists) { int length=lists.length

二叉查找树由节点构成，每个结构包含数值元素，左子树（指向左边相连的节点的指针），右子树（指向右边相连的节点的指针），父节点（指向父节点的指针）public class BinaryNode { private int data; private BinaryNode left=null; private BinaryNode right=null; private Bin

相当于LinkedList链表由节点构成。由于只实现单向链表，所里节点里面只有next指针，没有previous指针。public class MyNode { private int data; private MyNode next; public int getData() { return data; } public void setDa

堆排序的原理：用数组元素构建堆。每次调用堆的insert函数时，堆都会将堆中最大的元素调整到堆的头节点处。添加完毕，然后调用delete函数，每次删除和返回的都是当前堆中的最大数值。  public static void heapSort(int[] lists){ Heap heap=new Heap(); for(int i=0;i<lists.l

堆实际也是一种二叉数。特点是父节点的数值总是大于等于子节点的数值。堆可以用来实现堆排序，也可以用来实现优先队列。//堆实现为泛型类，实现类型必须实现Comparable接口public class Heap { private List data; //数据放在list里面 public Heap(){ data=new ArrayList(); } p

优先队列就是在队列的基础上增加优先级的比较。在操作系统进行进程/线程调度算法中即用到了优先队列。比如去医院看病，大家都要排队，但是如果病情非常严重的人肯定不需要排队了，可以直接救治，因为其优先级更高。优先队列用堆来实现非常方便。因为将元素添加到堆中以后，堆的头节点总是值最大的那个（按Comparable的compareTo方法进行比较），如果在实现类的comparaTo

图的用处也很广。搜索引擎的爬虫机器人在网上下载网页肯定用到了图这种数据结构，包括图的深度优先/广度优先算法，以及图中两个节点间的最短距离及最短路径（路线）。本实现简单实现了图的这三个算法。我这里用来表示图的数据结构包括节点和边（有向图，边含有权重）。节点的实现如下：public class Node { private String name;