她的妈妈爱上我的博客

模拟Linux文件目录的简单规则规则1 cd a -> /a规则2 cd … -> cd …规则3 pwd -> 打印目录大致这三个切换问题的实现，和大家分享使用stack栈实现，cd x 就入栈，cd … 就出栈，栈为空时就打印 /注意pwd需要在前面补上 /package com.nowcoder.seckill.sort;import java.util.*;public class Linux { public static void main(St

整体介绍length < 47 时采用插入排序（双插入排序），length > 286 时采用TimSort排序（归并排序），47 < length < 286 时采用双轴快排如果需要排序的数据类型为非基本数据类型，则只采用TimSort（优化的归并排序）参考LeetCode...

堆排序Java实现class Solution { public int[] sortArray(int[] nums) { int n = nums.length; // 创建一个完全二叉树（这样就可以使用数组的表示来表示堆了！） buildHeap(nums,n); for(int i = n - 1; i >= 0; i--){ // 头结点元素与最末端元素进行交换 swap(nu

「二叉树」二叉树中序线索化与遍历Java实现​ 线索化二叉树是基于二叉树的升级，它将二叉树叶子节点没有用到的左右空指针进行利用，通过判断后将它们指向前驱与后继结点，例如下图8号元素，前驱为null，后继结点为3号，利用了8号元素原本为null的右指针，将它指向3号元素。（8号的左指针不需要强行指向，因为只有null）1-中序线索化二叉树首先需要在二叉树中定义两个标识符（leftType与rightType），用来对前驱结点与后继结点进行区分leftType：=0时，说明它的左边是左子树；=1时，说明

树二叉树平衡二叉树B树B+树面临的问题：哈希索引问题回旋查找问题 --> 范围查找树高问题范围查找问题1-哈希索引问题因为哈希值是一个无序值，所以使用哈希值作为索引无法应对范围查找、顺序查找问题；哈希值可能会发生冲突2-平衡二叉树可以有效的控制左右子树的高度，左右子树的高度差最大为1同样无法进行范围查找3-B树B树结构：B 树的所有节点既存放键 (key) 也存放数据 (data)，而 B + 树只有叶子节点存放 key 和 data，

二叉树查找指定结点查找方式分为三种：前序查找中序查找后续查找代码实现一下~class HeroNode{ // 1 前序查找 public HeroNode preOrderSearch(int no){ System.out.println("前序查找"); HeroNode temp = null; // 定义一个存储结点 if (this.no == no){ return this; // 比较当前

二叉树Java实现养成好习惯，先上思维导图1-数组List以ArrayList为例，它的底层是通过list数组进行实现的，所以可以通过这个点进行分析！**优点：**数组能够通过下表直接进行访问，也可以通过各种查找方法进行查找！查找可以十分快速。**缺点：**由于list在增添或删除时（插入元素），过程中需要对数组进行扩容，这个操作会调用ArrayList数组中的grow方法，本质上会在内存中开辟新的数组，耗费时间！2-链表Linked**优点：**链表可以进行十分快速的增添与删除，得益于链表

哈希表基本介绍：哈希表也称为散列表。根据关键码值key直接访问的数据结构。哈希表由多个链表共同组成哈希表由数组与链表共同实现[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3b2HuJEO-1625740185439)(C:\Users\Wzy\Downloads\1.jpg)]哈希表中，为了加快查找的速度，设置了映射函数，这个函数叫做散列函数，能够根据这个函数得到散列值。首先，需要先编写链表数据结构，然后，再将这个数据结构组织进哈希表，具体的做法为：//

1-斐波那契查找算法思想这个算法不是很懂！需要再补充！（未完成）思想比较二分查找过程中，mid= left + (left + right) / 2插值查找过程中，引入了比例因素，mid = left + [(key - arr[left])/(arr[high] - arr[left])](high - left)斐波那契查找算法mid计算是通过下面公式实现的mid = left + fibList[fibIndex - 1] - 1; 可以使每一次的查询都接近黄金分割比2-代码实

1-插值查找插值查找算法是对二分查找的升级做法，具体做法是二分查找与插值查找：修改了计算mid中间索引的公式2-插值查找的Java实现package select;/** * 插值查找 */public class InsertValueSearch { public static void main(String[] args) { int arr[] = {1, 8, 10, 89, 1000, 1000, 1234}; int i = i

希尔排序希尔排序的实现有两种方法：希尔交换（速度慢）希尔位移（推荐方法）对排序问题，希尔排序的做法是在宏观层面将问题进行分解，使每一部分的微观排序有序，再将微观排序进行组合，再从宏观整体出发，实现数据排序。1-希尔思想案例原始数组：第一次分组（最微观排序）：第二次分组（较微观排序）：第三次分组（宏观排序）：通过以上三个例子，观察出希尔排序的基本思想：将整体元素分解为若干个待排序的子序列（由增量元素gap完成分解），进行直接插入排序，然后依次缩减增量进行再排序，等到增量被缩减到

基数(桶)排序Java代码实现基数排序也被称为桶排序，是一种使用空间换时间的做法。它的大致思想为：每个数字按低位到高位进行遍历排序，第几位就放在第几个桶中排序完成以后，再将桶内数组取出重新放入原始数组，最后清空不断往复1-2过程，直到对数字的每个位都进行了操作，既完成了排序图解（待完成）不足：只针对正数的排序一些细节：基数排序的时间复杂度位NxK，K代表着桶的个数。有人会好奇，0-9对应的这10个桶在进行操作的时候，比如说个位遍历结束后，准备遍历十位时，不需要对10个桶进行清空吗

算法复杂度算法的复杂度分为时间复杂度、空间复杂度，但一般我们只讨论的是时间复杂度，使用O()进行表示。计算代码的时间复杂度通过以下步骤完成：用常数1取代运行时间所有的加法常数修改后的运行次数函数中，只保留最高项如果最高阶项目存在且不是1，去除与这个项相乘的常数，得到最终结果总结一下就是：我们需要清楚的知道，到底在程序的哪一个环节出现了复杂度的增加，复杂度增加的决定性因素出现在哪里？一般地，算法复杂度有常数阶（循环次数与问题无关代码）线性阶（循环n次）对数阶（例如while循环）n

排序：大部分要求能手写，并分析时间空间复杂度，以及稳定性树：红黑树的原理以及在 JDK 的使用；B+ 树以及在数据库索引中的使用图：拓扑排序；并查集；最短路径；最小生成树散列表：实现原理，以及在 JDK 中的使用字符串：KMP；AC 自动机；Trie 树...

逆波兰表达式（后缀表示法）计算实现在逆波兰记法中，所有操作符置于操作数的后面，因此也被称为后缀表示法。逆波兰记法不需要括号来标识操作符的优先级。后缀表示法的意思就是，为两个数字匹配一个计算符号，将这个符号放置在这两个数字的后方。例子1：(30+4)×5-6 => 30 4 + 5 × 6 - => 164例子2：(3+4)x5-6 => 3 4 + 5 * 6 - ==>29逆波兰表达的好处是，不需要对符号的优先级进行排序实现分析：首先，需要对后缀表达式进行遍历，