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二叉树的遍历       树的遍历是树的一种重要的运算。所谓遍历是指对树中所有结点的信息的访问，即依次对树中每个结点访问一次且仅访问一次，我们把这种对所有节点的访问称为遍历（traversal）。那么树的两种重要的遍历模式是深度优先遍历和广度优先遍历,深度优先一般用递归，广度优先一般用队列。一般情况下能用递归实现的算法大部分也能用堆栈来实现。深度优先遍历      &nbs

二叉树的节点表示以及树的创建       通过使用Node类中定义三个属性，分别为item本身的值，还有lchild左孩子和rchild右孩子class Node(object): """节点类""" def __init__(self,item): self.item = item self.lchild = None self.rchild = None树的创建,

二叉树的基本概念       二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）二叉树的性质(特性)性质1: 在二叉树的第i层上至多有2^(i-1)个结点（i>0）性质2: 深度为k的二叉树至多有2^k - 1个结点（k>0）性质3: 对于任意一棵二叉树，如果其叶结点数为N0，而度数为2的结点总数为N2，则N0=N2+1;性质4:具

树的概念       树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为根节点；每一个非根节点有且只有一个父节点；除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相

什么是搜索算法       搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。二分法查找       二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频

快速排序       快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。...

归并排序       归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组。       将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。    &

希尔排序       希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因DL．Shell于1959年提出而得名。 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。希尔排序过程    &n

选择排序       选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。       选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不

插入排序       插入排序（英语：Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。       相对于选择排序，插入排序不会遍历整个未排序的部分，只是从里面拿出一

冒泡排序       冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。冒泡排序算法的运作如下：比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一

       排序算法（英语：Sorting algorithm）是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。排序算法的稳定性       稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。  &nbs

队列

栈       栈是线性表的进一步封装，栈可以用顺序表实现，也可以用链表实现。（这里主要是用顺序表或者是链表来存储数据元素）栈的实现       实现以下操作。代码：class Stack(object): """栈""" def __init__(self): self.__items = [] #使用列表实现栈

单向循环链表       单链表的一个变形是单向循环链表，链表中最后一个节点的next域不再为None，而是指向链表的头节点。实现以下操作：代码：class Node(object): """节点""" def __init__(self, item): self.item = item self.next = Noneclass SinCycLinkedlist(obje

双向链表       一种更复杂的链表是“双向链表”或“双面链表”。每个节点有两个链接：一个指向前一个节点，当此节点为第一个节点时，指向空值；而另一个指向下一个节点，当此节点为最后一个节点时，指向空值。下面实行双向链表如下操作：代码class Node(object): """双向链表节点""" def __init__(self, item): self.item = item

单链表的节点实现       class SingleNode(object): """单链表的结点""" def __init__(self,item): # item存放数据元素 self.item = item # next是下一个节点的标识 self.next = None数据结构是通过面向对象实现的。因为链表都是有一个个节点实现，所以首先要用

链表       为什么需要链表：       顺序表的构建需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁，所以使用起来并不是很灵活。链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理。  &nb...

Python中的顺序表Python中的list和tuple两种类型采用了顺序表的实现技术，具有前面讨论的顺序表的所有性质。tuple是不可变类型，即不变的顺序表，因此不支持改变其内部状态的任何操作，而其他方面，则与list的性质类似。list的基本实现技术       Python标准类型list就是一种元素个数可变的线...

顺序表的基本形式

数据结构可以联想Python内置的数据结构，列表、字典、元组。

Python内置类型性能分析       首先，介绍一个模块，timeit模块。他是可以用来测试一小段Python代码的执行速度。       第一个参数是stmt，比如：当要测试一个函数是，stmt就是，调用这个函数的语句。  &...

算法分析       第一种方法的代码：for a in range(0, 1001): for b in range(0, 1001): for c in range(0, 1001): if a**2 + b**2 == c**2 and a+b+c == 1000: ...

引入先看一道题：       如果 a+b+c=1000，且 a^2 +b^2= c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合?       第一种方法：穷举法。     &nbsp...