技术人生

1. 边集数组简介：边集数组由两个一维数组构成：1.） 一个存储顶点信息。2.） 一个存储边的信息，这个边数组每个数据元素由一条边的起点下标（begin）、终点下标（end）、和权（weight）组成。2. 边集数组适用场景：边集数组关注的是边的集合，在边集数组中要查找一个顶点的度需要扫描整个边数组，效率并不高。因此它更适合对

1.引言：若要删除左边的（V0，V2）这条边，需要对图下表的阴影两个结点进行删除操作。2.邻接多重表的存储结构：iVex和jVex：是与某条边依附的两个顶点在顶点表中的下标。iLink：指向依附顶点iVex的下一条边。jLink：指向依附顶点jVex的下一条边。3.邻接多重表示意图绘制：

1. 引言：对于有向图来说，邻接表是有缺陷的：邻接表：关心了出度问题，想了解入度就必须要遍历整个图才知道。逆邻接表：解决了入度，却不了解出度的情况。能否把邻接表和逆邻接表结合起来呢？答案就是：使用十字链表。2.十字链表存储结构：顶点表结点结构：firstin：表示入边表头指针，指向该顶点的入边表中第一个结点。f

1. 邻接表（无向图）的特点：有时候邻接矩阵并不是一个很好的选择：如上图： 边数相对顶点较少，这种结构无疑是存在对存储空间的极大浪费。邻接表： 数组和链表结合一起来存储。1.）顶点用一个一位数组存储。2.）每个顶点Vi的所有邻接点构成一个线性表，由于邻接点的个数不确定，所以我们选择单链表来存储。2. 邻接表

1. 邻接矩阵（无向图）的特点：图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图：1.）一个一维数组存储存储图中顶点信息。2.）一个二维数组（称为邻接矩阵）存储图中边或弧的信息。上图中我们设置两个数组：顶点数组：vertex[4] = {V0，V1，V2，V3}边数组：arc[4][4] 为对称矩阵（0表示顶点间不存在边，1表示顶点间存在边）

图的基本术语：1) 图（Graph）：图G由两个集合V和E组成，记为G=(V,E)，这里V是顶点的有穷非空集合，E是边（或弧）的集合，而边（或弧）是V中顶点的偶对。    顶点（Vertex）：图中的结点又称为顶点。     边（Edge）：相关顶点的偶对称为边。2) 有向图（Digraph）：若图G中的每条边都是有方向的，则称G为有向图。     弧（

1. 引子当前素质教育的背景下，小学的学科成绩都改为了优秀、良好、及格、不及格这样的模糊词语，而不再通报具体的分数。用代码可以表示如下：if( a < 60 ) System.out.print("不及格"); else if( a < 70 ) System.out.print("及格"); else if( a < 90 ) System.out.p

1. 什么是线索二叉树？n个结点的二叉链表中含有(2n-(n-1)=n+1个空指针域。利用二叉链表中的空指针域，存放指向结点在某种遍历次序下的前驱和后继结点的指针（这种附加的指针称为"线索"）。这种加上了线索的二叉链表称为线索链表，相应的二叉树称为线索二叉树。2. 为什么要加线索？① 很多空指针域没有存储任何事物，对内存资源是一种浪费。② 二叉链表中，我

1. 顺序存储结构：二叉树的顺序存储结构就是用一维数组存储二叉树中的结点。2. 完全二叉树：完全二叉树由于其结构上的特点，通常采用顺序存储方式存储。一棵有n个结点的完全二叉树的所有结点从1到n编号，就得到结点的一个线性系列。如下图：完全二叉树除最下面一层外，各层都被结点充满了，每一层结点的个数恰好是上一层结点个数的2倍，因此通过一个结点的编号就可以推知它

1. 二叉树的特点i、每个结点最多有两颗子树ii、左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒iii、即使树中某结点只有一颗子树，也要区分它是左子树还是右子树2. 二叉树五种形态空二叉树，只有一个根结点，根结点只有左子树，根结点只有右子树，根结点既有左子树又有右子树3. 特殊的二叉树3.1

1. BM算法简介：KMP算法其实并不是效率最高的字符串匹配算法，实际应用的并不多，各种文本编辑器的“查找”功能大多采用的是BM算法(Boyer Moore)。BM算法效率更高，更容易理解。2. BM算法分析：（1） 假定字符串为"HERE IS A SIMPLE EXAMPLE"，搜索词为"EXAMPLE"。（2） 首先，"字符串"与"搜索

1. KMP算法简介：kmp算法是一种改进的字符串匹配算法，相比朴素算法，KMP算法预先计算出了一个哈希表，用来指导在匹配过程中匹配失败后尝试下次匹配的起始位置，以此避免重复的读入和匹配过程。这个哈希表被称为"部分匹配值表"(Particial match table)，这种设计是KMP算法最精妙之处。2. KMP算法分析：下面以阮一峰老师博客中的一

1. BF算法简介：BF(Brute Force)算法是普通的模式匹配算法，又称为朴素匹配算法或蛮力算法，该算法最大缺点就是字符匹配失败指针就要回溯，所以性能很低。2. BF算法思想:BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和P的第一个字符，依次

1. 链队列的特点：链队列其实就是单链表，只不过它是先进先出的单链表，为了实现方便，程序中设置了队头（front），队尾（rear）两个指针。2. Java使用数组实现循环队列: //结点类，包含结点的数据和指向下一个节点的引用public class Node { private E data; // 数据域 private Node next; /

1. 什么是队列？队列(queue)是只允许在一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作的线性表。2. 队列的特点:队列是一种先进先出(First In First out)的线性表，允许插入的一端称为队尾，允许删除的一端称为队头。3. 队列顺序存储有什么不足？使用数组实现的顺序存储，当做出队列操作时，所有的元素都需要向前移动一位，

1. 为什么要使用双向栈？通过上一篇博客特殊的线性表（栈），可以知道栈的顺序存储性能相对较高，因为它不存在插入和删除时移动元素的问题，但是它有一点缺陷：要实现确定数组存储容量的大小，万一不够，需要扩充容量。这时双向栈就派上用场了，它可以最大限度的利用事先开辟的存储空间。2. 双向栈有什么特点？数组有两个端点，两个栈有两个栈底，让一个栈的栈底为数组的始

1. 什么是栈？栈（stack）是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。2. 栈的特点：1.） 栈又称为后进先出（Last In First out）的线性表，栈元素具有线性关系，即前驱后继关系。2.） 一个栈，它的栈底是固定的，只允许在栈顶进行插入和删除操作。3. 栈的顺序存储结构(Java数组实现)：// 栈的数组实现, 底层使用数组:publi

1. 双向链表：在单链表的每个结点中，再设置一个指向其前驱结点的指针域，那么在双向链表中的结点都有两个指针域，一个指向直接后继，另一个指向直接前驱。2. 单链表和双向链表比较：单链表：总是要从头到尾找结点，只能正遍历，不能反遍历。双向链表： 可以从头找到尾，也可以从尾找到头，即正反遍历都可以，可以有效提高算法的时间性能，但由于每个结点需要记录两份指针，所以在空间占用上略多一点，这就是通

1. 单向循环链表：将单链表尾结点的指针端由空指针改为指向头结点，使整个单链表形成一个环，这种头尾相接的单链表称为单向循环链表。2. 单向循环链表和单链表实现的区别：1.）添加一个结点到单向循环链表末尾时，必须使其最后一个结点的指针指向表头结点，而不是象单链表那样置为null。2.）判断是否到达表尾时，单向循环链表可以判断该结点是否指向头结点，单链表只需要知道是否为null。3.j

1. 静态链表：用数组描述的链表叫静态链表，通常为方便数据插入，我们会把数组建的大一些。2. 数组元素（node）：由两个数据域组成（data，cursor）。数据域data用来存放数据元素，也就是通常我们要处理的数据；而cursor相当于单链表中的指针，存放该元素的后继在数组中的下标3. java实现静态链表：// 静态链表class StaticLinkedList { p

1. 线性表的链式存储结构：指的是用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的，这就意味着这些数据元素可以存在内存未被占用的任意位置。2. 结点：结点由存放数据元素的数据域和存放后继结点地址的指针域组成。1.）顺序存储结构中，每个数据元素只需要存数据元素的信息就可以了。2.）链式存储结构中，除了要存储数据元素信息外，还要存储它的后继元素的存储地址

1. 线性表的顺序存储结构：指的是用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。Java：使用数组实现线性表的顺序存储结构：// 顺序存储结构public class SequenceList { private static final int DEFAULT_SIZE = 10; // 默认初始化数组大小 private int size; // 当前数组大小 priv

1. 算法的复杂度：算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，时间复杂度是指衡量算法执行时间的长短；空间复杂度是指衡量算法所需存储空间的大小。2. 时间复杂度： 2.1 时间频度：一个算法中语句执行次数称为时间频度，计为T(n)。2.2 时间复杂度：算法的时间复杂度描述的是T(n)的变化规律，计作：T(n) = O(f(n))。用大写O( )来体现算法复杂度的记法称为