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数据结构与算法笔记

Data-structure-and-algorithm-notes-Chinese-

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学习路线

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资源

• 0.剑指offer源码

《剑指Offer》第二版源代码

• 1.数据结构和算法

数据结构和算法动态可视化

数据结构和算法目录表

十大经典排序算法（动图加代码）

浙大视频

• 2.设计模式 C++ 设计模式

• 3.剑指offer 牛课网必刷题（剑指offer） --面试 剑指offer答案：

• 4.哈希学习

• 5.推荐书籍

1、算法分析与分析基础：这本比较简单，推荐新手看。

2、数据结构与算法分析—-C语言描述：代码用C写的，推荐看。

3、挑战程序设计竞赛(第二版)：也是很不错的一本书，推荐看。

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数据结构

• 数组和字符串：它们用连续的内存分别存储数字和字符。
• 链表和树是面试中出现频率最高的数据结构。

由于操作链表和树需要操作大连的指针，一定要留意代码的鲁棒性，防止崩溃。

• 栈是一个紧密与递归相关的数据结构
• 队列与广度优先遍历算法紧密相关。

1.二叉树

二叉排序树是一种比较有用的折衷方案。

• 数组的搜索比较方便，可以直接用下标，但删除或者插入某些元素就比较麻烦。
• 链表与之相反，删除和插入元素很快，但查找很慢。
• 二叉排序树就既有链表的好处，也有数组的好处。在处理大批量的动态的数据是比较有用。
• 文件系统和数据库系统一般都采用树（特别是B树）的数据结构数据，主要为排序和检索的效率。二叉树是一种最基本最典型的排序树，用于教学和研究树的特性，本身很少在实际中进行应用，因为缺点太明显了（看看教科书怎么说的）。就像冒泡排序一样，虽然因为效率问题并不实用，单不失一种教学例子的好手段。

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算法

1.排序

稳定排序与不稳定排序

稳定排序

• 冒泡排序、插入排序、归并排序、基数排序 不稳定排序
• 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序

堆排序-建堆的时间复杂度 O(N)

• 堆排序的时间复杂度是 O(NlogN) 没有问题

• 但是建堆的时间复杂度是 O(N)

  为什么建立一个二叉堆的时间为O(N)而不是O(Nlog(N))? - 知乎

2.Trick

时间复杂度

百度：ACM trick

• 暴力枚举永远是第一个考虑的方法，但也有一些前提
  • 如果输入规模 < 1e4，那么可以尝试考虑 O(n^2) 的算法（两次循环暴力枚举）；如果 ≥ 1e5，那么可能就需要考虑 O(nlogn) 的算法了——这不是绝对的，也可以通过剪枝等操作加速。
  • [C++] string 拼接的速度依次为：1）使用 stringstream；2）使用 append()；3）使用 s += c；4）使用 s = s + c——如果有大量拼接操作，要避免使用最后一种方法。

3.敏感空间

ACM Trick点&&常用操作记录(持续更新)（敏感空间） - CSDN博客

• long long 上界：2^63-1 = 9,223,372,036,854,775,807 ≈ 9.223372e+18

  • 阶乘：20! = 2432902008176640000 ≈ 2.432902e+18 OK，21!超
  • Fibnacci 数列：fib[92] = 7540113804746346429 ≈ 7.540114e+18 OK，fib[93] 超
  • Catalan 数：
  • 整数划分：

• 数组大小：如果内存限制为 2MB，那么最大可开辟的 int 数组为 2*1024*1024/4 = 524288 ≈ 50,0000，char 数组为 2*1024*1024 = 2,097,152 ≈ 200,0000

  • 实际单个数组是远开不了那么大，比如 windows 默认的栈好像只有 1MB

  • 在无法修改栈大小的情况下，可以使用 new 或 malloc 在堆上开辟内存

    int *pa = malloc(sizeof(int)*1024*1024);
    int *pb = new int[1024*1024];