数据结构与算法
排序
插入类排序：：直接插入排序、折半插入排序和希尔排序。
冒泡排序算法，快速排序，选择排序。
冒泡排序算法
冒泡排序算法的运作如下：
比较相邻的元素，如果前一个比后一个大，就把它们两个调换位置。
对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
核心算法：
for(int j =0;
j < n -1;
j++) {
for(int i =0;
i < n -1- j;
i++){
选择排序算法：
原理：首先在未排序的序列里找到最小元素，放到序列的首端（本位和首位互换）再从剩余元素中找到最小的元素，放到序列的首端。依次循环，直到排序完成。
核心算法：
for(int i =0;
i < n -1;
i++) {
int k = i;
for(int j = i +1;
j < n;
j++){
if(arr[j] < arr[k]){
快速排序算法：
二分查找算法：
算法要求
1.必须采用顺序存储。
2.必须按关键字大小有序排列。
for(int i=0;
i
{
int low=0;
int high=array[i].length-1;
while(low<=high){
int mid=(low+high)/2;
if(target>array[i][mid])
low=mid+1;
else if(target
high=mid-1;
else
return true;
}
}
return false;
列队
Queue
remove/poll, add/offer, element/peek
1. ArrayBlockQueue：一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。创建其对象必须明确大小，像数组一样。
2. LinkedBlockQueue：一个可改变大小的阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。创建其对象如果没有明确大小，默认值是Integer.MAX_VALUE。链接队列的吞吐量通常要高于基于数组的队列，但是在大多数并发应用程序中，其可预知的性能要低。
3. PriorityBlockingQueue：类似于LinkedBlockingQueue，但其所含对象的排序不是FIFO，而是依据对象的自然排序顺序或者是构造函数所带的Comparator决定的顺序。优先级队列的每个元素都需要实现Comparator接口，也就是可以排序的。
public PriorityQueue(Comparator comparator) {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, comparator);
}
4. SynchronousQueue：同步队列。同步队列没有任何容量，每个插入必须等待另一个线程移除，反之亦然。
树
Tree
二叉树，完全二叉树，满二叉树, Huffman 树
树遍历
前中后序遍历
前序遍历原理
1，先入栈根节点，输出根节点val值，再先后入栈其右节点、左结点；
2，出栈左节点，输出其val值，再入栈该左节点的右节点、左节点；直到遍历完该左节点所在子树。
3，再出栈右节点，输出其val值，再入栈该右节点的右节点、左节点；直到遍历完该右节点所在子树。
4.输出的值可以先存入列队或者集合中。
树存储
双亲表示法
文章图片
树的双亲表示法 左右孩子链表法
一个data域两个指针一个左一个右
树遍历
前序，中序，后续（相对与中间节点而言）DLR LDR LRD
Huffman 树又称优树，可以用来构造优编码，用于信息传输、数据压缩等方面，是 一类有着广泛应用的二叉树。
文章图片
构造过程 以下是树的基本结构代码----------------------->Huffman 树
以HuffmanTreeLinked为例:
HuffmanTreeLinked extends BinaryTreeLinked implements BinTree
【数据结构与算法】HuffmanTreeNode extends BinTreeNodeimplements Node
推荐阅读
- JAVA（抽象类与接口的区别&重载与重写&内存泄漏）
- Docker应用:容器间通信与Mariadb数据库主从复制
- 《真与假的困惑》???|《真与假的困惑》??? ——致良知是一种伟大的力量
- 第326天
- Shell-Bash变量与运算符
- 画解算法（1.|画解算法：1. 两数之和）
- 逻辑回归的理解与python示例
- Guava|Guava RateLimiter与限流算法
- 我和你之前距离
- CGI，FastCGI，PHP-CGI与PHP-FPM