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hollischuang/algorithm
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算法学习
- 这个专栏是Hollis知识星球的朋友们练习算法的地方
- 欢迎广大网友参与分享算法学习经验
- 项目目前分为两部分
- solutions 目录
- 算法题解，格式是 md 格式文件，方便阅读
- 包括
- 算法平台的题解，如 Leetcode 等
- 算法书籍的题解，如 《剑指 Offer》
- codes 目录：
- 数据结构和算法的实现代码
- 包括
- 各类网络公开课的代码
- 各类算法书籍的代码
- solutions 目录
- 备注
- 本项目选取的资源都来自官方公开免费资源
- 本项目所有内容不做商业用途
- 本项目大部分代码由贡献者自己编写，如有引用则注明出处
学习方式
1. 面试刷题
适合短期面试突击或日常刷题练手
- LeetCode：https://leetcode-cn.com/problemset/all
- 牛客网：https://www.nowcoder.com
2. 基础知识
适合从零开始真正学习和掌握数据结构和算法知识
网络公开课
1) 数据结构与算法基础-java版（罗召勇）
- 访问地址：
https://www.bilibili.com/video/BV1Zt411o7Rn
2) 尚硅谷Java数据结构与java算法（Java数据结构与算法）
- 访问地址
https://www.bilibili.com/video/BV1E4411H73v
笔记
一、数据结构与算法基础-java版（罗召勇）
本课程为 DT 课堂颜群发布在 Bilibili 上的免费视频
《数据结构与算法基础-java版（罗召勇）》
https://www.bilibili.com/video/BV1Zt411o7Rn
- 本项目中实现代码：
codes/java_dataStructure_luozhaoyong
1. 数据结构概述
概念
- 数据结构：数据与数据之间的关系
- 两方面讨论：
- 存储结构
- 顺序存储：存储在连续的存储单元
- 链式存储：不连续，每次存储都有数据和指针
- 逻辑结构
- 数据和数据本身之间的关系
- 集合结构：数据同属于一个集合
- 线性结构：元素之间一对一的关系
- 数组
- 栈
- 队列
- 单链表
- 循环链表
- 双链表
- 递归
- 排序算法
- 树形结构：元素之间一对多的关系
- 图形结构：元素之间多对多的关系
- 数据和数据本身之间的关系
- 存储结构
2. 算法概述
- 算法定义：解决问题的思路
- 算法的特性：
- 输入：0 到多个输入
- 输出：至少 1 个输出
- 有穷性：有限的步骤里算出结果
- 确定性：一个输入对应一个输出，结果确定
- 可行性：能够解决实际问题
- 算法的基本要求：
- 正确性：能够得出正确的结果
- 可读性：能够被看懂
- 健壮性：对于各种情形算法都有效
- 时间复杂度：消耗的时间
- 空间复杂度：占用的内存
3. 数组的基本作用
顺序存储的线性结构称为数组
数组的使用
- 下标从 0 开始，下标最大值为（数组长度-1）
- 数组创建方式：
- int[] arr = new int[3];
- int 规定了数组中元素的类型
- 3 规定了数组的长度
- arr[0] = 1; // 为数组中指定位置赋值
- int[] arr = new int[]{1, 2, 3 };
- 创建数组的同时给数组赋值
- int[] arr = new int[3];
4. 数组元素的添加
动态扩容
解决数组元素不可变的问题
-
- 新建一个数组，长度为原数组长度+1
-
- 将原数组中的元素逐个赋值到新数组
-
- 将目标元素添加到新数组的末尾
-
- 用新数组替换原数组
5. 数组元素的删除
-
- 创建一个新数组，长度为原数组长度-1
-
- 将原数组中除要删除元素之外的元素，逐个赋值给新数组
-
- 用新数组替换原数组
6. 面向对象的数组
- 在对象数组中创建一个数组成员变量，实际操作都在这个成员变量中进行
- 主要操作：
- 向数组末尾添加元素
- 删除指定位置的元素
- 获取指定位置的元素
- 插入一个元素到指定位置
- 为数组中指定位置赋值
7. 查找算法之线性查找
- 遍历每一个元素，依次与目标值对比
8. 查找算法之二分法查找
- 适用范围：有序数组
- 步骤：
-
- 数组开始位置为 0，结束位置为数组长度 -1
-
- 通过开始位置和结束位置获取中间位置的值
-
- 将中间值与目标值对比
- 中间值 > 目标值：将结束位置左移到中间位置-1，继续向左查找更小的值
- 中间值 < 目标值：将开始位置右移到中间位置+1，继续向右查找更小的值
- 中间值 = 目标值：中间值就是要查找的值，返回中间值下标
-
- 重复步骤 2 和 3，直至找出目标位置或者遍历完数组
-
10. 栈
数组实现栈的思路
- 向数组末尾添加元素
- 从数组末尾取元素
- 依次实现下列方法：
- push
- pop
- peek
- isEmpty
11. 队列
数组实现队列的思路
- 在数组末尾加入元素
- 在数组开头取出元素
- 依次实现下列方法
- add
- poll
- isEmpty
12. 单链表
- 定义节点类 Node，包含以下成员变量
- int data：节点内容/数据
- Node next：下一个节点，类型也是节点
- 为节点类添加下列方法
- append // 向链表末尾添加
- next // 获取当前节点的下一个节点
- getData // 获取节点的数据
- isLast // 判断当前节点是否为最后一个节点
13. 删除单链表中的节点
- 删除当前节点的后继节点
- 获取后继节点的后继节点
- 将当前节点的后继节点指向新的后继节点
- 原有后继节点与前置和后继节点都失去了联系，达到了删除效果
14. 在单链表中插入一个节点
- 让当前节点的后继节点指向要插入的节点
- 要插入的节点后继节点指向原后继节点
- 新的连接关系：当前节点-->插入节点-->原后继节点
15. 循环链表
- 链表最后一个节点的后继节点指向链表的头节点
- 实现下列方法
- next 获取后继节点
- getData 获取当前节点值
- after 插入一个新节点
16. 循环双链表
- 每一个节点都会记录其前置节点和后继节点
- 三个成员变量
- 上一个节点
- 下一个节点
- 当前节点数据
- 实现下列方法
- after 新增节点
- next 获取后继节点
- pre 获取前驱节点
- getData 获取当前节点值
17. 递归和斐波那契数列
- 递归就是在函数内部调用该函数本身
- 斐波那契数列：1 1 2 3 ...
- 从第三项起，每一项的值都是前两项之和
18. 汉诺塔问题
- 三根柱子 + n 个盘子
- n 个盘子一开始都在第一根柱子上
- 每次只能移动一个盘子
- 用最少的步数将 n 个盘子从第一根柱子移动到第三根柱子
- 解决思路
- 求出只有 1 个盘子的情况
- 求出只有 2 个盘子的情况
- n 个盘子的情况都可以简化成 2 个盘子的情况
19. 算法的时间复杂度和空间复杂度
- 时间复杂度：运行时占用时间
- 空间复杂度：运行时占用内存
- 一个算法中语句需要执行的次数，称为语句频度，记为 T(N)
- 随着执行次数增多，时间复杂度估算时可以忽略以下内容
- 忽略常数项
- 在坐标轴上画出曲线
- 随着 n 的增大
- 2n+20 和 2n 两条曲线会趋向重合
- 3n+10 和 3n 两条曲线会趋向重合
- 在 n 较大时，常数项的影响可以忽略
- 忽略低次项
- 在坐标轴上画出曲线
- 随着 n 的增大
- 2n^2 + 3n + 10 和 2n^2 两条曲线都趋向 n^2
- n^2 + 5n + 20 和 n^2 两条曲线都趋向 n^2
- 在 n 较大时，低次项的影响可以忽略
- 忽略系数
- 在坐标轴上画出曲线
- 随着 n 的增大
- 3n^2 + 2n 和 5n^2 + 7n 两条曲线趋向重合
- n^3 + 5n 和 6n^3 + 4n 两条曲线趋向重合
- 在 n 较大时，稀疏的影响可以忽略
- 忽略常数项
- 大 O 表示法
- T(n) 表示算法中基本操作语句的重复执行次数是问题规模 n 的函数
- 如果有一个辅助函数 f(n)
- 使得 n 趋近于无穷大时，T(n) 和 f(n) 的极限值为不等于 0 的常数
- 则称 f(n) 是 T(n) 的同数量级函数，记做 T(n) = O(f(n))
- O(f(n)) 称为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度
- 常见的时间复杂度
- 常数阶 O(1)
- 对数阶 O(log2n)
- 线性阶 O(n)
- 线性对数阶 O(nlog2n)
- 平方阶 O(n^2)
- 立方阶 O(n^3)
- 次方阶 O(n^k)
- 指数阶 O(2^n)
- 随着问题规模 n 的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法执行效率越低
- 计算时间复杂度的方法
- 常数 1 代替所有加法常数
- 只保留最高阶项
- 去掉最高阶项的系数
- 平均时间复杂度和最坏时间复杂度
- 通常只讨论最坏时间复杂度
20. 排序算法之冒泡排序
常见排序算法总结
- 交换排序
- 冒泡排序
- 快速排序
- 插入排序
- 直接插入排序
- 希尔排序
- 选择排序
- 简单选择排序
- 堆排序
- 归并排序
- 基数排序
冒泡排序
- 第一轮
- 从第 1 个元素开始，比较相邻两个元素，将较大的元素后移，直到最大的元素移动到数组末尾
- 第二轮
- 从第 1 个元素开始，比较相邻两个元素，将较大的元素后移，直到本轮最大的元素移动到数组倒数第二个位置
- 第三轮
- 从第 1 个元素开始，比较相邻两个元素，将较大的元素后移，直到本轮最大的元素移动到数组倒数第三个位置
- 第 n 轮
- 每轮都从第 1 个元素开始，比较相邻两个元素，将较大的元素后移
- 前一轮的最大元素不再参与下一轮比较，所以每一轮参与比较的元素都比上一轮少 1 个
- 每一轮中最大元素都会从前往后移，类似气泡冒出水面，所以称为冒泡排序
21. 排序算法之快速排序
-
- 从数组中找出一个基准数
-
- 数组定义左右两个指针分别向中间移动
-
- 数组左侧的值比基准值大，则移到数组右侧
-
- 数组右侧的值比基准值小，则移到数组左侧
-
- 当左右两个指针重合时，当前轮排序结束
-
- 指针重合的位置将数组分为两部分，分别对两部分递归调用快速排序
-
- 重复上述步骤，直到排序完成
22. 排序算法之插入排序
- 将数组分为未排序和已排序两部分
- 从数组第二个元素位置开始
- 每次从未排序部分取出第一个数字
- 将其按规定顺序插入已排序部分
- 同时插入位置之后的数字依次后移 1 位
- 重复上述步骤，已排序部分逐渐向右扩大，直到所有数字都正确排序为止
23. 排序算法之希尔排序
- 插入排序的问题
- 如果待插入的数字，比已排序部分所有数字都小
- 那么已排序部分就要进行大量的元素后移操作，效率较低
- 希尔排序
- 取某个数字作为步长，按步长对数组进行插入排序
- 排序完成后，步长按规律递减
- 用新步长进行下一轮插入排序
- 重复上述步骤，直到步长变成 1，进行最后一轮普通的插入排序为止
24. 排序算法之选择排序
- 将数组看作有序和无序两部分
- 从第一个元素开始，在无序部分找出最小的元素
- 将最小的元素与无序部分的第一个元素交换位置
- 重复上述步骤，直到数组完全有序为止
25. 排序算法之归并排序
- 归并方法
- 原数组已经被分为两部分，每部分都各自有序
- 创建一个与原数组等长的临时数组
- 依次从两部分中取出元素进行对比，按照顺序放入临时数组
- 所有元素都放入新数组后，整个数组已经排好序
- 将临时数组重新赋值给原有数组
- 递归部分
- 将原数组折半划分为两部分
- 依次对两部分递归调用递归算法
- 直到数组不可再分
26. 排序算法之基数排序
- 思路
- 第一轮按所有元素的个位数字排序
- 第二轮按所有元素的十位数字排序
- 以此类推
- 当按照数组中元素的最大位数排序之后，最终得到 1 个有序的数组
- 举例
- 例如数组 [5, 1, 72, 36, 101]
- 为便于理解，想象元素空缺的位数上都是 0
- 把数组写成如下形式
- 排序前的原始数组 [005, 001, 072, 036, 101]
- 第一轮按个位排序 [001, 101, 072, 005, 036]
- 第二轮按十位排序 [001, 101, 005, 036, 072]
- 第三轮按百位排序 [001, 005, 036, 072, 101]
- 每轮排序后，位数相同的数字，相对顺序不会改变
- 如第一次按照个位排序后，两个个位数字 1 和 5
- 1 在接下来的几轮排序过程中，总是位于 5 的前面
- 所有排序结束后，就得到了按照数字整体大小排列的数组
27. 基数排序之队列实现
- 26 节的基数排序中，我们使用二维数组来表示桶
- 桶中的元素有先进先出的特点，可以将二维数组换成队列
28. 树结构概述
数据结构的特点：
- 线性结构：
- 顺序存储：添加删除耗时
- 链式存储：查找耗时
- 树结构：
- 解决了顺序存储和链式存储的上述问题
树的基本概念：
- 根结点：起始节点
- 双亲节点（即父节点）：有子节点的节点
- 子节点：向上溯源，有双亲节点的节点
- 路径：从根结点到指定节点所要经过的所有节点
- 节点的度：子节点的个数
- 节点的权：节点的数值
- 叶子节点：没有子节点的节点，即度为 0 的树
- 子树：树中包含的树
- 层：把根结点看作第一层，根结点的子树为第二层，树有多少代，就有多少层
- 树的高度：树的最大层数
- 森林：多棵树组成一个森林
29. 二叉树概述：
-
概念：
- 任何一个节点，子节点的数量不超过 2，这棵树就是二叉树
- 二叉树的左右节点顺序不同，视为不同的两棵树
-
满二叉树：
- 所有叶子节点都在最后一层
- 且总的节点个数为 2^n-1
- n 是树的高度
-
完全二叉树：
- 所有叶子节点都在最后一层或倒数第二层
- 且最后一层的叶子节点在左边连续
- 倒数第二层的叶子节点在右边连续
- 数节点确认：
- 从左向右从上到下数节点
- 数到最后一个节点
- 完全连续没有间断就是完全二叉树
30. 创建二叉树
二叉树的存储结构
- 链式存储
- 创建二叉树
- 添加节点
- 查找节点
- 树的遍历
- 删除节点
- 顺序存储
二叉树的形态
- 空树：无节点
- 左斜树：所有节点都在左侧
- 右斜树：所有节点都在右侧
31. 树的遍历
- 三种遍历形式：
- 根据根结点的位置确定顺序
- 前序：根结点-->左节点-->右节点
- 中序：左结点-->根节点-->右节点
- 后序：左结点-->右节点-->根节点
32. 二叉树中节点的查找（链式存储）
- 与二叉树遍历方法类似
33. 删除二叉树的子树（链式存储）
- 递归删除
34. 顺序存储的二叉树介绍
- 顺序存储二叉树通常只考虑完全二叉树
性质
- 第 n 个元素的左子节点是 2*n+1
- 第 n 个元素的右子节点是 2*n+2
- 第 n 个节点的父节点是 (n-1)/2
35. 顺序二叉树的遍历
- 与链式存储二叉树的遍历相似，以前序遍历为例
- 双亲节点 index
- 左子节点 2*index+1
- 右子节点 2*index+2
- 需要传入一个参数，确定遍历的起点
36. 常用排序算法之堆排序
堆的概念
- 大顶堆：每个节点都大于等于其左右孩子节点的值
- 小顶堆：每个节点都小于等于其左右孩子节点的值
堆排序的应用
- 升序使用大顶堆
- 降序使用小顶堆
如何将顺序存储的二叉树转成大顶堆
从左至右，从上至下调整
-
- 从最后一个非叶子节点开始调整
-
- 将这个非叶子节点与其子节点对比，检查是否最大
-
- 如果不是，交换二者位置
-
- 交换位置后原有的堆结构发生了变化
-
- 对调整后的最大非叶子节点重复步骤 1~3
-
- 循环遍历一个顺序存储的二叉树，对每一个非叶子节点执行步骤 1~4
堆排序的步骤（以大顶堆为例）
-
- 将大小为 n 的顺序存储二叉树调整成一个大顶堆
-
- 将数组第 0 个数和第 n 个数交换
-
- 将数组大小递减 1，对递减后的数组重复执行 1~2
37. 线索二叉树
- 顺序存储二叉树遍历到某个节点时，无法知道它的前驱节点和后续节点
- 利用二叉树节点的空链域存储前驱或者后继节点的指针，这些指针就称为线索
- 当某个节点没有左子节点时，将左指针指向它的前一个节点
- 当某个节点没有右子节点时，将右指针指向它的后一个节点
- 线索化二叉树时，可以通过标记的方式，说明指向的是前驱/后继节点还是孩子节点
38. 线索二叉树的代码实现
-
- 创建两个变量，分别用于标识左子节点和右子节点的类型
- 默认 0 表示指针指向孩子节点
- 1 表示当前指针指向前驱或后继节点
-
- 创建一个变量，临时存储前驱节点
-
- 对左子节点和右子节点递归调用线索化方法
-
- 对当前节点的进行线索化：
- 如果左子节点为空，将空指针指向前驱节点，左指针类型标识改为 1
- 如果前驱节点的右子节点为空，将空指针指向当前节点，前驱节点的右指针类型标识改为 1
-
- 线索化结束后，让前驱节点指向当前节点，供下一轮使用
39. 线索化二叉树的遍历
思路：
- 中序遍历，向左前溯，找到第一个被线索化的节点
- 不断输出后继节点的值，直到没有后继节点
- 找到最后一个后继节点的右子节点，继续下一轮查找和输出
步骤
-
- 不断前溯左子节点，直至找到第一个被线索化的节点
-
- 从这个节点开始，不断查找后继节点并输出节点的值
-
- 找到最后一个后继节点的右子节点，重复步骤 1 和 2，直到节点为空
40. 赫夫曼树概述
- 赫夫曼编码是数据压缩的重要方法
- 叶结点的带权路径：
- 从根结点出发，到达某个叶结点时，经过的节点数量，乘以叶结点的权值
- 如叶子节点 A 的权值为 9，从根结点到达 A 节点，经过了 2 个节点，A 的权值就是 2*9=18
- 树的带权路径长度：
- WPL：weighted path length
- 树中所有叶子节点带权路径之和
- 最优二叉树：
- WPL 最小时，称为最优二叉树，也叫赫夫曼树
- 权值越大的节点离根结点越近，这样才能保证带权路径尽可能小
41. 赫夫曼树的流程分析
-
- 将数组中的每个元素都转化为二叉树，初始状态每棵二叉树只有一个节点
-
- 将数组中的二叉树按根结点的权值正序排列
-
- 从数组中取出根结点权值最小的两棵二叉树
- 将这两棵二叉树的根结点视为孩子节点，为它们创建一个父节点
- 父节点的权值是两个孩子节点的权值之和
- 新的父节点和原先的两棵二叉树组成了一棵新的二叉树
-
- 将新创建的二叉树插入数组
-
- 重复步骤 2~4，每次取出两个元素，放回一个元素，直到数组剩下一个元素为止
- 剩下的这个元素，就是整棵赫夫曼树的根结点
42. 代码实现赫夫曼树
-
- 将数组中的所有元素转化为二叉树
-
- 取出数组中根结点权值最小的两棵二叉树
-
- 用两棵二叉树的根结点作为孩子节点，创建一棵新的二叉树
- 二叉树根结点的权值是两棵孩子节点权值之和
-
- 移除数组中取出的两棵二叉树
-
- 将新创建的二叉树放入数组
-
- 当数组中的元素大于 1 时，循环执行步骤 2~5
43. 赫夫曼编码原理分析
- 通信和压缩领域应用非常广泛
can you can a can as a can canner can a can
- 通信领域中信息的处理
- 定长编码：
99 97 110 32 121 ... 32 97 32 99 97 110 46- 单词-->ASIIC 编码-->每个数字都转成 8 位的字节
01100011 01100001 ... 00101110- 缺点：固定长度，传输内容太多
- 非定长编码：
- 计数：
r:1 s:1 .. n:8 :11 a:11 0=a, 1= , 10=n, 11=c ... 10=r- 将字符串中每个字符出现的次数表示出来
- 编码：
- 出现次数多的字符用较少位的字节来表示
- 出现次数少的字符用较多位的字节来表示
- 前缀编码：字符的编码都不能是其他字符编码的前缀
- 前缀编码才能进行解码
- 计数：
- 赫夫曼编码：
- 将字符串中每个字符出现的次数表示出来
*r:1 s:1 .. a:11 - 将字符作为节点的数据，出现次数作为节点的权值
- 出现次数多的字符靠近根结点，编码长度较短
- 将左连接定义为 0，右连接定义为 1，树的路径就有了编码
- 赫夫曼树的路径是唯一的，因此每个字符的编码都是唯一的
- 将字符串中每个字符出现的次数表示出来
- 定长编码：
44~45. 数据压缩之创建赫夫曼树
创建节点类 Node：
- 属性：
- int weight 权值，某个字符出现了多少次
- Node left 左子节点
- Node right 右子节点
- Byte data 当前节点对应的字符
- 采用包装类 Byte 可以定义空值
- 构造方法：
*public Node(Byte data, int weight)
赫夫曼编码方法：
- 共经历了 6 次形态转换
-
- 字符串 --> 未压缩的 byte 数组
-
- 未压缩的 byte 数组 --> 二叉树节点列表
-
- 二叉树节点列表 --> 赫夫曼树
-
- 赫夫曼树 --> 赫夫曼编码表
-
- 字符数组 + 赫夫曼编码表 --> 二进制字符串
-
- 二进制字符串 --> 压缩后的 byte 数组
1. 字符串 --> byte 数组
- 调用 String 对象的 getBytes() 方法
2. byte 数组 --> 二叉树节点列表
- 创建一个 HashMap，键类型是 Byte，值类型是 Integer
- 遍历 byte 数组，通过 HashMap 存储并统计单个 byte 出现的次数
- 从 HashMap 中取出对应的键值对
- 以 Byte 值作为节点数据，出现次数作为节点权值
- 每个键值对都转为一个二叉树根节点 Node
- 将所有二叉树节点存入列表备用
3. 二叉树节点列表 --> 赫夫曼树
-
- 遍历 Node 列表
-
- 按 Node 权值 weight 降序对列表排序
-
- 取出列表中权值最小的两个元素，即列表倒数两个元素
-
- 将两个元素作为孩子节点创建一个父节点，父节点的权值是两个孩子节点权值之和
-
- 同时将父节点的左右指针指向两个孩子节点
-
- 从原列表中删除第 3 步中取出的两个权值最小的元素
-
- 将新建的节点存入列表
-
- 当列表中元素数量大于 1 时，重复步骤 2~6
-
- 最终列表中只剩下一个元素，这个元素就是赫夫曼树的根结点
4. 赫夫曼树 --> 赫夫曼编码表
-
- 新建一个 HashMap 对象记录赫夫曼编码表
- 键：赫夫曼树上某个节点的键，即字符
- 值：赫夫曼树根节点到达当前字符的路径
- 到达左子树的路径用 0 表示，到达右子树的路径用 1 表示
- 路径变成一个由 0 和 1 组成的二进制字符串
- 这样每个节点得到的二进制字符串都是唯一的
-
- 遍历赫夫曼树，将赫夫曼树上节点的相关信息转录到赫夫曼编码表
5. 字符数组 + 赫夫曼编码表 --> 二进制字符串
-
- 遍历原字符数组
-
- 对照赫夫曼编码表，获取每个字符对应的赫夫曼编码
-
- 将获取到的编码拼接到单个字符串
-
- 最终字符数组转成了一个遵循赫夫曼编码表的二进制字符串
6. 二进制字符串 --> 压缩后的 byte 数组
-
- 以 8 为步长遍历二进制字符串
- 8 位二进制字符串 --> 十进制数字 --> byte 字符
- 将新的 byte 字符存入新的字符数组中
-
- 最终得到一个按赫夫曼编码表压缩后的字符数组
46. 使用赫夫曼编码进行解码
- 共进行了 2 次形态变化
-
- 字符数组 --> 二进制字符串
- 1.1) 遍历字符数组
- 1.2) 将每个字符都转为 8 位的二进制字符串
- 如果正整数不够 8 位，数字前用 0 填充
- 1.3) 将所有字符的二进制字符串拼接成一个完整的二进制字符串
-
- 二进制字符串 + 赫夫曼编码表 --> 原字符数组
- 2.1) 将原赫夫曼编码表的键和值互换
- 即原先键是 Byte，值是 String
- 互换后键是 String，值是 Byte
- 2.2) 遍历二进制字符串，以各种可能的组合在赫夫曼编码表中查找原 byte
- 2.3) 将 byte 存入列表后转成数组
47 使用赫夫曼编码压缩文件
-
- 文件来源路径 --> 创建输入流
- new FileInputStream(文件来源路径)
-
- 创建和输入流指向文件大小一致的 byte 数组
- byte[] b = new byte[FileInputStream 对象.available()]
- available() 在操作前得知数据流大小
-
- 读取文件，关闭输入流
-
- 调用赫夫曼编码方法对 byte 数组编码
-
- 文件输出路径 --> 创建输出流
- new FileOutputStream(文件输出路径)
- new ObjectOutputStream(FileOutputStream 对象)
-
- 将压缩后的 byte 数组写入文件
-
- 将赫夫曼编码表写入文件
-
- 关闭输出流
48. 文件的解压
-
- 创建一个输入流对象，读取压缩文件
- new FileInputStream(压缩文件路径)
- new ObjectInputStream(FileInputStream 对象)
-
- 读取压缩文件中的 byte 数组
- byte[] b = (byte[]) ObjectInputStream 对象.readObject()
-
- 读取压缩文件中的赫夫曼编码
- Map<Byte, String> codes = (Map<Byte, String>) ObjectInputStream 对象.readObject()
-
- 关闭输入流
-
- 通过赫夫曼编码将读取出来的 byte 数组解码为原 byte 数组
-
- 创建一个输出流对象
- new FileOutputStream(输出文件路径)
-
- 将解码后的 byte 数组写入文件
- FileOutputStream 对象.write(byte 数组)
-
- 关闭输出流
49. 二叉排序树
线性结构
- 顺序存储，不排序
- 查找困难
- 顺序存储，排序
- 二分查找效率高
- 删除插入困难
- 链式存储
- 无论是否排序，查找都困难
树形结构
- 二叉排序树，BST
- 概念
- 也叫二叉查找树，二叉搜索树
- 对于排序树中的任何一个非叶子节点
- 左子节点比当前节点小
- 右子节点比当前节点大
- 查找和插入删除性能都较高
- 概念
50. 创建二叉排序树 & 添加节点
- 待添加的节点
-
- 如果当前节点为空 --> 赋给当前节点
-
- 如果值比当前节点小
- 左子节点为空 --> 赋给左子节点
- 左子节点非空 --> 递归调用左子节点的添加方法
-
- 如果值比当前节点大
- 右子节点为空 --> 赋给右子节点
- 右子节点非空 --> 递归调用右子节点的添加方法
-
- 二叉排序树的中序遍历正好是从小到大排列
51. 二叉排序树中查找节点
- 要查找的值 == 当前节点的值 --> 返回当前节点
- 要查找的值 < 当前节点的值 --> 递归调用左子节点的查找方法
- 要查找的值 > 当前节点的值 --> 递归调用右子节点的查找方法
52. 删除叶子节点
- 目标节点没有孩子节点
- 查找目标节点
- 查找目标节点的父节点
- 将目标节点与父节点断开连接
53. 删除只有一棵子树的节点
- 查找目标节点
- 查找目标节点的父节点
- 将目标节点的子树与父节点建立连接
54. 删除有两棵子树的节点
- 查找目标节点
- 查找目标节点的最小子树
- 删除目标节点的最小子树，并返回最小子树的值
- 用最小子树的值替换目标节点的值
55. 平衡二叉树概述
- 二叉排序树的问题
- 如果将连续递增或递减的数组转为二叉排序树
- 二叉排序树的节点都在同一边，查询效率与链表差不多
- 平衡二叉树
- 首先平衡二叉树是一棵二叉排序树
- 左子树和右子树高度差的绝对值不超过 1
- 左子树和右子树也是平衡二叉树
56. 构建二叉平衡树之单旋转
- 根据左右节点高度差的绝对值，判断当前节点是否为平衡二叉树
- 左左：(左子树高度 - 右子树高度) > 1
- 顺时针右旋
-
- node --> newNode
-
- node.right --> newNode.right
-
- node.left.right --> newNode.left
-
- node.left.value --> node.value
-
- node.left.left --> node.left
-
- newNode --> node.right
-
- 顺时针右旋
- 右右：(右子树高度 - 左子树高度) > 1
- 顺时针左旋
-
- node --> newNode
-
- node.left --> newNode.left
-
- node.right.left --> newNode.right
-
- node.right.value --> node.value
-
- node.right.right --> node.right
-
- newNode --> node
-
- 顺时针左旋
57. 构建平衡二叉树之双旋转
- node.left.left 高度 < node.left.right 高度
-
- left 左旋转
-
- node 右旋转
-
- node.right.right 高度 < node.right.left 高度
-
- right 右旋转
-
- node 左旋转
-
58. 多路查找树-计算机数据的存储原理
- 应用于内存，小数据量的树结构
- 二叉树
- 线索二叉树
- 赫夫曼树
- 二叉排序树
- AVL 树
- 应用于磁盘存储，数据量大的树结构
- 多路查找树
- 2-3 树和 2-3-4 树
- B 树和 B+ 树
- 多路查找树
数据存储方式
- 内存
- 优点：
- 电信号保存信息，不存在机器操作
- 访问速度快
- 缺点：
- 造价高
- 断电后数据丢失
- 一般作为 CPU 告诉缓存
- 优点：
- 磁盘：
- 优点
- 造价低，容量大
- 断电数据不丢失
- 缺点：
- 存储介质特性和机械运动耗费时间，磁盘速度慢
- 磁盘的预读
- 为了减少 I/O 操作，磁盘通常不是按需读取
- 每次都会预读，顺序向后读取一定长度的数据放入内存
- 计算机科学中的局部性原理：一个数据被用到时，其附近的数据通常也会被用到
- 预读的长度一般为页（page）的整数倍
- 页
- 页是计算机管理存储的逻辑块
- 硬件及操作系统将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块
- 每个存储块为一页
- 页的大小一般为 4k
- 主存和磁盘以页为单位交换数据
- B 树存储
- 利用磁盘预读原理，将一个节点的大小设为一个页
- 单个节点进行横向扩展
- 每个节点只需一次 I/O 就可以完全载入
- 利用磁盘预读原理，将一个节点的大小设为一个页
- 二叉树与 B 树对比
- 二叉树
- 树高为 5 的二叉树
- 节点数=2^5-1 = 31 个
- B 树
- 树高为 2
- 第一层 1 个节点，横向扩展为 3 个节点
- 第二层 4 个节点，每个节点横向扩展为 7 个节点
- 节点树=1×3 + 4×7 = 31
- 同样的节点树，B 树只需要两层即可
- 如果将树的度，即子节点的个数，设为 1024
- 树高 2：1024^2 = 1,048,576 ≈ 100 万
- 树高 3：1024^3 = 1,073,741,824 ≈ 1 亿
- 树高 4：1024^4 = 1,099,511,627,776 ≈ 1000 亿
- 600 亿 < 1000 亿，至多 4 次 I/O 即可查询到
- 二叉树
- 优点
59. 2-3 树的插入原理
- B 树中所有的叶节点都在同一层
- 2-3 树是 B 树的一种特例
- 有两个子节点的节点叫做二节点
- 有三个子节点的节点叫做三节点
- 二节点要么有两个子节点，要么没有子节点
- 三节点要么有三个子节点，要么没有子节点
- 2-3 树有二节点和三节点 2 种情况
- 2-3-4 树有二节点、三节点和四节点 3 种情况
- 添加新节点
- 如果叶节点无法在同一层
- 先向上一层拆解
- 如果现有层都满了，则增加一层
60. B 树和 B+ 树原理
概念
- 2-3 树、2-3-4 树、2-3-4-5 树，等等，统称为 B 树
- B 树中最大节点的数字，称为 B 树的阶
- 2-3 树是 3 阶 B 树，2-3-4 树是 4 阶 B 树
B+ 树
- 在 B 树之上的改变
- 非叶节点只存储索引信息，不存储数据
- 叶子节点最右边的指针指向下一个相邻的叶节点
- 所有叶节点组成一个有序链表
- 设计原理
- 更多的索引 --> 更快的查询
61. 哈希表概述
- 线性查找
- 逐个对比，数据量大时效率低
- 二分查找：
- 效率更高
- 要求数组有序
- 存储位置 <--> 关键字
- 通过散列函数建立对应关系
62. 散列函数的设计
- 设计原则
- 计算简单
- 分布均匀
常用方法
- 直接定址法
- 直接把关键字作为存储地址
- 可能有空间分布不均匀的问题
- 如果数字过大，甚至会超出编程语言的有效整数范围
- 数字分析法
- 通过特定规律，将数字转换成更方便存储的格式作为关键字
- 需要事先知道数字的格式
- 如手机号码只存后四位
- 平方取中法
- 将数字平方后取结果中间的数字作为关键字
- 如 13*13 = 169，取中间数字 6
- 取余法
- 对数字取余数作为关键字
- 按预计压缩范围来确定模数
- 随机数法
- 随机数函数产生数字作为关键字
- 一般不用，数字随机，不便归类
63. 散列冲突的解决方案
开放地址法
- 遇到冲突时，从当前地址后面查找合适的位置
- 三种方式
- 线性探测法
- 在紧邻的位置放冲突的元素
- 举例
- x 位置已有元素，向后查找 x+1
- x+1 位置有元素，再向后找 x+2
- 问题：元素容易聚集在相邻的内存地址
- 二次探测法
- 第一次探测紧邻的位置
- 第二次探测地址数字的平方
- 举例：
- x 位置被占用，向后查找 x+1
- x+1 位置被占用，再向后找 (x+1)^2
- 拓宽了探测步长，元素不容易聚集在一起
- 再哈希法
- 多个散列函数
- 通常 3 个散列函数可以解决大部分的冲突
- 如果仍然有冲突，可以再使用探测法
- 线性探测法
链地址法
- 将冲突的元素在同个地址上存储为链表形式
- 节点内容：元素本身
- 节点指针：下一个元素的地址
- 优点：存储地址就是散列表计算结果，更为直观
- 实际应用中更多采用链地址法
64. 图结构
- 点和线构成
- 顶点 Vertex
- 可以存储数据
- 边 edge
- 连接顶点，表示点之间的关系
- 邻接顶点
- 两个顶点通过一条边就可以连接
- 路径
- 从某一个顶点出发，经过的所有顶点
- 无向图
- 边没有方向
- 有向图
- 边有方向
- 带权图
- 边加上有意义的值
- 如 A 城市到 B 城市的距离
- A --> B 是一个有向带权图
65. 图结构代码实现
图的存储方式
- 链表
- 如果数据是对象，指针很难定义
- 数组
- 用列表存储顶点
- 用邻接表存储顶点之间的关系
- 类似链表的实现
- 节点内容代表顶点
- 指针指向下一个顶点
- 类似矩阵的实现
- 将顶点放到行列式中，任意两个顶点都能在矩阵中找到交叉点
- 用数字表示两个顶点之间的关系
- 如 0 表示不通，1 表示连通
- 类似链表的实现
66. 图的遍历原理
深度优先
- 顺着路径一直查找，直到路径不通，再返回从第一个分叉的顶点处继续查找
- 栈实现
-
- A 入栈，A 标记为已访问
-
- 按顺序查找连接
- A --> B，连通，B 入栈，B 标记为已访问
- B --> C，连通，C 入栈，C 标记为已访问
- C --> D，不通，查找下一个
- C --> E，不通，E 之后没有其他顶点
- C 是栈顶元素，出栈
- B --> D，连通，D 标记为已访问，D 入栈
- D --> E，不通，E 之后没有其他顶点
- D 是栈顶元素，出栈
- B --> E，连通，E 入栈，E 标记为已访问
- E 之后没有其他元素
- E 是栈顶元素，出栈
- B 是栈顶元素，检查 B 有无其他可能的连接
- B 没有其他连接，出栈
- B --> C，连通，C 入栈，C 标记为已访问
- A 是栈顶元素，检查 A 有无其他可能的连接
- A 没有其他连接，出栈
-
广度优先
- 把一个顶点所有的连接都找出来，再继续下一个顶点
- 队列实现
-
- A 入队
-
- 查找 A 的所有连接，按顺序入队
- A --> B，连通，B 入队
- A --> C，连通，C 入队
- A 无其他连接，A 出队
-
- A 出队后，B 是队首元素，从 B 开始查找
-
- 重复步骤 2~3，依次查找 B、C、D、E 所有顶点的所有连接
-
67. 图的遍历代码实现
-
- 从第 0 个顶点开始查找
- 将第 0 个顶点标记为已访问
- 将第 0 个顶点压入栈中
-
- 遍历顶点数组，按序检查邻近两个顶点之间的连通关系
- 如果邻近顶点连通
- 将目标顶点压入栈中，标记为已访问
- 出发顶点和目标顶点同时后移 1 位
- 如 A --> B 连通
- 将出发顶点从 A 顺延到 B，检查 B --> C 是否连通
- 如果邻近两个顶点不通，出发顶点不变，将目标顶点的指针后移一位
- 如 C --> D 不通，将目标顶点 D 后移一位，检查 C --> E 是否连通
-
- 如果单条路径检查完毕，则弹出栈顶元素
-
- 如果栈此时非空，将出发顶点指针指向新的栈顶元素
-
- 重复执行步骤 2~4，直到栈为空
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FREQUENTLY ASKED
Quick answers
How active is development on hollischuang/algorithm?
The most recent commit recorded on hollischuang/algorithm was 5.4 years ago, based on the GitHub push timestamp. The repository has 36 forks — one of the better signals of community interest.
How many stars does hollischuang/algorithm have?
hollischuang/algorithm has 104 GitHub stars — refresh the page for the live number, or check github.com/hollischuang/algorithm. TopGit mirrors GitHub's count but does not claim minute-by-minute accuracy.
Is hollischuang/algorithm open source?
TopGit's metadata for hollischuang/algorithm does not record a license. Most public repositories on GitHub ARE open source, but the exact terms vary — verify by opening the LICENSE file directly.
What is hollischuang/algorithm?
hollischuang/algorithm (hollischuang/algorithm) is a Java project tracked by TopGit. The repository has 104 GitHub stars at the time of our last sync.
What language is hollischuang/algorithm written in?
hollischuang/algorithm is written primarily in Java. GitHub's language field is based on the largest share of bytes in the default branch.
Where do I read more about hollischuang/algorithm?
This TopGit page is a snapshot — the READ ME tab shows the project's own README content (links stripped, images preserved). The GitHub repository at github.com/hollischuang/algorithm is the definitive source.
Read full README in the tab above.
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