数据结构(5) 第五天 快速排序、归并排序、堆排序、高级数据结构介绍:平衡二叉树、红黑树、B/B+树

01 上次课程回顾

希尔排序 又叫减少增量排序

increasement = increasement / 3 + 1

02 快速排序思想

思想: 分治法 + 挖坑填数

分治法: 大问题分解成各个小问题,对小问题求解,使得大问题得以解决

03 快速排序代码实现

let arr = [23,123,34,5,123,5,5,3,2,3,1,46,234,123,123]

function quicksort(arr,start,end)

{

let i = start

let j = end

 

// 设置递归退出条件

if(start >= end) return

let benchmark = arr[start]

while(i != j)

{

while(i<j && arr[j] >= benchmark)

{

j--;

}

while(i<j && arr[i] <= benchmark)

{

i++;

}

if(i<j)

{

let t = arr[i]

arr[i] = arr[j]

arr[j] = t

}

}

arr[start] = arr[i]

arr[i] = benchmark

quicksort(arr,start,i-1)

quicksort(arr,i+1,end)

}

quicksort(arr,0,arr.length-1)

console.log(arr)

04 归并排序

归并排序基本思想: 将两个有序序列合并成一个有序序列

将两个合成一个有序序列

06 堆排序思路

完全二叉树

知道完全二叉树(complete binary tree)的先序序列就可以确定它的唯一结构:

堆:

大顶堆:

父节点比两个子节点大

小顶堆:

父节点比两个子节点都小

堆就是完全二叉树 不过要满足条件:

给了我们一个数组 就相当于给了我们一个完全二叉树 他还不满足堆的条件

通过调整堆,初始化堆

数组个数除以2正好是最后一个子树

然后在这个子树里面进行交换 形成堆

08 web闲聊

socket套接字

补:高级数据结构:

二叉排序树:

一棵树 左边比结点小 右边比结点大

用来查找。

平衡二叉树:

二叉排序树可能退化成一种链表。

平衡二叉树左右子树差不能大于一(小于等于)

反转:

红黑树

1. 节点颜色: 红,黑
2. 根节点必须是黑色的
3. 红节点下边不能挂红结点
4. 每一条路径的黑结点个数相等
5. NULL结点默认是黑色的

B树,B+树:

应用场景:

操作的不是内存里的数据

操作的是硬盘里的数据

高度有限

子节点很多(孩子最少几千个,不是二叉树)

应用:操作系统的文件系统 数据库的数据文件