上一篇文章写了栈的相关知识,而本文会讲一下队列 队列是一种特殊的线性表,在尾部插入(入队Enqueue),从头部删除(出队Dequeue),和栈的特性相反,存取数据特点是:FIFO Java中queue源码: public interface Queue<E> extends Collection<E> { boolean add(E e); //添加一条数据到队尾,成功返回true,否则false boolean offer(E e); //添加一条数据到队尾,如果队列满了,会返…
Q1: 什么是2-3-4树? A1: 在介绍2-3-4树之前,我们先说明二叉树和多叉树的概念. 二叉树:每个节点有一个数据项,最多有两个子节点. 多叉树:(multiway tree)允许每个节点有更多的数据项和更多的子节点.在多叉树中,节点的数据项是按关键字升序排列. A1: 2-3-4树就是多叉树,它的每个节点最多有3个数据项和4个子节点. 2-3-4树中的2.3.4的含义是指一个节点可能包含的子节点的个数. 对非叶节点有三种可能的情况: 1) 有1个数据项的节点总是有2个子节点 2) 有2…
Java数据结构和算法(七)B+ 树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 我们都知道二叉查找树的查找的时间复杂度是 O(logN),其查找效率已经足够高了,那为什么还有 B 树和 B+ 树的出现呢?难道它两的时间复杂度比二叉查找树还小吗?答案当然不是, B 树和 B+ 树的出现是因为另外一个问题,那就是磁盘 IO. 一.计算机中数据的存储原理 页是计算机管理存储的逻辑块,硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割…
Java数据结构和算法(一)树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 前面讲到的链表.栈和队列都是一对一的线性结构,这节讲一对多的线性结构 - 树.「一对多」就是指一个元素只能有一个前驱,但可以有多个后继. 一.树的基本概念 度(Degree) :节点拥有的子树数.树的度是树中各个节点度的最大值. 节点 :度为 0 的节点称为叶节点(Leaf)或终端节点.度不为 0 的节点称为分支节点.除根节点外,分支节点也被称…
在上篇博客中,学习了二分搜索树:Java数据结构和算法(六)--二叉树,但是二分搜索树本身存在一个问题: 如果现在插入的数据为1,2,3,4,5,6,这样有序的数据,或者是逆序 这种情况下的二分搜索树和链表几乎完全一样,是最不平衡的二叉树了,二分搜索树的效率直接降到最低 如何解决上述问题: 使二分搜索树保持平衡二叉树的特征,而今天要讲述的AVL树是最经典的平衡二叉树了 满二叉树: 除了叶子节点其余节点都有左右两个子节点的树 完全二叉树: 对于一个树高为h的二叉树,如果其第0层至第h-1层的节点都…
  本篇是java数据结构与算法的第2篇,从本篇开始我们将来了解栈的设计与实现,以下是本篇的相关知识点: 栈的抽象数据类型 顺序栈的设计与实现 链式栈的设计与实现 栈的应用 栈的抽象数据类型   栈是一种用于存储数据的简单数据结构,有点类似链表或者顺序表(统称线性表),栈与线性表的最大区别是数据的存取的操作,我们可以这样认为栈(Stack)是一种特殊的线性表,其插入和删除操作只允许在线性表的一端进行,一般而言,把允许操作的一端称为栈顶(Top),不可操作的一端称为栈底(Bottom),同时把插入…
Java数据结构和算法(四)赫夫曼树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 赫夫曼树又称为最优二叉树,赫夫曼树的一个最主要的应用就是赫夫曼编码. 一.赫夫曼编码 can you can a can as a can canner can a can. 1.1 定长编码 99 97 110 32 121 111 117 32 99 97 110 32 97 32 99 97 110 32 97 115 32 97…
上一篇我们大概了解了红黑树到底是个什么鬼,这篇我们可以看看另外一种树-----2-3-4树,看这个树的名字就觉得很奇怪.... 我们首先要知道这里的2.3.4指的是任意一个节点拥有的子节点个数,所以我们就大概知道2-3-4树中的每一个节点应该最多有四个子节点:注意:2-3-4树中的任意一个节点不能只有一个子节点,应该只有几种情况:0.2.3.4 有个东西一直忘记说了,就是那个大O表示法,或者叫做时间复杂度,感觉最开始不要纠结于用这个大O表示法比较好,因为直接看这个你会觉得很蒙,学了一定的数据结构…
在Java数据结构和算法(五)——队列中我们介绍了优先级队列,优先级队列是一种抽象数据类型(ADT),它提供了删除最大(或最小)关键字值的数据项的方法,插入数据项的方法,优先级队列可以用有序数组来实现,这种实现方式尽管删除最大数据项的时间复杂度为O(1),但是插入还是需要较长的时间 O(N),因为每次插入平均需要移动一半的数据项,来保证插入后,数组依旧有序. 本篇博客我们介绍另外一种数据结构——堆,注意这里的堆和我们Java语言,C++语言等编程语言在内存中的“堆”是不一样的,这里的堆是一种树,…
堆的介绍 Q: 什么是堆? A: 这里的“堆”是指一种特殊的二叉树,不要和Java.C/C++等编程语言里的“堆”混淆,后者指的是程序员用new能得到的计算机内存的可用部分 A: 堆是有如下特点的二叉树: 1) 是一棵完全二叉树 2) 通常由数组实现.前面介绍了如何用数组表示树 3) 堆中的每个节点都满足堆的条件,即每个节点的关键字都大于(或等于)这个节点的子节点关键字 下图显示了堆与实现它的数组之间的关系:  A: 堆是完全二叉树的事实说明了表示堆的数组中没有“洞”,从下标0到N-1,每个元素…