一.基数树 Radix树,即基数树,也称压缩前缀树,是一种提供key-value存储查找的数据结构.与Trie不同的是,它对Trie树进行了空间优化,只有一个子节点的中间节点将被压缩.同样的,Radix树的插入.查询.删除操作的时间复杂度都为O(k). 1.1.Radix树特点 一般由根节点.中间节点和叶子节点组成. 每个节点可以包含一个或多个字符. 树的叶子结点数即是数据条目数. 从根节点到某一节点经过路径的字符连起来即为该节点对应的字符串. 每个节点的所有子节点字符串都不相同. 1.2.说明

二分查找时间复杂度 partition时间复杂度 O(n) = O(n) + O(n/2) + O(n/4)+.... 然后用等比求和公式得出是O(2n),即O(n)

http://redisbook.com/preview/intset/content.html 列表对象 列表对象的编码可以是 ziplist 或者 linkedlist . ziplistFind 在压缩列表中查找并返回包含了给定值的节点. 因为节点的值可能是一个字节数组, 所以检查节点值和给定值是否相同的复杂度为 O(N) , 而查找整个列表的复杂度则为 O(N^2) . listSearchKey 查找并返回链表中包含给定值的节点. O(N) , N 为链表长度.

前言 一直有Linux kernel情节,之前也一直在看Linux kernel相关的书和代码,但是每次到最后又由于兴趣转变而荒废了.这次终于静下心来想把Linux内核相关的代码好好看看,算是对自己的一个沉淀吧.由于之前工作做的是分布式调度这块的东西,也稍微有过分布式文件系统相关的实习经历,所以阅读Linux内核代码的重心可能会往调度和文件系统这两大块倾斜. 个人感觉读读Linux kernel还是蛮有必要的,其实现在各种分布式框架.各种云计算,其实很多的思想都是借鉴Linux kernel的.

目录 一.基本概念 二.无序表查找 三.有序表查找 3.1 二分查找(Binary Search) 3.2 插值查找 3.3 斐波那契查找 四.线性索引查找 4.1 稠密索引 4.2 分块索引 4.3 倒排索引 五.二叉排序树 六. 平衡二叉树 七.多路查找树(B树) 7.1 2-3树 7.2 2-3-4树 7.3 B树 7.4 B+树 八.散列表(哈希表) 8.1 散列函数的构造方法 8.2 处理散列冲突 8.3 散列表查找实现 8.4 散列表查找性能分析 参考书目<大话数据结构> 一.基本

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找.插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法.树表查找和哈希查找会在后续的博文中进行详细介绍. 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找算法分类: 1)静态查找和动态查找: 注:静态或者动态都是针对查找表而言

#!/usr/bin/env python #coding -*- utf:8 -*- #二分查找#时间复杂度O(logn)#一个时间常量O(1)将问题的规模缩小一半,则O(logn) import random def binary_search(arraya, x, N): low = 0 high = N-1 notfound = -1 while low<=high: #这里是//2,写一个/会出错,因为python3中3/2=1.5,3//2=1 middle = (low+high)

来自:Poll的笔记 - 博客园 链接:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html 阅读目录 1.顺序查找 2.二分查找 3.插值查找 4.斐波那契查找 5.树表查找 6.分块查找 7.哈希查找 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类--插值查找.插值查找和斐波那契查找是

红黑树的性质与定义 红黑树(red-black tree) 是一棵满足下述性质的二叉查找树: 1. 每一个结点要么是红色,要么是黑色. 2. 根结点是黑色的. 3. 所有叶子结点都是黑色的(实际上都是Null指针,下图用NIL表示).叶子结点不包含任何关键字信息,所有查询关键字都在非终结点上. 4. 每个红色结点的两个子节点必须是黑色的.换句话说:从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色结点 5. 从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点 黑深度 ——从某个结点x出发(不包

当所有的静态查找结构添加和删除一个数据的时候,整个结构都需要重建.这对于常常需要在查找过程中动态改变数据而言,是灾难性的.因此人们就必须去寻找高效的动态查找结构,我们在这讨论一个非常常用的动态查找树——二叉查找树 . 二叉查找树的特点 下面的图就是两棵二叉查找树,我们可以总结一下他的特点: (1) 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值 (2) 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值(3) 它的左.右子树也分别为二叉查找树 我们中序遍历这两棵树发现一个

一. 题目 1. Two Sum II Given an array of integers that is already sorted in ascending order, find two numbers such that they add up to a specific target number. The function twoSum should return indices of the two numbers such that they add up to the ta

二分查找时间复杂度O(h)=O(log2n),具备非常高的效率,用R处理数据时有时候需要用到二分查找法以便快速定位 Rbisect <- function(lst, value){ low=1 high=length(lst) mid=length(lst)%/%2 if (lst[low]==value) low else if (lst[high]==value) high else{ while (lst[mid] != value) { if (value > lst[mid]){ l

hashSet,hashtable,hashMap 都是基于散列函数, 时间复杂度 O(1) 但是如果太差的话是O(n) TreeSet==>O(log(n))==> 基于树的搜索,只需要搜索一半即可 O⑴的原因是离散后,下标对应关键字 hash就是散列,甚至再散列.但是我一直对hash表的时间复杂度有个疑问.一个需要存储的字符串,通过hash函数散列到一个相对较短的索引,使得存取速度加快.但为什么存取的时间复杂度能达到常量级O(1)呢?? 查找时搜索索引不需要费时间吗?为什么不是O(n)呢?

前提 我们之前的二叉排序树的插入(构建)是按照我们输入的数据来进行的,若是我们的数据分布不同,那么就会构造不同的二叉树 { , , , , , , , , , } { , , , , , , , , , } 我们发现若是数组元素分布大小按顺序,那么我们极有可能得到一颗极不平衡的二叉树,而二叉树深度越大,查找的次数越多,其查找时间复杂度可以高达O(n),那么如何构造一颗平衡的二叉树? 平衡二叉树 一:定义 平衡: 左右均匀 平衡因子: 将二叉树上结点的左子树深度减去右子树深度的值称为平衡因子BF(

本文根据<大话数据结构>一书及网络资料,实现了Java版的平衡二叉树(AVL树). 平衡二叉树介绍 在上篇博客中所实现的二叉排序树(二叉搜索树),其查找性能取决于二叉排序树的形状,当二叉排序树比较平衡时(深度与完全二叉树相同,[log2n]+1),时间复杂度为O(logn):但也有可能出现极端的斜树,如依照{35,37,47,51,58,62,73,88,91,99}的顺序,构建的二叉排序树就如下图所示,查找时间复杂度为O(n). 图1 斜树 为提高查找复杂度,在二叉排序树的基础上,提出了二叉

二分查找算法是在有序数组中用到的较为频繁的一种算法. 在未接触二分查找算法时,最通用的一种做法是,对数组进行遍历,跟每个元素进行比较,其时间复杂度为O(n),但二分查找算法则更优,因为其查找时间复杂度为O(log2 n). 比如数组{0,1,2,3,4,5,6,7,8 9},查找元素6,用二分查找的算法执行的话,其顺序为: 1.第一步查找中间元素,即4,由于4<6,则6必然在4之后的数组元素中,那么就在{5,6,7,8,9}中查找, 2.寻找{5,6,7,8,9}的中位数,为7,7>6,则6应

二分查找的思想很简单,它是针对于有序数组的,相当于数组(设为int a[N])排成一颗二叉平衡树(左子节点<=父节点<=右子节点),然后从根节点(对应数组下标a[N/2])开始判断,若值<=当前节点则到左子树,否则到右子树.查找时间复杂度是O(logN),因为树的高度是logN. 二分查找分两种:一种是精确查找某个元素x,另一种则是根据比较关系式查找,比如返回i使得对任意j<i均有a[j]<a[i],这用在折半插入排序中. 刚好前天无聊不借助STL手写折半插入排序时,发现自己

1.查找技术的分类.如下图: 2.什么是顺序查找呢?(无序表) 顺序查找的原理很简单,就是遍历整个列表,逐个进行记录的关键字与给定值比较,若某个记录的关键字和给定值相等,则查找成功,找到所查的记录.如果直到最后一个记录,其关键字和给定值比较都不等时,则表中没有所查的记录,查找失败. 时间复杂度是O(n) 3.二分查找(前提就是有序表) 二分查找的基本思想是: 在有序表中,取中间记录作为比较对象,若给定值与中间记录的关键字相等,则查找成功:若给定值小于中间记录的关键字,则在中间记录的左半区继续查找

这是一篇命题作文.近期一直想写点东西,但一直找不到题目.正好收到一封邮件,有人问我Linux路由表的布局问题以及路由缓存的问题,加之前些日子又帮人做了一个片上路由表,所以认为这是个好题目,索性花了多半个周末的时间,奋笔疾书. 前面的套话 不写命题作文已经11年了.最后一次是在高考的考场上. 收到邮件时,被人要求写这样的命题作文,其实我是拒绝的,由于你不能叫我写我就立即去写,首先我自己得懂这个.我又不能说到了写完了的时候贴了非常多baidu出来的图片,说了非常多套话,人家一看就知道我这是转载或者翻

Given a sorted array and a target value, return the index if the target is found. If not, return the index where it would be if it were inserted in order. You may assume no duplicates in the array. Here are few examples.[1,3,5,6], 5 → 2[1,3,5,6], 2 →

1.路由CACHE的优势与劣势 分级存储体系已经存在好多年了.其精髓在于"将最快的存储器最小化.将最慢的存储器最大化",这样的结果就使资源利用率的最大化.既提高了訪问效率,又节省了资源.这是全部的CACHE设计的基本原则.       对于内存訪问,差点儿全部的CPU都内置了一级cache.二级cache,亲和力好的几个核心甚至设计了三级cache乃至四级cache,然后才是物理内存,然后是经过精密优化的磁盘交换分区,最后是远程的存储器.这些存储空间逐级变大,訪问开销也逐级变大,构成了