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队列

1、队列逻辑线性结构，先进先出FIFO；队列是两端出入数据，堆栈是单端出入数据；入队列在队尾，出队列在队首；模型分析：存储方式：循环数组和链表;2、循环队列模型分析：此时队列中有多少个数据？ (tail-head+maxRoom) % maxRoom存储数据的控制头：private: Type *da

循环队列

链式队列

原创 2016-09-05 17:02:15 786 阅读

栈

1、栈 (1)、栈是一个线性存储结构(逻辑线性) ; 单端进出数据，特点：先进后出。栈一般都是由栈顶指针和栈底指针组成，top; 栈处理数据的特点 : 入栈和出栈；栈一般情况下是不存在遍历操作，不允许指定下标操作，只能对栈顶元素进行操作; (2)、栈存储结构的实现：数组方式或链表方式;2、数组存储模型如下：其只有这一个端

顺序栈

链式栈

原创 2016-09-05 15:21:50 612 阅读

线性表

1、线性表是一种线性结构,数据结构就是研究数据与数据之间的关系，存储结构; 就是数组的管理机制,通过控制头进行结构数据的存储和与之对应的操作;模型如下：2、代码实现 (1)C++实现，函数名字模仿STL中的函数名称,通过控制头进行统一管理:#ifndef _SEQ_LIST_H_ #define _SEQ_LIST_H_ #include

线性表

原创 2016-09-05 13:55:21 530 阅读

链表

1、链表链表所分配的空间在内存上不一定连续，但是链表具有其天然优势。链表分为4种情况，单链表，单循环，双链表，双循环链表；各自模型如下：(1)、单链表(2)、单循环链表(3)、双链表(4)、双循环链表2、链表上的操作单链表分为2种情况：带头结点链表不带头结点链表链表上常见操作：创建链表、插入链表，删除链表，查找数据，修改数据，销毁链表.......对单链表

双向循环链表

原创 2016-09-05 12:20:04 681 阅读

关键路径

1、关键路径有向无环图方可求关键路径; AOE网络，研究的问题是：(1)、完成整项工作至少需要多少时间？(2)、哪些活动是影响工程进度的关键？在AOE网中，有些活动可以并行，所以完成工程的最短时间是从开始点到完成点的最长路径的长度，路径长度最长的路径叫做关键路径。模型如下:2、算法思想 (1)、首先建立AOE网络；&nbs

关键路径

原创 2016-08-25 17:57:12 836 阅读

最短路径

1、最短路径最小生成树：只要连接顶点n-1条花费最少就行。最短路径：不能故地重游；且是从当前顶点到任意顶点花费最少。 (1)、从A---->B地所花费最少的一个问题。 (2)、从当前顶点到其它顶点的最短路径。 (3)、有向图、带权值。2、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法分析 :是一个按路径长度递增的次序产生最短路径

最短路径

原创 2016-08-24 06:34:27 591 阅读

拓扑排序

1、有向无环图(DAG图) 用二叉树表示表达式(空间耗费过多)------->有向无环图表示(可以实现相同子式的共享，节省存储空间)。有向图检查环比无向图的复杂许多。 AOV网络：强调以顶点作为活动的网络图；--->拓扑排序 AOE网络：强调以边作为活动的网络图； --->关心边上的权值信息--->关键路径2、拓

拓扑排序

原创 2016-08-23 23:11:43 568 阅读

最小生成树---Priml算法

1 、Prim算法思想思想：首先找到权值最小的一条边，由这两个顶点出发，分别去找权值最小的(不能有环的出现)；由各个顶点，每次都找权值最小的。连贯的做法：从顶点的连续角度出发，每次从相应顶点出发，到权值最小的边进行连接。模型如下：2、Prim算法实现 lowCost[i]：表示以i为终点的边的最小权值，当lowCost[i] = 0；说明以i为终点的边的最小

Prim算法

原创 2016-08-23 12:14:41 769 阅读

最小生成树---Kruskal算法

1、最小生成树(MST树) 针对连通图； (1)、现实意义：在n个城市之间建立通信网络，连通n个城市，只需要n-1条线路；但是n个城市之间共有 n*(n-1)/2条路线，如何选择n-1条，使我们花费成本最小。 (2)、相同的一个图形结构，有可能产生出不同形状的生成树，但是我们要找的是不同形状生成树里面耗费最小的一棵树； (3)、研究的问

Kruskal算法

原创 2016-08-23 10:50:48 949 阅读

图的非连通遍历

1、连通图和非连通图连通图：任意的一个顶点到任意的另外一个顶点都有着相应的路径所能够到达。非连通图：只要找出了有一个顶点不能够到达另外一个顶点。2、遍历对于连通图来说，通过DFS或BFS就可以完成遍历；对于非连通图来说，就得从每个顶点出发进行搜索，每一次的从一个新的顶点出发访问，每个顶点都要开始搜索一遍。3、非连通图的遍历算法 (

图的非连通遍历

原创 2016-08-23 09:55:10 1819 阅读

图的遍历

1、遍历图的遍历与树的很相似，遍历满足：(1)、对每一个顶点都得进行一次访问；(2)、对其不能进行重复的访问，只能是一次；对上次的一个补充: 当父类是模板类时，子类继承后，要是想调用父类的方法/数据，必须加上模板的作用域限定符；例 : Grapth<Type>::maxVertices;方可在子类中使用父类的数据或方法；2、深度优先(DFS) D

DFS

BFS

原创 2016-08-20 20:26:58 581 阅读

C++继承实现邻接矩阵和邻接表

1、图的父类是一个抽象类，不能实类化对象，应具有的是抽象方法，提供一个接口，在由子类继承，实现自己的方法，应提供的共有抽象方法和保护的数据：public: virtual bool insertVertex(const Type &v) = 0;

C++继承实现邻接矩阵和邻接表

原创 2016-08-18 22:20:56 1644 阅读

图的存储之邻接表

1、稀疏矩阵有一个稀疏因子，这是节省空间的一种存储方式。2、邻接表以邻接矩阵存储图结构的话，当实际边数远远小于图的最大边数时，将会存储很多0，势必造成存储空间的巨大浪费；这时，就必须将邻接矩阵该用为邻接表；将邻接矩阵各行组织为一个单链表，类哈希的存储结构。存储结构(控制头)：int maxVertices; //最大顶点数 int&nbs

图的邻接表

原创 2016-08-18 22:03:02 1354 阅读

图的存储之邻接矩阵

1、图 (1)、图是一种非线性结构；主要由顶点和边构成； (2)、<> 代表有向图，( )代表无向图 (3)、无向图有N个顶点时，最多有N*(N-1)/2条边；有向图最多有N*(N-1)条边; (4)、权：边上具有相关的数，带权图叫做网络; (5)、邻接顶点: 与其接触边上的顶点； (6)、度：与顶点V关联的边数；

邻接矩阵

图的存储

原创 2016-08-18 17:39:51 1207 阅读

红黑树之插入

1、红黑树 (1)、概念 i>每个结点不是红的就是黑的； ii>根结点为黑的； iii>红结点的孩子必为黑结点； iv>(除了根结点)任一结点不管通过什么路径，到达叶子节点的黑结点数目一定相同；总结概括：一头一脚黑，黑同红不连：根为黑，到脚(叶子节点)的黑结点相同，红结点不相连；2、递归--->

红黑树之插入算法

原创 2016-08-16 21:46:00 979 阅读

AVL树之删除算法

1、AVL树删除思路： (1)、首先找到要删除的结点；没找到，直接false返回退出即可； (2)、将其转化为只有一个分支的结点，前面的路径都要入栈， (3)、其父节点(parent)的平衡因子(根据父的左/右=p(要删除的结点)，修改父的bf)，有几种情况,i>父节点的bf=1/-1，代表原先有两个结点，现在剩下一个了，直接退出循环，不用再

AVL之删除算法

原创 2016-08-16 17:55:06 7399 阅读

AVL树之插入算法

1、AVL树的插入 (1)、必须追踪插入路径，要对bf进行调整，此时不能用递归； (2)、用栈保留路径信息，每次插入均是以叶子结点插入的; (3)、插入一个新结点，自身的bf不用调整，其初始化为0；要调整的是栈中的平衡因子，关键在双旋时，平衡因子的调整要小心，还是调整栈中结点的平衡因子;2、AVL树的插入算法思路： (1)、按照二叉搜索

AVL之插入算法

原创 2016-08-16 11:56:20 2923 阅读

AVL树之旋转

1、AVL树 AVL树首先是一颗二叉搜索树，满足其所有性质，AVL树又叫做高度平衡的二叉搜索树; AVL: 动态搜索树; 平衡因子bf: 右树高度 — 左树高度; bf的取值只能是1, 0, -1; 左右子树都得符合平衡因子, 若不符, 的通过旋转来调整平衡因子;2、四种旋转 (1)、单旋转---->直线型 (2)、双旋

AVL旋转算法

原创 2016-08-16 07:01:56 4102 阅读

小堆线索二叉树补充

1、小堆：堆的构造，i>数组直接生成堆(向下调整)，iii>插入创建堆(向上调整)； (1)、怎么实现一次调整？找到最后一个非叶子结点，n/2-1；一直往下调整即可！ (2)堆排----->优先级队列堆的删除，只能是堆顶元素，再拿最后一个元素补充上去。在向下做一次调整。形成新的堆结构(满足堆的性质)，将删除的数字输

const

小堆

原创 2016-08-09 23:36:37 517 阅读

BST二叉搜索树

1、二叉搜索树 (1)、逼近折半查找的查找算法； (2)、一般不允许出现重复数字，不然没法存储； (3)、满足：左孩子数据 < 根结点数据 < 右孩子数据；根(父)结点比左孩子的大，比右孩子的小； (4)左子树和右子树也是二叉搜索树；2、为什么叫二叉搜索树？如果对一颗二叉搜索树进行中序遍历，可以按从小到大的顺序输出，此时又叫

BST树

原创 2016-08-09 21:45:39 929 阅读

散列桶

1、桶就是可以存放数据的结构；在这里我认为桶就是结构体！在哈希表的改进之上，哈希表当时自己的做法是：表中存放的是指针，而不能存放数据；现在用桶存储：哈希表中的每个元素是结构体，有数据域和链域！(根据自己的情况不同而进行规定存放数据的多少和相应的有几个链域)；其后哈希结点也可以这样定义，结点存放数据多少自己都可以定义；表中的结构体和结点的结构体没有什么联系！

散列桶

原创 2016-08-09 16:21:41 2038 阅读

哈希—-查找

1、哈希表理想情况是不希望经过任何比较，一次存取，便可以直接定位，这是需要一种映射关系，我们把这个映射关系就叫为哈希函数；哈希表在对大数据的处理查找上，有优势；若数据有序，-------->我们一般会想到二分查找；但是哈希查找更加犀利；针对哈希查找，我们主要学习： i>如何构造哈希函数； ii>怎么解

哈希查找

原创 2016-08-09 12:31:47 702 阅读 1点赞

小堆大堆

1、堆一种完全二叉树的线性表示方法；就是数组形式保存数据。大堆：根(父)结点大于左右结点数据 ------->降序小堆：根(父)结点小于左右结点 &n

大堆

小堆

原创 2016-08-08 21:53:57 863 阅读 1点赞

树森林与二叉树的转换

1、树、森林为什么向二叉树转换？因为在实际的处理问题中，大多数情况都是一对多，就向树、森林这样的数据结构！而对于二叉树我们已经很熟悉了，所以转向我们所熟悉的结构，好处理。2、孩子兄弟树的方法把握左孩子右兄弟的原则： (1)、树与二叉树的转换： i>以树的根结点为二叉树的根节点； ii>左孩子指针指向该根节点的第一个子结点；

树

森林

原创 2016-08-08 06:38:02 1897 阅读

线索二叉树

1、什么是线索二叉树线索化的二叉树就是：在原有的二叉树基础上有些改动，将没有孩子结点的链域声明为线，左孩子指向前驱，右孩子指向后继节点；有孩子结点的为链，表示指向原先的左右孩子；线索二叉树的基本存储结构如下：2、中序二叉树的图形表示线索二叉树无需遍历，可以很方便的得到其任一结点的前驱、后继。+3、中序线索二叉树的建立必须先建立好二叉树(根据先序序列)，在其基础上创建中序

线索二叉树

原创 2016-08-08 00:19:25 575 阅读

二叉树之方法实现

1、二叉树上的操作均是C++实现先根序创建二叉树及其其它方法我认为在二叉树的创建方法和遍历以外，以下方法值得我们关注：public: int size()const; //求结点个数 int height()const; &

二叉树的方法实现

原创精选 2016-08-07 18:57:08 573 阅读

二叉树之非递归遍历

1、二叉树的遍历为什么要有遍历操作：将线性结构-------->非线性结构；将递归程序-------->非递归程序；2、二叉树的三种递归遍历：先序遍历：先访问根(父)结点，在访问左分支，最后访问右分支；中序遍历：先访问左分支，在根结点，最后右分支；后序遍历：先访问左分支

二叉树的非递归遍历

原创 2016-08-07 17:35:35 680 阅读 1点赞

二叉树的递归创建

1、树 (1)、树形结构本身具有递归的性质(在其后的编程中体现的淋漓尽致)! 树是一种非常重要的非线性结构。 (2)、几个概念：结点的度，就是分支个数(孩子个数)；树的度，结点度中最大的(孩子最多的)；非叶子结点，度 > 0 (有孩子结点)；叶子结点，度为0的 (没有孩子结点)；树的高度，从1开始算；

先序和中序创建二叉树

中序和后序创建二叉树

原创 2016-08-07 15:59:37 2313 阅读 1点赞

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