感谢某位在后台留言的同学，让我想起来我还有这个没写完的系列。上面这个二叉树中，根节点 A 到叶子结点 I 的路径，就是A，B，D，I。例如在一棵树中，规定根结点所在层数为1层，那么从根结点到第 i 层结点的路径长度为 i - 1 。哈夫曼树就介绍到这里，下

第一步，暴力解法。在没有任何时间、空间约束下，完成代码任务的开发。第二步，无效操作处理。将代码中的无效计算、无效存储剔除，降低时间或空间复杂度。第三步，时空转换。设计合理数据结构，完成时间复杂度向空间复杂度的转移。假设有任意多张面额为 2 元、3 元、7

然后两两归并，得到┌n/2┐个长度为2或1的有序子序列；再次两两归并，...

　　最优二叉树，WPL值最小；　　利用结点的权重规划二叉树，遍历二叉树的时让这些权重大的尽量早的被遍历到；有效的提高了遍历二叉树访问结点的效率。　　可以有效的压缩数据，节省20%到90%的空间；解码：根据赫夫曼编码表，从赫夫曼树根节点出发，为0从根节点走向

　　问题描述：在 8*8 的国际棋盘上，摆放八个皇后，使其不能相互攻击；问：有多少种摆法？

散列表，是根据关键码值而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。有一个公司,当有新的员工来报道时,要求将该员工的信息加入,当输入该员工的 id 时

二叉查找树是最常用的一种二叉树，它支持快速插入、删除、查找操作，各个操作的时间复杂度跟树的高度成正比，理想情况下，时间复杂度是 O。不过，二叉查找树在频繁的动态更新过程中，可能会出现数的高度远大于 log2^n 的情况，从而导致各个操作的效率下降。在工程中

Redis 是完全开源免费的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key-value 数据库。Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，同时还

但凡能被for循环的遍历的数据类型都可以传给set()转换成集合类型。>>> friends1 = {"zero","kevin","jason","egon"

在新民主主义社会中，居于领导地位的是

最简单的做法就是在数组上暴力for, 这样的话单点修改和查询的时间复杂度是\, 区间加减和区间查询的复杂度是\, 这样写的话简单是简单，但是会出现这样的情况：。emmm......鬼扯这么多，先来看一下线段树的基本结构吧。线段树首先是一颗二叉树，每一个节点

你作为一个老板，一个卖东西要不断找价格表的销售员和一个一眼看到商品就能知道价格的销售员 你会要哪一个？如果输入后都返回1，那这个散列函数就很烂 要有一个一一对应的关系，这样才非常容易分辨找到自己要找的数字。散列函数准确指出了价格的存储位置。③散列函数能够知

是指利用二叉堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于它的父节点。[1, 3, 2, 6, 5, 7, 8, 9, 10]：。把无序数列构建成二叉堆；循环删除堆顶元素，替换到二叉堆的

#导入函数运行时间测试函数from cal_time import *#查找算法#顺序查找/线性查找算法的含义@cal_timedef linear_search(l,v): for i in range: if l[i]==v:

就是像是杯子或者是弹夹，电梯，存储的时候就可以从顺序表或者链表就可以实现，self.__list = [] # 私有的，不允许外部操作，使用list作为容器，return self.__list == [] # 这是返回一个判断，如果是一个空列表就是返

并查集是一种维护集合的数据结构，它的名字中“并”、“查”、“集”。分别取自Union（合并）、Find(查找)、Set（集合）。那么并查集是用什么实现的，就是一个数组，对于同一个集合来说只存在一个根结点，且将其作为所属集合的标识。初始化，每个元素都是一个独

int[] arr = new int[3];　　 // new int[3]是代表创建3个内存地址空间　　 // 地址空间的序号是按照0开始的，也就是说0为1号位置。arr[0] =3;　//第一个内存地址空间赋值为 3//for循环遍历arr每一个数组

int count = 0; //count 用于记录是第几个非0数据 count 1开始

package com.node;/** * @auther 付强 * @date 2020/2/14 - 9:25 *///普通链表测试public class TestNode { public static void main {

查找变量 x 第一次出现的位置。如果没有找到，就返回 -1. 在数组中查找一个数据，并不需要每次都把整个数组都遍历一遍，因为有可能中途找到就可以提前结束循环了。最好情况时间复杂度 和 最坏情况时间复杂度 对应的都是极端情况下的代码复杂度，发生的概率其实并不