【数据结构】24种常见算法题(二)

简介: 常见算法题
  1. 串删除算法代码补全
publicIStringdelete(intbegin , intend) {
// 1 参数校验if(begin<0||end>curlen||begin>end) {
thrownewStringIndexOutOfBoundsException("条件不合法");
    }
// 2 核心:将后面内容移动到签名// 2.1 移动for(inti=0 ; i<curlen-end ; i++) {
strvalue[i+begin] =strvalue[i+end];      
    }
// 2.2 重新统计长度  (end-begin 需要删除串的长度)curlen=curlen- (end-begin)    
returnthis;
}
  1. n!算法代码补全(n=10):
publicclassTestFactorial {
publicstaticvoidmain(String[] args) {
System.out.println(factorial(4));
    }
privatestaticintfactorial(intn) {
if(n==1 ) {                         【代码1】return1;
        }
returnn*factorial(n-1);             【代码2】    }
}
  1. 不带监视哨的插入排序算法
publicvoidinsertSort() {
RecordNodetemp;
inti, j;
for (i=1; i<this.curlen; i++) {
temp=r[i];
for (j=i-1; j>=0&&temp.key.compareTo(r[j].key) <0; j--) {
r[j+1] =r[j];
        }
r[j+1] =temp;
display();
    }
}
  1. 带监视哨的插入排序算法
publicvoidinsertSortWithGuard() {
inti, j;
for (i=1; i<this.curlen; i++) {
r[0] =r[i];
for (j=i-1; r[0].key.compareTo(r[j].key) <0; j--) {
r[j+1] =r[j];
        }
r[j+1] =r[0];
System.out.print("第"+i+"趟: ");
display(9);
    }
}
  1. 优化版冒泡排序算法
publicvoidbubbleSort() {
RecordNodetemp;
booleanflag=true;
for (inti=1; i<this.curlen&&flag; i++) {
flag=false;
for (intj=0; j<this.curlen-i; j++) {
if (r[j].key.compareTo(r[j+1].key) >0) {
temp=r[j];
r[j] =r[j+1];
r[j+1] =temp;
flag=true;
            }
        }
System.out.print("第"+i+"趟: ");
display();
    }
}
  1. 直接选择排序算法
publicvoidselectSort() {
RecordNodetemp;
for (inti=0; i<this.curlen-1; i++) {
intmin=i;
for (intj=i+1; j<this.curlen; j++) {
if (r[j].key.compareTo(r[min].key) <0) {
min=j;
            }
        }
if (min!=i) {
temp=r[i];
r[i] =r[min];
r[min] =temp;
        }
    }
}
  1. 二路归并算法
publicvoidmergepass(RecordNode[] r, RecordNode[] order, ints, intn) {……}//一趟归并算法publicvoidmergeSort() {
ints=1;
intn=this.curlen;
RecordNode[] temp=newRecordNode[n];
while (s<n) {
mergepass(r, temp, s, n);
s*=2;
mergepass(temp, r, s, n);
s*=2;
}
}
  1. 补全带监视哨的顺序查找算法代码
publicintseqSearchWithGuard(Comparablekey) {
inti=length() -1;
r[0].key=key;
while(r[i].key.compareTo(key) !=0) {
i--;
}
returni>0?i : -1;
}
  1. 补全顺序查找代码
publicintseqSearch(Comparablekey) {
inti=0 , n=length();
while(i<n&&r[i].key.compareTo(key) !=0) {
i++;
}
returni<n?i : -1}
  1. 补全二分查找算法代码
publicintbinarySearch(Comparablekey) {
if(length() >0) {
intlow=0, high=length() -1;
while (low<=high) {
intmid= (low+high) /2;
if(r[mid].key.compareTo(key) ==0) {
returnmid;
            } elseif (r[mid].key.compareTo(key) >0) { // 中间值比给定值大high=mid-1;
            } else {
low=mid+1;
            }
        }
    }
return-1;
}
  1. 补全二叉排序树的递归算法代码
privateObjectsearchBST(BiTreeNodep, Comparablekey) {
if (p!=null) {
if (key.compareTo(((RecordNode) p.data).key) ==0) {
returnp.data;
        }
if (key.compareTo(((RecordNode) p.data).key) <0) {
returnsearchBST(p.lchild, key);
        } else {
returnsearchBST(p.rchild, key);
        }
    }
returnnull;
}
相关文章
|
2月前
|
算法 数据处理 C语言
C语言中的位运算技巧,涵盖基本概念、应用场景、实用技巧及示例代码,并讨论了位运算的性能优势及其与其他数据结构和算法的结合
本文深入解析了C语言中的位运算技巧,涵盖基本概念、应用场景、实用技巧及示例代码,并讨论了位运算的性能优势及其与其他数据结构和算法的结合,旨在帮助读者掌握这一高效的数据处理方法。
68 1
|
3月前
|
存储 人工智能 算法
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
这篇文章详细介绍了Dijkstra和Floyd算法,这两种算法分别用于解决单源和多源最短路径问题,并且提供了Java语言的实现代码。
112 3
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
|
12天前
|
存储 算法 测试技术
【C++数据结构——树】二叉树的遍历算法(头歌教学实验平台习题) 【合集】
本任务旨在实现二叉树的遍历,包括先序、中序、后序和层次遍历。首先介绍了二叉树的基本概念与结构定义,并通过C++代码示例展示了如何定义二叉树节点及构建二叉树。接着详细讲解了四种遍历方法的递归实现逻辑,以及层次遍历中队列的应用。最后提供了测试用例和预期输出,确保代码正确性。通过这些内容,帮助读者理解并掌握二叉树遍历的核心思想与实现技巧。
37 2
|
2月前
|
存储 算法 搜索推荐
Python 中数据结构和算法的关系
数据结构是算法的载体,算法是对数据结构的操作和运用。它们共同构成了计算机程序的核心,对于提高程序的质量和性能具有至关重要的作用
|
2月前
|
数据采集 存储 算法
Python 中的数据结构和算法优化策略
Python中的数据结构和算法如何进行优化?
|
2月前
|
算法
数据结构之路由表查找算法(深度优先搜索和宽度优先搜索)
在网络通信中,路由表用于指导数据包的传输路径。本文介绍了两种常用的路由表查找算法——深度优先算法(DFS)和宽度优先算法(BFS)。DFS使用栈实现,适合路径问题;BFS使用队列,保证找到最短路径。两者均能有效查找路由信息,但适用场景不同,需根据具体需求选择。文中还提供了这两种算法的核心代码及测试结果,验证了算法的有效性。
131 23
|
2月前
|
算法
数据结构之蜜蜂算法
蜜蜂算法是一种受蜜蜂觅食行为启发的优化算法,通过模拟蜜蜂的群体智能来解决优化问题。本文介绍了蜜蜂算法的基本原理、数据结构设计、核心代码实现及算法优缺点。算法通过迭代更新蜜蜂位置,逐步优化适应度,最终找到问题的最优解。代码实现了单链表结构,用于管理蜜蜂节点,并通过适应度计算、节点移动等操作实现算法的核心功能。蜜蜂算法具有全局寻优能力强、参数设置简单等优点,但也存在对初始化参数敏感、计算复杂度高等缺点。
76 20
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 C++
数据结构之鲸鱼算法
鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是由伊朗研究员Seyedali Mirjalili于2016年提出的一种基于群体智能的全局优化算法,灵感源自鲸鱼捕食时的群体协作行为。该算法通过模拟鲸鱼的围捕猎物和喷出气泡网的行为,结合全局搜索和局部搜索策略,有效解决了复杂问题的优化需求。其应用广泛,涵盖函数优化、机器学习、图像处理等领域。鲸鱼算法以其简单直观的特点,成为初学者友好型的优化工具,但同时也存在参数敏感、可能陷入局部最优等问题。提供的C++代码示例展示了算法的基本实现和运行过程。
81 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 缓存
数据结构与算法学习十:排序算法介绍、时间频度、时间复杂度、常用时间复杂度介绍
文章主要介绍了排序算法的分类、时间复杂度的概念和计算方法,以及常见的时间复杂度级别,并简单提及了空间复杂度。
61 1
数据结构与算法学习十:排序算法介绍、时间频度、时间复杂度、常用时间复杂度介绍
|
2月前
|
算法 vr&ar 计算机视觉
数据结构之洪水填充算法(DFS)
洪水填充算法是一种基于深度优先搜索(DFS)的图像处理技术,主要用于区域填充和图像分割。通过递归或栈的方式探索图像中的连通区域并进行颜色替换。本文介绍了算法的基本原理、数据结构设计(如链表和栈)、核心代码实现及应用实例,展示了算法在图像编辑等领域的高效性和灵活性。同时,文中也讨论了算法的优缺点,如实现简单但可能存在堆栈溢出的风险等。
84 0

热门文章

最新文章