• 关于 最短路径 的搜索结果

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怎么能修改递归算法寻找最短路径

知与谁同 2019-12-01 20:15:59 429 浏览量 回答数 1

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无向图之间求最短路径

蛮大人123 2019-12-01 20:00:20 823 浏览量 回答数 1

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单源最短路径问题,或者称为最短路径问题,是要确定从s到V中每一个其他dijkstra算法的思想是DP 贪心. 每次寻找“最近点”扩展并更新状态 for(i=1 ..

晚来风急 2019-12-02 01:20:17 0 浏览量 回答数 0

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讲的全是好东西哦,且听我一一道来: 堆排序 快速排序 线性时间中的排序 中值与顺序统计 基本的数据结构 散列表 二叉查找树 红-黑树 扩充的数据结构 动态规划 贪婪算法 分摊分析 B-树 二项式堆 斐波纳契堆 不相交集的数据结构 基本的图算法 最小生成树 单源最短路径 全对的最短路径 最大流 排序网络 矩阵运算 线性规划 多项式与快速傅里叶变换 数论算法 字符串匹配 计算几何学 NP-完备性 近似算法 注:看完这本书之后你就长生不老了。

行者武松 2019-12-02 01:19:33 0 浏览量 回答数 0

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应该是一道类似“迷宫游戏”的数据结构与算法的题目。可以翻译为: 试验任务: 构造一个N行M列的迷宫(可用二维数组表示),并求解:走出迷宫的最短路径(也就是题目中的最短时间,或者叫最短步数)。(勇士r即为迷宫起点,公主a为迷宫终点,在前进过程中,如果遇到怪物x,则步数额外加一)。-------------------------学习中。。。

琴瑟 2019-12-02 01:22:46 0 浏览量 回答数 0

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国际网络出口出现延时情况,建议寻找最短服务器路由路径。

aoteman675 2019-12-02 01:38:10 0 浏览量 回答数 0

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先对大图求连通分量,然后在各个连通分量做佛洛伊德算法求多源最短路径。

蛮大人123 2019-12-02 01:52:10 0 浏览量 回答数 0

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跳跃表、红黑树、B树相关、B*树、Trie树、广度优先与单点最短路径

游客pklijor6gytpx 2019-12-19 14:11:08 0 浏览量 回答数 0

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把教材上所有的算法完整的实现就可以很好的锻炼咯 线性结构:线性表——顺序表、链表、栈、队列、串、数组 树形结构:普通树、二叉树、遍历、查找等,哈夫曼树 图:图的各种存储实现(邻居矩阵、邻接表等)、图的遍历、相应的算法及应用全部实现(最小生成树、关键路径、最短路径,) 查找与排序:各种方法的完整实现 每一个都可以使用顺序存储和链式结构两种方法实现 如果把教材的所有算法全部熟练实现,相信会有很大收获与进步。

liujae 2019-12-02 01:22:01 0 浏览量 回答数 0

问题

通过有序航路点的最短路径

养狐狸的猫 2019-12-01 20:00:48 18 浏览量 回答数 0

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动态规划算法是递归算法的一种情况,我们所用的图搜索策略中的很多算法都是基于动态规划的。 比如说最短路径算法

青衫无名 2019-12-02 01:25:49 0 浏览量 回答数 0

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计算机的算法具有可行性,有穷性、输入\输出、确定性。 计算机算法特点 1.有穷性。一个算法应包含有限的操作步骤,而不能是无限的。事实上“有穷性”往往指“在合理的范围之内”。如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法,这虽然是有穷的,但超过了合理的限度,人们不把他视为有效算法。 2. 确定性。算法中的每一个步骤都应当是确定的,而不应当是含糊的、模棱两可的。算法中的每一个步骤应当不致被解释成不同的含义,而应是十分明确的。也就是说,算法的含义应当是唯一的,而不应当产生“歧义性”。 3. 有零个或多个输入、所谓输入是指在执行算法是需要从外界取得必要的信息。 4. 有一个或多个输出。算法的目的是为了求解,没有输出的算法是没有意义的。 5.有效性。 算法中的每一个 步骤都应当能有效的执行。并得到确定的结果。 拓展资料: 重要算法 A*搜寻算法 俗称A星算法。这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样,可以找到一条最短路径;也像BFS一样,进行启发式的搜索。 Beam Search 束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法,它是在分枝定界方法基础上发展起来的,它使用启发式方法估计k个最好的路径,仅从这k个路径出发向下搜索,即每一层只有满意的结点会被保留,其它的结点则被永久抛弃,从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯,并快速地获得一个解。 二分取中查找算法 一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。 Branch and bound 分支定界(branch and bound)算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同,分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树,并且,在分支定界算法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。 数据压缩 数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度,达到增大数据密度,最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。 Diffie–Hellman密钥协商 Diffie–Hellman key exchange,简称“D–H”,是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。 Dijkstra’s 算法 迪科斯彻算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻(Edsger Wybe Dijkstra)发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示著城市间开车行经的距离,迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。 动态规划 动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的,用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是,将原问题分解为相似的子问题,在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础,被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较著名的应用实例有:求解最短路径问题,背包问题,项目管理,网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。 欧几里得算法 在数学中,辗转相除法,又称欧几里得算法,是求最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于欧几里得的《几何原本》(第VII卷,命题i和ii)中,而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。 最大期望(EM)算法 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值;第二步是最大化(M),最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中,这个过程不断交替进行。 快速傅里叶变换(FFT) 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。 哈希函数 HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该函数将数据打乱混合,重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中,不抑制冲突来区别数据,会使得数据库记录更难找到。 堆排序 Heapsort是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积属性:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父结点。 归并排序 Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。 RANSAC 算法 RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计数学模型参数的迭代方法,由Fischler and Bolles在1981提出,它是一种非确定性算法,因为它只能以一定的概率得到合理的结果,随着迭代次数的增加,这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”(那些对模型参数估计起到支持作用的点)和”outliers”(不符合模型的点),并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。 RSA加密演算法 这是一个公钥加密算法,也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经专利失效,其被广泛地用于电子商务加密,大家都相信,只要密钥足够长,这个算法就会是安全的。 并查集Union-find 并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。 Viterbi algorithm 寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states)。 参考资料:计算机算法

游客886 2019-12-02 01:17:57 0 浏览量 回答数 0

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switch函数有错,执行case0后执行case1有错

a123456678 2019-12-01 19:22:27 862 浏览量 回答数 1

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拣货算法优化

问答平台 2019-12-01 19:29:28 631 浏览量 回答数 2

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算法就是计算机处理解决问题的计算机能理解的方法。 比如算一个阶乘 , 计算机的算法就是写一个循环,从高到底, 一直乘下去,直到 1 为止。 复杂的算法比如一个强连通带权网络,求两点间的最短路径,这个很有用啊....比如采用广度优先算法,或深度优先算法 数据结构指数据在计算机中存储存在的方式。 比如文件在硬盘中,有二进制,文本等形式存放, 程序中的一组数字可能放在数组里面,也可能在栈里面,也肯能在链表里面

云篆 2019-12-02 01:23:52 0 浏览量 回答数 0

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【播放器SDK】支持边下边缓存功能

樰篱 2019-12-01 21:50:28 2756 浏览量 回答数 0

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下面是StuQ 发布的大数据工程师技能图谱(仅供参考)大数据通用处理平台SparkFlinkHadoop分布式存储HDFS资源调度YarnMesos机器学习工具MahoutSpark MlibTensorFlow (Google 系)Amazon Machine LearningDMTK (微软分布式机器学习工具)数据分析/数据仓库(SQL类)PigHivekylinSpark SQL,Spark DataFrameImpalaPhoenixELK8.1 ElasticSearch8.2Logstash8.3Kibana消息队列Kafka(纯日志类,大吞吐量)RocketMQZeroMQActiveMQRabbitMQ流式计算Storm/JStormSpark StreamingFlink日志收集ScribeFlume编程语言JavaPythonRRubyScala数据分析挖掘MATLABSPSSSAS数据可视化RD3.jsEChartsExclePython机器学习机器学习基础聚类时间序列推荐系统回归分析文本挖掘决策树支持向量机贝叶斯分类神经网络机器学习工具MahoutSpark MlibTensorFlow (Google 系)Amazon Machine LearningDMTK (微软分布式机器学习工具)算法一致性paxosraftgossip数据结构栈,队列,链表散列表二叉树,红黑树,B树图常用算法1.排序插入排序桶排序堆排序2.快速排序3,最大子数组4.最长公共子序列5.最小生成树最短路径6.矩阵的存储和运算云计算云服务SaaSPaaSIaaSOpenstackDockerEnd.掌握这些都差不多了。

51干警网 2019-12-02 00:17:52 0 浏览量 回答数 0

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概念: 红黑树是一种自平衡二叉查找树,是在计算机科学中用到的一种数据结构,典型的用途是实现关联数组。它是在1972年由Rudolf Bayer发明的,他称之为"对称二叉B树",它现代的名字是在 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 于1978年写的一篇论文中获得的。它是复杂的,但它的操作有着良好的最坏情况运行时间,并且在实践中是高效的: 它可以在O(log n)时间内做查找,插入和删除,这里的n 是树中元素的数目。   红黑树是一种很有意思的平衡检索树。它的统计性能要好于平衡二叉树(有些书籍根据作者姓名,Adelson-Velskii和Landis,将其称为AVL-树),因此,红黑树在很多地方都有应用。在C++ STL中,很多部分(目前包括set, multiset, map, multimap)应用了红黑树的变体(SGI STL中的红黑树有一些变化,这些修改提供了更好的性能,以及对set操作的支持)。 背景和术语: 红黑树是一种特定类型的二叉树,它是在计算机科学中用来组织数据比如数字的块的一种结构。所有数据块都存储在节点中。这些节点中的某一个节点总是担当启始位置的功能,它不是任何节点的儿子;我们称之为根节点或根。它有最多两个"儿子",都是它连接到的其他节点。所有这些儿子都可以有自己的儿子,以此类推。这样根节点就有了把它连接到在树中任何其他节点的路径。 如果一个节点没有儿子,我们称之为叶子节点,因为在直觉上它是在树的边缘上。子树是从特定节点可以延伸到的树的某一部分,其自身被当作一个树。在红黑树中,叶子被假定为 null 或空。 由于红黑树也是二叉查找树,它们当中每一个节点都的比较值都必须大于或等于在它的左子树中的所有节点,并且小于或等于在它的右子树中的所有节点。这确保红黑树运作时能够快速的在树中查找给定的值。 用途和好处: 红黑树和AVL树一样都对插入时间、删除时间和查找时间提供了最好可能的最坏情况担保。这不只是使它们在时间敏感的应用如即时应用(real time application)中有价值,而且使它们有在提供最坏情况担保的其他数据结构中作为建造板块的价值;例如,在计算几何中使用的很多数据结构都可以基于红黑树。 红黑树在函数式编程中也特别有用,在这里它们是最常用的持久数据结构之一,它们用来构造关联数组和集合,在突变之后它们能保持为以前的版本。除了O(log n)的时间之外,红黑树的持久版本对每次插入或删除需要O(log n)的空间。 红黑树是 2-3-4树的一种等同。换句话说,对于每个 2-3-4 树,都存在至少一个数据元素是同样次序的红黑树。在 2-3-4 树上的插入和删除操作也等同于在红黑树中颜色翻转和旋转。这使得 2-3-4 树成为理解红黑树背后的逻辑的重要工具,这也是很多介绍算法的教科书在红黑树之前介绍 2-3-4 树的原因,尽管 2-3-4 树在实践中不经常使用。 属性: 红黑树是每个节点都有颜色特性的二叉查找树,颜色的值是红色或黑色之一。除了二叉查找树带有的一般要求,我们对任何有效的红黑树加以如下增补要求: 1.节点是红色或黑色。 2.根是黑色。 3.每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点) 4.从每个叶子到根的所有路径都包含相同数目的黑色节点。 这些约束强制了红黑树的关键属性: 从根到叶子的最长的可能路径不大于最短的可能路径的两倍长。结果是这个树大致上是平衡的。因为操作比如插入、删除和查找某个值都要求与树的高度成比例的最坏情况时间,这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的,而不同于普通的二叉查找树。 在很多树数据结构的表示中,一个节点有可能只有一个儿子,而叶子节点包含数据。用这种范例表示红黑树是可能的,但是这会改变一些属性并使算法复杂。为此,本文中我们使用 "null 叶子" 或"空(null)叶子",如上图所示,它不包含数据而只充当树在此结束的指示。这些节点在绘图中经常被省略,导致了这些树好像同上述原则相矛盾,而实际上不是这样。与此有关的结论是所有节点都有两个儿子,尽管其中的一个或两个可能是空叶子。 操作: 在红黑树上只读操作不需要对用于二叉查找树的操作做出修改,因为它也二叉查找树。但是,在插入和删除之后,红黑属性可能变得违规。恢复红黑属性需要少量(O(log n))的颜色变更(这在实践中是非常快速的)并且不超过三次树旋转(对于插入是两次)。这允许插入和删除保持为 O(log n) 次,但是它导致了非常复杂的操作。

寒凝雪 2019-12-02 01:19:37 0 浏览量 回答数 0

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为什么要学数据结构和算法首先要知道他们的作用: 算法就是计算机处理解决问题的计算机能理解的方法。 比如算一个阶乘 , 计算机的算法就是写一个循环,从高到底, 一直乘下去,直到 1 为止。 复杂的算法比如一个强连通带权网络,求两点间的最短路径,这个很有用啊....比如采用广度优先算法,或深度优先算法。 数据结构指数据在计算机中存储存在的方式。 比如文件在硬盘中,有二进制,文本等形式存放, 程序中的一组数字可能放在数组里面,也可能在栈里面,也肯能在链表里面。 这样从上面知道了。 程序要运行,算法算得上是程序运行方法,数据结构就算是程序运行后储存下来。 所有计算机专业学习算法和数据结构就显得尤为重要了。

游客886 2019-12-02 01:23:07 0 浏览量 回答数 0

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算法工程师必知必会10大基础算法! 6月23日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-23 13:36:00 6 浏览量 回答数 1

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目录(Table of Contents)前言(Preface)第一部分(Part I) 基础(Foundations)第一章 计算中算法的角色(The Role of Algorithms in Computing)第二章 开始(Getting Started)第三章 函数的增长率(Growth of Functions)第四章 递归(Recurrences)第五章 概率分析与随机化算法(Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms)第二部分(Part II) 排序与顺序统计(Sorting and Order Statistics)第六章 堆排序(Heapsort)第七章快速排序(Quicksort)第八章 线性时间中的排序(Sorting in Linear Time)第九章 中值与顺序统计(Medians and Order Statistics)第三部分(Part III) 数据结构(Data Structures)第十章 基本的数据结构(Elementary Data Structures)第十一章 散列表(Hash Tables)第十二章 二叉查找树(Binary Search Trees)第十三章 红-黑树(Red-Black Trees)第十四章 扩充的数据结构(Augmenting Data Structures)第四部分(Part IV) 高级的设计与分析技术(Advanced Design and Analysis Techniques)第十五章 动态规划(Dynamic Programming)第十六章 贪婪算法(Greedy Algorithms)第十七章 分摊分析(Amortized Analysis)第五部分(Part V) 高级的数据结构(Advanced Data Structures)第十八章 B-树(B-Trees)第十九章 二项式堆(Binomial Heaps)第二十章 斐波纳契堆(Fibonacci Heaps)第二十一章 不相交集的数据结构(Data Structures for Disjoint Sets)第六部分(Part VI) 图算法(Graph Algorithms)第二十二章 基本的图算法(Elementary Graph Algorithms)第二十三章 最小生成树(Minimum Spanning Trees)第二十四章单源最短路径(Single-Source Shortest Paths)第二十五章 全对的最短路径(All-Pairs Shortest Paths)第二十六章 最大流(Maximum Flow)第七部分(Part VII) 精选的主题(Selected Topics)第二十七章 排序网络(Sorting Networks)第二十八章矩阵运算(Matrix Operations)第二十九章 线性规划(Linear Programming)第三十章 多项式与快速傅里叶变换(Polynomials and the FFT)第三十一章 数论算法(Number-Theoretic Algorithms)第三十二章 字符串匹配(String Matching)第三十三章 计算几何学(Computational Geometry)第三十四章 NP-完备性(NP-Completeness)第三十五章 近似算法(Approximation Algorithms)第八部分(Part VIII) 附录:数学背景(Mathematical Background)附录A 求和(Summations)附录B 集合,等等。(Sets, Etc.)附录C 计数与概率(Counting and Probability)参考文献(Bibliography)索引(Index)

玄学酱 2019-12-02 01:19:34 0 浏览量 回答数 0

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小程序3分钟跑最后一公里极速配送

上官鸿信 2019-12-01 21:41:12 4421 浏览量 回答数 0

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一楼这打酱油的我也是醉了。。 数据结构和算法是很抽象的。。和编译原理,操作系统,并称本专业最难课程了。。 你首先弄懂原理,再看基于某种语言的数据结构实现(C,CPP,java等)。其次看懂算法的原理,KMP啊,排序,查找等到。。再看语言的实现。。 总的来说就两部:看懂原理,再看实现。这个急不来的,数据结构和算法一定要放多点时间。到一定地步了(所有数据结构和经典算法都弄懂了),建议你买写“教你如何设计算法的书籍”看看。开始进军算法的设计。。 我的理解数据结构和类型基本上一样。都是写给人看的。因为在计算机存储的只是两种模式:顺序和链式。现实世界有某某问题需要用到计算机解决,而该问题又依附在某某数据结构上(例如村庄布线需要用到最小生成树,寻找点用到最短路径等等。。)而算法是某类型对于处理问题的一个封装,例如:类也可以说是一个数据结构了。。

马铭芳 2019-12-02 01:22:56 0 浏览量 回答数 0

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数据结构指数据在计算机中存储存在的方式,比如 文件在硬盘中,有二进制,文本等形式存放, 程序中的一组数字可能放在数组里面,也可能在栈里面,也肯能在链表里面 算法就是计算机处理解决问题的计算机能理解的方法,比如算一个阶乘 , 计算机的算法就是写一个循环,从高到底, 一直乘下去,直到 1 为止, 复杂的算法比如一个强连通带权网络,求两点间的最短路径,这个很有用啊....比如采用广度优先算法,或深度优先算法 算法是比较难理解的,算法往往是和数据结构联系在一起,他们互相辅助,比如求一个二叉树的遍历算法,你用链表写的话就很好理解, 如果你不用链表用数组,也能实现,可是,理解不好理解,空间上也浪费...., 又比如写一个后进先出得东西,用栈这个数据结构就很好办

云篆 2019-12-02 01:22:08 0 浏览量 回答数 0

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八步走让你对网站问题有更多了解

dl19865211 2019-12-01 21:36:27 7643 浏览量 回答数 1

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【教程免费下载】 算 法 基 础

玄学酱 2019-12-01 22:08:27 1484 浏览量 回答数 3

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程序员必须掌握的核心算法有哪些?

问问小秘 2020-02-19 16:57:02 744 浏览量 回答数 4

问题

APP线上推广策划具体包括哪些形式

活动盒子 2019-12-01 21:09:13 2677 浏览量 回答数 0

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MaxCompute用户指南:图模型:示例程序:单源最短距离

行者武松 2019-12-01 22:04:48 979 浏览量 回答数 0

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Windows Server 2012 配置指南 之 PHP环境搭建篇

西秦说云 2019-12-01 21:02:06 10596 浏览量 回答数 6
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