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二叉树采用链式存储结构,设计一个递归算法设计一棵给定二叉树的所有结点数

知与谁同 2019-12-01 20:15:47 452 浏览量 回答数 2

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第一部分 基本概念第1章 数据结构基础1.1 问题求解分析1.2 数据结构1.3 数据结构的分类1.4 数据的四种基本存储方法1.5 数据结构三方面的关系习题第2章 算法及算法分析基础2.1 算法的基本概念2.2 算法的描述2.3 算法分析方法2.4 程序语言的基本语句与基本结构2.5 数组与结构2.6 抽象数据类型的表示与定义习题第二部分 简单数据结构第3章 线性表3.1 线性表的定义3.2 线性表的运算3.3 线性表的顺序存储结构及实现3.3.1 线性表的顺序存储结构3.3.2 顺序表的实现3.4 线性表的链式存储结构及实现3.4.1 单链表3.4.2 循环链袁3.4.3 双向链表3.4.4 静态链表3.4.5 顺序表和链表的比较3.5 线性表的应用习题第4章 栈和队列4.1 栈4.1.1 问题的提出4.1.2 定义及其操作4.1.3 栈的存储结构及实现4.1.4 栈的应用举例:表达式求值4.2 队列4.2.1 问题的提出4.2.2 队列的定义及操作4.2.3 队列的存储结构及实现4.2.4 队列的应用举例习题第5章 矩阵和广义表5.1 矩阵的存储5.2 特殊矩阵5.3 稀疏矩阵5.4 广义表习题第三部分 复杂数据结构第6章 二叉树和树6.1 二叉树的定义和性质6.1.1 二叉树的定义及相关术语6.1.2 特殊二叉树6.1.3 二叉树的性质6.2 二叉树的存储结构6.2.1 二叉树的顺序存储表示6.2.2 二叉树的链式存储表示6.3 二叉树的遍历6.3.1 问题的提出6.3.2 二叉树的遍历算法6.3.3 二叉树遍历的非递归实现6.3.4 遍历算法的应用6.4 二叉树的线索化6.4.1 线索二叉树的定义6.4.2 线索二叉树的结构6.4.3 二叉树的线索化算法6.4.4 线索二叉树基本操作的实现6.5 二叉树的应用——哈夫曼树……第7章 图第8章 散列结构第9章 集合结构第四部分 算法与数据结构应用

琴瑟 2019-12-02 01:22:41 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算要点般: 1、要熟悉数据结构整纲: 逻辑存储结构:线性结构非线性结构 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组 非性结构:二叉树、图 物理存储结构:顺序存储链式存储 基本操作:插入、删除、更新、查找逆转等 2、要熟悉数据结构各类专名词含义; 3、掌握间复杂度计算或推导(即O) 4、重点掌握非线性二叉树性质推导证明(涉及些数知识)图 机调试各章源码才能加深算本身存思想体习数据结构其实习算思想

一键天涯 2019-12-02 01:22:55 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 如果是数据结构和算法很薄弱的话,还是有很大帮助和提升的。

管理贝贝 2019-12-02 01:22:18 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 多上机调试各章的源码,只有这样才能加深对算法本身存在的思想的体会。学习数据结构其实就是学习算法思想。

寒凝雪 2019-12-02 01:23:10 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 多上机调试各章的源码,只有这样才能加深对算法本身存在的思想的体会。学习数据结构其实就是学习算法思想。

琴瑟 2019-12-02 01:23:01 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 多上机调试各章的源码,只有这样才能加深对算法本身存在的思想的体会。学习数据结构其实就是学习算法思想。

青衫无名 2019-12-02 01:22:01 0 浏览量 回答数 0

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#define MAXNODE 100 //二叉树最大节点数 //定义二叉树链式结构 typedef struct BitNode { char data; //数据域 struct BitNode *lchild,*rchild;//左右指针域 }BitNode,*BiTree; //二叉树进行中序非递归遍历 void NRInorder(BiTree t) { BiTree s; //s-指向当前节点 BiTree stack[MAXNODE]; //定义栈 int top=-1; //初始化栈顶指针 if(t==NULL) return; stack[++top]=t;//根指针入栈 s=t->lchild; //s指向左子树 while(s!=NULL||top!=-1)//当存在节点(涉及到根下右子树)或者栈不为空,进行遍历 { while(s!=NULL) //如果存在节点,寻找最左子树并入栈 { if(top>=MAXNODE-1) { printf("栈为满\n"); return; } stack[++top]=s;//当前节点入栈 s=s->lchild; //左子树进行遍历 } if(top==-1) { printf("栈为空\n"); return; } s=stack[top--]; //弹出栈顶元素到s中 printf("%c ",s->data); //输出当前节点元素值 s=s->rchild; //遍历右子树 } }

行者武松 2019-12-02 01:24:26 0 浏览量 回答数 0

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二叉树的中序、前序、后序的递归、非递归遍历算法,层次序的非递归遍历算法的实现,应包含建树的实现 悬赏分:20 | 提问时间:2010-6-14 22:33 | 提问者:zjkgood 要求:遍历的内容应是千姿百态的。 树与二叉树的转换的实现。以及树的前序、后序的递归、非递归遍历算法,层次序的非递归遍历算法的实现,应包含建树的实现。 要求:遍历的内容应是千姿百态的。 推荐答案 #include <iostream> using namespace std;//二叉树链式存储的头文件 typedef char datatype;//结点属性值类型 typedef struct node // 二叉树结点类型 { datatype data; struct node* lchild,*rchild; }bintnode; typedef bintnode *bintree; bintree root;//指向二叉树结点指针 //下面是些栈的操作 为非递归实现做准备 typedef struct stack//栈结构定义 { bintree data[100];//data元素类型为指针 int tag[100];//为栈中元素做的标记,,用于后续遍历 int top;//栈顶指针 }seqstack; void push(seqstack *s,bintree t)//进栈 { s->data[++s->top]=t; } bintree pop(seqstack *s) //出栈 { if(s->top!=-1) {s->top--; return(s->data[s->top+1]); } else return NULL; } //按照前序遍历顺序建立一棵给定的二叉树 void createbintree(bintree *t) { char ch; if((ch=getchar())== '-') *t=NULL; else { *t=(bintnode*)malloc(sizeof(bintnode));//产生二叉树根结点 (*t)->data=ch; createbintree(&(*t)->lchild);//递归实现左孩子的建立 createbintree(&(*t)->rchild);//递归实现右孩子的建立 } } //二叉树前序遍历递归实现 void preorder(bintree t)//t是指针变量,而不是结点结构体变量 {if(t) { cout<<t->data<<" "; preorder(t->lchild); preorder(t->rchild); } } //二叉树前序遍历非递归实现 void preorder1(bintree t) { seqstack s; s.top=-1;//top 的初始值为-1; while((t)||(s.top!=-1))//当前处理的子树不为空或者栈不为空,则循环 { while(t) { cout<<t->data<<" ";//访问当前子树根结点 s.top++; s.data[s.top]=t; t=t->lchild; } if(s.top>-1) { t=pop(&s);//当前子树根结点出栈 t=t->rchild;//访问其右孩子 } } } //二叉树中序遍历递归算法 void inorder(bintree t) { if(t) { inorder(t->lchild); cout<<t->data<<" "; inorder(t->rchild); } } // 二叉树中序遍历非递归算法 void inorder1(bintree t) { seqstack s; s.top=-1; while((t!=NULL)||(s.top!=-1)) { while(t) { push(&s,t); t=t->lchild;//子树跟结点全部进栈 } if(s.top!=-1) { t=pop(&s); cout<<t->data<<" ";//输出跟结点,其实也就是左孩子或者有孩子(没有孩子的结点是他父亲的左孩子或者有孩子) t=t->rchild;//进入右孩子访问 } } } //后续递归遍历二叉树 void postorder(bintree t) { if(t) { postorder(t->lchild); postorder(t->rchild); cout<<t->data<<" "; } }; //后序遍历 非递归实现 void postorder1(bintree t) { seqstack s; s.top=-1; while((t)||(s.top!=-1)) { while(t) { s.top++; s.data[s.top]=t;//子树根结点进栈 s.tag[s.top]=0;//设此根结点标志初始化为0,表示左右孩子都么有访问,当访问完左子树,tag变为1; t=t->lchild;//进入左子树访问。(左子树根结点全部进栈) } while((s.top>-1)&&(s.tag[s.top]==1)) { t=s.data[s.top]; cout<<t->data<<" ";//没有孩子的根结点,也就是它父亲的左孩子或者右孩子 s.top--; } if(s.top>-1) { t=s.data[s.top]; s.tag[s.top]=1;//进入右孩子前,标志tag变为1; t=t->rchild;//进入右孩子 } else t=NULL; } } int main() { bintree tree; cout<<"输入根结点:" ; createbintree(&tree); cout<<"\n 前序递归遍历二叉树;"; preorder(tree); cout<<"\n 前序非递归遍历二叉树:"; preorder1(tree); cout<<"\n-------------------------------\n"; cout<<"\n 中序遍历递归二叉树;"; inorder(tree); cout<<"\n 中序非递归遍历二叉树:"; inorder1(tree); cout<<"\n----------------------------\n"; cout<<"\n 后序递归遍历二叉树:"; postorder(tree); cout<<"\n 后序非递归遍历二叉树:"; postorder1(tree); cout<<endl;

祁同伟 2019-12-02 01:25:19 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

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【算法】五分钟算法小知识:学习数据结构和算法的框架思维

游客ih62co2qqq5ww 2020-04-17 09:56:03 10 浏览量 回答数 1

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图解!24张图彻底弄懂九大常见数据结构! 7月22日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-27 13:19:32 6 浏览量 回答数 1

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图解九大数据结构 6月13日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-17 13:17:00 29 浏览量 回答数 1

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本人学习数据结构时看到的不错的总结,共享一下了 文件有一组记录组成,记录有若干数据项组成,唯一标识记录的数据项称关键字; 排序是将文件按关键字的递增(减)顺序排列; 排序文件中有相同的关键字时,若排序后相对次序保持不变的称稳定排序,否则称不稳定排序; 在排序过程中,文件放在内存中处理不涉及数据的内、外存交换的称内部排序,反之称外部排序; 排序算法的基本操作:1)比较关键字的大小;2)改变指向记录的指针或移动记录本身。 评价排序方法的标准:1)执行时间;2)所需辅助空间,辅助空间为O(1)称就地排序;另要注意算法的复杂程度。 若关键字类型没有比较运算符,可事先定义宏或函数表示比较运算。 8.2插入排序 8.2.1直接插入排序 实现过程: void insertsort(seqlist R) { int i, j; for(i=2;i<=n;i++) if(R[i].key< R[i-1].key{ R[0]=R[i];j=i-1; do{R[j+1]=R[j];j--;} while(R[0].key R[j+1]=R[0]; } } 复制代码 算法中引入监视哨R[0]的作用是:1)保存 R[i] 复制代码 的副本;2)简化边界条件,防止循环下标越界。 关键字比较次数最大为(n+2)(n-1)/2;记录移动次数最大为(n+4)(n-1)/2; 算法的最好时间是O(n);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(n^2);是一种就地的稳定的排序; 8.2.2希尔排序 实现过程:是将直接插入排序的间隔变为d。d的取值要注意:1)最后一次必为1;2)避免d值互为倍数; 关键字比较次数最大为n^1.25;记录移动次数最大为1.6n^1.25; 算法的平均时间是O(n^1.25);是一种就地的不稳定的排序; 8.3交换排序 8.3.1冒泡排序 实现过程:从下到上相邻两个比较,按小在上原则扫描一次,确定最小值,重复n-1次。 关键字比较次数最小为n-1、最大为n(n-1)/2;记录移动次数最小为0,最大为3n(n-1)/2; 算法的最好时间是O(n);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(n^2);是一种就地的稳定的排序; 8.3.2快速排序 实现过程:将第一个值作为基准,设置i,j指针交替从两头与基准比较,有交换后,交换j,i。i=j时确定基准,并以其为界限将序列分为两段。重复以上步骤。 关键字比较次数最好为nlog2n+nC(1)、最坏为n(n-1)/2; 算法的最好时间是O(nlog2n);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(nlog2n);辅助空间为O(log2n);是一种不稳定排序; 8.4选择排序 8.4.1直接选择排序 实现过程:选择序列中最小的插入第一位,在剩余的序列中重复上一步,共重复n-1次。 关键字比较次数为n(n-1)/2;记录移动次数最小为0,最大为3(n-1); 算法的最好时间是O(n^2);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(n^2);是一种就地的不稳定的排序; 8.4.2堆排序 实现过程:把序列按层次填入完全二叉树,调整位置使双亲大于或小于孩子,建立初始大根或小根堆,调整树根与最后一个叶子的位置,排除该叶子重新调整位置。 算法的最好时间是O(nlog2n);最坏时间是O(nlog2n);平均时间是O(nlog2n);是一种就地的不稳定排序; 8.5归并排序 实现过程:将初始序列分为2个一组,最后单数轮空,对每一组排序后作为一个单元,对2个单元排序,直到结束。 算法的最好时间是O(nlog2n);最坏时间是O(nlog2n);平均时间是O(nlog2n);辅助空间为O(n);是一种稳定排序; 8.6分配排序 8.6.1箱排序 实现过程:按关键字的取值范围确定箱子的个数,将序列按关键字放入箱中,输出非空箱的关键字。 在桶内分配和收集,及对各桶进行插入排序的时间为O(n),算法的期望时间是O(n),最坏时间是O(n^2)。 8.6.2基数排序 实现过程:按基数设置箱子,对关键字从低位到高位依次进行箱排序。 算法的最好时间是O(d*n+d*rd);最坏时间是O(d*n+d*rd);平均时间是O(d*n+d*rd);辅助空间O(n+rd);是一种稳定排序; 8.7各种内部排序方法的比较和选择 按平均时间复杂度分为: 1) 平方阶排序:直接插入、直接选择、冒泡排序; 2) 线性对数阶:快速排序、堆排序、归并排序; 3) 指数阶:希尔排序; 4) 线性阶:箱排序、基数排序。 选择合适排序方法的因素:1)待排序的记录数;2)记录的大小;3)关键字的结构和初始状态;4)对稳定性的要求;5)语言工具的条件;6)存储结构;7)时间和辅助空间复杂度。 结论: 1) 若规模较小可采用直接插入或直接选择排序; 2) 若文件初始状态基本有序可采用直接插入、冒泡或随机快速排序; 3) 若规模较大可采用快速排序、堆排序或归并排序; 4) 任何借助于比较的排序,至少需要O(nlog2n)的时间,箱排序和基数排序只适用于有明显结构特征的关键字; 5) 有的语言没有提供指针及递归,使归并、快速、基数排序算法复杂; 6) 记录规模较大时为避免大量移动记录可用链表作为存储结构,如插入、归并、基数排序,但快速、堆排序在链表上难以实现,可提取关键字建立索引表,然后对索引表排序。 附二: 第八章排序 ************************************************************************************* 记录中可用某一项来标识一个记录,则称为关键字项,该数据项的值称为关键字。 排序是使文件中的记录按关键字递增(或递减)次序排列起来。·基本操作:比较关键字大小;改变指向记录的指针或移动记录。 ·存储结构:顺序结构、链表结构、索引结构。 经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变,则称这种排序方法是稳定的,否则排序算法是不稳定的。 排序过程中不涉及数据的内、外存交换则称之为"内部排序"(内排序),反之,若存在数据的内外存交换,则称之为外排序。 内部排序方法可分五类:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。 评价排序算法好坏的标准主要有两条:执行时间和所需的辅助空间,另外算法的复杂程序也是要考虑的一个因素。 ************************************************************************************* 插入排序:·直接插入排序: ·逐个向前插入到合适位置。 ·哨兵(监视哨)有两个作用: ·作为临变量存放 R[i] 复制代码 ·是在查找循环中用来监视下标变量j是否越界。 ·直接插入排序是就地的稳定排序。时间复杂度为O(n^2),比较次数为(n+2)(n-1)/2;移动次数为(n+4)(n-1)/2; ·希尔排序: ·等间隔的数据比较并按要求顺序排列,最后间隔为1。 ·希尔排序是就地的不稳定排序。时间复杂度为O(n^1.25),比较次数为(n^1.25);移动次数为(1.6n^1.25); 交换排序:·冒泡排序:·自下向上确定最轻的一个。·自上向下确定最重的一个。·自下向上确定最轻的一个,后自上向下确定最重的一个。 ·冒泡排序是就地的稳定排序。时间复杂度为O(n^2),比较次数为n(n-1)/2;移动次数为3n(n-1)/2; ·快速排序:·以第一个元素为参考基准,设定、动两个指针,发生交换后指针交换位置,直到指针重合。重复直到排序完成。 ·快速排序是非就地的不稳定排序。时间复杂度为O(nlog2n),比较次数为n(n-1)/2; 选择排序:·直接选择排序: ·选择最小的放在比较区前。 ·直接选择排序就地的不稳定排序。时间复杂度为O(n^2)。比较次数为n(n-1)/2; ·堆排序 ·建堆:按层次将数据填入完全二叉树,从int(n/2)处向前逐个调整位置。 ·然后将树根与最后一个叶子交换值并断开与树的连接并重建堆,直到全断开。 ·堆排序是就地不稳定的排序,时间复杂度为O(nlog2n),不适宜于记录数较少的文件。。 归并排序: ·先两个一组排序,形成(n+1)/2组,再将两组并一组,直到剩下一组为止。 ·归并排序是非就地稳定排序,时间复杂度是O(nlog2n), 分配排序:·箱排序: ·按关键字的取值范围确定箱子数,按关键字投入箱子,链接所有非空箱。 ·箱排序的平均时间复杂度是线性的O(n). ·基数排序:·从低位到高位依次对关键字进行箱排序。 ·基数排序是非就稳定的排序,时间复杂度是O(d*n+d*rd)。 各种排序方法的比较和选择: ·.待排序的记录数目n;n较大的要用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法; ·记录的大小(规模);记录大最好用链表作为存储结构,而快速排序和堆排序在链表上难于实现; ·关键字的结构及其初始状态; ·对稳定性的要求; ·语言工具的条件; ·存储结构; ·时间和辅助空间复杂度。 排序(sort)或分类 所谓排序,就是要整理文件中的记录,使之按关键字递增(或递减)次序排列起来。其确切定义如下: 输入:n个记录R1,R2,…,Rn,其相应的关键字分别为K1,K2,…,Kn。 输出:Ril,Ri2,…,Rin,使得Ki1≤Ki2≤…≤Kin。(或Ki1≥Ki2≥…≥Kin)。 1.被排序对象--文件 被排序的对象--文件由一组记录组成。 记录则由若干个数据项(或域)组成。其中有一项可用来标识一个记录,称为关键字项。该数据项的值称为关键字(Key)。 注意: 在不易产生混淆时,将关键字项简称为关键字。 2.排序运算的依据--关键字 用来作排序运算依据的关键字,可以是数字类型,也可以是字符类型。 关键字的选取应根据问题的要求而定。 【例】在高考成绩统计中将每个考生作为一个记录。每条记录包含准考证号、姓名、各科的分数和总分数等项内容。若要惟一地标识一个考生的记录,则必须用"准考证号"作为关键字。若要按照考生的总分数排名次,则需用"总分数"作为关键字。 排序的稳定性 当待排序记录的关键字均不相同时,排序结果是惟一的,否则排序结果不唯一。 在待排序的文件中,若存在多个关键字相同的记录,经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变,该排序方法是稳定的;若具有相同关键字的记录之间的相对次序发生变化,则称这种排序方法是不稳定的。 注意: 排序算法的稳定性是针对所有输入实例而言的。即在所有可能的输入实例中,只要有一个实例使得算法不满足稳定性要求,则该排序算法就是不稳定的。 排序方法的分类 1.按是否涉及数据的内、外存交换分 在排序过程中,若整个文件都是放在内存中处理,排序时不涉及数据的内、外存交换,则称之为内部排序(简称内排序);反之,若排序过程中要进行数据的内、外存交换,则称之为外部排序。 注意: ① 内排序适用于记录个数不很多的小文件 ② 外排序则适用于记录个数太多,不能一次将其全部记录放人内存的大文件。 2.按策略划分内部排序方法 可以分为五类:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。 排序算法分析 1.排序算法的基本操作 大多数排序算法都有两个基本的操作: (1) 比较两个关键字的大小; (2) 改变指向记录的指针或移动记录本身。 注意: 第(2)种基本操作的实现依赖于待排序记录的存储方式。 2.待排文件的常用存储方式 (1) 以顺序表(或直接用向量)作为存储结构 排序过程:对记录本身进行物理重排(即通过关键字之间的比较判定,将记录移到合适的位置) (2) 以链表作为存储结构 排序过程:无须移动记录,仅需修改指针。通常将这类排序称为链表(或链式)排序; (3) 用顺序的方式存储待排序的记录,但同时建立一个辅助表(如包括关键字和指向记录位置的指针组成的索引表) 排序过程:只需对辅助表的表目进行物理重排(即只移动辅助表的表目,而不移动记录本身)。适用于难于在链表上实现,仍需避免排序过程中移动记录的排序方法。 3.排序算法性能评价 (1) 评价排序算法好坏的标准 评价排序算法好坏的标准主要有两条: ① 执行时间和所需的辅助空间 ② 算法本身的复杂程度 (2) 排序算法的空间复杂度 若排序算法所需的辅助空间并不依赖于问题的规模n,即辅助空间是O(1),则称之为就地排序(In-PlaceSou)。 非就地排序一般要求的辅助空间为O(n)。 (3) 排序算法的时间开销 大多数排序算法的时间开销主要是关键字之间的比较和记录的移动。有的排序算法其执行时间不仅依赖于问题的规模,还取决于输入实例中数据的状态。

马铭芳 2019-12-02 01:19:07 0 浏览量 回答数 0

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一、基础篇 1.1、Java基础 面向对象的特征:继承、封装和多态 final, finally, finalize 的区别 Exception、Error、运行时异常与一般异常有何异同 请写出5种常见到的runtime exception int 和 Integer 有什么区别,Integer的值缓存范围 包装类,装箱和拆箱 String、StringBuilder、StringBuffer 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区别 说说反射的用途及实现 说说自定义注解的场景及实现 HTTP请求的GET与POST方式的区别 Session与Cookie区别 列出自己常用的JDK包 MVC设计思想 equals与==的区别 hashCode和equals方法的区别与联系 什么是Java序列化和反序列化,如何实现Java序列化?或者请解释Serializable 接口的作用 Object类中常见的方法,为什么wait notify会放在Object里边? Java的平台无关性如何体现出来的 JDK和JRE的区别 Java 8有哪些新特性 1.2、Java常见集合 List 和 Set 区别 Set和hashCode以及equals方法的联系 List 和 Map 区别 Arraylist 与 LinkedList 区别 ArrayList 与 Vector 区别 HashMap 和 Hashtable 的区别 HashSet 和 HashMap 区别 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 HashMap 的工作原理及代码实现,什么时候用到红黑树 多线程情况下HashMap死循环的问题 HashMap出现Hash DOS攻击的问题 ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现,如何统计所有的元素个数 手写简单的HashMap 看过那些Java集合类的源码 1.3、进程和线程 线程和进程的概念、并行和并发的概念 创建线程的方式及实现 进程间通信的方式 说说 CountDownLatch、CyclicBarrier 原理和区别 说说 Semaphore 原理 说说 Exchanger 原理 ThreadLocal 原理分析,ThreadLocal为什么会出现OOM,出现的深层次原理 讲讲线程池的实现原理 线程池的几种实现方式 线程的生命周期,状态是如何转移的 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.4、锁机制 说说线程安全问题,什么是线程安全,如何保证线程安全 重入锁的概念,重入锁为什么可以防止死锁 产生死锁的四个条件(互斥、请求与保持、不剥夺、循环等待) 如何检查死锁(通过jConsole检查死锁) volatile 实现原理(禁止指令重排、刷新内存) synchronized 实现原理(对象监视器) synchronized 与 lock 的区别 AQS同步队列 CAS无锁的概念、乐观锁和悲观锁 常见的原子操作类 什么是ABA问题,出现ABA问题JDK是如何解决的 乐观锁的业务场景及实现方式 Java 8并法包下常见的并发类 偏向锁、轻量级锁、重量级锁、自旋锁的概念 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.5、JVM JVM运行时内存区域划分 内存溢出OOM和堆栈溢出SOE的示例及原因、如何排查与解决 如何判断对象是否可以回收或存活 常见的GC回收算法及其含义 常见的JVM性能监控和故障处理工具类:jps、jstat、jmap、jinfo、jconsole等 JVM如何设置参数 JVM性能调优 类加载器、双亲委派模型、一个类的生命周期、类是如何加载到JVM中的 类加载的过程:加载、验证、准备、解析、初始化 强引用、软引用、弱引用、虚引用 Java内存模型JMM 1.6、设计模式 常见的设计模式 设计模式的的六大原则及其含义 常见的单例模式以及各种实现方式的优缺点,哪一种最好,手写常见的单利模式 设计模式在实际场景中的应用 Spring中用到了哪些设计模式 MyBatis中用到了哪些设计模式 你项目中有使用哪些设计模式 说说常用开源框架中设计模式使用分析 动态代理很重要!!! 1.7、数据结构 树(二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树) 深度有限算法、广度优先算法 克鲁斯卡尔算法、普林母算法、迪克拉斯算法 什么是一致性Hash及其原理、Hash环问题 常见的排序算法和查找算法:快排、折半查找、堆排序等 1.8、网络/IO基础 BIO、NIO、AIO的概念 什么是长连接和短连接 Http1.0和2.0相比有什么区别,可参考《Http 2.0》 Https的基本概念 三次握手和四次挥手、为什么挥手需要四次 从游览器中输入URL到页面加载的发生了什么?可参考《从输入URL到页面加载发生了什么》 二、数据存储和消息队列 2.1、数据库 MySQL 索引使用的注意事项 DDL、DML、DCL分别指什么 explain命令 left join,right join,inner join 数据库事物ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性) 事物的隔离级别(读未提交、读以提交、可重复读、可序列化读) 脏读、幻读、不可重复读 数据库的几大范式 数据库常见的命令 说说分库与分表设计 分库与分表带来的分布式困境与应对之策(如何解决分布式下的分库分表,全局表?) 说说 SQL 优化之道 MySQL遇到的死锁问题、如何排查与解决 存储引擎的 InnoDB与MyISAM区别,优缺点,使用场景 索引类别(B+树索引、全文索引、哈希索引)、索引的原理 什么是自适应哈希索引(AHI) 为什么要用 B+tree作为MySQL索引的数据结构 聚集索引与非聚集索引的区别 遇到过索引失效的情况没,什么时候可能会出现,如何解决 limit 20000 加载很慢怎么解决 如何选择合适的分布式主键方案 选择合适的数据存储方案 常见的几种分布式ID的设计方案 常见的数据库优化方案,在你的项目中数据库如何进行优化的 2.2、Redis Redis 有哪些数据类型,可参考《Redis常见的5种不同的数据类型详解》 Redis 内部结构 Redis 使用场景 Redis 持久化机制,可参考《使用快照和AOF将Redis数据持久化到硬盘中》 Redis 集群方案与实现 Redis 为什么是单线程的? 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级 使用缓存的合理性问题 Redis常见的回收策略 2.3、消息队列 消息队列的使用场景 消息的重发补偿解决思路 消息的幂等性解决思路 消息的堆积解决思路 自己如何实现消息队列 如何保证消息的有序性 三、开源框架和容器 3.1、SSM/Servlet Servlet的生命周期 转发与重定向的区别 BeanFactory 和 ApplicationContext 有什么区别 Spring Bean 的生命周期 Spring IOC 如何实现 Spring中Bean的作用域,默认的是哪一个 说说 Spring AOP、Spring AOP 实现原理 动态代理(CGLib 与 JDK)、优缺点、性能对比、如何选择 Spring 事务实现方式、事务的传播机制、默认的事务类别 Spring 事务底层原理 Spring事务失效(事务嵌套),JDK动态代理给Spring事务埋下的坑,可参考《JDK动态代理给Spring事务埋下的坑!》 如何自定义注解实现功能 Spring MVC 运行流程 Spring MVC 启动流程 Spring 的单例实现原理 Spring 框架中用到了哪些设计模式 Spring 其他产品(Srping Boot、Spring Cloud、Spring Secuirity、Spring Data、Spring AMQP 等) 有没有用到Spring Boot,Spring Boot的认识、原理 MyBatis的原理 可参考《为什么会有Spring》 可参考《为什么会有Spring AOP》 3.2、Netty 为什么选择 Netty 说说业务中,Netty 的使用场景 原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug 什么是TCP 粘包/拆包 TCP粘包/拆包的解决办法 Netty 线程模型 说说 Netty 的零拷贝 Netty 内部执行流程 Netty 重连实现 3.3、Tomcat Tomcat的基础架构(Server、Service、Connector、Container) Tomcat如何加载Servlet的 Pipeline-Valve机制 可参考:《四张图带你了解Tomcat系统架构!》 四、分布式 4.1、Nginx 请解释什么是C10K问题或者知道什么是C10K问题吗? Nginx简介,可参考《Nginx简介》 正向代理和反向代理. Nginx几种常见的负载均衡策略 Nginx服务器上的Master和Worker进程分别是什么 使用“反向代理服务器”的优点是什么? 4.2、分布式其他 谈谈业务中使用分布式的场景 Session 分布式方案 Session 分布式处理 分布式锁的应用场景、分布式锁的产生原因、基本概念 分布是锁的常见解决方案 分布式事务的常见解决方案 集群与负载均衡的算法与实现 说说分库与分表设计,可参考《数据库分库分表策略的具体实现方案》 分库与分表带来的分布式困境与应对之策 4.3、Dubbo 什么是Dubbo,可参考《Dubbo入门》 什么是RPC、如何实现RPC、RPC 的实现原理,可参考《基于HTTP的RPC实现》 Dubbo中的SPI是什么概念 Dubbo的基本原理、执行流程 五、微服务 5.1、微服务 前后端分离是如何做的? 微服务哪些框架 Spring Could的常见组件有哪些?可参考《Spring Cloud概述》 领域驱动有了解吗?什么是领域驱动模型?充血模型、贫血模型 JWT有了解吗,什么是JWT,可参考《前后端分离利器之JWT》 你怎么理解 RESTful 说说如何设计一个良好的 API 如何理解 RESTful API 的幂等性 如何保证接口的幂等性 说说 CAP 定理、BASE 理论 怎么考虑数据一致性问题 说说最终一致性的实现方案 微服务的优缺点,可参考《微服务批判》 微服务与 SOA 的区别 如何拆分服务、水平分割、垂直分割 如何应对微服务的链式调用异常 如何快速追踪与定位问题 如何保证微服务的安全、认证 5.2、安全问题 如何防范常见的Web攻击、如何方式SQL注入 服务端通信安全攻防 HTTPS原理剖析、降级攻击、HTTP与HTTPS的对比 5.3、性能优化 性能指标有哪些 如何发现性能瓶颈 性能调优的常见手段 说说你在项目中如何进行性能调优 六、其他 6.1、设计能力 说说你在项目中使用过的UML图 你如何考虑组件化、服务化、系统拆分 秒杀场景如何设计 可参考:《秒杀系统的技术挑战、应对策略以及架构设计总结一二!》 6.2、业务工程 说说你的开发流程、如何进行自动化部署的 你和团队是如何沟通的 你如何进行代码评审 说说你对技术与业务的理解 说说你在项目中遇到感觉最难Bug,是如何解决的 介绍一下工作中的一个你认为最有价值的项目,以及在这个过程中的角色、解决的问题、你觉得你们项目还有哪些不足的地方 6.3、软实力 说说你的优缺点、亮点 说说你最近在看什么书、什么博客、在研究什么新技术、再看那些开源项目的源代码 说说你觉得最有意义的技术书籍 工作之余做什么事情、平时是如何学习的,怎样提升自己的能力 说说个人发展方向方面的思考 说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力 说说你认为的架构师是什么样的,架构师主要做什么 如何看待加班的问题

徐刘根 2020-03-31 11:22:08 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】Python二级考试题库

珍宝珠 2019-12-01 22:03:38 1146 浏览量 回答数 2
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