链表
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排序算法的稳定性及其汇总
同样值的个体之间,如果不因为排序而改变相对次序,就是这个排序是有稳定性的;否则就没有。
不具备稳定性的排序:
选择排序、快速排序、堆排序
具备稳定性的排序:
冒泡排序、插入排序、归并排序、一切桶排序思想下的排序
目前没有找到时间复杂度0(N*logN),额外空间复杂度0(1),又稳定的排序 -
排序算法稳定性
排序算法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 稳定性 |
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选择 | O(N²) | O(1) | 否 |
冒泡 | O(N²) | O(1) | 是 |
插入 | O(N²) | O(1) | 是 |
归并 | O(N*logN) | O(N) | 是 |
快排 | O(N*logN) | O(logN) | 否 |
堆 | O(N*logN) | O(1) | 否 |
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常见的坑
1,归并排序的额外空间复杂度可以变成0(1),但是非常难,不需要掌握,有兴趣可以搜“归并排序 内部缓存法”2,“原地归并排序”的帖子都是垃圾,会让归并排序的时间复杂度变成0(N^2)
3,快速排序可以做到稳定性问题,但是非常难,不需要掌握, 可以搜“01stable sort’
4,所有的改进都不重要,因为目前没有找到时间复杂度0(N*logN),额外空间复杂度0(1),又稳定的排序。
5,有一道题目,是奇数放在数组左边,偶数放在数组右边,还要求原始的相对次序不变,碰到这个问题,可以怼面试官。 -
工程上对排序的改进
充分利用0(N*logN)和O(N^2)排序各自的优势1)2) 稳定性的考虑 -
哈希表的简单介绍(O(1))
1)哈希表在使用层面上可以理解为一种集合结构
2)如果只有key,没有伴随数据value,可以使用HashSet结构(C++中叫UnOrderedSet)3》如果既有key,又有伴随数据value,可以使用HashMap结构(C++中叫Un0rderedMap4)有无伴随数据,是HashMap和HashSet唯一的区别,底层的实际结构是一回事5)使用哈希表增(put)、删(remove)、改(put)和查(get)的操作,可以认为时间复杂度为0(1),但是常数时间比较大
6)放入哈希表的东西,如果是基础类型,内部按值传递,内存占用就是这个东西的大小7)放入哈希表的东西,如果不是基础类型,内部按引用传递,内存占用是这个东西内存地址的大小
有关哈希表的原理,将在提升班“与哈希函数有关的数据结构”一章中讲叙原理 -
有序表的简单介绍 (O(logN))
1)有序表在使用层面上可以理解为一种集合结构2)如果只有key,没有伴随数据value,可以使用TreeSet结构(C++中叫0rderedSet)3)如果既有key,又有伴随数据value,可以使用TreeMap结构(C++中叫0rderedMap4)有无伴随数据,是TreeSet和TreeMap唯一的区别,底层的实际结构是一回事5)有序表和哈希表的区别是,有序表把key按照顺序组织起来,而哈希表完全不组织5)红黑树、AVL树、size-balance-tree和跳表等都属于有序表结构,只是底层具体实现不同
6)放入哈希表的东西,如果是基础类型,内部按值传递,内存占用就是这个东西的大小7)放入哈希表的东西,如果不是基础类型,必须提供比较器,内部按引用传递,内存占用是这个东西内存地址的大小8)不管是什么底层具体实现,只要是有序表,都有以下固定的基本功能和固定的时间复杂度 -
有序表的固定操作
1) void put(K key,V value):将一个 (key,value)记录加入到表中,或者将key的记录更新成value。 2) V get(K key):根据给定的key,查询value并返回。 3) void remove(K key):移除key的记录。 4)boolean containsKey(K key):询问是否有关于key的记录。 4) K firstKey0:返回所有键值的排序结果中,最左 (最小)的那个 5) K lastKey0:返回所有键值的排序结果中,最右 (最大)的那个。 7)K floorKey(K key):如果表中存入过key,返回key;否则返回所有键值的排序结果中key的前一个。 8)K ceilingKey(K key):如果表中存入过key,返回key;否则返回所有键值的排序结果中key的后一个。 以上所有操作时间复杂度都是0(logN),N为有序表含有的记录数
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单链表的节点结构
Class Node<V>[ V value; Node next;
由以上结构的节点依次连接起来所形成的链叫单链表结构双链表的节点结构
Class Node<V>f V value; Node next; Node last;
由以上结构的节点依次连接起来所形成的链叫双链表结构
单链表和双链表结构只需要给定一个头部节点head,就可以找到剩下的所有的节点。