数据结构与算法之美（笔记6）二分查找
二分思想 二分查找针对的是一个有序的数据集合，查找思想有点类似分治思想。每次都用过跟区间的中间元素对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为0。 假设我们要寻找19。 这里给出二分查找的代码实现：
int binary_search(int* arr,int capacity,int elem){
int low = 0;
int high = capacity -1;
while(low <= high){
数据结构与算法之美（笔记8）散列表
散列思想 散列表也叫哈希表，或者叫“hash”表。散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的热性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。 举个例子，假如我们有89个选手参加学校的运动会。为了方便记录成绩，每个选手胸前会贴上自己的参赛号码。这89个选手的编号一次是1到89,。现在我们希望变成实现着这样一个功能，通过编号快速找到对应的选手信息，你会怎么做呢？ 我们可以把这89名选手的信息放在数组里。编号为1的选手，我们放到数组中下标为1的位置，编号为
数据结构与算法之美（笔记9）哈希算法
什么是哈希算法？ 我们前面讲到散列表，散列函数，这里又是哈希算法，实际上，散列函数就是哈希算法的一个特例。只不过在散列表中，我们通常希望散列函数简单，才不会影响查找等的性能。哈希算法的定义和原理很简单，就是把任意二进制串值映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始的数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 哈希算法满足的几点要求： 从哈希值不能反向推导出原始数据。 对输入的数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个bit，最后得到的哈希值也大不相同。 散列冲突的概率要小，对
数据结构与算法之美（笔记10）二叉树
树 比如下面这幅图，A节点是B节点的父节点，B节点是A节点的子节点。B、C、D这三个节点的父节点是同一个节点，所以它们之间互称兄弟节点。我们把没有父节点的节点叫做根节点。我们把子节点的节点叫做叶子节点或者叶节点。 另外，关于“树”，还有三个比较相似的概念：高度，深度，层。 二叉树 二叉树，每个节点最多有两个“叉”，也就是两个子节点，分别是左子节点和右子节点。 其中，编号为2的二叉树，除了叶子节点之外，每个节点都有左右两个子节点，这种二叉树叫做满二叉树。 编号3的二叉树中，叶子节点都在最底下两层
数据结构与算法之美（笔记12）递归
如何理解递归？ 举个例子，周末你带着女朋友取电影院看电影，女朋友问你，咋们闲杂坐在第几排？电影院里面太黑了，看不清，没法数，现在那你怎么办？ 你可以问前面一排的人他是第几排，你想只要在他的数字上加上，就知道自己在哪一排了。但是，前面的人也看不清，所以它也问前面的人，就这样一排排往前问，直到问到第一排的人，说我在第一排，然后再这样一排一排再把数字传过来。 这就是一个非常标准的递归求解问题的分解过程，去的过程是“递”，回来的过程是“归”。基本上，所有的递归问题都可以用递推公式来表示：
f(n)=
数据结构与算法之美（笔记13）堆
如何理解“堆”？ 堆的要求： 堆是一个完全二叉树 堆中每一个节点的值都必须大于等于（或者小于等于）其子树中每个节点的值。 对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，我们叫做“大顶堆”。对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点的值的堆，我们叫做“小顶堆”。 如何实现一个堆？ 我们知道，完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。因为我们不需要左右字节的指针，单纯地通过数组的下标，就可以找到一个也节点的左右子节点和父节点。 从图中，我们知道，数组中下标为i的节
数据结构与算法之美（笔记14）堆的应用
一、优先级队列 我们前面讲过，队列最大的特性就是先进先出。不过，在优先级队列中，数据的出队顺序不是先进先出，而是按照优先级来，优先级最高的，最先出队。 一个堆就可以看做一个优先级队列。很多时候，它们只是概念上的区分而已。往优先级队列中插入一个元素，就相当与往堆中插入一个元素，从优先级队列中取出优先级最高的元素，就相当于取出堆顶元素。 1.合并有序小文件 假设我们有100个文件，每个文件的大小是100M，每个文件中存储的都是有序的字符串。我们希望将这些100个小文件合并成以一个有序的大文件。这里
数据结构与算法之美（笔记15）图的表示
如何理解图？ 我们直到，树中的元素我们称为节点，图中的元素我们就叫作顶点（vertex）。从画的图中知道，图中的一个顶点可以与任意其他顶点建立连接关系，我们把这种关系叫作边（edge）。 我们日常生活中的社交网络，就是一个很典型的图的应用。比如微信，我们把每一个用户看成一个顶点。如果两个用户之间相互添加好友，那就在两者之间建立一条边。其中，每个用户有多少个好友，对应到图中，就叫作顶点的度 （degree），就是跟顶点相互连接的边的个数。 实际上，微博的社交关系跟微信不一样。微博允许单向关注，也
数据结构与算法之美（笔记16）深度和广度优先搜索
什么是“搜索”算法？ 图上的搜索算法，最直接的理解就是，在图中找出从一个顶点出发，到另一个顶点的路径。具体的方法有很多，比如深度优先，广度优先搜索，还有A*，IDA*等启发式搜索算法。 广度优先搜索（bfs） 直观地讲，它其实就是一种“地毯式”层层推进的搜索策略，即先查找离起始顶点最近的，然后是次近的，依次往外搜索。 原理虽然看起来简单，但是实现起来却比较难。 先给出代码，再解释：
void bfs(int s,int t){
if(s == t) return;
数据结构与算法之美（笔记17）字符串匹配：BF、RK算法
BF算法 先讲讲主串和模式串。 比方说，我们在字符串A中查找字符串B，那字符串A就是主串，字符串B就是模式串。我们把主串的长度记为n，模式串的长度记为m。因为我们是在主串中查找模式串，所以有n>m。 BF算法可以用一句话来概括：我们在主串中，检查其实位置分别为0、1、2...n-m 且长度为n-m+1个子串，看有没有跟模式串匹配的。 从上面的例子，我们可以看到，在极端的情况下，比如主串是"aaaa......aaaaaaa"，模式串是"aaaaab" 。我们每一次都要对比m个字符，要比对n-m
数据结构与算法之美（笔记18）字符串匹配：BM算法
BM算法的核心思想 我们把模式串和主串的匹配过程，看作模式串在主串中不停地往后滑动。当遇到不匹配的字符时，BF算法和RK算法的做法是，模式串往后滑动一位，然后从模式串的第一个字符开始重新匹配。 在这个例子中，主串中的c在模式串中是不存在的，所以，模式串向后滑动的时候，只要c与模式串有重合，肯定无法匹配。所以，我们可以一次性把模式串往后移动几位，把模式串移动到c的后面。 今天要讲的BM算法，本质上就是在寻找这种规律。在模式串与主串匹配的过程，当模式串和主串某个字符不匹配的时候，能够跳过一些肯定不
编写一个方法，去掉一个数组中的重复元素
var arr6=[1,2,3,4,5,2,3,4]; console.log(arr6); console.log(fn(arr6)); function fn(array){ var newArr=[]; for(var i=0;i<array.length;i++){ var bool=true; for(var j=0;j<newArr.length;j++){ if(array[i]===newArr[j]){ bool= false; } } if(bool){ newArr[ne
简单表单（H5元素）output keygen ）
代码如下 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style> form{ width: 1000px; max-width: 640px; min-width: 320px; margin: 0 auto; font-family: "微软雅黑"; font-size: 20px; } input,meter,progress{ display: block; width: 100%; hei
H5中oninout、 oninvalid事件（自定义正则验证表单）
代码如下： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style> form{ width: 1000px; max-width: 640px; min-width: 320px; margin:0 auto; font-size:20px } input{ display: block; height: 30px; font-size: 20px; width: 100%; margin: 10
H5浏览器兼容性问题解决方法
Ie8以下的版本不适用H5，解决办法-引入html5shiv.js文件 下载地址：/UserFiles/file/20150118/20150118153337_288.zip
解决音频视频兼容性问题
audio支三种音频格式：Ogg Vorbis,MP3,Wav <video src="js/1.mp3" controls="controls" autoplay="autoplay"></video> <!-- 多浏览器支持的方案--> <video controls="controls" autoplay="autoplay" width="1000px"> <source src="js/1.mp3"></source> <source src="js/1.ogg></source>
H5 导航栏Tab切换
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