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写了一些文章,有一些自己比较满意,这些都是以系列的方式写的;还有一些写的比较随意,有凑数的嫌疑😂 (就像现在很多智能手机有很多摄像头一样,凑数的四摄🤣),这里列出自己相对比较满意的文章,方便查看。 1.Excel开发系列 这个是我当年在某财经公司做Office插件开发时的一些新得和总结,毫不谦虚的说,大概是目前网上关于Office插件开发比较全的文章,这方面资料比较少,这些文章是在工作中跟同事以及在网上不断查找探索的总结。总共写了十一篇。 浅谈Excel开发:一 Excel 开发概述 浅谈Excel开发:二 Excel 菜单系统 浅谈Excel开发:三 Excel 对象模型 浅谈Excel开发:四 Excel 自定义函数 浅谈Excel开发:五 Excel RTD函数 浅谈Excel开发:六 Excel 异步自定义函数 浅谈Excel开发: …


浅谈算法和数据结构: 十 平衡查找树之B树

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树。2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key。 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作。B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。普遍运用在数据库和文件系统。” 定义 B 树可以看作是对2-3查找树的一种扩展,即他允许每个节点有M-1个子节点。 根节点至少有两个子节点 每个节点有M-1个key,并且以升序排列 位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对 …


浅谈算法和数据结构: 八 平衡查找树之2-3树

前面介绍了二叉查找树(Binary Search Tree),他对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的,但是他在最差的情况下效率比较低。本文及后面文章介绍的平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率,要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态,这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中,我们希望该树的高度能够维持在lgN左右,这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是,每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。所以这里会介绍一些新的数据结构来保证在最坏的情况下插入和查找效率都能保证在对数的时间复杂度内完成。本文首先介绍2-3查找树(2-3 Search Tree),后面会在此基础上介绍红黑树和B树。 定义 和二叉树不一样,2-3树运行每个节点保存1个或者两个的值。 …


浅谈算法和数据结构: 三 合并排序

合并排序,顾名思义,就是通过将两个有序的序列合并为一个大的有序的序列的方式来实现排序。合并排序是一种典型的分治算法:首先将序列分为两部分,然后对每一部分进行循环递归的排序,然后逐个将结果进行合并。 合并排序最大的优点是它的时间复杂度为O(nlgn),这个是我们之前的选择排序和插入排序所达不到的。他还是一种稳定性排序,也就是相等的元素在序列中的相对位置在排序前后不会发生变化。他的唯一缺点是,需要利用额外的N的空间来进行排序。 一 原理 合并排序依赖于合并操作,即将两个已经排序的序列合并成一个序列,具体的过程如下: 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,然后将待排序数组复制到该数组中。 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置 比较复制数组中两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到原始待排序数组中,并移动指针到下一位置 重复步骤3直到某一指 …