algorithm

要求同一组数据分组需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。实际中使用，以用户数据为例，可能用户名和身份证号是不会变的，用这两个条件拼接起来。 12345678910111213141516171819202122232425262728293031public class TestSort { public static void main(String[] args) { List<User> users = Arrays.asList( new User(1, "liu big big", "123456789"), new User(2, "liu big big", "987654321"), new User(3, &qu ...

要求对一个数组，按指写个数n，划为一组。比如有一个数组，包含1200000 的数据，要求每1000为一组。放到一个新的Array里要怎么处理呢。方法肯定有很多，可以一一来验证。 取模可能是最简单的方式：取模。可以用少最数据验证一下。思路很简单： 对 step 取模，每到1000就打印一下，这一步也机以创建新的数组都可以的 else就是普通的处理 123456789101112131415161718public class Test { public static void main(String[] args) { int total = 120; int step = 10; int[] array = new int[total]; for (int i = 0; i < total; i++) { if (i % step == 0) { // 在这里相当于可以做一些特殊的开头处理，比如创建一个新的容器之类，这里我就直接用来打印 array[i] = i; ...

前言对二叉树有一定了解之后，学习一下对二叉树的操作，有时候这些东西一学就忘，反复操作几回就熟了。二叉树的概念已经了解了，那么得知道怎么操作。现在就讲讲怎么操作二叉树。 构建二叉树首先得先种一颗树，然后才能操作树。怎么构建？有哪些对象、需要什么方法？ 主要对象 Node 节点对象 BinaryTree 树对象 Node 节点对象作用：存数据的。大白话就是树中的每一个节点，存着外面进来的数据。最简单的理解就是HashMap就是一颗树的实现，每次不明白，就想想HashMap，是不是就通了。 四个关键要素： left right key value BinaryTree 对象作用：操作node节点数据，维护树结构。大白话，就是把Node拼起来，成为一颗大树。主要操作： put get delete size min max put 完以后要返回整棵树，开始是始于 root，返回也是返回 root。 实现实现就是把Node和BinaryTree这两结合起来用，还用的没问题。需要考虑几个问题： 怎么结合起来用 从哪开始写 怎么结合起来用？即然要操作，那就需要对外暴露操作接口Binar ...

概念前面对树已经有了一个认识，现在看下红黑树的定义。开始之前提几个问题： 什么是红黑树 有什么用 怎么实现 优缺点 什么是红黑树红黑树: 又叫二叉平衡树红黑树又红又黑，真正的意义是什么？为什么要红一下黑一下？ 会左旋 和 右旋，不会出现单边增长太多，会平衡。 红黑树是一种特化的AVL树（平衡二叉树），都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。它虽然是复杂的，但它的最坏情况运行时间也是非常良好的，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。 有什么用 为了实现快速定位而设计的算法。 几乎所有基于二叉树的算法，都是基于二分法进行查找的，只要数据100%是按照一定顺序排列的，那么就可以被二分法查找。 假疫有10亿数据只需要不到30次比较就能查找到目标。 二叉查找树这一数据结构并不难，而红黑树之所以难是难在它是自平衡的二叉查找树，在进行插入和删除等可能会破坏树的平衡的操作时，需要重新自处理达到平衡状态。 红黑树特点： 节点要么红、要么黑 根节点是黑色 叶节点null，都是黑色 每个红色节点 ...

树即经典实用，又非常有助于学习算法。 前言二叉树是一个经典的数据结构，通过学习二叉树可以往后扩展学习更多类型的树。这里要强调几点： 树是逻辑上定义的数据结构，哪怕只有一个节点也可以称之为树。 不要慌，二叉树实际上比你想像的要容易上手。 这篇文章先讲概念，再讲实现。 二叉树二叉查找树也称为有序二叉查找树，满足二叉查找树的一般性质，是指一棵空树具有如下性质： 任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值； 任意节点右子树不为空,则右子树的值均大于于根节点的值； 任意节点的左右子树也分别是二叉查找树； 没有键值相等的节点； 不区分左右节点的值谁比谁大。叶子节点：没有子节点的节点。由于出版的问题，节点 和 结点 是一个意思。 二叉树五种状态树的五种状态要这样理解：为了抽象出树的各种情况下树当时的状态，而进行的命名。实际上就是当前树被操作当前状态。 空树: 就是null，一般是在操作中删完了。 单节点树：只有一个根结点的二叉树 只有左子树 只有右子树 满二叉树：每一次结构都达到最大值。就是完美状态总节点数=2^n-1，n 为层数。(等比数列求和) 完全二权树：叶子节点只能出 ...

前言 树是一种逻辑上的概念，切记，这会帮助你理解。 学习算法过程中你不得立即获得正向反馈，这就是学习无奈的地方，学习更像是一种投资。不要觉得学习带有功利性不好，努力考上一个好大学，找到好工作也是一种功利性，只是平时不愿意承认。学习算法也是，你可以找到好工作，这是一种长期投资。坚持下去。 树 树是一种逻辑上的概念，切记，这会帮助你理解。 树是一种数据结构它是由n（n>=1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。即最少一个节点。 树具有的特点有 每个结点有零个或多个子结点 没有父节点的结点称为根节点 每一个非根结点有且只有一个父节点 除了根结点外，每个子结点可以分为多个不相交的子树。 术语 结点的度(Degree)：结点拥有的子树的数目，root，有 0-2个结点 叶子结点：度为0的结点 //就是最后一个节点 分支结点：度不为0的结点 树的度：树内各结点的度的最大的值。（即所有子节点加起来有多少度） 树的层次序号：每个节点，从上往下，从左往右都有一个编号，根是1，第二层最左是2依次递进 层次：根结点的层次为1，其余结点的层次等于该结点的双亲结点的层次加1 树的 ...

前言很多非科班和科班的朋友看到算法就头疼，因为这东西学起来困难，也不常用，唯二的两个做用，面试和装B，一个能赚钱，一个能爽，但是学习路线太过陡峭，不是不想学，而是感觉入地无门。其实凡事都有技巧，难是因为不够了解它，就好像追不到女孩子其实不是你不够好，而是你不够了解对方。当然，开篇严肃一些，后面会慢慢把一些不容易理解的，化繁为简，包教包会，不会不退学费，本来也没人给我钱^.^。 首先我先说明我对学习的观点，学习一项技能，没有聪明之分，只有用不用心。如果在自己没有达到可以称之为努力的程序，千万不要跟自己谈天赋，自己学没有达到能谈天赋的地步。如果实在学不下去，不要骗自己，你就是抗拒学习这件事，而不是学不会。 如果算法还没有到了让你非学不可，也不要骗自己，是浪费时间。还不如去玩游戏、陪女朋友。但是如果现在非常迫切，已经到了非学不可，比如考试、面试，那就逼自己一把，不要轻易放弃自己。 一、数据结构和算法数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。通常："数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例合组成实例 ...