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看动画学算法之:双向队列dequeue

简介 dequeue指的是双向队列,可以分别从队列的头部插入和获取数据,也可以从队列的尾部插入和获取数据。 本文将会介绍一下怎么创建dequeue和dequeue的一些基本操作。 双向队列的实现 和普通队列项目,双向队列可以分别在头部和尾部进行插入和删除工作,所以一个dequeue需要实现这4个方法: insertFront(): 从dequeue头部插入数据 insertLast(): 从dequeue尾部插入数据 deleteFront(): 从dequeue头部删除数据 deleteLast(): 从dequeue尾部删除数据 同样的我们也需要一个head和一个rear来指向队列的头部和尾部节点。 也就是说实现了这四个方法的队列就是双向队列。我们不管它内部是怎么实现的。 接下来我们来直观的感受一下dequeue的插入和删除操作: 在头部插入 在尾部插入 在头部删除 在尾部删除 双向队列也可以有很多种实现方式,比如循环数组和链表。 双向队列的数组实现 因为数组本身已经有前后关系,也就是说知道head可以拿到它后面一个数据,知道rear也可以拿到它前面一个数据。 所以数组的实现中,存储head和rear的index值已经够了。 我们只需要添加向头部插入数据和向尾部删除数据的方法即可: //从头部入队列 public void insertFront(int data){ if(isFull()){ System.out.println("Queue is full"); }else{ //从头部插入ArrayDeque head = (head + capacity - 1) % capacity; array[head]= data; //如果插入之前队列为空,将real指向head if(rear == -1 ){ rear = head; } } } //从尾部取数据 public int deleteLast(){ int data; if(isEmpty()){ System.out.println("Queue is empty"); return -1; }else{ data= array[rear]; //如果只有一个元素,则重置head和real if(head == rear){ head= -1; rear = -1; }else{ rear = (rear + capacity - 1)%capacity; } return data; } } 双向队列的动态数组实现 动态数组可以动态改变数组大小,这里我们使用倍增的方式来扩展数组。 看下扩展方法怎么实现: //因为是循环数组,这里不能做简单的数组拷贝 private void extendQueue(){ int newCapacity= capacity*2; int[] newArray= new int[newCapacity]; //先全部拷贝 System.arraycopy(array,0,newArray,0,array.length); //如果rear<head,表示已经进行循环了,需要将0-head之间的数据置空,并将数据拷贝到新数组的相应位置 if(rear < head){ for(int i=0; i< head; i++){ //重置0-head的数据 newArray[i]= -1; //拷贝到新的位置 newArray[i+capacity]=array[i]; } //重置rear的位置 rear = rear +capacity; //重置capacity和array capacity=newCapacity; array=newArray; } } 因为是循环数组,这里不能做简单的数组拷贝,我们需要判断rear和head的位置来判断是否进入到了循环结构。 如果进入到了循环结构,我们需要重置相应的字段数据,并拷贝到新数组中。 向头部插入数据和向尾部删除数据的方法和基本队列的实现是一致的,这里就不列出来了。 双向队列的链表实现 如果使用链表来实现双向队列会有什么问题呢? 在头部插入和在尾部插入都可以快速定位到目标节点。但是我们考虑一下尾部删除的问题。 尾部删除我们需要找到尾部节点的前一个节点,将这个节点置位rear节点。这就需要我们能够通过rear节点找到它的前一个节点。 所以基本的链表已经满足不了我们的需求了。 这里我们需要使用双向链表。 public class LinkedListDeQueue { //head节点 private Node headNode; //rear节点 private Node rearNode; class Node { int data; Node next; Node prev; //Node的构造函数 Node(int d) { data = d; } } public boolean isEmpty(){ return headNode==null; } //从队尾插入 public void insertLast(int data){ Node newNode= new Node(data); //将rearNode的next指向新插入的节点 if(rearNode !=null){ rearNode.next=newNode; newNode.prev=rearNode; } rearNode=newNode; if(headNode == null){ headNode=newNode; } } //从队首插入 public void insertFront(int data){ if(headNode == null){ headNode= new Node(data); }else{ Node newNode= new Node(data); newNode.next= headNode; headNode.prev= newNode; headNode= newNode; } } //从队首删除 public int deleteFront(){ int data; if(isEmpty()){ System.out.println("Queue is empty"); return -1; }else{ data=headNode.data; headNode=headNode.next; headNode.prev=null; } return data; } //从队尾删除 public int deleteLast(){ int data; if(isEmpty()){ System.out.println("Queue is empty"); return -1; }else{ data=rearNode.data; rearNode=rearNode.prev; rearNode.next=null; } return data; } } 双向链表中的每一个节点都有next和prev两个指针。通过这两个指针,我们可以快速定位到他们的后一个节点和前一个节点。 双向链表的时间复杂度 上面的3种实现的enQueue和deQueue方法,基本上都可以立马定位到要入队列或者出队列的位置,所以他们的时间复杂度是O(1)。 本文的代码地址: learn-algorithm 本文已收录于http://www.flydean.com/13-algorithm-dequeue/ 最通俗的解读,最深刻的干货,最简洁的教程,众多你不知道的小技巧等你来发现! 欢迎关注我的公众号:「程序那些事」,懂技术,更懂你!

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看动画学算法之: 排序 - 快速排序

点击上方的蓝字关注我吧 程序那些事 简介 快速排序也采用的是分而制之的思想。那么快速排序和归并排序的区别在什么地方呢? 归并排序是将所有的元素拆分成一个个排好序的数组,然后将这些数组再进行合并。 而快速排序虽然也是拆分,但是拆分之后的操作是从数组中选出一个中间节点,然后将数组分成两部分。 左边的部分小于中间节点,右边的部分大于中间节点。 然后再分别处理左边的数组合右边的数组。 快速排序的例子 假如我们有一个数组:29,10,14,37,20,25,44,15,怎么对它进行快速排序呢? 先看一个动画: 我们再分析一下快速排序的步骤。 我们选择的是最左边的元素29作为中间点元素,然后将数组分成三部分:[0, 14, 15, 20, 25],[29],[44, 37]。 中间节点29已经排好序了,不需要处理。 接下来我们再对左右分别进行快速排序。最后就得到了一个所有元素都排序的数组。 快速排序的java代码实现 我们先来看最核心的部分partition,如何将数组以中间节点为界,分成左右两部分呢? 我们的最终结果,是要将array分割成为三部分。 首先我们选择最左侧的元素作为中间节点的值。然后遍历数组中的其他元素。 假如m=middleIndex,k=要遍历的元素index 考虑两种情况,第一种情况是数组中的元素比中间节点的值要大。 这种情况下,m不需要移动,k+1继续遍历即可。 第二种情况下,数组中的元素比中间节点的值要小。 因为m左边的元素都要比中间节点的值要小,所以这种情况下m需要+1,即右移一位。 现在m+1位置的元素要么还没有进行比较,要么就是比中间节点的值要大,我们可以巧妙的将m+1位置的元素和k位置的元素互换位置,这样仍然能够保证m左侧的元素要比中间节点的值要小。 将上面的分析总结成java代码如下: private int partition(int[] array, int i, int j) { //选择最左侧的元素作为中心点,middleValue就是中心点的值 int middleValue = array[i]; int middleIndex = i; //从i+1遍历整个数组 for (int k = i+1; k <= j; k++) { //如果数组元素小于middleValue,表示middleIndex需要右移一位 //右移之后,我们需要将小于middleValue的array[k]移动到middleIndex的左边, // 最简单的办法就是交换k和middleIndex的值 if (array[k] < middleValue) { middleIndex++; //交换数组的两个元素 swap(array, k , middleIndex); } //如果数组元素大于等于middleValue,则继续向后遍历,middleIndex值不变 } // 最后将中心点放入middleIndex位置 swap(array, i, middleIndex); return middleIndex; } 最后我们需要将最左侧的元素和中间节点应该在的index的元素互换下位置,这样就将中间节点移动到了中间位置,并返回中间位置。 再来看下divide的代码: public void doQuickSort(int[] array, int low, int high) { //递归的结束条件 if (low < high) { //找出中心节点的值 int middleIndex = partition(array, low, high); //数组分成了三部分: // a[low..high] ~> a[low..m–1], pivot, a[m+1..high] //递归遍历左侧部分 doQuickSort(array, low, middleIndex-1); // a[m] 是中心节点,已经排好序了,不需要继续遍历 //递归遍历右侧部分 doQuickSort(array, middleIndex+1, high); log.info("QuickSort之后的数组:{}",array); } } divide的代码就很简单了,找到中间节点的位置之后,我们再分别遍历数组的左右两边即可。最后得到排好序的数组。 随机快速排序的java实现 上面的例子中,我们的中间节点的选择是数组的最左元素,为了保证排序的效率,我们可以从数组中随机选择一个元素来作为中间节点。 private int partition(int[] array, int i, int j) { //随机选择一个元素作为中心点,middleValue就是中心点的值 int randomIndex=i+new Random().nextInt(j-i); log.info("randomIndex:{}",randomIndex); //首先将randomIndex的值和i互换位置,就可以复用QuickSort的逻辑 swap(array, i , randomIndex); int middleValue = array[i]; int middleIndex = i; //从i遍历整个数组 for (int k = i+1; k <= j; k++) { //如果数组元素小于middleValue,表示middleIndex需要右移一位 //右移之后,我们需要将小于middleValue的array[k]移动到middleIndex的左边, // 最简单的办法就是交换k和middleIndex的值 if (array[k] < middleValue) { middleIndex++; //交换数组的两个元素 swap(array, k , middleIndex); } //如果数组元素大于等于middleValue,则继续向后遍历,middleIndex值不变 } // 最后将中心点放入middleIndex位置 swap(array, i, middleIndex); return middleIndex; } 上面的代码,我们在分区的时候,先选择出一个随机的节点,然后将这个随机的节点和最左侧的元素交换位置,后面的代码就可以重用上面的QuickSort的代码逻辑了。 快速排序的时间复杂度 从上面的分析我们可以看出,每次分区的时间复杂度应该是O(N),而divide又近似二分法,所以总的时间复杂度是O(N logN)。 更多精彩内容 1 一文解开java中字符串编码的小秘密 2 java安全编码指南之:Number操作 3 java安全编码指南之:表达式规则 作者小F,金融科技从业多年,懂技术又懂金融,主攻Java和区块链方向,篇篇都是用心之作,笔耕不辍,持续更新! 微信号 : 程序那些事 ●扫码关注我吧 喜欢本篇文章?帮忙点个「在看」再走吧 本文分享自微信公众号 - 程序那些事(flydean-tech)。如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

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