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nuc算法设计与分析 ppt总结

随机化快速排序(Randomized Quicksort)算法是一种基于“分治”的排序算法，其基本思路是选取一个随机元素(pivot)，将待排序序列分为两个子序列：比pivot小的在左侧，比pivot大的在右侧，然后递归地对两个子序列进行排序，最终将所有子序列合并为一个有序序列。归并排序是一种稳定的算法，在最坏情况下的时间复杂度为O(nlog n)，但是空间复杂度为O(n)，使用时需要注意空间的限制。有一个背包，容量为C；贪心算法的优点是速度快，时间复杂度为 O(nlogn)，其中 n 是字符集的大小。

数据结构：c加强训练好多题

当进行LocateNodel(L,x)运算时,令元素值为x的结点中freq域的值加1,并调整表中结点次序,使其按访同频度的递减序排列,以便使频繁访问的结点总是靠近表头,采用结点移动方式设计符合上述要求的LocateNode运算的算法。如（1,2,3,4,5）的中间位置结点是3(元素个数为奇数)，(1,2,3,4)的中间位置结点是2（元素个数为奇数）。an-1），以a0为基准，将所有小于它的元素移到该元素的前面，将所有大于等于它的元素移到该元素的后面。an-1）中重复的元素(多个相同的元素仅保留一个)。

列举几种常见的数据结构，以及线性数据结构

数据结构是计算机科学中用来组织、存储和管理数据的方式。它定义了数据元素之间的逻辑关系，以及如何对数据进行操作。数据结构的选择对于算法的效率至关重要，因为它直接影响到数据在计算机中的存储和访问方式。线性数据结构是数据元素之间存在一对一关系的数据结构，即除了第一个元素和最后一个元素外，每个元素都有一个直接前驱和一个直接后继。线性数据结构通常用于表示具有线性关系的数据，例如有序列表或序列。这些线性数据结构在算法设计和程序开发中都有重要的作用，它们可以根据具体的应用场景来选择使用。

数据结构——队列(Queue)详解

1.队列（Queue）1.1概念队列：只允许在一端进行插入数据操作，在另一端进行删除数据操作的特殊线性表，队列具有先进先出FIFO(First In First Out)的性质入队列：进行插入操作的一端称为队尾(Tail/Rear)出队列：进行删除操作的一端称为队头(Head/Front)2 队列的使用在Java中，Queue是个接口，底层是通过链表实现的，在实例化Queue时，必须实例化LinkedList对象，因为LinkedList实现了Queue接口。

【android】用 ExpandableListView 来实现 TreeView树形菜单视图

创建一个 ExpandableListAdapter 来为其提供数据。以下演示了如何使用 ExpandableListView 来展示树形结构的数据：首先，在布局文件中添加 ExpandableListView：在上述代码中，我们创建了一个自定义的 ExpandableListAdapter，用于管理父项和子项的数据展示。在 getChildView 和 getGroupView 方法中，我们根据数据来填充父项和子项的视图。

用python打印——九九乘法表

在内层循环中，通过 print(f"{j} * {i} = {j * i}\t", end=‘’) 来输出当前的乘法运算式子，并且使用。，从 1 开始递增到当前的行数 i。这代表每行中乘法运算的个数。，从 1 开始递增到 9。这代表乘法表的行数。的配合，就逐步输出了完整的九九乘法表。然后进入外层循环，对于每一行 i。，使得输出看起来比较整齐。，以便开始下一行的输出。内层循环结束后，通过。

树和森林.

①加线：若p结点时双亲结点的左孩子，则将p的右孩子，右孩子的右孩子，沿分支找到的所有右孩子，都与p的双亲用线连起来。①抹线：将二叉树中根结点与其右孩子连线，及沿有分支搜索到的所有右孩子间连线全部抹掉，使之变成孤立的二叉树。实现：用二叉链表作树的存储结构，链表中每个结点的两个指针域分别指向其第一个孩子结点和下一个兄弟结点。③以第一棵树的根结点作为二叉树的根，再以根结点为轴心，顺时针旋转，构成二叉树型结构。②抹线：对每个结点，除了其左孩子外，去除其与其余孩子之间的关系。②先序遍历森林中第一棵树的子树森林。

Redis源码学习：跳表（Skip List）的工作原理详解

跳表（Skip List），首先它是链表，是一种随机化的数据结构，Redis 使用跳表作为有序集合（Sorted Set）的底层实现之一。跳表能够提供高效的插入、删除、查找操作。本文通过阅读源码来分析跳表的工作原理。Redis 的跳表通过多级索引结构，实现了高效的插入、删除和查找操作。希望这篇文章能够帮助你更好地理解跳表的工作原理和实现细节。