From a5c381fd31ba527e4f0c4d6054a6e4f8e2103fe9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: haolin3 Date: Mon, 10 Aug 2020 11:22:06 +0800 Subject: [PATCH] fill --- ...232\204\351\207\215\350\246\201\346\200\247.md" | 5 ++++- "Day 01-17/02.\351\223\276\350\241\250.md" | 5 +++++ ...217\214\345\220\221\351\223\276\350\241\250.md" | 7 +++++++ "Day 01-17/04.\351\230\237\345\210\227.md" | 5 +++++ "Day 01-17/05.\346\240\210.md" | 4 ++++ .../06.\345\223\210\345\270\214\350\241\250.md" | 4 ++++ "Day 01-17/07.\345\240\206.md" | 4 ++++ ...274\230\345\205\210\351\230\237\345\210\227.md" | 3 +++ .../09.\345\255\227\345\205\270\346\240\221.md" | 4 ++++ "Day 01-17/10.\346\240\221.md" | 4 ++++ ...217\211\346\220\234\347\264\242\346\240\221.md" | 6 +++++- "Day 01-17/12.AVL\346\240\221.md" | 6 ++++++ .../13.\347\272\242\351\273\221\346\240\221.md" | 4 +++- ...240\221\347\212\266\346\225\260\347\273\204.md" | 1 + "Day 01-17/15.\345\233\276.md" | 4 +++- .../16.\345\271\266\346\237\245\351\233\206.md" | 3 +++ ...232\206\350\277\207\346\273\244\345\231\250.md" | 14 ++++++++++++++ 17 files changed, 79 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git "a/Day 01-17/01.\346\225\260\346\215\256\347\273\223\346\236\204\345\222\214\347\256\227\346\263\225\347\232\204\351\207\215\350\246\201\346\200\247.md" "b/Day 01-17/01.\346\225\260\346\215\256\347\273\223\346\236\204\345\222\214\347\256\227\346\263\225\347\232\204\351\207\215\350\246\201\346\200\247.md" index 1838353..f8dbb19 100644 --- "a/Day 01-17/01.\346\225\260\346\215\256\347\273\223\346\236\204\345\222\214\347\256\227\346\263\225\347\232\204\351\207\215\350\246\201\346\200\247.md" +++ "b/Day 01-17/01.\346\225\260\346\215\256\347\273\223\346\236\204\345\222\214\347\256\227\346\263\225\347\232\204\351\207\215\350\246\201\346\200\247.md" @@ -58,8 +58,11 @@ struct 水煮肉片 { - 合并两个有序数组 - 重新排列数组中的正值和负值 -现在，我们给出一个完整的关于数组的学习视频： +现在，我们给出一系列的关于数组的学习视频： +[小甲鱼数组学习-1](https://www.youtube.com/watch?v=13bNE3pGcIg) +[小甲鱼数组学习-2](https://www.youtube.com/watch?v=Msm84syHpHQ) +[小甲鱼数组学习-3](https://www.youtube.com/watch?v=QYdHN67R1hk) --- diff --git "a/Day 01-17/02.\351\223\276\350\241\250.md" "b/Day 01-17/02.\351\223\276\350\241\250.md" index f352b4f..4ae80ce 100644 --- "a/Day 01-17/02.\351\223\276\350\241\250.md" +++ "b/Day 01-17/02.\351\223\276\350\241\250.md" @@ -141,6 +141,11 @@ end ReverseTraversal O(n) +### 相关学习资料 + +[链表数据结构学习](https://www.youtube.com/watch?v=Vw7f6NqHCJk) +[链表刷题找工作](https://www.youtube.com/watch?v=-UBiYuIVErM&list=PLLuMmzMTgVK6a-2aAwPieEIIuIJY6JTSq) + ## 参考 - [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list) diff --git "a/Day 01-17/03.\345\217\214\345\220\221\351\223\276\350\241\250.md" "b/Day 01-17/03.\345\217\214\345\220\221\351\223\276\350\241\250.md" index 5eebd1f..352a9dc 100644 --- "a/Day 01-17/03.\345\217\214\345\220\221\351\223\276\350\241\250.md" +++ "b/Day 01-17/03.\345\217\214\345\220\221\351\223\276\350\241\250.md" @@ -91,6 +91,13 @@ end Reverse Traversal O(n) +### 相关学习资料 + +[双向链表学习-1](https://www.youtube.com/watch?v=J6j_5oFqvgs) +[双向链表学习-2](https://www.youtube.com/watch?v=NXSq1jexwGE) +[双向链表学习-3](https://www.youtube.com/watch?v=IyJaOlxD_Lc) +[双向链表学习-4](https://www.youtube.com/watch?v=WYdaztL3l7k) + ## 参考 - [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Doubly_linked_list) diff --git "a/Day 01-17/04.\351\230\237\345\210\227.md" "b/Day 01-17/04.\351\230\237\345\210\227.md" index df8d38c..c1276b0 100644 --- "a/Day 01-17/04.\351\230\237\345\210\227.md" +++ "b/Day 01-17/04.\351\230\237\345\210\227.md" @@ -9,6 +9,11 @@ ![Queue](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/52/Data_Queue.svg) +## 队列学习资料 + +[栈和队列]](https://www.youtube.com/watch?v=KaMUAVCf1Rc) +[为什么要学习消息队列](https://www.youtube.com/watch?v=KoccSL_56sM) + ## 参考 - [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Queue_(abstract_data_type)) diff --git "a/Day 01-17/05.\346\240\210.md" "b/Day 01-17/05.\346\240\210.md" index bd9bce4..c8fe802 100644 --- "a/Day 01-17/05.\346\240\210.md" +++ "b/Day 01-17/05.\346\240\210.md" @@ -15,6 +15,10 @@ ![Stack](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/b4/Lifo_stack.png) +### 学习资料 + +[栈和队列]](https://www.youtube.com/watch?v=KaMUAVCf1Rc) + ## 参考 - [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Stack_(abstract_data_type)) diff --git "a/Day 01-17/06.\345\223\210\345\270\214\350\241\250.md" "b/Day 01-17/06.\345\223\210\345\270\214\350\241\250.md" index 5de3cc5..2c68f87 100644 --- "a/Day 01-17/06.\345\223\210\345\270\214\350\241\250.md" +++ "b/Day 01-17/06.\345\223\210\345\270\214\350\241\250.md" @@ -15,6 +15,10 @@ ![Hash Collision](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d0/Hash_table_5_0_1_1_1_1_1_LL.svg) +### 学习资料 + +[哈希表学习基础](https://www.youtube.com/watch?v=CaF_RipLLh4) + ## 参考 - [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_table) diff --git "a/Day 01-17/07.\345\240\206.md" "b/Day 01-17/07.\345\240\206.md" index bdcb194..b879b02 100644 --- "a/Day 01-17/07.\345\240\206.md" +++ "b/Day 01-17/07.\345\240\206.md" @@ -13,6 +13,10 @@ 在堆“顶部”的没有父级节点的节点,被称之为根节点。 +### 学习资料 + +[堆结构讲解](https://www.youtube.com/watch?v=j-DqQcNPGbE) + ## 参考 - [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Heap_(data_structure)) diff --git "a/Day 01-17/08.\344\274\230\345\205\210\351\230\237\345\210\227.md" "b/Day 01-17/08.\344\274\230\345\205\210\351\230\237\345\210\227.md" index caffcd7..8e53669 100644 --- "a/Day 01-17/08.\344\274\230\345\205\210\351\230\237\345\210\227.md" +++ "b/Day 01-17/08.\344\274\230\345\205\210\351\230\237\345\210\227.md" @@ -8,6 +8,9 @@ 正如列表可以用链表或数组实现一样，优先队列可以用堆或各种其他方法实现,例如无序数组。 +### 优先队列学习资料 + +[优先队列讲解](https://www.youtube.com/watch?v=wTAoOhytiQs) ## 参考 diff --git "a/Day 01-17/09.\345\255\227\345\205\270\346\240\221.md" "b/Day 01-17/09.\345\255\227\345\205\270\346\240\221.md" index bad277d..01f17d8 100644 --- "a/Day 01-17/09.\345\255\227\345\205\270\346\240\221.md" +++ "b/Day 01-17/09.\345\255\227\345\205\270\346\240\221.md" @@ -10,6 +10,10 @@ ![Trie](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/be/Trie_example.svg) +### 学习资料 + +[什么是字典树](https://www.youtube.com/watch?v=GCGolin7Ffk) + ## 参考 - [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Trie) diff --git "a/Day 01-17/10.\346\240\221.md" "b/Day 01-17/10.\346\240\221.md" index 066c08e..47c74af 100644 --- "a/Day 01-17/10.\346\240\221.md" +++ "b/Day 01-17/10.\346\240\221.md" @@ -12,6 +12,10 @@ ![Tree](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/f7/Binary_tree.svg) +### 学习资料 + +[Data structures: Introduction to Trees](https://www.youtube.com/watch?v=qH6yxkw0u78) + ## 参考 - [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Tree_(data_structure)) diff --git "a/Day 01-17/11.\344\272\214\345\217\211\346\220\234\347\264\242\346\240\221.md" "b/Day 01-17/11.\344\272\214\345\217\211\346\220\234\347\264\242\346\240\221.md" index 5a0abe3..e12400d 100644 --- "a/Day 01-17/11.\344\272\214\345\217\211\346\220\234\347\264\242\346\240\221.md" +++ "b/Day 01-17/11.\344\272\214\345\217\211\346\220\234\347\264\242\346\240\221.md" @@ -10,4 +10,8 @@ 二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为{\displaystyle O(\log n)}O(\log n)。二叉查找树是基础性数据结构，用于构建更为抽象的数据结构，如集合、多重集、关联数组等。 -![BST](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8C%E5%85%83%E6%90%9C%E5%B0%8B%E6%A8%B9#/media/File:Binary_search_tree.svg) \ No newline at end of file +![BST](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8C%E5%85%83%E6%90%9C%E5%B0%8B%E6%A8%B9#/media/File:Binary_search_tree.svg) + +### 相关学习资料 + +[二叉搜索树](https://www.youtube.com/watch?v=GtflM7nUrU0) \ No newline at end of file diff --git "a/Day 01-17/12.AVL\346\240\221.md" "b/Day 01-17/12.AVL\346\240\221.md" index a9c347e..5802134 100644 --- "a/Day 01-17/12.AVL\346\240\221.md" +++ "b/Day 01-17/12.AVL\346\240\221.md" @@ -3,3 +3,9 @@ > 在计算机科学中，AVL树是最早被发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中，任一节点对应的两棵子树的最大高度差为1，因此它也被称为高度平衡树。查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是{\displaystyle O(\log {n})}O(\log{n})。增加和删除元素的操作则可能需要借由一次或多次树旋转，以实现树的重新平衡。 + +### 学习资料 + +[AVL Tree](https://www.youtube.com/watch?v=jDM6_TnYIqE) +[AVL 平衡二叉树](https://www.youtube.com/watch?v=NAiBAph8cGk) + diff --git "a/Day 01-17/13.\347\272\242\351\273\221\346\240\221.md" "b/Day 01-17/13.\347\272\242\351\273\221\346\240\221.md" index 86dfdc2..5adb505 100644 --- "a/Day 01-17/13.\347\272\242\351\273\221\346\240\221.md" +++ "b/Day 01-17/13.\347\272\242\351\273\221\346\240\221.md" @@ -1,3 +1,5 @@ # 红黑树 -> 红黑树（英语：Red–black tree）是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。红黑树的结构复杂，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间，并且在实践中高效：它可以在{\displaystyle {\text{O}}(\log n)}{\displaystyle {\text{O}}(\log n)}时间内完成查找、插入和删除，这里的{\displaystyle n}n是树中元素的数目。 \ No newline at end of file +> 红黑树（英语：Red–black tree）是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。红黑树的结构复杂，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间，并且在实践中高效：它可以在{\displaystyle {\text{O}}(\log n)}{\displaystyle {\text{O}}(\log n)}时间内完成查找、插入和删除，这里的{\displaystyle n}n是树中元素的数目。 + +[红黑树讲解](https://www.youtube.com/watch?v=D0sTAhcSy0s) \ No newline at end of file diff --git "a/Day 01-17/14.\346\240\221\347\212\266\346\225\260\347\273\204.md" "b/Day 01-17/14.\346\240\221\347\212\266\346\225\260\347\273\204.md" index a1ae8f5..6ca223e 100644 --- "a/Day 01-17/14.\346\240\221\347\212\266\346\225\260\347\273\204.md" +++ "b/Day 01-17/14.\346\240\221\347\212\266\346\225\260\347\273\204.md" @@ -2,3 +2,4 @@ > 其初衷是解决数据压缩里的累积频率（Cumulative Frequency）的计算问题，现多用于高效计算数列的前缀和， 区间和。它可以以{\displaystyle O(\log n)}O(\log n)的时间得到任意前缀和{\displaystyle \sum _{i=1}^{j}A[i],1<=j<=N}，并同时支持在{\displaystyle O(\log n)}O(\log n)时间内支持动态单点值的修改。空间复杂度{\displaystyle O(n)}O(n)。 +[树状数组讲解](https://www.youtube.com/watch?v=v_wj_mOAlig) \ No newline at end of file diff --git "a/Day 01-17/15.\345\233\276.md" "b/Day 01-17/15.\345\233\276.md" index 49c9771..2ca850a 100644 --- "a/Day 01-17/15.\345\233\276.md" +++ "b/Day 01-17/15.\345\233\276.md" @@ -11,9 +11,11 @@ 如果顶点对之间的边是有权重的,该图可称为加权图。 +![Graph](https://www.tutorialspoint.com/data_structures_algorithms/images/graph.jpg) +### 相关学习资料 -![Graph](https://www.tutorialspoint.com/data_structures_algorithms/images/graph.jpg) +[数据结构-图的串讲](https://www.youtube.com/watch?v=W6vRz1yzCUM&t=106s) ## 参考 diff --git "a/Day 01-17/16.\345\271\266\346\237\245\351\233\206.md" "b/Day 01-17/16.\345\271\266\346\237\245\351\233\206.md" index 1773749..552d071 100644 --- "a/Day 01-17/16.\345\271\266\346\237\245\351\233\206.md" +++ "b/Day 01-17/16.\345\271\266\346\237\245\351\233\206.md" @@ -10,3 +10,6 @@ Union：将两个子集合并成同一个集合。 为了更加精确的定义这些方法，需要定义如何表示集合。一种常用的策略是为每个集合选定一个固定的元素，称为代表，以表示整个集合。接着，Find(x) 返回x所属集合的代表，而Union使用两个集合的代表作为参数。 +### 学习资料 + +[并查集讲解](https://www.youtube.com/watch?v=YKE4Vd1ysPI) \ No newline at end of file diff --git "a/Day 01-17/17.\345\270\203\351\232\206\350\277\207\346\273\244\345\231\250.md" "b/Day 01-17/17.\345\270\203\351\232\206\350\277\207\346\273\244\345\231\250.md" index 3dab257..01a9cb0 100644 --- "a/Day 01-17/17.\345\270\203\351\232\206\350\277\207\346\273\244\345\231\250.md" +++ "b/Day 01-17/17.\345\270\203\351\232\206\350\277\207\346\273\244\345\231\250.md" @@ -1,2 +1,16 @@ # 布隆过滤器 +> 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 + +### 理论基础 + +如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的一个点。这样一来，我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。 + +### 优点 + +相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数。另外, Hash函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。 +布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能。 + +### 学习资料 + +[理论讲解](https://www.youtube.com/watch?v=skmTPIKIks4) \ No newline at end of file