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Yudong Jin 2022-12-27 19:16:39 +08:00 committed by GitHub
commit c4d32621c3
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
139 changed files with 6761 additions and 913 deletions

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@ -1,7 +1,5 @@
> Tip: If this PR is not related to the coding or code translation, please ignore the checklist.
If this PR is related to coding or code translation, please fill out the checklist.
### Checklist
- [] I've tested the code and ensured the outputs are the same as the outputs of reference codes.
- [] I've checked the codes (formatting, comments, indentation, file header, etc) carefully.
- [] The code is not relied on a particular environment or IDE and can be runned on a common system (Win, MacOS, Ubuntu).
- [ ] I've tested the code and ensured the outputs are the same as the outputs of reference codes.
- [ ] I've checked the codes (formatting, comments, indentation, file header, etc) carefully.
- [ ] The code does not rely on a particular environment or IDE and can be executed on a standard system (Win, macOS, Ubuntu).

3
.gitignore vendored
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@ -13,3 +13,6 @@ docs/overrides/
# python files
__pycache__
# iml
hello-algo.iml

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@ -36,7 +36,7 @@
- 开源免费,所有同学都可在网上获取本书;
- 新手友好,适合算法初学者自主学习入门;
- 动画讲解,尽可能地保证平滑的学习曲线;
- 代码导向,提供精简、可运行的算法代码;
- 代码导向,提供可一键运行的算法代码;
- 讨论学习,提问一般能在三日内得到回复;
如果感觉本书对你有所帮助,请点个 Star :star: 支持一下,谢谢!

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@ -30,7 +30,7 @@ int* extend(int* nums, int size, int enlarge) {
/* 在数组的索引 index 处插入元素 num */
void insert(int* nums, int size, int num, int index) {
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (int i = size - 1; i >= index; i--) {
for (int i = size - 1; i > index; i--) {
nums[i] = nums[i - 1];
}
// 将 num 赋给 index 处元素

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@ -22,13 +22,13 @@ void merge(vector<int>& nums, int left, int mid, int right) {
int i = leftStart, j = rightStart;
// 通过覆盖原数组 nums 来合并左子数组和右子数组
for (int k = left; k <= right; k++) {
// 若 “左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
// 若“左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
if (i > leftEnd)
nums[k] = tmp[j++];
// 否则,若 “右子数组已全部合并完” “左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
// 否则,若“右子数组已全部合并完”或“左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
else if (j > rightEnd || tmp[i] <= tmp[j])
nums[k] = tmp[i++];
// 否则,若 “左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
// 否则,若“左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
else
nums[k] = tmp[j++];
}

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@ -59,19 +59,11 @@ public:
/* 访问队首元素 */
int peek() {
// 删除头结点
if (empty())
throw out_of_range("队列为空");
return nums[front];
}
/* 访问指定索引元素 */
int get(int index) {
if (index >= size())
throw out_of_range("索引越界");
return nums[(front + index) % capacity()];
}
/* 将数组转化为 Vector 并返回 */
vector<int> toVector() {
int siz = size();
@ -104,11 +96,7 @@ int main() {
/* 访问队首元素 */
int peek = queue->peek();
cout << "队首元素 peek = " << peek << endl;
/* 访问指定索引元素 */
int num = queue->get(2);
cout << "队列第 3 个元素为 num = " << num << endl;
/* 元素出队 */
int poll = queue->poll();
cout << "出队元素 poll = " << poll << ",出队后 queue = ";

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@ -29,21 +29,18 @@ public:
/* 出栈 */
int pop() {
int oldTop = stack.back();
int oldTop = top();
stack.pop_back();
return oldTop;
}
/* 访问栈顶元素 */
int top() {
if(empty())
throw out_of_range("栈为空");
return stack.back();
}
/* 访问索引 index 处元素 */
int get(int index) {
return stack[index];
}
/* 返回 Vector */
vector<int> toVector() {
return stack;
@ -69,10 +66,6 @@ int main() {
int top = stack->top();
cout << "栈顶元素 top = " << top << endl;
/* 访问索引 index 处元素 */
int num = stack->get(3);
cout << "栈索引 3 处的元素为 num = " << num << endl;
/* 元素出栈 */
int pop = stack->pop();
cout << "出栈元素 pop = " << pop << ",出栈后 stack = ";

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@ -1,4 +1,4 @@
// File: Array.cs
// File: array.cs
// Created Time: 2022-12-14
// Author: mingXta (1195669834@qq.com)
@ -41,7 +41,7 @@ namespace hello_algo.chapter_array_and_linkedlist
public static void Insert(int[] nums, int num, int index)
{
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (int i = nums.Length - 1; i >= index; i--)
for (int i = nums.Length - 1; i > index; i--)
{
nums[i] = nums[i - 1];
}
@ -134,4 +134,4 @@ namespace hello_algo.chapter_array_and_linkedlist
Console.WriteLine("在 nums 中查找元素 3 ,得到索引 = " + index);
}
}
}
}

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@ -1,4 +1,4 @@
// File: LinkedList.cs
// File: linked_list.cs
// Created Time: 2022-12-16
// Author: mingXta (1195669834@qq.com)
@ -7,14 +7,14 @@ using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_array_and_linkedlist
{
public class LinkedList
public class linked_list
{
/// <summary>
/// 在链表的结点 n0 之后插入结点 P
/// </summary>
public static void Insert(ListNode n0, ListNode P)
{
ListNode n1 = n0.next;
ListNode? n1 = n0.next;
n0.next = P;
P.next = n1;
}
@ -28,14 +28,14 @@ namespace hello_algo.chapter_array_and_linkedlist
return;
// n0 -> P -> n1
ListNode P = n0.next;
ListNode n1 = P.next;
ListNode? n1 = P.next;
n0.next = n1;
}
/// <summary>
/// 访问链表中索引为 index 的结点
/// </summary>
public static ListNode Access(ListNode head, int index)
public static ListNode? Access(ListNode head, int index)
{
for (int i = 0; i < index; i++)
{
@ -89,12 +89,12 @@ namespace hello_algo.chapter_array_and_linkedlist
Console.WriteLine($"删除结点后的链表为{n0}");
// 访问结点
ListNode node = Access(n0, 3);
Console.WriteLine($"链表中索引 3 处的结点的值 = {node.val}");
ListNode? node = Access(n0, 3);
Console.WriteLine($"链表中索引 3 处的结点的值 = {node?.val}");
// 查找结点
int index = Find(n0, 2);
Console.WriteLine($"链表中值为 2 的结点的索引 = {index}");
}
}
}
}

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@ -0,0 +1,75 @@
/**
* File: list.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_array_and_linkedlist
{
public class list
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化列表 */
// 注意数组的元素类型是 int[] 的包装类 int[]
int[] numbers = new int[] { 1, 3, 2, 5, 4 };
List<int> list = numbers.ToList();
Console.WriteLine("列表 list = " + string.Join(",",list));
/* 访问元素 */
int num = list[1];
Console.WriteLine("访问索引 1 处的元素,得到 num = " + num);
/* 更新元素 */
list[1] = 0;
Console.WriteLine("将索引 1 处的元素更新为 0 ,得到 list = " + string.Join(",", list));
/* 清空列表 */
list.Clear();
Console.WriteLine("清空列表后 list = " + string.Join(",", list));
/* 尾部添加元素 */
list.Add(1);
list.Add(3);
list.Add(2);
list.Add(5);
list.Add(4);
Console.WriteLine("添加元素后 list = " + string.Join(",", list));
/* 中间插入元素 */
list.Insert(3, 6);
Console.WriteLine("在索引 3 处插入数字 6 ,得到 list = " + string.Join(",", list));
/* 删除元素 */
list.RemoveAt(3);
Console.WriteLine("删除索引 3 处的元素,得到 list = " + string.Join(",", list));
/* 通过索引遍历列表 */
int count = 0;
for (int i = 0; i < list.Count(); i++)
{
count++;
}
/* 直接遍历列表元素 */
count = 0;
foreach (int n in list)
{
count++;
}
/* 拼接两个列表 */
List<int> list1 = new() { 6, 8, 7, 10, 9 };
list.AddRange(list1);
Console.WriteLine("将列表 list1 拼接到 list 之后,得到 list = " + string.Join(",", list));
/* 排序列表 */
list.Sort(); // 排序后,列表元素从小到大排列
Console.WriteLine("排序列表后 list = " + string.Join(",", list));
}
}
}

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@ -0,0 +1,164 @@
/**
* File: my_list.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_array_and_linkedlist
{
class MyList
{
private int[] nums; // 数组(存储列表元素)
private int capacity = 10; // 列表容量
private int size = 0; // 列表长度(即当前元素数量)
private int extendRatio = 2; // 每次列表扩容的倍数
/* 构造函数 */
public MyList()
{
nums = new int[capacity];
}
/* 获取列表长度(即当前元素数量)*/
public int Size()
{
return size;
}
/* 获取列表容量 */
public int Capacity()
{
return capacity;
}
/* 访问元素 */
public int Get(int index)
{
// 索引如果越界则抛出异常,下同
if (index >= size)
throw new IndexOutOfRangeException("索引越界");
return nums[index];
}
/* 更新元素 */
public void Set(int index, int num)
{
if (index >= size)
throw new IndexOutOfRangeException("索引越界");
nums[index] = num;
}
/* 尾部添加元素 */
public void Add(int num)
{
// 元素数量超出容量时,触发扩容机制
if (size == Capacity())
ExtendCapacity();
nums[size] = num;
// 更新元素数量
size++;
}
/* 中间插入元素 */
public void Insert(int index, int num)
{
if (index >= size)
throw new IndexOutOfRangeException("索引越界");
// 元素数量超出容量时,触发扩容机制
if (size == Capacity())
ExtendCapacity();
// 将索引 index 以及之后的元素都向后移动一位
for (int j = size - 1; j >= index; j--)
{
nums[j + 1] = nums[j];
}
nums[index] = num;
// 更新元素数量
size++;
}
/* 删除元素 */
public int Remove(int index)
{
if (index >= size)
throw new IndexOutOfRangeException("索引越界");
int num = nums[index];
// 将索引 index 之后的元素都向前移动一位
for (int j = index; j < size - 1; j++)
{
nums[j] = nums[j + 1];
}
// 更新元素数量
size--;
// 返回被删除元素
return num;
}
/* 列表扩容 */
public void ExtendCapacity()
{
// 新建一个长度为 size 的数组,并将原数组拷贝到新数组
System.Array.Resize(ref nums, Capacity() * extendRatio);
// 更新列表容量
capacity = nums.Length;
}
/* 将列表转换为数组 */
public int[] ToArray()
{
int size = Size();
// 仅转换有效长度范围内的列表元素
int[] nums = new int[size];
for (int i = 0; i < size; i++)
{
nums[i] = Get(i);
}
return nums;
}
}
public class my_list
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化列表 */
MyList list = new MyList();
/* 尾部添加元素 */
list.Add(1);
list.Add(3);
list.Add(2);
list.Add(5);
list.Add(4);
Console.WriteLine("列表 list = " + string.Join(",", list.ToArray()) +
" ,容量 = " + list.Capacity() + " ,长度 = " + list.Size());
/* 中间插入元素 */
list.Insert(3, 6);
Console.WriteLine("在索引 3 处插入数字 6 ,得到 list = " + string.Join(",", list.ToArray()));
/* 删除元素 */
list.Remove(3);
Console.WriteLine("删除索引 3 处的元素,得到 list = " + string.Join(",", list.ToArray()));
/* 访问元素 */
int num = list.Get(1);
Console.WriteLine("访问索引 1 处的元素,得到 num = " + num);
/* 更新元素 */
list.Set(1, 0);
Console.WriteLine("将索引 1 处的元素更新为 0 ,得到 list = " + string.Join(",", list.ToArray()));
/* 测试扩容机制 */
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
// 在 i = 5 时,列表长度将超出列表容量,此时触发扩容机制
list.Add(i);
}
Console.WriteLine("扩容后的列表 list = " + string.Join(",", list.ToArray()) +
" ,容量 = " + list.Capacity() + " ,长度 = " + list.Size());
}
}
}

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@ -0,0 +1,69 @@
/**
* File: leetcode_two_sum.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_computational_complexity
{
class SolutionBruteForce
{
public int[] twoSum(int[] nums, int target)
{
int size = nums.Length;
// 两层循环,时间复杂度 O(n^2)
for (int i = 0; i < size - 1; i++)
{
for (int j = i + 1; j < size; j++)
{
if (nums[i] + nums[j] == target)
return new int[] { i, j };
}
}
return new int[0];
}
}
class SolutionHashMap
{
public int[] twoSum(int[] nums, int target)
{
int size = nums.Length;
// 辅助哈希表,空间复杂度 O(n)
Dictionary<int, int> dic = new();
// 单层循环,时间复杂度 O(n)
for (int i = 0; i < size; i++)
{
if (dic.ContainsKey(target - nums[i]))
{
return new int[] { dic[target - nums[i]], i };
}
dic.Add(nums[i], i);
}
return new int[0];
}
}
public class leetcode_two_sum
{
[Test]
public void Test()
{
// ======= Test Case =======
int[] nums = { 2, 7, 11, 15 };
int target = 9;
// ====== Driver Code ======
// 方法一
SolutionBruteForce slt1 = new SolutionBruteForce();
int[] res = slt1.twoSum(nums, target);
Console.WriteLine("方法一 res = " + string.Join(",", res));
// 方法二
SolutionHashMap slt2 = new SolutionHashMap();
res = slt2.twoSum(nums, target);
Console.WriteLine("方法二 res = " + string.Join(",", res));
}
}
}

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@ -0,0 +1,122 @@
/**
* File: space_complexity.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_computational_complexity
{
public class space_complexity
{
/* 函数 */
static int function()
{
// do something
return 0;
}
/* 常数阶 */
static void constant(int n)
{
// 常量、变量、对象占用 O(1) 空间
int a = 0;
int b = 0;
int[] nums = new int[10000];
ListNode node = new ListNode(0);
// 循环中的变量占用 O(1) 空间
for (int i = 0; i < n; i++)
{
int c = 0;
}
// 循环中的函数占用 O(1) 空间
for (int i = 0; i < n; i++)
{
function();
}
}
/* 线性阶 */
static void linear(int n)
{
// 长度为 n 的数组占用 O(n) 空间
int[] nums = new int[n];
// 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间
List<ListNode> nodes = new();
for (int i = 0; i < n; i++)
{
nodes.Add(new ListNode(i));
}
// 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间
Dictionary<int, String> map = new();
for (int i = 0; i < n; i++)
{
map.Add(i, i.ToString());
}
}
/* 线性阶(递归实现) */
static void linearRecur(int n)
{
Console.WriteLine("递归 n = " + n);
if (n == 1) return;
linearRecur(n - 1);
}
/* 平方阶 */
static void quadratic(int n)
{
// 矩阵占用 O(n^2) 空间
int[,] numMatrix = new int[n, n];
// 二维列表占用 O(n^2) 空间
List<List<int>> numList = new();
for (int i = 0; i < n; i++)
{
List<int> tmp = new();
for (int j = 0; j < n; j++)
{
tmp.Add(0);
}
numList.Add(tmp);
}
}
/* 平方阶(递归实现) */
static int quadraticRecur(int n)
{
if (n <= 0) return 0;
int[] nums = new int[n];
Console.WriteLine("递归 n = " + n + " 中的 nums 长度 = " + nums.Length);
return quadraticRecur(n - 1);
}
/* 指数阶(建立满二叉树) */
static TreeNode? buildTree(int n)
{
if (n == 0) return null;
TreeNode root = new TreeNode(0);
root.left = buildTree(n - 1);
root.right = buildTree(n - 1);
return root;
}
[Test]
public void Test()
{
int n = 5;
// 常数阶
constant(n);
// 线性阶
linear(n);
linearRecur(n);
// 平方阶
quadratic(n);
quadraticRecur(n);
// 指数阶
TreeNode? root = buildTree(n);
PrintUtil.PrintTree(root);
}
}
}

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@ -0,0 +1,232 @@
/**
* File: time_complexity.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_computational_complexity
{
public class time_complexity
{
void algorithm(int n)
{
int a = 1; // +0技巧 1
a = a + n; // +0技巧 1
// +n技巧 2
for (int i = 0; i < 5 * n + 1; i++)
{
Console.WriteLine(0);
}
// +n*n技巧 3
for (int i = 0; i < 2 * n; i++)
{
for (int j = 0; j < n + 1; j++)
{
Console.WriteLine(0);
}
}
}
// 算法 A 时间复杂度:常数阶
void algorithm_A(int n)
{
Console.WriteLine(0);
}
// 算法 B 时间复杂度:线性阶
void algorithm_B(int n)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
{
Console.WriteLine(0);
}
}
// 算法 C 时间复杂度:常数阶
void algorithm_C(int n)
{
for (int i = 0; i < 1000000; i++)
{
Console.WriteLine(0);
}
}
/* 常数阶 */
static int constant(int n)
{
int count = 0;
int size = 100000;
for (int i = 0; i < size; i++)
count++;
return count;
}
/* 线性阶 */
static int linear(int n)
{
int count = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
count++;
return count;
}
/* 线性阶(遍历数组) */
static int arrayTraversal(int[] nums)
{
int count = 0;
// 循环次数与数组长度成正比
foreach (int num in nums)
{
count++;
}
return count;
}
/* 平方阶 */
static int quadratic(int n)
{
int count = 0;
// 循环次数与数组长度成平方关系
for (int i = 0; i < n; i++)
{
for (int j = 0; j < n; j++)
{
count++;
}
}
return count;
}
/* 平方阶(冒泡排序) */
static int bubbleSort(int[] nums)
{
int count = 0; // 计数器
// 外循环:待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1
for (int i = nums.Length - 1; i > 0; i--)
{
// 内循环:冒泡操作
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (nums[j] > nums[j + 1])
{
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
int tmp = nums[j];
nums[j] = nums[j + 1];
nums[j + 1] = tmp;
count += 3; // 元素交换包含 3 个单元操作
}
}
}
return count;
}
/* 指数阶(循环实现) */
static int exponential(int n)
{
int count = 0, bas = 1;
// cell 每轮一分为二,形成数列 1, 2, 4, 8, ..., 2^(n-1)
for (int i = 0; i < n; i++)
{
for (int j = 0; j < bas; j++)
{
count++;
}
bas *= 2;
}
// count = 1 + 2 + 4 + 8 + .. + 2^(n-1) = 2^n - 1
return count;
}
/* 指数阶(递归实现) */
static int expRecur(int n)
{
if (n == 1) return 1;
return expRecur(n - 1) + expRecur(n - 1) + 1;
}
/* 对数阶(循环实现) */
static int logarithmic(float n)
{
int count = 0;
while (n > 1)
{
n = n / 2;
count++;
}
return count;
}
/* 对数阶(递归实现) */
static int logRecur(float n)
{
if (n <= 1) return 0;
return logRecur(n / 2) + 1;
}
/* 线性对数阶 */
static int linearLogRecur(float n)
{
if (n <= 1) return 1;
int count = linearLogRecur(n / 2) +
linearLogRecur(n / 2);
for (int i = 0; i < n; i++)
{
count++;
}
return count;
}
/* 阶乘阶(递归实现) */
static int factorialRecur(int n)
{
if (n == 0) return 1;
int count = 0;
// 从 1 个分裂出 n 个
for (int i = 0; i < n; i++)
{
count += factorialRecur(n - 1);
}
return count;
}
[Test]
public void Test()
{
// 可以修改 n 运行,体会一下各种复杂度的操作数量变化趋势
int n = 8;
Console.WriteLine("输入数据大小 n = " + n);
int count = constant(n);
Console.WriteLine("常数阶的计算操作数量 = " + count);
count = linear(n);
Console.WriteLine("线性阶的计算操作数量 = " + count);
count = arrayTraversal(new int[n]);
Console.WriteLine("线性阶(遍历数组)的计算操作数量 = " + count);
count = quadratic(n);
Console.WriteLine("平方阶的计算操作数量 = " + count);
int[] nums = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
nums[i] = n - i; // [n,n-1,...,2,1]
count = bubbleSort(nums);
Console.WriteLine("平方阶(冒泡排序)的计算操作数量 = " + count);
count = exponential(n);
Console.WriteLine("指数阶(循环实现)的计算操作数量 = " + count);
count = expRecur(n);
Console.WriteLine("指数阶(递归实现)的计算操作数量 = " + count);
count = logarithmic((float)n);
Console.WriteLine("对数阶(循环实现)的计算操作数量 = " + count);
count = logRecur((float)n);
Console.WriteLine("对数阶(递归实现)的计算操作数量 = " + count);
count = linearLogRecur((float)n);
Console.WriteLine("线性对数阶(递归实现)的计算操作数量 = " + count);
count = factorialRecur(n);
Console.WriteLine("阶乘阶(递归实现)的计算操作数量 = " + count);
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,61 @@
/**
* File: worst_best_time_complexity.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_computational_complexity
{
public class worst_best_time_complexity
{
/* 生成一个数组,元素为 { 1, 2, ..., n },顺序被打乱 */
static int[] randomNumbers(int n)
{
int[] nums = new int[n];
// 生成数组 nums = { 1, 2, 3, ..., n }
for (int i = 0; i < n; i++)
{
nums[i] = i + 1;
}
// 随机打乱数组元素
for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
{
var index = new Random().Next(i, nums.Length);
var tmp = nums[i];
var ran = nums[index];
nums[i] = ran;
nums[index] = tmp;
}
return nums;
}
/* 查找数组 nums 中数字 1 所在索引 */
static int findOne(int[] nums)
{
for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
{
if (nums[i] == 1)
return i;
}
return -1;
}
/* Driver Code */
[Test]
public void Test()
{
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
int n = 100;
int[] nums = randomNumbers(n);
int index = findOne(nums);
Console.WriteLine("\n数组 [ 1, 2, ..., n ] 被打乱后 = " + string.Join(",", nums));
Console.WriteLine("数字 1 的索引为 " + index);
}
}
}
}

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@ -0,0 +1,164 @@
/**
* File: array_hash_map.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_hashing
{
/* 键值对 int->String */
class Entry
{
public int key;
public String val;
public Entry(int key, String val)
{
this.key = key;
this.val = val;
}
}
/* 基于数组简易实现的哈希表 */
class ArrayHashMap
{
private List<Entry?> bucket;
public ArrayHashMap()
{
// 初始化一个长度为 100 的桶(数组)
bucket = new ();
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
bucket.Add(null);
}
}
/* 哈希函数 */
private int hashFunc(int key)
{
int index = key % 100;
return index;
}
/* 查询操作 */
public String? get(int key)
{
int index = hashFunc(key);
Entry? pair = bucket[index];
if (pair == null) return null;
return pair.val;
}
/* 添加操作 */
public void put(int key, String val)
{
Entry pair = new Entry(key, val);
int index = hashFunc(key);
bucket[index]=pair;
}
/* 删除操作 */
public void remove(int key)
{
int index = hashFunc(key);
// 置为 null ,代表删除
bucket[index]=null;
}
/* 获取所有键值对 */
public List<Entry> entrySet()
{
List<Entry> entrySet = new ();
foreach (Entry? pair in bucket)
{
if (pair != null)
entrySet.Add(pair);
}
return entrySet;
}
/* 获取所有键 */
public List<int> keySet()
{
List<int> keySet = new ();
foreach (Entry? pair in bucket)
{
if (pair != null)
keySet.Add(pair.key);
}
return keySet;
}
/* 获取所有值 */
public List<String> valueSet()
{
List<String> valueSet = new ();
foreach (Entry? pair in bucket)
{
if (pair != null)
valueSet.Add(pair.val);
}
return valueSet;
}
/* 打印哈希表 */
public void print()
{
foreach (Entry kv in entrySet())
{
Console.WriteLine(kv.key + " -> " + kv.val);
}
}
}
public class array_hash_map
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化哈希表 */
ArrayHashMap map = new ArrayHashMap();
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.put(12836, "小哈");
map.put(15937, "小啰");
map.put(16750, "小算");
map.put(13276, "小法");
map.put(10583, "小鸭");
Console.WriteLine("\n添加完成后哈希表为\nKey -> Value");
map.print();
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
String? name = map.get(15937);
Console.WriteLine("\n输入学号 15937 ,查询到姓名 " + name);
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
map.remove(10583);
Console.WriteLine("\n删除 10583 后,哈希表为\nKey -> Value");
map.print();
/* 遍历哈希表 */
Console.WriteLine("\n遍历键值对 Key->Value");
foreach (Entry kv in map.entrySet())
{
Console.WriteLine(kv.key + " -> " + kv.val);
}
Console.WriteLine("\n单独遍历键 Key");
foreach (int key in map.keySet())
{
Console.WriteLine(key);
}
Console.WriteLine("\n单独遍历值 Value");
foreach (String val in map.valueSet())
{
Console.WriteLine(val);
}
}
}
}

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@ -0,0 +1,57 @@
/**
* File: hash_map.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_hashing
{
public class hash_map {
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化哈希表 */
Dictionary<int, String> map = new ();
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.Add(12836, "小哈");
map.Add(15937, "小啰");
map.Add(16750, "小算");
map.Add(13276, "小法");
map.Add(10583, "小鸭");
Console.WriteLine("\n添加完成后哈希表为\nKey -> Value");
PrintUtil.printHashMap(map);
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
String name = map[15937];
Console.WriteLine("\n输入学号 15937 ,查询到姓名 " + name);
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
map.Remove(10583);
Console.WriteLine("\n删除 10583 后,哈希表为\nKey -> Value");
PrintUtil.printHashMap(map);
/* 遍历哈希表 */
Console.WriteLine("\n遍历键值对 Key->Value");
foreach (var kv in map) {
Console.WriteLine(kv.Key + " -> " + kv.Value);
}
Console.WriteLine("\n单独遍历键 Key");
foreach (int key in map.Keys) {
Console.WriteLine(key);
}
Console.WriteLine("\n单独遍历值 Value");
foreach (String val in map.Values) {
Console.WriteLine(val);
}
}
}
}

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@ -0,0 +1,68 @@
/**
* File: binary_search.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_searching
{
public class binary_search
{
/* 二分查找(双闭区间) */
static int binarySearch(int[] nums, int target)
{
// 初始化双闭区间 [0, n-1] ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素
int i = 0, j = nums.Length - 1;
// 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i > j 时为空)
while (i <= j)
{
int m = (i + j) / 2; // 计算中点索引 m
if (nums[m] < target) // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j] 中
i = m + 1;
else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m-1] 中
j = m - 1;
else // 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1;
}
/* 二分查找(左闭右开) */
static int binarySearch1(int[] nums, int target)
{
// 初始化左闭右开 [0, n) ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素+1
int i = 0, j = nums.Length;
// 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i = j 时为空)
while (i < j)
{
int m = (i + j) / 2; // 计算中点索引 m
if (nums[m] < target) // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j) 中
i = m + 1;
else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m) 中
j = m;
else // 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1;
}
[Test]
public void Test()
{
int target = 6;
int[] nums = { 1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 67, 70, 92 };
/* 二分查找(双闭区间) */
int index = binarySearch(nums, target);
Console.WriteLine("目标元素 6 的索引 = " + index);
/* 二分查找(左闭右开) */
index = binarySearch1(nums, target);
Console.WriteLine("目标元素 6 的索引 = " + index);
}
}
}

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@ -0,0 +1,60 @@
/**
* File: hashing_search.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_searching
{
public class hashing_search
{
/* 哈希查找(数组) */
static int hashingSearch(Dictionary<int, int> map, int target)
{
// 哈希表的 key: 目标元素value: 索引
// 若哈希表中无此 key ,返回 -1
return map.GetValueOrDefault(target, -1);
}
/* 哈希查找(链表) */
static ListNode? hashingSearch1(Dictionary<int, ListNode> map, int target)
{
// 哈希表的 key: 目标结点值value: 结点对象
// 若哈希表中无此 key ,返回 null
return map.GetValueOrDefault(target);
}
[Test]
public void Test()
{
int target = 3;
/* 哈希查找(数组) */
int[] nums = { 1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8 };
// 初始化哈希表
Dictionary<int, int> map = new();
for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
{
map[nums[i]] = i; // key: 元素value: 索引
}
int index = hashingSearch(map, target);
Console.WriteLine("目标元素 3 的索引 = " + index);
/* 哈希查找(链表) */
ListNode? head = ListNode.ArrToLinkedList(nums);
// 初始化哈希表
Dictionary<int, ListNode> map1 = new();
while (head != null)
{
map1[head.val] = head; // key: 结点值value: 结点
head = head.next;
}
ListNode? node = hashingSearch1(map1, target);
Console.WriteLine("目标结点值 3 的对应结点对象为 " + node);
}
}
}

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@ -0,0 +1,59 @@
/**
* File: linear_search.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_searching
{
public class linear_search
{
/* 线性查找(数组) */
static int linearSearch(int[] nums, int target)
{
// 遍历数组
for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
{
// 找到目标元素,返回其索引
if (nums[i] == target)
return i;
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1;
}
/* 线性查找(链表) */
static ListNode? linearSearch(ListNode head, int target)
{
// 遍历链表
while (head != null)
{
// 找到目标结点,返回之
if (head.val == target)
return head;
head = head.next;
}
// 未找到目标结点,返回 null
return null;
}
[Test]
public void Test()
{
int target = 3;
/* 在数组中执行线性查找 */
int[] nums = { 1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8 };
int index = linearSearch(nums, target);
Console.WriteLine("目标元素 3 的索引 = " + index);
/* 在链表中执行线性查找 */
ListNode head = ListNode.ArrToLinkedList(nums);
ListNode? node = linearSearch(head, target);
Console.WriteLine("目标结点值 3 的对应结点对象为 " + node);
}
}
}

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@ -0,0 +1,68 @@
/**
* File: bubble_sort.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_sorting
{
public class bubble_sort
{
/* 冒泡排序 */
static void bubbleSort(int[] nums)
{
// 外循环:待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1
for (int i = nums.Length - 1; i > 0; i--)
{
// 内循环:冒泡操作
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (nums[j] > nums[j + 1])
{
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
int tmp = nums[j];
nums[j] = nums[j + 1];
nums[j + 1] = tmp;
}
}
}
}
/* 冒泡排序(标志优化)*/
static void bubbleSortWithFlag(int[] nums)
{
// 外循环:待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1
for (int i = nums.Length - 1; i > 0; i--)
{
bool flag = false; // 初始化标志位
// 内循环:冒泡操作
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (nums[j] > nums[j + 1])
{
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
int tmp = nums[j];
nums[j] = nums[j + 1];
nums[j + 1] = tmp;
flag = true; // 记录交换元素
}
}
if (!flag) break; // 此轮冒泡未交换任何元素,直接跳出
}
}
[Test]
public void Test()
{
int[] nums = { 4, 1, 3, 1, 5, 2 };
bubbleSort(nums);
Console.WriteLine("冒泡排序完成后 nums = " + string.Join(",",nums));
int[] nums1 = { 4, 1, 3, 1, 5, 2 };
bubbleSortWithFlag(nums1);
Console.WriteLine("冒泡排序完成后 nums1 = " + string.Join(",", nums));
}
}
}

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@ -0,0 +1,38 @@
/**
* File: insertion_sort.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_sorting
{
public class insertion_sort
{
/* 插入排序 */
static void insertionSort(int[] nums)
{
// 外循环base = nums[1], nums[2], ..., nums[n-1]
for (int i = 1; i < nums.Length; i++)
{
int bas = nums[i], j = i - 1;
// 内循环:将 base 插入到左边的正确位置
while (j >= 0 && nums[j] > bas)
{
nums[j + 1] = nums[j]; // 1. 将 nums[j] 向右移动一位
j--;
}
nums[j + 1] = bas; // 2. 将 base 赋值到正确位置
}
}
[Test]
public void Test()
{
int[] nums = { 4, 1, 3, 1, 5, 2 };
insertionSort(nums);
Console.WriteLine("插入排序完成后 nums = " + string.Join(",", nums));
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,65 @@
/**
* File: merge_sort.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_sorting
{
public class merge_sort
{
/**
*
* [left, mid]
* [mid + 1, right]
*/
static void merge(int[] nums, int left, int mid, int right)
{
// 初始化辅助数组
int[] tmp = nums[left..(right + 1)];
// 左子数组的起始索引和结束索引
int leftStart = left - left, leftEnd = mid - left;
// 右子数组的起始索引和结束索引
int rightStart = mid + 1 - left, rightEnd = right - left;
// i, j 分别指向左子数组、右子数组的首元素
int i = leftStart, j = rightStart;
// 通过覆盖原数组 nums 来合并左子数组和右子数组
for (int k = left; k <= right; k++)
{
// 若“左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
if (i > leftEnd)
nums[k] = tmp[j++];
// 否则,若“右子数组已全部合并完”或“左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
else if (j > rightEnd || tmp[i] <= tmp[j])
nums[k] = tmp[i++];
// 否则,若“左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
else
nums[k] = tmp[j++];
}
}
/* 归并排序 */
static void mergeSort(int[] nums, int left, int right)
{
// 终止条件
if (left >= right) return; // 当子数组长度为 1 时终止递归
// 划分阶段
int mid = (left + right) / 2; // 计算中点
mergeSort(nums, left, mid); // 递归左子数组
mergeSort(nums, mid + 1, right); // 递归右子数组
// 合并阶段
merge(nums, left, mid, right);
}
[Test]
public void Test()
{
/* 归并排序 */
int[] nums = { 7, 3, 2, 6, 0, 1, 5, 4 };
mergeSort(nums, 0, nums.Length - 1);
Console.WriteLine("归并排序完成后 nums = " + string.Join(",", nums));
}
}
}

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@ -0,0 +1,183 @@
/**
* File: quick_sort.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_sorting
{
class QuickSort
{
/* 元素交换 */
static void swap(int[] nums, int i, int j)
{
int tmp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = tmp;
}
/* 哨兵划分 */
static int partition(int[] nums, int left, int right)
{
// 以 nums[left] 作为基准数
int i = left, j = right;
while (i < j)
{
while (i < j && nums[j] >= nums[left])
j--; // 从右向左找首个小于基准数的元素
while (i < j && nums[i] <= nums[left])
i++; // 从左向右找首个大于基准数的元素
swap(nums, i, j); // 交换这两个元素
}
swap(nums, i, left); // 将基准数交换至两子数组的分界线
return i; // 返回基准数的索引
}
/* 快速排序 */
public static void quickSort(int[] nums, int left, int right)
{
// 子数组长度为 1 时终止递归
if (left >= right)
return;
// 哨兵划分
int pivot = partition(nums, left, right);
// 递归左子数组、右子数组
quickSort(nums, left, pivot - 1);
quickSort(nums, pivot + 1, right);
}
}
/* 快速排序类(中位基准数优化) */
class QuickSortMedian
{
/* 元素交换 */
static void swap(int[] nums, int i, int j)
{
int tmp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = tmp;
}
/* 选取三个元素的中位数 */
static int medianThree(int[] nums, int left, int mid, int right)
{
// 使用了异或操作来简化代码
// 异或规则为 0 ^ 0 = 1 ^ 1 = 0, 0 ^ 1 = 1 ^ 0 = 1
if ((nums[left] > nums[mid]) ^ (nums[left] > nums[right]))
return left;
else if ((nums[mid] < nums[left]) ^ (nums[mid] < nums[right]))
return mid;
else
return right;
}
/* 哨兵划分(三数取中值) */
static int partition(int[] nums, int left, int right)
{
// 选取三个候选元素的中位数
int med = medianThree(nums, left, (left + right) / 2, right);
// 将中位数交换至数组最左端
swap(nums, left, med);
// 以 nums[left] 作为基准数
int i = left, j = right;
while (i < j)
{
while (i < j && nums[j] >= nums[left])
j--; // 从右向左找首个小于基准数的元素
while (i < j && nums[i] <= nums[left])
i++; // 从左向右找首个大于基准数的元素
swap(nums, i, j); // 交换这两个元素
}
swap(nums, i, left); // 将基准数交换至两子数组的分界线
return i; // 返回基准数的索引
}
/* 快速排序 */
public static void quickSort(int[] nums, int left, int right)
{
// 子数组长度为 1 时终止递归
if (left >= right)
return;
// 哨兵划分
int pivot = partition(nums, left, right);
// 递归左子数组、右子数组
quickSort(nums, left, pivot - 1);
quickSort(nums, pivot + 1, right);
}
}
/* 快速排序类(尾递归优化) */
class QuickSortTailCall
{
/* 元素交换 */
static void swap(int[] nums, int i, int j)
{
int tmp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = tmp;
}
/* 哨兵划分 */
static int partition(int[] nums, int left, int right)
{
// 以 nums[left] 作为基准数
int i = left, j = right;
while (i < j)
{
while (i < j && nums[j] >= nums[left])
j--; // 从右向左找首个小于基准数的元素
while (i < j && nums[i] <= nums[left])
i++; // 从左向右找首个大于基准数的元素
swap(nums, i, j); // 交换这两个元素
}
swap(nums, i, left); // 将基准数交换至两子数组的分界线
return i; // 返回基准数的索引
}
/* 快速排序(尾递归优化) */
public static void quickSort(int[] nums, int left, int right)
{
// 子数组长度为 1 时终止
while (left < right)
{
// 哨兵划分操作
int pivot = partition(nums, left, right);
// 对两个子数组中较短的那个执行快排
if (pivot - left < right - pivot)
{
quickSort(nums, left, pivot - 1); // 递归排序左子数组
left = pivot + 1; // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right]
}
else
{
quickSort(nums, pivot + 1, right); // 递归排序右子数组
right = pivot - 1; // 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1]
}
}
}
}
public class quick_sort
{
[Test]
public void Test()
{
/* 快速排序 */
int[] nums = { 2, 4, 1, 0, 3, 5 };
QuickSort.quickSort(nums, 0, nums.Length - 1);
Console.WriteLine("快速排序完成后 nums = " + string.Join(",", nums));
/* 快速排序(中位基准数优化) */
int[] nums1 = { 2, 4, 1, 0, 3, 5 };
QuickSortMedian.quickSort(nums1, 0, nums1.Length - 1);
Console.WriteLine("快速排序(中位基准数优化)完成后 nums1 = " + string.Join(",", nums1));
/* 快速排序(尾递归优化) */
int[] nums2 = { 2, 4, 1, 0, 3, 5 };
QuickSortTailCall.quickSort(nums2, 0, nums2.Length - 1);
Console.WriteLine("快速排序(尾递归优化)完成后 nums2 = " + string.Join(",", nums2));
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,133 @@
/**
* File: array_queue.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_stack_and_queue
{
/* 基于环形数组实现的队列 */
class ArrayQueue
{
private int[] nums; // 用于存储队列元素的数组
private int front = 0; // 头指针,指向队首
private int rear = 0; // 尾指针,指向队尾 + 1
public ArrayQueue(int capacity)
{
// 初始化数组
nums = new int[capacity];
}
/* 获取队列的容量 */
public int capacity()
{
return nums.Length;
}
/* 获取队列的长度 */
public int size()
{
int capacity = this.capacity();
// 由于将数组看作为环形,可能 rear < front ,因此需要取余数
return (capacity + rear - front) % capacity;
}
/* 判断队列是否为空 */
public bool isEmpty()
{
return rear - front == 0;
}
/* 入队 */
public void offer(int num)
{
if (size() == capacity())
{
Console.WriteLine("队列已满");
return;
}
// 尾结点后添加 num
nums[rear] = num;
// 尾指针向后移动一位,越过尾部后返回到数组头部
rear = (rear + 1) % capacity();
}
/* 出队 */
public int poll()
{
int num = peek();
// 队头指针向后移动一位,若越过尾部则返回到数组头部
front = (front + 1) % capacity();
return num;
}
/* 访问队首元素 */
public int peek()
{
if (isEmpty())
throw new Exception();
return nums[front];
}
/* 返回数组 */
public int[] toArray()
{
int size = this.size();
int capacity = this.capacity();
// 仅转换有效长度范围内的列表元素
int[] res = new int[size];
for (int i = 0, j = front; i < size; i++, j++)
{
res[i] = nums[j % capacity];
}
return res;
}
}
public class array_queue
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化队列 */
int capacity = 10;
ArrayQueue queue = new ArrayQueue(capacity);
/* 元素入队 */
queue.offer(1);
queue.offer(3);
queue.offer(2);
queue.offer(5);
queue.offer(4);
Console.WriteLine("队列 queue = " + string.Join(",", queue.toArray()));
/* 访问队首元素 */
int peek = queue.peek();
Console.WriteLine("队首元素 peek = " + peek);
/* 元素出队 */
int poll = queue.poll();
Console.WriteLine("出队元素 poll = " + poll + ",出队后 queue = " + string.Join(",", queue.toArray()));
/* 获取队列的长度 */
int size = queue.size();
Console.WriteLine("队列长度 size = " + size);
/* 判断队列是否为空 */
bool isEmpty = queue.isEmpty();
Console.WriteLine("队列是否为空 = " + isEmpty);
/* 测试环形数组 */
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
queue.offer(i);
queue.poll();
Console.WriteLine("第 " + i + " 轮入队 + 出队后 queue = " + string.Join(",", queue.toArray()));
}
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,98 @@
/**
* File: array_stack.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_stack_and_queue
{
/* 基于数组实现的栈 */
class ArrayStack
{
private List<int> stack;
public ArrayStack()
{
// 初始化列表(动态数组)
stack = new();
}
/* 获取栈的长度 */
public int size()
{
return stack.Count();
}
/* 判断栈是否为空 */
public bool isEmpty()
{
return size() == 0;
}
/* 入栈 */
public void push(int num)
{
stack.Add(num);
}
/* 出栈 */
public int pop()
{
if (isEmpty())
throw new Exception();
var val = peek();
stack.RemoveAt(size() - 1);
return val;
}
/* 访问栈顶元素 */
public int peek()
{
if (isEmpty())
throw new Exception();
return stack[size() - 1];
}
/* 将 List 转化为 Array 并返回 */
public int[] toArray()
{
return stack.ToArray();
}
}
public class array_stack
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化栈 */
ArrayStack stack = new ArrayStack();
/* 元素入栈 */
stack.push(1);
stack.push(3);
stack.push(2);
stack.push(5);
stack.push(4);
Console.WriteLine("栈 stack = " + String.Join(",", stack.toArray()));
/* 访问栈顶元素 */
int peek = stack.peek();
Console.WriteLine("栈顶元素 peek = " + peek);
/* 元素出栈 */
int pop = stack.pop();
Console.WriteLine("出栈元素 pop = " + pop + ",出栈后 stack = " + String.Join(",", stack.toArray()));
/* 获取栈的长度 */
int size = stack.size();
Console.WriteLine("栈的长度 size = " + size);
/* 判断是否为空 */
bool isEmpty = stack.isEmpty();
Console.WriteLine("栈是否为空 = " + isEmpty);
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,124 @@
/**
* File: linkedlist_queue.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_stack_and_queue
{
/* 基于链表实现的队列 */
class LinkedListQueue
{
private ListNode? front, rear; // 头结点 front ,尾结点 rear
private int queSize = 0;
public LinkedListQueue()
{
front = null;
rear = null;
}
/* 获取队列的长度 */
public int size()
{
return queSize;
}
/* 判断队列是否为空 */
public bool isEmpty()
{
return size() == 0;
}
/* 入队 */
public void offer(int num)
{
// 尾结点后添加 num
ListNode node = new ListNode(num);
// 如果队列为空,则令头、尾结点都指向该结点
if (front == null)
{
front = node;
rear = node;
// 如果队列不为空,则将该结点添加到尾结点后
}
else if (rear != null)
{
rear.next = node;
rear = node;
}
queSize++;
}
/* 出队 */
public int poll()
{
int num = peek();
// 删除头结点
front = front?.next;
queSize--;
return num;
}
/* 访问队首元素 */
public int peek()
{
if (size() == 0 || front == null)
throw new Exception();
return front.val;
}
/* 将链表转化为 Array 并返回 */
public int[] toArray()
{
if (front == null)
return Array.Empty<int>();
ListNode node = front;
int[] res = new int[size()];
for (int i = 0; i < res.Length; i++)
{
res[i] = node.val;
node = node.next;
}
return res;
}
}
public class linkedlist_queue
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化队列 */
LinkedListQueue queue = new LinkedListQueue();
/* 元素入队 */
queue.offer(1);
queue.offer(3);
queue.offer(2);
queue.offer(5);
queue.offer(4);
Console.WriteLine("队列 queue = " + String.Join(",", queue.toArray()));
/* 访问队首元素 */
int peek = queue.peek();
Console.WriteLine("队首元素 peek = " + peek);
/* 元素出队 */
int poll = queue.poll();
Console.WriteLine("出队元素 poll = " + poll + ",出队后 queue = " + String.Join(",", queue.toArray()));
/* 获取队列的长度 */
int size = queue.size();
Console.WriteLine("队列长度 size = " + size);
/* 判断队列是否为空 */
bool isEmpty = queue.isEmpty();
Console.WriteLine("队列是否为空 = " + isEmpty);
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,113 @@
/**
* File: linkedlist_stack.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_stack_and_queue
{
class LinkedListStack
{
private ListNode? stackPeek; // 将头结点作为栈顶
private int stkSize = 0; // 栈的长度
public LinkedListStack()
{
stackPeek = null;
}
/* 获取栈的长度 */
public int size()
{
return stkSize;
}
/* 判断栈是否为空 */
public bool isEmpty()
{
return size() == 0;
}
/* 入栈 */
public void push(int num)
{
ListNode node = new ListNode(num);
node.next = stackPeek;
stackPeek = node;
stkSize++;
}
/* 出栈 */
public int pop()
{
if (stackPeek == null)
throw new Exception();
int num = peek();
stackPeek = stackPeek.next;
stkSize--;
return num;
}
/* 访问栈顶元素 */
public int peek()
{
if (size() == 0 || stackPeek==null)
throw new Exception();
return stackPeek.val;
}
/* 将 List 转化为 Array 并返回 */
public int[] toArray()
{
if (stackPeek == null)
return Array.Empty<int>();
ListNode node = stackPeek;
int[] res = new int[size()];
for (int i = res.Length - 1; i >= 0; i--)
{
res[i] = node.val;
node = node.next;
}
return res;
}
}
public class linkedlist_stack
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化栈 */
LinkedListStack stack = new LinkedListStack();
/* 元素入栈 */
stack.push(1);
stack.push(3);
stack.push(2);
stack.push(5);
stack.push(4);
Console.WriteLine("栈 stack = " + String.Join(",",stack.toArray()));
/* 访问栈顶元素 */
int peek = stack.peek();
Console.WriteLine("栈顶元素 peek = " + peek);
/* 元素出栈 */
int pop = stack.pop();
Console.WriteLine("出栈元素 pop = " + pop + ",出栈后 stack = " + String.Join(",",stack.toArray()));
/* 获取栈的长度 */
int size = stack.size();
Console.WriteLine("栈的长度 size = " + size);
/* 判断是否为空 */
bool isEmpty = stack.isEmpty();
Console.WriteLine("栈是否为空 = " + isEmpty);
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,45 @@
/**
* File: queue.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_stack_and_queue
{
public class queue
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化队列 */
Queue<int> queue = new();
/* 元素入队 */
queue.Enqueue(1);
queue.Enqueue(3);
queue.Enqueue(2);
queue.Enqueue(5);
queue.Enqueue(4);
Console.WriteLine("队列 queue = " + String.Join(",", queue.ToArray()));
/* 访问队首元素 */
int peek = queue.Peek();
Console.WriteLine("队首元素 peek = " + peek);
/* 元素出队 */
int poll = queue.Dequeue();
Console.WriteLine("出队元素 poll = " + poll + ",出队后 queue = " + String.Join(",", queue.ToArray()));
/* 获取队列的长度 */
int size = queue.Count();
Console.WriteLine("队列长度 size = " + size);
/* 判断队列是否为空 */
bool isEmpty = queue.Count() == 0;
Console.WriteLine("队列是否为空 = " + isEmpty);
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,45 @@
/**
* File: stack.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_stack_and_queue
{
public class stack
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化栈 */
Stack<int> stack = new();
/* 元素入栈 */
stack.Push(1);
stack.Push(3);
stack.Push(2);
stack.Push(5);
stack.Push(4);
// 请注意stack.ToArray() 得到的是倒序序列,即索引 0 为栈顶
Console.WriteLine("栈 stack = " + string.Join(",", stack.ToArray()));
/* 访问栈顶元素 */
int peek = stack.Peek();
Console.WriteLine("栈顶元素 peek = " + peek);
/* 元素出栈 */
int pop = stack.Pop();
Console.WriteLine("出栈元素 pop = " + pop + ",出栈后 stack = " + string.Join(",", stack.ToArray()));
/* 获取栈的长度 */
int size = stack.Count();
Console.WriteLine("栈的长度 size = " + size);
/* 判断是否为空 */
bool isEmpty = stack.Count() == 0;
Console.WriteLine("栈是否为空 = " + isEmpty);
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,260 @@
/**
* File: avl_tree.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_tree
{
// Tree class
class AVLTree
{
public TreeNode? root; // 根节点
/* 获取结点高度 */
public int height(TreeNode? node)
{
// 空结点高度为 -1 ,叶结点高度为 0
return node == null ? -1 : node.height;
}
/* 更新结点高度 */
private void updateHeight(TreeNode node)
{
// 结点高度等于最高子树高度 + 1
node.height = Math.Max(height(node.left), height(node.right)) + 1;
}
/* 获取平衡因子 */
public int balanceFactor(TreeNode? node)
{
// 空结点平衡因子为 0
if (node == null) return 0;
// 结点平衡因子 = 左子树高度 - 右子树高度
return height(node.left) - height(node.right);
}
/* 右旋操作 */
TreeNode? rightRotate(TreeNode? node)
{
TreeNode? child = node.left;
TreeNode? grandChild = child?.right;
// 以 child 为原点,将 node 向右旋转
child.right = node;
node.left = grandChild;
// 更新结点高度
updateHeight(node);
updateHeight(child);
// 返回旋转后子树的根节点
return child;
}
/* 左旋操作 */
TreeNode? leftRotate(TreeNode? node)
{
TreeNode? child = node.right;
TreeNode? grandChild = child?.left;
// 以 child 为原点,将 node 向左旋转
child.left = node;
node.right = grandChild;
// 更新结点高度
updateHeight(node);
updateHeight(child);
// 返回旋转后子树的根节点
return child;
}
/* 执行旋转操作,使该子树重新恢复平衡 */
TreeNode? rotate(TreeNode? node)
{
// 获取结点 node 的平衡因子
int balanceFactorInt = balanceFactor(node);
// 左偏树
if (balanceFactorInt > 1)
{
if (balanceFactor(node.left) >= 0)
{
// 右旋
return rightRotate(node);
}
else
{
// 先左旋后右旋
node.left = leftRotate(node?.left);
return rightRotate(node);
}
}
// 右偏树
if (balanceFactorInt < -1)
{
if (balanceFactor(node.right) <= 0)
{
// 左旋
return leftRotate(node);
}
else
{
// 先右旋后左旋
node.right = rightRotate(node?.right);
return leftRotate(node);
}
}
// 平衡树,无需旋转,直接返回
return node;
}
/* 插入结点 */
public TreeNode? insert(int val)
{
root = insertHelper(root, val);
return root;
}
/* 递归插入结点(辅助函数) */
private TreeNode? insertHelper(TreeNode? node, int val)
{
if (node == null) return new TreeNode(val);
/* 1. 查找插入位置,并插入结点 */
if (val < node.val)
node.left = insertHelper(node.left, val);
else if (val > node.val)
node.right = insertHelper(node.right, val);
else
return node; // 重复结点不插入,直接返回
updateHeight(node); // 更新结点高度
/* 2. 执行旋转操作,使该子树重新恢复平衡 */
node = rotate(node);
// 返回子树的根节点
return node;
}
/* 删除结点 */
public TreeNode? remove(int val)
{
root = removeHelper(root, val);
return root;
}
/* 递归删除结点(辅助函数) */
private TreeNode? removeHelper(TreeNode? node, int val)
{
if (node == null) return null;
/* 1. 查找结点,并删除之 */
if (val < node.val)
node.left = removeHelper(node.left, val);
else if (val > node.val)
node.right = removeHelper(node.right, val);
else
{
if (node.left == null || node.right == null)
{
TreeNode? child = node.left != null ? node.left : node.right;
// 子结点数量 = 0 ,直接删除 node 并返回
if (child == null)
return null;
// 子结点数量 = 1 ,直接删除 node
else
node = child;
}
else
{
// 子结点数量 = 2 ,则将中序遍历的下个结点删除,并用该结点替换当前结点
TreeNode? temp = minNode(node.right);
node.right = removeHelper(node.right, temp.val);
node.val = temp.val;
}
}
updateHeight(node); // 更新结点高度
/* 2. 执行旋转操作,使该子树重新恢复平衡 */
node = rotate(node);
// 返回子树的根节点
return node;
}
/* 获取最小结点 */
private TreeNode? minNode(TreeNode? node)
{
if (node == null) return node;
// 循环访问左子结点,直到叶结点时为最小结点,跳出
while (node.left != null)
{
node = node.left;
}
return node;
}
/* 查找结点 */
public TreeNode? search(int val)
{
TreeNode? cur = root;
// 循环查找,越过叶结点后跳出
while (cur != null)
{
// 目标结点在 root 的右子树中
if (cur.val < val)
cur = cur.right;
// 目标结点在 root 的左子树中
else if (cur.val > val)
cur = cur.left;
// 找到目标结点,跳出循环
else
break;
}
// 返回目标结点
return cur;
}
}
public class avl_tree
{
static void testInsert(AVLTree tree, int val)
{
tree.insert(val);
Console.WriteLine("\n插入结点 " + val + " 后AVL 树为");
PrintUtil.PrintTree(tree.root);
}
static void testRemove(AVLTree tree, int val)
{
tree.remove(val);
Console.WriteLine("\n删除结点 " + val + " 后AVL 树为");
PrintUtil.PrintTree(tree.root);
}
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化空 AVL 树 */
AVLTree avlTree = new AVLTree();
/* 插入结点 */
// 请关注插入结点后AVL 树是如何保持平衡的
testInsert(avlTree, 1);
testInsert(avlTree, 2);
testInsert(avlTree, 3);
testInsert(avlTree, 4);
testInsert(avlTree, 5);
testInsert(avlTree, 8);
testInsert(avlTree, 7);
testInsert(avlTree, 9);
testInsert(avlTree, 10);
testInsert(avlTree, 6);
/* 插入重复结点 */
testInsert(avlTree, 7);
/* 删除结点 */
// 请关注删除结点后AVL 树是如何保持平衡的
testRemove(avlTree, 8); // 删除度为 0 的结点
testRemove(avlTree, 5); // 删除度为 1 的结点
testRemove(avlTree, 4); // 删除度为 2 的结点
/* 查询结点 */
TreeNode? node = avlTree.search(7);
Console.WriteLine("\n查找到的结点对象为 " + node + ",结点值 = " + node?.val);
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,186 @@
/**
* File: binary_search_tree.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_tree
{
class BinarySearchTree
{
TreeNode? root;
public BinarySearchTree(int[] nums) {
Array.Sort(nums); // 排序数组
root = buildTree(nums, 0, nums.Length - 1); // 构建二叉搜索树
}
/* 获取二叉树根结点 */
public TreeNode? getRoot() {
return root;
}
/* 构建二叉搜索树 */
public TreeNode? buildTree(int[] nums, int i, int j) {
if (i > j) return null;
// 将数组中间结点作为根结点
int mid = (i + j) / 2;
TreeNode root = new TreeNode(nums[mid]);
// 递归建立左子树和右子树
root.left = buildTree(nums, i, mid - 1);
root.right = buildTree(nums, mid + 1, j);
return root;
}
/// <summary>
/// 查找结点
/// </summary>
/// <param name="num"></param>
/// <returns></returns>
public TreeNode? search(int num)
{
TreeNode? cur = root;
// 循环查找,越过叶结点后跳出
while (cur != null)
{
// 目标结点在 root 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
// 目标结点在 root 的左子树中
else if (cur.val > num) cur = cur.left;
// 找到目标结点,跳出循环
else break;
}
// 返回目标结点
return cur;
}
/* 插入结点 */
public TreeNode? insert(int num)
{
// 若树为空,直接提前返回
if (root == null) return null;
TreeNode? cur = root, pre = null;
// 循环查找,越过叶结点后跳出
while (cur != null)
{
// 找到重复结点,直接返回
if (cur.val == num) return null;
pre = cur;
// 插入位置在 root 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
// 插入位置在 root 的左子树中
else cur = cur.left;
}
// 插入结点 val
TreeNode node = new TreeNode(num);
if (pre != null)
{
if (pre.val < num) pre.right = node;
else pre.left = node;
}
return node;
}
/* 删除结点 */
public TreeNode? remove(int num)
{
// 若树为空,直接提前返回
if (root == null) return null;
TreeNode? cur = root, pre = null;
// 循环查找,越过叶结点后跳出
while (cur != null)
{
// 找到待删除结点,跳出循环
if (cur.val == num) break;
pre = cur;
// 待删除结点在 root 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
// 待删除结点在 root 的左子树中
else cur = cur.left;
}
// 若无待删除结点,则直接返回
if (cur == null || pre == null) return null;
// 子结点数量 = 0 or 1
if (cur.left == null || cur.right == null)
{
// 当子结点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子结点
TreeNode? child = cur.left != null ? cur.left : cur.right;
// 删除结点 cur
if (pre.left == cur)
{
pre.left = child;
}
else
{
pre.right = child;
}
}
// 子结点数量 = 2
else
{
// 获取中序遍历中 cur 的下一个结点
TreeNode? nex = min(cur.right);
if (nex != null)
{
int tmp = nex.val;
// 递归删除结点 nex
remove(nex.val);
// 将 nex 的值复制给 cur
cur.val = tmp;
}
}
return cur;
}
/* 获取最小结点 */
private TreeNode? min(TreeNode? root)
{
if (root == null) return root;
// 循环访问左子结点,直到叶结点时为最小结点,跳出
while (root.left != null)
{
root = root.left;
}
return root;
}
}
public class binary_search_tree
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化二叉搜索树 */
int[] nums = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 };
BinarySearchTree bst = new BinarySearchTree(nums);
Console.WriteLine("\n初始化的二叉树为\n");
PrintUtil.PrintTree(bst.getRoot());
/* 查找结点 */
TreeNode? node = bst.search(5);
Console.WriteLine("\n查找到的结点对象为 " + node + ",结点值 = " + node.val);
/* 插入结点 */
node = bst.insert(16);
Console.WriteLine("\n插入结点 16 后,二叉树为\n");
PrintUtil.PrintTree(bst.getRoot());
/* 删除结点 */
bst.remove(1);
Console.WriteLine("\n删除结点 1 后,二叉树为\n");
PrintUtil.PrintTree(bst.getRoot());
bst.remove(2);
Console.WriteLine("\n删除结点 2 后,二叉树为\n");
PrintUtil.PrintTree(bst.getRoot());
bst.remove(4);
Console.WriteLine("\n删除结点 4 后,二叉树为\n");
PrintUtil.PrintTree(bst.getRoot());
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,46 @@
/**
* File: binary_tree.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_tree
{
public class binary_tree
{
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化二叉树 */
// 初始化结点
TreeNode n1 = new TreeNode(1);
TreeNode n2 = new TreeNode(2);
TreeNode n3 = new TreeNode(3);
TreeNode n4 = new TreeNode(4);
TreeNode n5 = new TreeNode(5);
// 构建引用指向(即指针)
n1.left = n2;
n1.right = n3;
n2.left = n4;
n2.right = n5;
Console.WriteLine("\n初始化二叉树\n");
PrintUtil.PrintTree(n1);
/* 插入与删除结点 */
TreeNode P = new TreeNode(0);
// 在 n1 -> n2 中间插入结点 P
n1.left = P;
P.left = n2;
Console.WriteLine("\n插入结点 P 后\n");
PrintUtil.PrintTree(n1);
// 删除结点 P
n1.left = n2;
Console.WriteLine("\n删除结点 P 后\n");
PrintUtil.PrintTree(n1);
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,53 @@
/**
* File: binary_tree_bfs.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_tree
{
public class binary_tree_bfs
{
/// <summary>
/// 层序遍历
/// </summary>
/// <param name="root"></param>
/// <returns></returns>
public List<int> hierOrder(TreeNode root)
{
// 初始化队列,加入根结点
Queue<TreeNode> queue = new();
queue.Enqueue(root);
// 初始化一个列表,用于保存遍历序列
List<int> list = new();
while (queue.Count != 0)
{
TreeNode node = queue.Dequeue(); // 队列出队
list.Add(node.val); // 保存结点值
if (node.left != null)
queue.Enqueue(node.left); // 左子结点入队
if (node.right != null)
queue.Enqueue(node.right); // 右子结点入队
}
return list;
}
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化二叉树 */
// 这里借助了一个从数组直接生成二叉树的函数
TreeNode? root = TreeNode.ArrToTree(new int?[] {
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, null, null, null, null, null, null, null, null});
Console.WriteLine("\n初始化二叉树\n");
PrintUtil.PrintTree(root);
List<int> list = hierOrder(root);
Console.WriteLine("\n层序遍历的结点打印序列 = " + string.Join(",", list.ToArray()));
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,78 @@
/**
* File: binary_tree_bfs.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
using hello_algo.include;
using NUnit.Framework;
namespace hello_algo.chapter_tree
{
public class binary_tree_dfs
{
List<int> list = new();
/// <summary>
/// 前序遍历
/// </summary>
/// <param name="root"></param>
void preOrder(TreeNode? root)
{
if (root == null) return;
// 访问优先级:根结点 -> 左子树 -> 右子树
list.Add(root.val);
preOrder(root.left);
preOrder(root.right);
}
/// <summary>
/// 中序遍历
/// </summary>
/// <param name="root"></param>
void inOrder(TreeNode? root)
{
if (root == null) return;
// 访问优先级:左子树 -> 根结点 -> 右子树
inOrder(root.left);
list.Add(root.val);
inOrder(root.right);
}
/// <summary>
/// 后序遍历
/// </summary>
/// <param name="root"></param>
void postOrder(TreeNode? root)
{
if (root == null) return;
// 访问优先级:左子树 -> 右子树 -> 根结点
postOrder(root.left);
postOrder(root.right);
list.Add(root.val);
}
[Test]
public void Test()
{
/* 初始化二叉树 */
// 这里借助了一个从数组直接生成二叉树的函数
TreeNode? root = TreeNode.ArrToTree(new int?[] {
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, null, null, null, null, null, null, null, null});
Console.WriteLine("\n初始化二叉树\n");
PrintUtil.PrintTree(root);
list.Clear();
preOrder(root);
Console.WriteLine("\n前序遍历的结点打印序列 = " + string.Join(",", list.ToArray()));
list.Clear();
inOrder(root);
Console.WriteLine("\n中序遍历的结点打印序列 = " + string.Join(",", list.ToArray()));
list.Clear();
postOrder(root);
Console.WriteLine("\n后序遍历的结点打印序列 = " + string.Join(",", list.ToArray()));
}
}
}

View File

@ -10,7 +10,7 @@ namespace hello_algo.include
public class ListNode
{
public int val;
public ListNode next;
public ListNode? next;
/// <summary>
/// Generate a linked list with an array
@ -26,7 +26,7 @@ namespace hello_algo.include
/// </summary>
/// <param name="arr"></param>
/// <returns></returns>
public static ListNode ArrToLinkedList(int[] arr)
public static ListNode? ArrToLinkedList(int[] arr)
{
ListNode dum = new ListNode(0);
ListNode head = dum;
@ -44,7 +44,7 @@ namespace hello_algo.include
/// <param name="head"></param>
/// <param name="val"></param>
/// <returns></returns>
public static ListNode GetListNode(ListNode head, int val)
public static ListNode? GetListNode(ListNode? head, int val)
{
while (head != null && head.val != val)
{

View File

@ -0,0 +1,124 @@
/**
* File: PrintUtil.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
namespace hello_algo.include
{
public class Trunk
{
public Trunk? prev;
public String str;
public Trunk(Trunk? prev, String str)
{
this.prev = prev;
this.str = str;
}
};
public class PrintUtil
{
/**
* Print a linked list
* @param head
*/
public static void PrintLinkedList(ListNode head)
{
List<String> list = new();
while (head != null)
{
list.Add(head.val.ToString());
head = head.next;
}
Console.Write(String.Join(" -> ", list));
}
/**
* The interface of the tree printer
* This tree printer is borrowed from TECHIE DELIGHT
* https://www.techiedelight.com/c-program-print-binary-tree/
* @param root
*/
public static void PrintTree(TreeNode? root)
{
PrintTree(root, null, false);
}
/**
* Print a binary tree
* @param root
* @param prev
* @param isLeft
*/
public static void PrintTree(TreeNode? root, Trunk? prev, bool isLeft)
{
if (root == null)
{
return;
}
String prev_str = " ";
Trunk trunk = new Trunk(prev, prev_str);
PrintTree(root.right, trunk, true);
if (prev == null)
{
trunk.str = "———";
}
else if (isLeft)
{
trunk.str = "/———";
prev_str = " |";
}
else
{
trunk.str = "\\———";
prev.str = prev_str;
}
showTrunks(trunk);
Console.WriteLine(" " + root.val);
if (prev != null)
{
prev.str = prev_str;
}
trunk.str = " |";
PrintTree(root.left, trunk, false);
}
/**
* Helper function to print branches of the binary tree
* @param p
*/
public static void showTrunks(Trunk? p)
{
if (p == null)
{
return;
}
showTrunks(p.prev);
Console.Write(p.str);
}
/**
* Print a hash map
* @param <K>
* @param <V>
* @param map
*/
public static void printHashMap<K, V>(Dictionary<K, V> map) where K : notnull
{
foreach (var kv in map.Keys)
{
Console.WriteLine(kv.ToString() + " -> " + map[kv]?.ToString());
}
}
}
}

View File

@ -0,0 +1,98 @@
/**
* File: TreeNode.cs
* Created Time: 2022-12-23
* Author: haptear (haptear@hotmail.com)
*/
namespace hello_algo.include
{
public class TreeNode
{
public int val; // 结点值
public int height; // 结点高度
public TreeNode? left; // 左子结点引用
public TreeNode? right; // 右子结点引用
public TreeNode(int x)
{
val = x;
}
/**
* Generate a binary tree with an array
* @param arr
* @return
*/
public static TreeNode? ArrToTree(int?[] arr)
{
if (arr.Length == 0 || arr[0] == null)
return null;
TreeNode root = new TreeNode((int) arr[0]);
Queue<TreeNode> queue = new Queue<TreeNode>();
queue.Enqueue(root);
int i = 1;
while (queue.Count!=0)
{
TreeNode node = queue.Dequeue();
if (arr[i] != null)
{
node.left = new TreeNode((int) arr[i]);
queue.Enqueue(node.left);
}
i++;
if (arr[i] != null)
{
node.right = new TreeNode((int) arr[i]);
queue.Enqueue(node.right);
}
i++;
}
return root;
}
/**
* Serialize a binary tree to a list
* @param root
* @return
*/
public static List<int?> TreeToList(TreeNode root)
{
List<int?> list = new();
if (root == null) return list;
Queue<TreeNode?> queue = new();
while (queue.Count != 0)
{
TreeNode? node = queue.Dequeue();
if (node != null)
{
list.Add(node.val);
queue.Enqueue(node.left);
queue.Enqueue(node.right);
}
else
{
list.Add(null);
}
}
return list;
}
/**
* Get a tree node with specific value in a binary tree
* @param root
* @param val
* @return
*/
public static TreeNode? GetTreeNode(TreeNode? root, int val)
{
if (root == null)
return null;
if (root.val == val)
return root;
TreeNode? left = GetTreeNode(root.left, val);
TreeNode? right = GetTreeNode(root.right, val);
return left != null ? left : right;
}
}
}

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@ -79,16 +79,19 @@ func (l *MyList) insert(num, index int) {
}
/* 删除元素 */
func (l *MyList) remove(index int) {
func (l *MyList) remove(index int) int {
if index >= l.numsSize {
panic("索引越界")
}
num := l.nums[index]
// 索引 i 之后的元素都向前移动一位
for j := index; j < l.numsSize-1; j++ {
l.nums[j] = l.nums[j+1]
}
// 更新元素数量
l.numsSize--
// 返回被删除元素
return num
}
/* 列表扩容 */
@ -103,4 +106,4 @@ func (l *MyList) extendCapacity() {
func (l *MyList) toArray() []int {
// 仅转换有效长度范围内的列表元素
return l.nums[:l.numsSize]
}
}

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@ -42,7 +42,7 @@ func printTree(root *TreeNode) {
printTree(root.right)
}
/* 函数(或称方法)*/
/* 函数 */
func function() int {
// do something...
return 0

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@ -21,15 +21,15 @@ func merge(nums []int, left, mid, right int) {
i, j := left_start, right_start
// 通过覆盖原数组 nums 来合并左子数组和右子数组
for k := left; k <= right; k++ {
// 若 “左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
// 若“左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
if i > left_end {
nums[k] = tmp[j]
j++
// 否则,若 “右子数组已全部合并完” “左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
// 否则,若“右子数组已全部合并完”或“左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
} else if j > right_end || tmp[i] <= tmp[j] {
nums[k] = tmp[i]
i++
// 否则,若 “左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
// 否则,若“左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
} else {
nums[k] = tmp[j]
j++

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@ -35,7 +35,7 @@ public class array {
/* 在数组的索引 index 处插入元素 num */
static void insert(int[] nums, int num, int index) {
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (int i = nums.length - 1; i >= index; i--) {
for (int i = nums.length - 1; i > index; i--) {
nums[i] = nums[i - 1];
}
// num 赋给 index 处元素

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@ -25,13 +25,13 @@ public class merge_sort {
int i = leftStart, j = rightStart;
// 通过覆盖原数组 nums 来合并左子数组和右子数组
for (int k = left; k <= right; k++) {
// 左子数组已全部合并完则选取右子数组元素并且 j++
// 左子数组已全部合并完则选取右子数组元素并且 j++
if (i > leftEnd)
nums[k] = tmp[j++];
// 否则 右子数组已全部合并完 左子数组元素 < 右子数组元素则选取左子数组元素并且 i++
// 否则右子数组已全部合并完左子数组元素 < 右子数组元素则选取左子数组元素并且 i++
else if (j > rightEnd || tmp[i] <= tmp[j])
nums[k] = tmp[i++];
// 否则 左子数组元素 > 右子数组元素则选取右子数组元素并且 j++
// 否则左子数组元素 > 右子数组元素则选取右子数组元素并且 j++
else
nums[k] = tmp[j++];
}

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@ -58,19 +58,11 @@ class ArrayQueue {
/* 访问队首元素 */
public int peek() {
// 删除头结点
if (isEmpty())
throw new EmptyStackException();
return nums[front];
}
/* 访问索引 index 处元素 */
int get(int index) {
if (index >= size())
throw new IndexOutOfBoundsException();
return nums[(front + index) % capacity()];
}
/* 返回数组 */
public int[] toArray() {
int size = size();

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@ -33,19 +33,18 @@ class ArrayStack {
/* 出栈 */
public int pop() {
if (isEmpty())
throw new EmptyStackException();
return stack.remove(size() - 1);
}
/* 访问栈顶元素 */
public int peek() {
if (isEmpty())
throw new EmptyStackException();
return stack.get(size() - 1);
}
/* 访问索引 index 处元素 */
public int get(int index) {
return stack.get(index);
}
/* 将 List 转化为 Array 并返回 */
public Object[] toArray() {
return stack.toArray();
@ -69,10 +68,6 @@ public class array_stack {
int peek = stack.peek();
System.out.println("栈顶元素 peek = " + peek);
/* 访问索引 index 处元素 */
int num = stack.get(3);
System.out.println("栈索引 3 处的元素为 num = " + num);
/* 元素出栈 */
int pop = stack.pop();
System.out.println("出栈元素 pop = " + pop + ",出栈后 stack = " + Arrays.toString(stack.toArray()));

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@ -57,7 +57,7 @@ class LinkedListQueue {
/* 访问队首元素 */
public int peek() {
if (size() == 0)
throw new IndexOutOfBoundsException();
throw new EmptyStackException();
return front.val;
}

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@ -47,7 +47,7 @@ class LinkedListStack {
/* 访问栈顶元素 */
public int peek() {
if (size() == 0)
throw new IndexOutOfBoundsException();
throw new EmptyStackException();
return stackPeek.val;
}

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@ -30,7 +30,7 @@ function extend(nums, enlarge) {
/* 在数组的索引 index 处插入元素 num */
function insert(nums, num, index) {
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (let i = nums.length - 1; i >= index; i--) {
for (let i = nums.length - 1; i > index; i--) {
nums[i] = nums[i - 1];
}
// 将 num 赋给 index 处元素

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@ -0,0 +1,129 @@
/*
* File: array_hash_map.js
* Created Time: 2022-12-26
* Author: Justin (xiefahit@gmail.com)
*/
/* 键值对 Number -> String */
class Entry {
constructor(key, val) {
this.key = key;
this.val = val;
}
}
/* 基于数组简易实现的哈希表 */
class ArrayHashMap {
#bucket;
constructor() {
// 初始化一个长度为 100 的桶(数组)
this.#bucket = new Array(100).fill(null);
}
/* 哈希函数 */
#hashFunc(key) {
return key % 100;
}
/* 查询操作 */
get(key) {
let index = this.#hashFunc(key);
let entry = this.#bucket[index];
if (entry === null) return null;
return entry.val;
}
/* 添加操作 */
set(key, val) {
let index = this.#hashFunc(key);
this.#bucket[index] = new Entry(key, val);
}
/* 删除操作 */
delete(key) {
let index = this.#hashFunc(key);
// 置为 null ,代表删除
this.#bucket[index] = null;
}
/* 获取所有键值对 */
entries() {
let arr = [];
for (let i = 0; i < this.#bucket.length; i++) {
if (this.#bucket[i]) {
arr.push(this.#bucket[i]);
}
}
return arr;
}
/* 获取所有键 */
keys() {
let arr = [];
for (let i = 0; i < this.#bucket.length; i++) {
if (this.#bucket[i]) {
arr.push(this.#bucket[i]?.key);
}
}
return arr;
}
/* 获取所有值 */
values() {
let arr = [];
for (let i = 0; i < this.#bucket.length; i++) {
if (this.#bucket[i]) {
arr.push(this.#bucket[i]?.val);
}
}
return arr;
}
/* 打印哈希表 */
print() {
let entrySet = this.entries();
for (const entry of entrySet) {
if (!entry) continue;
console.info(`${entry.key} -> ${entry.val}`);
}
}
}
/* Driver Code */
/* 初始化哈希表 */
const map = new ArrayHashMap();
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.set(12836, '小哈');
map.set(15937, '小啰');
map.set(16750, '小算');
map.set(13276, '小法');
map.set(10583, '小鸭');
console.info('\n添加完成后哈希表为\nKey -> Value');
map.print();
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
let name = map.get(15937);
console.info('\n输入学号 15937 ,查询到姓名 ' + name);
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
map.delete(10583);
console.info('\n删除 10583 后,哈希表为\nKey -> Value');
map.print();
/* 遍历哈希表 */
console.info('\n遍历键值对 Key->Value');
for (const entry of map.entries()) {
if (!entry) continue;
console.info(entry.key + ' -> ' + entry.val);
}
console.info('\n单独遍历键 Key');
for (const key of map.keys()) {
console.info(key);
}
console.info('\n单独遍历值 Value');
for (const val of map.values()) {
console.info(val);
}

View File

@ -0,0 +1,44 @@
/*
* File: hash_map.js
* Created Time: 2022-12-26
* Author: Justin (xiefahit@gmail.com)
*/
/* Driver Code */
/* 初始化哈希表 */
const map = new Map();
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.set(12836, '小哈');
map.set(15937, '小啰');
map.set(16750, '小算');
map.set(13276, '小法');
map.set(10583, '小鸭');
console.info('\n添加完成后哈希表为\nKey -> Value');
console.info(map);
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
let name = map.get(15937);
console.info('\n输入学号 15937 ,查询到姓名 ' + name);
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
map.delete(10583);
console.info('\n删除 10583 后,哈希表为\nKey -> Value');
console.info(map);
/* 遍历哈希表 */
console.info('\n遍历键值对 Key->Value');
for (const [k, v] of map.entries()) {
console.info(k + ' -> ' + v);
}
console.info('\n单独遍历键 Key');
for (const k of map.keys()) {
console.info(k);
}
console.info('\n单独遍历值 Value');
for (const v of map.values()) {
console.info(v);
}

View File

@ -0,0 +1,53 @@
/**
* File: binary_search.js
* Created Time: 2022-12-22
* Author: JoseHung (szhong@link.cuhk.edu.hk)
*/
/* 二分查找(双闭区间) */
function binarySearch(nums, target) {
// 初始化双闭区间 [0, n-1] ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素
let i = 0, j = nums.length - 1;
// 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i > j 时为空)
while (i <= j) {
let m = parseInt((i + j) / 2); // 计算中点索引 m ,在 JS 中需使用 parseInt 函数取整
if (nums[m] < target) // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j] 中
i = m + 1;
else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m-1] 中
j = m - 1;
else
return m; // 找到目标元素,返回其索引
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1;
}
/* 二分查找(左闭右开) */
function binarySearch1(nums, target) {
// 初始化左闭右开 [0, n) ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素+1
let i = 0, j = nums.length;
// 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i = j 时为空)
while (i < j) {
let m = parseInt((i + j) / 2); // 计算中点索引 m ,在 JS 中需使用 parseInt 函数取整
if (nums[m] < target) // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j) 中
i = m + 1;
else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m) 中
j = m;
else // 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1;
}
/* Driver Code */
var target = 6;
var nums = [1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 67, 70, 92];
/* 二分查找(双闭区间) */
var index = binarySearch(nums, target);
console.log("目标元素 6 的索引 = " + index);
/* 二分查找(左闭右开) */
index = binarySearch1(nums, target);
console.log("目标元素 6 的索引 = " + index);

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@ -0,0 +1,48 @@
/**
* File: linear-search.js
* Created Time: 2022-12-22
* Author: JoseHung (szhong@link.cuhk.edu.hk)
*/
const ListNode = require("../include/ListNode");
/* 线性查找(数组) */
function linearSearchArray(nums, target) {
// 遍历数组
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
// 找到目标元素,返回其索引
if (nums[i] === target) {
return i;
}
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1;
}
/* 线性查找(链表)*/
function linearSearchLinkedList(head, target) {
// 遍历链表
while(head) {
// 找到目标结点,返回之
if(head.val === target) {
return head;
}
head = head.next;
}
// 未找到目标结点,返回 null
return null;
}
/* Driver Code */
var target = 3;
/* 在数组中执行线性查找 */
var nums = [1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8];
var index = linearSearchArray(nums, target);
console.log("目标元素 3 的索引 = " + index);
/* 在链表中执行线性查找 */
var linkedList = new ListNode();
var head = linkedList.arrToLinkedList(nums);
var node = linearSearchLinkedList(head, target);
console.log("目标结点值 3 的对应结点对象为 " + node);

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@ -20,13 +20,13 @@ function merge(nums, left, mid, right) {
let i = leftStart, j = rightStart;
// 通过覆盖原数组 nums 来合并左子数组和右子数组
for (let k = left; k <= right; k++) {
// 若 “左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
// 若“左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
if (i > leftEnd) {
nums[k] = tmp[j++];
// 否则,若 “右子数组已全部合并完” “左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
// 否则,若“右子数组已全部合并完”或“左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
} else if (j > rightEnd || tmp[i] <= tmp[j]) {
nums[k] = tmp[i++];
// 否则,若 “左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
// 否则,若“左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
} else {
nums[k] = tmp[j++];
}

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@ -0,0 +1,110 @@
/**
* File: array_queue.js
* Created Time: 2022-12-13
* Author: S-N-O-R-L-A-X (snorlax.xu@outlook.com)
*/
/* 基于环形数组实现的队列 */
class ArrayQueue {
#queue; // 用于存储队列元素的数组
#front = 0; // 头指针,指向队首
#rear = 0; // 尾指针,指向队尾 + 1
constructor(capacity) {
this.#queue = new Array(capacity);
}
/* 获取队列的容量 */
get capacity() {
return this.#queue.length;
}
/* 获取队列的长度 */
get size() {
// 由于将数组看作为环形,可能 rear < front ,因此需要取余数
return (this.capacity + this.#rear - this.#front) % this.capacity;
}
/* 判断队列是否为空 */
empty() {
return this.#rear - this.#front == 0;
}
/* 入队 */
offer(num) {
if (this.size == this.capacity)
throw new Error("队列已满");
// 尾结点后添加 num
this.#queue[this.#rear] = num;
// 尾指针向后移动一位,越过尾部后返回到数组头部
this.#rear = (this.#rear + 1) % this.capacity;
}
/* 出队 */
poll() {
const num = this.peek();
// 队头指针向后移动一位,若越过尾部则返回到数组头部
this.#front = (this.#front + 1) % this.capacity;
return num;
}
/* 访问队首元素 */
peek() {
if (this.empty())
throw new Error("队列为空");
return this.#queue[this.#front];
}
/* 返回 Array */
toArray() {
const siz = this.size;
const cap = this.capacity;
// 仅转换有效长度范围内的列表元素
const arr = new Array(siz);
for (let i = 0, j = this.#front; i < siz; i++, j++) {
arr[i] = this.#queue[j % cap];
}
return arr;
}
}
/* Driver Code */
/* 初始化队列 */
const capacity = 10;
const queue = new ArrayQueue(capacity);
/* 元素入队 */
queue.offer(1);
queue.offer(3);
queue.offer(2);
queue.offer(5);
queue.offer(4);
console.log("队列 queue = ");
console.log(queue.toArray());
/* 访问队首元素 */
const peek = queue.peek();
console.log("队首元素 peek = " + peek);
/* 元素出队 */
const poll = queue.poll();
console.log("出队元素 poll = " + poll + ",出队后 queue = ");
console.log(queue.toArray());
/* 获取队列的长度 */
const size = queue.size;
console.log("队列长度 size = " + size);
/* 判断队列是否为空 */
const empty = queue.empty();
console.log("队列是否为空 = " + empty);
/* 测试环形数组 */
for (let i = 0; i < 10; i++) {
queue.offer(i);
queue.poll();
console.log("第 " + i + " 轮入队 + 出队后 queue = ");
console.log(queue.toArray());
}

View File

@ -11,6 +11,7 @@ class ArrayStack {
constructor() {
this.stack = [];
}
/* 获取栈的长度 */
get size() {
return this.stack.length;
@ -28,19 +29,18 @@ class ArrayStack {
/* 出栈 */
pop() {
if (this.empty())
throw new Error("栈为空");
return this.stack.pop();
}
/* 访问栈顶元素 */
top() {
if (this.empty())
throw new Error("栈为空");
return this.stack[this.stack.length - 1];
}
/* 访问索引 index 处元素 */
get(index) {
return this.stack[index];
}
/* 返回 Array */
toArray() {
return this.stack;
@ -66,10 +66,6 @@ console.log(stack.toArray());
const top = stack.top();
console.log("栈顶元素 top = " + top);
/* 访问索引 index 处元素 */
const num = stack.get(3);
console.log("栈索引 3 处的元素为 num = " + num);
/* 元素出栈 */
const pop = stack.pop();
console.log("出栈元素 pop = " + pop + ",出栈后 stack = ");

View File

@ -0,0 +1,102 @@
/**
* File: linkedlist_queue.js
* Created Time: 2022-12-20
* Author: S-N-O-R-L-A-X (snorlax.xu@outlook.com)
*/
const ListNode = require("../include/ListNode");
/* 基于链表实现的队列 */
class LinkedListQueue {
#front; // 头结点 #front
#rear; // 尾结点 #rear
#queSize = 0;
constructor() {
this.#front = null;
this.#rear = null;
}
/* 获取队列的长度 */
get size() {
return this.#queSize;
}
/* 判断队列是否为空 */
isEmpty() {
return this.size === 0;
}
/* 入队 */
offer(num) {
// 尾结点后添加 num
const node = new ListNode(num);
// 如果队列为空,则令头、尾结点都指向该结点
if (!this.#front) {
this.#front = node;
this.#rear = node;
// 如果队列不为空,则将该结点添加到尾结点后
} else {
this.#rear.next = node;
this.#rear = node;
}
this.#queSize++;
}
/* 出队 */
poll() {
const num = this.peek();
// 删除头结点
this.#front = this.#front.next;
this.#queSize--;
return num;
}
/* 访问队首元素 */
peek() {
if (this.size === 0)
throw new Error("队列为空");
return this.#front.val;
}
/* 将链表转化为 Array 并返回 */
toArray() {
let node = this.#front;
const res = new Array(this.size);
for (let i = 0; i < res.length; i++) {
res[i] = node.val;
node = node.next;
}
return res;
}
}
/* Driver Code */
/* 初始化队列 */
const queue = new LinkedListQueue();
/* 元素入队 */
queue.offer(1);
queue.offer(3);
queue.offer(2);
queue.offer(5);
queue.offer(4);
console.log("队列 queue = " + queue.toArray());
/* 访问队首元素 */
const peek = queue.peek();
console.log("队首元素 peek = " + peek);
/* 元素出队 */
const poll = queue.poll();
console.log("出队元素 poll = " + poll + ",出队后 queue = " + queue.toArray());
/* 获取队列的长度 */
const size = queue.size;
console.log("队列长度 size = " + size);
/* 判断队列是否为空 */
const isEmpty = queue.isEmpty();
console.log("队列是否为空 = " + isEmpty);

View File

@ -0,0 +1,89 @@
/**
* File: linkedlist_stack.js
* Created Time: 2022-12-22
* Author: S-N-O-R-L-A-X (snorlax.xu@outlook.com)
*/
const ListNode = require("../include/ListNode");
/* 基于链表实现的栈 */
class LinkedListStack {
#stackPeek; // 将头结点作为栈顶
#stkSize = 0; // 栈的长度
constructor() {
this.#stackPeek = null;
}
/* 获取栈的长度 */
get size() {
return this.#stkSize;
}
/* 判断栈是否为空 */
isEmpty() {
return this.size == 0;
}
/* 入栈 */
push(num) {
const node = new ListNode(num);
node.next = this.#stackPeek;
this.#stackPeek = node;
this.#stkSize++;
}
/* 出栈 */
pop() {
const num = this.peek();
this.#stackPeek = this.#stackPeek.next;
this.#stkSize--;
return num;
}
/* 访问栈顶元素 */
peek() {
if (!this.#stackPeek)
throw new Error("栈为空!");
return this.#stackPeek.val;
}
/* 将链表转化为 Array 并返回 */
toArray() {
let node = this.#stackPeek;
const res = new Array(this.size);
for (let i = res.length - 1; i >= 0; i--) {
res[i] = node.val;
node = node.next;
}
return res;
}
}
/* 初始化栈 */
const stack = new LinkedListStack();
/* 元素入栈 */
stack.push(1);
stack.push(3);
stack.push(2);
stack.push(5);
stack.push(4);
console.log("栈 stack = " + stack.toArray());
/* 访问栈顶元素 */
const peek = stack.peek();
console.log("栈顶元素 peek = " + peek);
/* 元素出栈 */
const pop = stack.pop();
console.log("出栈元素 pop = " + pop + ",出栈后 stack = " + stack.toArray());
/* 获取栈的长度 */
const size = stack.size;
console.log("栈的长度 size = " + size);
/* 判断是否为空 */
const isEmpty = stack.isEmpty();
console.log("栈是否为空 = " + isEmpty);

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@ -4,9 +4,10 @@
* Author: S-N-O-R-L-A-X (snorlax.xu@outlook.com)
*/
/* Driver Code */
/* 初始化队列 */
// JavaScript 没有内置的队列,可以把 Array 当作队列来使用
// 注意:由于是数组,所以 shift() 的时间复杂度是 O(n)
// JavaScript 没有内置的队列,可以把 Array 当作队列来使用
const queue = [];
/* 元素入队 */
@ -20,7 +21,7 @@ queue.push(4);
const peek = queue[0];
/* 元素出队 */
// O(n)
// 底层是数组,因此 shift() 方法的时间复杂度为 O(n)
const poll = queue.shift();
/* 获取队列的长度 */

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@ -4,6 +4,8 @@
* Author: S-N-O-R-L-A-X (snorlax.xu@outlook.com)
*/
/* Driver Code */
/* 初始化栈 */
// Javascript 没有内置的栈类,可以把 Array 当作栈来使用
const stack = [];

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@ -22,7 +22,7 @@ class ListNode {
*/
arrToLinkedList(arr) {
const dum = new ListNode(0);
const head = dum;
let head = dum;
for (const val of arr) {
head.next = new ListNode(val);
head = head.next;

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@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: array.py
Created Time: 2022-11-25
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))
@ -31,7 +31,7 @@ def extend(nums, enlarge):
""" 在数组的索引 index 处插入元素 num """
def insert(nums, num, index):
# 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for i in range(len(nums) - 1, index - 1, -1):
for i in range(len(nums) - 1, index, -1):
nums[i] = nums[i - 1]
# 将 num 赋给 index 处元素
nums[index] = num

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: linked_list.py
Created Time: 2022-11-25
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: list.py
Created Time: 2022-11-25
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: my_list.py
Created Time: 2022-11-25
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))
@ -55,11 +55,14 @@ class MyList:
""" 删除元素 """
def remove(self, index):
assert index < self.__size, "索引越界"
num = self.nums[index]
# 索引 i 之后的元素都向前移动一位
for j in range(index, self.__size - 1):
self.__nums[j] = self.__nums[j + 1]
# 更新元素数量
self.__size -= 1
# 返回被删除元素
return num
""" 列表扩容 """
def extend_capacity(self):

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: leetcode_two_sum.py
Created Time: 2022-11-25
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: space_complexity.py
Created Time: 2022-11-25
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: time_complexity.py
Created Time: 2022-11-25
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: worst_best_time_complexity.py
Created Time: 2022-11-25
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: binary_search.py
Created Time: 2022-11-26
Author: timi (xisunyy@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: hashing_search.py
Created Time: 2022-11-26
Author: timi (xisunyy@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: linear_search.py
Created Time: 2022-11-26
Author: timi (xisunyy@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: bubble_sort.py
Created Time: 2022-11-25
Author: timi (xisunyy@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: insertion_sort.py
Created Time: 2022-11-25
Author: timi (xisunyy@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: merge_sort.py
Created Time: 2022-11-25
Author: timi (xisunyy@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))
@ -24,15 +24,15 @@ def merge(nums, left, mid, right):
i, j = left_start, right_start
# 通过覆盖原数组 nums 来合并左子数组和右子数组
for k in range(left, right + 1):
# 若 “左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
# 若“左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
if i > left_end:
nums[k] = tmp[j]
j += 1
# 否则,若 “右子数组已全部合并完” “左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
# 否则,若“右子数组已全部合并完”或“左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
elif j > right_end or tmp[i] <= tmp[j]:
nums[k] = tmp[i]
i += 1
# 否则,若 “左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
# 否则,若“左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
else:
nums[k] = tmp[j]
j += 1

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: quick_sort.py
Created Time: 2022-11-25
Author: timi (xisunyy@163.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: array_queue.py
Created Time: 2022-12-01
Author: Peng Chen (pengchzn@gmail.com)
'''
"""
import os.path as osp
import sys
@ -42,7 +42,6 @@ class ArrayQueue:
""" 出队 """
def poll(self):
# 删除头结点
num = self.peek()
# 队头指针向后移动一位,若越过尾部则返回到数组头部
self.__front = (self.__front + 1) % self.capacity()
@ -50,19 +49,11 @@ class ArrayQueue:
""" 访问队首元素 """
def peek(self):
# 删除头结点
if self.is_empty():
print("队列为空")
return False
return self.__nums[self.__front]
""" 访问指定位置元素 """
def get(self, index):
if index >= self.size():
print("索引越界")
return False
return self.__nums[(self.__front + index) % self.capacity()]
""" 返回列表用于打印 """
def to_list(self):
res = [0] * self.size()
@ -90,10 +81,6 @@ if __name__ == "__main__":
peek = queue.peek()
print("队首元素 peek =", peek)
""" 访问索引 index 处元素 """
num = queue.get(3)
print("队列索引 3 处的元素为 num =", num)
""" 元素出队 """
poll = queue.poll()
print("出队元素 poll =", poll)

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: array_stack.py
Created Time: 2022-11-29
Author: Peng Chen (pengchzn@gmail.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))
@ -27,15 +27,13 @@ class ArrayStack:
""" 出栈 """
def pop(self):
assert not self.is_empty(), "栈为空"
return self.__stack.pop()
""" 访问栈顶元素 """
def peek(self):
assert not self.is_empty(), "栈为空"
return self.__stack[-1]
""" 访问索引 index 处元素 """
def get(self, index):
return self.__stack[index]
""" 返回列表用于打印 """
def to_list(self):
@ -59,10 +57,6 @@ if __name__ == "__main__":
peek = stack.peek()
print("栈顶元素 peek =", peek)
""" 访问索引 index 处元素 """
num = stack.get(3)
print("栈索引 3 处的元素为 num =", num)
""" 元素出栈 """
pop = stack.pop()
print("出栈元素 pop =", pop)

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: deque.py
Created Time: 2022-11-29
Author: Peng Chen (pengchzn@gmail.com)
'''
"""
import os.path as osp
import sys

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: linkedlist_queue.py
Created Time: 2022-12-01
Author: Peng Chen (pengchzn@gmail.com)
'''
"""
import os.path as osp
import sys

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: linkedlist_stack.py
Created Time: 2022-11-29
Author: Peng Chen (pengchzn@gmail.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: queue.py
Created Time: 2022-11-29
Author: Peng Chen (pengchzn@gmail.com)
'''
"""
import os.path as osp
import sys

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: stack.py
Created Time: 2022-11-29
Author: Peng Chen (pengchzn@gmail.com)
'''
"""
import sys, os.path as osp
sys.path.append(osp.dirname(osp.dirname(osp.abspath(__file__))))

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: binary_tree.py
Created Time: 2021-12-11
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
import collections

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: linked_list.py
Created Time: 2021-12-11
Author: Krahets (krahets@163.com)
'''
"""
class ListNode:
"""Definition for a singly-linked list node

View File

@ -1,8 +1,8 @@
'''
"""
File: print_util.py
Created Time: 2021-12-11
Author: Krahets (krahets@163.com), msk397 (machangxinq@gmail.com)
'''
"""
import copy
import queue

View File

@ -30,7 +30,7 @@ function extend(nums: number[], enlarge: number): number[] {
/* 在数组的索引 index 处插入元素 num */
function insert(nums: number[], num: number, index: number): void {
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (let i = nums.length - 1; i >= index; i--) {
for (let i = nums.length - 1; i > index; i--) {
nums[i] = nums[i - 1];
}
// 将 num 赋给 index 处元素

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@ -0,0 +1,136 @@
/*
* File: array_hash_map.ts
* Created Time: 2022-12-20
* Author: Daniel (better.sunjian@gmail.com)
*/
/* 键值对 Number -> String */
class Entry {
public key: number;
public val: string;
constructor(key: number, val: string) {
this.key = key;
this.val = val;
}
}
/* 基于数组简易实现的哈希表 */
class ArrayHashMap {
private readonly bucket: (Entry | null)[];
constructor() {
// 初始化一个长度为 100 的桶(数组)
this.bucket = (new Array(100)).fill(null);
}
/* 哈希函数 */
private hashFunc(key: number): number {
return key % 100;
}
/* 查询操作 */
public get(key: number): string | null {
let index = this.hashFunc(key);
let entry = this.bucket[index];
if (entry === null) return null;
return entry.val;
}
/* 添加操作 */
public set(key: number, val: string) {
let index = this.hashFunc(key);
this.bucket[index] = new Entry(key, val);
}
/* 删除操作 */
public delete(key: number) {
let index = this.hashFunc(key);
// 置为 null ,代表删除
this.bucket[index] = null;
}
/* 获取所有键值对 */
public entries(): (Entry | null)[] {
let arr: (Entry | null)[] = [];
for (let i = 0; i < this.bucket.length; i++) {
if (this.bucket[i]) {
arr.push(this.bucket[i]);
}
}
return arr;
}
/* 获取所有键 */
public keys(): (number | undefined)[] {
let arr: (number | undefined)[] = [];
for (let i = 0; i < this.bucket.length; i++) {
if (this.bucket[i]) {
arr.push(this.bucket[i]?.key);
}
}
return arr;
}
/* 获取所有值 */
public values(): (string | undefined)[] {
let arr: (string | undefined)[] = [];
for (let i = 0; i < this.bucket.length; i++) {
if (this.bucket[i]) {
arr.push(this.bucket[i]?.val);
}
}
return arr;
}
/* 打印哈希表 */
public print() {
let entrySet = this.entries();
for (const entry of entrySet) {
if (!entry) continue;
console.info(`${entry.key} -> ${entry.val}`);
}
}
}
/* Driver Code */
/* 初始化哈希表 */
const map = new ArrayHashMap();
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.set(12836, '小哈');
map.set(15937, '小啰');
map.set(16750, '小算');
map.set(13276, '小法');
map.set(10583, '小鸭');
console.info('\n添加完成后哈希表为\nKey -> Value');
map.print();
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
let name = map.get(15937);
console.info('\n输入学号 15937 ,查询到姓名 ' + name);
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
map.delete(10583);
console.info('\n删除 10583 后,哈希表为\nKey -> Value');
map.print();
/* 遍历哈希表 */
console.info('\n遍历键值对 Key->Value');
for (const entry of map.entries()) {
if (!entry) continue;
console.info(entry.key + ' -> ' + entry.val);
}
console.info('\n单独遍历键 Key');
for (const key of map.keys()) {
console.info(key);
}
console.info('\n单独遍历值 Value');
for (const val of map.values()) {
console.info(val);
}
export {};

View File

@ -0,0 +1,44 @@
/*
* File: hash_map.ts
* Created Time: 2022-12-20
* Author: Daniel (better.sunjian@gmail.com)
*/
/* Driver Code */
/* 初始化哈希表 */
const map = new Map<number, string>();
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.set(12836, '小哈');
map.set(15937, '小啰');
map.set(16750, '小算');
map.set(13276, '小法');
map.set(10583, '小鸭');
console.info('\n添加完成后哈希表为\nKey -> Value');
console.info(map);
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
let name = map.get(15937);
console.info('\n输入学号 15937 ,查询到姓名 ' + name);
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
map.delete(10583);
console.info('\n删除 10583 后,哈希表为\nKey -> Value');
console.info(map);
/* 遍历哈希表 */
console.info('\n遍历键值对 Key->Value');
for (const [k, v] of map.entries()) {
console.info(k + ' -> ' + v);
}
console.info('\n单独遍历键 Key');
for (const k of map.keys()) {
console.info(k);
}
console.info('\n单独遍历值 Value');
for (const v of map.values()) {
console.info(v);
}

View File

@ -20,13 +20,13 @@ function merge(nums: number[], left: number, mid: number, right: number): void {
let i = leftStart, j = rightStart;
// 通过覆盖原数组 nums 来合并左子数组和右子数组
for (let k = left; k <= right; k++) {
// 若 “左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
// 若“左子数组已全部合并完”,则选取右子数组元素,并且 j++
if (i > leftEnd) {
nums[k] = tmp[j++];
// 否则,若 “右子数组已全部合并完” “左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
// 否则,若“右子数组已全部合并完”或“左子数组元素 < 右子数组元素”,则选取左子数组元素,并且 i++
} else if (j > rightEnd || tmp[i] <= tmp[j]) {
nums[k] = tmp[i++];
// 否则,若 “左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
// 否则,若“左子数组元素 > 右子数组元素”,则选取右子数组元素,并且 j++
} else {
nums[k] = tmp[j++];
}

View File

@ -0,0 +1,111 @@
/**
* File: array_queue.ts
* Created Time: 2022-12-11
* Author: S-N-O-R-L-A-X (snorlax.xu@outlook.com)
*/
/* 基于环形数组实现的队列 */
class ArrayQueue {
private queue: number[]; // 用于存储队列元素的数组
private front: number = 0; // 头指针,指向队首
private rear: number = 0; // 尾指针,指向队尾 + 1
private CAPACITY: number = 1e5;
constructor(capacity?: number) {
this.queue = new Array<number>(capacity ?? this.CAPACITY);
}
/* 获取队列的容量 */
get capacity(): number {
return this.queue.length;
}
/* 获取队列的长度 */
get size(): number {
// 由于将数组看作为环形,可能 rear < front ,因此需要取余数
return (this.capacity + this.rear - this.front) % this.capacity;
}
/* 判断队列是否为空 */
empty(): boolean {
return this.rear - this.front == 0;
}
/* 入队 */
offer(num: number): void {
if (this.size == this.capacity)
throw new Error("队列已满");
// 尾结点后添加 num
this.queue[this.rear] = num;
// 尾指针向后移动一位,越过尾部后返回到数组头部
this.rear = (this.rear + 1) % this.capacity;
}
/* 出队 */
poll(): number {
const num = this.peek();
// 队头指针向后移动一位,若越过尾部则返回到数组头部
this.front = (this.front + 1) % this.capacity;
return num;
}
/* 访问队首元素 */
peek(): number {
if (this.empty())
throw new Error("队列为空");
return this.queue[this.front];
}
/* 返回 Array */
toArray(): number[] {
const siz = this.size;
const cap = this.capacity;
// 仅转换有效长度范围内的列表元素
const arr = new Array(siz);
for (let i = 0, j = this.front; i < siz; i++, j++) {
arr[i] = this.queue[j % cap];
}
return arr;
}
}
/* 初始化队列 */
const capacity = 10;
const queue = new ArrayQueue(capacity);
/* 元素入队 */
queue.offer(1);
queue.offer(3);
queue.offer(2);
queue.offer(5);
queue.offer(4);
console.log("队列 queue = ");
console.log(queue.toArray());
/* 访问队首元素 */
const peek = queue.peek();
console.log("队首元素 peek = " + peek);
/* 元素出队 */
const poll = queue.poll();
console.log("出队元素 poll = " + poll + ",出队后 queue = ");
console.log(queue.toArray());
/* 获取队列的长度 */
const size = queue.size;
console.log("队列长度 size = " + size);
/* 判断队列是否为空 */
const empty = queue.empty();
console.log("队列是否为空 = " + empty);
/* 测试环形数组 */
for (let i = 0; i < 10; i++) {
queue.offer(i);
queue.poll();
console.log("第 " + i + " 轮入队 + 出队后 queue = ");
console.log(queue.toArray());
}
export { };

View File

@ -11,6 +11,7 @@ class ArrayStack {
constructor() {
this.stack = [];
}
/* 获取栈的长度 */
get size(): number {
return this.stack.length;
@ -28,19 +29,18 @@ class ArrayStack {
/* 出栈 */
pop(): number | undefined {
if (this.empty())
throw new Error('栈为空');
return this.stack.pop();
}
/* 访问栈顶元素 */
top(): number | undefined {
if (this.empty())
throw new Error('栈为空');
return this.stack[this.stack.length - 1];
}
/* 访问索引 index 处元素 */
get(index: number): number | undefined {
return this.stack[index];
}
/* 返回 Array */
toArray() {
return this.stack;
@ -66,10 +66,6 @@ console.log(stack.toArray());
const top = stack.top();
console.log("栈顶元素 top = " + top);
/* 访问索引 index 处元素 */
const num = stack.get(3);
console.log("栈索引 3 处的元素为 num = " + num);
/* 元素出栈 */
const pop = stack.pop();
console.log("出栈元素 pop = " + pop + ",出栈后 stack = ");
@ -83,4 +79,4 @@ console.log("栈的长度 size = " + size);
const empty = stack.empty();
console.log("栈是否为空 = " + empty);
export { };
export { };

View File

@ -0,0 +1,102 @@
/**
* File: linkedlist_queue.ts
* Created Time: 2022-12-19
* Author: S-N-O-R-L-A-X (snorlax.xu@outlook.com)
*/
import ListNode from "../module/ListNode"
/* 基于链表实现的队列 */
class LinkedListQueue {
private front: ListNode | null; // 头结点 front
private rear: ListNode | null; // 尾结点 rear
private queSize: number = 0;
constructor() {
this.front = null;
this.rear = null;
}
/* 获取队列的长度 */
get size(): number {
return this.queSize;
}
/* 判断队列是否为空 */
isEmpty(): boolean {
return this.size === 0;
}
/* 入队 */
offer(num: number): void {
// 尾结点后添加 num
const node = new ListNode(num);
// 如果队列为空,则令头、尾结点都指向该结点
if (!this.front) {
this.front = node;
this.rear = node;
// 如果队列不为空,则将该结点添加到尾结点后
} else {
this.rear!.next = node;
this.rear = node;
}
this.queSize++;
}
/* 出队 */
poll(): number {
const num = this.peek();
if (!this.front)
throw new Error("队列为空")
// 删除头结点
this.front = this.front.next;
this.queSize--;
return num;
}
/* 访问队首元素 */
peek(): number {
if (this.size === 0)
throw new Error("队列为空");
return this.front!.val;
}
/* 将链表转化为 Array 并返回 */
toArray(): number[] {
let node = this.front;
const res = new Array<number>(this.size);
for (let i = 0; i < res.length; i++) {
res[i] = node!.val;
node = node!.next;
}
return res;
}
}
/* 初始化队列 */
const queue = new LinkedListQueue();
/* 元素入队 */
queue.offer(1);
queue.offer(3);
queue.offer(2);
queue.offer(5);
queue.offer(4);
console.log("队列 queue = " + queue.toArray());
/* 访问队首元素 */
const peek = queue.peek();
console.log("队首元素 peek = " + peek);
/* 元素出队 */
const poll = queue.poll();
console.log("出队元素 poll = " + poll + ",出队后 queue = " + queue.toArray());
/* 获取队列的长度 */
const size = queue.size;
console.log("队列长度 size = " + size);
/* 判断队列是否为空 */
const isEmpty = queue.isEmpty();
console.log("队列是否为空 = " + isEmpty);

View File

@ -0,0 +1,91 @@
/**
* File: linkedlist_stack.ts
* Created Time: 2022-12-21
* Author: S-N-O-R-L-A-X (snorlax.xu@outlook.com)
*/
import ListNode from "../module/ListNode"
/* 基于链表实现的栈 */
class LinkedListStack {
private stackPeek: ListNode | null; // 将头结点作为栈顶
private stkSize: number = 0; // 栈的长度
constructor() {
this.stackPeek = null;
}
/* 获取栈的长度 */
get size(): number {
return this.stkSize;
}
/* 判断栈是否为空 */
isEmpty(): boolean {
return this.size == 0;
}
/* 入栈 */
push(num: number): void {
const node = new ListNode(num);
node.next = this.stackPeek;
this.stackPeek = node;
this.stkSize++;
}
/* 出栈 */
pop(): number {
const num = this.peek();
if (!this.stackPeek)
throw new Error("栈为空");
this.stackPeek = this.stackPeek.next;
this.stkSize--;
return num;
}
/* 访问栈顶元素 */
peek(): number {
if (!this.stackPeek)
throw new Error("栈为空");
return this.stackPeek.val;
}
/* 将链表转化为 Array 并返回 */
toArray(): number[] {
let node = this.stackPeek;
const res = new Array<number>(this.size);
for (let i = res.length - 1; i >= 0; i--) {
res[i] = node!.val;
node = node!.next;
}
return res;
}
}
/* 初始化栈 */
const stack = new LinkedListStack();
/* 元素入栈 */
stack.push(1);
stack.push(3);
stack.push(2);
stack.push(5);
stack.push(4);
console.log("栈 stack = " + stack.toArray());
/* 访问栈顶元素 */
const peek = stack.peek();
console.log("栈顶元素 peek = " + peek);
/* 元素出栈 */
const pop = stack.pop();
console.log("出栈元素 pop = " + pop + ",出栈后 stack = " + stack.toArray());
/* 获取栈的长度 */
const size = stack.size;
console.log("栈的长度 size = " + size);
/* 判断是否为空 */
const isEmpty = stack.isEmpty();
console.log("栈是否为空 = " + isEmpty);

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@ -6,7 +6,6 @@
/* 初始化队列 */
// TypeScript 没有内置的队列,可以把 Array 当作队列来使用
// 注意:由于是数组,所以 shift() 的时间复杂度是 O(n)
const queue: number[] = [];
/* 元素入队 */
@ -20,7 +19,7 @@ queue.push(4);
const peek = queue[0];
/* 元素出队 */
// O(n)
// 底层是数组,因此 shift() 方法的时间复杂度为 O(n)
const poll = queue.shift();
/* 获取队列的长度 */

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@ -74,9 +74,6 @@ comments: true
/* 初始化数组 */
int[] arr = new int[5]; // { 0, 0, 0, 0, 0 }
int[] nums = { 1, 3, 2, 5, 4 };
var arr2=new int[5]; // { 0, 0, 0, 0, 0 }
var nums2=new int[]{1,2,3,4,5};
```
## 数组优点
@ -298,7 +295,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
}
```
**数组中插入或删除元素效率低下。** 假设我们想要在数组中间某位置插入一个元素,由于数组元素在内存中是 “紧挨着的” ,它们之间没有空间再放任何数据。因此,我们不得不将此索引之后的所有元素都向后移动一位,然后再把元素赋值给该索引。删除元素也是类似,需要把此索引之后的元素都向前移动一位。总体看有以下缺点:
**数组中插入或删除元素效率低下。** 假设我们想要在数组中间某位置插入一个元素,由于数组元素在内存中是“紧挨着的”,它们之间没有空间再放任何数据。因此,我们不得不将此索引之后的所有元素都向后移动一位,然后再把元素赋值给该索引。删除元素也是类似,需要把此索引之后的元素都向前移动一位。总体看有以下缺点:
- **时间复杂度高:** 数组的插入和删除的平均时间复杂度均为 $O(N)$ ,其中 $N$ 为数组长度。
- **丢失元素:** 由于数组的长度不可变,因此在插入元素后,超出数组长度范围的元素会被丢失。
@ -314,7 +311,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
/* 在数组的索引 index 处插入元素 num */
void insert(int[] nums, int num, int index) {
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (int i = nums.length - 1; i >= index; i--) {
for (int i = nums.length - 1; i > index; i--) {
nums[i] = nums[i - 1];
}
// 将 num 赋给 index 处元素
@ -336,7 +333,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
/* 在数组的索引 index 处插入元素 num */
void insert(int* nums, int size, int num, int index) {
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (int i = size - 1; i >= index; i--) {
for (int i = size - 1; i > index; i--) {
nums[i] = nums[i - 1];
}
// 将 num 赋给 index 处元素
@ -358,7 +355,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
""" 在数组的索引 index 处插入元素 num """
def insert(nums, num, index):
# 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for i in range(len(nums) - 1, index - 1, -1):
for i in range(len(nums) - 1, index, -1):
nums[i] = nums[i - 1]
# 将 num 赋给 index 处元素
nums[index] = num
@ -382,7 +379,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
/* 在数组的索引 index 处插入元素 num */
function insert(nums, num, index) {
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (let i = nums.length - 1; i >= index; i--) {
for (let i = nums.length - 1; i > index; i--) {
nums[i] = nums[i - 1];
}
// 将 num 赋给 index 处元素
@ -404,7 +401,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
/* 在数组的索引 index 处插入元素 num */
function insert(nums: number[], num: number, index: number): void {
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (let i = nums.length - 1; i >= index; i--) {
for (let i = nums.length - 1; i > index; i--) {
nums[i] = nums[i - 1];
}
// 将 num 赋给 index 处元素
@ -433,7 +430,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
void Insert(int[] nums, int num, int index)
{
// 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
for (int i = nums.Length - 1; i >= index; i--)
for (int i = nums.Length - 1; i > index; i--)
{
nums[i] = nums[i - 1];
}
@ -661,6 +658,6 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
**随机访问。** 如果我们想要随机抽取一些样本,那么可以用数组存储,并生成一个随机序列,根据索引实现样本的随机抽取。
**二分查找。** 例如前文查字典的例子,我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中,然后使用与日常查纸质字典相同的 “翻开中间,排除一半” 的方式,来实现一个查电子字典的算法。
**二分查找。** 例如前文查字典的例子,我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中,然后使用与日常查纸质字典相同的“翻开中间,排除一半”的方式,来实现一个查电子字典的算法。
**深度学习。** 神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。

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@ -91,7 +91,7 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title=""
// 链表结点类
/* 链表结点类 */
class ListNode
{
int val; // 结点值
@ -208,13 +208,13 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title=""
// 初始化链表 1 -> 3 -> 2 -> 5 -> 4
// 初始化各结点
n0 = new ListNode(1);
n1 = new ListNode(3);
n2 = new ListNode(2);
n3 = new ListNode(5);
n4 = new ListNode(4);
/* 初始化链表 1 -> 3 -> 2 -> 5 -> 4 */
// 初始化各结点
ListNode n0 = new ListNode(1);
ListNode n1 = new ListNode(3);
ListNode n2 = new ListNode(2);
ListNode n3 = new ListNode(5);
ListNode n4 = new ListNode(4);
// 构建引用指向
n0.next = n1;
n1.next = n2;
@ -613,7 +613,7 @@ comments: true
int val; // 结点值
ListNode *next; // 指向后继结点的指针(引用)
ListNode *prev; // 指向前驱结点的指针(引用)
ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} // 构造函数
ListNode(int x) : val(x), next(nullptr), prev(nullptr) {} // 构造函数
};
```
@ -644,8 +644,8 @@ comments: true
prev;
constructor(val, next) {
this.val = val === undefined ? 0 : val; // 结点值
this.next = next === undefined ? null : next; // 指向后继结点的引用
this.prev = prev === undefined ? null : prev; // 指向前驱结点的引用
this.next = next === undefined ? null : next; // 指向后继结点的指针(引用
this.prev = prev === undefined ? null : prev; // 指向前驱结点的指针(引用
}
}
```
@ -660,8 +660,8 @@ comments: true
prev: ListNode | null;
constructor(val?: number, next?: ListNode | null, prev?: ListNode | null) {
this.val = val === undefined ? 0 : val; // 结点值
this.next = next === undefined ? null : next; // 指向后继结点的引用
this.prev = prev === undefined ? null : prev; // 指向前驱结点的引用
this.next = next === undefined ? null : next; // 指向后继结点的指针(引用
this.prev = prev === undefined ? null : prev; // 指向前驱结点的指针(引用
}
}
```
@ -675,7 +675,7 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title=""
// 双向链表结点类
/* 双向链表结点类 */
class ListNode {
int val; // 结点值
ListNode next; // 指向后继结点的指针(引用)

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@ -10,13 +10,15 @@ comments: true
## 列表常用操作
**初始化列表。** 我们通常使用 `Integer[]` 包装类和 `Arrays.asList()` 作为中转,来初始化一个带有初始值的列表
**初始化列表。** 我们通常会使用到“无初始值”和“有初始值”的两种初始化方法
=== "Java"
```java title="list.java"
/* 初始化列表 */
// 注意数组的元素类型是 int[] 的包装类 Integer[]
// 无初始值
List<Integer> list1 = new ArrayList<>();
// 有初始值(注意数组的元素类型需为 int[] 的包装类 Integer[]
Integer[] numbers = new Integer[] { 1, 3, 2, 5, 4 };
List<Integer> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(numbers));
```
@ -25,6 +27,10 @@ comments: true
```cpp title="list.cpp"
/* 初始化列表 */
// 需注意C++ 中 vector 即是本文描述的 list
// 无初始值
vector<int> list1;
// 有初始值
vector<int> list = { 1, 3, 2, 5, 4 };
```
@ -32,6 +38,9 @@ comments: true
```python title="list.py"
""" 初始化列表 """
# 无初始值
list1 = []
# 有初始值
list = [1, 3, 2, 5, 4]
```
@ -39,6 +48,9 @@ comments: true
```go title="list_test.go"
/* 初始化列表 */
// 无初始值
list1 := []int
// 有初始值
list := []int{1, 3, 2, 5, 4}
```
@ -46,6 +58,9 @@ comments: true
```js title="list.js"
/* 初始化列表 */
// 无初始值
const list1 = [];
// 有初始值
const list = [1, 3, 2, 5, 4];
```
@ -53,6 +68,9 @@ comments: true
```typescript title="list.ts"
/* 初始化列表 */
// 无初始值
const list1: number[] = [];
// 有初始值
const list: number[] = [1, 3, 2, 5, 4];
```
@ -65,7 +83,12 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title="list.cs"
/* 初始化列表 */
// 无初始值
List<int> list1 = new ();
// 有初始值(注意数组的元素类型需为 int[] 的包装类 Integer[]
int[] numbers = new int[] { 1, 3, 2, 5, 4 };
List<int> list = numbers.ToList();
```
**访问与更新元素。** 列表的底层数据结构是数组,因此可以在 $O(1)$ 时间内访问与更新元素,效率很高。
@ -114,20 +137,20 @@ comments: true
```js title="list.js"
/* 访问元素 */
const num = list[1];
const num = list[1]; // 访问索引 1 处的元素
/* 更新元素 */
list[1] = 0;
list[1] = 0; // 将索引 1 处的元素更新为 0
```
=== "TypeScript"
```typescript title="list.ts"
/* 访问元素 */
const num: number = list[1];
const num: number = list[1]; // 访问索引 1 处的元素
/* 更新元素 */
list[1] = 0;
list[1] = 0; // 将索引 1 处的元素更新为 0
```
=== "C"
@ -139,7 +162,11 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title="list.cs"
/* 访问元素 */
int num = list[1]; // 访问索引 1 处的元素
/* 更新元素 */
list[1] = 0; // 将索引 1 处的元素更新为 0
```
**在列表中添加、插入、删除元素。** 相对于数组,列表可以自由地添加与删除元素。在列表尾部添加元素的时间复杂度为 $O(1)$ ,但是插入与删除元素的效率仍与数组一样低,时间复杂度为 $O(N)$ 。
@ -273,7 +300,21 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title="list.cs"
/* 清空列表 */
list.Clear();
/* 尾部添加元素 */
list.Add(1);
list.Add(3);
list.Add(2);
list.Add(5);
list.Add(4);
/* 中间插入元素 */
list.Insert(3, 6);
/* 删除元素 */
list.RemoveAt(3);
```
**遍历列表。** 与数组一样,列表可以使用索引遍历,也可以使用 `for-each` 直接遍历。
@ -335,9 +376,9 @@ comments: true
/* 直接遍历列表元素 */
count = 0
for range list {
count++
}
for range list {
count++
}
```
=== "JavaScript"
@ -381,7 +422,19 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title="list.cs"
/* 通过索引遍历列表 */
int count = 0;
for (int i = 0; i < list.Count(); i++)
{
count++;
}
/* 直接遍历列表元素 */
count = 0;
foreach (int n in list)
{
count++;
}
```
**拼接两个列表。** 再创建一个新列表 `list1` ,我们可以将其中一个列表拼接到另一个的尾部。
@ -424,7 +477,7 @@ comments: true
```js title="list.js"
/* 拼接两个列表 */
const list1 = [6, 8, 7, 10, 9];
list.push(...list1);
list.push(...list1); // 将列表 list1 拼接到 list 之后
```
=== "TypeScript"
@ -432,7 +485,7 @@ comments: true
```typescript title="list.ts"
/* 拼接两个列表 */
const list1: number[] = [6, 8, 7, 10, 9];
list.push(...list1);
list.push(...list1); // 将列表 list1 拼接到 list 之后
```
=== "C"
@ -444,7 +497,9 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title="list.cs"
/* 拼接两个列表 */
List<int> list1 = new() { 6, 8, 7, 10, 9 };
list.AddRange(list1); // 将列表 list1 拼接到 list 之后
```
**排序列表。** 排序也是常用的方法之一,完成列表排序后,我们就可以使用在数组类算法题中经常考察的「二分查找」和「双指针」算法了。
@ -481,7 +536,7 @@ comments: true
```js title="list.js"
/* 排序列表 */
list.sort((a, b) => a - b);
list.sort((a, b) => a - b); // 排序后,列表元素从小到大排列
```
=== "TypeScript"
@ -500,7 +555,8 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title="list.cs"
/* 排序列表 */
list.Sort(); // 排序后,列表元素从小到大排列
```
## 列表简易实现 *
@ -1066,5 +1122,101 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title="my_list.cs"
class MyList
{
private int[] nums; // 数组(存储列表元素)
private int capacity = 10; // 列表容量
private int size = 0; // 列表长度(即当前元素数量)
private int extendRatio = 2; // 每次列表扩容的倍数
/* 构造函数 */
public MyList()
{
nums = new int[capacity];
}
/* 获取列表长度(即当前元素数量)*/
public int Size()
{
return size;
}
/* 获取列表容量 */
public int Capacity()
{
return capacity;
}
/* 访问元素 */
public int Get(int index)
{
// 索引如果越界则抛出异常,下同
if (index >= size)
throw new IndexOutOfRangeException("索引越界");
return nums[index];
}
/* 更新元素 */
public void Set(int index, int num)
{
if (index >= size)
throw new IndexOutOfRangeException("索引越界");
nums[index] = num;
}
/* 尾部添加元素 */
public void Add(int num)
{
// 元素数量超出容量时,触发扩容机制
if (size == Capacity())
ExtendCapacity();
nums[size] = num;
// 更新元素数量
size++;
}
/* 中间插入元素 */
public void Insert(int index, int num)
{
if (index >= size)
throw new IndexOutOfRangeException("索引越界");
// 元素数量超出容量时,触发扩容机制
if (size == Capacity())
ExtendCapacity();
// 将索引 index 以及之后的元素都向后移动一位
for (int j = size - 1; j >= index; j--)
{
nums[j + 1] = nums[j];
}
nums[index] = num;
// 更新元素数量
size++;
}
/* 删除元素 */
public int Remove(int index)
{
if (index >= size)
throw new IndexOutOfRangeException("索引越界");
int num = nums[index];
// 将索引 index 之后的元素都向前移动一位
for (int j = index; j < size - 1; j++)
{
nums[j] = nums[j + 1];
}
// 更新元素数量
size--;
// 返回被删除元素
return num;
}
/* 列表扩容 */
public void ExtendCapacity()
{
// 新建一个长度为 size 的数组,并将原数组拷贝到新数组
System.Array.Resize(ref nums, Capacity() * extendRatio);
// 更新列表容量
capacity = nums.Length;
}
}
```

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@ -16,7 +16,7 @@ comments: true
- **时间效率** ,即算法的运行速度的快慢。
- **空间效率** ,即算法占用的内存空间大小。
数据结构与算法追求 “运行得快、内存占用少” ,而如何去评价算法效率则是非常重要的问题,因为只有知道如何评价算法,才能去做算法之间的对比分析,以及优化算法设计。
数据结构与算法追求“运行得快、内存占用少”,而如何去评价算法效率则是非常重要的问题,因为只有知道如何评价算法,才能去做算法之间的对比分析,以及优化算法设计。
## 效率评估方法
@ -38,6 +38,6 @@ comments: true
## 复杂度分析的重要性
复杂度分析给出一把评价算法效率的 “标尺” ,告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源,也让我们可以开展不同算法之间的效率对比。
复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”,告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源,也让我们可以开展不同算法之间的效率对比。
计算复杂度是个数学概念,对于初学者可能比较抽象,学习难度相对较高。从这个角度出发,其并不适合作为第一章内容。但是,当我们讨论某个数据结构或者算法的特点时,难以避免需要分析它的运行速度和空间使用情况。**因此,在展开学习数据结构与算法之前,建议读者先对计算复杂度建立起初步的了解,并且能够完成简单案例的复杂度分析**。

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@ -38,7 +38,7 @@ comments: true
Node(int x) { val = x; }
}
/* 函数(或称方法) */
/* 函数 */
int function() {
// do something...
return 0;
@ -63,7 +63,7 @@ comments: true
Node(int x) : val(x), next(nullptr) {}
};
/* 函数(或称方法) */
/* 函数 */
int func() {
// do something...
return 0;
@ -87,7 +87,7 @@ comments: true
self.val = x # 结点值
self.next = None # 指向下一结点的指针(引用)
""" 函数(或称方法) """
""" 函数 """
def function():
# do something...
return 0
@ -113,7 +113,7 @@ comments: true
return &Node{val: val}
}
/* 函数(或称方法)*/
/* 函数 */
func function() int {
// do something...
return 0
@ -149,14 +149,36 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title=""
/* 类 */
class Node
{
int val;
Node next;
Node(int x) { val = x; }
}
/* 函数 */
int function()
{
// do something...
return 0;
}
int algorithm(int n) // 输入数据
{
int a = 0; // 暂存数据(常量)
int b = 0; // 暂存数据(变量)
Node node = new Node(0); // 暂存数据(对象)
int c = function(); // 栈帧空间(调用函数)
return a + b + c; // 输出数据
}
```
## 推算方法
空间复杂度的推算方法和时间复杂度总体类似,只是从统计 “计算操作数量” 变为统计 “使用空间大小” 。与时间复杂度不同的是,**我们一般只关注「最差空间复杂度」**。这是因为内存空间是一个硬性要求,我们必须保证在所有输入数据下都有足够的内存空间预留。
空间复杂度的推算方法和时间复杂度总体类似,只是从统计“计算操作数量”变为统计“使用空间大小”。与时间复杂度不同的是,**我们一般只关注「最差空间复杂度」**。这是因为内存空间是一个硬性要求,我们必须保证在所有输入数据下都有足够的内存空间预留。
**最差空间复杂度中的 “最差” 有两层含义**,分别为输入数据的最差分布、算法运行中的最差时间点。
**最差空间复杂度中的“最差”有两层含义**,分别为输入数据的最差分布、算法运行中的最差时间点。
- **以最差输入数据为准。** 当 $n < 10$ 空间复杂度为 $O(1)$ 但是当 $n > 10$ 时,初始化的数组 `nums` 使用 $O(n)$ 空间;因此最差空间复杂度为 $O(n)$
- **以算法运行过程中的峰值内存为准。** 程序在执行最后一行之前,使用 $O(1)$ 空间;当初始化数组 `nums` 时,程序使用 $O(n)$ 空间;因此最差空间复杂度为 $O(n)$
@ -228,7 +250,15 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title=""
void algorithm(int n)
{
int a = 0; // O(1)
int[] b = new int[10000]; // O(1)
if (n > 10)
{
int[] nums = new int[n]; // O(n)
}
}
```
**在递归函数中,需要注意统计栈帧空间。** 例如函数 `loop()`,在循环中调用了 $n$ 次 `function()` ,每轮中的 `function()` 都返回并释放了栈帧空间,因此空间复杂度仍为 $O(1)$ 。而递归函数 `recur()` 在运行中会同时存在 $n$ 个未返回的 `recur()` ,从而使用 $O(n)$ 的栈帧空间。
@ -330,13 +360,31 @@ comments: true
=== "C"
```c title=""
```
=== "C#"
```csharp title=""
int function()
{
// do something
return 0;
}
/* 循环 O(1) */
void loop(int n)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
{
function();
}
}
/* 递归 O(n) */
int recur(int n)
{
if (n == 1) return 1;
return recur(n - 1);
}
```
## 常见类型
@ -467,7 +515,25 @@ $$
=== "C#"
```csharp title="space_complexity.cs"
/* 常数阶 */
void constant(int n)
{
// 常量、变量、对象占用 O(1) 空间
int a = 0;
int b = 0;
int[] nums = new int[10000];
ListNode node = new ListNode(0);
// 循环中的变量占用 O(1) 空间
for (int i = 0; i < n; i++)
{
int c = 0;
}
// 循环中的函数占用 O(1) 空间
for (int i = 0; i < n; i++)
{
function();
}
}
```
### 线性阶 $O(n)$
@ -540,7 +606,7 @@ $$
nodes = append(nodes, newNode(i))
}
// 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间
m := make(map[int]string, n)
m := make(map[int]string, n)
for i := 0; i < n; i++ {
m[i] = strconv.Itoa(i)
}
@ -568,7 +634,24 @@ $$
=== "C#"
```csharp title="space_complexity.cs"
/* 线性阶 */
void linear(int n)
{
// 长度为 n 的数组占用 O(n) 空间
int[] nums = new int[n];
// 长度为 n 的列表占用 O(n) 空间
List<ListNode> nodes = new();
for (int i = 0; i < n; i++)
{
nodes.Add(new ListNode(i));
}
// 长度为 n 的哈希表占用 O(n) 空间
Dictionary<int, String> map = new();
for (int i = 0; i < n; i++)
{
map.Add(i, i.ToString());
}
}
```
以下递归函数会同时存在 $n$ 个未返回的 `algorithm()` 函数,使用 $O(n)$ 大小的栈帧空间。
@ -639,7 +722,13 @@ $$
=== "C#"
```csharp title="space_complexity.cs"
/* 线性阶(递归实现) */
void linearRecur(int n)
{
Console.WriteLine("递归 n = " + n);
if (n == 1) return;
linearRecur(n - 1);
}
```
![space_complexity_recursive_linear](space_complexity.assets/space_complexity_recursive_linear.png)
@ -729,6 +818,23 @@ $$
=== "C#"
```csharp title="space_complexity.cs"
/* 平方阶 */
void quadratic(int n)
{
// 矩阵占用 O(n^2) 空间
int[,] numMatrix = new int[n, n];
// 二维列表占用 O(n^2) 空间
List<List<int>> numList = new();
for (int i = 0; i < n; i++)
{
List<int> tmp = new();
for (int j = 0; j < n; j++)
{
tmp.Add(0);
}
numList.Add(tmp);
}
}
```
@ -777,8 +883,8 @@ $$
if n <= 0 {
return 0
}
// 数组 nums 长度为 n, n-1, ..., 2, 1
nums := make([]int, n)
fmt.Printf("递归 n = %d 中的 nums 长度 = %d \n", n, len(nums))
return spaceQuadraticRecur(n - 1)
}
```
@ -804,6 +910,14 @@ $$
=== "C#"
```csharp title="space_complexity.cs"
/* 平方阶(递归实现) */
int quadraticRecur(int n)
{
if (n <= 0) return 0;
// 数组 nums 长度为 n, n-1, ..., 2, 1
int[] nums = new int[n];
return quadraticRecur(n - 1);
}
```
@ -889,7 +1003,15 @@ $$
=== "C#"
```csharp title="space_complexity.cs"
/* 指数阶(建立满二叉树) */
TreeNode? buildTree(int n)
{
if (n == 0) return null;
TreeNode root = new TreeNode(0);
root.left = buildTree(n - 1);
root.right = buildTree(n - 1);
return root;
}
```
![space_complexity_exponential](space_complexity.assets/space_complexity_exponential.png)

View File

@ -130,7 +130,23 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title="leetcode_two_sum.cs"
class SolutionBruteForce
{
public int[] twoSum(int[] nums, int target)
{
int size = nums.Length;
// 两层循环,时间复杂度 O(n^2)
for (int i = 0; i < size - 1; i++)
{
for (int j = i + 1; j < size; j++)
{
if (nums[i] + nums[j] == target)
return new int[] { i, j };
}
}
return new int[0];
}
}
```
### 方法二:辅助哈希表
@ -258,5 +274,23 @@ comments: true
=== "C#"
```csharp title="leetcode_two_sum.cs"
class SolutionHashMap
{
public int[] twoSum(int[] nums, int target)
{
int size = nums.Length;
// 辅助哈希表,空间复杂度 O(n)
Dictionary<int, int> dic = new();
// 单层循环,时间复杂度 O(n)
for (int i = 0; i < size; i++)
{
if (dic.ContainsKey(target - nums[i]))
{
return new int[] { dic[target - nums[i]], i };
}
dic.Add(nums[i], i);
}
return new int[0];
}
}
```

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