数据结构
第一部分
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数据结构
数据：能够输入到计算机中，用计算机处理的元素。
结构：数据之间的关系
数据结构：在计算机中，数据相互之间存在的一种，或者多种特定关系的元素的集合。
描述的是 计算机存储或者组织数据方式。
常见的数据结构：
1. 数组
2. 链表
3. 堆栈
4. 队列
5. 数
6. 哈希表
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1. 数组：在内存中存储是连续的。通过起始地址+偏移量，访问每一个元素
# 偏移量：每一个元素占用的空间大小，每个按照固定规定的size，每一个元素占的空间大小一样
# 任何一个元素：起始地址+n*size
# 线性存储，时间复杂度O(1)
# 随机访问性好，但是做添加或者删除数据非常麻烦，需要逐个处理元素
# python中列表list就是用数组
2. 链表：也是线性，不是连续的，每一个点被称为是节点， 每一个节点包含两部分
# 一部分是数据，数据域；
# 一部分是下一个元素的地址：指针域。
# 随机访问性不好，但是做添加或者删除元素非常方便，只需要修改对应的指针域即可
# 关于数组和链表的选择：
# 如果既希望有随机访问性，又保证添加删除操作，必须选一种数据结构，数组优先于链表。
# 1 空间上来说，一般情况 数组<链表 2 时间上来说，链表在操作的时候，需要先排序，或者遍历一遍
# 如果做一次插入或者删除。选数组，如果做多次插入或者删除，那么选择链表。
li=[3,5,5,7,8]
li[3]
insert
# 链表：单向链表和双向链表（了解）
3. 堆栈：简称栈 受限的线性表。只能在表头添加或者删除元素，不能在中间添加或者删除。
# 先进后出
# 应用，方法调用，异常抛出
# A---B---C---D
4. 队列：也是受限的线性表，只能在队尾进行添加、删除，不能在中间添加或者删除。
# 先进先出
# 队列也可以两端都添加、删除元素-----双端队列。（了解）可以同时实现队列和堆栈的效果。
# 跟双向链表类似，增强了随机访问性，但是降低了添加、删除元素的效率。
5. 树
# 由节点集 和 连接每对节点的有向边集 组成
# 二叉树：树形结构，特征是任意节点的孩子不超过2（0<=x<=2）
# 深度：树的层数
# m是深度，把具有2^m-1个节点的树------满二叉树----每一个节点下必须有两个孩子
# 编号的顺序，从上到下，从左到右
# 完全二叉树：当二叉树的所有节点的编号跟满二叉树的序号一致。（可以少，但是只要有，就必须编号和满二叉树一样）
# 深度遍历、广度遍历
# 深度遍历：爷爷----父亲-----儿子
# 广度遍历：爷爷----父亲----父亲兄弟----儿子----儿子兄弟
# 二叉树的遍历：先序遍历、中序遍历、后序遍历（根的顺序）
# 先序遍历：先根、左、右
# 中序遍历：先左、根、右
# 后序遍历：先左、右、根
# 对于二叉树的遍历：把数的非线性结构进行线性化操作。
6. 哈希表
# 字典用的就是哈希表
# 相当于把所有的关键字映射到一个有限的地址集，地址集的表----哈希表，映射关系（哈希函数）
第二部分
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算法：解决特定问题给出的方案。
任何衡量一个算法：
时间复杂度：算法执行时间长短
空间复杂度：算法为了加快速度或者执行的需要，可能牺牲空间去辅助算法的运行
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时间复杂度：
执行时间(相对来说，在同样的电脑配置上，才可以考虑。)
执行的规模(频度)：最好的执行次数、平均的执行次数、最坏执行次数(一般以最坏的为准)
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常数时间复杂度 O(1)------不是时间复杂度为1的意思，是指时间复杂度是一个常数
x=1
y=2
# O(n) 根据程序循环的次数
# for i in range(n):
# print(i)
# O(n^2) 跟for j in range(n)一样，都是O(n^2)
# for i in range(n):
# for j in range(i):
# print(j)
# O(logn)
while n!=0:
print("ddd")
n=n//2
常用的时间复杂度排序：O(1) < O(logn) < O(n) < O(n^2)
第三部分
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查找
1. 顺序查找
2. 折半查找
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li=[23,-8,9,6,18,31]
1. 顺序查找：从前到后，顺序找到跟关键字相符的元素
def searchOrder(li,key):
for index,item in enumerate(li):
if item==key:
return index
else:
return -1
print(searchOrder(li,18))
print(searchOrder(li,0))
# 时间复杂度O(n)
2. 折半查找：选择中间的元素，进行比较，每次排除一半的元素
# 前提条件：必须是有序的
# 时间复杂度O(logn)
# 关键点：
# 1. 排好序
# 2. 最低点0 最高点=len(li)-1
# 3. 遍历条件 low<=high时候，折半查找 获得mid
# 4. key=li[mid] 找到
# 5. key<li[mid]：取前半段，start不变 end=mid-1
# 6. key>li[mid]：取后半段 start=mid+1 end 不变
li=[23,-8,9,6,18,31]
def findMiddle(li,key):
low=0
high=len(li)-1
while low<=high:
mid=(low+high)//2
if key==li[mid]:
return mid
elif key>li[mid]:
low=mid+1
else:
high=mid-1
return -1
li.sort()
print(li)
print(findMiddle(li,18))
print(findMiddle(li,17))
# 折半查找，不一定顺序查找
# 因为折半查找需要先排序。
# 如果查找需要执行很多次，可以考虑用折半，如果只做一次，那么可能还不如顺序查找。