数据结构与算法
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5.0 树（Tree）
5.0 树（Tree） 一. 定义 树是n（n>=0）个结点的有限集。当n = 0时，称为空树。在任意一棵非空树中应满足： 有且仅有一个特定的称为根的结点。 当n>1时，其余节点可分为m（m>0）个互不相交的有限集T1,T2,…,Tm，其中每个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树
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4. 哈希表（Hash Table)
4. 哈希表（Hash Table) 一. 定义 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列
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5.2 哈夫曼树（Huffman Tree）
5.2 哈夫曼树（Huffman Tree） 一. 定义 给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度(wpl)达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根结点较近。 路径：在一棵树中，从一
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5.3二叉排序树（Binary Sort Tree）
5.3 二叉排序树（Binary Sort Tree） 使用数组: 数组未排序， 优点：直接在数组尾添加，速度快。 缺点：查找速度慢。 数组排序，优点：可以使用二分查找，查找速度快，缺点：为了保证数组有序，在添加新数据时，找到插入位置后，后面的数据需整体移动，速度慢。 使用链式存储 : 链表不管链表
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5.4 平衡二叉树（balanced binary tree)
5.4 平衡二叉树（balanced binary tree) 例：一个二叉排序树，它的左子树全部为空，从形式上看，更像一个单链表。插入速度没有影响，但查询速度明显降低 (因为需要依次比较), 不能发挥BST的优势，因为每次还需要比较左子树，其查询速度比单链表还慢。 解决办法：将二叉排序树转平衡二叉
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5.5 多路查找树（Muitl-Way Search Tree）
5.5 多路查找树（Muitl-Way Search Tree） 二叉树的操作效率较高，但是也存在问题: 二叉树处理的数据需要加载到内存的，如果二叉树的节点少，则问题不大，但是如果二叉树的节点很多(比如1亿)， 就存在如下问题 在构建二叉树时，需要多次进行io操作(海量数据存在数据库或文件中)，节点
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7.1 二分查找算法（非递归）
7.1 二分查找算法（非递归） 一 . 二分查找算法 二分查找法只适用于从有序的数列中进行查找(比如数字和字母等)，将数列排序后再进行查找 二分查找法的运行时间为对数时间O(㏒₂n) ，即查找到需要的目标位置最多只需要㏒₂n步，假设从[0,99]的队列(100个数，即n=100)中寻到目标数30，则