【啊哈！算法】算法3：最常用的排序——快速排序       上一节的冒泡排序可以说是我们学习第一个真正的排序算法，并且解决了桶排序浪费空间的问题，但在算法的执行效率上却牺牲了很多，它的时间复杂度达到了O(N2)。假如我们的计算机每秒钟可以运行10亿次，那么对1亿个数进行排序，桶排序则只需要0.1秒，而冒泡排序则需要1千万秒，达到115天之久，是不是很吓人。那有没有既不浪费空间又可以快一点的排序算法

匿名组 这里可能用到几个不同的分组构造。通过括号内围绕的正则表达式就可以组成第一个构造。正如稍后要介绍的一样，既然也可以命名组，大家就有考虑把这个构造作为匿名组。作为一个实例，请看看下列字符串： “08/14/57 46 02/25/59 45 06/05/85 18 03/12/88 16 09/09/90 13“ 这个字符串就是由生日和年龄组成的。如果需要匹配年两而不要生日，就可以把正则

选择排序：从数组的起始位置处开始，把第一个元素与数组中其他元素进行比较。然后，将最小的元素方式在第0个位置上，接着再从第1个位置开始再次进行排序操作。这种操作一直到除最后一个元素外的每一个元素都作为新循环的起始点操作过后才终止。 public void SelectionSort() { int min, temp;

public struct Pqitem { public int priority; public string name; } class CQueue { private ArrayList pqueue; public CQueue() { pqueue

在编写正则表达式的时候，经常会向要向正则表达式添加数量型数据，诸如”精确匹配两次”或者”匹配一次或多次”。利用数量词就可以把这些数据添加到正则表达式里面了。 数量词(+):这个数量词说明正则表达式应该匹配一个或多个紧紧接其前的字符。 string[] words = new string[] { "bad", "boy", "baad", "baaad" ,"bear", "b

来自：http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6678165/归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。首先考虑下如何将将二个有序数列合并。这个非常简单，只要从比较二个数列的第一个数，谁小就先取谁，取了后就在对应数列中删除这个数。然后再进行比较，如果有数列

插入排序算法有两层循环。外层循环会啄个遍历数组元素，而内存循环则会把外层循环所选择的元素与该元素在数组内的下一个元素进行比较。如果外层循环选择的元素小于内存循环选择的元素，那么瘦元素都想右移动以便为内存循环元素留出位置。 public void InsertionSort() { int inner, temp;

public int binSearch(int value) { int upperBround, lowerBound, mid; upperBround = arr.Length - 1; lowerBound = 0; while (lowerBound <= upper

虽然从表内第一个节点到最后一个节点的遍历操作是非常简单的，但是反向遍历链表却不是一件容易的事情。如果为Node类添加一个字段来存储指向前一个节点的连接，那么久会使得这个反向操作过程变得容易许多。当向链表插入节点的时候，为了吧数据复制给新的字段会需要执行更多的操作，但是当腰吧节点从表移除的时候就能看到他的改进效果了。 首先需要修改Node类来为累增加一个额外的链接。为了区别两个连接，这个把指

八、树（Tree）树，顾名思义，长得像一棵树，不过通常我们画成一棵倒过来的树，根在上，叶在下。不说那么多了，图一看就懂：当然了，引入了树之后，就不得不引入树的一些概念，这些概念我照样尽量用图，谁会记那么多文字？树这种结构还可以表示成下面这种方式，可见树用来描述包含关系是很不错的，但这种包含关系不得出现交叉重叠区域，否则就不能用树描述了，看图：面试的时候我们经常被考到的是一种叫“二叉树”的结构，二叉

Queue的实现： 就像Stack类的实现所做的一样，Queue类的实现用ArrayList简直是毋庸置疑的。对于这些数据结构类型而言，由于他们都是动态内置的结构，所以ArrayList是极好的实现选择。当需要往队列中插入数据项时，ArrayList会在表中把每一个保留的数据项向前移动一个元素。 class CQueue { private ArrayLis

来自：http://yingyingol.iteye.com/blog/13348911 快速排序介绍：快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地

Stack的实现必须采用一种基本结构来保存数据。因为再新数据项进栈的时候不需要担心调整表的大小，所以选择用arrayList.using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;using System.Collecti

数组类测试环境与排序算法using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;namespace Data_structure_and_algorithm{ class CArray { pr

一、构造二叉树 二叉树查找树由节点组成，所以需要有个Node类，这个类类似于链表实现中用到的Node类。首先一起来看看Node类的代码。 public class Node { public int Data; public Node Left; public Node Right; public v

二叉树是一种特殊的树。二叉树的特点是每个结点最多有两个儿子，左边的叫做左儿子，右边的叫做右儿子，或者说每个结点最多有两棵子树。更加严格的递归定义是：二叉树要么为空，要么由根结点、左子树和右子树组成，而左子树和右子树分别是一棵二叉树。 下面这棵树就是一棵二叉树。         二叉树的使用范围最广，一棵多叉树也可以转化为二叉树，因此我们将着重讲解二叉树。二叉树中还有连两种特殊的二叉树叫做满二叉树和

上一节中我们学习了队列，它是一种先进先出的数据结构。还有一种是后进先出的数据结构它叫做栈。栈限定只能在一端进行插入和删除操作。比如说有一个小桶，小桶的直径只能放一个小球，我们现在向小桶内依次放入2号、1号、3号小球。假如你现在需要拿出2号小球，那就必须先将3号小球拿出，再拿出1号小球，最后才能将2号小球拿出来。在刚才取小球的过程中，我们最先放进去的小球最后才能拿出来，而最后放进去的小球却可以最先拿

msdn中的描述如下：(?= 子表达式)（零宽度正预测先行断言。） 仅当子表达式在此位置的右侧匹配时才继续匹配。例如，w+(?=d) 与后跟数字的单词匹配，而不与该数字匹配。此构造不会回溯。(?（零宽度正回顾后发断言。） 仅当子表达式在此位置的左侧匹配时才继续匹配。例如，(?此构造不会回溯。msdn描述的比较清楚，如：w+(?=ing) 可以匹配以ing结尾的单词(匹配结果不包括ing)，(

1.引入线索二叉树 二叉树的遍历实质上是对一个非线性结构实现线性化的过程，使每一个节点(除第一个和最后一个外)在这些线性序列中有且仅有一个直接前驱和直接后继。但在二叉链表存储结构中，只能找到一个节点的左、右孩子信息，而不能直接得到节点在任一遍历序列中的前驱和后继信息。这些信息只有在遍历的动态过程中才能得到，因此，引入线索二叉树来保存这些从动态过程中得到的信息。 2.建立线索二叉树 为了保

排序与我们日常生活中息息相关，比如，我们要从电话簿中找到某个联系人首先会按照姓氏排序、买火车票会按照出发时间或者时长排序、买东西会按照销量或者好评度排序、查找文件会按照修改时间排序等等。在计算机程序设计中，排序和查找也是最基本的算法，很多其他的算法都是以排序算法为基础，在一般的数据处理或分析中，通常第一步就是进行排序，比如说二分查找，首先要对数据进行排序。在Donald Knuth 的计算机程序设

《啊哈C》出版之后，很多网友希望能够有加深的内容，比如数据结构、算法之类的。今后每周五更新一篇吧。最快最简单的排序——桶排序在我们生活的这个世界中到处都是被排序过的。站队的时候会按照身高排序，考试的名次需要按照分数排序，网上购物的时候会按照价格排序，电子邮箱中的邮件按照时间排序……总之很多东西都需要排序，可以说排序是无处不在。现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。 首先出场的我们的主人

由于BST的属性，所以查找最大与最小值的代码几乎是微不足道的事情。人们总可以在根节点左子树的最左侧的节点上找到BST内的最小值，另一方面，则会在跟节点有字数的最右侧节点上找到BST内的最大值。 public int FindMin() { Node current = root; while (!(current.Left ==

算法2：邻居好说话——冒泡排序简化版的桶排序不仅仅有上一节所遗留的问题，更要命的是：它非常浪费空间！例如需要排序数的范围是0~2100000000之间，那你则需要申请2100000001个变量，也就是说要写成int a[2100000001]。因为我们需要用2100000001个“桶”来存储0~2100000000之间每一个数出现的次数。即便只给你5个数进行排序（例如这5个数是1，1912

树转换为二叉树（1）加线。在所有兄弟结点之间加一条连线。（2）去线。树中的每个结点，只保留它与第一个孩子结点的连线，删除它与其它孩子结点之间的连线。（3）层次调整。以树的根节点为轴心，将整棵树顺时针旋转一定角度，使之结构层次分明。（注意第一个孩子是结点的左孩子，兄弟转换过来的孩子是结点的右孩子） 森林转换为二叉树（1）把每棵树转换为二叉树。（2）第一棵二叉树不动，从第二棵二叉树开始，依次把后一棵二

栈的主要操作就是PUSH和POP。用PUSH方法把数据添加到栈里，用POP方法吧数据从栈中移除。下面用栈来计算简单的算是表达式。 public bool IsNumeric(string input) { bool flag = true; string pattern=(@"^d+$");

快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试，包括像腾讯，微软等知名IT公司都喜欢考这个，还有大大小的程序方面的考试如软考，考研中也常常出现快速排序的身影。总的说来，要直接默写出快速排序还是有一定难度的，因为本人就自己的理解对快速排序作了下白话解释，希望对大家理解有帮助，达到快速排序，快

当正则表达式匹配子表达式的时候，产生了一个被称为是Capture的对象，而且会把此对象添加到名为CapturesCollection的集合里面。当在正则表达中使用命名组的时候，这个组就有自己的捕获集合。 为了检索用了命名组的正则表达式所收集的捕获，就要调用来自match对象group属性的Captures属性。在这个实例中是很容易理解的。利用前面的例子，下面代码返回了在字符串中找到的所有日期和年龄

我们先来看一个例子。         这是什么？是一个图？不对，确切的说这是一棵树。这哪里像树呢？不要着急我们来变换一下。         是不是很像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶子朝下的。不像？哈哈，看完下面这幅图你就会觉得像啦。         你可能会问：树和图有什么区别？这个称之为树的东西貌似和无向图差不多嘛。不要着急，继续往下看。树其实就是不包含回路的连通无向图。你可能还是无法理

上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法，它可以方便的求得任意两点的最短路径，这称为“多源最短路”。本周来来介绍指定一个点（源点）到其余各个顶点的最短路径，也叫做“单源最短路径”。例如求下图中的1号顶点到2、3、4、5、6号顶点的最短路径。         与Floyd-Warshall算法一样这里仍然使用二维数组e来存储顶点之间边的关系，初始值如下。         我们还需要用一个一

堆是什么？是一种特殊的完全二叉树，就像下面这棵树一样。        有没有发现这棵二叉树有一个特点，就是所有父结点都比子结点要小（注意：圆圈里面的数是值，圆圈上面的数是这个结点的编号，此规定仅适用于本节）。符合这样特点的完全二叉树我们称为最小堆。反之，如果所有父结点都比子结点要大，这样的完全二叉树称为最大堆。那这一特性究竟有什么用呢？        假如有14个数分别是99、5、36、7、22、