임의 저장되지만 삽입 및 삭제에는 많은 데이터 이동이 필요함

정적 연결리스트

순환 연결 리스트

이중 연결 리스트

단일 목록

메모리 배포가 불연속적일 수 있음 삽입과 삭제가 쉽다 검색은 한쪽 끝에서 시작되어야 합니다.

선입, 후출, 요소의 입력과 출력이 동일한 끝에서 수행됩니다.

선입 선출, 대기열 끝에서 입력, 대기열 선두에서 출력

순차 스토리지 및 체인 스토리지

BF 알고리즘

KMP 알고리즘

행 우선순위

열 먼저

삼인조

두 개의 그래프가 있다고 가정합니다. 한 그래프의 정점과 가장자리는 다른 그래프의 정점과 가장자리의 하위 집합입니다.

무방향 그래프에는 n(n-1)/2개의 간선이 있고, 방향 그래프에는 n(n-1)개의 호가 있습니다.

모서리나 호가 거의 없음

모서리나 호가 많음

측면에 의미있는 값이 있습니다. 개인적인 이해는 허프만 트리의 오른쪽과 비교할 수 있습니다.

모서리로 연결된 두 점은 서로 인접한 점입니다. 모서리는 꼭지점에 연결되고 모서리는 꼭지점과 연결됩니다.

유향 그래프의 경우 점은 진입 차수이고 점은 진출 차수입니다.

시작점과 끝점이 동일한 경로

정점 간의 인접 관계를 나타내는 행렬

그래프의 연결 저장 구조로, 그래프의 각 꼭지점에 대해 단일 연결 리스트를 설정하고, 연결 리스트에 인접한 꼭지점을 배치합니다.

유향 그래프의 또 다른 체인 저장 구조입니다.

무방향 그래프의 또 다른 체인 저장 구조입니다.

꼭짓점에서 액세스 방금 방문한 정점의 방문하지 않은 첫 번째 인접점을 찾아 실행을 반복합니다. 아직 방문하지 않은 인접 정점이 있는 이전에 방문한 정점을 반환하고, 방문하지 않은 다음 인접 정점을 찾습니다.

꼭짓점에서 액세스 이 정점의 방문하지 않은 인접한 각 정점을 순차적으로 방문합니다. 이러한 인접 지점부터 시작하여 순차적으로 인접 지점을 방문합니다.

프림의 알고리즘

크루스칼의 알고리즘

Dijkstra의 알고리즘

프로이트의 알고리즘

유방향 그래프에서 선행자 및 출력이 없는 정점을 방문합니다. 이 꼭지점을 삭제하세요. 위의 작업을 반복하세요.

차수가 0인 지점(소스 지점)에서 싱크 지점까지의 가장 긴 가중치 경로

트리의 독립적인 단위

노드가 가지고 있는 하위 트리의 수를 노드의 차수라고 합니다.

차수가 0인 노드를 리프 또는 터미널 노드라고 합니다.

트리의 최대 노드 수준을 트리의 깊이 또는 높이라고 합니다.

트리의 차수는 트리에 있는 각 노드의 차수의 최대값입니다.

깊이가 k이고 2∧k-1 노드를 포함하는 이진 트리

특징

깊이 k 및 n 노드가 있는 이진 트리 완전 이진 트리는 각 노드가 깊이 k의 완전 이진 트리에서 1부터 n까지 번호가 매겨진 노드에 해당하는 경우에만 완전 이진 트리라고 합니다.

특징

이러한 노드 구조로 구성된 이진 연결 리스트를 이진 트리의 저장 구조로 사용하며, 해당 노드의 선행 노드와 후행 노드를 가리키는 포인터를 단서라고 부른다. 단서 이진 트리.

선주문 순회

중위순회

후순위 순회

소위 첫 번째, 중간 및 마지막은 루트 노드에 액세스하는 타이밍을 나타냅니다. 이진 트리를 순회하려면 왼쪽 및 오른쪽 하위 트리와 루트 노드에 특정 순서로 액세스해야 합니다.

길

경로 길이

나무 경로 길이

오른쪽

허프만 트리의 구조

허프만 코딩

WPL 가치 계산

동일한 유형의 데이터 요소 모음

데이터 요소의 데이터 항목 값

주어진 값을 기반으로 키가 주어진 값과 동일한 조회 테이블의 레코드 또는 데이터 요소를 결정합니다.

테이블의 한쪽 끝에서 시작하여 순차적으로 비교하십시오.

테이블의 중앙부터 비교를 시작하고, 더 크면 더 큰 절반에 대해 비교를 수행하고, 더 작으면 검색이 성공할 때까지 테이블보다 작은 절반에 대해 절반 비교를 수행합니다. 결과가 없습니다.

인덱스 테이블을 생성하고 인덱스 테이블이 가리키는 블록에 따라 블록을 순차적으로 검색합니다.

왼쪽 하위 트리가 비어 있지 않으면 루트 노드보다 작아야 합니다.

오른쪽 하위 트리가 비어 있지 않으면 루트 노드보다 커야 합니다.

왼쪽 및 오른쪽 하위 트리는 모두 이진 정렬 트리입니다.

이진 정렬 트리를 기반으로 하면 왼쪽 하위 트리와 오른쪽 하위 트리의 깊이 차이의 절대값이 1을 초과하지 않는다는 추가 제한 사항이 있습니다.

키워드가 감소하지 않거나 증가하지 않는 순서로 레코드 집합을 재정렬하는 작업입니다.

정렬 키가 다른 경우 레코드의 순서가 지정되지 않은 시퀀스를 정렬하여 얻은 결과는 고유하며, 그렇지 않으면 고유하지 않습니다.

내부 정렬

외부 정렬

i 번째(i >= 1)를 삽입하면 이전 V[0], V[1],..., V[i-1]이 정렬되었습니다. 이때, V[I]의 정렬 코드를 이용하여 V[i-1], V[i-2],...의 정렬 코드의 순서를 비교하여 삽입 위치를 찾아 V[i]를 삽입한다. , 원래 위치의 요소는 뒤로 이동에 삽입됩니다.

저, 중, 고를 이용하여 [저, 중-1]과 [중1, 고]의 두 영역으로 구분합니다. 키 값이 시퀀스의 중간 값 mid보다 작으면 왼쪽 영역 [low, mid-1]에 키 값을 삽입한 후 [low, mid-1]에 대해 영역을 반복적으로 나누어야 한다는 의미입니다. low>high까지, 그리고 최종 삽입 위치는 high여야 합니다. 1. high back 이후 위치의 데이터를 전체적으로 이동한 후 [mid 1]에 키를 할당합니다.

본질적으로 천의 길이를 지속적으로 줄여서 분류하는 그룹 삽입 방식입니다.

인접한 요소의 위치를 ​​비교하고 교환하여 작은 요소나 큰 요소를 하나씩 찾아냅니다.

버블정렬의 개선사항으로, 분할값을 선택하여 두 부분으로 나누어 실행합니다.

먼저 정렬되지 않은 시퀀스에서 가장 작은(큰) 요소를 찾아 정렬된 시퀀스의 시작 부분에 저장한 다음, 정렬되지 않은 나머지 요소에서 계속해서 가장 작은(큰) 요소를 찾아 마지막에 넣습니다. 정렬된 순서. 모든 요소가 정렬될 때까지 계속됩니다.

정렬할 n개의 요소를 쌍으로 비교하고, 작은 요소를 꺼내고, n/2개의 작은 요소를 쌍으로 비교하고, 작은 요소를 꺼내고, 최소 요소가 제거될 때까지 위의 단계를 반복합니다.

빅탑 힙으로 정렬할 시퀀스를 구성합니다. 빅탑 힙의 속성에 따르면 현재 힙의 루트 노드가 시퀀스에서 가장 큰 요소입니다. 힙의 최상위 요소를 마지막 요소와 교환한 다음 나머지 노드를 빅탑 힙으로 재구성하는 식으로, 빅탑 힙을 처음 구축할 때부터 시작하여 매 시퀀스의 최대값을 얻을 수 있습니다. 우리가 그것을 만들 때, 그리고 그것을 큰 꼭대기 더미의 끝에 놓습니다. 마지막으로 정렬된 시퀀스가 ​​얻어집니다.

우선순위가 가장 높은 방법

우선순위가 가장 낮은 방법