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字典树的数据结构_数据结构快速排序

本文主要包括以下内容: Trie字典树的基本概念 Trie字典树的基本操作 插入 查找 前缀查询 删除 基于链表的Trie字典树 基于Trie的Set性能对比 LeetCode相关线段树的问题 LeetCode...通过前面的介绍我们知道一个线性表的顺序查找的时间复杂度为O(n);二分搜索树的查找为O(log n),它们都和数据结构中的元素个数相关。...HashMap(); } 当然我们也可以使用一个定长的数组来存储所有的子节点,效率比HashMap更高,因为不需要使用hash函数: public Node(boolean isWord){ this.isWord...,都可以在我的github上查看 Reference 本文主要内容和大纲是学习了慕课网 liuyubobobo 老师的视频《算法大神带你玩转数据结构 从入门到精通》 有需要的同学可以看看, 真心不错....如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    Redis 的底层数据结构(字典)

    字典相对于数组,链表来说,是一种较高层次的数据结构,像我们的汉语字典一样,可以通过拼音或偏旁唯一确定一个汉字,在程序里我们管每一个映射关系叫做一个键值对,很多个键值对放在一起就构成了我们的字典结构。...有很多高级的字典结构实现,例如我们 Java 中的 HashMap 底层实现,根据键的 Hash 值均匀的将键值对分散到数组中,并在遇到哈希冲突时,冲突的键值对通过单向链表串联,并在链表结构超过八个节点裂变成红黑树...接着看 dict 结构,privdata 指针存储了字典结构一些附属额外信息,ht 是一个 dictht 结构的数组,dictht 就是一个哈希表结构,我们等下看这个结构。...redis 中的做法,甚至于大部分字典结构实现都是选择将冲突的节点串联成链表,于是字典结构就变成这样了。 ?...同一条链表上的节点键的哈希值必定是相同的,也正是因为相同才会被串在一起,从逻辑上看,字典结构如上图所展示的那样,但抽象到我们的代码层,就是一个二维数组的结构,第一维放的就是节点指针的指针,第二维指向的就是指向我们键值对结构的指针

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    【数据结构】实现字典API:有序数组和无序链表

    所以代码默认不能选择 -1作为 Key或者Value (在实际场景中,我们会将int类型的Key替换为实现Compare接口的类的对象,同时将“失败”时的返回值从-1设为null,这时是没有这个问题的)...字典的定义和相关操作 字典又叫查找表(Search Table), 是由同一类型的数据元素构成的集合, 由于集合中的数据元素存在着完全松散的关系, 因此查找表是一种非常灵便的数据结构。...关于顺序查找和二分查找的区别可以看下我的上一篇博客 【算法】二分查找/插值查找/斐波那契查找 三个成员变量,一个核心方法 我们使用的有序数组类的代码结构如下图所示: (二分查找字典) public class...换句话说,从0增长的字典长度赶上了当前数组的长度。 因为java的数组长度在创建后不可调,所以我们要新建一个更大的数组,将原来的数组元素拷贝到新数组里面去。...从头节点first开始, 依次将本节点的next实例变量指向下一个节点, 从而建立一条字典链表。 ? 链表和数组在实现字典的不同点 1.

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    《闲扯Redis七》Redis字典结构的底层实现

    那么第二种方式中的字典究竟是怎样的一种结构呢?...字典, 又称符号表(symbol table)、关联数组(associative array)或者映射(map), 是一种用于保存键值对(key-value pair)的抽象数据结构。...在字典中, 一个键(key)可以和一个值(value)进行关联(或者说将键映射为值), 这些关联的键和值就被称为键值对。...三、哈希表分析 1.哈希算法 当要将一个新的键值对添加到字典里面时, 程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值, 然后再根据索引值, 将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。...(separate chaining)来解决键冲突 3.键值对添加到字典的过程, 先根据键值对的键计算出哈希值和索引值, 然后再根据索引值, 将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面

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    Redis03-Redis的数据结构之Redis的字典数据结构

    前言 周末被社会的皮鞭狠狠的抽打了几下。人微言轻,为生计奔波,劳碌一生。个人牢骚。今天接着来学习Redis的第三篇,字典的数据结构。...字典的数据结构其实完全可以类比Java中的HashMap数据结构,两者都是哈希表。 字典 简介说明 字典,又称为符号表 ,关联数组或映射。...table属性是一个数组,数组中的每个元素都是一个指向dict.h/dictEntry结构的指针,每个dictEntry结构保存着一个键值对, size属性记录了哈希表的大小,也即table数组的大小...}dictType; ht属性是一个包含两个项的数组,数组中的每个项都是一个dictht哈希表,数组中的每个项都是一个dictht哈希表,情况下,字典只使用ht[0]哈希表,ht[1]哈希表只会对ht...哈希算法 当要将一个新的键值对添加到字典里面时,程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值,然后再根据索引值,将包含新键值对的哈希表节点放在哈希表数组的指定索引上面。

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    野生前端的数据结构基础练习(4)——字典

    网上的相关教程非常多,基础知识自行搜索即可。 习题主要选自Orelly出版的《数据结构与算法javascript描述》一书。...参考代码可见:https://github.com/dashnowords/blogs/tree/master/Structure/Dictionary 字典的基本知识 以键值对形式存储数据的数据结构...字典的应用 字典在Javascript中是非常常用的技术之一,一般会和设计模式中的策略模式一起被提及。策略模式指的是定义一系列的算法,把它们一个个封装起来。...将不变的部分和变化的部分隔开是每个设计模式的主题,策略模式也不例外,策略模式的目的就是将算法的使用与算法的实现分离开来。...)——清空数据 课后习题(书中第七节习题) 写一个程序,该程序从文本读入名字和电话号码,然后将其存入一个字典,程序包含如下功能:显示单个电话号码,显示所有电话号码,增加新的电话号,删除电话,清空所有电话

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    Redis数据结构详解(2)-redis中的字典dict

    Redis的字典dict结构如下: 1648190673911-7b0ccc00-bc70-4892-9ced-8ab0d0343013.png typedef struct dict { //类型特定函数...//是一个指向dictType结构的指针,可以使dict的key和value能够存储任何类型的数据 dictType *type; //私有数据 //私有数据指针...不在进行时,值为 -1 int rehashidx; } 我们重点关注两个属性就可以: ht 属性: 可以看到ht属性是一个 size为2 的 dictht哈希表数组,在平常情况下,字典只用到...假如我们现在模拟将 hash值从0到5的哈希表节点 放入 size为4的哈希表数组 中,也就是将包含键值对的哈希表节点放在哈希表数组的指定索引上。...其实rehash操作很好理解,可以简单地理解为哈希表数组扩容或收缩操作,即将原数组的内容重新hash放在新的数组里。 比如还是上面的数据,我们这次把它们放在 size等于8的哈希表数组 里。

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    Redis 的基础数据结构(一) 可变字符串、链表、字典

    阅读这篇文章你可以了解: 动态字符串(SDS) 链表 字典 三个数据结构 Redis 是怎么实现的。 SDS SDS (Simple Dynamic String)是 Redis 最基础的数据结构。...字典 字典数据结构极其类似 java 中的 Hashmap。 Redis的字典由三个基础的数据结构组成。最底层的单位是哈希表节点。...实际上,如果对java 的基本数据结构了解的同学就会发现,这个数据结构和 java 中的 HashMap 是很类似的,就是数组加链表的结构。...Redis 会对 字典进行 rehash 操作。来增加 table 数组的长度。所以我们要着重了解一下 Redis 的 rehash。...rehash 完成以后,将ht[1] 设置为 ht[0],生成一个新的ht[1]备用。 渐进式的 rehash 。

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    PHP数据结构(五) ——数组的压缩与转置

    PHP数据结构(五)——数组的压缩与转置 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 1、数组可以看作是多个线性表组成的数据结构,二维数组可以有两种存储方式:一种是以行为主序,另一种是以列为主序。...该方法存储的表,要进行转置操作非常便利。转置需要进行三步操作,分别是:行列的值进行转换、i和j进行转换、重新从小到大排列i和j。因此,转置的重点在于最后一步——排序。...对于排序,可以通过从0开始扫描原数组的列,并将结果相应放入新数组的行。也可以采用下述的快速转置法。...快速转置数组算法: 假设原矩阵为M,新矩阵为T,引入两个新的数组,数组num[col]为第col列非零元的个数,cpot[col]为第col列第一个非零元在新矩阵T生成的三元组顺序表的位置。...在转置前,先通过原矩阵M获取这两个数组,用于快速转换的计算。 PHP快速转置稀疏矩阵的源码如下: <?

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    python文档:数据结构(列表的特性,del语句,元组,集合,循环技巧)字典,

    数据结构 本章节将详细介绍一些您已经了解的内容,并添加了一些新内容。 5.1. 列表的更多特性 列表数据类型还有很多的方法。...1 这是Python中所有可变数据结构的设计原则。 你可能会注意到的另一件事是并非所有数据或可以排序或比较。...注意:要创建一个空集合你只能用 set() 而不能用 {},因为后者是创建一个空字典,这种数据结构我们会在下一节进行讨论。...字典 另一个非常有用的 Python 內置数据类型是 字典 (参见 映射类型 — dict)。字典在其他语言里可能会被叫做 联合内存 或 联合数组。...对一个字典执行 list(d) 将返回包含该字典中所有键的列表,按插入次序排列 (如需其他排序,则要使用 sorted(d))。要检查字典中是否存在一个特定键,可使用 in 关键字。

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    这应该是性能最优的数组转树结构方法

    前端使用树插件是一个非常常见的使用场景。树插件的数据格式在我使用过的插件都是一样的。而这个数据格式是由后端组装好返回给前端还是前端自己组装,这个问题在前端和后端也经常拿来撕逼。...那时候我居然无言以对,几十条数据组装成树结构的数据居然能牵扯到服务器性能问题,那这个服务器还能做什么?...也不是想讨论由前端还是后端处理的问题,这种简单的东西,只要商量一下,约定好了,哪一边处理都是可以的。...现在网上数组转树结构的方法很多,都能够得到想要的结果,今天分享这个方法,我认为应该是性能最优的: let arr = [ {id: 1, name: '部门1', pid: 0},...,每一个id都有自己的children和本身的数据, 把属于这个id的pid项都存入children数组,因为json的map都是对象,浅拷贝下, 只要是属于这个对象的children数组都会是同一个。

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    【Python核心数据结构探秘】:元组与字典的完美协奏曲

    由于元组是不可变的,找到索引通常是为了了解结构,而不是为了修改元组内容(因为无法修改)。 index() 方法只返回第一个匹配项的索引,即使该值在元组中出现了多次。...修改元组 # 通过转类型的方式进行修改 tuple1 = (1, 'qwe', 'hahah') # 结构相似的数据类型--- list # 通过list方法直接将其强转为列表 list1 = list...集合的元素必须是不可变的类型,例如整数、浮点数、字符串、元组等,但不能包含可变类型的对象,例如列表、字典等。集合也不是序列类型,因为它们不支持索引、切片等序列操作。 ⭐1....集合踩坑 空集合问题 set1 = {} print(type(set1)) # <class 'dict'> # 原因:集合(set)与字典(dict)符号一样,但内部数据结构不同,当为...{}时,它是被识别为字典 # 因此 空集合 的创建是用 set() set2 = set() print(type(set2)) # ❤️2.

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    数据结构与算法 1-7 Python列表与字典操作的时间复杂度

    ,而不是遍历所有元素,这也是Python中list结构的特点:允许对元素进行快速的随机访问(即检索位于特定索引位置的元素); appen在list尾部追加元素,时间复杂度为O(1),同样只需要一步就能在...并返回该元素的值,时间复杂度为O(n),如果将i设置为n(list列表元素的个数),相当于pop()移除list列表最后一个元素,此时时间复杂度应该是O(1)而不是O(n)。...,时间复杂度为O(n),如果将list中间几个位置的元素删除,删除的位置就为空,空的话后面的元素就会向前移动,把空的位置补上。...; get item操作获取字典中的值,时间复杂度为O(1),字典是拥有键值对的结构,获取元素可以通过键来索引,执行一步就可以获取到键所对应的值; set item设置字典中的值,时间复杂度为O(1),...通过字典中的键来索引设置对应的值; delete item删除的字典中元素,时间复杂度为O(1),同样是通过字典中的键来索引删除对应的值; contains(in)看dict中是否有指定的元素,时间复杂度为

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