数据结构与算法图解

第 1 章 数据结构为何重要 1
1．1　基础数据结构：数组　1
1．1．1　读取　3
1．1．2　查找　5
1．1．3　插入　7
1．1．4　删除　8
1．2　集合：一条规则决定性能　10
1．3　总结　12
第　2 章 算法为何重要　13
2．1　有序数组　13
2．2　查找有序数组　15
2．3　二分查找　16
2．4　二分查找与线性查找　19
2．5　总结　20
第　3 章 大O记法　21
3．1　大O：数步数　21
3．2　常数时间与线性时间　22
3．3　同一算法，不同场景　24
3．4　第三种算法　24
3．5　对数　25
3．6　解释O(log N)　26
3．7　实例　27
3．8　总结　28
第　4 章 运用大O来给代码提速　29
4．1　冒泡排序　29
4．2　冒泡排序实战　30
4．3　冒泡排序的实现　33
4．4　冒泡排序的效率　35
4．5　二次问题　36
4．6　线性解决　38
4．7　总结　39
第　5 章 用或不用大O来优化代码　40
5．1　选择排序　40
5．2　选择排序实战　41
5．3　选择排序的实现　45
5．4　选择排序的效率　46
5．5　忽略常数　47
5．6　大O的作用　47
5．7　一个实例　48
5．8　总结　49
第　6 章 乐观地调优　50
6．1　插入排序　50
6．2　插入排序实战　51
6．3　插入排序的实现　55
6．4　插入排序的效率　56
6．5　平均情况　58
6．6　一个实例　60
6．7　总结　61
第　7 章 查找迅速的散列表　62
7．1　探索散列表　62
7．2　用散列函数来做散列　63
7．3　一个好玩又赚钱的同义词典　64
7．4　处理冲突　65
7．5　找到平衡　68
7．6　一个实例　69
7．7　总结　72
第　8 章 用栈和队列来构造灵巧的代码　73
8．1　栈　73
8．2　栈实战　75
8．3　队列　79
8．4　队列实战　80
8．5　总结　81
第　9 章 递归　82
9．1　用递归代替循环　82
9．2　基准情形　83
9．3　阅读递归代码　84
9．4　计算机眼中的递归　86
9．5　递归实战　87
9．6　总结　89
第　10 章 飞快的递归算法　90
10．1　分区　90
10．2　快速排序　94
10．3　快速排序的效率　98
10．4　最坏情况　101
10．5　快速选择　103
10．6　总结　105
第　11 章 基于结点的数据结构　106
11．1　链表　106
11．2　实现一个链表　107
11．3　读取　108
11．4　查找　109
11．5　插入　110
11．6　删除　112
11．7　链表实战　114
11．8　双向链表　115
11．9　总结　118
第　12 章 让一切操作都更快的二叉树　119
12．1　二叉树　119
12．2　查找　121
12．3　插入　124
12．4　删除　126
12．5　二叉树实战　132
12．6　总结　133
第　13 章 连接万物的图　134
13．1　图　134
13．2　广度优先搜索　136
13．3　图数据库　144
13．4　加权图　146
13．5　Dijkstra 算法　148
13．6　总结　154
第　14 章 对付空间限制　155
14．1　描述空间复杂度的大O记法　155
14．2　时间和空间之间的权衡　157
14．3　写在最后的话　158