CS_learn/hello-algo
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2023-09-22 13:08:10 +08:00
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204
chapter_data_structure/classification_of_data_structure/index.html
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@@ -60,7 +60,18 @@
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@@ -1931,14 +1942,6 @@
10.2 &nbsp; 二分查找插入点
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -1959,14 +1962,6 @@
10.3 &nbsp; 二分查找边界
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2386,14 +2381,6 @@
第 12 章 &nbsp; 分治
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -2425,14 +2412,6 @@
12.1 &nbsp; 分治算法
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2453,14 +2432,6 @@
12.2 &nbsp; 分治搜索策略
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2481,14 +2452,6 @@
12.3 &nbsp; 构建树问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2509,14 +2472,6 @@
12.4 &nbsp; 汉诺塔问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2537,14 +2492,6 @@
12.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2776,14 +2723,6 @@
第 14 章 &nbsp; 动态规划
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -2815,14 +2754,6 @@
14.1 &nbsp; 初探动态规划
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2843,14 +2774,6 @@
14.2 &nbsp; DP 问题特性
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2871,14 +2794,6 @@
14.3 &nbsp; DP 解题思路
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2899,14 +2814,6 @@
14.4 &nbsp; 0-1 背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2927,14 +2834,6 @@
14.5 &nbsp; 完全背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2955,14 +2854,6 @@
14.6 &nbsp; 编辑距离问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2983,14 +2874,6 @@
14.7 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3049,14 +2932,6 @@
第 15 章 &nbsp; 贪心
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -3088,14 +2963,6 @@
15.1 &nbsp; 贪心算法
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3116,14 +2983,6 @@
15.2 &nbsp; 分数背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3144,14 +3003,6 @@
15.3 &nbsp; 最大容量问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3172,14 +3023,6 @@
15.4 &nbsp; 最大切分乘积问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3200,14 +3043,6 @@
15.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3482,7 +3317,7 @@
<li><strong>线性数据结构</strong>：数组、链表、栈、队列、哈希表。</li>
<li><strong>非线性数据结构</strong>：树、堆、图、哈希表。</li>
</ul>
<p><img alt="线性与非线性数据结构" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="线性与非线性数据结构" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-1 &nbsp; 线性与非线性数据结构 </p>
<p>非线性数据结构可以进一步被划分为树形结构和网状结构。</p>
@@ -3495,12 +3330,12 @@
<p>在计算机中，内存和硬盘是两种主要的存储硬件设备。硬盘主要用于长期存储数据，容量较大（通常可达到 TB 级别）、速度较慢。内存用于运行程序时暂存数据，速度较快，但容量较小（通常为 GB 级别）。</p>
<p><strong>在算法运行过程中，相关数据都存储在内存中</strong>。图 3-2 展示了一个计算机内存条，其中每个黑色方块都包含一块内存空间。我们可以将内存想象成一个巨大的 Excel 表格，其中每个单元格都可以存储一定大小的数据，在算法运行时，所有数据都被存储在这些单元格中。</p>
<p><strong>系统通过内存地址来访问目标位置的数据</strong>。如图 3-2 所示，计算机根据特定规则为表格中的每个单元格分配编号，确保每个内存空间都有唯一的内存地址。有了这些地址，程序便可以访问内存中的数据。</p>
<p><img alt="内存条、内存空间、内存地址" src="../classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="内存条、内存空间、内存地址" src="../classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-2 &nbsp; 内存条、内存空间、内存地址 </p>
<p>内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。<strong>因此在数据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素</strong>。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲内存；如果缺少连续大块的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在离散的内存空间内。</p>
<p>如图 3-3 所示，<strong>物理结构反映了数据在计算机内存中的存储方式</strong>，可分为连续空间存储（数组）和离散空间存储（链表）。物理结构从底层决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，同时在时间效率和空间效率方面呈现出互补的特点。</p>
<p><img alt="连续空间存储与离散空间存储" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="连续空间存储与离散空间存储" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-3 &nbsp; 连续空间存储与离散空间存储 </p>
<p>值得说明的是，<strong>所有数据结构都是基于数组、链表或二者的组合实现的</strong>。例如，栈和队列既可以使用数组实现，也可以使用链表实现；而哈希表的实现可能同时包含数组和链表。</p>
@@ -3676,10 +3511,15 @@ aria-label="页脚"
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