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Commit 70356b0

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学习 堆和优先队列
1 parent fe17b57 commit 70356b0

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9 files changed

+134
-16
lines changed

9 files changed

+134
-16
lines changed

‎src/data-structures/doubly-linked-list/README.zh-CN.md‎

Lines changed: 4 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -10,6 +10,10 @@
1010

1111
在双向链表中进行添加或者删除节点时,需做的链接更改要比单向链表复杂得多。这种操作在单向链表中更简单高效,因为不需要关注一个节点(除第一个和最后一个节点以外的节点)的两个链接,而只需要关注一个链接即可。
1212

13+
## 基本操作
14+
15+
同链表
16+
1317
## 基础操作的伪代码
1418

1519
### 插入

‎src/data-structures/hash-table/HashTable.js‎

Lines changed: 1 addition & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -35,6 +35,7 @@ export default class HashTable {
3535
//
3636
// where charCodeAt(i) is the i-th character code of the key, n is the length of the key and
3737
// PRIME is just any prime number like 31.
38+
// 求和取余
3839
const hash = Array.from(key).reduce(
3940
(hashAccumulator, keySymbol) => (hashAccumulator + keySymbol.charCodeAt(0)),
4041
0,

‎src/data-structures/hash-table/README.zh-CN.md‎

Lines changed: 12 additions & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,11 +5,20 @@
55

66
哈希表使用 *哈希函数/散列函数* 来计算一个值在数组或桶(buckets)中或槽(slots)中对应的索引,可使用该索引找到所需的值。
77

8+
## 基本操作
9+
10+
- hash 计算 hash 值
11+
- set
12+
- get
13+
- delete
14+
- has
15+
- getKeys
16+
817
## 伪代码
918

1019
### 计算 hash
1120

12-
为简单起见,我们将只使用密钥中所有字符的字符代码和计算散列值。但也可以使用更复杂的方法,如多项式字符串哈希来减少碰撞次数:
21+
为简单起见,我们将只使用密钥中所有字符的字符代码**求和取余**计算散列值。但也可以使用更复杂的方法,如多项式字符串哈希来减少碰撞次数:
1322

1423
```text
1524
hash = charCodeAt(0) * PRIME^(n-1) + charCodeAt(1) * PRIME^(n-2) + ... + charCodeAt(n-1)
@@ -31,6 +40,8 @@ end Hash
3140

3241
理想情况下,散列函数将为每个键分配给一个唯一的桶(bucket),但是大多数哈希表设计采用不完美的散列函数,这可能会导致"哈希冲突(hash collisions)",也就是散列函数为多个键(key)生成了相同的索引,这种碰撞必须以某种方式进行处理。
3342

43+
如果存在冲突则 `append` 处理,否则直接赋值
44+
3445
![Hash Table](./images/hash-table.jpeg)
3546

3647
*Made with [okso.app](https://okso.app)*

‎src/data-structures/heap/Heap.js‎

Lines changed: 10 additions & 9 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,6 +2,7 @@ import Comparator from '../../utils/comparator/Comparator';
22

33
/**
44
* Parent class for Min and Max Heaps.
5+
* 这里的堆实际上是二叉堆(Binary Heap),其实也可定义k叉堆。
56
*/
67
export default class Heap {
78
/**
@@ -36,7 +37,7 @@ export default class Heap {
3637

3738
/**
3839
* @param {number} childIndex
39-
* @return {number}
40+
* @return {number} 向下取整
4041
*/
4142
getParentIndex(childIndex) {
4243
return Math.floor((childIndex - 1) / 2);
@@ -67,27 +68,27 @@ export default class Heap {
6768
}
6869

6970
/**
70-
* @param {number} parentIndex
71+
* @param {number} childIndex
7172
* @return {*}
7273
*/
73-
leftChild(parentIndex) {
74-
return this.heapContainer[this.getLeftChildIndex(parentIndex)];
74+
parent(childIndex) {
75+
return this.heapContainer[this.getParentIndex(childIndex)];
7576
}
7677

7778
/**
7879
* @param {number} parentIndex
7980
* @return {*}
8081
*/
81-
rightChild(parentIndex) {
82-
return this.heapContainer[this.getRightChildIndex(parentIndex)];
82+
leftChild(parentIndex) {
83+
return this.heapContainer[this.getLeftChildIndex(parentIndex)];
8384
}
8485

8586
/**
86-
* @param {number} childIndex
87+
* @param {number} parentIndex
8788
* @return {*}
8889
*/
89-
parent(childIndex) {
90-
return this.heapContainer[this.getParentIndex(childIndex)];
90+
rightChild(parentIndex) {
91+
return this.heapContainer[this.getRightChildIndex(parentIndex)];
9192
}
9293

9394
/**

‎src/data-structures/heap/README.zh-CN.md‎

Lines changed: 45 additions & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -14,10 +14,54 @@
1414

1515
![Array Representation](./images/array-representation.jpeg)
1616

17+
在堆"顶部"的没有父级节点的节点, 被称之为根节点。
1718

18-
在堆"顶部"的没有父级节点的节点,被称之为根节点。
19+
## 基本操作
20+
21+
堆就是用数组实现的一棵完全二叉树(在时间和空间上很高效),堆是完全二叉树,索引值具有以下关系
22+
23+
```text
24+
parent(index)
25+
/ \
26+
left(2*index+1) right(2*index+2)
27+
28+
- 第 h 层第 n 个元素是 `2 ^ h + n`
29+
- 索引:父计算子
30+
leftChildIndex 为 `parentIndex * 2 + 1`
31+
rightChildIndex 为 `parentIndex * 2 + 2`
32+
- 索引:子计算父
33+
parentIndex 为 `(childIndex - 1) / 2` 后向下取整
34+
35+
因为上面索引值的关系,这也就是为什么可以直接用数组来存储堆的原因。
36+
```
37+
38+
- 索引、父子元素等操作
39+
- getLeftChildIndex
40+
- getRightChildIndex
41+
- getParentIndex
42+
- hasParent 通过索引值有效性来判断
43+
- hasLeftChild
44+
- hasRightChild
45+
- parent 通过索引值获取
46+
- leftChild
47+
- rightChild
48+
- swap 两个值交换位置
49+
- peek 仅仅读取最小值或最大值
50+
- poll 从堆中提取最小值或最大值 `O(1)`
51+
- add 向堆中插入一个新元素 insert(value)
52+
- buildHeap(array) 通过反复调用 `insert()` 方法将一个(无序)数组转换成一个堆。如果你足够聪明,你可以在 `O(n)` 时间内完成。
53+
- remove 删除堆元素 delete removeAtIndex(index)
54+
- find search(value)
55+
- isEmpty
56+
- toString
57+
- 原始操作,用于保证插入或删除节点以后使其符合堆的性质
58+
- heapifyUp 将新元素提升使其符合堆的性质
59+
- heapifyDown 使删除堆顶元素的堆再次成为堆
60+
- pairIsInCorrectOrder 检查堆元素的顺序是否正确
1961

2062
## 参考
2163

2264
- [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Heap_(data_structure))
2365
- [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=t0Cq6tVNRBA&index=5&t=0s&list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8)
66+
- [数据结构之"堆"](http://www.cnblogs.com/Jason-Damon/archive/2012/04/18/2454649.html)
67+
- [数据结构:堆(Heap)](https://www.jianshu.com/p/6b526aa481b1)

‎src/data-structures/linked-list/README.zh-CN.md‎

Lines changed: 20 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -12,6 +12,26 @@
1212

1313
*Made with [okso.app](https://okso.app)*
1414

15+
## 基本操作
16+
17+
- 插入
18+
- prepend
19+
- append
20+
- 搜索
21+
- find
22+
- 删除
23+
- delete
24+
- deleteHead
25+
- deleteTail
26+
- 辅助
27+
- toArray
28+
- fromArray
29+
- toString
30+
- reverse
31+
- 其他
32+
- 遍历
33+
- 反向遍历
34+
1535
## 基本操作的伪代码
1636

1737
[伪代码格式](https://blog.csdn.net/ssisse/article/details/51501797)

‎src/data-structures/priority-queue/README.zh-CN.md‎

Lines changed: 22 additions & 2 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -4,12 +4,32 @@
44

55
在优先队列中, 低优先级的元素之前前面应该是高优先级的元素。 如果两个元素具有相同的优先级, 则根据它们在队列中的顺序是它们的出现顺序即可。
66

7-
优先队列虽通常用堆来实现,但它在概念上与堆不同。优先队列是一个抽象概念,就像"列表"或"图"这样的抽象概念一样;
7+
优先队列虽通常用堆来实现,但它在概念上与堆不同。优先队列是一个抽象概念, 就像"列表"或"图"这样的抽象概念一样;
88

9-
正如列表可以用链表或数组实现一样,优先队列可以用堆或各种其他方法实现,例如无序数组。
9+
正如列表可以用链表或数组实现一样, 优先队列可以用堆或各种其他方法实现,例如无序数组。
1010

11+
## 基本操作
12+
13+
此处实现 inherit MinHeap,按优先级排序存储数据
14+
15+
- add
16+
- remove
17+
- changePriority
18+
- findByValue
19+
- hasValue
20+
- comparePriority
21+
- compareValue
22+
23+
优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值最小的(Java的优先队列每次取最小元素,C++的优先队列每次取最大元素)。这里牵涉到了大小关系,元素大小的评判可以通过元素本身的自然顺序(natural ordering),也可以通过构造时传入的比较器(Comparator,类似于C++的仿函数)。
24+
25+
优先队列的应用比较广泛,比如作业系统中的调度程序,当一个作业完成后,需要在所有等待调度的作业中选择一个优先级最高的作业来执行,并且也可以添加一个新的作业到作业的优先队列中。
26+
27+
问题:
28+
29+
这里执行 poll 时,优先队列里存储的优先级并未删除,可以覆写处理
1130

1231
## 参考
1332

1433
- [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Priority_queue)
1534
- [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=wptevk0bshY&list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8&index=6)
35+
- [深入理解Java PriorityQueue](http://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/5488070.html)

‎src/data-structures/queue/README.zh-CN.md‎

Lines changed: 8 additions & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -4,13 +4,20 @@
44

55
队列基本操作有两种:入队和出队。从队列的后端位置添加实体,称为入队;从队列的前端位置移除实体,称为出队。
66

7-
87
队列中元素先进先出 FIFO (first in, first out)的示意
98

109
![Queue](./images/queue.jpeg)
1110

1211
*Made with [okso.app](https://okso.app)*
1312

13+
## 基本操作
14+
15+
- peek 读取队首 value
16+
- enqueue 队尾入队
17+
- dequeue 队首出队
18+
- toString
19+
- isEmpty
20+
1421
## 参考
1522

1623
- [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Queue_(abstract_data_type))

‎src/data-structures/stack/README.zh-CN.md‎

Lines changed: 12 additions & 2 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,8 +2,8 @@
22

33
在计算机科学中, 一个 **栈(stack)** 是一种抽象数据类型,用作表示元素的集合,具有两种主要操作:
44

5-
* **push**, 添加元素到栈的顶端(末尾);
6-
* **pop**, 移除栈最顶端(末尾)的元素.
5+
- **push**, 添加元素到栈的顶端(末尾);
6+
- **pop**, 移除栈最顶端(末尾)的元素.
77

88
以上两种操作可以简单概括为"后进先出(LIFO = last in, first out)"。
99

@@ -17,6 +17,16 @@
1717

1818
*Made with [okso.app](https://okso.app)*
1919

20+
## 基本操作
21+
22+
- push
23+
- pop
24+
- peek
25+
- 辅助
26+
- isEmpty
27+
- toArray
28+
- toString
29+
2030
## 参考
2131

2232
- [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Stack_(abstract_data_type))

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