Data structures 是否有允许快速合并的地图数据结构?

是否存在至少具有插入、删除、访问和合并的O(logn)的地图数据结构 大多数像和具有大多数这些属性,但我相信它们具有O(nlogn)合并。是否有更快合并的数据结构 编辑:我环顾四周,找不到像这样的东西。如果没有这样的数据结构,我想了解一下为什么不可能做到这一点。我想看看splay树。您可能最终会支付合并成本,但您应该能够插入另一棵树,并将成本推迟到以后。您是否需要一棵树来处理仅定义了比较的任意键类型,或者如果它仅适用于具有固定大小二进制表示的类型,那么是否可以(int、long、float、do

Data structures 使用或不使用数据。映射

我目前正在开发Haskell API。后者提供了一些当前将列表列表作为输入的函数,即[(String,[(String,Double)]] 出于可视化目的,以下是上述列表的示例: [ ("A", [ ("I1", 1), ("I2", 2), ] ), ("B", [ ("I1", 3), ] ) ] 我已经定义

Data structures 比较哈希表实现

可能重复: 一般来说,我看到了两种哈希表的实现。第一个数组实现为两个数组,一个包含键,另一个包含值。第二个是一个数组,然后是一个包含键值对象的链表 一种实现与另一种实现相比有哪些优点和缺点?在冲突处理和put/get操作方面,这两个方面在我看来都很好。这篇文章写得很好。您要查找的关键字是开放寻址(有时称为封闭哈希)与封闭寻址(有时称为开放哈希) 正如johna所说,我们将第一个示例称为开放寻址,而后一个示例是链式寻址 开放寻址的主要缺点是,通过使用哈希表数组来存储值,如果发生许多冲突,将使存储

Data structures 为什么散列映射比trie映射更好?

trie映射指的是一个关联数组,其中有效负载存储在一个数组中,而不是散列表中 当我使用哈希映射/表时,我使用的键通常是字符串。与一些基于trie的映射相比,散列映射有哪些优点?我已经读到散列映射速度更快——但在我看来,一致的散列函数必须检查(char)数组的每个元素,以获得最终的散列——在数组上迭代一次。在trie中,您同样需要在数组上迭代一次 在我看来,这在编码小对象时会占用更多的内存(即使您只允许在键中使用小写字母字符,每个节点有26个指针,每个键通常有多个节点),但从好的方面来说,您不必担

Data structures 压缩相似但不完全相同字符串列表的最佳方法是什么?

比如说,我有很多非常相似的字符串,但不是绝对相同的 它们可以或多或少地有所不同,但用肉眼可以看到相似之处 所有长度都相等,每个长度为256字节。字符串总数少于2^16 对于这种情况,最好的压缩方法是什么 更新(数据格式): 我不能分享这些数据,但我可以描述得非常接近现实: 想象一下符号(比如LOGO语言),它是一些设备在平面上移动和绘图的命令序列。例如: U12 - move up 12 steps D64 - move down 64 steps C78 - change drawing co

Data structures 在二维环境中检测动态对象之间的碰撞

假设我们在二维世界中有很多动态对象,例如角色、投射物、电源,以及游戏中常见的东西。他们都在搬家。我们想检测它们之间的碰撞。做这件事的好方法是什么 我已经看过四叉树了,但是为了检测动态移动对象之间的碰撞,我必须在每一帧重新创建四叉树(因为对象随着每一帧的变化而改变位置)。这看起来是一项耗资巨大的行动 除了四叉树,还有其他方法解决这个问题吗?有没有办法改进四叉树方法?也许在每一帧上重新创建树的成本并没有那么高?通常,您会更新四叉树(而不是丢弃旧的四叉树并构建新的四叉树),这并不像您想象的那样昂贵:通

Data structures 基本和平衡BST插入节点放置

我有一些关于子节点的特定位置的问题,因为我只是在学习 即使在阅读了一些源代码和做了一些在线插入小程序之后,它仍然非常混乱。 假设我想将节点5,7,3,4添加到一个空的基本BST add 5 5 add 7 5 7 add 3 5 3 7 add 4 5 3 7 4 好的,我理解左边的孩子必须小于父母并且小于或 等于同一父项中的正确子项。我跟随它直到我们添加4节点。怎么 我们是否确定插入4的位置是右下叶位

Data structures 链接哈希表-添加到哈希表时检查的表项的平均数

我知道在链式散列中,表条目的平均数量 在一次成功的搜索中检查的内容大约是: 1+(load factor/2) 将元素添加到哈希表时,检查的数字表条目的公式是否相同?我想是的。我只是想确定我没有想错。是的。“插入”实际上是一种带有附加修改的查找操作 但是,如果哈希方案涉及任何类型的重新平衡或调整大小操作,那么插入的摊销操作计数可能高于查找

Data structures 将k个元素插入包含n个元素的二进制堆的时间复杂性

在已经包含n个元素的二进制堆中插入k个新元素的时间复杂度是多少?我有一个约束,我需要插入复杂度为0(k+logn)的k个元素 提示:使用与堆构造类似的自下而上方法。这个问题没有简单的答案 二进制堆插入的平均复杂度为O(1),最坏情况为O(logn)。无论k,复杂性都将保持在该范围内,但完成操作所需的实际时间(不是时间复杂性;我相信您可能会混淆术语)将取决于实现、平台和风向 就时间而言,最接近一个具体答案的是插入k元素所用的时间充其量与k成线性比例,充其量与log(x)从N集成到k+N成线性比例。

Data structures 完全二叉树的定义

(摘自:Aaron M.Tenenbaum使用C的数据结构): “深度为d的完整二叉树是严格意义上的二叉树,其所有叶子都位于d级。” 所以,这意味着下面的树不应该是完整的二叉树,对吗 但是,根据维基百科的说法: 在一个完整的二叉树中,除了最后一层之外,每一层都是完全填充的,最后一层中的所有节点都尽可能地左移。在最后一级h上,它可以有1到2个节点 请澄清我的困惑。我的解释: 在级别1..d-1上,只有节点,并且所有节点都必须存在 在d级,只有树叶存在,必须从左到右填充 没有子节点的节点不被视为

Data structures 有这样的数据结构吗?“;“带样本的链接列表”;

是否存在这样的数据结构: 存在慢速列表数据结构,例如链表或磁盘上保存的数据 指向“慢列表”中某些元素的指针数组相对较小,有望均匀分布 然后在执行搜索时,首先检查数组,然后执行常规搜索(对于磁盘数据,则执行链表搜索或二进制搜索) 这看起来非常类似于跳转搜索,示例搜索和跳过列表,但我认为是不同的算法 请注意,我举的例子是链接列表或磁盘上的文件,因为它们的结构很慢。我不知道这个算法是否有名字(我认为它不值得一个,尽管如果没有,它可能会承载我的:),但我在10年前的一次采访中实现了类似的东西 您可以拥有

Data structures 作为API蓝图数据结构的基元类型

我想使用原语类型来描述数据结构。像这样: # Data Structures ## Video Delete (enum[number]) + `0` - Successful deletion. + `1` - Error occured. 输出为 { "enum": [ 1, 0 ], "$schema": "http://json-schema.org/draft-04/schema#" } 所以描述不见了。我试着把描述放在不同

Data structures 在链表复杂性中查找循环?

在链表中查找循环的正常情况是移动一个指针一次,移动另一个指针两次。如果它们相遇,则链表中有一个循环 但是,如果我移动第二个指针三次或四次,会发生什么呢?这会降低复杂性吗?为什么我们只需要移动第二个指针两次 boolean hasLoop(Node first) { Node slow, fast; slow = fast = first; while(true) { slow = slow.next; if(fast.next !=

Data structures B树能减少多少磁盘访问?

我刚刚阅读了B-树数据结构,我有一些问题。我心里有一个疑问,这在任何博客上都没有解释过(也许这太明显了,我错过了) B树应该通过降低树的高度来减少磁盘访问。因此,如果主要关注的是减少磁盘访问的数量,那么它会产生多大的影响?假设我只使用二叉树,那么我的节点比n元B树的节点需要更少的空间。所以我可以在一个页面中容纳更多的节点,就像我可以处理胖B树节点一样。它究竟如何影响磁盘访问?我们是在谈论最坏的情况吗 B代表平衡,这表示在B树中,每个节点的左右侧大致保持相同的大小(子节点数) 考虑这个例子: 按如

Data structures 分裂整个B-树

有人知道如何尽可能低成本地将整个B-树(而不是分割节点)分割成两个子树吗?目前,我通过将树中排序的所有元素划分为2个数组,然后从中重建2个子树来实现这一点,但这个解决方案似乎并没有像我所希望的那样以较低的成本实现。有什么想法吗?有人有什么想法吗???如果分割根节点(或任何节点),则直接得到两个子树。这还不够吗?否则,如果您描述您试图解决的问题,它会有所帮助:为什么您需要两个子树,为什么您有一棵树,为什么是B-树?定义拆分B树的操作。通常定义拆分节点,但不拆分树本身。有人知道吗???如果拆分根节点

Data structures Redis—一个接一个地插入字符串并同时删除所有字符串的数据结构

我不熟悉Redis,发现Redis支持各种数据结构,根据需求我们可以选择其中任何一种。我的要求是将字符串逐个插入列表(键列表),并希望一次检索(并删除)所有字符串。我也想经常这样做,所以我想找到一个最佳的方法。哪种数据结构/方式更适合于此?先谢谢你 注:检索时我不想删除密钥,我只需要检索并清空列表。听起来你应该使用一个。使用或添加到列表中,然后使用和键检索所有内容 另外,Redis中的一个键,比如存储列表的键,不能为空。一旦删除列表的所有成员,密钥本身就不再存在,因此您可以删除它,而不是尝试清空

Data structures 理解二叉树上迭代后序遍历实现的逻辑

我试图理解使用2个堆栈实现后序遍历是如何如此直观。有人是如何想出这个方法的,只是一种观察或是某种特殊的思维方式帮助人们想出了这样的方法。如果是,请解释如何朝正确的方向思考。让我解释一下我是如何偶然发现这个解决方案的: var reverseStack = new Stack(); while(!nodeStack.isEmpty()){ var currentNode = nodeStack.pop() reverseSta

Data structures 为什么二叉树数据结构比线性更好?

为什么二叉树数据结构比线性数据结构更好?请用合适的图表解释。(代表OP发布) 二叉树是特殊的,因为当您搜索它时,您会反复决定是跟随左分支还是右分支,每次都会删除树的一半(假设树相当平衡)。事实上,这就是每次添加节点时所做的 看看。请阅读。谁说二叉树是“特别的”?定义“特殊”?我修正了。付出额外的努力,但这并不能回答我的问题。你为什么认为它特别?我不知道。这是数据结构纸问题,然后查阅您的课程材料以获得答案。我们不知道你们老师想听什么。它比什么特别?

Data structures 如何将两个B树((d,2d)树)与另一个节点x连接起来

假设给出了2个B-树T1,T2。还有一个键“x”。我知道每棵树的叶子都有2d-1到4d-1的键,我知道T1中的所有键都大于x,T2中的所有键都小于x。 我想做的是用这些树创建一个B树。在尝试了将所有键插入较小树中的天真方法后,我尝试了以下操作: 检查高度(T1)>高度(T2)(假设它是真的。如果它是假的,它实际上是对称的 在T1上,我将一直向下到高度(T2)+1,并在该高度的最左侧节点中插入x作为最左侧的关键点 我插入T2作为x的左子 我知道插入x不是一个问题,因为我可能需要进行一系列的拆分,返

Data structures 为什么有一长串没有任何底片的PolygonVertexIndex(在一个Fbx文件中)?

我使用blender创建了一个默认圆柱体,并将其导出到fbx文件中。当我将文件转换成json后查看文件内容时,我发现字段“PolygonVertexIndex”(在“几何体”-“对象”)包含:“3、1、63、61、59、57、55、53、51、49、47、45、43、41、39、37、35、33、31、29、25、23、21、19、17、13、11、9、7”和“0、2、4、6、8、10、12、14、16、18、20、22、24、26、28、30、32、34、36、38、40、42、44、46、4

Data structures 如何列出节点&&;dummyNode有效吗?

您好,我很难理解ListNode和dummy node是如何工作的 假设我们被列为名单的头号人物。当我们声明ListNode dummy=head时,我们在代码的其余部分没有涉及dummy节点,而只是更改了节点头,我想知道为什么dummy节点仍然引用修改过的节点头?假设代码为: ReverseList(ListNode head){ ListNode dummy = head; while(head != null){ ... //we are not doing anything with d

Data structures 是否有一个;金字塔列表“;数据结构已经存在吗?

我正在考虑可以在嵌入式/内存受限/文件系统等环境中使用的数据结构,并想出了一个类似列表的数据结构的想法,该结构具有O(1){access,insert,pop},同时始终具有O(1)push(非摊销),即使它只能以常量(即4KiB)增长。我在任何地方都找不到它的例子,我想知道它是否存在,如果存在,是否有人知道参考实现 基本结构如下所示: 金字塔列表包含 asize\u t numSlots a大小\u t大小地块 一个void**slots指针,指向大小为sizeSlots的指针数组,指针指向

Data structures 为什么是二叉搜索树?

我在读二进制搜索树,我在想为什么我们需要BST呢?据我所知,所有这些都可以通过使用简单的排序数组来实现。例如,为了构建具有n个元素的BST,我们需要n*O(logn)时间,即O(nlogn),查找时间为O(logn)。但这件事也可以通过使用数组来实现。我们可以有一个排序数组(需要O(nlogn)time),其中的查找时间也是O(logn),即二进制搜索算法。那么为什么我们需要另一种数据结构呢?BST是否有其他用途/应用使其如此特殊 --Ravi排序插入时间如何?在图形编程中,如果您有扩展对象(即

Data structures 访谈问题:设置O(1)中所有值的数据结构

我在网上遇到了以下面试问题 描述一种数据结构,其中getValue(int-index)、setValue(int-index、int-value)和setAllValue(int-value)都是O(1)。 虽然数组对于在O(1)中执行的第一个和第二个操作来说已经足够好了,但是对于第三个(setAllValues)可以建议什么呢?一个元组的数组{timestamp,value},再加上一个名为all的{timestamp,value}。由于您只关心插入的相对时间,因此可以使用单调递增的id作为

Data structures List.permute的性能

我最近实现了一个应用程序,它使用List.permute来洗牌列表,并注意到随着列表大小的增加,性能会显著下降。我怀疑这是由于这样一个事实,即当算法假定它在数组上运行时,permute必须通过索引访问列表元素,即O(n) 为了证实这一点,我尝试对列表应用排列以反转其元素,比较直接处理列表,并将列表转换为数组并返回列表: let permute i max = max - i - 1 let test = [ 0 .. 10000 ] let rev1 list = let perm i

Data structures 查找给定数字的下一个较大的字谜

找到给定数字下一个较大的字谜的有效算法是什么 示例: 输入:7813->输出:7831 输入:3791->输出:3917 输入:4321->输出:(无) 基本上是从右向左移动数字。一旦你找到一个递减的数字,你就停止。将该数字与前面的所有数字进行比较。将其替换为下一个最高数字,然后按递增顺序对其余数字进行排序。例如: 以978654321为例。 1) 从右向左移动,直到达到递减数字: Stop at the 7 because that is the first digit that decrea

Data structures 数据如何存储在位向量中?

我有点困惑固定大小的位向量如何存储数据。 假设我们有一个位向量bv,我想将它存储为ASCII 所以我们做了bv[0]=104,bv[1]=101,bv[2]=108,bv[3]=108,bv[4]=111 hello的ASCII码如何在位向量中表示 它是这样的二进制文件:[01101000][01100101][01101100][01101100][01101111] 或者像这样的ASCII码:[104][101][108][108][111] 在下面的第3.5节第2步中,作者将ascii码分

Data structures 散列函数h(k)=k模m

对于一般整数键和大小为M的表,质数: •一个好的快速通用哈希函数是H(K)=K mod M 有人能解释一下H(K)=K mod M是什么意思或者它是如何工作的吗?我真的很困惑这个哈希函数应该代表什么。K mod M是K除以M的余数。在许多语言中,这是由%运算符计算的。因为K mod M总是在0和M-1之间,所以我们总是可以将一个整数映射到M个插槽中的一个

Data structures 关系数据库系统中使用的数据结构

RDBMS中使用什么数据结构来存储我们输入的实际数据,firstname lastname等等,我知道B和B+树在索引等方面很有效,但我还没有得到令人信服的答案,请原谅我的无知。这通常取决于存储引擎,原始数据将存储在不同分类的数据库数据中,其中至少有三个常见部分: 索引(指向包含该值的行的键) 行数据(非blob数据) Blob数据(通常是批量数据;将其视为扩展数据,通常不搜索,而是通过其他键查找行后批量检索) 我在这里提供的大部分信息都是基于MySQL的知识 索引 例如MySQL,包括:

Data structures OCaml数据结构,用于查找最后计数的元素

我正在寻找回答以下问题的数据结构? 列表中有多少元素低于当前值。我想为列表中的每个元素计算它。此外,它必须是列表的一致子序列 例如: [1;2;3;-3;5;3] 正确答案是: [0; 1; 2; 0; 4; 0] 我不确定我是否完全理解了你的问题,因为你的“正确答案”似乎与你描述问题的方式不一致,但下面是描述问题的可能解决方案: let xs = [1;2;3;-3;5;3] in let comp x y = if (x < y) then -1 else if

Data structures 遍历二叉树-无递归、无堆栈、无树修改

因此,对于我正在构建的应用程序,我需要能够遍历二叉树,而无需在树创建后使用递归、堆栈或以任何方式修改树。我的节点结构如下所示: typedef struct { ValueType value; //Data stored in node int left_index; //Left child int right_index; //Right child int parent_index; //Parent node } 我将树存储为一维数组,其中每

Data structures 如果在数组实现中使用top=0实现堆栈,会发生什么

我已经使用top=-1实现了堆栈,一切都很好。但是,如果我把它设为0,会发生什么呢。我可以用它来实现吗?在队列实现中,后面是-1,前面最初是0,如果后面是0会发生什么?当然可以,您可以做任何您想做的事情 你说top=-1是什么意思?通常是堆栈顶部的顶点。如果使用数组并指向0,则不采样Top被选择为-1,因为在一般实现中,在调用push函数时,它会递增。但这不是强制性规定 您必须记住的唯一一件事是,它总是指向最顶端的元素或最后添加的元素,无论您如何实现它。我希望这是有道理的 队列实现中的前/后变量

Data structures 用几种语言保存完整句子的数据结构

我计划用某种语言保存大量句子,这样每个元素都有一个指向该句子翻译成不同语言的指针。 通过对句子进行排序,我可以创建一个平衡二叉树,并在O(logn)中添加/删除/搜索。 有没有办法将元素保存在哈希表中?在这种情况下,哈希函数是什么样子的? 我希望能够搜索任何语言的句子,并返回任何其他语言的翻译。 如果我有K种语言,使用平衡树可以得到K种树的O(klogn)搜索时间。 有更好的方法吗?是的,更适合字符串搜索。此外,我还将所有语言的所有句子存储在单个trie中,值为所有可用翻译的列表 这种情况下的搜

Data structures Cron格式的现代可读替代品

除了Cron调度格式,是否有任何现代(JSON、XML等)可读的替代方案?我明白,例如0121/1**功能非常强大,可以覆盖很多特殊情况,但是以前没有使用过cron或类似工具的人无法阅读它 我想使用如下内容: 但我不想重新发明轮子,所以有没有标准或准标准

Data structures 具有恒定时间复杂度的键值对get和put(长度为5的键字符串)

被要求使用Get和Put创建一个键/值对,该键/值对具有恒定的时间复杂度。键是长度为5的字符串,值是object 也没有哈希功能(HashMap、HashSet、HashTable或其他)它有冲突 有什么建议吗?如果不使用散列函数,那么常数时间就更难了。最简单的方法是,如果可以将键限制为一组足够小的整数值,只需使用直接索引的大数组即可。否则,与可能的键数相比,具有足够大N的N元树的对数行为本质上是恒定的。如果可能的键的实际数量相对较少,则可以使用树结构,并将搜索该树的几个步骤(形式上为对数)视为

Data structures 堆是否被视为抽象数据类型?

我正在学习数据结构课程,对什么是ADT(抽象数据类型)和什么不是(如果它不是ADT,那么它一定是实现?)有点困惑 具体来说,我说的是堆 我在维基百科上读到“heap是一种基于树的特殊数据结构”,这是否意味着它是一种ADT?如果是这样的话,那么我无法理解下面这句话,同样来自维基百科“堆是一种称为优先级队列的抽象数据类型的最高效率实现” 我的意思是,堆可以是ADT,也可以是其他ADT的实现(在本例中是优先级队列的实现?我理解ADT的概念,在二进制堆的上下文中,我理解它可以使用数组来实现,其中arr[

Data structures RabbitMQ请求/响应负载结构

我正在设计一个系统,它将使用RabbitMQ在应用程序之间进行请求/响应 我已经习惯于使用RESTAPI,在这种背景下,我一直在思考在执行请求/响应时如何构造消息 我需要构建它来处理几个场景: 从远程服务器获取/查询数据 在远程服务器上创建数据 处理客户端错误 我计划将有效负载格式化为JSON。我正在考虑使用类似于HTTP的响应代码(可能使用相同的代码?),并将响应代码设置为消息的属性/头 对于获取/查询,我的想法是在负载对象中有一个查询属性 但这让我想到,我可能认为这太像RESTAPI了,

Data structures 在为关键字挖掘文本时,将列表扫描n次或将列表的每个部分与n个字符串进行比较是否更快?

我正在扫描一个单词列表,以统计n个关键字中每个关键字的出现次数。将这个单词列表扫描n次,每次扫描一个单词,或者在列表中迭代一次,但将每个单词与我的n个关键字进行比较,这样会更快吗?让文本中有p个单词。 案例1:nP次 案例2:Pn时间 我想你最好把它弄碎

Data structures 什么';s使用静态链表数据结构的优点

在这个问题中,静态链表定义如下:(c++代码) 模板结构节点{ 元素; int next;//是,int,它指向数组中下一个元素的索引。 }; 节点静态链接列表[某些大小]; //省略了一些初始化代码。 所以在这种链表中,它是静态的,因为它的大小是在数组初始化期间分配的。链接通过字段int next实现,该字段指向下一个元素的索引 与基于指针(或引用)的链表相比,这种数据结构有什么优势?它的用途是什么?据我所知,静态的有作用域生存期,可以在实现malloc时使用。但是它的int next的内存

Data structures 如何处理ECS中的动态分层实体

这是一个类比:我有一个有机体,它是由细胞组成的,而细胞又可以进一步由一堆附件组成 我目前拥有的是一种子/父级之间的事件链,用于处理连接和分离组件(可能会影响链上的任何内容),它根本不涉及ecs,它们是实体中的函数 现在我已经使用了事件组件(用于对象上的鼠标事件)。如果我希望系统是纯的,我会在附加组件时创建附加组件吗?即使如此,我如何将所有必要的收件人发送到使用该组件的系统?用这种方式而不是一系列功能来处理它是否值得?有更好的方法吗?免责声明:我不确定我是否正确理解了你的问题。如果不是,我为谣言道

Data structures 单for循环冒泡排序的时间复杂度

我研究了冒泡排序是一种O(n^2)算法。但是我设计了一个算法,看起来像O(n)。以下是我的代码: void bubbleSort(int[] arr) { int counter = 1, i = 0; int N = arr.length-counter; for(i=0; i<N; ){ if(arr[i]>arr[i+1]){ int temp = arr[i]; arr[i] = arr[i+1]; arr[i+1] = temp; } i

Data structures 在链表中交换相邻节点,但在输出1处缺少节点

这是我为单链表中的节点交换编写的函数。 还有附加、删除、长度等其他功能。 现在,当执行nodeswap时,左侧节点将丢失。 例如 链接列表是 1->2->3 交换之后,它就变成了 1->3 void nodeswap() { 结构节点*p,*q,*r; int i=1,loc,l; l=len(); printf(“要在哪个位置交换节点?\n”); scanf(“%d”、&loc); 如果(loc>l) { printf(“不可能交换,位置之外没有节点\n”); } 其他的 { p=根; 而(

Data structures 贝尔曼·福特对迪吉克斯特拉?

在阅读了Dijkstra和Bellman ford之后,我有一个疑问,为什么Dijkstra在一次迭代中给出答案,而Bellman ford在n-1次迭代中给出答案?因为我有了新的id,所以我无法评论。这里有一些可以帮助你的东西 在纸上做的时候,你可能会假设贝尔曼福特的订单是最好的,这就是为什么你会感到困惑 记住,bellman ford算法无论边缘以何种顺序处理都有效。现在试着重新考虑不同的顺序,你会发现在最坏的情况下,它将是n-1 事实上,这就是您必须进行n-1次迭代的原因。如果您知道,边的

Data structures 是否可以使用4个队列实现n个堆栈?

我知道如何使用一个或两个队列实现堆栈,但是使用4个队列的n个堆栈如何? 有可能吗?如果是,请解释一下算法好吗?谢谢。是的 假设您可以从2个队列实现一个堆栈(如您的问题所述),“4个队列”现在只是噪声,如果您可以使用2个堆栈实现n个堆栈,那么您的问题的答案是肯定的 这可以通过将元素和堆栈的id推送到堆栈来实现。弹出时,将元素推送到另一个堆栈,直到从所需的堆栈中找到元素,然后将它们返回 这可能会被优化以避免一次又一次的推回,但我相信最坏情况下的复杂性在元素数量上仍然是线性的 这是一个(非常未优化的)

Data structures 如果恶意黑客试图在哈希键上强制冲突,如何避免哈希中的冲突?

最近在一次采访中,我被问到: 我们有自己的散列实现。假设我们在生成哈希代码的逻辑可见的地方开放了哈希实现的源代码。现在,黑客可以强制冲突,因为他可以发送具有不同值的相同密钥。可以采取什么措施来防止这种情况 我被困住了,我试着讨论以下内容 hash函数是通用hash函数,如(ax+b)mod p,其中a,b和p是隐藏在环境变量中的大素数,可以降低冲突概率。但他们认为,由于软件是开源的,我们无法隐藏它。(错误的编码模式,但出于论证的考虑,它仍然是有效的) 我甚至建议,如果我们看到太多冲突,哈希指向

Data structures 是否有支持O(1)子序列删除和插入的数据结构

我一直在寻找一种优化字符串的方法,这样您可以比Θ(n)更快地删除字符串中的连续段,因为我将执行许多删除操作,并且我的代码在时间限制内。 我尝试使用链表,因为您只需要更改节点中的“next”变量即可插入或删除段。 虽然这确实会导致O(1)删除、插入和删除,但我首先必须在Θ(n)时间内遍历链表,到达我要插入/删除的节点/索引。是否有修改过的版本,这样我就不必每次插入/删除链接列表? 如果没有这样的东西,我必须建立一个自定义的还是这些要求是不可能的?一个非常常见的数据结构称为Rope: < C+

Data structures 在dijkstra'中找到最短路径;C语言中的s算法

此代码返回从选定节点到图形其余节点的距离。但是它没有正确地输出从源节点到其他节点的路径 #定义最大值10 #定义inf 999 void dijk(int G[max][max],int n,int start){ 整数成本[max][max],距离[max],访问量[max],预测量[max]; int i,j,count,Minist,nextnode for(i=0; i<n; i++) { for(j=0; j<n; j++) { if(G[i

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