В этом уроке мы рассмотрим методы хеширования, используемые в различных структурах данных, которые обеспечивают постоянный доступ к своим элементам во времени.
Мы более подробно обсудим так называемую технику складывания и дадим краткое введение в технику мид-сквер и биннинг.
Когда мы выбираем структуры данных для хранения объектов, одним из соображений является необходимость быстрого доступа к ним.
Алгоритмы поиска пути — это методы навигации по картам , позволяющие нам найти маршрут между двумя разными точками. Разные алгоритмы имеют разные плюсы и минусы, часто с точки зрения эффективности алгоритма и эффективности генерируемого им маршрута.
Алгоритм поиска пути — это метод преобразования графа, состоящего из узлов и ребер, в маршрут через граф . Этот граф может быть чем угодно, что требует обхода. В этой статье мы попытаемся пройти часть системы лондонского метро:
В этом уроке мы поговорим о том, что означает нотация Big O. Мы рассмотрим несколько примеров, чтобы исследовать их влияние на время выполнения вашего кода.
Мы часто слышим о производительности алгоритма, описанного с помощью Big O Notation .
Изучение производительности алгоритмов — или алгоритмической сложности — относится к области анализа алгоритмов . Алгоритмический анализ отвечает на вопрос, сколько ресурсов, таких как дисковое пространство или время, потребляет алгоритм.
В этой статье мы рассмотрим, как создавать перестановки массива .
Во-первых, мы определим, что такое перестановка. Во-вторых, мы рассмотрим некоторые ограничения. И в-третьих, мы рассмотрим три способа их вычисления: рекурсивный, итеративный и случайный.
Мы сосредоточимся на реализации на Java и поэтому не будем вдаваться в математические подробности.
Сбалансированные скобки, также известные как сбалансированные скобки, являются распространенной проблемой программирования.
В этом уроке мы проверим, сбалансированы ли скобки в данной строке или нет.
Этот тип строк является частью того, что известно как язык Дайка .
Деревья — одна из самых важных структур данных в информатике. Обычно нас интересует сбалансированное дерево из-за его ценных свойств . Их структура позволяет выполнять такие операции, как запросы, вставки, удаления за логарифмическое время.
В этом уроке мы узнаем, как определить, сбалансировано ли бинарное дерево.
Во-первых, давайте введем несколько определений, чтобы убедиться, что мы находимся на одной странице:
В этой статье мы рассмотрим преимущества бинарного поиска по сравнению с простым линейным поиском и рассмотрим его реализацию на Java.
Допустим, мы занимаемся продажей вина, и миллионы покупателей посещают наше приложение каждый день.
Через наше приложение клиент может отфильтровать товары, цена которых ниже n долларов, выбрать бутылку из результатов поиска и добавить их в свою корзину. У нас есть миллионы пользователей, каждую секунду ищущих вина по ограниченной цене. Результаты должны быть быстрыми.
В этом уроке мы рассмотрим Java-реализацию алгоритма Борувки для нахождения минимального остовного дерева (MST) графа, взвешенного по ребрам .
Он предшествует алгоритмам Прима и Крускала , но все же может считаться чем-то средним между ними.
Мы сразу перейдем к алгоритму. Давайте посмотрим немного на историю, а затем на сам алгоритм.
В этом уроке мы узнаем об алгоритме поиска в ширину, который позволяет нам искать узел в дереве или графе, путешествуя по их узлам в ширину, а не в глубину.
Во-первых, мы рассмотрим немного теории об этом алгоритме для деревьев и графов. После этого мы углубимся в реализацию алгоритмов на Java. Наконец, мы рассмотрим их временную сложность.
Основной подход алгоритма поиска в ширину (BFS) заключается в поиске узла в структуре дерева или графа путем изучения соседей до потомков.
В этой быстрой статье мы подробно рассмотрим алгоритм пузырьковой сортировки, сосредоточив внимание на реализации Java.
Это один из самых простых алгоритмов сортировки; основная идея состоит в том, чтобы продолжать менять местами соседние элементы массива, если они находятся в неправильном порядке, до тех пор, пока коллекция не будет отсортирована.
Мелкие элементы «всплывают» в верхней части списка по мере того, как мы итерируем структуру данных. Следовательно, этот метод известен как пузырьковая сортировка.
Поскольку сортировка выполняется путем замены, мы можем сказать, что она выполняет сортировку на месте.
Кроме того, если два элемента имеют одинаковые значения, порядок результирующих данных будет сохранен, что делает сортировку стабильной .