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小维AI总结
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思考中···

简介

数据结构：线性结构和非线性结构，用来存储数据的方式

算法：就是解决问题的思路和方法，要有设计出好的数据结构才能更好用算法

特性：有输入、有输出、有穷性、确定性、可行性

时间复杂度

表示随着问题规模不断变化的主要趋势，衡量算法的优劣

大O标记法：将次要条件省掉，最终形成一个表达式

比如说：嵌套的3次for循环，最里面是if什么的，再打印，只看最外的3次循环，都是

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n*n*n
时间复杂度T(n)=O(n^3)
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for i in range(0,5):    O(1)                              如果是0，n       O(n)
  for j in range(0,n):  O(n)
    print(i)            O(1)* O(n)= O(n)                  最终就  O(n^2)

时间复杂度取最高次项，即最坏的复杂度

最优时间复杂度指的算法完成工作最少需要多少基本操作

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| 执行次数函数举例    | 阶       | 非正式术语 |
|------------------|----------|------------|
| 12               | O(1)     | 常数阶     |
| 2n+3             | O(n)     | 线性阶     |
| 3n²+2n+1         | O(n²)    | 平方阶     |
| 5log₂n+20        | O(logn)  | 对数阶     |
| 6n³+2n²+3n+4     | O(n³)    | 立方阶     |

所消耗的时间从小到大:

O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n²) < O(n³)

时间复杂度越低，效率越高 O(1) 最高

备注：
O(logn)：二分法
O(nlogn)：一个for循环是n 另外一个for循环是二分法，组合在一起

空间复杂度

空间复杂度（S(n)）对算法在运行过程中临时占用存储空间大小，也可以用大O记法

O(1) < O(logn) < O(n) < O(n²) < O(n³)

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for i in range(0, n):
    a = i                       # 这里的a一直被覆盖，没有开辟新的空间，所以空间复杂度:  O(1)
    print(a)

# 如果是列表，新增插入一直再开空间     空间复杂度: O(n)
list=[]
for i in range(1,n):
    list.append(i)

# 下面空间复杂度: O(n²)  矩阵  [[],[]]
list_1 = []
for i in range(0, n):
    list_2 = []
    for j in range(0, n):
        list_2.append(j)
    list_1.append(list_2)

存储结构

内存以字节为基本存储单位，每个存储空间有自己的地址，一个地址代表1个字节8bit

整形 4个字节 如10 占用4个字节 字符串1个

数据结构分类:

（1）线性结构 一个父节点 ，1个子节点

  • 顺序表 (栈, 队列) 适合查（时间复杂度O（1））和改

    一站式存储（列表同一类型） 数据区、信息区

    分离式存储（列表不同类型）

    链表 适合 增和删 没有索引 由节点组成，其中节点由 元素域（数值域） 和 地址域组成

    单向链表：节点由1个数值域和1个地址域组成，前边节点的地址域存储后续节点的地址，最后一个地址域为None

      自定义代码模拟链表

（2）非线性结构

  • 树
  • 图
  • …

1. 顺序表中如何增加元素？

  • a. 尾端加入元素，时间复杂度为 O(1)
  • b. 非保序的加入元素（不常见），时间复杂度为 O(1)
  • c. 保序的元素加入，时间复杂度为 O(n)

2. 顺序表中如何删除元素？

  • a. 删除表尾元素，时间复杂度为 O(1)
  • b. 非保序的元素删除（不常见），时间复杂度为 O(1)
  • c. 保序的元素删除，时间复杂度为 O(n)

自定义代码模拟链表，思路分析：

  1. 自定义 SingleNode 类，表示 节点类。
    • 属性：
      • item：数值域（元素域）
      • next：地址域（链接域）
  2. 自定义 SingleLinkedList 类，表示：链表
    • 属性：
      • head：表示头结点，指向第 1 个节点。
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class SingleNode:
    """单链表的节点类"""
    def __init__(self, item):
        # 数值域：保存数据元素
        self.item = item
        # 地址域：指向下一个节点的引用，初始化为 None
        self.next = None


class SingleLinkedList:
    """单向链表类"""
    def __init__(self,node=None):
        # 头结点属性：初始时链表为空，head 指向 None
        self.head = node

    def is_empty(self):
        """判断头节点是否为空"""
        return self.head is None

    def length(self):
        """获取链表长度"""
        # cur 是游标（指针），用来遍历链表
        cur = self.head
        count = 0
        while cur is not None:
            count += 1
            # 将游标移动到下一个节点
            cur = cur.next
        return count

    def travel(self):
        """遍历整个链表并打印元素"""
        cur = self.head
        while cur is not None:
            print(cur.item, end=" ")
            cur = cur.next
        print("")  # 换行

    def add(self, item):
        """在链表头部添加元素 (头插法)"""
        node = SingleNode(item)
        # 1. 新节点的 next 指向原来的头结点
        node.next = self.head
        # 2. 将链表的 head 指向新节点
        self.head = node

    def append(self, item):
        """在链表尾部添加元素 (尾插法)"""
        node = SingleNode(item)
        # 如果链表为空，直接将 head 指向新节点
        if self.is_empty():
            self.head = node
        else:
            cur = self.head
            # 移动到链表的最后一个节点
            while cur.next is not None:
                cur = cur.next
            # 将最后一个节点的 next 指向新节点
            cur.next = node

    def insert(self, pos, item):
        """在指定位置 pos 添加元素"""
        # 如果指定位置在第一个位置之前，执行头部插入
        if pos <= 0:
            self.add(item)
        # 如果指定位置超过链表长度，执行尾部插入
        elif pos > (self.length() - 1):
            self.append(item)
        else:
            node = SingleNode(item)
            count = 0
            pre = self.head
            # 移动到 pos 位置的前一个节点
            while count < (pos - 1):
                count += 1
                pre = pre.next
            # 1. 新节点指向 pos 位置的节点
            node.next = pre.next
            # 2. 前一个节点指向新节点
            pre.next = node

    def remove(self, item):
        """删除节点"""
        cur = self.head
        pre = None
        while cur is not None:
            # 找到了要删除的元素
            if cur.item == item:
                # 如果要删除的是头结点
                if cur == self.head:
                    self.head = cur.next
                else:
                    # 将前一个节点的 next 指向当前节点的下一个节点
                    pre.next = cur.next
                break
            else:
                # 继续向后遍历
                pre = cur
                cur = cur.next

    def search(self, item):
        """查找节点是否存在，存在返回 True，否则返回 False"""
        cur = self.head
        while cur is not None:
            if cur.item == item:
                return True
            cur = cur.next
        return False

# --- 测试代码 ---
if __name__ == "__main__":
    # 测试节点创建
    node1 = SingleNode(10)
    print(f'节点1的数值域: {node1.item}')
    print(f'节点1的地址域: {node1.next}')
    print(f'node1对象: {node1}')
    print(f'node1类型: {type(node1)}')
    # 测试链表创建
    my_linkedlist = SingleLinkedList(node1)
    print(f'头节点为: {my_linkedlist.head}')
    print(f'头节点元素域: {my_linkedlist.head.item}')
    print(f'头节点地址域: {my_linkedlist.head.next}')

    node2 = SingleNode('赵云')
    single_linkedlist = SingleLinkedList(node2)
    print(single_linkedlist.is_empty())
    print(single_linkedlist.length())
    single_linkedlist.travel()

递归

即函数自己调用自己

核心要点：

1、必须有出口，否则造成死递归

2、调用次数不能过多，否则容易死递归

3、递归必须有规律

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#阶层
def show(n):
  # 递归出口
  if n == 1:
    return 1
  # 递归规律
  return n * show(n-1)
print(show(5))

算法

排序算法：按照其中某个关键字的大小，递增或递减的排列起来操作

稳定性算法：相同元素的 相对位置 不改变

  • 不稳定的排序算法： 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
  • 稳定的排序算法： 冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序

冒泡排序

相邻两两比较，前面的比后面大就交换

比如：5个人身高排序，第一轮两两比较就能知道最高的，第二轮，第二高，4轮就能排完

名字由来：最小元素会慢慢交换浮到数列的顶端。如二氧化碳的气泡

[5,3,4,7,2]

1、比较的总轮数 2、每轮比较的总次数 3、谁和谁比较

原理

相邻元素两两比较，大的往后走，这样第一轮比较完毕后，最大值就在最大索引处。重复此动作，直至排序完成。

流程（假设共 5 个元素）

第几轮(索引) 该轮比较的总次数 公式
第1轮(0) 4次 5−1−0=4
第2轮(1) 3次 5−1−1=3
第3轮(2) 2次 5−1−2=2
第4轮(3) 1次 5−1−3=1

要点

  1. 比较的总轮数：列表长度 - 1
  2. 每轮比较的总次数：列表长度 - 1 - 轮数的索引(从0开始)
  3. 谁和谁比较：索引 j 和 j + 1 位置的元素比较

时间复杂度

  • 最优：O(n)
  • 最坏：O(n²)

扩展

  • 外循环-1：减少比较次数、提高效率
  • 内循环-1：为了防止索引越界 内循环 -i：减少每轮的比较次数，提高效率

冒泡排序 = 稳定 排序算法 比如[3,2,7,6,6] 6 7 6 | 6 6 7 发现 6 6 的相对位置没有变化就是稳定的

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# 默认版本
def dubble_sort(list):
    """冒泡排序"""
    for i in range(len(list) - 1):   #外循环，控制排序的轮数
        for j in range(len(list) - 1 - i):   #内循环，控制每轮排序的比较次数
            if list[j] > list[j + 1]:
                list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j]

# 优化版本
def dubble_sort_optimize(list):
    """冒泡排序"""
    count=0
    for i in range(len(list) - 1):   #外循环，控制排序的轮数
        for j in range(len(list) - 1 - i):   #内循环，控制每轮排序的比较次数
            if list[j] > list[j + 1]:
                count+=1
                list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j]
        print(f"第{i+1}轮数，交换次数为{count}")
        if count==0: # 如果某一轮没有交换，说明已经有序，直接跳出循环
            print("已经有序")
            break
if __name__ == "__main__":
    list = [5, 3, 4, 7, 2]
    list1=[1,2,3,4,5]
    dubble_sort_optimize(list1)
    print(list)

选择排序

不稳定 排序算法 5 3 5 7 2 第一轮交换2 3 5 7 5 本来是前5，交换后变后5，位置变化了，所以不稳定

待排序的数据元素中选最小或最大的一个元素，放序列的起始位置

  • 最优：O(n²)
  • 最坏：O(n²)

要点：

  1. 比较的总轮数。n - 1
  2. 每轮比较的总次数。i+1, n
  3. 谁和谁比较(交换)。i 和 min_index

第1轮(索引:0) 0 和 1,2,3,4比较 共4次
第2轮(索引:1) 1 和 2,3,4比较 共3次
第3轮(索引:2) 2 和 3,4比较 共2次
第4轮(索引:3) 3 和 4比较 共1次

[5, 3, 4, 7, 2]

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def selection_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(0,n-1):
      min_idx = i
      for j in range(i+1,n):
        if arr[j] < arr[min_idx]:
          min_idx = j
      if min_idx != i:
        arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
    return arr

if __name__ == '__main__':
    arr = [5, 3, 4, 7, 2]
    print(selection_sort(arr))

插入排序

将一个数据插入到已经排好序的有序数据

默认第一个是有序的，其他默认无序

稳定排序

第几轮(索引) 该轮比较的总次数 公式(具体的谁和谁比较)
第1轮(1)： 1次 索引1和 0比较
第2轮(2)： 2次 索引2和1， 2和0比较
第3轮(3)： 3次 索引3和2， 3和1， 3和0比较
第4轮(4)： 4次 索引4和3， 4和2， 4和1， 4和0比较

时间复杂度

  • 最优：O(n)
  • 最坏：O(n²)
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def insertion_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(1,n):     # i的值 1    2     3          4
      for j in range(i,0,-1):# j的值 1   2,1  3,2,1      4,3,2,1  包左不包右
        if arr[j] < arr[j-1]:
          arr[j], arr[j-1] = arr[j-1], arr[j]
        else:
          # 如果当前元素大于等于前一个元素，说明已经有序，不需要交换
          break
    return arr

if __name__ == '__main__':
    arr = [5, 3, 4, 7, 2]
    print(insertion_sort(arr))

快速排序

首先设置一个分界值，将数组分为左右两边

大于或等于的放分界值右边，小于的放左边

时间复杂度

  • 最优：O(nlogn)
  • 最坏：O(n²)
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def quick_sort(arr, start, end):
    """
    快速排序
    :param arr: 待排序数组
    :param start: 起始索引 0
    :param end: 结束索引 len(arr)-1
    :return: 排序后的数组
    """
    if start >= end:
        return
    left = start
    right = end
    # 定义遍历mid: 假设列表起始值为分界值
    mid = arr[start]

    while left < right:
        # 把分界值右边比分界值小的元素放到左边
        while left < right and arr[right] >= mid:
            right -= 1
        arr[left]=arr[right]

        while left < right and arr[left] < mid:
            left += 1
        #说明arry[left]大于或等于mid，需要放到右边
        arr[right]=arr[left]
        #中介值放到正确位置
        arr[left]=mid

        #递归处理左边子数组
        quick_sort(arr, start, left-1)
        #递归处理右边子数组
        quick_sort(arr, left+1, end)

if __name__ == '__main__':

    my_list = [3, 2,  4, 1,5, 6, 7,  9, 8]
    quick_sort(my_list, 0, len(my_list)-1)
    print(my_list)

二分查找

属于查找类算法，相对效率比较高，时间复杂度 O(logn)

原理： 假设列表是升序 0 1 3 5 7 9 10

1、比较要查找的元素和列表的中值，如果一样就返回True，程序结束

2、如果要查找的元素比中值小，去前半段（中值前）查找

3、如果 要查找的元素 比中值大，去后半段（中值后）查找

4、重复上面操作，直到找完，如果找完了还是没有，就返回False

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def binary_search_recursive(my_list, target):
  """
  二分查找递归版
  :param my_list: 有序列表
  :param target: 目标值
  :return: True在列表中/False不在
  """
  n = len(my_list)
  if n == 0:
    return False
  mid = n // 2
  if my_list[mid] == target:
    return True
  elif my_list[mid] > target:
    # 目标值在左半部分
    # 递归调用二分查找函数，传入左半部分的列表
    return binary_search_recursive(my_list[:mid], target)
  else:
    # 目标值在右半部分
    # 递归调用二分查找函数，传入右半部分的列表
    return binary_search_recursive(my_list[mid+1:], target)

def binary_search(my_list, target):
  """
  二分查找非递归版 定义start,end指针分别指向列表首尾索引
  :param my_list: 有序列表
  :param target: 目标值
  :return: True在列表中/False不在
  """
  start = 0
  end = len(my_list) - 1
  while start <= end:
    mid = (start + end) // 2
    # 比较 要查找的元素 和 中值
    if my_list[mid] == target:
      return True
    elif my_list[mid] > target:
      # 目标值在左半部分
      end = mid - 1
    else:
      # 目标值在右半部分
      start = mid + 1
  # 目标值不在列表中
  return False

if __name__ == '__main__':
    # 测试用例
    my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    print(binary_search(my_list, 6))

树

非线性结构

  • 节点的度：一个节点含有的子节点的个数称为该节点的度
  • 树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度
  • 叶节点或终端节点：度为零的节点
  • 父亲节点或父节点：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点
  • 孩子节点或子节点：一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点
  • 兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点
  • 节点的层次：从根开始定义起，根为第1层，根的子节点为第2层，以此类推
  • 树的高度或深度：树中节点的最大层次
  • 堂兄弟节点：父节点在同一层的节点互为堂兄弟
  • 节点的祖先：从根到该节点所经分支上的所有节点
  • 子孙：以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙
  • 森林：由m（m>=0）棵互不相交的树的集合称为森林

分类：

有序树：

无序树：

二叉树：

完全二叉树：最后一层不满，其他都是满

非完全二叉树：中间有断的

满二叉树：全满

平衡二叉树：任意节点的两个子树高度不超过1

广度优先遍历算法：一层一层按顺序

深度优先遍历：中序（中序遍历 左根右）、先序（前序遍历 根左右）、后序（后序遍历 左右根）

1
2
3
4
5
6
7
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139
class Node:
  #节点包含元素域，以及左右子节点的指针
  def __init__(self, item):
    self.item = item
    self.left = None
    self.right = None

class BinaryTree:
  def __init__(self,node=None):
    self.root = node

  def add(self,item):
    new_node = Node(item)
    if self.root is None:
      self.root = new_node
      return
    #创建队列
    queue=[]
    queue.append(self.root)
    while True:
      node=queue.pop(0)
      #判断node是否有左右子节点
      if node.left is None:
        node.left=new_node
        return
      else:
        queue.append(node.left)
      if node.right is None:
        node.right=new_node
        return
      else:
        queue.append(node.right)

  def breadth_travel(self):
    if self.root is None:
      return
    queue=[]
    queue.append(self.root)
    while len(queue)>0:
      node=queue.pop(0)
      print(node.item,end=' ')
      # 判断node是否有左右子节点
      if node.left is not None:
        queue.append(node.left)
      if node.right is not None:
        queue.append(node.right)

  # 前序遍历 根左右
  def preorder(self,root):
    if root is None:
      return
    print(root.item,end=' ')
    self.preorder(root.left)
    self.preorder(root.right)

  # 中序遍历 左根右
  def inorder(self,root):
    if root is None:
      return
    self.inorder(root.left)
    print(root.item,end=' ')
    self.inorder(root.right)

  # 后序遍历 左右根
  def postorder(self,root):
    if root is None:
      return
    self.postorder(root.left)
    self.postorder(root.right)
    print(root.item,end=' ')

#测试函数
def demo_binary_tree():
  node1 = Node("A")
  print(node1.item)
  print(node1.left)
  print(node1.right)
  print('-'*20)
  bt=BinaryTree(node1)
  print(bt.root.item)

def demo_binary_tree2():
  #二叉树如下： 广度优先遍历结果A B C D E F G H I J ，一层一层遍历
  #      a
  #    b         c
  #  d    e    f    g
  #h  i j
  # 队列那种，先进先出，第一个A，然后去查左右子节点，有就入队，再pop[0]将A出队，
  # 继续判断B是否有左右子节点，有就入队，再pop[0]将B出队，
  # 继续判断C是否有左右子节点，有就入队，再pop[0]将C出队....
    bt=BinaryTree()
    bt.add("A")
    bt.add("B")
    bt.add("C")
    bt.add("D")
    bt.add("E")
    bt.add("F")
    bt.add("G")
    bt.add("H")
    bt.add("I")
    bt.add("J")
    bt.breadth_travel()

def demo_binary_tree3():
  #树结构如下
  #      0
  #    1         2
  #  3    4    5    6
  #7  8 9
  #先序遍历结果：0 1 3 7 8 4 9 2 5 6   根左右
  #中序遍历结果：7 3 8 1 9 4 0 5 2 6   左根右
  #后序遍历结果：7 8 3 9 4 1 5 6 2 0   左右根

    bt=BinaryTree()
    bt.add(0)
    bt.add(1)
    bt.add(2)
    bt.add(3)
    bt.add(4)
    bt.add(5)
    bt.add(6)
    bt.add(7)
    bt.add(8)
    bt.add(9)
    print('先序 根左右：',end=' ')
    bt.preorder(bt.root)
    print('-'*20)
    print('中序 左根右：',end=' ')
    bt.inorder(bt.root)
    print('-'*20)
    print('后序 左右根：',end=' ')
    bt.postorder(bt.root)
    print()

if __name__ == '__main__':
    # 测试用例
    # demo_binary_tree()
    # demo_binary_tree2()
    demo_binary_tree3()

二叉树遍历结果反推 二叉树结构

先序遍历结果：0 1 3 7 8 4 9 2 5 6 根左右
中序遍历结果：7 3 8 1 9 4 0 5 2 6 左根右

通过先序，确定根是0，再根据中序，0的位置，切分为左右树