常用的大数据结构与算法
c语言数据结构查找算法大全
printf("This number does not exist in this array.\n");
else
printf("a[%d]=%d\n",p,x);
}
9.2.2 折半查找(二分查找)
使用折半查找必须具备两个前提条件:
（1）要求查找表中的记录按关键字有序(设,从小到大有序) （2）只能适用于顺序存储结构
}
※折半查找算法性能分析:
在折半查找的过程中，每经过一次比较，查找范围都要缩小一半，所 以折半查找的最大查找长度为
MSL=[log2 n]+1
当n足够大时，可近似的表示为log2(n)。可见在查找速度上，折半查找 比顺序查找速度要快的多，这是它的主要优点。
结论：折半查找要求查找表按关键字有序，而排序是一 种很费时的运算；另外，折半查找要求表是顺序存储的，为 保持表的有序性，在进行插入和删除操作时，都必须移动大 量记录。因此，折半查找的高查找效率是以牺牲排序为代价 的，它特别适合于一经建立就很少移动、而又经常需要查找 的线性表。
查找技术分为： 1 静态查找表技术 顺序查找、折半查找、索引顺序查找 2 动态查找表技术 二叉查找树 3哈希表技术 哈希表技术
※查找算法的衡量指标
在查找一个记录时所做的主要操作是关键字的比较， 所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数作为衡量 一个查找算法效率优劣的标准，并称平均比较次数为平均 查找长度（Average Search Length）。平均查找长度的 定义为：
high2=N-1;
/*N为查找表的长度，high2为块在表中的末地址*/
else
high2=ID[low1+1].addr-1;
大数据分析师的数据建模与算法优化
大数据分析师的数据建模与算法优化在当今数字化时代，大数据已经成为了企业决策和业务发展的核心驱动力。
而作为大数据分析师，数据建模与算法优化是我们工作中至关重要的一部分。
本文将探讨大数据分析师在数据建模与算法优化方面的关键任务和策略。
一、数据建模数据建模是指将现实世界的实体和关系转化为可容纳在计算机系统中的数据模型。
对于大数据分析师来说，数据建模是我们进行数据分析和探索的基础。
下面介绍几种常用的数据建模方法。
1. 关系型数据模型关系型数据模型是以表格的形式来组织数据，通过定义实体（表）和它们之间的关系（键）来表示数据。
这种模型通常使用结构化查询语言（SQL）进行查询和操作。
关系型数据模型适用于结构化数据，可以提供强大的数据一致性和完整性。
2. 非关系型数据模型非关系型数据模型则更适用于大规模非结构化或半结构化数据的存储和处理。
常见的非关系型数据模型包括文档数据库、键值存储、列式数据库等。
这些模型具有高度的可扩展性和灵活性，能够处理复杂的数据结构。
3. 数据仓库模型数据仓库模型是基于主题和维度的数据模型，用于集成和整理多个数据源的数据，以便进行复杂的分析和报告。
数据仓库模型通常采用星型或雪花型结构，旨在提供高性能的查询和数据挖掘能力。
二、算法优化在数据建模完成后，大数据分析师需要使用合适的算法对数据进行分析和挖掘。
算法优化是为了提高数据分析的效率和准确性。
以下是几种常用的算法优化方法。
1. 并行计算并行计算是将计算任务分解为多个子任务，通过同时运行这些子任务来加快计算速度。
对于大数据处理来说，分布式计算平台（如Hadoop）和图形处理器（GPU）是常用的并行计算工具。
2. 缓存优化数据读取和写入是大数据处理中的瓶颈之一。
通过使用内存缓存技术，如Redis或Memcached，可以将数据存储在内存中，提高数据的读取和写入速度。
3. 数据压缩与索引对于大规模的数据集，数据的存储和传输是一个挑战。
通过使用数据压缩和索引技术，可以减小数据的存储和传输开销，提高数据处理的效率。
数据结构排序算法总结表格
在计算机科学中，排序算法是用于对数据进行排序的一种算法。以下是一些常见的排序算法，总结在一张表格中：
算法名称
描述
时间复杂度
空间复杂度
稳定性
冒泡排序
通过重复地比较相邻元素并交换位置，将最大（或最小）的元素移到数组的末尾。
O(n²)
O(1)
是
选择排序
在未排序的序列中找到最小（或最大）的元素，将其放在已排序
插入排序
将一个元素插入到已排序的序列中，保持序列的有序性。
O(n²)
O(1)
是
希尔排序
将数组划分为多个子序列，然后分别对子序列进行插入排序，最后再进行一次插入排序。
O(n²)
O(1)
是
快速排序
选择一个元素作为基准，将数组划分为两个子序列，一个子序列的所有元素都比基准小，另一个子序列的所有元素都比基准大。递归地对子序列进行排序。
O(n log n)
O(1)（如果从数组创建堆时）
是（但是不稳定）
基数排序
通过按位（或数字的其他属性）对元素进行比较和交换位置来排序数组。是一种稳定的排序算法。
O(nk)（k是数字的位数）
O(n)（如果使用外部存储）
是
O(n log n) 到 O(n²)（最坏情况下）
O(log n) 到 O(n)（递归调用的开销）
否（但是快速选择是稳定的）
归并排序
将数组划分为两个子数组，分别对子数组进行排序，然后将两个已排序的子数组合并成一个有序的数组。递归地进行这个过程。
O(n log n)
O(n)（合并时）
是
堆排序
将数组构建成一个大顶堆或小顶堆，然后不断地将堆顶元素与堆尾元素交换，并重新调整堆结构。重复这个过程直到所有元素都已排序。
完整版常用的计算机科学公式大全
完整版常用的计算机科学公式大全在这个信息化时代，计算机科学已经成为了一门重要的学科，涵盖了众多的理论和应用知识。
而作为计算机科学的基础，各种计算机科学公式无疑是我们学习和工作中必不可少的工具。
本文将为您介绍一些常用的计算机科学公式，帮助您更好地理解和应用这些公式。
一、数据结构与算法公式1. 算法时间复杂度公式：在算法分析中，我们经常需要计算算法的时间复杂度。
其中，最常用的时间复杂度公式包括大O、大Ω和大θ符号。
它们的计算方法如下：- 大O符号：表示算法的最坏时间复杂度，表示算法的上界，即在最坏情况下算法的时间消耗。
例如，O(1)表示常数时间复杂度，O(log n)表示对数时间复杂度，O(n)表示线性时间复杂度，O(n^2)表示平方时间复杂度，O(2^n)表示指数时间复杂度等等。
- 大Ω符号：表示算法的最好时间复杂度，表示算法的下界，即在最好情况下算法的时间消耗。
- 大θ符号：表示算法的平均时间复杂度，即在各种情况下算法的时间消耗的平均值。
通过计算算法的时间复杂度，我们可以评估算法的性能，并选择最合适的算法来解决问题。
2. 排序算法公式：排序算法是计算机科学中常见的算法之一，目的是将一组数据按照一定的规则进行排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
这些排序算法都有各自的时间复杂度公式，例如快速排序的时间复杂度为O(nlog n)，归并排序的时间复杂度也为O(nlog n)。
二、计算机网络公式1. TCP/IP协议公式：TCP/IP协议是互联网上最常用的网络协议，它包括传输控制协议（TCP）和网际协议（IP）两部分。
其中，TCP通过三次握手建立连接、四次挥手断开连接，而IP负责将数据包进行路由传输。
TCP/IP协议的公式可以用以下方式表示：- 带宽延迟积（BDP）= 带宽（bps） ×延迟（秒）- 带宽时延积（BDT）= 带宽（bps） ×时延（秒）- 拥塞窗口大小（cwnd）= cwnd * 2通过掌握TCP/IP协议的公式，我们可以更好地了解和优化网络传输的性能。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。
在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。
以下是十大经典的数据挖掘算法：1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。
决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。
常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。
朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。
3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。
4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。
K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。
5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。
PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。
7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。
Apriori算法是一个经典的关联规则算法。
8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。
神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。
9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。
10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。
二叉堆和优先队列高效实现堆排序和Dijkstra算法
二叉堆和优先队列高效实现堆排序和Dijkstra算法堆排序和Dijkstra算法是计算机科学中常见且高效的算法。
它们的实现中常用到二叉堆和优先队列的数据结构。
本文将介绍二叉堆和优先队列的概念，以及它们在堆排序和Dijkstra算法中的应用。
一、二叉堆二叉堆是一种特殊的完全二叉树，满足以下两个性质：1. 结构性质：除最后一层外，每一层都是满的，最后一层从左到右填入节点。
2. 堆序性质：对于任意节点i，其父节点值小于等于其子节点的值。
二叉堆有两种类型：大顶堆和小顶堆。
大顶堆中，父节点的值大于等于其子节点；小顶堆中，父节点的值小于等于其子节点。
二叉堆的根节点即堆中的最值。
二、优先队列优先队列是一种可以快速访问和删除最值元素的数据结构。
它支持两个主要操作：1. 插入操作：将元素按照一定的优先级插入队列中。
2. 弹出操作：弹出队列中的最值元素。
优先队列可以用二叉堆实现，其中小顶堆用于实现最小优先队列，大顶堆用于实现最大优先队列。
通过保持堆序性质，我们可以在O(logn)的时间复杂度内完成插入和弹出的操作。
三、堆排序堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构。
其主要步骤如下：1. 构建最大堆：将待排序序列构建成一个最大堆。
2. 交换堆顶元素和最后一个元素：将最大堆的堆顶元素与最后一个元素交换，此时最大值被固定在了最后。
3. 调整堆：调整剩余元素构建一个新的最大堆。
4. 重复步骤2和步骤3，直到剩余元素只有一个。
堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，且具有原地排序的优点，但是不稳定。
四、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的贪心算法。
其核心思想是利用优先队列选择当前最短路径的顶点来遍历附近的节点，并更新到达这些节点的最短距离。
其主要步骤如下：1. 创建一个距离数组dist，存储源点到每个顶点的最短距离。
初始时，源点到自身的距离为0，其他顶点的距离为无穷大。
2. 将源点插入到优先队列中。
数据结构与算法经典例题
1、在二叉搜索树（BST）中，以下哪个遍历顺序会按从小到大的顺序访问所有节点？A. 前序遍历B. 中序遍历C. 后序遍历D. 层次遍历（答案：B）2、对于一个给定的无向图，以下哪种算法最适合找到从起点到终点的最短路径（假设所有边的权重都相等）？A. Dijkstra算法B. Bellman-Ford算法C. Floyd-Warshall算法D. 广度优先搜索（BFS）（答案：D）3、在哈希表中处理冲突的一种方法是链地址法（也称为拉链法），以下关于链地址法的说法错误的是：A. 每个哈希表槽位连接一个链表B. 当发生冲突时，新元素添加到对应槽位的链表末尾C. 链地址法不需要处理哈希函数的设计，因为冲突总是通过链表解决D. 查找、插入和删除操作的时间复杂度与链表的长度有关（答案：C）4、以下哪种数据结构最适合实现优先队列，且支持高效的插入和删除最小（或最大）元素操作？A. 数组B. 链表C. 二叉堆D. 平衡二叉搜索树（如AVL树）（答案：C）5、在快速排序算法中，选择哪个元素作为基准（pivot）对算法的效率有重要影响，以下哪种策略通常不是一个好的选择？A. 数组的第一个元素B. 数组的最后一个元素C. 数组中间的元素D. 随机选择一个元素（答案：视具体情况而定，但通常A、B在特定情况下可能不是最佳，如当数组已近排序时；然而，此题要求选一个“通常不是好选择”的，若必须选一个，可以认为A或B在未知数据分布时风险较高，答案可倾向A或B，这里选A作为示例）6、以下哪个不是图的遍历算法？A. 深度优先搜索（DFS）B. 广度优先搜索（BFS）C. A*搜索算法D. 拓扑排序（答案：D）7、在平衡二叉搜索树（如红黑树）中，以下哪个操作的时间复杂度不是O(log n)？A. 查找B. 插入C. 删除D. 计算树中所有节点的和（答案：D，因为计算所有节点和需要遍历整个树，时间复杂度为O(n)）8、以下哪种情况最适合使用动态规划算法来解决？A. 查找无序数组中的最大值B. 对一组数进行排序C. 计算斐波那契数列的第n项D. 在已排序的数组中查找特定元素（答案：C）。
数据结构之的最大流算法FordFulkerson算法原理和实现
数据结构之的最大流算法FordFulkerson算法原理和实现数据结构之最大流算法Ford-Fulkerson算法原理和实现最大流算法是图算法中的一种重要算法，被应用于解决许多实际问题，例如电力分配、网络流量优化等。
Ford-Fulkerson算法是最经典的最大流算法之一，下面将详细介绍其原理和实现。
一、Ford-Fulkerson算法原理Ford-Fulkerson算法基于残余网络的概念来寻找增广路径，通过不断地增加流量来求解最大流问题。
它的基本思想是在图中找到一条从源点到汇点的路径，并在该路径上增加流量，直到没有增广路径为止。
具体步骤如下：1. 初始化流网络：将每条边的流量设置为0。
2. 在残余网络中找到增广路径：使用深度优先搜索或广度优先搜索来寻找一条从源点到汇点的路径。
残余网络中的边是指原有流量未满的边以及流量超过了容量的边。
3. 计算路径上的最小流量：在增广路径中找到最小的残余容量，记为min_flow。
4. 更新路径上的流量：将路径上的每条边的流量增加min_flow。
5. 更新残余容量：对于每条增广路径上的边，更新其残余容量。
原有流量未满的边的残余容量等于该边的容量减去当前流量，流量超过容量的边的残余容量为0。
6. 重复步骤2-5直到没有增广路径。
7. 最大流量即为源点流出的总流量。
二、Ford-Fulkerson算法实现下面以Python语言为例，给出Ford-Fulkerson算法的实现。
```pythonclass Graph:def __init__(self, graph):self.graph = graphself.row = len(graph)def bfs(self, s, t, parent):visited = [False] * self.rowqueue = []queue.append(s)visited[s] = Truewhile queue:u = queue.pop(0)for idx, val in enumerate(self.graph[u]):if visited[idx] == False and val > 0:queue.append(idx)visited[idx] = Trueparent[idx] = uif idx == t:return Truereturn Falsedef ford_fulkerson(self, source, sink):parent = [-1] * self.rowmax_flow = 0while self.bfs(source, sink, parent):path_flow = float("Inf")s = sinkwhile s != source:path_flow = min(path_flow, self.graph[parent[s]][s]) s = parent[s]max_flow += path_flowv = sinkwhile v != source:u = parent[v]self.graph[u][v] -= path_flowself.graph[v][u] += path_flowv = parent[v]return max_flow# 测试用例graph = [[0, 16, 13, 0, 0, 0],[0, 0, 10, 12, 0, 0],[0, 4, 0, 0, 14, 0],[0, 0, 9, 0, 0, 20],[0, 0, 0, 7, 0, 4],[0, 0, 0, 0, 0, 0]]g = Graph(graph)source = 0sink = 5print("最大流量为：%d" % g.ford_fulkerson(source, sink)) ```上述代码首先定义了一个Graph类，其中包含了两个方法：bfs和ford_fulkerson。
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常用的大数据结构与算法
在学习了解这些数据结构和算法之前，引用一位前辈的话：
“我们不需要你能不参考任何资料，实现红黑树；我们需要的是你能在实践当中，选择恰当的数据结构完成程序开发；在必要的时候，能在已有的数据结构基础上进行适当改进，满足工程需要。
但要做到这一点，你需要掌握基础的算法和数据结构，你需要理解并应用一些高级数据结构和算法的思想。
因此，在程序员这条道路上，你要想走得更远，你需要活用各种数据结构，你需要吸收知名算法的一些思想，而不是死记硬背算法本身。
”
那么，工程实践当中，最常用的算法和数据结构有哪些？
以下是Google工程师Arjun Nayini在Quora给出的答案，得到了绝大多数人的赞同。
最常用的算法
1.图搜索算法(BFS,DFS)
2.排序算法
3.通用的动态规划算法
4.匹配算法和网络流算法
5.正则表达式和字符串匹配算法
最常用的数据结构
1.图，尤其是树结构特别重要
2.Maps结构
3.Heap结构
4.Stacks/Queues结构
5.Tries树
其他一些相对比较常用的数据算法还有：贪心算法、Prim’s / Kruskal’s算法、Dijkstra’s 最短路径算法等等。
怎么样才能活用各种数据结构？
你能很清楚的知道什么时候用hash表，什么时候用堆或者红黑色？在什么应用场景下，能用红黑色来代替hash表么？要做到这些，你需要理解红黑树、堆、hash表各有什么特性，彼此优缺点等，否则你不可能知道什么时候该用什么数据结构。
常言道：
程序=算法＋数据结构
程序≈数据结构
小编希望这些算法的掌握能够帮助大家拓宽握数据结构和算法的视野，提高算法设计和动手编程的能力。
X。