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在正式探讨算法之前,有一个有趣的事实值得分享:**你已经在不知不觉中学会了许多算法,并习惯将它们应用到日常生活中了**。下面,我将举几个具体例子来证实这一点。
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**例一:查阅字典**。在字典里,每个汉字都对应一个拼音,而字典是按照拼音字母顺序排列的。假设我们需要查找一个拼音首字母为 $r$ 的字,通常会按照下图所示的方式实现。
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**例一:查阅字典**。在字典里,每个汉字都对应一个拼音,而字典是按照拼音字母顺序排列的。假设我们需要查找一个拼音首字母为 $r$ 的字,通常会按照图 1-1 所示的方式实现。
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1. 翻开字典约一半的页数,查看该页的首字母是什么,假设首字母为 $m$ 。
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2. 由于在拼音字母表中 $r$ 位于 $m$ 之后,所以排除字典前半部分,查找范围缩小到后半部分。
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=== "<5>"
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<p align="center"> 图:查字典步骤 </p>
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<p align="center"> 图 1-1 查字典步骤 </p>
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查阅字典这个小学生必备技能,实际上就是著名的二分查找算法。从数据结构的角度,我们可以把字典视为一个已排序的“数组”;从算法的角度,我们可以将上述查字典的一系列操作看作是“二分查找”。
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**例二:整理扑克**。我们在打牌时,每局都需要整理扑克牌,使其从小到大排列,实现流程如下图所示。
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**例二:整理扑克**。我们在打牌时,每局都需要整理扑克牌,使其从小到大排列,实现流程如图 1-2 所示。
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1. 将扑克牌划分为“有序”和“无序”两部分,并假设初始状态下最左 1 张扑克牌已经有序。
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2. 在无序部分抽出一张扑克牌,插入至有序部分的正确位置;完成后最左 2 张扑克已经有序。
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<p align="center"> 图:扑克排序步骤 </p>
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<p align="center"> 图 1-2 扑克排序步骤 </p>
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上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法,它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序库函数中都存在插入排序的身影。
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**例三:货币找零**。假设我们在超市购买了 $69$ 元的商品,给收银员付了 $100$ 元,则收银员需要找我们 $31$ 元。他会很自然地完成下图所示的思考。
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**例三:货币找零**。假设我们在超市购买了 $69$ 元的商品,给收银员付了 $100$ 元,则收银员需要找我们 $31$ 元。他会很自然地完成图 1-3 所示的思考。
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1. 可选项是比 $31$ 元面值更小的货币,包括 $1$ 元、$5$ 元、$10$ 元、$20$ 元。
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2. 从可选项中拿出最大的 $20$ 元,剩余 $31 - 20 = 11$ 元。
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<p align="center"> 图:货币找零过程 </p>
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<p align="center"> 图 1-3 货币找零过程 </p>
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在以上步骤中,我们每一步都采取当前看来最好的选择(尽可能用大面额的货币),最终得到了可行的找零方案。从数据结构与算法的角度看,这种方法本质上是“贪心”算法。
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## 1.2.3 数据结构与算法的关系
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数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在下图所示的几个方面。
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数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在图 1-4 所示的几个方面。
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- 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及用于操作数据的方法。
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- 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。
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<p align="center"> 图:数据结构与算法的关系 </p>
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<p align="center"> 图 1-4 数据结构与算法的关系 </p>
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数据结构与算法犹如下图所示的拼装积木。一套积木,除了包含许多零件之外,还附有详细的组装说明书。我们按照说明书一步步操作,就能组装出精美的积木模型。
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数据结构与算法犹如图 1-5 所示的拼装积木。一套积木,除了包含许多零件之外,还附有详细的组装说明书。我们按照说明书一步步操作,就能组装出精美的积木模型。
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<p align="center"> 图:拼装积木 </p>
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<p align="center"> 图 1-5 拼装积木 </p>
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两者的详细对应关系如下表所示。
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两者的详细对应关系如表 1-1 所示。
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<p align="center"> 表:将数据结构与算法类比为积木 </p>
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<p align="center"> 表 1-1 将数据结构与算法类比为积木 </p>
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