目录一、稀疏数组1、什么是稀疏数组2、图示    ​3、稀疏数组的表达方式二、二维数组→稀疏数组 第一步：创建二维数组第二步：创建稀疏数组，并赋值第三步：遍历二维数组并赋值给稀疏数组完整代码三、稀疏数组→二维数组第一步：创建新的二维数组第二步：循环遍历并赋值完整代码一、稀疏数组1、什么是稀疏数组       当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以用稀疏数组来保存该数组。稀疏数组，记录一共有几行几列，有多少个不为零的值或相同的值。        简单来说就是将大规模的数组缩小成小规模的数据，从而减少空间浪费。2、图示         上面的图示中，左侧是二维数组，右侧是稀疏数组

目录1、常见的排序算法1.1交换排序基本思想2、快速排序的实现方法2.1基本思想3hoare（霍尔）版本3.1实现思路3.2思路图解3.3为什么实现思路的步骤2、3不能交换3.4hoare版本代码实现3.5hoare版本代码测试4、挖坑法4.1实现思路4.2思路图解4.3挖坑法代码实现4.4挖坑法代码测试5、前后指针版本5.1实现思路5.2思路图解5.3前后指针法代码实现5.4前后指针法代码测试6、时间复杂度分析6.1最好情况6.2最坏情况7、优化快速排序7.1选key优化7.2小区间优化1、常见的排序算法1.1交换排序基本思想冒泡排序属于交换排序之一，我们先来了解以下冒泡排序思想。基本思想：

今天看到了HashMap的一种新的创建方式，观察其底层代码后，决定将其记录，并复习了一下HashMap的相关知识。HashMap作为一种常用的数据结构，通常情况下我们通过前两种方法对其进行创建。今天看到了第三种创建方式。intcapacity=8;HashMapString,String>map1=newHashMap>();HashMapString,String>map2=newHashMap>(capacity);HashMapString,String>map3=Maps.newHashMapWithExpected(capacity);newHashMap()第一种map1的创建方式

芯片设计验证社区·芯片爱好者聚集地·硬件相关讨论社区·数字verifier星球四社区联合力荐！近500篇数字IC精品文章收录！【数字IC精品文章收录】学习路线·基础知识·总线·脚本语言·芯片求职·EDA工具·低功耗设计Verilog·STA·设计·验证·FPGA·架构·AMBA·书籍Verilog模三检测器分频一、前言二、模三检测器题目三、模三检测器的原理四、RTL设计五、Testbench设计六、结果分析一、前言本系列旨在提供100%准确的数字IC设计/验证手撕代码环节的题目，原理，RTL设计，Testbench和参考仿真波形，每篇文章的内容都经过仿真核对。快速导航链接如下：1.奇数分频2.

目录 一.前言二.排序的概念及运用    2.1排序的概念    2.2排序的运用    2.3常见的排序算法三. 冒泡and选择排序    3.1冒泡排序        3.2选择排序四.各大排序算法的复杂度和稳定性 一.前言    从本期开始，我们的数据结构将迎来一个新的篇章：排序篇，啪叽啪叽    排序是数据结构中非常重要的内容，在后续的内容中，我们会对各种各样的排序算法进行剖析和实现，敬请期待哦 本期要点对排序进行一个整体的认识介绍一下两种最简单的排序笼统地介绍一下各大排序算法的复杂度和稳定性二.排序的概念及运用    2.1排序的概念    排序：所谓排序就是使一串记录，按照其中的某

追梦之旅【数据结构篇】——C语言手撕八大经典排序😎前言🙌排序的认识排序的稳定性：排序的时间复杂度和空间复杂度以及如何选择适合的排序：实现两个数交换的代码实现优化版选择排序冒泡排序普通版冒泡排序升级版冒泡排序直接插入排序希尔排序堆排序快速排序快速排序递归版（进行过三数取中优化+小区间优化）快速排序递归版1——hoare快速排序递归版2——挖坑法快速排序递归版3——前后指针法快速排序非递归1快速排序非递归2栈实现的头文件.h栈实现的功能文件.c归并排序归并排序递归版归并排序递归版1（进行过小区间优化）归并排序非递归版归并排序非递归版1（部分归并思路实现）归并排序非递归版2（整体归并思路实现）总结撒

目录1、归并的思想2、归并排序的思想2.1基本思想2.2图解分析3、归并排序递归版本代码实现3.1代码解析3.2注意事项3.2.1错误划分：[begin,mid-1]，[mid,end]3.2.2正确划分：[begin,mid],[mid+1,end]4、归并排序的测试5、时间复杂度、空间复杂度分析5.1时间复杂度5.2空间复杂度1、归并的思想这是我们第二次了解归并的思想了，第一次在我们之前的链表oj题里面，合并两个有序链表，我们当时解题的思想就是归并的思想。我们这次来系统的学习一下归并的思想（本篇以升序为例展开）：归并两个数组（链表）时，我们使用两个指针指向不同的数组首元素，控制并遍历两个数

文章目录写在前面二叉树的创建二叉树的遍历前序遍历中序遍历后序遍历层序遍历二叉树的销毁二叉树节点个数二叉树叶子节点的个数二叉树查找值为x的节点二叉树是否为完全二叉树写在前面二叉树的几乎所有实现都是依靠递归实现，递归的核心思路是把任何一个二叉树看成根和左右子树，而二叉树递归的核心玩法就是把二叉树的左右子树再看成根，再找左右子树，再看成根…因此，解决二叉树问题实际上要把二叉树转换成一个一个子树的过程，找到一个一个的子树再组装起来就形成了二叉树二叉树的创建二叉树建立的正统方法是利用递归，这里展示递归的一种写法BTNode*BuyNode(BTDataTypea){ BTNode*newnode=(BT

1.Hash算法和Hash表了解Hash冲突首先了解Hash算法和Hash表Hash算法就是把任意长度的输入通过散列算法变成固定长度的输出，这个输出结果就是一个散列值Hash表又叫做“散列表”，它是通过key直接访问到内存存储位置的数据结构，在具体的实现上，我们通过Hash函数，把key映射到表中的某个位置，来获取这个位置的数据，从而加快数据的查找2.Hash冲突Hash冲突是由于哈希算法，被计算的数据是无限的，而计算后的结果的范围是有限的，总会存在不同的数据，经过计算之后得到值是一样，那么这个情况下就会出现所谓的哈希冲突3.解决Hash冲突的方法有四种开放定址法也称线性探测法，就是从发生冲突

1.Hash算法和Hash表了解Hash冲突首先了解Hash算法和Hash表Hash算法就是把任意长度的输入通过散列算法变成固定长度的输出，这个输出结果就是一个散列值Hash表又叫做“散列表”，它是通过key直接访问到内存存储位置的数据结构，在具体的实现上，我们通过Hash函数，把key映射到表中的某个位置，来获取这个位置的数据，从而加快数据的查找2.Hash冲突Hash冲突是由于哈希算法，被计算的数据是无限的，而计算后的结果的范围是有限的，总会存在不同的数据，经过计算之后得到值是一样，那么这个情况下就会出现所谓的哈希冲突3.解决Hash冲突的方法有四种开放定址法也称线性探测法，就是从发生冲突