Questions tagged «data-structures»

关闭。此问题不符合堆栈溢出准则。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其成为Stack Overflow的主题。 3年前关闭。 改善这个问题 的编程语言，你会推荐学习有关数据结构和算法吗？ 考虑以下内容： 个人经验 语言功能（指针，OO等） 适用于学习DS和A概念 我问是因为那里有一些与编程语言无关的书（从数学角度编写，并使用伪代码）。如果我从其中一种中学到东西，那么我想选择一种编程语言来编写代码并运行算法。 然后，还有其他书籍介绍了DS＆A概念，并以特定的编程语言编写了示例-我也想对这些算法进行编码-因此，在某种程度上，该语言也很适合。 无论哪种方式，我都必须选择一种语言，并且我希望始终坚持使用一种语言。撇开个人语言偏好，哪个最适合此目的？

79 algorithm  data-structures  language-agnostic 

Big O表示法中每个python设置操作的时间复杂度是多少？ 我正在将Python的set类型用于对大量项目的操作。我想知道每个操作的性能如何受到集合大小的影响。例如，添加，并测试成员资格： myset = set() myset.add('foo') 'foo' in myset 谷歌搜索并没有占用任何资源，但是合理地考虑了Python的set实现的时间复杂性是合理的。 如果它存在，到一些链接像这将是巨大的。如果那里没有这样的东西，那么也许我们可以解决吗？ 用于查找所有设置操作的时间复杂度的额外标记。

79 python  data-structures  set  complexity-theory  big-o 

我的情况如下：我有一个数据表（少数字段，少于一百行），该数据表在程序中广泛使用。我还需要这些数据具有持久性，因此我将其另存为CSV并在启动时加载。我选择不使用数据库，因为每个选项（甚至是SQLite）对于我的卑微要求都是过高的（另外-我希望能够以一种简单的方式离线编辑值，没有什么比记事本更简单的了）。 假设我的数据如下所示（在文件中用逗号分隔，没有标题，这只是一个例证）： Row | Name | Year | Priority ------------------------------------ 1 | Cat | 1998 | 1 2 | Fish | 1998 | 2 3 | Dog | 1999 | 1 4 | Aardvark | 2000 | 1 5 | Wallaby | 2000 | 1 6 | Zebra | 2001 …

77 python  data-structures 

我遇到了这个问题： 实现一个队列，其中push_rear（），pop_front（）和get_min（）都是恒定时间操作。 我最初想到的是，使用最小堆数据结构对get_min（）具有O（1）复杂度。但是push_rear（）和pop_front（）将为O（log（n））。 有谁知道实现具有O（1）push（），pop（）和min（）的队列的最佳方法是什么？ 我对此进行了搜索，并想指出这个Algorithm Geeks线程。但是似乎所有解决方案都没有一个遵循恒定时间规则，这三个方法分别是push（），pop（）和min（）。 感谢所有的建议。

76 algorithm  data-structures  queue  big-o 

我正在优化一些代码，这些代码的主要瓶颈正在运行并访问大量类似于结构的对象。目前，我使用namedtuples来提高可读性。但是使用'timeit'进行的一些快速基准测试表明，在性能是一个重要因素的情况下，这确实是错误的方法： 以a，b，c命名的元组： >>> timeit("z = a.c", "from __main__ import a") 0.38655471766332994 使用__slots__，a，b，c的类： >>> timeit("z = b.c", "from __main__ import b") 0.14527461047146062 带有键a，b，c的字典： >>> timeit("z = c['c']", "from __main__ import c") 0.11588272541098377 使用常量键的具有三个值的元组： >>> timeit("z = d[2]", "from __main__ import d") 0.11106188992948773 使用常量键列出三个值： >>> timeit("z = e[2]", "from __main__ import e") …

76 python  performance  data-structures 

斐波那契数已成为计算机科学学生进行递归的热门介绍，并且有一个强有力的论据认为它们在自然界中会持久存在。由于这些原因，我们许多人都熟悉它们。 它们也存在于其他地方的计算机科学中。基于序列的令人惊讶的高效数据结构和算法。 我想到了两个主要示例： 斐波那契堆比二项式堆具有更好的摊销运行时间。 斐波那契搜索与有序数组上的二进制搜索共享O（log N）运行时间。 这些数字是否具有某些特殊性质，使其比其他数字序列具有优势？是空间品质吗？他们还有什么其他可能的应用程序？ 对我来说，这很奇怪，因为在其他递归问题中还有很多自然数序列，但是我从未见过加泰罗尼亚语堆。

76 algorithm  math  data-structures  fibonacci 

所以最近我一直在玩C＃，所有的Generic Collections让我有些困惑。假设我想表示一个数据结构，其中树的头部是一个键值对，然后在它下面有一个可选的键值对列表（但没有比这更多的级别了）。这样合适吗？ public class TokenTree { public TokenTree() { /* I must admit to not fully understanding this, * I got it from msdn. As far as I can tell, IDictionary is an * interface, and Dictionary is the default implementation of * that interface, right? */ SubPairs = new …

74 c#  data-structures  collections 

从目前的情况来看，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案会得到事实，参考或专业知识的支持，但是这个问题可能会引起辩论，争论，民意调查或扩展讨论。如果您认为此问题可以解决并且可以重新提出，请访问帮助中心以获取指导。 7年前关闭。 从内存的角度来看，最有效的方法是存储100万个电话号码？ 显然，这是Google的面试问题，请提出您的想法。

74 algorithm  data-structures 

给定一种数据结构规范，例如具有已知复杂性界限的纯功能图，则必须在几种实现方式之间进行选择。关于如何选择正确的树有一些民间传说，例如，红黑树通常被认为更快，但是AVL树在许多查找的工作负载下具有更好的性能。 是否有关于知识的系统性介绍（发表论文）（与布景/地图有关）？理想情况下，我希望看到在实际软件上执行的统计分析。例如，可能得出的结论是，有N种典型的地图用法，并列出每种地图的输入概率分布。 是否有系统的基准可以测试和设置不同输入分配的性能？ 是否有使用自适应算法根据实际用法更改表示的实现？

74 data-structures  functional-programming  statistics  avl-tree  red-black-tree 

最近最少使用（LRU）高速缓存将首先丢弃最近最少使用的项目。如何设计和实现这种高速缓存类？设计要求如下： 1）尽快找到商品 2）一旦缓存未命中并且缓存已满，我们需要尽快替换最近最少使用的项目。 如何从设计模式和算法设计上分析和实现这个问题？

73 c++  algorithm  data-structures  lru 

我最近读到在C中使用灵活数组成员的软件工程实践不佳。但是，该声明没有任何论据支持。这是公认的事实吗？ （灵活数组成员是C99中引入的C功能，通过该功能，可以将最后一个元素声明为未指定大小的数组。例如：） struct header { size_t len; unsigned char data[]; };

73 c  arrays  data-structures  flexible-array-member 

用于实现Python内置列表数据类型的典型底层数据结构是什么？

72 python  list  data-structures 

我遇到了一个采访问题“如果您正在设计Web搜寻器，如何避免陷入无限循环？”，而我正试图回答这个问题。 这一切是如何从头开始的。假设Google从一些中心页面开始说，其中有数百个（首先如何找到这些中心页面是一个不同的子问题）。当Google跟踪页面中的链接等时，它是否会继续创建哈希表以确保它不遵循先前访问的页面。 如果当我们拥有URL缩短器等功能时，如果同一页面上有2个名称（URL）怎么办？ 我以Google为例。尽管Google不会泄漏其网络爬虫算法和页面排名等的工作原理，但是有什么猜测吗？

72 data-structures  search-engine  web-crawler  google-search  large-data-volumes 

为什么我在哈希表上仍然看到这些函数的不同运行时复杂性？ 在Wiki上，搜索和删除均为O（n）（我认为哈希表的要点是具有恒定的查找，因此，如果搜索为O（n）的意义是什么）。 在不久前的一些课程笔记中，我看到了许多复杂的情况，具体取决于某些细节，包括一个包含所有O（1）的细节。如果我可以全部获得O（1），为什么还要使用其他实现？ 如果我以C ++或Java之类的语言使用标准哈希表，那么我期望的时间复杂度是多少？

72 algorithm  data-structures  hash  time-complexity  hashtable 

我需要一个固定大小（可在运行时在创建时选择，而不是在编译时选择）的循环缓冲区，该缓冲区可以容纳任何类型的对象，并且需要非常高性能。我认为不会出现资源争用问题，因为尽管它是在多任务嵌入式环境中，但它是一种协作的环境，因此任务本身可以管理它。 我最初的想法是在缓冲区中存储一个简单的结构，该结构将包含类型（简单的enum / define）和一个指向有效负载的空指针，但是我希望这样做尽可能快，因此我对涉及绕过的建议持开放态度堆。 实际上，我很高兴绕过任何标准库以提高原始速度-从我对代码的了解来看，它没有针对CPU进行过大幅优化：看起来他们只是为诸如此类的东西编译了C代码，strcpy()没有手工编码的程序集。 任何代码或想法将不胜感激。所需的操作是： 创建具有特定大小的缓冲区。 放在尾巴。 从头上得到。 返回计数。 删除缓冲区。

70 c  data-structures  circular-buffer