其实就是对于操作符进行重载，然后用个优先队列，水之。  还有先后顺序的优先级不要问了。    #include <iostream> #include <queue> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; struct node { char name[1000]; int parameter; int

红黑树是一棵二叉搜索树，它在每个节点上增加了一个存储位来表示节点的颜色，可以是Red或Black。通过对任何一条从根到叶子简单路径上的 颜色来约束，红黑树保证最长路径不超过最短路径的两倍，因而近似于平衡。 红黑树是满足下面红黑性质的二叉搜索树 每个节点，不是红色就是黑色的 根节点是黑色的 如果一个节点是红色的，则它的两个子节点是黑色的(没有连续的红节点) 对每个节点，从该节点到其所有后代叶节点的简

二叉搜索树的性质： 每个节点都有一个作为搜索依据的关键码（key），所有节点的关键码互不相同。 左子树上所有节点的关键码（key）都小于根节点的关键码（key）。 右子树上所有节点的关键码（key）都大于根节点的关键码（key）。 左右子树都是二叉搜索树。 //BSTree.h #pragma once template<class K,class V> struct BSTreeNode

位图（bitmap），就是用一块内存区域的每个比特表示一个对象的数据结构。 优点是速度快，内存空间占用小，能表示大范围的数据。 假设要对0到一千万范围内的、没有重复元素的正整数排序，则利用位图数据结构很合适。 应用场景： 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。 思路：如果内存够的话，40亿个整型使用位图存储需要500M左右的空间。 #pr

布隆过滤器（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。 它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难，但是没有识别错误的情形。 在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个集合

 树        树是一种典型的非线性数据结构，它能够很好地应用于描述分支和层次特性的数据集合，是由一个或多个结点组成的有限集合T，一棵树至少有一个结点。           树的度， 一个结点的子树数目就是该结点的“度”，在这个结点下面直接与这个结点连着的结点数目就是这个结点的度。一颗数的度数等于这颗树中各结点度的最大值。        树的层次，根结点层次为1，往下依次加1。        

选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素, 此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。 public class quickSort { inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54

二叉搜索树，又叫二叉排序树，二叉查找树。它有以下特点： 左子树的值小于根节点的值，右子树的值大于根节点的值；二叉搜索树中序遍历的结果 就是一个升序序列。 当然，空树也是一个二叉搜索树。 全局满足二叉搜索树的性质，局部也应该满足。 既然有以上性质，那么二叉树的查找是相当方便的，当然插入和删除，复杂度也会明显 降低。 查找：从根节点开始，如果要插入的key小于根节点的key，则向左走，否则向右走，找

红黑树是一棵二叉搜索树，它在每个节点上增加了一个存储位来表示节点的颜色，可以是红色也可以是黑色。通过对任何一条从根到叶子简单路径上的颜色来约束，红黑树保证最长路径不超过最短路径的两倍，因而近似于平衡。 红黑树满足下面的性质 1 .   每个节点，不是红色就是黑色的 2 .   根节点是黑色的 3 .   如果一个节点是红色的，则它的两个子节点是黑色的 4 .   对每个节点，从该节点到其所有后代叶

哈希表（散列表），是通过关键字key而直接访问在内存存储位置的一种数据结构，它就是 以空间换取时间。通过多开辟几个空间，来实现查找的高效率。 对于哈希表，我们并不是很陌生：在c语言学习阶段，给定一个字符串，查找第一个只出现过一次的字符；在数据结构 矩阵的高效转置方法中，计算原矩阵中每一列中有效数字的个数；在文件压缩项目（之后给出分析总结）中，计算中文件中各个字符出现的次数。 对于构造哈希表，有以下

位图 来自于《编程珠玑》。所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value， 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。 如果说了这么多还没明白什么是Bit-map，那么我们来看一个具体的例子，假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）。那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的

1.布隆过滤器的引入： 我们知道，在海量整形数中查找一个数字是采用位图来完成的；如果要在海量的字符串中查找一个字符串是否在其中，位图就是无法解决的，所以引入了布隆过滤器。 2.布隆过滤器的概述： 布隆过滤器是由布隆这个人提出的，它是由一系列的二进制向量和一些映射函数来实现的，它主要用于检索一个字符串是否在一个集合中，并且空间效率和查询时间都是远远超过一般的算法，还可以表示全集，其他数据结构并不能~

    平衡二叉树，是一种二叉排序树，其中每个结点的左子树和右子树的高度差至多等于1。它是一种高度平衡的二叉排序树。高度平衡？意思是说，要么它是一棵空树，要么它的左子树和右子树都是平衡二叉树，且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。     将二叉树上结点的左子树深度减去右子树深度的值称为平衡因子BF，那么平衡二叉树上的所有结点的平衡因子只可能是-1、0和1。只要二叉树上有一个结点的平衡因子的

树的一些概念 （1）树是n（n>=0）个有限数据的元素集合，形状倒过来像一颗树。 （2）节点：节点包含数据和指向孩子节点的指针 （3）叶子节点：没有孩子的节点，也就是度为0的 （4）节点的度：表示的是孩子节点的个数 （5）父子节点：一个节点father指向另一个节点child，那么child节点为孩子节点，father为父亲节点 （6）兄弟节点：拥有相同父亲的节点 （7）根节点：所有孩子的祖先，也

概念及其性质 二叉搜索树，又名二叉排序树，二叉查找树 二叉搜索树有一下特点： （1）若左子树不为空，则左子树的所有节点均小于根节点 （2）若右子树不为空，则右子树的所有节点均大于根节点 （3）左右子树也是二叉搜索树 （4）每棵树都有自己的key值，而且不能重复 如何定义二叉搜索树 //二叉搜索树的节点，Key-Value结构 template<typename K,typename V> stru

线性表（Linear List） 基本概念 线性表是由n（n>=0）个类型相同数据元素组成的有限序列。数据元素可由若干个数据对象组成，且一个线性表中的数据元素必须属于同一数据对象。 线性表示n个类型相同数据元素的有限序列，对n>0,除第一个元素无直接前驱，最后一个元素无直接后继外，其余的每个数据元素只有一个直接前驱和直接后继。 线性表的逻辑结构如图： 线性表具有如下特点： 同一性：线性表由同类数据