多路查找树 多路查找树 二叉树与B树 二叉树的问题分析 多叉树的基本介绍 B树的基本介绍 2-3树基本介绍 2-3树的构建思路 B树、B+树和B*树 B树的介绍 B树的相关概念 B+树的相关概念 B*树的相关概念 二叉树与B树二叉树的问题分析二叉树的操作效率较高，但是也存在问题。 二叉树需要加载到内存的，如果二叉树的节点少，没有什么问题，但是如果二叉树的节点很多（比如1亿），就存在如

平衡二叉树(AVL) 平衡二叉树(AVL) 背景引入 基本介绍 实现思路 代码实现 背景引入二叉排序树可能的问题： 给你一个数列{1,2,3,4,5,6}，要求创建一颗二叉排序树(BST)，并分析问题所在。 BST存在的问题分析： （1）左子树全部为空，从形式上看，更像一个单链表。（2）插入速度没有影响（3）查询速度明显降低（因为需要依次比较），不能发挥BST的优势，因为每次还需要比较左子树

二叉排序树(BST) 二叉排序树(BST) 背景引入 需求分析 解决方案分析 使用数组 使用链式存储（链表） 使用二叉排序树 二叉排序树基本介绍 二叉排序树的创建与排序 二叉排序树的删除 思路分析 代码实现 拓展练习 背景引入需求分析给你一个数列 (7,3,10,12,5,1,9)，要求能够高效的完成对数据的查询和添加 解决方案分析使用数组 数组未排序 优点：直接在数组尾添加，速

比特(bit)和字节(bytet)（1）一个 0 或者一个 1 存储为一个比特(bit)，是计算机中最小的存储单位。 （2）计算机中是最基本的存储单元是字节(byte)。每个字节由 8 个比特构成。 二进制的原码、反码、补码（1）二进制的最高位是符号位：0表示正数，1表示负数（老韩口诀：0 -> 0 1 -> - ，旋转90°） （2）正数的原码，反码，补码都一样（三码合一） （3）负

哈夫曼编码 哈夫曼编码 基本介绍 实现思路 特点总结 最佳实践 数据压缩及解压 文件的压缩与解压 哈夫曼编码压缩文件注意事项 基本介绍（1）哈夫曼编码也翻译为哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，属于一种程序算法。 （2）哈夫曼编码是哈夫曼树在电讯通信中的经典的应用之一。 （3）哈夫曼编码广泛地用于数据文件压缩，其压缩率通常在20%~90%之间。 （

哈夫曼树(HuffmanTree) 哈夫曼树(HuffmanTree) 基本介绍 哈夫曼树几个重要概念和举例说明 构建哈夫曼树的思路 构建哈夫曼树的代码 基本介绍（1）给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度(wpl)达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(HuffmanTree)，还有的书翻译为霍夫曼树。 （2）哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权

堆排序堆排序基本介绍 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为 O(nlogn)，它也是不稳定排序。 堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆。注意：没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆 一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆

树和二叉树 树和二叉树 为什么需要树这种数据结构 树 树的概念 树的术语 二叉树 二叉树的形态 特殊二叉树 二叉树的遍历 二叉树遍历的实现思路 前序遍历 中序遍历 后序遍历 二叉树遍历的代码实现 二叉树的查找 前序中序后序查找思路 前序查找 中序查找 后序查找 前序中序后序查找代码实现 二叉树删除结点 二叉树删除结点思路 二叉树删除结点代码实现 顺序存储二叉树 顺序存储

哈希表 哈希表 应用背景 Google上机题 减少数据库查询次数 基本介绍 实现思路 代码实现 应用背景Google上机题看一个实际需求，Google公司的一个上机题： 有一个公司，当有新的员工来报道时，要求将该员工的信息加入（id，性别，年龄，住址…），当输入该员工的id时，要求查找到该员工的所有信息.要求：不使用数据库，尽量节省内存，速度越快越好 这时候就暗示要使用哈希表（散列） 减

查找 查找 常用查找 线性查找 二分查找 思路分析 代码实现 递归实现 非递归实现 插值查找 思路分析 代码实现 斐波那契查找 思路分析 代码实现 总结 常用查找 顺序（线性）查找 二分查找/折半查找 插值查找 斐波那契查按 线性查找// 简单的线性查找，找到一个val就返回下标 public static int seqSearch(int[] arr, int