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@ -7,14 +7,14 @@
* [注意事项](#注意事项) * [注意事项](#注意事项)
* [二、栈和队列](#二栈和队列) * [二、栈和队列](#二栈和队列)
* [](#栈) * [](#栈)
* [2. 队列](#2-队列) * [队列](#队列)
* [三、union-find](#三union-find) * [三、union-find](#三union-find)
* [quick-find](#quick-find) * [quick-find](#quick-find)
* [quick-union](#quick-union) * [quick-union](#quick-union)
* [加权 quick-union](#加权-quick-union) * [加权 quick-union](#加权-quick-union)
* [路径压缩的加权 quick-union](#路径压缩的加权-quick-union) * [路径压缩的加权 quick-union](#路径压缩的加权-quick-union)
* [各种 union-find 算法的比较](#各种-union-find-算法的比较) * [各种 union-find 算法的比较](#各种-union-find-算法的比较)
* [三、排序](#三排序) * [四、排序](#四排序)
* [初级排序算法](#初级排序算法) * [初级排序算法](#初级排序算法)
* [1. 选择排序](#1-选择排序) * [1. 选择排序](#1-选择排序)
* [2. 插入排序](#2-插入排序) * [2. 插入排序](#2-插入排序)
@ -39,7 +39,7 @@
* [1. 排序算法的比较](#1-排序算法的比较) * [1. 排序算法的比较](#1-排序算法的比较)
* [2. Java 的排序算法实现](#2-java-的排序算法实现) * [2. Java 的排序算法实现](#2-java-的排序算法实现)
* [3. 基于切分的快速选择算法](#3-基于切分的快速选择算法) * [3. 基于切分的快速选择算法](#3-基于切分的快速选择算法)
* [四、查找](#四查找) * [五、查找](#五查找)
* [符号表](#符号表) * [符号表](#符号表)
* [二叉查找树](#二叉查找树) * [二叉查找树](#二叉查找树)
* [平衡查找树](#平衡查找树) * [平衡查找树](#平衡查找树)
@ -290,7 +290,7 @@ public class Stack<Item> {
} }
} }
``` ```
## 2. 队列 ## 队列
first-in-first-out(FIFO) first-in-first-out(FIFO)
@ -476,7 +476,7 @@ public class WeightedQuickUnionUF {
<div align="center"> <img src="../pics//c11f5e3a-7a28-4db7-87b1-29ba1a2f2d72.jpg" width="600"/> </div><br> <div align="center"> <img src="../pics//c11f5e3a-7a28-4db7-87b1-29ba1a2f2d72.jpg" width="600"/> </div><br>
# 、排序 # 、排序
<font size=4> **约定** </font><br> <font size=4> **约定** </font><br>
@ -904,7 +904,7 @@ public static Comparable select(Comparable[] a, int k) {
该算法是线性级别的,因为每次正好将数组二分,那么比较的总次数为 (N+N/2+N/4+..),直到找到第 k 个元素,这个和显然小于 2N。 该算法是线性级别的,因为每次正好将数组二分,那么比较的总次数为 (N+N/2+N/4+..),直到找到第 k 个元素,这个和显然小于 2N。
# 、查找 # 、查找
本章使用三种经典的数据结构来实现高效的符号表:二叉查找树、红黑树和散列表。 本章使用三种经典的数据结构来实现高效的符号表:二叉查找树、红黑树和散列表。