返回首页返回书籍《Hello 算法》
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目录 · CONTENTS

  1. 01序
  2. 02前言
  3. 03关于本书
  4. 04如何使用本书
  5. 05小结
  6. 06初识算法
  7. 07算法无处不在
  8. 08算法是什么
  9. 09小结
  10. 10复杂度分析
  11. 11算法效率评估
  12. 12迭代与递归
  13. 13时间复杂度
  14. 14空间复杂度
  15. 15小结
  16. 16练习
  17. 17数据结构
  18. 18数据结构分类
  19. 19基本数据类型
  20. 20数字编码
  21. 21字符编码
  22. 22小结
  23. 23练习
  24. 24数组与链表
  25. 25数组
  26. 26链表
  27. 27列表
  28. 28内存与缓存
  29. 29小结
  30. 30练习
  31. 31栈与队列
  32. 32栈
  33. 33队列
  34. 34双向队列
  35. 35小结
  36. 36练习
  37. 37哈希表
  38. 38哈希表
  39. 39哈希冲突
  40. 40哈希算法
  41. 41小结
  42. 42练习
  43. 43树
  44. 44二叉树
  45. 45二叉树遍历
  46. 46二叉树数组表示
  47. 47二叉搜索树
  48. 48AVL 树
  49. 49小结
  50. 50练习
  51. 51堆
  52. 52堆
  53. 53建堆操作
  54. 54Top-k 问题
  55. 55小结
  56. 56练习
  57. 57图
  58. 58图
  59. 59图的基础操作
  60. 60图的遍历
  61. 61小结
  62. 62练习
  63. 63搜索
  64. 64二分查找
  65. 65二分查找插入点
  66. 66二分查找边界
  67. 67哈希优化策略
  68. 68重识搜索算法
  69. 69小结
  70. 70练习
  71. 71排序
  72. 72排序算法
  73. 73选择排序
  74. 74冒泡排序
  75. 75插入排序
  76. 76快速排序
  77. 77归并排序
  78. 78堆排序
  79. 79桶排序
  80. 80计数排序
  81. 81基数排序
  82. 82小结
  83. 83练习
  84. 84分治
  85. 85分治算法
  86. 86分治搜索策略
  87. 87构建二叉树问题
  88. 88汉诺塔问题
  89. 89小结
  90. 90练习
  91. 91回溯
  92. 92回溯算法
  93. 93全排列问题
  94. 94子集和问题
  95. 95n 皇后问题
  96. 96小结
  97. 97练习
  98. 98动态规划
  99. 99初探动态规划
  100. 100动态规划问题特性
  101. 101动态规划解题思路
  102. 1020-1 背包问题
  103. 103完全背包问题
  104. 104编辑距离问题
  105. 105小结
  106. 106练习
  107. 107贪心
  108. 108贪心算法
  109. 109分数背包问题
  110. 110最大容量问题
  111. 111最大切分乘积问题
  112. 112小结
  113. 113练习
  114. 114附录
  115. 115编程环境安装
  116. 116一起参与创作
  117. 117术语表
  118. 118参考文献
  119. 119纸质书
第 22 / 119 节

第 22 节 · SECTION 22

小结

重点回顾

  • 数据结构可以从逻辑结构和物理结构两个角度进行分类。逻辑结构描述了数据元素之间的逻辑关系,而物理结构描述了数据在计算机内存中的存储方式。
  • 常见的逻辑结构包括线性、树状和网状等。通常我们根据逻辑结构将数据结构分为线性(数组、链表、栈、队列)和非线性(树、图、堆)两种。哈希表的实现可能同时包含线性数据结构和非线性数据结构。
  • 当程序运行时,数据被存储在计算机内存中。每个内存空间都拥有对应的内存地址,程序通过这些内存地址访问数据。
  • 物理结构主要分为连续空间存储(数组)和分散空间存储(链表)。所有数据结构都是由数组、链表或两者的组合实现的。
  • 计算机中的基本数据类型包括整数 byte、short、int、long ,浮点数 float、double ,字符 char 和布尔 bool 。它们的取值范围取决于占用空间大小和表示方式。
  • 原码、反码和补码是在计算机中编码数字的三种方法,它们之间可以相互转换。整数的原码的最高位是符号位,其余位是数字的值。
  • 整数在计算机中是以补码的形式存储的。在补码表示下,计算机可以对正数和负数的加法一视同仁,不需要为减法操作单独设计特殊的硬件电路,并且不存在正负零歧义的问题。
  • 浮点数的编码由 1 位符号位、8 位指数位和 23 位分数位构成。由于存在指数位,因此浮点数的取值范围远大于整数,代价是牺牲了精度。
  • ASCII 码是最早出现的英文字符集,长度为 1 字节,共收录 128 个字符。GBK 字符集是常用的中文字符集,共收录两万多个汉字。Unicode 致力于提供一个完整的字符集标准,收录世界上各种语言的字符,从而解决由于字符编码方法不一致而导致的乱码问题。
  • UTF-8 是最受欢迎的 Unicode 编码方法,通用性非常好。它是一种变长的编码方法,具有很好的扩展性,有效提升了存储空间的使用效率。UTF-16 和 UTF-32 是等长的编码方法。在编码中文时,UTF-16 占用的空间比 UTF-8 更小。Java 和 C# 等编程语言默认使用 UTF-16 编码。

Q & A

Q:为什么哈希表同时包含线性数据结构和非线性数据结构?

哈希表底层是数组,而为了解决哈希冲突,我们可能会使用“链式地址”(后续“哈希冲突”章节会讲):数组中每个桶指向一个链表,当链表长度超过一定阈值时,又可能被转化为树(通常为红黑树)。

从存储的角度来看,哈希表的底层是数组,其中每一个桶槽位可能包含一个值,也可能包含一个链表或一棵树。因此,哈希表可能同时包含线性数据结构(数组、链表)和非线性数据结构(树)。

Q:char 类型的长度是 1 字节吗?

char 类型的长度由编程语言采用的编码方法决定。例如,Java、JavaScript、TypeScript、C# 都采用 UTF-16 编码(保存 Unicode 码点),因此 char 类型的长度为 2 字节。

Q:基于数组实现的数据结构也称“静态数据结构” 是否有歧义?栈也可以进行出栈和入栈等操作,这些操作都是“动态”的。

栈确实可以实现动态的数据操作,但数据结构仍然是“静态”(长度不可变)的。尽管基于数组的数据结构可以动态地添加或删除元素,但它们的容量是固定的。如果数据量超出了预分配的大小,就需要创建一个新的更大的数组,并将旧数组的内容复制到新数组中。

Q:在构建栈(队列)的时候,未指定它的大小,为什么它们是“静态数据结构”呢?

在高级编程语言中,我们无须人工指定栈(队列)的初始容量,这个工作由类内部自动完成。例如,Java 的 ArrayList 的初始容量通常为 10。另外,扩容操作也是自动实现的。详见后续的“列表”章节。

Q:原码转补码的方法是“先取反后加 1”,那么补码转原码应该是逆运算“先减 1 后取反”,而补码转原码也一样可以通过“先取反后加 1”得到,这是为什么呢?

这是因为原码和补码的相互转换实际上是计算“补数”的过程。我们先给出补数的定义:假设 $a + b = c$ ,那么我们称 $a$ 是 $b$ 到 $c$ 的补数,反之也称 $b$ 是 $a$ 到 $c$ 的补数。

给定一个 $n = 4$ 位长度的二进制数 $0010$ ,如果将这个数字看作原码(不考虑符号位),那么它的补码需通过“先取反后加 1”得到:

$$ 0010 \rightarrow 1101 \rightarrow 1110 $$

我们会发现,原码和补码的和是 $0010 + 1110 = 10000$ ,也就是说,补码 $1110$ 是原码 $0010$ 到 $10000$ 的“补数”。这意味着上述“先取反后加 1”实际上是计算到 $10000$ 的补数的过程。

那么,补码 $1110$ 到 $10000$ 的“补数”是多少呢?我们依然可以用“先取反后加 1”得到它:

$$ 1110 \rightarrow 0001 \rightarrow 0010 $$

换句话说,原码和补码互为对方到 $10000$ 的“补数”,因此“原码转补码”和“补码转原码”可以用相同的操作(先取反后加 1 )实现。

当然,我们也可以用逆运算来求补码 $1110$ 的原码,即“先减 1 后取反”:

$$ 1110 \rightarrow 1101 \rightarrow 0010 $$

总结来看,“先取反后加 1”和“先减 1 后取反”这两种运算都是在计算到 $10000$ 的补数,它们是等价的。

本质上看,“取反”操作实际上是求到 $1111$ 的补数(因为恒有 原码 + 反码 = 1111);而在反码基础上再加 1 得到的补码,就是到 $10000$ 的补数。

上述以 $n = 4$ 为例,其可被推广至任意位数的二进制数。