数据结构包括：
线性结构和非线性结构
。
线性结构
线性结构作为最常用的数据结构，其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系
线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的
链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息
线性结构常见的有：数组、队列、链表和栈，后面我们会详细讲解.
非线性结构
非线性结构包括：二维数组，多维数组，广义表，树结构，图结构
稀疏sparsearray数组
基本介绍
当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。
稀疏数组的处理方法是
:
记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值
把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模
public class main {
public static void main(String[] args) {
int[][] array = new int[11][11];
array[1][2] = 1;
array[2][3] = 2;
array[4][5] = 2;
System.out.println("原始的数组:");
for (int[] i:array){
System.out.println(Arrays.toString(i));
}
int[][] array1 = getArray(array);
System.out.println("稀疏后的数组:");
for (int[] i:array1){
System.out.println(Arrays.toString(i));
}
int[][] ints = preArray(array1);
System.out.println("还原后的数组:");
for (int[] i:ints){
System.out.println(Arrays.toString(i));
}
}
public static int[][] getArray(int[][] arrays){
int num = 0;
for (int i=0;i < arrays.length;i++){
for (int j=0 ;j<arrays.length;j++){
if (arrays[i][j] != 0){
num++;
}
}
}
int[][] array = new int[num+1][3];
array[0][0] = arrays.length;
array[0][1] = arrays.length;
array[0][2] = num;
int count = 1;
for (int i=0;i < arrays.length;i++){
for (int j=0 ;j<arrays.length;j++){
if (arrays[i][j] != 0){
array[count][0] = i;
array[count][1] = j;
array[count][2] = arrays[i][j];
count++;
}
}
}
return array;
}
public static int[][] preArray(int[][] array){
int[][] arrays = new int[array[0][0]][array[0][1]];
for (int i=1;i<array.length;i++){
arrays[array[i][0]][array[i][1]] = array[i][2];
}
return arrays;
}
}
队列
队列是一个有序列表，可以用数组或是链表来实现。
遵循先入先出的原则。即：先存入队列的数据，要先取出。后存入的要后取出
循环队列
通过取模的方式来实现即可
尾索引的下一个为头索引时表示队列满，即将队列容量空出一个作为约定,这个在做判断队列满的时候需要注意 (rear + 1) % maxSize ==fron
为空rear == front
链表(Linked List)介绍
链表是以节点的方式来存储,是链式存储
每个节点包含 data 域， next 域：指向下一个节点.
链表的各个节点不一定是连续存储.
链表分带头节点的链表和没有头节点的链表，根据实际的需求来确定
管理单向链表的缺点分析:
单向链表，查找的方向只能是一个方向，而双向链表可以向前或者向后查找。
单向链表不能自我删除，需要靠辅助节点 ，而双向链表，则可以自我删除，所以前面我们单链表删除时节点，总是找到temp,temp是待删除节点的前一个节点(认真体会).
Josephu(约瑟夫、约瑟夫环) 问题
Josephu 问题为：设编号为1，2，… n的n个人围坐一圈，约定编号为k（1<=k<=n）的人从1开始报数，数到m 的那个人出列，它的下一位又从1开始报数，数到m的那个人又出列，依次类推，直到所有人出列为止，由此产生一个出队编号的序列。
可以用循环单列表
栈
栈的英文为(stack)
栈是一个先入后出(FILO-First In Last Out)的有序列表。
栈(stack)是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表。允许插入和删除的一端，为变化的一端，称为栈顶(Top)，另一端为固定的一端，称为栈底(Bottom)。
根据栈的定义可知，最先放入栈中元素在栈底，最后放入的元素在栈顶，而删除元素刚好相反，最后放入的元素最先删除，最先放入的元素最后删除
实现综合计算器
前缀表达式(波兰表达式)
前缀表达式又称波兰式，前缀表达式的运算符位于操作数之前
从右至左扫描表达式，遇到数字时，将数字压入堆栈，遇到运算符时，弹出栈顶的两个数，用运算符对它们做相应的计算（栈顶元素 和 次顶元素），并将结果入栈；重复上述过程直到表达式最左端，最后运算得出的值即为表达式的结果
例如: (3+4)×5-6 对应的前缀表达式就是 - × + 3 4 5 6 , 针对前缀表达式求值步骤如下:
从右至左扫描，将6、5、4、3压入堆栈
遇到+运算符，因此弹出3和4（3为栈顶元素，4为次顶元素），计算出3+4的值，得7，再将7入栈
接下来是×运算符，因此弹出7和5，计算出7×5=35，将35入栈
最后是-运算符，计算出35-6的值，即29，由此得出最终结果
后缀表达式
后缀表达式又称逆波兰表达式,与前缀表达式相似，只是运算符位于操作数之后
中举例说明： (3+4)×5-6 对应的后缀表达式就是 3 4 + 5 × 6 –
递归
简单的说: 递归就是方法自己调用自己,每次调用时传入不同的变量.递归有助于编程者解决复杂的问题,同时可以让代码变得简洁。
递归需要遵守的重要规则
执行一个方法时，就创建一个新的受保护的独立空间(栈空间)
方法的局部变量是独立的，不会相互影响, 比如n变量
如果方法中使用的是引用类型变量(比如数组)，就会共享该引用类型的数据.
递归必须向退出递归的条件逼近，否则就是无限递归,出现StackOverflowError，死龟了:)
当一个方法执行完毕，或者遇到return，就会返回，遵守谁调用，就将结果返回给谁，同时当方法执行完毕或者返回时，该方法也就执行完毕。
迷宫问题
public static void main(String[] args) {
// 先创建一个二维数组，模拟迷宫
// 地图
int[][] map = new int[8][7];
// 使用1 表示墙
// 上下全部置为1
for (int i = 0; i < 7; i++) {
map[0][i] = 1;
map[7][i] = 1;
}
// 左右全部置为1
for (int i = 0; i < 8; i++) {
map[i][0] = 1;
map[i][6] = 1;
}
//设置挡板, 1 表示
map[3][1] = 1;
map[3][2] = 1;
// map[1][2] = 1;
// map[2][2] = 1;
// 输出地图
System.out.println("地图的情况");
for (int i = 0; i < 8; i++) {
for (int j = 0; j < 7; j++) {
System.out.print(map[i][j] + " ");
}
System.out.println();
}
//使用递归回溯给小球找路
//setWay(map, 1, 1);
setWay2(map, 1, 1);
//输出新的地图, 小球走过，并标识过的递归
System.out.println("小球走过，并标识过的 地图的情况");
for (int i = 0; i < 8; i++) {
for (int j = 0; j < 7; j++) {
System.out.print(map[i][j] + " ");
}
System.out.println();
}
}
//使用递归回溯来给小球找路
//说明
//1. map 表示地图
//2. i,j 表示从地图的哪个位置开始出发 (1,1)
//3. 如果小球能到 map[6][5] 位置，则说明通路找到.
//4. 约定： 当map[i][j] 为 0 表示该点没有走过 当为 1 表示墙 ； 2 表示通路可以走 ； 3 表示该点已经走过，但是走不通
//5. 在走迷宫时，需要确定一个策略(方法) 下->右->上->左 , 如果该点走不通，再回溯
/**
*
* @param map 表示地图
* @param i 从哪个位置开始找
* @param j
* @return 如果找到通路，就返回true, 否则返回false
*/
public static boolean setWay(int[][] map, int i, int j) {
if(map[6][5] == 2) { // 通路已经找到ok
return true;
} else {
if(map[i][j] == 0) { //如果当前这个点还没有走过
//按照策略 下->右->上->左 走
map[i][j] = 2; // 假定该点是可以走通.
if(setWay(map, i+1, j)) {//向下走
return true;
} else if (setWay(map, i, j+1)) { //向右走
return true;
} else if (setWay(map, i-1, j)) { //向上
return true;
} else if (setWay(map, i, j-1)){ // 向左走
return true;
} else {
//说明该点是走不通，是死路
map[i][j] = 3;
return false;
}
} else { // 如果map[i][j] != 0 , 可能是 1， 2， 3
return false;
}
}
}
//修改找路的策略，改成 上->右->下->左
public static boolean setWay2(int[][] map, int i, int j) {
if(map[6][5] == 2) { // 通路已经找到ok
return true;
} else {
if(map[i][j] == 0) { //如果当前这个点还没有走过
//按照策略 上->右->下->左
map[i][j] = 2; // 假定该点是可以走通.
if(setWay2(map, i-1, j)) {//向上走
return true;
} else if (setWay2(map, i, j+1)) { //向右走
return true;
} else if (setWay2(map, i+1, j)) { //向下
return true;
} else if (setWay2(map, i, j-1)){ // 向左走
return true;
} else {
//说明该点是走不通，是死路
map[i][j] = 3;
return false;
}
} else { // 如果map[i][j] != 0 , 可能是 1， 2， 3
return false;
}
}
}
八皇后问题介绍
在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法（92）。
第一个皇后先放第一行第一列
第二个皇后放在第二行第一列、然后判断是否OK， 如果不OK，继续放在第二列、第三列、依次把所有列都放完，找到一个合适
继续第三个皇后，还是第一列、第二列……直到第8个皇后也能放在一个不冲突的位置，算是找到了一个正确解
当得到一个正确解时，在栈回退到上一个栈时，就会开始回溯，即将第一个皇后，放到第一列的所有正确解，全部得到.
然后回头继续第一个皇后放第二列，后面继续循环执行 1,2,3,4的步骤
package huanghou;
public class text {
//定义一个max表示共有多少个皇后
int max = 8;
//定义数组array, 保存皇后放置位置的结果,比如 arr = {0 , 4, 7, 5, 2, 6, 1, 3}
int[] array = new int[max];
static int count = 0;
static int judgeCount = 0;
public static void main(String[] args) {
//测试一把 ， 8皇后是否正确
text queue8 = new text();
queue8.check(0);
System.out.printf("一共有%d解法", count);
System.out.printf("一共判断冲突的次数%d次", judgeCount); // 1.5w
}
//编写一个方法，放置第n个皇后
//特别注意： check 是 每一次递归时，进入到check中都有 for(int i = 0; i < max; i++)，因此会有回溯
private void check(int n) {
if (n == max) { //n = 8 , 其实8个皇后就既然放好
print();
return;
}
//依次放入皇后，并判断是否冲突
for (int i = 0; i < max; i++) {
//先把当前这个皇后 n , 放到该行的第1列
array[n] = i;
//判断当放置第n个皇后到i列时，是否冲突
if (judge(n)) { // 不冲突
//接着放n+1个皇后,即开始递归
check(n + 1); //
}
//如果冲突，就继续执行 array[n] = i; 即将第n个皇后，放置在本行得 后移的一个位置
}
}
//查看当我们放置第n个皇后, 就去检测该皇后是否和前面已经摆放的皇后冲突
/**
* @param n 表示第n个皇后
* @return
*/
private boolean judge(int n) {
judgeCount++;
for (int i = 0; i < n; i++) {
// 说明
//1. array[i] == array[n] 表示判断 第n个皇后是否和前面的n-1个皇后在同一列
//2. Math.abs(n-i) == Math.abs(array[n] - array[i]) 表示判断第n个皇后是否和第i皇后是否在同一斜线
// n = 1 放置第 2列 1 n = 1 array[1] = 1
// Math.abs(1-0) == 1 Math.abs(array[n] - array[i]) = Math.abs(1-0) = 1
//3. 判断是否在同一行, 没有必要，n 每次都在递增
if (array[i] == array[n] || Math.abs(n - i) == Math.abs(array[n] - array[i])) {
return false;
}
}
return true;
}
//写一个方法，可以将皇后摆放的位置输出
private void print() {
count++;
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
System.out.print(array[i] + " ");
}
System.out.println();
}
}
排序算法
排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程。
排序的分类：
-
内部排序:
指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序。 -
外部排序法：
数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储进行排序。
冒泡排序
冒泡排序（Bubble Sorting）的基本思想是：通过对待排序序列从前向后（从下标较小的元素开始）,依次比较相邻元素的值，若发现逆序则交换，使值较大的元素逐渐从前移向后部，就象水底下的气泡一样逐渐向上冒。
因为排序的过程中，各元素不断接近自己的位置，如果一趟比较下来没有进行过交换，就说明序列有序，因此要在排序过程中设置一个标志flag判断元素是否进行过交换。从而减少不必要的比较。(这里说的优化，可以在冒泡排序写好后，在进行)
一共要进行数组-1次循环
每次把大位置放好
package maopao;
import java.util.Arrays;
public class text {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 9, -1, 10, -2};
System.out.println(Arrays.toString(arr));
bublleSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
public static void bublleSort(int[] arr){
boolean flag = false;
int temp;
for (int i=0;i<arr.length - 1;i++){
for (int j=0;j<arr.length-1-i;j++){
if (arr[j] > arr[j + 1]){
flag = true;
temp = arr[j + 1];
arr[j + 1] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
if (!flag){
break;
}else {
flag = false;
}
}
}
}
选择排序
选择式排序也属于内部排序法，是从欲排序的数据中，按指定的规则选出某一元素，再依规定交换位置后达到排序的目的。
它的基本思想是：第一次从arr[0]
arr[n-1]中选取最小值，与arr[0]交换，第二次从arr[1]
arr[n-1]中选取最小值，与arr[1]交换，第三次从arr[2]
arr[n-1]中选取最小值，与arr[2]交换，…，第i次从arr[i-1]
arr[n-1]中选取最小值，与arr[i-1]交换，…, 第n-1次从arr[n-2]~arr[n-1]中选取最小值，与arr[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。
每次把最小的放在排序的最前面
package xuanze;
import java.util.Arrays;
public class text {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 9, -1, 10, -2};
System.out.println(Arrays.toString(arr));
selectSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
public static void selectSort(int[] arry){
for (int i=0;i<arry.length-1;i++){
int mixindex = i;
int min = arry[i];
for (int j=i+1;j<arry.length;j++){
if (min>arry[j]){
mixindex=j;
min=arry[j];
}
}
if (mixindex != i){
arry[mixindex] = arry[i];
arry[i] = min;
}
}
}
}
插入排序
插入式排序属于内部排序法，是对于欲排序的元素以插入的方式找寻该元素的适当位置，以达到排序的目的。
插入排序（Insertion Sorting）的基本思想是：把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表，开始时有序表中只包含一个元素，无序表中包含有n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，把它的排序码依次与有序表元素的排序码进行比较，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表。
package charu;
import java.util.Arrays;
public class text {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 9, -1, 10, -2};
System.out.println(Arrays.toString(arr));
insertSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
public static void insertSort(int[] arry){
int insertVal;
int insertindex;
for (int i=1;i<arry.length;i++){
insertVal = arry[i];
insertindex = i-1;
while (insertindex>=0 && insertVal < arry[insertindex]){
arry[insertindex + 1] = arry[insertindex];
insertindex--;
}
if (insertindex+1 != i){
arry[insertindex + 1] = insertVal;
}
}
}
}
希尔排序
我们看简单的插入排序可能存在的问题
当需要插入的数是较小的数时，后移的次数明显增多，对效率有影响
希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序。
package xier;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
public class text {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 8, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 4, 6, 0 };
System.out.println(Arrays.toString(arr));
shellSort(arr); //交换式
// shellSort2(arr);//移位方式
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
// 使用逐步推导的方式来编写希尔排序
// 希尔排序时， 对有序序列在插入时采用交换法,
// 思路(算法) ===> 代码
public static void shellSort(int[] arr) {
int temp = 0;
int count = 0;
// 根据前面的逐步分析，使用循环处理
for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
// 遍历各组中所有的元素(共gap组，每组有个元素), 步长gap
for (int j = i - gap; j >= 0; j -= gap) {
// 如果当前元素大于加上步长后的那个元素，说明交换
if (arr[j] > arr[j + gap]) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + gap];
arr[j + gap] = temp;
}
}
}
}
}
//对交换式的希尔排序进行优化->移位法
public static void shellSort2(int[] arr) {
// 增量gap, 并逐步的缩小增量
for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
// 从第gap个元素，逐个对其所在的组进行直接插入排序
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
int j = i;
int temp = arr[j];
if (arr[j] < arr[j - gap]) {
while (j - gap >= 0 && temp < arr[j - gap]) {
//移动
arr[j] = arr[j-gap];
j -= gap;
}
//当退出while后，就给temp找到插入的位置
arr[j] = temp;
}
}
}
}
}
快速排序
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
public static void sortBy(int[] arr,int left,int right){
int l = left;
int r = right;
int pivot = arr[(left+right)/2];
int temp = 0;
while (l < r){
while (arr[l]<pivot){
l ++;
}
while (arr[r]>pivot){
r--;
}
if (l > r){
break;
}
temp = arr[l];
arr[l] = arr[r];
arr[r] = temp;
if (arr[l] == pivot) {
r -= 1;
}
if (arr[r] == pivot) {
l += 1;
}
}
if (l == r) {
l += 1;
r -= 1;
}
if (left<r){
sortBy(arr, left,r);
}
if (right>l){
sortBy(arr, l,right);
}
}
归并排序
该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案”修补”在一起，即分而治之)。
基数排序
对要排序的的数进行位对齐都补充为相同的位数，前面用0补齐，每次比较一位
基数排序是经典的空间换时间的方式，占用内存很大, 当对海量数据排序时，容易造成 OutOfMemoryError 。
public static void sort(int[] arr){
int max = arr[0];
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i]>max){
max = arr[i];
}
}
int maxLength = (max+"").length();
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
int[] bucketCpunts = new int[10];
for (int i=0,n=1;i<maxLength;i++,n*=10){
for (int j=0;j<arr.length;j++){
int digintOf = arr[j]/n%10;
bucket[digintOf][bucketCpunts[digintOf]]=arr[j];
bucketCpunts[digintOf]++;
}
}
int index = 0;
for (int k=0;k<bucketCpunts.length;k++){
if (bucketCpunts[k]!=0){
for (int l=0;l<bucketCpunts[k];l++){
arr[index++]=bucket[k][l];
}
}
bucketCpunts[k]=0;
}
}
线性查找算法
二分查找算法
只能对一个有序的数组进行二分查找
插值查找算法
插值查找算法的解题思路和二分查找算法几乎相同，唯一的区别在于，每次与目标元素做比较的元素并非搜索区域内的中间元素，此元素的位置需要通过如下公式计算得出
对于数据量较大，关键字分布比较均匀的查找表来说，采用插值查找, 速度较快.
关键字分布不均匀的情况下，该方法不一定比折半查找要好
斐波那契(黄金分割法)查找算法
private int fibSearch(int[] arr, int key) {
// 构建一个斐波那契数列
int[] f = fib();
int k = 0;
int low = 0;
int high = arr.length - 1;//原始数组最后一个值的下标
// 查找 k，由数组长度，找到在斐波那契数列中的一个值
while (high > f[k] - 1) {//因为high是arr.length - 1，所以f[k] - 1
k++;
}
// 构建临时数组
int[] temp = Arrays.copyOf(arr, f[k]);//这个方法，不足的部分会使用0填充
// 将临时数组扩充的值用原始数组的最后一个值（最大值）填充
for (int i = high + 1; i < temp.length; i++) {
temp[i] = arr[high];
}
//中间值下标
int mid = 0;
//这里有一步看不懂的话，结合上面的讲解来看
// 当两边没有交叉的时候，就都可以继续查找
while (low <= high) {
if (k == 0) {
// 如果 k = 0 的话，就只有一个元素了，mid 则就是这个元素
mid = low;
} else {
mid = low + f[k - 1] - 1;
}
// 要查找的值说明在数组的左侧
if (key < temp[mid]) {
high = mid - 1;
// 1. 全部元素 = 前面的元素 + 后面的元素
// 2. f[k] = f[k-1] + f[k-2]
// k -1 , 得到这一段的个数，然后下一次按照这个个数进行黄金分割
k--;//左边部分
} else if (key > temp[mid]) {// 要查找的值在数组的右侧
low = mid + 1;
k -= 2;//右边部分
}else {// 找到的话
if (mid <= high) {
return mid;
}else {
// 当 mid 值大于最高点的话
// 也就是我们后面填充的值，其实他的索引就是最后一个值，也就是 high（原始数组最后一个值的下标）
return high;
}
}
}
//循环结束，没有找到
return -1;
}
哈希表(散列)
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表
15 111 % 15
二叉树
数组存储方式的分析
优点：通过下标方式访问元素，速度快。对于有序数组，还可使用二分查找提高检索速度。
缺点：如果要检索具体某个值，或者插入值(按一定顺序)会整体移动，效率较低
链式存储方式的分析
优点：在一定程度上对数组存储方式有优化(比如：插入一个数值节点，只需要将插入节点，链接到链表中即可， 删除效率也很好)。
缺点：在进行检索时，效率仍然较低，比如(检索某个值，需要从头节点开始遍历)
树存储方式的分析
能提高数据存储，读取的效率, 比如利用 二叉排序树(Binary Sort Tree)，既可以保证数据的检索速度，同时也可以保证数据的插入，删除，修改的速度。
顺序存储二叉树
从数据存储来看，数组存储方式和树的存储方式可以相互转换，即数组可以转换成树，树也可以转换成数组。
顺序存储二叉树的特点:
顺序二叉树通常只考虑完全二叉树
第n个元素的左子节点为 2 * n + 1
第n个元素的右子节点为 2 * n + 2
第n个元素的父节点为 (n-1) / 2
n : 表示二叉树中的第几个元素(按0开始编号)
public void preOrder(int index) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
System.out.println("数组为空，不能按照二叉树前序遍历");
}
System.out.println(arr[index]);
if ((index * 2 + 1) < arr.length) {
preOrder(index * 2 + 1);
}
if ((index * 2 + 2) < arr.length) {
preOrder(index * 2 + 2);
}
}
线索化二叉树
利用二叉链表中的空指针域，存放指向该结点在某种遍历次序下的前驱和后继结点的指针（这种附加的指针称为”线索”）
堆排序
堆排序的基本思想是：
将待排序序列构造成一个大顶堆
此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。
将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。
然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。
可以看到在构建大顶堆的过程中，元素的个数逐渐减少，最后就得到一个有序序列了.
//编写一个堆排序的方法
public static void heapSort(int arr[]) {
int temp = 0;
System.out.println("堆排序!!");
//完成我们最终代码
//将无序序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆
for(int i = arr.length / 2 -1; i >=0; i--) {
adjustHeap(arr, i, arr.length);
}
/*
* 2).将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素"沉"到数组末端;
3).重新调整结构，使其满足堆定义，然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素，反复执行调整+交换步骤，直到整个序列有序。
*/
for(int j = arr.length-1;j >0; j--) {
//交换
temp = arr[j];
arr[j] = arr[0];
arr[0] = temp;
adjustHeap(arr, 0, j);
}
//System.out.println("数组=" + Arrays.toString(arr));
}
//将一个数组(二叉树), 调整成一个大顶堆
/**
* 功能： 完成 将 以 i 对应的非叶子结点的树调整成大顶堆
* 举例 int arr[] = {4, 6, 8, 5, 9}; => i = 1 => adjustHeap => 得到 {4, 9, 8, 5, 6}
* 如果我们再次调用 adjustHeap 传入的是 i = 0 => 得到 {4, 9, 8, 5, 6} => {9,6,8,5, 4}
* @param arr 待调整的数组
* @param i 表示非叶子结点在数组中索引
* @param lenght 表示对多少个元素继续调整， length 是在逐渐的减少
*/
public static void adjustHeap(int arr[], int i, int lenght) {
int temp = arr[i];//先取出当前元素的值，保存在临时变量
//开始调整
//说明
//1. k = i * 2 + 1 k 是 i结点的左子结点
for(int k = i * 2 + 1; k < lenght; k = k * 2 + 1) {
if(k+1 < lenght && arr[k] < arr[k+1]) { //说明左子结点的值小于右子结点的值
k++; // k 指向右子结点
}
if(arr[k] > temp) { //如果子结点大于父结点
arr[i] = arr[k]; //把较大的值赋给当前结点
i = k; //!!! i 指向 k,继续循环比较
} else {
break;//!
}
}
//当for 循环结束后，我们已经将以i 为父结点的树的最大值，放在了 最顶(局部)
arr[i] = temp;//将temp值放到调整后的位置
}
赫夫曼树
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(Huffman Tree), 还有的书翻译为霍夫曼树。
赫夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。
路径和路径长度
：在一棵树中，从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路，称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。若规定根结点的层数为1，则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1
结点的权及带权路径长度
：若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值，则这个数值称为该结点的权。结点的带权路径长度为：从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积
树的带权路径长度
：树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和，记为WPL(weighted path length) ,权值越大的结点离根结点越近的二叉树才是最优二叉树。
WPL最小的就是赫夫曼树
public static Node createHuffmanTree(int[] arr) {
// 第一步为了操作方便
// 1. 遍历 arr 数组
// 2. 将arr的每个元素构成成一个Node
// 3. 将Node 放入到ArrayList中
List<Node> nodes = new ArrayList<Node>();
for (int value : arr) {
nodes.add(new Node(value));
}
//我们处理的过程是一个循环的过程
while(nodes.size() > 1) {
//排序 从小到大
Collections.sort(nodes);
System.out.println("nodes =" + nodes);
//取出根节点权值最小的两颗二叉树
//(1) 取出权值最小的结点（二叉树）
Node leftNode = nodes.get(0);
//(2) 取出权值第二小的结点（二叉树）
Node rightNode = nodes.get(1);
//(3)构建一颗新的二叉树
Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value);
parent.left = leftNode;
parent.right = rightNode;
//(4)从ArrayList删除处理过的二叉树
nodes.remove(leftNode);
nodes.remove(rightNode);
//(5)将parent加入到nodes
nodes.add(parent);
}
//返回哈夫曼树的root结点
return nodes.get(0);
}
二叉排序树
要求能够高效的完成对数据的查询和添加
使用数组
数组未排序， 优点：直接在数组尾添加，速度快。 缺点：查找速度慢.
数组排序，优点：可以使用二分查找，查找速度快，缺点：为了保证数组有序，在添加新数据时，找到插入位置后，后面的数据需整体移动，速度慢。
使用链式存储-链表
不管链表是否有序，查找速度都慢，添加数据速度比数组快，不需要数据整体移动。
二叉排序树：BST: (Binary Sort(Search) Tree), 对于二叉排序树的任何一个非叶子节点，要求左子节点的值比当前节点的值小，右子节点的值比当前节点的值大。
特别说明：如果有相同的值，可以将该节点放在左子节点或右子节点
添加节点
public void add(Node node) {
if (node == null) {
return;
}
if (node.value < this.value) {
// 如果左节点为空
if (this.left == null) {
this.left = node;
} else {// 如果不为空,递归添加
this.left.add(node);
}
} else {
if (this.right == null) {
this.right = node;
} else {// 如果不为空,递归添加
this.right.add(node);
}
}
}
删除节点
删除叶子节点
删除只有一颗子树的节点
删除有两颗子树的节点.
public void delNode(int value) {
if(root == null) {
return;
}else {
//1.需求先去找到要删除的结点 targetNode
Node targetNode = search(value);
//如果没有找到要删除的结点
if(targetNode == null) {
return;
}
//如果我们发现当前这颗二叉排序树只有一个结点
if(root.left == null && root.right == null) {
root = null;
return;
}
//去找到targetNode的父结点
Node parent = searchParent(value);
//如果要删除的结点是叶子结点
if(targetNode.left == null && targetNode.right == null) {
//判断targetNode 是父结点的左子结点，还是右子结点
if(parent.left != null && parent.left.value == value) { //是左子结点
parent.left = null;
} else if (parent.right != null && parent.right.value == value) {//是由子结点
parent.right = null;
}
} else if (targetNode.left != null && targetNode.right != null) { //删除有两颗子树的节点
int minVal = delRightTreeMin(targetNode.right);
targetNode.value = minVal;
} else { // 删除只有一颗子树的结点
//如果要删除的结点有左子结点
if(targetNode.left != null) {
if(parent != null) {
//如果 targetNode 是 parent 的左子结点
if(parent.left.value == value) {
parent.left = targetNode.left;
} else { // targetNode 是 parent 的右子结点
parent.right = targetNode.left;
}
} else {
root = targetNode.left;
}
} else { //如果要删除的结点有右子结点
if(parent != null) {
//如果 targetNode 是 parent 的左子结点
if(parent.left.value == value) {
parent.left = targetNode.right;
} else { //如果 targetNode 是 parent 的右子结点
parent.right = targetNode.right;
}
} else {
root = targetNode.right;
}
}
}
}
}
//编写方法:
//1. 返回的 以node 为根结点的二叉排序树的最小结点的值
//2. 删除node 为根结点的二叉排序树的最小结点
/**
*
* @param node 传入的结点(当做二叉排序树的根结点)
* @return 返回的 以node 为根结点的二叉排序树的最小结点的值
*/
public int delRightTreeMin(Node node) {
Node target = node;
//循环的查找左子节点，就会找到最小值
while(target.left != null) {
target = target.left;
}
//这时 target就指向了最小结点
//删除最小结点
delNode(target.value);
return target.value;
}
平衡二叉树(AVL树)
二叉排序树可能的问题：有可能编程单链表
平衡二叉树也叫平衡二叉搜索树（Self-balancing binary search tree）又被称为AVL树， 可以保证查询效率较高。
具有以下特点：它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。平衡二叉树的常用实现方法有红黑树、AVL、替罪羊树、Treap、伸展树等。
当以当前为根节点的右子树高度差查过1时对当前节点进行做旋转
对节点A进行左旋转的步骤
将A 节点的 右节点 的 左节点 ，指向 A节点
将 A节点的右节点，指向A 节点的右节点的左节点
private void leftRotate() {
//创建新的结点，以当前根结点的值
Node newNode = new Node(value);
//把新的结点的左子树设置成当前结点的左子树
newNode.left = left;
//把新的结点的右子树设置成带你过去结点的右子树的左子树
newNode.right = right.left;
//把当前结点的值替换成右子结点的值
value = right.value;
//把当前结点的右子树设置成当前结点右子树的右子树
right = right.right;
//把当前结点的左子树(左子结点)设置成新的结点
left = newNode;
}
右旋转
对节点A进行右旋转的步骤
将A 节点的 左节点 的 右节点 ，指向 A节点
将 A节点的左节点，指向A 节点的左节点的右节点
//右旋转
private void rightRotate() {
Node newNode = new Node(value);
newNode.right = right;
newNode.left = left.right;
value = left.value;
left = left.left;
right = newNode;
}
双旋转
执行右旋转时，
如果左子树的右子树高度大于它的左子树高度
先对左子树进行左旋转，再执行当前节点的右旋转
执行左旋转时，
如果右子树的左子树高度大于它的右子树高度
先对右子树进行右旋转，再执行当前节点的左旋转
//当添加完一个结点后，如果: (右子树的高度-左子树的高度) > 1 , 左旋转
if(rightHeight() - leftHeight() > 1) {
//如果它的右子树的左子树的高度大于它的右子树的右子树的高度
if(right != null && right.leftHeight() > right.rightHeight()) {
//先对右子结点进行右旋转
right.rightRotate();
//然后在对当前结点进行左旋转
leftRotate(); //左旋转..
} else {
//直接进行左旋转即可
leftRotate();
}
return ; //必须要!!!
}
//当添加完一个结点后，如果 (左子树的高度 - 右子树的高度) > 1, 右旋转
if(leftHeight() - rightHeight() > 1) {
//如果它的左子树的右子树高度大于它的左子树的高度
if(left != null && left.rightHeight() > left.leftHeight()) {
//先对当前结点的左结点(左子树)->左旋转
left.leftRotate();
//再对当前结点进行右旋转
rightRotate();
} else {
//直接进行右旋转即可
rightRotate();
}
}
多叉树
在二叉树中，每个节点有数据项，最多有两个子节点。如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点，就是多叉树（multiwaytree）
后面我们讲解的2-3树，2-3-4树就是多叉树，多叉树通过重新组织节点，减少树的高度，能对二叉树进行优化。
2-3树是最简单的B树结构, 具有如下特点:
2-3树的所有叶子节点都在同一层.(只要是B树都满足这个条件)
有两个子节点的节点叫二节点，二节点要么没有子节点，要么有两个子节点.
有三个子节点的节点叫三节点，三节点要么没有子节点，要么有三个子节点.
2-3树是由二节点和三节点构成的树。
B树的介绍
B-tree树即B树，B即Balanced，平衡的意思。有人把B-tree翻译成B-树，容易让人产生误解。
B+树
B*树的介绍
B*树是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针。
图
线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系
树也只能有一个直接前驱也就是父节点
当我们需要表示多对多的关系时， 这里我们就用到了图
图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。
邻接矩阵
邻接矩阵是表示图形中顶点之间相邻关系的矩阵，对于n个顶点的图而言，矩阵是的row和col表示的是1…n个点。
邻接表
邻接矩阵需要为每个顶点都分配n个边的空间，其实有很多边都是不存在,会造成空间的一定损失.
邻接表的实现只关心存在的边，不关心不存在的边。因此没有空间浪费，邻接表由数组+链表组成
图的深度优先搜索(Depth First Search)
深度优先遍历，从初始访问结点出发，初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点， 可以这样理解：每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点。
我们可以看到，这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入，而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问。
显然，深度优先搜索是一个递归的过程
private void dfs(boolean[] isVisited, int i) {
//首先我们访问该结点,输出
System.out.print(getValueByIndex(i) + "->");
//将结点设置为已经访问
isVisited[i] = true;
//查找结点i的第一个邻接结点w
int w = getFirstNeighbor(i);
while(w != -1) {//说明有
if(!isVisited[w]) {
dfs(isVisited, w);
}
//如果w结点已经被访问过
w = getNextNeighbor(i, w);
}
}
**图的广度优先搜索(Broad First Search) **
类似于一个分层搜索的过程，广度优先遍历需要使用一个队列以保持访问过的结点的顺序，以便按这个顺序来访问这些结点的邻接结点
private void bfs(boolean[] isVisited, int i) {
int u ; // 表示队列的头结点对应下标
int w ; // 邻接结点w
//队列，记录结点访问的顺序
LinkedList queue = new LinkedList();
//访问结点，输出结点信息
System.out.print(getValueByIndex(i) + "=>");
//标记为已访问
isVisited[i] = true;
//将结点加入队列
queue.addLast(i);
while( !queue.isEmpty()) {
//取出队列的头结点下标
u = (Integer)queue.removeFirst();
//得到第一个邻接结点的下标 w
w = getFirstNeighbor(u);
while(w != -1) {//找到
//是否访问过
if(!isVisited[w]) {
System.out.print(getValueByIndex(w) + "=>");
//标记已经访问
isVisited[w] = true;
//入队
queue.addLast(w);
}
//以u为前驱点，找w后面的下一个邻结点
w = getNextNeighbor(u, w); //体现出我们的广度优先
}
}
}
二分查找算法(非递归)
public static int binarySearch(int[] arr, int target) {
int left = 0;
int right = arr.length - 1;
while(left <= right) { //说明继续查找
int mid = (left + right) / 2;
if(arr[mid] == target) {
return mid;
} else if ( arr[mid] > target) {
right = mid - 1;//需要向左边查找
} else {
left = mid + 1; //需要向右边查找
}
}
return -1;
}
分治算法
分治法在每一层递归上都有三个步骤：
分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题
解决：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题
合并：将各个子问题的解合并为原问题的解。
汉诺塔问题
把a塔上的盘子放到c塔，要求在小圆盘上不能放大圆盘，一次只能移动一个
即把上面的盘子移到b,把最下面的移到成，再把上面的移到c。
把倒数第二个上面的移到c，把倒数第二个移到b，再把上面的移到b。
。。。
public static void hanoiTower(int num, char a, char b, char c) {
//如果只有一个盘
if(num == 1) {
System.out.println("第1个盘从 " + a + "->" + c);
} else {
//如果我们有 n >= 2 情况，我们总是可以看做是两个盘 1.最下边的一个盘 2. 上面的所有盘
//1. 先把 最上面的所有盘 A->B， 移动过程会使用到 c
hanoiTower(num - 1, a, c, b);
//2. 把最下边的盘 A->C
System.out.println("第" + num + "个盘从 " + a + "->" + c);
//3. 把B塔的所有盘 从 B->C , 移动过程使用到 a塔
hanoiTower(num - 1, b, a, c);
}
}
动态规划算法（背包问题）
动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获取最优解的处理算法
动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。
与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。 ( 即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解 )
动态规划可以通过填表的方式来逐步推进，得到最优解.
算法的主要思想，利用动态规划来解决。每次遍历到的第i个物品，根据
w[i]和v[i]来确定是否需要将该物品放入背包中。即对于给定的n个物品，设v[i]、w[i]分别为第i个物品的价值和重量，C为背包的容量。再令v[i][j]
表示在前i个物品中能够装入容量为j的背包中的最大价值。
(1) v[i][0]=v[0][j]=0; //表示 填入表 第一行和第一列是0
(2) 当w[i]> j 时：v[i][j]=v[i-1][j] // 当准备加入新增的商品的容量大于 当前背包的容量时，就直接使用上一个单元格的装入策略
(3) 当j>=w[i]时： v[i][j]=max{v[i-1][j], v[i]+v[i-1][j-w[i]]}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int[] w = {1, 4, 3};//物品的重量
int[] val = {1500, 3000, 2000}; //物品的价值 这里val[i] 就是前面讲的v[i]
int m = 4; //背包的容量
int n = val.length; //物品的个数
//创建二维数组，
//v[i][j] 表示在前i个物品中能够装入容量为j的背包中的最大价值
int[][] v = new int[n+1][m+1];
//为了记录放入商品的情况，我们定一个二维数组
int[][] path = new int[n+1][m+1];
//初始化第一行和第一列, 这里在本程序中，可以不去处理，因为默认就是0
for(int i = 0; i < v.length; i++) {
v[i][0] = 0; //将第一列设置为0
}
for(int i=0; i < v[0].length; i++) {
v[0][i] = 0; //将第一行设置0
}
//根据前面得到公式来动态规划处理
for(int i = 1; i < v.length; i++) { //不处理第一行 i是从1开始的
for(int j=1; j < v[0].length; j++) {//不处理第一列, j是从1开始的
//公式
if(w[i-1]> j) { // 因为我们程序i 是从1开始的，因此原来公式中的 w[i] 修改成 w[i-1]
v[i][j]=v[i-1][j];
} else {
//说明:
//因为我们的i 从1开始的， 因此公式需要调整成
//v[i][j]=Math.max(v[i-1][j], val[i-1]+v[i-1][j-w[i-1]]);
//v[i][j] = Math.max(v[i - 1][j], val[i - 1] + v[i - 1][j - w[i - 1]]);
//为了记录商品存放到背包的情况，我们不能直接的使用上面的公式，需要使用if-else来体现公式
if(v[i - 1][j] < val[i - 1] + v[i - 1][j - w[i - 1]]) {
v[i][j] = val[i - 1] + v[i - 1][j - w[i - 1]];
//把当前的情况记录到path
path[i][j] = 1;
} else {
v[i][j] = v[i - 1][j];
}
}
}
}
//输出一下v 看看目前的情况
for(int i =0; i < v.length;i++) {
for(int j = 0; j < v[i].length;j++) {
System.out.print(v[i][j] + " ");
}
System.out.println();
}
System.out.println("============================");
//输出最后我们是放入的哪些商品
int i = path.length - 1; //行的最大下标
int j = path[0].length - 1; //列的最大下标
while(i > 0 && j > 0 ) { //从path的最后开始找
if(path[i][j] == 1) {
System.out.printf("第%d个商品放入到背包\n", i);
j -= w[i-1]; //w[i-1]
}
i--;
}
}
KMP算法（字符串匹配问题）
如果用暴力匹配的思路，并假设现在str1匹配到 i 位置，子串str2匹配到 j 位置，则有:
如果当前字符匹配成功（即str1[i] == str2[j]），则i++，j++，继续匹配下一个字符
如果失配（即str1[i]! = str2[j]），令i = i – (j – 1)，j = 0。相当于每次匹配失败时，i 回溯，j 被置为0。
用暴力方法解决的话就会有大量的回溯，每次只移动一位，若是不匹配，移动到下一位接着判断，浪费了大量的时间。(不可行!)
char[] s1 = str1.toCharArray();
char[] s2 = str2.toCharArray();
int s1Len = s1.length;
int s2Len = s2.length;
int i = 0; // i索引指向s1
int j = 0; // j索引指向s2
while (i < s1Len && j < s2Len) {// 保证匹配时，不越界
if(s1[i] == s2[j]) {//匹配ok
i++;
j++;
} else { //没有匹配成功
//如果失配（即str1[i]! = str2[j]），令i = i - (j - 1)，j = 0。
i = i - (j - 1);
j = 0;
}
}
//判断是否匹配成功
if(j == s2Len) {
return i - j;
} else {
return -1;
}
参考资料：https://www.cnblogs.com/ZuoAndFutureGirl/p/9028287.html
public static int kmpSearch(String str1, String str2, int[] next) {
//遍历
for (int i = 0, j = 0; i < str1.length(); i++) {
//需要处理 str1.charAt(i) ！= str2.charAt(j), 去调整j的大小
//KMP算法核心点, 可以验证...
while (j > 0 && str1.charAt(i) != str2.charAt(j)) {
j = next[j - 1];
}
if (str1.charAt(i) == str2.charAt(j)) {
j++;
}
if (j == str2.length()) {//找到了 // j = 3 i
return i - j + 1;
}
}
return -1;
}
//获取到一个字符串(子串) 的部分匹配值表
public static int[] kmpNext(String dest) {
//创建一个next 数组保存部分匹配值
int[] next = new int[dest.length()];
next[0] = 0; //如果字符串是长度为1 部分匹配值就是0
for (int i = 1, j = 0; i < dest.length(); i++) {
//当dest.charAt(i) != dest.charAt(j) ，我们需要从next[j-1]获取新的j
//直到我们发现 有 dest.charAt(i) == dest.charAt(j)成立才退出
//这时kmp算法的核心点
while (j > 0 && dest.charAt(i) != dest.charAt(j)) {
j = next[j - 1];
}
//当dest.charAt(i) == dest.charAt(j) 满足时，部分匹配值就是+1
if (dest.charAt(i) == dest.charAt(j)) {
j++;
}
next[i] = j;
}
return next;
}
贪心算法（集合覆盖问题）
贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法
贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果
public static void main(String[] args) {
//创建广播电台,放入到Map
HashMap<String,HashSet<String>> broadcasts = new HashMap<String, HashSet<String>>();
//将各个电台放入到broadcasts
HashSet<String> hashSet1 = new HashSet<String>();
hashSet1.add("北京");
hashSet1.add("上海");
hashSet1.add("天津");
HashSet<String> hashSet2 = new HashSet<String>();
hashSet2.add("广州");
hashSet2.add("北京");
hashSet2.add("深圳");
HashSet<String> hashSet3 = new HashSet<String>();
hashSet3.add("成都");
hashSet3.add("上海");
hashSet3.add("杭州");
HashSet<String> hashSet4 = new HashSet<String>();
hashSet4.add("上海");
hashSet4.add("天津");
HashSet<String> hashSet5 = new HashSet<String>();
hashSet5.add("杭州");
hashSet5.add("大连");
//加入到map
broadcasts.put("K1", hashSet1);
broadcasts.put("K2", hashSet2);
broadcasts.put("K3", hashSet3);
broadcasts.put("K4", hashSet4);
broadcasts.put("K5", hashSet5);
//allAreas 存放所有的地区
HashSet<String> allAreas = new HashSet<String>();
allAreas.add("北京");
allAreas.add("上海");
allAreas.add("天津");
allAreas.add("广州");
allAreas.add("深圳");
allAreas.add("成都");
allAreas.add("杭州");
allAreas.add("大连");
//创建ArrayList, 存放选择的电台集合
ArrayList<String> selects = new ArrayList<String>();
//定义一个临时的集合， 在遍历的过程中，存放遍历过程中的电台覆盖的地区和当前还没有覆盖的地区的交集
HashSet<String> tempSet = new HashSet<String>();
//定义给maxKey ， 保存在一次遍历过程中，能够覆盖最大未覆盖的地区对应的电台的key
//如果maxKey 不为null , 则会加入到 selects
String maxKey = null;
while(allAreas.size() != 0) { // 如果allAreas 不为0, 则表示还没有覆盖到所有的地区
//每进行一次while,需要
maxKey = null;
//遍历 broadcasts, 取出对应key
for(String key : broadcasts.keySet()) {
//每进行一次for
tempSet.clear();
//当前这个key能够覆盖的地区
HashSet<String> areas = broadcasts.get(key);
tempSet.addAll(areas);
//求出tempSet 和 allAreas 集合的交集, 交集会赋给 tempSet
tempSet.retainAll(allAreas);
//如果当前这个集合包含的未覆盖地区的数量，比maxKey指向的集合地区还多
//就需要重置maxKey
// tempSet.size() >broadcasts.get(maxKey).size()) 体现出贪心算法的特点,每次都选择最优的
if(tempSet.size() > 0 &&
(maxKey == null || tempSet.size() >broadcasts.get(maxKey).size())){
maxKey = key;
}
}
//maxKey != null, 就应该将maxKey 加入selects
if(maxKey != null) {
selects.add(maxKey);
//将maxKey指向的广播电台覆盖的地区，从 allAreas 去掉
allAreas.removeAll(broadcasts.get(maxKey));
}
}
System.out.println("得到的选择结果是" + selects);//[K1,K2,K3,K5]
}
但是我们发现 K2, K3,K4,K5 也可以覆盖全部地区，如果K2 的使用成本低于K1,那么我们上题的 K1, K2, K3, K5 虽然是满足条件，但是并不是最优的.
普里姆算法（修路问题）
修路问题本质就是就是最小生成树问题， 先介绍一下最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)，简称MST。
给定一个带权的无向连通图,如何选取一棵生成树,使树上所有边上权的总和为最小,这叫最小生成树
普利姆(Prim)算法
求最小生成树，也就是在包含n个顶点的连通图中，找出只有(n-1)条边包含所有n个顶点的连通子图，也就是所谓的极小连通子图
普利姆的算法如下:
设G=(V,E)是连通网，T=(U,D)是最小生成树，V,U是顶点集合，E,D是边的集合
若从顶点u开始构造最小生成树，则从集合V中取出顶点u放入集合U中，标记顶点v的visited[u]=1
若集合U中顶点ui与集合V-U中的顶点vj之间存在边，则寻找这些边中权值最小的边，但不能构成回路，将顶点vj加入集合U中，将边（ui,vj）加入集合D中，标记visited[vj]=1
重复步骤②，直到U与V相等，即所有顶点都被标记为访问过，此时D中有n-1条边
public void prim(MGraph graph, int v) {
//visited[] 标记结点(顶点)是否被访问过
int visited[] = new int[graph.verxs];
//visited[] 默认元素的值都是0, 表示没有访问过
// for(int i =0; i <graph.verxs; i++) {
// visited[i] = 0;
// }
//把当前这个结点标记为已访问
visited[v] = 1;
//h1 和 h2 记录两个顶点的下标
int h1 = -1;
int h2 = -1;
int minWeight = 10000; //将 minWeight 初始成一个大数，后面在遍历过程中，会被替换
for(int k = 1; k < graph.verxs; k++) {//因为有 graph.verxs顶点，普利姆算法结束后，有 graph.verxs-1边
//这个是确定每一次生成的子图 ，和哪个结点的距离最近
for(int i = 0; i < graph.verxs; i++) {// i结点表示被访问过的结点
for(int j = 0; j< graph.verxs;j++) {//j结点表示还没有访问过的结点
if(visited[i] == 1 && visited[j] == 0 && graph.weight[i][j] < minWeight) {
//替换minWeight(寻找已经访问过的结点和未访问过的结点间的权值最小的边)
minWeight = graph.weight[i][j];
h1 = i;
h2 = j;
}
}
}
//找到一条边是最小
System.out.println("边<" + graph.data[h1] + "," + graph.data[h2] + "> 权值:" + minWeight);
//将当前这个结点标记为已经访问
visited[h2] = 1;
//minWeight 重新设置为最大值 10000
minWeight = 10000;
}
}
克鲁斯卡尔算法（公交站问题）
克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求加权连通图的最小生成树的算法。
基本思想：按照权值从小到大的顺序选择n-1条边，并保证这n-1条边不构成回路
具体做法：首先构造一个只含n个顶点的森林，然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中，并使森林中不产生回路，直至森林变成一棵树为止
public void kruskal() {
int index = 0; //表示最后结果数组的索引
int[] ends = new int[edgeNum]; //用于保存"已有最小生成树" 中的每个顶点在最小生成树中的终点
//创建结果数组, 保存最后的最小生成树
EData[] rets = new EData[edgeNum];
//获取图中 所有的边的集合 ， 一共有12边
EData[] edges = getEdges();
System.out.println("图的边的集合=" + Arrays.toString(edges) + " 共"+ edges.length); //12
//按照边的权值大小进行排序(从小到大)
sortEdges(edges);
//遍历edges 数组，将边添加到最小生成树中时，判断是准备加入的边否形成了回路，如果没有，就加入 rets, 否则不能加入
for(int i=0; i < edgeNum; i++) {
//获取到第i条边的第一个顶点(起点)
int p1 = getPosition(edges[i].start); //p1=4
//获取到第i条边的第2个顶点
int p2 = getPosition(edges[i].end); //p2 = 5
//获取p1这个顶点在已有最小生成树中的终点
int m = getEnd(ends, p1); //m = 4
//获取p2这个顶点在已有最小生成树中的终点
int n = getEnd(ends, p2); // n = 5
//是否构成回路
if(m != n) { //没有构成回路
ends[m] = n; // 设置m 在"已有最小生成树"中的终点 <E,F> [0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0]
rets[index++] = edges[i]; //有一条边加入到rets数组
}
}
//<E,F> <C,D> <D,E> <B,F> <E,G> <A,B>。
//统计并打印 "最小生成树", 输出 rets
System.out.println("最小生成树为");
for(int i = 0; i < index; i++) {
System.out.println(rets[i]);
}
}
迪杰斯特拉算法（最短路径问题）
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个结点到其他结点的最短路径。 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想)，直到扩展到终点为止。
弗洛伊德算法
弗洛伊德算法(Floyd)计算图中各个顶点之间的最短路径
迪杰斯特拉算法用于计算图中某一个顶点到其他顶点的最短路径。
弗洛伊德算法 VS 迪杰斯特拉算法：迪杰斯特拉算法通过选定的被访问顶点，求出从出发访问顶点到其他顶点的最短路径；弗洛伊德算法中每一个顶点都是出发访问点，所以需要将每一个顶点看做被访问顶点，求出从每一个顶点到其他顶点的最短路径。
马踏棋盘算法
马踏棋盘算法也被称为骑士周游问题
将马随机放在国际象棋的8×8棋盘Board[0～7][0～7]的某个方格中，马按走棋规则(马走日字)进行移动。要求每个方格只进入一次，走遍棋盘上全部64个方格