上一节我们讲了 BM 算法，尽管它很复杂，也不好理解，但却是工程中非常常用的一种高效字符串匹配算法。有统计说，它是最高效、最常用的字符串匹配算法。不过，在所有的字符串匹配算法里，要说最知名的一种的话，那就非 KMP 算法莫属。很多时候，提到 …
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文本编辑器中的查找替换功能，我想你应该不陌生吧？比如，我们在 Word 中把一个单词统一替换成另一个，用的就是这个功能。你有没有想过，它是怎么实现的呢？ 当然，你用上一节讲的 BF 算法和 RK 算法，也可以实现这个功能，但是在某些极端情况 …
从今天开始，我们来学习字符串匹配算法。字符串匹配这样一个功能，我想对于任何一个开发工程师来说，应该都不会陌生。我们用的最多的就是编程语言提供的字符串查找函数，比如 Java 中的 indexOf()，Python 中的 find() 函数等 …
上一节我们讲了图的表示方法，讲到如何用有向图、无向图来表示一个社交网络。在社交网络中，有一个六度分割理论，具体是说，你与世界上的另一个人间隔的关系不会超过六度，也就是说平均只需要六步就可以联系到任何两个互不相识的人。 一个用户的一度连接用户 …
微博、微信、LinkedIn 这些社交软件我想你肯定都玩过吧。在微博中，两个人可以互相关注；在微信中，两个人可以互加好友。==那你知道，如何存储微博、微信等这些社交网络的好友关系吗？== 这就要用到我们今天要讲的这种数据结构：图。实际上，涉 …
搜索引擎的热门搜索排行榜功能你用过吗？你知道这个功能是如何实现的吗？实际上，它的实现并不复杂。搜索引擎每天会接收大量的用户搜索请求，它会把这些用户输入的搜索关键词记录下来，然后再离线地统计分析，得到最热门的 Top 10 搜索关键词。 那请 …
我们今天讲另外一种特殊的树，“堆”（Heap）。堆这种数据结构的应用场景非常多，最经典的莫过于堆排序了。堆排序是一种原地的、时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法。 前面我们学过快速排序，平均情况下，它的时间复杂度为 O(nlogn)。 …
今天，我们来讲树这种数据结构的一种特殊应用，递归树。 我们都知道，递归代码的时间复杂度分析起来很麻烦。《排序（下）》里讲过，如何利用递推公式，求解归并排序、快速排序的时间复杂度，但是，有些情况，比如快排的平均时间复杂度的分析，用递推公式的话 …
红黑树是一个让我又爱又恨的数据结构，“爱”是因为它稳定、高效的性能，“恨”是因为实现起来实在太难了。我今天讲的红黑树的实现，对于基础不太好的同学，理解起来可能会有些困难。但是，我觉得没必要去死磕它。 我为什么这么说呢？因为，即便你将左右旋背 …
上两节，我们依次讲了树、二叉树、二叉查找树。二叉查找树是最常用的一种二叉树，它支持快速插入、删除、查找操作，各个操作的时间复杂度跟树的高度成正比，理想情况下，时间复杂度是 O(logn)。 不过，二叉查找树在频繁的动态更新过程中，可能会出现 …
