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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 …

上一节我们学习了树、二叉树以及二叉树的遍历，今天我们再来学习一种特殊的的二叉树，二叉查找树。二叉查找树最大的特点就是，支持动态数据集合的快速插入、删除、查找操作。 我们之前说过，散列表也是支持这些操作的，并且散列表的这些操作比二叉查找树更高 …

前面我们讲的都是线性表结构，栈、队列等等。今天我们讲一种非线性表结构，树。树这种数据结构比线性表的数据结构要复杂得多，内容也比较多，所以我会分四节来讲解。 我反复强调过，带着问题学习，是最有效的学习方式之一，所以在正式的内容开始之前，我还是 …

上一节，我讲了哈希算法的四个应用，它们分别是：安全加密、数据校验、唯一标识、散列函数。今天，我们再来看剩余三种应用：负载均衡、数据分片、分布式存储。你可能已经发现，这三个应用都跟分布式系统有关。没错，今天我就带你看下，哈希算法是如何解决这些 …

什么是哈希算法？ 我们前面几节讲到“散列表”“散列函数”，这里又讲到“哈希算法”，你是不是有点一头雾水？实际上，不管是“散列”还是“哈希”，这都是中文翻译的差别，英文其实就是“Hash”。所以，我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Ha …

你有没有发现，有两种数据结构，散列表和链表，经常会被放在一起使用。你还记得，前面的章节中都有哪些地方讲到散列表和链表的组合使用吗？ 在链表那一节，我讲到如何用链表来实现 LRU 缓存淘汰算法，但是链表实现的 LRU 缓存淘汰算法的时间复杂度 …

通过上一节的学习，我们知道，散列表的查询效率并不能笼统地说成是 O(1)。它跟散列函数、装载因子、散列冲突等都有关系。如果散列函数设计得不好，或者装载因子过高，都可能导致散列冲突发生的概率升高，查询效率下降。 在极端情况下，有些恶意的攻击者 …