背後，都隱藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下；羽毛球簡則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。 本書旨在透過清晰易懂的動畫圖解與可執行的程式碼範例，使讀者理解演算法和資料結 第5章 堆疊與佇列 5.1 堆疊 5.2 佇列 5.3 雙向佇列 5.4 小結 第6章 雜湊表 6.1 雜湊表 6.2 雜湊衝突 6.3 雜湊演算法 6.4 小結 第7章 樹 7.1 二元樹 7.2 二元樹走訪 7.3 二元樹陣列表示 7.4 二元搜尋樹 7.5 AVL樹* 7.6 小結 第8章 堆積 8.1 堆積 8 8.2 建堆積操作 8.3 Top-k 問題 8.4 小結 第9章 圖 9.1 圖 9.2 圖的基礎操作 9.3 圖的走訪 9.4 小結 第10章 搜尋 10.1 二分搜尋 10.2 二分搜尋插入點 10.3 二分搜尋邊界 10.4 雜湊最佳化策略 10.5 重識搜尋演算法 10.6 小結 第11章 排序 11.1 排序演算法

背後，都隱藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下；羽毛球簡則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。 本書旨在透過清晰易懂的動畫圖解與可執行的程式碼範例，使讀者理解演算法和資料結 第5章 堆疊與佇列 5.1 堆疊 5.2 佇列 5.3 雙向佇列 5.4 小結 第6章 雜湊表 6.1 雜湊表 6.2 雜湊衝突 6.3 雜湊演算法 6.4 小結 第7章 樹 7.1 二元樹 7.2 二元樹走訪 7.3 二元樹陣列表示 7.4 二元搜尋樹 7.5 AVL樹* 7.6 小結 第8章 堆積 8.1 堆積 8 8.2 建堆積操作 8.3 Top-k 問題 8.4 小結 第9章 圖 9.1 圖 9.2 圖的基礎操作 9.3 圖的走訪 9.4 小結 第10章 搜尋 10.1 二分搜尋 10.2 二分搜尋插入點 10.3 二分搜尋邊界 10.4 雜湊最佳化策略 10.5 重識搜尋演算法 10.6 小結 第11章 排序 11.1 排序演算法

len(); // 构建大根堆 for i in (0..size / 2).rev() { heapify(arr, i, size); } // 每轮循环将堆顶元素（也就是最大元素）放到最后 for i in (1..size).rev() { arr.swap(0, i); // 恢复大根堆 heapify(arr 图是另一种非线性数据结构。在图结构中，数据结点一般称为顶点，而边是顶点的有序偶对。如果两个顶点之间存在一条边，那么就表示这两个顶点具有相邻关系。 7. 堆(Heap) 堆是一种特殊的树形数据结构，一般讨论的堆都是二叉堆。堆的特点是根结点的值是所有结点中最小的或者最大的，并且根结点的两个子树也是一个堆结构。 8. 散列表(Hash) 散列表源自于散列函数(Hash function)，其思想是如果在结构中存在关键字和T相等 (retrieved_item.is_some()); assert_eq!("B", *retrieved_item.unwrap()); } ## 堆(Heap) // Heap data structure // Takes a closure as a comparator to allow for min-heap, max-heap, and

Stack Native Method Stack PC Register JVM stack Native Method Stack 了 也 员 8 已 Thread 一 堆为线程共享 Method Area 是 一 方法区为线程共享 Runtime Constant Java 内存管理建议 Java 程序运行过程会涉及的内存区域 程序计数器 当前线程执行的字节码的行号指示器。 量的值，包括: 用来保存基本数据类型的值; 保存类的实例，即堆区对象的引用指针)，也可以用来 保存加载方法时的帧。(Stack) 用来存放动态产生的数据，如 new 出来的对象和数组。 1。(Heap) JVM 为每个已加载的类型维护一个常量池，常量池就是 存放从硬盘上读取的源程序代码。(Perm) 存放 static 定义的静态成员。 (Permy) 建出来的对象只包含属于各自的成员变量，并不包括成员方法。因 的对象拥有各自的成员变量，存储在各自的堆内存中，但是他们共 思 次。 写 大网 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java

1dcc5c371bff0689c8d/p17_2.jpg) ## sysmon 如阈值过大，可能会导致长时间无法触发垃圾回收。因此，每 2 分钟强制检查回收是非常必要的。 每 5 分钟，释放堆中长时间闲置块的物理内存。 ## madvise 在类 UNIX 系统，通过建议操作系统内核解除内存映射的方式释放物理内存，但不回收虚拟内存。 再次使用时，因缺页异常，由内核重新分配物理内存。 ###

树 7.1. 二叉树 7.2. 二叉树遍历 7.3. 二叉树数组表示 7.4. 二叉搜索树 7.5. AVL树 $ ^{*} $ 7.6. 小结 8. 堆 8.1. 堆 8.2. 建堆操作 ..... 157 8.3. Top-K 问题 ..... 159 8.4. 小结 ..... 163 9. 图 ..... 164 9.1. 图 ... 本书主要内容包括： 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度，算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 · 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、示例题目等。  Figure 3-1. 线性与非线性数据结构 非线性数据结构可以进一步被划分为树形结构和网状结构。 · 线性结构：数组、链表、队列、栈、哈希表，元素存在一对一的顺序关系。 · 树形结构：树、堆、哈希表，元素存在一对多的关系。

背後，都隱藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下；羽毛球簡則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。 本書旨在透過清晰易懂的動畫圖解與可執行的程式碼範例，使讀者理解演算法和資料結 第5章 堆疊與佇列 5.1 堆疊 5.2 佇列 5.3 雙向佇列 5.4 小結 第6章 雜湊表 6.1 雜湊表 6.2 雜湊衝突 6.3 雜湊演算法 6.4 小結 第7章 樹 7.1 二元樹 7.2 二元樹走訪 7.3 二元樹陣列表示 7.4 二元搜尋樹 7.5 AVL樹* 7.6 小結 第8章 堆積 8.1 堆積 8 8.2 建堆積操作 8.3 Top-k 問題 8.4 小結 第9章 圖 9.1 圖 9.2 圖的基礎操作 9.3 圖的走訪 9.4 小結 第10章 搜尋 10.1 二分搜尋 10.2 二分搜尋插入點 10.3 二分搜尋邊界 10.4 雜湊最佳化策略 10.5 重識搜尋演算法 10.6 小結 第11章 排序 11.1 排序演算法

背後，都隱藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下；羽毛球簡則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。 本書旨在透過清晰易懂的動畫圖解與可執行的程式碼範例，使讀者理解演算法和資料結 第5章 堆疊與佇列 5.1 堆疊 5.2 佇列 5.3 雙向佇列 5.4 小結 第6章 雜湊表 6.1 雜湊表 6.2 雜湊衝突 6.3 雜湊演算法 6.4 小結 第7章 樹 7.1 二元樹 7.2 二元樹走訪 7.3 二元樹陣列表示 7.4 二元搜尋樹 7.5 AVL樹* 7.6 小結 第8章 堆積 8.1 堆積 8 8.2 建堆積操作 8.3 Top-k 問題 8.4 小結 第9章 圖 9.1 圖 9.2 圖的基礎操作 9.3 圖的走訪 9.4 小結 第10章 搜尋 10.1 二分搜尋 10.2 二分搜尋插入點 10.3 二分搜尋邊界 10.4 雜湊最佳化策略 10.5 重識搜尋演算法 10.6 小結 第11章 排序 11.1 排序演算法