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Yudong Jin 2 years ago
parent e850152130
commit 89a5c6b435

@ -4,7 +4,7 @@ comments: true
# 小结
- 数组和链表是两种基本数据结构,代表了数据在计算机内存中的两种存储方式,即连续空间存储和离散空间存储。两者的优缺点呈现出此消彼长的关系。
- 数组和链表是两种基本数据结构,代表了数据在计算机内存中的两种存储方式,即连续空间存储和离散空间存储。两者的优点与缺点呈现出此消彼长的关系。
- 数组支持随机访问、内存空间占用小;但插入与删除元素效率低,且初始化后长度不可变。
- 链表可通过更改指针实现高效的结点插入与删除,并且可以灵活地修改长度;但结点访问效率低、占用内存多。常见的链表类型有单向链表、循环链表、双向链表。
- 列表又称动态数组,是基于数组实现的一种数据结构,其保存了数组的优势,且可以灵活改变长度。列表的出现大大提升了数组的实用性,但副作用是会造成部分内存空间浪费。

@ -82,10 +82,118 @@ comments: true
## 风格约定
- 标题后标注 * 符号的是选读章节,如果你的时间有限,可以先跳过这些章节。
- 文章中的重要名词会用「」符号标注,例如「数组 Array」。名词混淆会导致不必要的歧义因此最好可以记住这类名词包括中文和英文以便后续阅读文献时使用。
- 重点内容、总起句、总结句会被 **加粗** ,此类文字值得更多关注。
- 重点内容、总起句、总结句会被 **加粗** ,此类文字值得特别关注。
- 专有名词和有特指含义的词句会使用 “ ” 标注,以避免歧义。
- 标题后标注 * 符号的是选读章节,如果你的时间有限,可以先跳过这些章节。
- 在工程应用中,每种语言都有相应的注释规范;而本书放弃了一部分的注释规范性,以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型:标题注释、内容注释、多行注释。
=== "Java"
```java title=""
/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
// 内容注释,用于详解代码
/**
* 多行
* 注释
*/
```
=== "C++"
```cpp title=""
/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
// 内容注释,用于详解代码
/**
* 多行
* 注释
*/
```
=== "Python"
```python title=""
""" 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 """
# 内容注释,用于详解代码
"""
多行
注释
"""
```
=== "Go"
```go title=""
/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
// 内容注释,用于详解代码
/**
* 多行
* 注释
*/
```
=== "JavaScript"
```js title=""
/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
// 内容注释,用于详解代码
/**
* 多行
* 注释
*/
```
=== "TypeScript"
```typescript title=""
/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
// 内容注释,用于详解代码
/**
* 多行
* 注释
*/
```
=== "C"
```c title=""
/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
// 内容注释,用于详解代码
/**
* 多行
* 注释
*/
```
=== "C#"
```csharp title=""
/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
// 内容注释,用于详解代码
/**
* 多行
* 注释
*/
```
"""
在 Java, C, C++, C#, Go, JS, TS 的代码注释中,`/* ... */` 用于注释函数、类、测试样例等标题, `// ...` 用于解释代码内容;类似地,在 Python 中,`""" ... """` 用于注释标题, `# ...` 用于解释代码。
## 本书特点 *

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 210 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 200 KiB

@ -466,7 +466,7 @@ $$
**空间复杂度 $O(1)$ ** 指针 `i` , `j` 使用常数大小空间。
## 优缺点
## 优点与缺点
二分查找效率很高,体现在:

@ -185,7 +185,7 @@ comments: true
**空间复杂度:** $O(n)$ ,其中 $n$ 为数组或链表长度。
## 优缺点
## 优点与缺点
在哈希表中,**查找、插入、删除操作的平均时间复杂度都为 $O(1)$** ,这意味着无论是高频增删还是高频查找场景,哈希查找的性能表现都非常好。当然,一切的前提是保证哈希表未退化。

@ -244,7 +244,7 @@ comments: true
**空间复杂度 $O(1)$ ** 无需使用额外空间。
## 优缺点
## 优点与缺点
**线性查找的通用性极佳。** 由于线性查找是依次访问元素的,即没有跳跃访问元素,因此数组或链表皆适用。

@ -10,7 +10,7 @@ hide:
![conceptual_rendering](index.assets/conceptual_rendering.png){ align=left width=350 }
</br></br></br></br></br>
<h1 align="center"> 《 Hello算法 》 </h1>
<p align="center"> 动画图解、能运行、可讨论</br>数据结构与算法快速入门教程 </p>
<p align="center"> 动画图解、能运行、可提问</br>数据结构与算法快速入门教程 </p>
<p align="center"> [![github-stars](https://img.shields.io/github/stars/krahets/hello-algo?style=social)](https://github.com/krahets/hello-algo)</p>
<h6 align="center"> [@Krahets](https://leetcode.cn/u/jyd/) </h6>
</div>

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