C++: Vorbereitung des Coding

1. Willkommen in diesem Kurs!: Hallo Jungs und willkommen bei C plus Explosion Programmierung. Das Codierungs-Interview. Mein Name ist Alex und Zeit eines erfahrenen Softwareentwicklers , der seit etwa vier Jahren mit C plus plus arbeitet. Nun, die Struktur dieser Klasse wird in Schlüsselelemente aufgeteilt werden, die Zieldokument genannt Interviews für Software-Entwickler diskutiert werden. Zuallererst werden wir über die Komplexität eines Algorithmus sprechen, sowohl Zeit als auch Raum. Dann werden wir in Arrays springen. Dann werden wir uns Saiten anschauen. Dann wieder, Interview-Fragen basierend auf Strings ist das Thema, auf das wir uns konzentrieren werden. Dann werden wir uns auch ein paar sehr wichtige Sortieralgorithmen wie Bubble Sortierung, Quicksort und so weiter ansehen . Wir werden uns auch Bäume ansehen. Es sind Traversals und ein paar andere Interviewfragen, die Sie auf DOM erhalten können. Und wir werden auch einen Blick auf Stacks und Warteschlangen werfen. Die Klasse ist für jede Partei erstellt, die entweder einmal Algorithmen in der Programmiersprache von C plus plus lernen, oder jemand, der im Bereich der Software-Engineering beschäftigt werden will. Und wenn Sie Fragen lernen, die auf Interviews gegeben werden können , so dass sie ihre Interviews stützen können. Es gibt keine tatsächlichen Voraussetzungen für diesen Kurs. Dann Ihre Lernbereitschaft und eine Internetverbindung. Was das Klassenprojekt betrifft, wird es eine Frage sein, die in einem Interview-Szenario empfangen werden kann, das Sie betrachten können. Denken Sie an den Kopf, kann Zeit selbst für 30 Minuten und versuchen, mit dem besten Extrakt zu kommen, den Sie bekommen. So nennt es das interessant klingt. Ich freue mich, Sie in der nächsten Lektion zu sehen. Lasst uns loslegen. 2. Big O-Notation: Willkommen in Abschnitt zwei, große O-Notation. In Vortrag eins werden wir über großes O, großes Omega in zeitlicher Komplexität sprechen . Lasst uns anfangen. Die große O-Notation ist eine mathematische Notation , die das einschränkende Verhalten einer Funktion beschreibt , wenn das Argument zu einem bestimmten Wert oder einer Unendlichkeit neigt. In der Informatik wird die große O-Notation verwendet, um Algorithmen nach dem Wachstum der Laufzeit oder des Platzbedarfs zu klassifizieren Algorithmen nach dem Wachstum der Laufzeit oder des Platzbedarfs . Wenn die Eingabegröße zunimmt. es nicht gründlich verstehen, kann Ihnen bei der Entwicklung eines Algorithmus wirklich schaden. wird Ihnen nicht nur hart angeklagt, dass Sie Big O nicht wirklich verstanden haben, sondern Sie werden auch Schwierigkeiten haben zu beurteilen, wann Ihr Algorithmus schneller oder langsamer wird. Bei der Analyse von Algorithmen auf Effizienz verwenden wir großes O. Zum Beispiel kann festgestellt werden, dass die Zeit, die Anzahl der Schritte, die erforderlich sind, um ein Problem der Größe n zu lösen, n mal n auf die Macht von zwei plus acht Mal n plus eins. Wenn n groß wird, das n bis zur Macht von wird das n bis zur Macht von zwei Begriffen das dominieren. Alle anderen Begriffe können vernachlässigt werden. Zum Beispiel, wenn n 500 ist, ist der Begriff fünfmal n bis zur Macht von zwei hundert, zehnhundertmal so groß wie das zweifache n. Ignorieren des Buchstabens hätte vernachlässigbare Auswirkungen auf die der Wert des Ausdrucks für die meisten Zwecke. Darüber hinaus wurde der Koeffizient irrelevant, wenn wir ihn mit einer anderen Ausdrucksreihenfolge vergleichen . Die große O-Notation erfasst also, was übrig bleibt. Wir schreiben o of n an die Macht von zwei. Betrachten wir nun einige Beispiele für die zeitliche Komplexität bestimmter Informatik-Algorithmen. Einer heißt „konstant“. Zum Beispiel würde ein Algorithmus , der bestimmt, ob eine Zahl gerade oder ungerade ist, diese Zeitkomplexität haben. O von log n wird als logarithmisch bezeichnet. Suchen Sie beispielsweise ein Element mit binärer Suche in einem sortierten Array. Ich werde diese Art der Suche vorstellen und wie sie in einem späteren Abschnitt von n funktioniert , heißt linear. Dies ist die zeitliche Komplexität des Iterierens durch ein Array für eine Vielzahl von Zwecken. Zum Beispiel, um ein Element zu finden und so weiter. O von n zur Macht von zwei wird als quadratisch bezeichnet. Dies ist der Fall, wenn Sie zwei verschachtelte Kraft in einem Array haben . Dies kann nützlich sein, wenn Sie ein Array sortieren möchten. Schließlich wird o n factorial als faktoriell bezeichnet. Und wir stoßen auf diese Zeit auf Komplexität, wenn wir versuchen, Brute-Force-Lösungen uneingeschränkte Permutationen berechnen. Im Allgemeinen geben Sie beim Codieren von Interviews die Zeitkomplexität , damit Ihr Algorithmus jedoch weniger Zeit für Ausführung benötigt und effizienter und optimiert wird. Sie können jedoch von einer Lösung ausgehen, die nicht so großartig ist, wenn dies die erste Idee ist, die Sie lösen und sich dann zu einem optimierteren Ansatz begeben. Akademiker verwenden Peek, oh, großes Theta und großes Omega, um Laufzeiten zu beschreiben. In der Wissenschaft ist großes Omega das äquivalente Konzept, aber für geringere Bindung und Druck die Werte in einem Array ein großes Omega von eins. Schließlich wissen Sie, dass es nicht schneller sein wird als diese Laufzeit. Big Theta gibt eine enge Laufzeit. Wir können sagen, dass die Bindung der Funktion von oben und unten durch Theta-Notation dargestellt wird. Das exakte asymptotische Verhalten erfolgt durch d Theta-Notation. In diesem Kurs werden wir nur die Big-O-Notation für unsere Algorithmen in der Art und Weise verwenden , wie die Industrie sie tendenziell nutzt, indem wir immer versuchen , die Laufzeit strengste Beschreibung anzubieten. 3. Übersicht über Array und Vektorgrafiken: Hallo da und willkommen in Abschnitt drei Arrays. In diesem Abschnitt werden wir über eine grundlegende Datenstruktur namens erase sprechen eine grundlegende Datenstruktur namens erase , die in Interviewfragen zur Codierung häufig auftaucht. Und es ist sehr wichtig, dass Sie es bei der Programmierung gut verstehen. Wenn wir an ein Array denken, denken wir an eine Datenstruktur, die einer Sammlung von Elementen und gespeicherten Speicherorten ähnelt . Die Idee ist, mehrere Artikel desselben Typs zusammen zu speichern . Dies erleichtert es, die Position jedes Elements zu berechnen , indem einfach ein Versatz zu einem Basiswert hinzugefügt wird. Beispiel: der Speicherort des ersten Elements des Arrays, im Allgemeinen mit dem Namen des Arrays bezeichnet wird. Der Basiswert ist Index 0 und die Differenz zwischen den beiden Indizes ist der Offset. Der Einfachheit halber können wir uns eine Array-Flotte vorstellen eine Array-Flotte bei jedem Schritt der Wert liegt, sagen wir einer Ihrer Freunde. Hier können Sie den Standort eines Ihrer Freunde identifizieren, indem Sie einfach den Bericht über den Schritt kennen, auf dem er sich befindet. Denken Sie daran, dass der Speicherort des nächsten Index von dem Datentyp abhängt, den wir verwenden. Und es heißt standardmäßig reguläre Arrays mit lokalem Umfang. Zum Beispiel werden diejenigen, die in einer Funktion deklariert sind, nicht uninitialisiert gelassen. Dies bedeutet, dass keines seiner Elemente an einen bestimmten Wert gesendet wird. Ihre Inhalte sind an dem Punkt, an dem die Theorie deklariert wird, unbestimmt . Die Elemente in einem Array können jedoch explizit auf bestimmte Werte initialisiert werden, wenn sie deklariert werden, indem diese Anfangswerte umfaßt werden. Zum Beispiel sehen Sie hier die erste Zeile in unserem Bild. Die Anzahl der Werte zwischen Lob darf nicht größer sein als die Anzahl der Elemente im Array. Zum Beispiel wurde in unserem Bild in der ersten Zeile deklariert, dass fünf Elemente durch die Zahl in der Nähe der eckigen Klammern angegeben wurden. Und das Lob enthält genau fünf Werte. Eins für jedes Element. Deklariere es mit weniger. Die übrigen Elemente sind auf ihre Standardwerte festgelegt, was für fundamentale Typen bedeutet, dass sie mit Nullen gefüllt sind. den Wert der Elemente in einem Array kann genau wie der Ausfall einer regulären Variablen zugegriffen werden . Derselbe Typ. Die Syntax ist name und dann zwischen Klammern der Index. Beachten Sie, dass der dritte Elementar-Fu F-O-O angegeben hat. Dann in Klammern die Nummer zwei. Da der erste F0 von 0 ist, ist der zweite F0 F1. Und deshalb ist der dritte F o von zwei. dem gleichen Grund, sein letztes Element, Es ist F0, F4. Wenn wir also etwas wie F0 05 schreiben würden, würden wir auf das sechste Element von F-O-O zugreifen und daher tatsächlich die Größe des Arrays überschreiten. In C plus, plus. Es ist syntaktisch korrekt, den Wertebereich von Indizes für ein Array zu überschreiten. Dies kann zu Problemen führen, da sich X in äußeren Randelementen befindet , keine Fehler bei der Kompensation verursacht, aber Fehler bei der Laufzeit verursachen kann. In diesem Punkt ist es wichtig , klar zwischen den beiden Verwendungen unterscheiden zu können zwischen den beiden Verwendungen unterscheiden , die Klammern im Zusammenhang mit dem Löschen haben. Sie führen zwei verschiedene Aufgaben aus. Eine besteht darin, die Größe von Arrays anzugeben , wenn sie deklariert werden. Die zweite besteht darin, Indizes für konkrete Array-Elemente anzugeben , wenn auf sie zugegriffen wird. Verwechseln Sie diese beiden möglichen Anwendungen von Klammern nicht mit Arrays. Irgendwann müssen wir möglicherweise ein Array an eine Funktion als Parameter übergeben, C plus plus. Es ist nicht möglich, den gesamten Blockspeicher, der durch ein Array dargestellt wird , direkt als Argument an eine Funktion zu übergeben. Aber was können Sie tun, ist, dass Sie stattdessen seine Einträge übergeben können. In der Praxis hat dies fast den gleichen Effekt und aus dieser Sicht ist es viel schneller und effizienter viel schneller und effizienter. Um einen Array-Parameter für eine Funktion zu akzeptieren. Die Parameter können als Typ deklariert werden, aber mit leeren Klammern erfüllen sie die tatsächliche Größe des Arrays. Zum Beispiel für ein Verfahren. Und dann in der Parameterliste int arg. Dann ein paar leere Klammern. Diese Funktion akzeptiert einen Parameter vom Typ Array von int namens ARG. Um diese Funktion, ein Array, das als int deklariert ist, meine Array-Elemente, einzufügen ein Array, das als int deklariert ist, , würde es ausreichen, einen Code wie diese Prozedur meines Arrays zu schreiben. Dies wäre also ein Überblick über den Array-Typ in C plus plus. Natürlich können Sie mit jedem der Elemente noch viele weitere Operationen ausführen . Du kannst sie tauschen und so weiter. Als nächstes werden wir uns in den kommenden Vorträgen eine Vielzahl von Algorithmen ansehen, die häufig bei Algorithmen ansehen, die häufig Fragen zur Programmierung von Interviews auftauchen. Und wir werden uns ihre Komplexität, verschiedene Ansätze und im Grunde genommen ansehen , wie wir sie lösen können, damit wir besser auf Ihre zukünftigen Interviews vorbereitet sein können. 4. Löschen in einem Array: Hallo Leute und willkommen , drei Vortrag, in einem Array zu löschen. In dieser Vorlesung werden wir darüber sprechen, wie ein Element aus einem Array gelöscht wird. Diese Frage hat zwei Variationen. Aus einem Array, in dem wir wissen, wie hoch der Wert der Zahl ist, die wir aus dem Array löschen möchten. Und die Variation , bei der wir wissen, wie die Position des Elements in dem Array ist die Position des Elements in , das wir löschen möchten. Genau hier haben wir die Variation bei der der Wert des Artikels eingegeben wird und nicht die Ablagerung, aber der andere ist diesem sehr ähnlich. Lassen Sie uns den Code und nach Schulden und einige Erklärungen dazu ausführen. Wir können über die Komplexität dieses Programms nachdenken , wie wir es in einer Interviewsituation tun würden. Fangen wir mit dem Mittelwert an. Als gute Praxis ist es immer gut, Ihre Funktionen von der Hauptfunktion zu trennen und dann Ihre Funktion aufzurufen , die Sie für eine bestimmte Frage geschrieben haben , von der Hauptfunktion. In einer Interviewfrage und einem Interviewszenario können sie Ihnen sogar die Funktion ohne den Körper geben. Es ist also nur ein Header. Und dann schreiben Sie die Funktion, die tun soll , wie das SQL gestartet wurde. In unserer Situation, als wir die Hauptfunktion betraten, haben wir unser int-Array deklariert , von dem wir entfernen werden, es mit einigen fest codierten Integralwerten initialisiert. Dann haben wir jede Seite die Größe der Theorie durch die Größe eines Integrals zu teilen. Dann schrieben wir x ist sechs. Wir wollten sechs aus diesem Array entfernen. Jetzt rufen wir die Funktion delete element auf, die nach dem Entfernen die neue Größe des Arrays zurückgibt und das Element offensichtlich aus dem Array entfernt. Diese Löschelementfunktion hat, wie Sie sehen können, drei Argumente. Das erste Argument ist unser Array, aus dem wir das Element entfernen möchten. Der nächste Punkt. Das Element bedeutet die Größe des Arrays. Und das letzte Element ist die Nummer wir aus dem Array löschen möchten, in unserem Fall sechs. Und wie Sie sehen können, sind dies die Argumente, die wir übergeben, wenn wir die Funktion aufrufen. Was diese Funktion tut, ist, dass sie eine i-Variable deklariert , die verwendet wird, um durch das Array zu iterieren. Und dann durchlaufen wir in einer for-Schleife das gesamte Array und nehmen jedes Element. Und wenn das Element gleich dem x D-Element ist, das wir aus unserem Array entfernen möchten. Dann brechen wir kaputt. X wird im Array gefunden und ich ist der Index , in dem x gefunden wurde. Wir werden die Größe des Arrays verringern , da es eine Nummer kleiner sein wird als zuvor, weil wir offensichtlich ein Element daraus löschen werden . Und dann werden wir alle Elemente einfach um einen Raum voraus bewegen. Lesley, wird die Größe des Arrays zurückgeben. Hier ist die neue Länge des Arrays. Dann werden wir Monte Carlo sehen und ihn dann durchlaufen und zeigen es. Wenn wir das ausführen, werden wir sehen, dass das neue Tower-Array 1158910 sein sollte. Sie können sehen, dass das Array ist. Denken wir nun über die Komplexität des Raums von Diamanten nach. Die Raumkomplexität ist offensichtlich linear weil wir keine anderen Variablen deklarieren. Wenn wir das tun, gelten sie als konstant. Dieser Raum ist linear und dann die Zeitkomplexität durchlaufen wir das Array einmal hier. Und offensichtlich einmal hier. Die zeitliche Komplexität ist ebenfalls linear. Können wir das in einer besseren Komplexität als diese tun? Nun, nein, weil unser Element das erste sein kann, dann wäre es immer noch linear, weil wir das gesamte Array durchlaufen müssen. In diesem Schritt. Es ging darum, ein Element aus dem Array zu löschen. Und ihr könnt die Variation machen, in der Sie ein Element aus einem Array löschen, in dem Sie wissen, dass die Position dieser sehr ähnlich ist. Aber das kannst du zu Hause probieren. Und lass mich wissen, wie es gelaufen ist. 5. Lineare Suche in einem Array: Hallo Leute und willkommen zurück zu Vortrag vier. In dieser Vorlesung werden wir über die Suche in einer Reihe von Ganzzahlen sprechen , genauer gesagt über die lineare Suche. Das Szenario ist, dass wir ein Array von Ganzzahlen haben , das Zahlen enthält , die nicht sortiert sind. Also jede Art von Zahlen , die ganze Zahlen sind. Und das Problem mit S-Gas, eine Zahl aus diesem Array zu finden und seinen Index zurückzugeben. Jetzt würden wir offensichtlich eine separate Funktion von der Hauptfunktion schreiben , die wir aufrufen, von der Hauptfunktion aus aufrufen und diese verwenden, um unser Element zu finden. Wie Sie in meinem Code genau hier sehen können, erklären wir eine Rate, fest codiert ist, Werte 2341040. Dann der x-Wert, der da ist. Dann verwenden wir wie üblich die Größe der Hilfsfunktion, verwenden wir wie üblich die Größe der um die Größe unseres Arrays zu berechnen. Dann geben wir unser int an, welches den Wert der Suchfunktion salzt. Diese Funktion gibt einen int und benötigt drei Parameter. Unser Array, die Größe unseres Arrays und die Zahl, die wir finden wollten. Dann durchlaufen Sie es mit Hilfe dieser Hilfsvariablen namens. Während wir es durchlaufen, finden wir unser benötigtes Element, dann werden wir seinen Index zurückgeben. Am Ende werden wir minus eins zurückkehren, was bedeutet, dass wir es nicht gefunden haben. Gib ich zurück, wie du wahrscheinlich schon weißt, aber ich werde dich daran erinnern. Sagen Sie, wenn Sie es nicht wissen, die return-Anweisung, wenn Sie in Ihrer Funktion sitzen, stoppt die return-Anweisung, wenn Sie in Ihrer Funktion sitzen, diese Funktion und sie geht im Grunde dorthin, wo die Funktion aufgerufen wird, und gibt diesen Wert zurück. Was ist nach einer Rückkehr , die erhitzt wurde? Die Funktion wird nicht ausgeführt. Diese Rückgabe minus einer Anweisung ist nur Wärme wenn diese Rückgabe niemals ausgeführt wird. Wenn also unser Wert nie im Array gefunden wurde, das Ergebnis mit dem Index des Wertes aus dem Array , das wir finden möchten. Wenn das Ergebnis minus eins ist, wird natürlich sagen, dass das Element nicht vorhanden ist. Und wenn es heißt, dass es am Indexergebnis vorhanden ist , das von unserer Funktion zurückgegeben wird. Wie Sie sehen können, werden wir, wenn Sie dieses Programm ausführen, sehen wir, dass dieses Element in Index drei vorhanden ist. Wissen Sie, das Zählen in einem Array basiert auf Null, was bedeutet, dass der erste Index 0 ist. Deshalb wird dies eins zu n sein. Die Anzahl der Forschungen für Dan ist Index drei. Sprechen wir nun über Komplexität. Die Raumkomplexität ist die Größe unserer frühen, die in Bezug auf den Input linear ist. Dann wird die zeitliche Komplexität, naja, die zeitliche Komplexität durch unsere Funktion gegeben , weil wir genau hier einmal durch unser Array iterieren. Das bedeutet lineare Zeitkomplexität. Können wir das jetzt besser machen als linear? Nun, nein, denn im schlimmsten Fall das Element, dass wir diese Position finden wollen , und das bedeutet, dass wir das gesamte Array durchlaufen müssen , um es endlich an der letzten Position zu finden. Und das würde lineare Zeit in Anspruch nehmen. Bei diesem Problem ist sowohl die Raumkomplexität als auch die Zeitkomplexität kaum linear. Lassen Sie uns zur nächsten Vorlesung übergehen, in der ich Ihnen einen effizienteren Weg zeigen werde, dies zu tun. Aber unter einer Bedingung, und das ist das Array, zunehmend sortiert oder abnimmt. 6. Binäre Suche in einem Array: Hallo Leute und willkommen zu Vortrag fünf, binäre Suche in einem Array. Dies ist im Grunde der erste ernstere Algorithmus , den wir uns in diesem Kurs nähern werden. Und dieser wird öfter in Interviews gegeben. Und vielleicht nicht diese grundlegende Variation, sondern andere Variationen, die andere Einschränkungen haben können oder Sie nicht aufgefordert haben, dies unaufhörlich zu implementieren. Aber eine andere Art von Problem, bei dem Sie diese Art von Algorithmus verwenden müssen. Das Problem ist, dass Sie bei einem sortierten Array von n Elementen die Funktion schreiben sollten, um ein Element x in diesem Array zu geben . Ein einfacher Ansatz, wie wir in der letzten Vorlesung gesehen haben, wäre die lineare Suche nach Ihrem Array. Die zeitliche Komplexität wäre linear, wie wir in diesem Raum sahen, wäre die Komplexität linear. Aber ein anderer Ansatz, um dieselbe Aufgabe mithilfe der binären Suche auszuführen und angesichts der Tatsache , dass unser Array bereits sortiert ist. Was also die binäre Suche im Grunde tut, sucht stattdessen ein sortiertes Array, indem das Suchintervall wiederholt geteilt wird. Atme ein, beginne mit einem Intervall, das das gesamte Array abdeckt. Wenn der Wert des Suchschlüssels kleiner als das Element in der Mitte des Intervalls ist . Schenken Sie das Intervall nach unten, helfen Sie, verengen Sie es bis zur Oberhand. Prüfen Sie wiederholt, bis der Wert gefunden wurde oder das Intervall genau ist. Die Idee der binären Suche besteht darin, die Informationen zu verwenden , dass das Array sortiert ist. Die zeitliche Komplexität wurde reduziert, logarithmische. Wenn wir uns dieses Bild ansehen, können wir ein Beispiel sehen. Wir haben dieses Array, das 2581216233856172091 hat. Wir werden m in der Mitte nehmen würde niedrig sein und es wäre 0 und h wäre neun. Die drei Indizes, mit denen wir arbeiten, müssen wir nach 23 suchen. Nun, wir werden es überprüfen, und 16 ist kleiner als 23. Also werden wir nach rechts gehen. Wir werden l, m, den arithmetischen Durchschnitt von n und h nehmen den arithmetischen Durchschnitt von n und . Und wir können sehen, dass 23 kleiner ist, 36. Ich gehe in der linken Hälfte auf die Suche. Und jetzt wären es sechs, denn es wird m minus eins sein. M wäre fünf. Genau hier haben wir nach 23 gesucht, ohne uns Gegenstände wie 5812 oder sogar 72 anzusehen. Schauen wir uns nun den Code an und sehen, wie er funktioniert. Die Hauptfunktion ähnelt sehr der letzten Hauptfunktion , die wir bei der linearen Suche nach einem Array von Ganzzahlen verwenden . Der einzige Unterschied ist die Funktion, die sie verwendet und die Indizes zurückgibt , in denen unsere Nummer gefunden wurde. Diese binäre Suchfunktion benötigt, wie Sie sehen können, vier Argumente. Die erste ist unser Array von Ganzzahlen. Der zweite, der dritte ist der R. Oder für den Fall, dass dieses Bild h sein würde. Weil genau hier richtig ist, gab es hoch. Sie meinen im Grunde das Gleiche. Und dann ist x die Zahl , nach der wir gesucht haben. Wir werden rekursive Anrufe tätigen. Beginnen Sie damit, zu sagen, dass nicht so richtig ist größer oder gleich L. Wir werden das Treffen im GRE erklären und ihm im Grunde den Durchschnitt von R und L. geben Wenn Sie sich fragen, warum ist dieses L plus R nicht durch zwei geteilt? Und es steht so geschrieben. Nun, das trägt zuerst minus l und fügt dann hinzu. Dies hilft, Fälle von Überlauf zu vermeiden. Die Zahl ist groß genug, um den Speicher zu überschreiten , und für Ihr Programm wird grundsätzlich abstürzen. Wenn die Fleischpalette gleich x war, die Zahl, nach der wir nicht gesucht haben, sollten wir den Index zurückgeben, weil wir ihn gefunden haben. Wenn es größer ist als das Element, nach dem wir suchen, können wir nur im linken Unter-Array suchen. Also werden wir rekursiv die binäre Suche von ARR Again L. aufrufen . Und dann anstelle von Bereich, den ich Mitte minus eins aufrufen werde, werden wir anstelle von Bereich, den ich Mitte minus eins aufrufen werde, nur in das linke Unterarray schauen. Im anderen Fall werden wir in den richtigen Subarray schauen, indem wir den rekursiven Aufruf anstelle von l geben Im zweiten Argument Mitte plus eins. Zuletzt, wenn bei der Rückkehr von den rekursiven Aufrufen keine andere Rückkehr getroffen wurde . Jetzt komme ich minus eins zurück. Wie Sie sehen können, wurde bei der Ausführung dieses Programms Nummer zehn wieder bei Index drei gefunden. Wie ich bereits sagte, ist die Raumkomplexität linear, weil wir das Array deklariert haben, dann ist die Zeitkomplexität logarithmisch. Dank dieses netten Algorithmus. Wenn das Array jedoch nicht sortiert ist, können Sie kein Element in einer besseren Zeitkomplexität als linear finden . Dies wird hier nur möglich, weil wir wissen, dass das Array sortiert ist und wir auf diese Weise schneller durchschauen können. Es geht um die binäre Suche. Sie können versuchen, es selbst zu implementieren , ohne sich diesen Algorithmus anzusehen. Dies ist eine wichtige Interviewfrage und ein wichtiger Algorithmus, Sie wirklich sehr gut kennen sollten. 7. Saiteninstrumente: Hallo Leute und willkommen zurück in Abschnitt vier. In diesem Abschnitt sprechen wir über Strings. Strings sind Objekte in C plus die drei vorliegenden Zeichenfolgen. Die Standard-String-Klasse bietet Unterstützung für solche Objekte mit einer Schnittstelle , die der eines Standard-Byte-Containers ähnelt. Aber ich denke, Funktionen, die speziell für die Arbeit mit Zeichenfolgen von Einzelbyte-Zeichen entwickelt wurden. Hier können wir über Memberfunktionen wie swap sprechen, die den Inhalt von zwei Zeichenfolgen austauschen, append, die eine Zeichenfolge an eine bestimmte Zeichenfolge anhängen und einen Zeiger auf die resultierende Zeichenfolge zurückgeben. Einfügen, Löschen, Finden von SDR und vielen anderen. Ich füge hier ein Bild mit Beschreibungen für jeden von ihnen an, damit du sie lesen und verstehen kannst , was jeder von ihnen tut. Wir können auch über überlastete Betreiber sprechen, wie zum Beispiel eine Biegung zweier Straßen. Sie stehen mit der Plusgleichzeichen-Verkettung, diesmal mit dem Pluszeichen. Der Gleichstellungsbetreiber, der bis zu Gleichstellungszeichen umsetzt und so weiter. Dieses Glas hat auch eine Vielzahl von Konstrukteuren. Die leere Zeichenfolge, die eine leere Zeichenfolge erstellt. Derjenige, der als Argument die Zeichenfolge zwischen Klammern nimmt. Sie können Ihre Zeichenfolge schreiben und es wird dieses Getränke-Objekt mit dem Stream initialisieren , den Sie direkt dort haben. Derjenige, der eine Ganzzahl und ein Zeichen annimmt und die Zeichenfolge mit dem Zeichen instanziiert die Zeichenfolge mit dem Zeichen , das um die angegebene Anzahl von Malen wiederholt wird. Um Strings zu verwenden, müssen Sie eine zusätzliche Header-Datei, Illustrator-Code, der eingeschlossen werden soll , einschließen. Und dann String Dot h zwischen Dreiecksklammern. Außerdem haben Sie gesehen, dass Sie Iostream einschließen könnten , der aus Eingabe und Ausgabestream stammt und normalerweise Tastatureingaben schreiben und lesen müssen. Beachten Sie, dass diese Klasse Bytes unabhängig von der Kodierung verarbeitet , um Sequenzen mit multiplizierter oder variabler Länge wie UTF acht zu behandeln. Mitglieder dieser Klasse, wie Länge oder Größe, sowie ihre Iteratoren, werden weiterhin in Bytes arbeiten, nicht in tatsächlichen kodierten Zeichen. In den nächsten Vorträgen werden wir uns einige Fragen zur Interviewcodierung genauer ansehen , die möglicherweise Strings verwenden. Lasst uns an die Arbeit gehen. 8. Schnüre und die Länge einer Schnüre finden und die Länge einer Schnüre finden: Hallo Leute. In diesem Vortrag werden wir über Kontaktnation sprechen und die Länge der Straße finden. Beginnen wir damit, über Verkettung zu sprechen. Der Plus-Operator kann zwischen zwei Strings verwendet werden. Füge ich sie zusammen und erstelle eine neue Zeichenfolge? Dies nennt man Verkettung. Behandeln wir es in C plus. Plus ist eigentlich ein Objekt, wir bereits gesprochen haben. In der letzten Vorlesung. Nice object enthält Funktionen, die bestimmte Operationen an Strings ausführen können . Beispielsweise können Sie Strings auch mit der append-Funktion verketten. Sie können dies auf jede Art und Weise tun, wie Sie es bevorzugen. Sprechen Sie auf einer konkreteren Ebene. Sie können in Ihrem Code etwas wie String S gleich einem Plus b sehen , wobei a eine andere Zeichenfolge und B auch eine Zeichenfolge ist. Und verketten Sie sie, indem Sie diesen Zwilling von A und B am Ende machen. Und es wird im Grunde eins drei sein, beide zuerst und dann B enthält, beide zuerst und dann B enthält um die Länge einer Zeichenfolge zu erhalten, können Sie die Längenfunktion hat tief verwenden. Möglicherweise sehen Sie einige C plus Plus-Programme, die die Größenfunktion verwenden , um die Länge der Zeichenfolge zu ermitteln. Dies ist nur ein Alias, der leer ist. Es liegt ganz bei Ihnen, ob Sie Länge oder Größe verwenden möchten. Wenn Sie dieses Problem jetzt implementieren möchten, ohne diese vorgefertigte Funktion zu verwenden, wird es ziemlich einfach sein. Sie müssen jedes Zeichen des Arrays mit einer for-Schleife durchlaufen und dann ein Integral mit 0 inkrementiertem Zeichen instanziiert haben . Auf diese Weise können Sie die Länge ohne diese vorgefertigten Funktionen erhalten. Sie können auf die Zeichen in einer Zeichenfolge zugreifen, wie in einem Array von Autos, indem Sie die Indexnummer in eckigen Klammern beziehen. Um den Wert eines bestimmten Zeichens zu ändern. String, beziehen Sie sich auf die Indexnummer und verwenden Sie einfache Anführungszeichen, da dies ein Zeichen ist. 9. Schnur ändern: Hallo da. In dieser Vorlesung werden wir darüber sprechen, wie wir den Fallstream ändern können. Das Problem hier ist , dass wir alle Großbuchstaben in Kleinbuchstaben umwandeln müssen und umgekehrt. Industrie. Ein neuer Ansatz besteht darin, die Zeichenfolge zu iterieren und die ISA pro Pre-Build-Funktion zu verwenden , um festzustellen, ob jedes Zeichen in der tatsächlichen Anwendung befindet oder nicht. Wenn es sich um Großbuchstaben handelt, werden wir es mit der vorgefertigten CO2-Funktion in Kleinbuchstaben umwandeln . Und wenn es nicht in Großbuchstaben ist, wandelt es mit zwei vorgefertigten Funktionen in Großbuchstaben um . Jetzt können wir dies auch ohne diese vorgefertigten Funktionen tun , indem den Wert 32 addieren oder subtrahieren. Weil das der Unterschied in Zahlen zwischen einem Groß - und Kleinbuchstaben ist. Zum Beispiel hat der Buchstabe Großbuchstaben einen Ascii-Wert von 65, und Kleinbuchstaben hat einen Ascii-Wert von 97, was 65 plus 32 entspricht. Sie können dieses kleine Teufel auch benutzen, um dieses Problem zu machen. Wenn der Interviewer angibt, dass Sie keine vorgefertigten String-Funktionen verwenden dürfen. Wenn wir uns den Code ansehen, haben wir diese Hauptfunktion bei der wir einen STR-Stream deklarieren, gibt auch den Standardbereich weil wir den Namespace std nicht verwendet haben. Sie können also entweder den benutzenden Namespace std schreiben oder std sagen. Und diese beiden Doppelpunkte vor Amy, STD-Mitglied, die du schreibst. In der nächsten Zeile haben wir die STR-Zeichenfolge mit dieser Zeichenfolge direkt hier initialisiert. Und dann rufen wir die Transformationsfunktion in diesem STR mit drei Iteratoren vom Anfang der SDR-Zeichenfolge bis zum Ende des Verlaufs oder Strings auf, dann werden wir nicht einatmen Der März nannte „The Change Case“ für jeden Charakter davon. Dies ist nur eine Möglichkeit, es zu durchlaufen. In Zeile 16 die Change Case Funktionen nimmt die Change Case Funktionen ein Zeichen und es gibt ein Zeichen zurück, wie Sie in seiner Kopfzeile sehen können. Und es ist nur eine If-Funktion, die überprüft, ob das Zeichen Großbuchstaben ist, dann gibt es Kleinbuchstaben zurück. Und wenn es nicht so ist, dass es Kleinbuchstaben ist. In diesem Fall werden wir die Großbuchstabenzelle zurückgeben die Großbuchstabenzelle nachdem wir die gesamte Zeichenfolge mit dieser Funktion transformiert haben, es wird so ziemlich jeden ersten Casey sein. Dann schreiben wir es an der Ausgabe-Eingabeaufforderung. Und wie Sie sehen können, erhalten wir, wenn wir diesen Code ausführen, den wir den umgekehrten Fall initialisiert haben. Ich habe bereits gesagt, dass Sie den 32 kleinen Hack verwenden können den 32 kleinen Hack , um dieses Problem ohne eingebaute Funktionen zu erledigen. 10. Wörter / Vokale zeichnen: Hallo Leute und willkommen zurück zu Vortrag vier. In dieser Vorlesung werden wir darüber sprechen , wie Sie in einer Schnur auf die Vokale zukommen können . Im Grunde eine größere Zeichenfolge , die Leerzeichen zwischen Wörtern hat. So etwas wie Samples oder Pablo's kann sein, wenn eine Auszeichnung ist. Wie das Problem klingt , ist, dass die Funktion , die Sie schreiben sollen , ein Argument erhält, das eine Zeichenfolge ist, und Sie müssen dann die Anzahl der Vokale zurückgeben. Zum Essen von Wörtern. Dies ist das Problem, über das wir heute in dieser Vorlesung sprechen werden. Wie Sie sehen können, habe ich es bereits für Sie codiert, aber wir werden laufen, wie wir es normalerweise tun. Loben Sie, zu besprechen, was im Grunde alles tut, ist, dass wir normalerweise von der Hauptfunktion ausgehen. Hier erklären wir eine Zeichenfolge, die ich SDR und Nike feet ABC Space genannt habe . Und jetzt haben wir zwei Funktionen, um die Anzahl der Werte zu zählen, die es hat. erste Funktion erhält das dritte Zeichen, gibt brillant zurück. Was es macht. Danke diesem Charakter. Oberteil. Zum Beispiel wäre es ein Kleinbuchstaben. Es bringt es wieder in Großbuchstaben zurück. Wir können die oberen Zähne makellos und nicht auch in Kleinbuchstaben überprüfen , denn dann hätten wir hier fünf Bedingungen mit dem ODER-Operator dazwischen gehabt. Was wir tun, ist dorthin zurückzukehren, den Charakter. Charakter. Charakter ist ein Charakter wie dieser, E, I, O, U. irgendeiner dieser Sitze wahr? Dann kehren wir zu dieser Funktion zurück. Wie Sie sehen können, wird es von einer anderen Funktion aufgerufen , heißt Count-Vokale. Dieser erhält einen String-Parameter basierend auf TR. Initialisiert und integriert, zählt. Der Wert 0. Dann durchlaufen wir die Zeichenfolge durch jedes seiner Zeichen. Dann wenn der tote Charakter vokal, dann heben wir das Konto auf. Am Ende geben wir es zurück. Dies ist eine sehr einfache Methode , um die Anzahl der Vokalzeichenfolge zurückzugeben. Sprechen wir nun über die Komplexität dieses Algorithmus. Nun, zunächst ist dieser Raum linear, weil wir nicht mehr als diese Behandlung selbst deklarieren. Dann ist die Zeitkomplexität linear zu, da wir jedes der Zeichen aus der Zeichenfolge durchlaufen , sowohl Zeit als auch Raum und Ort. Dies sind lineare große O von n. Nun, um zum nächsten Problem weiterzugehen und die Wörter zu zählen. Dies geschieht, indem Sie eine Funktion schreiben , die von einem Parameter empfängt , der ein Stream ist, und dann eine Ganzzahl zurückgibt. Clara Decker, jetzt wo wir mit 0 initialisieren und ein Zeichen, das wir Preform vorheriger Tod nennen , initialisiert mit Leerzeichen. Jetzt essen wir den Weg durch den Stream , den wir als Parameter erhalten. Wenn der aktuelle Zeichenraum in der vorherigen Lektion ist, erhöhen wir. Was heißt das? Nun, es bedeutet, dass wir den Anfang eines neuen Wortes gefunden haben , weil das Zeichen, jetzt ist es nicht der Raum im vorherigen Raum, früher ein neues Wort war, eins. Zuletzt werden wir das vorherige mit x von i aktualisieren. Wenn wir in der nächsten Iteration nachschauen. Aktuell, früher, daher der eigentliche vorherige Bär. Anständige Orientierung. Wir werden die Nummer jetzt zurückgeben. Danke, du kannst es nicht sehen. Wenn wir diese Funktion aufrufen, gibt sie zwei zurück. Weil unsere Zeichenfolge ABC Space D0 als abc angesehen würde. Und dann sind das keine tatsächlichen Worte. Aber wenn du einen Satz tippst , den wir keinen Sinn ergeben haben, wäre es wert. jetzt über die Komplexität dieses Algorithmus spreche, denke ich, dass es ziemlich klar ist, dass dieser Raum in Bezug auf die Eingabe gilt, weil wir nichts anderes als den Stream selbst deklarieren . Wir haben lineare Raumkomplexität, Zeitkomplexität. Es wäre auch linear, weil wir die zurückgebliebenen einmal durch den Stream essen , um den Zustand und den vorherigen Wert zu überprüfen. Genau hier. Wir haben zwei grundlegende Algorithmen besprochen , die auftauchen. Ein paar Fragen. Probleme beginnen. Sie sind sehr einfach, aber es ist sehr wichtig, mit den sehr grundlegenden zu beginnen , um die Komplexität zu verstehen und wie sie optimal gemacht werden können. Weil man dann auf dem Fundament aufbauen kann, Tiefe. Sie müssen in Zukunft komplexere Algorithmen und Probleme lösen und verstehen . Das nächste Kapitel, über das wir sprechen werden, muss eine Zeichenfolge umkehren, was eine häufiger erfüllte Interviewfrage ist. 11. Schnur umgekehrt: Hallo Leute, willkommen zurück. In diesem Vortrag werden wir darüber sprechen, wie man eine bestimmte Serie rückgängig machen kann. Wie wirst du das machen? Problem besagt, dass Sie angesichts dieses Gens von der Eingabe, von der Tastatur oder einer Datei einfach den Wert geben, von der Tastatur oder einer Datei einfach den Wert geben, den ich die Aufgabenmatrik Jeff Tapisserie hart codiere, und das Problem besteht darin, sie umzukehren. Wenn wir zum Beispiel eine Zeichenfolge haben, wenn Ihre Funktion mit idealerweise streamen wir dazu neigen, auf die Schulden zu streamen , würde umgekehrte Reihenfolge. werden nicht darüber diskutieren, wie wir diese Funktion implementieren und welche Komplexität jede Zelle hat, haben wir zunächst eine Zeichenfolge deklariert. Es heißt Willkommen auf den Quadraten. Dann rufen wir diese Funktion einfach auf. Diese Funktion gibt nichts zurück. Es ist eine ungültige Rückgabetyp-Funktion. Wir initialisieren die Länge des Streams iterieren dann zur Gesundheit des Streams. Was wir tun, ist, dass wir dazwischen die passenden Charaktere tauschen . Zum Beispiel, wenn ich sehe oder wir diese T-R-I-E lecker r i n minus u, o minus eins, minus eins, minus eins tauschen diese T-R-I-E lecker r i n minus u, o minus eins, . Da anständige Arrays auf Nullbasis gezählt werden, werden wir sprechen, um das erste Element zu tauschen, das 0 ist, ein Element, das minus eins ist, ein Null-basiert. Zum Beispiel die Zeichenfolge. Wir werden die Absicht G minus eins nehmen. Es wird die eine Indizierung dauern, dann n minus zwei, was dann tauscht und dann tauscht. Punkte. Wir heizen mitten auf der Straße, wir halten an. Dies ist im Grunde der optimalste Weg , um diese Operation durchzuführen. Und das, Sie können sehen, ob ich heize, wir werden dieses Gen umgekehrt erhalten. Sprechen wir nun über die Weltraumkomplexität dieses Algorithmus. Zuallererst ist diese Raumkomplexität lineare Begründung, da wir die zeitliche Komplexität nicht erhalten. N geteilt durch zwei, da die Hälfte des Arrays nicht mehr mit Zeichen dazwischen übereinstimmt. Wie wir wissen, nur das n und seine Macht. Die Big O-Notation der Zeitkomplexität wäre ebenso wie die Raumkomplexität linear zu diesem Algorithmus. In der nächsten Vorlesung werden wir sehen, wie es gelingt zu überprüfen ob ein Wort oder eine Zeichenfolge ein Palindrom ist. Benadryl, was bedeutet, dass dieser Traum, du zuerst hast, derselbe ist. Lasst uns weitermachen und darüber sprechen, wie wir das machen können. Die Komplexität dieses Algorithmus wäre. 12. Palindrom prüfen: Hallo Leute und willkommen zurück zur Kursvorlesung. Wir werden sehen, wie können wir prüfen, ob es funktioniert hat? Was bedeutet, dass eine Zeichenfolge ein Palindrom ist , bedeutet, dass es dasselbe ist. Es ist das Gleiche, wenn wir es von links nach rechts lesen. Zum Beispiel wäre eine BBA ein Benadryl weil es wahrscheinlich eine ABB-Form wäre. Das wäre immer noch eine BBA. Dieser wäre auch ein bisschen Drama, aber diese würden nicht daran liegen, dass wir es von links nach rechts über die Halbwertszeit hinaus lesen , am Anfang. Wiederholen Sie dies von rechts nach links. Wir haben zwei LC WE. Jetzt, da wir verstanden haben, was das Problem ist, würden Sie ein Interview führen. Der erste Schritt besteht darin, zu verstehen, was das Problem einmal von Ihnen ist. Wir können darüber nachdenken, wie wir es lösen können. Aber da wir gerade darüber gesprochen haben, wie man eine Zeichenfolge umkehrt, ist dies ein sehr ähnliches Problem, das sehr leicht gemacht werden kann, wenn wir den umgekehrten Algorithmus haben, da wir nur überprüfen müssten , ob unser Stream sein würde gleich der Rückseite davon. Bei p gleich wäre es wahrscheinlich wahr. Aber jetzt werden wir einen anderen Ansatz für dieses Problem verfolgen. Lösen Sie, um als Parameterzeichenfolge zu fungieren. Und dann werden wir keinen Grad zurückgeben, weil Sie nur den Ausgang dieses Gen prägen werden nur den Ausgang dieses Gen prägen , das dieses Gen als Parameter erhält. Der Parameter beginnt mit den Anfangswerten 0 und altern dann mit der Größe unseres Streams. Dann, während Index, Index, Index, dieser Fall XDR von nicht gleich dem STR. Also der magische Charakter von Anfang an, nicht die Szene, die wir drucken werden. Die Zeichenfolge ist nicht ersichtlich. Zeichne mir die Rückkehr zu Funktion h und del cross paths. Das bedeutet, dass das Alter nicht invertiert ist, bedeutet, dass der gesamte Stream dies zeichnen kann. Sie können sehen, ob ich ziehe, es schaut nach jedem dieser Tricks aus. Also ein BPA, ein BB, CC, BB oder nicht. Komplexität. Komplexität ist heute leicht zu betrachten, aber weil wir diese Napa-Konstante außer dem Eingabestrom haben , wäre es der Fall, aber weil wir diese Napa-Konstante außer dem Eingabestrom haben, wäre es der Fall, zwei geteilt durch zwei weil wir alle dieses Gen haben müssen. Wir erreichten die Hälfte von h wäre die While-Schleife mit IT. Komplexität ist lineares Instagram in Bezug auf das Genaue, diese wären offensichtlich Topo ihn davon abgehalten, es zu tun. Weil Sie immer noch die Theorie überprüfen müssen, um sicherzustellen, dass alle Charaktere gleich sind, damit Sie bestätigen können, dass Ihre Schüler in der gleich sind, damit Sie bestätigen können, dass letzten Vorlesung dieses Abschnitts, der nächsten Vorlesung, über die nächste Vorlesung verfügen. Wir werden prüfen, ob zwei Strings Anagramme sind, was bedeutet, dass Sie dieselben Zeichen posten. Es gibt noch mehr. Sehen Sie, wie wir es tun können , um der optimalste Algorithmus zu sein. 13. Überprüfe, ob 2 Strings Anagramme sind: Willkommen zurück. In diesem letzten Vortrag hier darüber, wie kann man die gegebene Stärke überprüfen? Wörter? Das können Sätze sein. Das heißt, sie bestehen aus Charakteren. Was meine ich mit Probe? Wir haben zwei Wörter, wie z.B. Hund. Hund wäre Anagramme , weil ein T1, 01. Dies wäre mehr eine Vereinbarung , weil die Zählung innerhalb dieser mit f eins g läuft, und dieses haben wir zwei Anagramme von G. Das Problem fordert uns auf, die Funktion zu schreiben, um zu prüfen, ob zwei Strings Anagramme sind oder nicht. Wie Sie sehen können, wir die Hauptfunktion indem wir jeden dieser Strings initialisieren. Wir rufen eine Funktion auf, die als Parameter verwendet, dass zwei Streams wahr sind. Wenn dies G ist Ich integriere Kosinusfunktion, deklarieren wir zwei ganze Zahlen, die verknüpft sind. Wir werden zuerst überprüfen, ob die Saiten die gleiche Länge haben. Das bedeutet, dass sie nicht dieselben Charaktere haben können. Da offensichtlich zwei Mengen von Zeichen vor dem TPI des Sprechers nicht gleich sein können, werden sie Strings sortieren. Die Sterne sortieren sie nach Ascii-Werten sortieren sie in alphabetischer Reihenfolge. Dann werden wir drei Gene gleichzeitig sein. Haben wir hier dann einen benutzt, aber wir hätten es benutzen können, weil im Grunde das Gleiche. Wir wären nicht in dieser Funktion, diese Zeile, weil Hype bereits falsch boolean zurückgegeben wurde. Wir durchlaufen jedes dieser Gene und überprüfen ihren Charakter, sagen wir gleich, nicht gleich, wir geben falsch zurück. Stattdessen erreichen wir das Ende von ihnen, Gesprächsfiguren sind gleich und wir können wahr zurückgeben. Wir setzen diese Funktion ein, die jeden Status eins bis zehn zurückgibt. Wir können diese Ströme, Gramm werden kartiert. Ansonsten können wir sagen, dass sie es nicht sind. Wenn wir beispielsweise diese beiden Strings sehen , das richtige Beispiel, können Sie sehen, dass es sich um n handelt . Wenn wir den zweiten Stream ändern, würde es im Grunde mit dieser Bedingung tun, falsch oder wir können sie sogar gleich groß machen, verschiedene Buchstaben und die beiden, es sind immer noch schwarze Patienten, die Sie hier sehen können , weil sie sie in alphabetischer Reihenfolge sortieren und sehen würden sie in alphabetischer Reihenfolge , dass einer p ist, einer ist G. Am besten ist dies wenn Aussage Trend hier, dreimal falsch. Sprechen wir nun über die Komplexität des Programms. Saline bezieht sich auf die Komplexität des Raumes. Wir können das erste Streaming in Betracht ziehen. Die Komplexität des Raums wäre groß O von n plus m. Danke, dass ihr bei mir geblieben seid. In diesem Abschnitt. Wir werden mit dem nächsten Abschnitt fortfahren. Sehr wichtiges Thema in Bezug auf Fragen zur Interviewcodierung. Sortieren. Entweder wenn wir über das Kinderzimmer sprechen oder wie Sie sehen können, kann es sehr nützlich sein, wenn wir mit Streichern arbeiten. Also werden wir jetzt ihre Komplexitätsektion vertuschen ihre Komplexitätsektion . 14. STL: Hallo Leute und willkommen zurück zu Vortrag zwei. In der zweiten Vorlesung sprechen wir über die Sortierfunktion, die in der Standardbibliothek von C plus plus verfügbar ist . Sie können es als einfache Alternative verwenden , wenn der Interviewer nicht wirklich versucht, Ihre Fähigkeit zum Sortieren eines Arrays oder einer Datenstruktur zu testen , aber dies ist erforderlich , um den Rest von dein Problem. Sie können versuchen, diese Sortierfunktion zu verwenden. Und es ist ein Szenario, in dem Sie Ihre Elemente sortieren müssen, aber Sie müssen den gesamten Algorithmus nicht selbst implementieren. Sortierung ist eine der grundlegendsten von Funktionen bereitgestellten Daten. Es bedeutet offensichtlich, die Daten auf eine bestimmte Weise anzuordnen , die je nach Ihrer Datenstruktur zunehmen oder abnehmen kann oder welche Vergleichsfunktion Sie auch verwenden könnten welche Vergleichsfunktion Sie auch verwenden könnten. In komplexeren Umgebungen. Angenommen, Sie haben Strukturen vom Typ Cat. Sie möchten sie nach der Anzahl der Schnurrhaare bestellen , die sie haben. Sie müssen diese spezifische Vergleichsfunktion implementieren . Sie können tatsächlich das dritte Argument an diese Funktion übergeben. werden wir später sehen. Es wird sie grundsätzlich nach Anzahl Schnurrhaare sortieren. Es gibt eine eingebaute Funktion. Wie ich bereits sagte, stammt das C plus plus STL aus der Standardbibliothek. Name dieser Funktion. Interne Nutzungsinteressen sind detaillierter über jede Implementierung da der Interviewer sogar SQ hat, wie diese Funktion implementiert wird wenn er sieht, dass Sie sie verwenden. Nun, es verwendet einen Hybrid aus schneller Sortierung, Heap-Sortierung und Einfügesortierung. Abhängig von ein paar Faktoren. Standardmäßig verwendet es quicksort. Was ist, wenn Quick Sort mehr als n log n time unfaire Partitionierung macht ? Es wechselt zur Heap-Sortierung. Die Array-Größe wird sehr klein. Es wechselt erneut zur Einfügungssortierung. Wenn wir uns diesen Code genau hier ansehen, können wir diese Funktion genau hier in Aktion sehen. Sie können in der Hauptfunktion sehen, die wir uns unary angeschaut haben, dass wir ein hartcodiertes Array initialisiert haben. Dann haben wir die Größe mit der Größe der Operatoren bekommen. Dann verwenden wir diese Funktion genau hier , die zwei Iteratoren benötigt. Also haben wir ihm ARR gegeben, das ist der Zeiger des ersten Elements des Arrays. Dann ARR plus n, was das Ende des Arrays ist. Dann sortiert es es. Um es in Aktion zu sehen. Wir haben es auch nach dem Sortieren auf den Bildschirm gedruckt und wie Sie hier sehen können , es zunehmend sortiert. Wie ich schon sagte, haben Ihre Verwandten diese Sortierfunktion hinter sich, dritten Vergleichsparameter, der die Elemente auf eine andere Weise anordnen würde. Zeig dir das. Ich werde diese Sortierfunktion , Parameter und Vergleichsfunktion beibehalten, die die Elemente abnehmend sortiert. Das nennt man „Greater Beat“. Es hat unsere abnehmende Veränderung verändert. Wir können natürlich Ihre eigene Funktion hier implementieren, damit Sie sich über die Hauptfunktion schreiben können , die zwei Parameter benötigt und einen booleschen Wert zurückgibt ob welche Bedingung auch immer du willst neu anordnen ist wahr. Dieses Jahr wäre sehr interessante und einfache Möglichkeit , die Sortierung in einem Interview zu umgehen. Wie gesagt, wenn der Interviewer diese Schuld ist, neugierig, ob Sie das Array selbst oder S2 nach einem bestimmten Sortieralgorithmus sortieren können. Angesichts der zeitlichen Komplexität durch seine Implementierung ist es das n-fache Protokoll von n. Und das ist tatsächlich die beste Komplexität , mit der Sie ein Array bestellen können. Nun, in den nächsten Vorträgen, werden wir uns einige Sortieralgorithmen genauer ansehen , die tatsächlich implementiert sind. So wie sie arbeiten. Außerdem werden wir uns ihre Komplexität ansehen. Sehen Sie sich einige Möglichkeiten an, ein Array oder eine andere Datenstruktur zu sortieren , die Sie möglicherweise haben. 15. Bubblesort: Hallo Leute und willkommen zurück zu Vortrag drei. In dieser Vorlesung werden wir über den grundlegendsten Algorithmus sprechen , der ein Array sortiert , das Sie ganz einfach selbst implementieren können . Es heißt Bubble Sort. Es hat nicht die beste Zeit- und Raumkomplexität. Aber das werden wir in einer Sekunde erreichen. Zuallererst muss ich über diesen Algorithmus sagen, abgesehen von der Tatsache, dass es der einfachste Sortieralgorithmus ist, wie er funktioniert, indem er wiederholt die benachbarten Elemente tauscht , wenn sie falsch liegen bestellen. Sehen wir uns nun dieses Beispiel an, damit wir uns besser visualisieren können , als wenn wir uns den Code ansehen. Wie ist der Algorithmus eigentlich eine weiße Zelle? Wir werden das Array 5142 in das bringen, was es tut. Grundsätzlich bezahlte die ersten beiden Elemente. Und es sieht, dass fünf größer als eins sind, also tauscht es sie aus. Dann dauert es 545 ist auch größer als vier, also tauscht es sie wieder aus. Als nächstes ist 525 größer als zwei, also tauscht es sie aus. Und am Ende haben wir 58. Diese sind richtig positioniert, sodass keine Swaps vorgenommen werden. Dann geht es wieder vorbei. Elemente zwei mal zwei nehmen, wie ich bereits sagte, benachbarte Elemente, paraphrasieren Sie sie, wenn sie in der falschen Reihenfolge sind, und wenn dies der Fall ist, tauscht sie aus, wenn nicht, tut es das nicht. Einer von vier ist in der richtigen Reihenfolge, also wird es nicht tauschen, wenn er in der richtigen Reihenfolge kommt oder nicht, weil vier größer als zwei sind also wird es nicht tauschen, wenn er in der richtigen Reihenfolge kommt oder nicht , also werden wir sie tauschen. 45 sind in der richtigen Reihenfolge und dann sind 58 in der richtigen Reihenfolge. Schon wieder. Sie können an dieser Stelle sehen, dass unser Array bereits sortiert ist, aber unser Algorithmus weiß nicht , ob es noch vollständig sortiert ist, da er zu diesem Zeitpunkt nicht hätte tun können. Es braucht also eine andere Hoffnung, dass es offensichtlich keine Elemente tauscht, weil sie bereits oder Dritter gesendet werden . Aber wie Sie in der dritten Basis sehen können, braucht es wieder die Elemente Dubai, und es macht keine Swaps. Schauen wir uns nun den Code für diesen Algorithmus an. Wie Sie in der Hauptfunktion sehen können, deklarieren wir, dass es sich normalerweise ein hartcodiertes Array mit einigen Werten handelt. Als nächstes erklären wir ein Integral und dieses Mal, um die Größe unseres Arrays zu essen, die wir deklariert haben, verwenden sie wieder in der Größe des Operators. Und dann rufen wir die Bubble-Sort-Funktion auf. Wie Sie sehen können, benötigt es zwei Parameter, unser Array, und es bewegt sich jetzt im Stack nach oben. Sie können sehen, dass es in die Bubble-Sortierfunktion gelangt. Es gibt eine Lücke zurück, weil es nur das Array sortiert und nichts zurückgibt. Für das erste Element nimmt das Array darin, habe ich gesagt, das zweite Element ist die Größe davon. Jetzt werden wir zwei Elemente deklarieren, I und j. Theta. Ich bin es einfach gewohnt, das Array zu durchlaufen. Es geht so. Abfrage. Jedes Element des Arrays, wir gehen wieder von 0 nach n minus ich minus eins. Sie können ignorieren, weil es auf Null basiert. Es geht im Grunde vom ersten Element der Theorie zum n minus Punkt. Und dann überprüft es, ob ARR von j größer ist als ARR von g plus eins. Was bedeutet, dass wir ein größeres Element haben , das vor einem kleineren Element liegt. Und wir können diesen SP1 in aufsteigender Reihenfolge für unser Array haben. Tauschen Sie die Adressen von Elementen aus , die sich vor diesen Indizes befinden. Anzeige, die die Änderung schwanger macht. Und wenn wir zurückkehren, um die Theorie zu drucken, können Sie sehen, dass beim Ausführen des Programms das sortierte Array zunehmend mit der Tatsache druckt , dass die zweite Schleife auf n minus I iteriert Dafür gibt es einen Grund. Weil die Array-Elemente nach n minus ich schon sortiert habe. Denn wenn wir darüber nachdenken, gehe ich zuerst von 0 nach n minus eins. Das Ende der Theorie in der zweiten Schleife geht also von 0 nach n minus I minus eins, was auch n minus eins ist. Also geht es bis zum Ende. Es behält die Chance das letzte Element auf der letzten Position ist. Iterieren Sie als Nächstes von 0 zum letzten Element. Und dann wird das Kettenelement auf den beiden n minus eins minus I iterieren , was eins sein wird, das ist n minus zwei. Also ohne das letzte Element. Im Grunde wird es das zweitgrößte Element aus dem Array durchsuchen und so weiter. So funktioniert der Algorithmus. Es ist ununterbrochen dreißiger Jahre, wo das größte Element, um es am Ende der Theorie zu stellen. Am Ende verstehe ich, dass das Ende noch nicht sortiert ist. Die erste Iteration wird nach dem größten und größten Element suchen. Die zweite Iteration für die zweitgrößte usw. erreicht das erste Element im Array ist bereits sortiert. Wenn wir über die Zeit- und Raumkomplexität dieses Algorithmus sprechen würden , ist die Raumkomplexität in Bezug auf die Eingabe linear , da wir dieses Array gerade hier deklariert haben, und dann erklären wir zwei Variablen, die drei iterieren, aber die als Konstanten betrachtet werden. Die Raumkomplexität ist also groß O von m und sie ist linear. Jetzt ist die zeitliche Komplexität dieses Algorithmus groß O von n bis zur Macht von zwei. Es ist also eine quadratische Zeitkomplexität, da der Algorithmus für jedes Element des Arrays iteriert. Eine weitere Iteration, um im Grunde nicht wirklich an den ganzen Strahl zu gehen, aber du bekommst die Idee. Es neigt asymptotisch zu einer quadratischen Komplexität. Jetzt haben wir wieder eine Swap-Funktion, über die ich nicht einmal gesprochen habe. Was das bedeutet. Wie Sie sehen können, gibt es nichts zurück, was nötig ist , um Zeiger zu integrieren, und es tauscht zwischen ihnen. Das ist ein sehr schneller und einfacher Sortieralgorithmus , den Sie bei einem Rennen verwenden können, das Sie zunehmend Englisch sortieren wollten . Aber wissen Sie nur, dass seine zeitliche Komplexität quadratisch ist und nicht die beste quadratisch ist und nicht die beste Art von Zeitkomplexität, die Sie beim Sortieren eines Arrays haben können , was BASF bereits sagen würde n log n. was BASF bereits sagen würde n log n. schlagen vor , diesen Algorithmus jetzt zu implementieren, da es diesmal keine Komplexität ist, wie Sie in der nächsten Vorlesung sehen können, gibt es bessere Sortieralgorithmen , die Sie vielleicht lernen und tatsächlich implementieren Sie während Ihres Interviews , wenn Sie danach gefragt werden. Aber es ist eine Grundlage. Und das ist ein ziemlich grundlegender Algorithmus. Es ist schön, zuerst mit einem einfacheren Sortieralgorithmus Kontakt aufzunehmen , um loszulegen. 16. Quicksort: Leute, willkommen zurück bei Vortrag vier. In diesem Vortrag werden wir über Quicksort sprechen. Quicksort ist ein weiterer Sortieralgorithmus , der mit Arrays arbeitet. Und es ist effizienter Algorithmus, dann schlage sortieren Aus der Sicht der Zeitkomplexität und der Raumkomplexität vor. Im Gegensatz zu March in Richtung ist Quicksort ein Algorithmus für Dividen und Eroberung. Was es tut, es ist nur ein großes Element und partitioniert das gegebene Array um den Pivot herum. Viele verschiedene Versionen von Quicksort , dieses große Pivot auf unterschiedliche Weise wäre , immer das erste Element auszuwählen ist. Eine andere Möglichkeit wäre, immer das letzte Element, diesen Pivot, auszuwählen , wie wir es bei unserer Implementierung tun werden. Das wirst du in einer Sekunde sehen. Dann können Sie ein zufälliges Element auswählen ist Punkt. Der beste Weg wäre, den mittleren SPM auszuwählen. Der Quicksort für die Schlüsselverarbeitung ist Partition. Das Ziel der Partition. Angesichts eines Arrays und eines Elements x von Array-Pivot. Was diese Partitionsfunktion tut, ist, dass sie x und ihre korrekte Position in ein Array einfügt , was bedeutet, dass alle kleineren Elemente dann auf der linken Seite liegen würden. Und all die größeren Elemente dann wird es drauf sein, oder? Bei diesem Prozess sollte nur lineare Zeitkomplexität in Anspruch genommen werden. Wir schauen uns den Code an und versuchen ihn zu verstehen. Wir werden sehen, dass wir in der Hauptfunktion ein Array deklariert haben, da wir diese hart codierten Werte immer tun. Dann nehmen wir seine Länge unter Verwendung der Größe des Operators. Und dann rufen wir eine Funktion namens quicksort auf, die drei Parameter benötigt. Der erste Parameter ist das Array. Der zweite Parameter, rosa Punkte, die an den gebunden sind, die Sie sortieren möchten, in unserem Fall den ersten Elementindex, der 0 ist. Das letzte Element, dieser dritte Parameter, die Obergrenze, die Sie in unserem Fall sortieren wollten, der letzte Elementindex, und das ist n minus eins. Wir haben auch ein paar Sauerstoff-Trage-Funktionen erklärt. Eine von ihnen Drucktheorie. Die zweite tauscht zwei Elemente mit Zeigern aus. Wenn wir nun zur QuickSort Funktion gehen, QuickSort Funktion die von der Hauptfunktion aufgerufen wird, werden wir zuerst prüfen, ob low kleiner ist als dies getan wird, ob low kleiner ist denn später werden wir Rufen Sie diese Funktion rekursiv in den linken und rechten Subarrays des Pivots auf. Wir müssen also immer darauf achten, dass die Untergrenze niedriger ist als die höhere Anleihe. Dann geben Sie den Wert der Verderbung unseres Arrays an. Und untere und obere Grenzen sind der Partitionierungsindex. heißt, wo ist unser Pivot an der richtigen Position im Array, das sortiert würde. In dieser Aussage, über die wir gerade gesprochen haben. Die Position, in der alle Elemente links und kleiner als er sind, und alle Elemente darin sind größer als er. Es spielt keine Rolle, wie ihre Reihenfolge ist, weil das Array sortiert ist oder nicht. Es spielt keine Rolle. Dieses Element befindet sich an der Spurposition , an der diese Bedingung stattfindet. Und dann werden wir diese Funktion rekursiv unser Array nennen , die Low-Bundung und die Pivot-Position minus eins. Und dann unser Array-Pivot-Index plus eine und dann höhere Grenze, was bedeutet, dass wir quicksort rekursiv für das linke Sub-Array und das rechte Subarray des Pivots aufrufen quicksort rekursiv für das linke Sub-Array und das rechte Subarray des werden, der korrekt ist an dieser Stelle positioniert. Mal sehen, was diese Partitionsfunktion macht. Es benötigt auch drei Parameter wie die QuickSort Funktion. Wir erklären einen Pivot. Integral nimmt das letzte Element, weil wir, wie gesagt, die Variation von QuickSort implementieren werden, bei der der Pivot als letztes Element aus dem Array genommen wird. Dann erklären wir I, was o minus eins wäre, minus eins, minus eins, denn das erste Element unseres Arrays wäre 00 minus eins minus eins minus eins. Wir werden ein bisschen sehen, warum wir es minus eins und nicht 0 nehmen. Und dann werden wir ein anderes Integral verwenden , um das gesamte Array zu durchlaufen. Iteration durch das gesamte Array. Wir sagen, ob ARR von g, also das aktuelle Element aus der Iteration, kleiner ist als der Pivot. Zuerst werden wir I erhöhen, dann tauschen wir ARR von I von j aus. Dann werden wir diese Farbstoffe fortsetzen, lineare Iteration durch das Array. Und 28, wir finden einen Gegenstand, der kleiner ist als unser Pivot. In diesem Fall, dem letzten Element des Unter-Arrays, in dem wir uns befinden, werden wir es an den Anfang des Arrays setzen. Am Anfang nun, erster Index, der noch nicht besetzt ist. Es stellt alle Elemente, die kleiner als unser Pivot sind , in den Vordergrund des Arrays. Schließlich tauschen wir ARR von I plus eins mit unserem Pivot aus. Weil das der richtige Ort im Array ist. Dort wäre es falsch, wenn das Array sortiert wird, wir geben einfach diesen Index zurück, das wäre der richtige Index. Jetzt können Sie sehen, dass wir verstanden haben, wie die Partitionsfunktion funktioniert. Und wir haben auch verstanden, dass wir nach der Kälte diese Partitionsfunktion auch rekursiv auf dem linken und rechten Untergrund zum Pivot genannt haben. Auf diese Weise sortieren Sie das Array. Wie Sie sehen können, haben wir ein Array von Elementen dann 789, One und Fünf. Wenn wir es laufen lassen. Die PrintArray-Funktion sollte unser Array drucken. Dies können Sie diese Sortierdaten sehen. Sprechen wir nun ein bisschen über diese Algorithmen. Stabilitätsachtungen sind nicht vorhanden. Eigentum. Zuallererst ist Quicksort stabil? Die Standardimplementierung ist nicht stabil. Jeder Sortieralgorithmus kann jedoch stabil gemacht werden, indem Indizes als Vergleichsparameter betrachtet werden. Zweitens, Experte, die breite Definition des In-Place-Algorithmus. Quicksort gilt als Sortieralgorithmus für Mitarbeiter. C2c ist zusätzlicher Speicherplatz nur zum Speichern rekursiver Funktionsaufrufe, aber nicht zum Manipulieren der Eingabe. Wir können sagen, dass es eine lineare Raumkomplexität aufweist. Sprechen wir über die zeitliche Komplexität, um wirklich zu sehen, wie effizient dieser Algorithmus ist. Nun, obwohl es besser ist als die Blasensortierung, die Komplexität in der besten Zeit linear wäre. Aber im Durchschnitt und schlimmsten Fall wäre quadratisch, wäre großes O von n bis zur Macht von zwei. Quicksort-Muster in der durchschnittlichen Zeitkomplexität, verschiedene n log n. Die Maskenkomplexität ist immer noch n log n, aber die schlimmste Komplexität ist immer noch quadratisch. N an die Macht von zwei. In Interviews fragt Name Sie tatsächlich etwas über Wochen. Wenn nicht die vollständige Implementierung. Sie können Sie fragen, ob Sie wissen, wie hoch die Komplexität der Zeit ist, ob Sie wissen, wie die Partitionsfunktion funktioniert und wie viel Zeitkomplexität ist. Was übrigens linear ist. Wie wir schon gesehen haben. Wir iterieren nur durch das Array. Und er könnte sogar die rekursiven Aufrufe in der Schnellsortierfunktion sq die rekursiven Aufrufe in der Schnellsortierfunktion wo es sich einen sehr guten Sortieralgorithmus in einem Interview handelt. Und es ist ein sehr nützliches Tool, mit dem Sie die Elemente eines Arrays sortieren können , das Sie haben. Wenn Sie nicht über die STL-Sortierfunktion verfügen, Blasensortieren , Blasensortieren. Wenn Sie etwas Effizienteres wünschen, dieser Algorithmus perfekt zusammen. 17. Bäume: Hallo Leute und willkommen zurück in Abschnitt sechs dieses Kurses. In diesem Abschnitt werden wir über die neue Datenstruktur namens Dreier sprechen. Und im Gegensatz zu Arrays, verknüpften Listen, Stacks und Warteschlangen, bei denen es sich um lineare Datenstrukturen handelt, sind Bäume hierarchische Datenstrukturen. Der oberste Knoten heißt root of the tree. Die Elemente, die sich direkt unter einem Element befinden, werden Kinder genannt. D-Element direkt über etwas wird als übergeordnetes Element bezeichnet. Zum Beispiel ist ein Kind von f und f Elternteil einer in diesem Baum Schulden, die wir auf dem Bildschirm gezogen haben, oder? Schließlich werden Elemente ohne Kinder auch immer als Blätter bezeichnet. Sprechen wir jetzt darüber, warum sollten wir Bäume benutzen? Nun, ein Grund wäre, dass Sie Informationen speichern wollten , die natürlich die Erbstätigkeit in der Apotheke haben. Denken Sie darüber nach, wie Ihre Dateien auf Ihrem PC oder Mac-Buch organisiert sind , was auch immer Sie haben, den Start vom Stammordner und gehen Sie sie dann in einer Artikelreihenfolge durch. Schnelles System auf dem Computer. Diese werden wahrscheinlich mit Bäumen implementiert. Außerdem bieten Bäume eine moderate Achse und Suche. Das ist eine mit einem Vorhang verknüpfte Liste, aber langsamer als Arrays. Tree bietet auch moderates Einfügen und Löschen. Schneller als Arrays, aber langsamere, dünnere, ungeordnete verknüpfte Listen. Wahrscheinlich auch Liste. Und im Gegensatz zu Arrays haben Bäume keine Obergrenze für die Anzahl der Knoten. Knoten werden mit Zeigern verknüpft. Es gibt also einen Vorteil , wenn wir uns diese Seite ansehen , dass ein Baum und Sie speichern können. den Hauptanwendungen von Bäumen gehört die Manipulation von Hierarchie-TO-Daten, Suche nach Informationen erleichtern. Wir werden sehen, dass es in einer der nächsten Vorträge durchquert . Manipulieren Sie sortierte Listendaten. Sie können als Workflow zum Verfassen digitaler Bilder, für visuelle Effekte und Router-Algorithmen verwendet zum Verfassen digitaler Bilder, werden. Und auch die mehrstufige Entscheidungsfindung des Landwirts, zum Beispiel Geschäftsschach. Aus Sicht der Implementierung wird der Baum durch einen Zeiger auf den obersten Knoten im Baum dargestellt . Der Baum ist leer, dann ist der Wert dieses obersten Knotens bekannt, der Root genannt wird. Ein Baumknoten enthält folgende Teile. Zuallererst enthält es Daten in enthält dann Hinweise auf seine Kinder. Wir können drei Knoten mithilfe von Strukturen darstellen. Zum Beispiel bin ich genau hier angehängt. Du siehst genau , wovon ich rede. Aber wir werden mit der Implementierung in C plus etwas später fortfahren . Sprechen wir jetzt ein bisschen mehr darüber, welche Arten von Bäumen es in der Programmierung gibt. Wie gesagt, drei in der Informatik sind wie in der realen Welt. Der einzige Unterschied besteht darin, dass es in der Informatik dies auf dem Kopf mit Wurzel auf der Oberseite visualisiert Kopf mit Wurzel auf und Krankheiten verhindert die von der Wurzel bis zu den Blättern des Baumes ausgehen. Baumdatenstruktur ist eine nichtlineare Datenstruktur. Ein Baum kann mit verschiedenen primitiven oder benutzerdefinierten Datentypen dargestellt werden. Wie wir gerade mit dem Entlader gesehen haben. Drei implementiert, können wir auch Arrays, verknüpfte Listen, Brillen oder in anderen Arten von Datenstrukturen verwenden verknüpfte Listen, Brillen oder in . Es ist eine Sammlung von Knoten , die miteinander verwandt sind, um zu zeigen, dass die Relationsknoten mit Kanten verbunden sind. Aber in der Praxis eher wie starke Zeiger aufeinander. Die Arten von Bäumen in Datenstrukturen. Zuallererst gibt es den allgemeinen Baum , den es keine Beschränkung dafür gibt, der ihm auferlegt wird, in der Luft, die den Baum gehalten hat. Im allgemeinen Baum kann jeder Knoten eine unendliche Anzahl von Kindern haben. Diese drei sind die Obermenge aller anderen Arten von Bäumen. Jetzt werden wir auf binäre Bäume übergehen, die im März viel nützlicher sind, mehr über Interviewfragen, nur weil sie eine einfachere und elegantere Struktur haben und sich leichter Fragen bilden lassen. Die binären Bäume sind die Art von Baum , in dem jeder Elternteil höchstens zwei Kinder haben kann. Die Kinder werden als f-Diagramm oder als richtiges Kind bezeichnet. Ntc ist einer der am häufigsten verwendeten Bäume in bestimmten Einschränkungen und Eigenschaften, die binären Bäumen auferlegt werden. Dies führt zu einer Reihe anderer weit verbreiteter G-AVL-Baum für binäre Suche. So weiter. Wir werden gerade über diese Arten von Bäumen sprechen. binäre Suchbaum ist also eine Erweiterung des Binärbaums , über den wir gerade gesprochen haben, aber er hat einige andere Bearbeitungseinschränkungen. Beispielsweise muss der Wert der linken untergeordneten Elemente eines Knotens kleiner oder gleich dem Wert seines übergeordneten Elements sein. Und der Wert des rechten Kanals ist immer größer oder gleich dem Wert seines übergeordneten Kanals. Diese Eigenschaft der binären Suchbäume macht es für den Suchvorgang geeignet. Intensiv. Wie bei jedem Knoten können wir genau entscheiden, ob der Wert im Ausgang zu Ihren Rechten liegt. Daher heißt es Search Tree. Ein komplexerer Baumart ist der AVL-Baum. Dass es sich um einen selbstbalancierenden binären Suchbaum handelt. Der Name AVL ist auf dem Namen seiner Lagerbestände angegeben. Erwachsener Sohn fühlte sich schüchtern. Dann ist dies der erste dynamisch ausgeglichene Baum , der jemals im APR-Baum implementiert wurde. Jedem Knoten wird ein Ausgleichsfaktor zugewiesen, basierend auf dem berechnet wird , ob der Baum ausgeglichen ist oder nicht. Wenn Sie einen Baum haben, unterscheidet sich die Höhe der Kinder des Knotens höchstens um einen. Der gültige Ausgleichsfaktor, wenn die Arterien 10 n minus eins sind. Wenn der neue Knoten 80 im AVL-Baum ist, wird der Eintrag unsymmetrisch, dann wird die Rotation durchgeführt, um sicherzustellen , dass der Baum ausgeglichen bleibt. Die gängigen Operationen wie Intuition der Nachschlageeinfügung benötigen in diesem AVL-Baum nur logarithmisch viel Zeit und werden häufig für Nachschlagevorgänge verwendet. Es gibt auch einige Bäume , die als NRV-Bäume bezeichnet werden. Die maximale Anzahl von Kindern sie hier haben können, ist auf diese Variable beschränkt n. Der binäre Baum ist ein Baum, wie Sie in der binären heutigen Datenstruktur der beiden untergeordneten Bäume bezeichnen , finden Sie dass die am häufigsten bei der Präsentation von n. Aber vollständige NRA-Bäume, deren Kinder eines Knotens entweder 0 oder vollständiger Enter Retreat ist der Baum, in dem alle Standardwerte auf dem gleichen Niveau sind. Für einige Eigenschaften von binären Bäumen. Noch ein paar mathematische Eigenschaften. Wir können sagen, dass die maximale Anzahl von Knoten auf Ebene l eines binären Baumes zwei bis zur Stärke von l beträgt , dann wieder von seiner Konstruktion die maximale Anzahl von Knoten im binären Baum der Höhe h plus zwei zur Macht von h minus eins. Im binären Baum mit n Knoten, minimale mögliche Höhe oder minimale Anzahl von Cs Logarithmus der Basis zwei von n plus eins. Lassen Sie uns einen binären Baum mit LDFs machen, der mindestens zwei l plus eine Variablen hat . Auch im binären Baum, in dem jeder Knoten zwei untergeordnete Elemente hat, beträgt die Anzahl der Blattknoten immer eins mehr als Knoten mit zwei Kindern. Dies ist ein breiter Überblick über die Baumdatenstruktur. Diese sind bei Interviewfragen sehr nützlich. Ist das Kommen zu einem komplexeren Thema, das hier diskutiert werden soll. Viele Menschen, die ich kenne , waren nicht so kurz auf Bäumen. Aber in diesem Kurs werden wir uns einige Übungen mit ihnen, Traversals usw. ansehen , damit Sie sich besser für Ihr Programmierinterview bereit fühlen. Vor allem in Bezug auf diese Datenstruktur. Dann haben zwei Probleme Menschen, Menschen, die in der Vergangenheit interviewt wurden. Lasst uns jetzt zur nächsten Vorlesung übergehen. 18. Traversals: DFS, BFS: Hallo Leute. In dieser zweiten Vorlesung werden wir über Baumtraversalen sprechen, genauer gesagt über binäre Baumtraversalen. Wie du schon gesehen hast. Im Gegensatz zu linearen Datenstrukturen die Arrays, verknüpfte Listen, Warteschlangen, Stapel usw. sind , die nur eine logische Möglichkeit haben, sie zu durchqueren. Bäume können auf verschiedene Arten durchquert werden. Folgenden werden die allgemein zum Durchqueren der Bäume verwendet. Wir werden über die Tiefe zuerst über die Durchquerung sprechen, diese Vorlesung, die in Ordnung ist, was bedeutet, dass wir zuerst nach links gehen, notieren, dann die Wurzel und dann zum rechten Knoten. Vorbestellung, wir besuchen zuerst die Wurzel, dann das linke Kind und das rechte Kind. Nehmen wir an, wir haben Postorder, was bedeutet, dass wir zuerst nach links gehen , dann nach rechts gehen und dann schließlich zur Wurzel gehen. Es gibt auch ESA, Breadth-First Traversal oder Level-Order-Traversal, die im Grunde genommen die Notiz in der Reihenfolge ihrer Ebenen ihrer Schichten druckt . Der Traversal-Algorithmus in Ordnung wäre, zuerst den linken Teilbaum zu durchqueren und dann in der Reihenfolge für den linken Unterbaum aufzurufen. Dann besuche die Wurzelsehne, durchquere den rechten Teilbaum und rufe dann nach dem richtigen Unterbaum auf. Um eins, wieder besuchten wir zuerst das linke Kind und das rechte Kind. Verwendungen von in Ordnung. Im Falle von binären Suchbäumen. Um die Traversal zu erreichen, gibt es Knoten in nicht abnehmender Reihenfolge. Um Knoten eines binären Suchbaums zu erhalten Viertel der Variation der Inorder-Traversal nicht zunimmt. Inorder Traversal kann leicht verwendet werden. Die Vororder-Traversal ist dem in Ordnung befindlichen ziemlich ähnlich , außer der Art, wie wir Dinge tun. Also besuchten wir zuerst das Wurzelende in Richtung des linken Unterbaums und nannten Vorbestellung der Lippen. Leslie, wir durchqueren den rechten Teilbaum. Vorbestellung. Postorder Traversal würde zuerst den linken Teilbaum durchqueren, die Postorder des linken Unterbaums aufrufen, dann den rechten Unterbaum umkehren und die Postorder davon aufrufen. Und so würden wir die Wurzel besuchen. Sie sehen, dass eine Vorbestellung darin besteht, eine Kopie des Baumes zu erstellen. Es wird auch verwendet, um Präfixausdruck für einen Ausdrucksbaum zu erhalten. Traversal nach der Bestellung würde verwendet werden, um einen Baum zu löschen, würde auch verwendet, um den Postfix-Ausdruck einer Ausdrucksbehandlung zu erhalten . Wenn wir uns jetzt den Code ansehen würden, würde dies diese Tiefe-erste Durchquerung bewirken. Als erstes, die Hauptfunktion, werden wir die Wurzel deklarieren, notieren dies mit einer Struktur, die Knoten genannt wird, und wir haben es nach oben deklariert. Wir haben einen integrierten Host die Daten und dann zwei Zeiger auf die Typnotiz, die linke und rechte Kinder sind. Und auch ein Konstruktor, der integrale Testdaten aufnimmt dann die Kinder dieser Knoten zu wissen initialisiert. Also würden wir sagen, durchgesickert oder nicht definitiv, aber nur um es zu merken, keine Kinder. Zuerst deklarieren wir eine Wurzel und dann geben wir sie übrig. Und wissen Sie, wenn zwei Bitratennotizen von drei sind, sind dies nur Fehler, was bedeutet, dass keine zwei Fehler auftreten. Und dann links, links haben wir einen Knoten mit dem Wert Fluor, obwohl sie versucht haben, den Wert von fünf zu notieren. Genau hier würde unser Baum aussehen. Und dann rufen wir Vorbestellung, In-Order und Post-Order dieser Funktionen ein Argument auf, das ist der Wurzelknoten, zum Beispiel mit der Post-Order. Beachten Sie nicht, dass wir natürlich rekursiv nach den linken Kindern, dann nach den richtigen Kindern rufen , und dann würden wir die Daten drucken. Was das tun würde, ist, dass es rekursiv links aufgerufen wird , bis es zum Blatt ankommt. Dann kehrt es von der Rekursion zurück und bringt ihn nach rechts. Dann endlich ein Wurzelwert. Dann haben Sie auch in Ordnung, Vorbestellung bereits eingestellt. Nur der Unterschied, es besteht nur ein Unterschied in der Folge dieser Anweisungen. In Ordnung. Überprüfen Sie erneut, ob der Knoten nicht null ist, denn wenn dies bedeutet, dass Sie den Baum bereits fertig sind oder keine Kinder vorhanden sind. Wir rufen dann rekursiv die Funktion für den linken Knoten auf. Dann werden wir drucken und dann werden wir rekursiv nach dem Recht aufrufen. Die Vorbestellung. Offensichtlich. Wir überprüfen noch einmal, müssen diese Nano wissen. Zuerst drucken wir und rufen dann rekursiv weit links auf. Und dann, um über die Komplexität dieser Algorithmen zu sprechen die Komplexität dieser Algorithmen , kommen Sie auf die Bühne. Für alle Probleme sind eigentlich serverseitig ansprechende Volt, weil grundsätzlich iterieren. Notiz. Und der Hilfsraum, wenn Sie die Größe eines Zustands für Funktionsaufrufe nicht berücksichtigen , dann ist er konstant, wir gehen eins. Sonst wäre es ein lineares großes O von n. Sprechen wir nun über die Überquerung des binären Baumes der Ebene, die Breite-erste Traversal ist. Es gibt also verschiedene Methoden. Wir werden über die Methode sprechen , die eine Funktion verwendet , um eine bestimmte Ebene zu drucken. Auch hier wird größtenteils versucht, die Anzahl der Knoten in der Levelreihenfolge von links nach rechts auf Levels zu drucken . Zum Beispiel wäre für den letzten Baum, den wir gesehen haben, die Durchquerung der Levelordnung dafür 12345. Der Algorithmus würde darin bestehen, zwei Funktionen zu implementieren. Eine besteht darin, alle Knoten auf einem bestimmten Level zu drucken, also geben wir ihnen einen Apfel. Die andere Funktion besteht darin, die Durchquerung der Ebenenreihenfolge des Baumes zu drucken . Levelreihenfolge macht Sie das Drucken auf Ebenen, um Notizen auf allen Ebenen einzeln zu drucken , beginnend mit der Wurzel Wir würden die erste Reihenfolge der Druckebene von drei tun. Gehe aus einer Höhe des Baumes und drucke diese Ebene aus. Durchlaufen Sie alle Ebenen und rufen Sie die angegebene Ebene drucken auf. Lassen Sie zwei Argumente nehmen, den Baum und diese Ebene, und drucken Sie es aus. Die Druckfunktion, die angegebene Ebene drucken. Wir prüfen, ob der Baum bekannt ist, dann würde er zurückkehren. Wenn das Level eins wäre, würde es auf die Welt bringen. Und es würde rekursiv die Ebene des rechten und linken Baumes mit Stufe minus eins erhalten . Wie Sie genau hier sehen können, haben wir die Funktion erstellt, um eine neue Knotenfunktion zu erstellen eine neue Knotenfunktion , die die Höhe des Baumes zurückgibt. Die beiden Funktionen , über die wir gesprochen haben. Wie gesagt, nimmt die Funktion zur Reihenfolge der Druckebene das Argument, die Wurzel. Dann berechnen wir mit der Höhenmethode die Höhe des Baumes. Iterieren Sie während der gesamten Höhe und bewältigen Sie die Stufe der Wurzel I, die Nummer des Levels ist, auf dem wir uns derzeit befinden. Und rosa gegeben Level ist eine Funktion, die das Level und die Notiz prüft, ob die Wurzel null ist. Wenn ja, wird es zurückkehren. Wenn der Level eins ist, wird der Root-Node ausgegeben. Denn wenn wir auf der ersten Ebene sind, bedeutet das, dass wir an den Wurzeln sind, wir würden es einfach rekursiv ausdrucken und alles nennen. Aber wenn wir uns auf einer niedrigeren Ebene befinden, bin ich nicht die Root-Ebene, sondern Downloads, wir werden diese Funktion rekursiv für links und rechts aufrufen. Beachten Sie mit dem Level minus eins. Daher der zweite Parameter. Also denke ich, dass das ziemlich einfach ist. Auch hier können Sie für den Baum sehen, den wir auf dem Bildschirm gezeigt haben, dass die Durchquerung der Levelreihenfolge 12345 ist, die wir bereits herausgefunden haben. Wieder hier. Die Komplexität für diesen Algorithmus ist linear. In Bezug auf die Zeitkomplexität groß O von n, da wir alle Knoten einmal rekursiv durchlaufen, ist DC so ziemlich die Möglichkeit, den binären Suchbaum zu durchqueren. Und sie sind sehr nützlich zu wissen, weil sie dir mehr Morbidität in einem Baum geben werden . Und sie werden Ihre Verkäufe sicherstellen wenn sie sich mit drei Fragen in einem Programmiergespräch befassen. Lasst uns nun zum nächsten Vektor übergehen. 19. Suche nach sum: Hallo Leute und willkommen zurück zu diesem Kurs. In dieser Vorlesung werden wir über die drei Probleme sprechen , die manchmal in einer Interviewfrage auftreten können. Das heißt, nach Kindern eine Eigenschaft im binären Baum zu suchen . Das bedeutet, dass Sie bei einem binären Baum eine Funktion schreiben sollten, die true zurückgibt, wenn der Baum die Eigenschaft erfüllt, dass der Datenwert für jeden Knoten gleich der Summe von Theta sein muss , die in links verwendet wird und richtige Kinder. Betrachten Sie, dass Datenwert 0 ist. Vorerst Kinder. Zum Beispiel. Wenn wir einen Baum hätten , der die Wurzel hätte, wären die linken Kinder acht und die richtigen Kinder wären zwei. Das wäre ein gültiger Baum. Und so weiter unten, wenn dieses Kind zwei Kinder haben muss, also versuchen Sie die linke Hand zumindest, dass ihre Daten in einigen acht sein sollten, und so weiter für den gesamten Baum. Der Algorithmus, den wir uns hier nähern, besteht darin, den gegebenen binären Baum zu durchqueren. Und für jeden Knoten sollten wir rekursiv prüfen, ob der Knoten, dann sagten diese beiden Kinder, von den Kindern eine Eigenschaft ist . Wenn ja, dann gibt true else false zurück. Das ist ziemlich einfach. Lassen Sie uns nicht in den Code einspringen und sehen, wie wir das auf einer spezifischeren technischen Ebene tun können. In Ordnung, hier haben wir bereits ein paar Dinge erklärt , die uns bei der Implementierung des Baumes helfen würden . Also haben wir eine Struktur deklariert, die Knoten ist. Und dann erklärten wir, dass ein ganzer Baum eine Eigenschaft von root zwei ist. Dann werden wir drucken , dass die Bedingung erfüllt ist, sonst falsch. Also werden wir im Grunde eine Funktion implementieren , die East einige Eigenschaften genannt wird. Es nimmt den Parameter den Wurzelknoten und gibt eine Ganzzahl zurück, die genauso gut ein boolescher Wert gewesen sein könnte, denn wenn Sie entweder 0 oder eins zurückgeben dann in diese Funktion springen, wir erklären zwei Variablen als Hilfsvariablen , die uns helfen werden, uns die rechten und linken Werte der untergeordneten Elemente des Knotens zu merken , die wir derzeit mit der Iteration befinden. Dann wenn der Knoten, dass wir ehrlich sind oder seine Kinder oder nein sind, dann werden wir einen zurückgeben. Weil das bedeutet, dass wir das Ende erreicht haben und es ist okay, weil alles bis zu diesem Zeitpunkt überprüft wurde , um wahr zu sein. Andernfalls werden Sie auch feststellen, dass die meisten dieser Algorithmen mit dem Basisfall dieser Baumalgorithmen beginnen . Erstens, unser rekursiv und zweitens, beginnen Sie mit dem Basisfall, also dem Endfall. Nun, wir haben hier mehrere Szenarien. Wenn der linke Knoten nicht null ist, die Daten darin, also die Zahl, werden die Daten darin, also die Zahl, die er enthält, dem linken Beta-Integral gegeben , das wir hier deklariert haben. Dann werden wir wieder für den richtigen Knoten dasselbe tun. Und dann werden wir prüfen, ob die Knotendaten, also ist die Zahl, die der Knoten, den wir gerade mit der Iteration der Summe der linken und rechten Kinder entspricht. Und auch rekursiv die gleiche Funktion für den linken Knoten und den rechten Knoten genannt . Wir werden das Gleiche rekursiv für beide Kinder des Knotens überprüfen . Dann werden wir einen zurückgeben, was bedeutet, dass es wahr ist. Und unsere drei Nullen, mit dieser Bedingung , die wir überprüfen, werden wir sonst 0 zurückgeben. Was das bedeutet, ist rekursiv mit dem Kostenstapel aufzurufen. Und wenn es vom Call-Stack zurückkehrt, wird es diesen treffen. Wenn alle ECM-Eigenschaften true zurückgeben, wie Sie hier mit den End-Anweisungen sehen können, müssen alle wahr sein, damit diese if-Anweisung auschecken und zurückgibt. Auf diese Weise werden wir diesen Zustand im gesamten Baum mit einer rekursiven Funktion überprüfen diesen Zustand im gesamten . Sprechen Sie jetzt über die Komplexität dieses Algorithmus, wie Sie in fast allen Baumalgorithmen sehen werden . Linear aus Zeitsicht und konstant von diesem Basispunkt aus haben wir nur zwei Integrale deklariert. Aber aus der Sicht durchlaufen Sie den gesamten Baum. Das ist also lineares großes O von n. Vielen Dank, dass ihr in diesem Tutorial mit mir am Ende geblieben seid und wir sehen uns im nächsten. 20. Summe aller Knotenpunkte: Hallo Leute und willkommen zurück zu diesem Kurs. In dieser Vorlesung werden wir über ein anderes Baumproblem sprechen. Lassen Sie uns sie manchmal bei der Berechnung der Summe aller Knoten in einem binären Baum geben. Ich denke, der Titel ist ziemlich selbsterklärend. Was Sie tun müssen, wenn Sie dieses Problem haben, ist, einen Algorithmus zur Ermittlung der Summe aller Elemente im binären Baum bereitzustellen einen Algorithmus zur Ermittlung . Grundsätzlich müssen Sie alle Integrale zusammenfassen , die von allen Knoten in einem binären Baum gehalten werden , der Ihnen gegeben wird. Wie üblich werden wir uns diesem Algorithmus mit Rekursion nähern diesem Algorithmus mit Rekursion wie wir es normalerweise bei drei Problemen tun. Schauen wir uns den Code an , um zu sehen, wie wir dieses Problem machen würden. Wir haben eine Struktur erklärt. Beachten Sie, dass er Induktor hält, ist der Schlüssel und auch die linke und rechte des Knotens, die beibehalten werden. Indem Sie ihnen einen Zeiger auf die Knotenstruktur geben. Wir haben genau hier einen Baum gezeichnet. Und dann haben wir von einem Integral deklariert und ihm unseren Funktionsaufruf zugewiesen , der das Integral zurückgeben soll. Integral ist die Summe aller Knoten im gegebenen Baum, nur T Parameter, den diese Funktion annimmt, ist der Wurzelknoten unseres Baums. Zeiger auf den Knoten. Offensichtlich. Es sieht so aus, als ob root null ist, dann sollten wir 0 zurückgeben. Wie in drei Rekursionsalgorithmen und -methoden üblich, beginnen wir mit dem Basisfall, was passiert, wenn der Boden diese Wärme aufruft? Wenn root nein ist, erreichten wir das Ende. Es gibt also keine Notiz mehr , weil wir diese Funktion rekursiv aufrufen , bis uns die Knoten ausgehen. Wenn das nicht der Fall ist. Wenn wir also keine Route erreicht haben, sollten wir den Stammschlüssel zurückgeben, was bedeutet, dass der Wert, den die Root innerhalb des behält, weil Sie die Struktur sehen können. Der Schlüssel ist der integrierte, den dieser Knoten enthält. Wir fügen auch den rekursiven Verlauf dieser Funktion für das linke und rechte Kind der Wurzel hinzu, was bedeutet, dass wir uns darauf befinden. Der aktuelle Anruf, natürlich rekursiv das Gericht, wird für die linken Kinder aufgerufen. Und dann wurde die Hinrichtung ohne Rückkehr begonnen. 0 IS gibt seinen Wert zurück und ruft dann erneut rekursiv für jeden von ihnen auf. Ich glaube, du hast verstanden, wie das läuft. Jetzt sprechen wir von der Komplexität dieser gepackten Reihe. Nun, die Zeitkomplexität ist linear, da wir durch den gesamten Baum iterieren, ziemlich intuitiv ist , dass wir jeden Knoten durchlaufen müssen, damit wir herausfinden können , welchen Wert er uns selbst treu ist . Und dann ist die Platzkomplexität konstant, da wir keine anderen Elemente als die verkauften Standards von Carsten deklarieren anderen Elemente als , aber es ist ein großes O von eins. Danke Leute, und wir werden uns in der nächsten Vorlesung sehen . 21. Vergewissere dich, ob alle leaves auf der gleichen Ebene liegen: Hallo Leute und willkommen zurück zu diesem Kurs. In diesem Vortrag werden wir über weitere drei Probleme sprechen , die in eine Interviewumgebung gebracht werden könnten. Das heißt, um zu überprüfen, ob alle Blätter in einem Baum auf dem gleichen Niveau sind. Bei diesem Problem werden wir Sie bitten, einen binären Baum zu geben, Sie müssen nur überprüfen, ob alle Knoten verlässt, also die Knoten, die keine Kinder haben. Diejenigen, die sich auf der unteren Ebene befinden, auf derselben Ebene oder nicht, stellen sich im Grunde vor, dass die Wurzel auf Ebene eins ist, unmittelbare Kinder auf Stufe zwei sind und so weiter. Bis Sie die Leaf Level gefunden haben, es üblich ist, werden wir uns diesem Algorithmus mithilfe von Rekursion nähern . Nun besteht die Idee darin, zuerst die Ebene des obersten linken Blattes zu finden und es in einer Variablen zu speichern. Und wir werden diese Variable verwenden. Vergleichen Sie dann das Niveau aller anderen Blätter mit dem Schuldenniveau. Wenn es das Gleiche ist, kehren wir zurück, um sonst falsch zu enden. Wir durchqueren den gegebenen binären Baum in einer Vorbestellung. Das Niveau, das wir im Auge behalten, werden wir am besten für alle Anrufe als Argument sein. Der Wert dieses Arguments wird in einer anderen Funktion mit 0 initialisiert , um anzuzeigen, dass erstens, wenn er noch nicht gesehen wird, Wert erstens, wenn er noch nicht gesehen wird, in der Ebene liegt. Finden Sie zuerst ein Blatt oder eine Ebene nachfolgender Blätter in Vorbestellung wird mit diesem Level-Argument verglichen . Werfen wir einen Blick auf den Code. Wir haben die Knotenstruktur und den Konstruktor dafür deklariert . Und in der Hauptfunktion, drei für uns konstruiert. Und dann haben wir eine Funktion, die Check genannt wird , die die Wurzel unseres Baumes nimmt. Und was es tut, ist, dass es Level in Leaf mit 0 initialisiert und den Code zu dieser Prüfung zurückgibt, eine Funktion, die die Wurzel unseres Baumes, dann die Ebene und die Blattebene als Parameter dann die Ebene und die Blattebene verwendet die beide mit 0 initialisiert werden. Wie Sie in dieser Überprüfung bis zur Funktion sehen können. Der Basisfall ist, wenn wir eine Wurzel haben, das ist jetzt. Und dann sollten wir wahr zurückkehren. Dann sind die Kinder des Knotens, den wir gerade sind, beide null. Es bedeutet, dass wir an einem Blattknoten angekommen sind. Und dann prüfen wir, ob es das erste Mal ist , wenn wir am Leaf-Knoten ankommen. Wie wir das machen, ist zu prüfen, ob die Blattebene 0 ist, wie Sie hier sehen können, er wird als Referenz übergeben, sodass der Wert davon erhalten bleibt. Derjenige, wenn wir das Leaf Level nennen, ist 0. Es bedeutet, dass es das erste Mal , dass wir auf ein Blatt stoßen, wir weisen dieser Blattebene zu, die Ebene, auf der wir uns gerade befinden. Wenn wir diese if-Anweisung nicht eingeben, geben wir außerdem Level zurück, der der Blattebene entspricht. Was das bedeutet, ist, dass wir direkt am Blatt sind. Was ist jetzt der Erste, wenn wir Recht haben, sollten wir zurückgeben, ob das Level gleich der Blattebene ist. Die Blatthöhe ist das tatsächliche Niveau des ersten Blattes, auf dem wir angekommen sind. Alle unsere Blätter müssen auf dem gleichen Niveau sein. Deshalb behalten wir diese Variable genau hier im Hinterkopf. Wenn wir dann diese if-Anweisung beenden, was bedeutet, wenn es kein Blatt ist, in dem wir uns befinden , geben wir rekursive Aufrufe dieser Funktion für den linken und rechten Knoten zurück. Weil wir gerade am Knoten sind , ist das kein Leaf und Xist, was bedeutet, dass wir uns an einem Elternknoten befinden. Wir müssen diese Funktion für beide Kinder rekursiv aufrufen und das Level erhöhen. Unter Berücksichtigung der Blatthöhe ist es auch die unterste Ebene des ersten Blattes, ist es auch die unterste Ebene des dem wir je begegnet sind. Wie ich bereits sagte, werde ich das betonen. Schon wieder. Wir erinnern uns an diese Schulden auf Blattniveau, die Höhe des ersten Blattes , dem wir begegnet sind. Und das ist die Referenz , die wir überprüfen werden. Darüber hinaus werden Inode-nächste Blätter, denen wir wegen der Komplexität dieses Algorithmus begegnen werden . Auch hier ist die Raumkomplexität konstant. Dadurch nutzen wir keinen zusätzlichen Speicherplatz größer von einem. Und dann ist die Zeitkomplexität linear. Während wir den gesamten Baum durchqueren, um zuerst die Höhe des ersten Blattes zu finden und dann alle anderen Blätter so zu überprüfen , dass sie auf dem ersten Blatt, dem wir begegnen , das gleiche Niveau haben . Vielen Dank, dass ihr euch dieses Tutorial angeschaut habt und wir sehen uns im nächsten Abschnitt. 22. Das Problem mit ausgewogenen Klammern: Hallo Leute und willkommen zurück zu diesem Kurs. In diesem Vortrag werden wir über das Problem sprechen , das sehr oft in einer Interviewfrage gegeben wird. Das heißt, mit einem Stapel nach ausgeglichenen Klammern in einem Ausdruck zu suchen . Nun, das ist mit einem Stack erledigt, aber der Interviewer handelt möglicherweise nicht. Du hast dieses Problem erledigt, wenn du das heute Abend benutzt hast, hast du das selbst herausgefunden. Das Problem gibt dir eine Zeichenfolge. Das ist ein Ausdruck, und Sie müssen ein Programm schreiben, um zu untersuchen, ob die Paare und die Reihenfolge der Klammern, in diesem Ausdruck korrekt sind, die Klammern derzeit normal oder quadratisch sein können. Zum Beispiel werde ich jetzt zwei verschiedene Eingänge auf den Bildschirm legen . Sie können also sehen, dass der erste ausgeglichen ist und der zweite nicht. Sie können die eckige Klammer schließen, bevor Sie die normale da es nicht die natürliche Reihenfolge gibt. Was der Algorithmus wäre, um uns Deck zu deklarieren, das Zeichen enthält, und dann den Ausdruck zu durchqueren , dass Sie diese Zeichenfolge erhalten, im Grunde durchlaufen. In Dendrit zwei Szenarien. Erstens, wenn das aktuelle Zeichen, das Sie in diesem Moment durchlaufen , die Klammer startet, normale Klammer starten, geschweifte Klammer starten oder die quadratische Klammer starten, dann können Sie es auf dieses Deck. Das zweite Szenario ist wenn die aktuelle Klammer , in der Sie sich gerade mit Iteration befinden , eine schließende Klammer ist. Wieder eine schließende normale Klammern, eckige Klammer schließen, geschweifte Klammer schließen. Dann komm von diesem Deck. Im Moment pumpen Sie das obere Element und Sie werden sehen , was die letzte offene Klammer ist. Und wenn der Pop-Charakter, also die letzte offene Klammer die passende Startklammer ist , dann ist es in Ordnung. Die Klammern sind nicht ausgeglichen. also nach dem vollständigen Traversal eine Startklammer gibt, Wenn es also nach dem vollständigen Traversal eine Startklammer gibt, die dieses Deck zulässt, ist es nicht ausgeglichen, weil in unserer Saite geöffnete Klammern vorhanden sind, die ich nicht nahe am Ende des Ausdruck. Schauen wir uns die Codes schnell an. Wir haben eine Hauptfunktion und lesen einen Ausdruck ausüben , der wie das Starten der geschweiften Klammer, Starten der geschweiften Klammer, das Starten der normalen Klammer, Ende der normalen Klammer und die geschweifte Klammer aussieht. Das ist also okay. Dann beginne die quadratische Klammer und endet die quadratische Klammer. Dies sollte ein ausgeglichener Ausdruck sein, da es keine Klammern gibt, die in der falschen Reihenfolge gelassen und geöffnet oder geschlossen werden. Jetzt haben wir eine Funktion namens, wir deklarieren die Funktion, die unsere Klammern als Balanced bezeichnet , dass wir sehen werden, dass sie einen Parameter hat, diese Zeichenfolge. Wir deklarieren einen Stack, da wir bereits erklärt , warum das den Daten-Char enthält. Dann deklarieren wir ein Hilfsdiagramm namens X. Für int i von 0 bis zur Länge des Ausdrucks. Wir iterieren im Grunde mit dieser Schleife jedes Zeichen des angegebenen Ausdrucks. Wir nehmen jedes Zeichen nacheinander und überprüfen, welche Art von Klammer diese sind. Zuerst müssen wir sehen, ob diese Klammer derzeit im Quadrat steht, normal ist und mit Typ eins beginnt. Wenn ja, können wir es in unseren Stack schieben und dann fahren wir fort, da wir mit dem Rest der Loop-Ausführung nicht weitermachen müssen . Andernfalls können wir prüfen, ob der Stapel leer ist, wenn die Klammer nicht startet . Und wenn der Stapel leer ist, sollten wir false zurückgeben. Weil es bedeutet, dass es sich um eine schließende Klammer handelt. Ist es nicht möglich Klammer zu starten, denn wenn es gewesen wäre, wäre die Ausführung nicht genau hier, im Moment. Es ist eine schließende Klammer und der Stapel ist leer. Was heißt das? Das bedeutet, dass wir zu einer schließenden Klammer gekommen sind , die keine übereinstimmende Startklammer davor hat. Es ist also kein gültiger Ausdruck von Klammern. Wenn das nicht der Fall ist, haben wir eine Switch-Anweisung, die auf dem Charakter basiert , den wir gerade in unserem Ausdruck haben. Wir haben also verschiedene Fälle. Der Fall, wenn unser Charakter eine schließende normale Klammer ist, werden wir es tun. In unserem Hilfszeichen x der obere Teil des Stapels. Und dann werden wir die Spitze des Stapels platzieren, da wir ihn nicht mehr brauchen. Und dann werden wir den Wert überprüfen, der darin enthalten war. Wenn der Wert, der gesehen wurde, handelte es sich um eine geschweifte Startklammer oder eine quadratische Startklammer. Dann sollten wir false zurückgeben, wenn wir zu einer normalen Endklammer kamen und eine offene Liste auflisten, also ist die übereinstimmende Klammer nicht der gleiche Typ wie EDs. Und dann sollten wir kaputt gehen. In den anderen Fällen, wenn es sich um eine geschweifte Klammer handelt, die endet, ist die anfängliche passende Klammer in Ordnung. Die anderen beiden Typen, es ist nicht okay, also sollten wir falsch zurückgeben. Dann nochmal, wenn es sich um eine quadratische Endklammer handelt und passende Klammer normal oder geschweift ist. Auch hier ist es kein gültiger Ausdruck, also sollten wir false zurückgeben und dann break. Das gleiche Verfahren gilt auch, bei dem wir unseren Hilfscharakter die Spitze des Stapels einsetzen unseren Hilfscharakter die Spitze des und dann platzieren wir ihn. Wenn wir mit der Iteration fertig sind , sollte unser Stack leer sein. Es sollte also keine Klammern mehr geöffnet sein, da das bedeutet, dass sie keine passenden Endklammern haben. Wenn der Stack geleert wird , bedeutet das, dass alle Märkte übereinstimmen. Und der Ausdruck ist gültig. Wenn die Zeichenfolge am Ende der Ausführung nicht leer ist, bedeutet dies, dass einige Elemente darin enthalten sind. Und wie Sie bereits gesehen haben, drücken wir nur Starttypen von Klammern ein. Und das bedeutet, dass darin Startklammern übrig sind , die keine übereinstimmenden Endklammern haben. Und das bedeutet, dass dies kein gültiger Ausdruck ist. Diese Funktion wird also in einer if-Anweisung aufgerufen. Wenn diese Funktion also genau hier ist, was bedeutet, dass diese Funktion true zurückgibt, können wir zurückgeben, dass der Ausdruck, wir erhalten, ein ausgeglichener Ausdruck ist. Sonst ist es nicht ausgeglichen. Wie Sie sehen können, Wissensbeispiel, wenn wir den Code ausführen, können Sie sehen, dass er ausgeglichen ist, also ist es ausgeglichener Ausdruck. Sprechen wir nun über die Komplexität dieses Algorithmus. Die Komplexität dieses Algorithmus aus einer Zeitsicht, dieser linear, wenn wir unseren Ausdruck einmal durchlaufen. Das ist also großes O von n. Jetzt ist die Raumkomplexität auch linear, da wir einen Stapel deklariert haben , der so viel wie die gesamte Zeichenfolge halten kann. Im schlimmsten Fall, in dem die Zeichenfolge auf Startklammern enthalten ist. Sie können dies effizienter machen , wo Sie sich nicht einmal an dieses Deck erinnern. Und statt dieses Decks kannst du dich an einige Zahlen erinnern. Zum Beispiel einige Variablen, die Sie inkrementieren, wenn Sie eine Startklammer und ein Dekrement treffen, wenn Sie eine Endklammer treffen. Das ist eine fortschrittlichere Lösung. Vielleicht versuchen Sie es zu Hause oder suchen Sie danach. Aber die grundlegende Lösung für diese Probleme, dieses und dieses sollten Sie wirklich auswendig verstehen und kennen. Aber danke, dass du bis zum Ende bei diesem Tutorial geblieben bist. Wir sehen uns das nächste Mal.